Les prévisions du SPC Loire-Allier-Cher-Indre

Prévisions sur la Loire en aval du barrage de Villerest

Le SPC Loire-Allier-Cher-Indre publie sur Vigicrues chaque jour de la semaine, week-end compris, des prévisions sur la Loire aux principales stations en aval du barrage de Villerest.

Elles sont disponibles en cote et en débit quand cela est possible. L’échéance de ces prévisions, qui dépend de la station, varie entre 12 et 48 h.

Les prévisions quotidiennes du SPC LACI sur Vigicrues sont accessibles par tronçon et par station, ci-dessous.

• Loire charolaise (Digoin)

  

  Digoin (Pont canal)

• Loire nivernaise  (Gilly-sur-Loire, Imphy et Nevers)

  

  Gilly-sur-Loire

  

  Imphy (pont d’Imphy)

  

  Nevers

• Allier  (St-Yorre, Châtel-de-Neuvre et Moulins)

  

  Saint-Yorre

  

  Châtel-de-Neuvre

  

  Moulins

• Loire giennoise  (Cours-les-Barres et Gien)

  

  Cours-les-Barres (Givry)

  

  Gien (Vieux Pont)

• Loire orléanaise  (Orléans)

  

  Orléans (Pont Royal)

• Loire blaisoise  (Blois et Onzain)

  

  Blois

  

  Onzain (Pont de Chaumont)

• Loire tourangelle  (Tours et Langeais)

  

  Tours (Pont Mirabeau)

  

  Langeais

• Cher tourangeau  (Tours)

  

  Tours (Pont St-Sauveur)

Comprendre les prévisions de crues

Les prévisionnistes de crues ont pour mission d’anticiper les risques d’inondation pour aider les gestionnaires de crise à prendre des décisions éclairées.

Leurs prévisions sont établies à des horaires précis et reposent sur une analyse scientifique du comportement des bassins versants, c’est-à-dire des zones géographiques où l’eau s’écoule vers un même cours d’eau.

Comment sont élaborées ces prévisions ?

Prévoir une crue, c’est essayer d’anticiper la réaction d’un cours d’eau aux pluies passées et à venir. Pour cela, les prévisionnistes utilisent des modèles informatiques qui simulent le comportement de l’eau :

• Les modèles hydrologiques transforment les données de pluie (observées et prévues) en débit des cours d’eau.
• Les modèles hydrauliques calculent les hauteurs d’eau et les débits que l’on va atteindre vers l’aval, à partir de la quantité d’eau qui entre à l’amont.

Ces modèles s’appuient sur de nombreuses données :

• Météorologiques (pluies, température) ;
• Géophysiques (humidité des sols, capacité d’absorption de l’eau par les sols) ;
• Hydrométriques (niveau des cours d’eau, neige, remplissage des barrages).

Pourquoi ces prévisions comportent-elles des incertitudes ?

Même avec des outils performants, plusieurs facteurs introduisent des incertitudes :

• Les prévisions météo (notamment sur la quantité et la localisation des pluies) comportent elles-mêmes des marges d’erreur.
• L’état initial du territoire (humidité des sols, neige accumulée, etc.) est estimé, mais pas mesuré en temps réel partout.
• Les modèles utilisés par les prévisionnistes simplifient la réalité : ils ne peuvent pas reproduire parfaitement tous les phénomènes naturels.

Comme le soulignait le philosophe Edgar Morin : « La connaissance progresse en intégrant l’incertitude, non en l’exorcisant. »  Autrement dit, reconnaître ces limites fait partie de la rigueur scientifique.

Comment sont représentées les incertitudes ?

Pour aider les décideurs à évaluer la fiabilité des prévisions, les prévisionnistes les accompagnent d’une information sur les incertitudes associées, c’est-à-dire sur le degré de confiance à leur accorder.

Les prévisions graphiques sont fournies avec une tendance haute (scénario le plus pessimiste) et une tendance basse (scénario le plus optimiste).

L’écart entre ces deux courbes représente l’incertitude de la prévision. Plus cet écart est grand, plus la prévision est incertaine.