3 ème partie
Compréhension du fonctionnement hydro-sédimentaire de la baie d’Alger
92
Pour 80% des graphiques -à l’exception du graphique de GPD (03 m) - les ajustements sont
similaires voire très similaires (Figure III.12). En dépit de cette similitude, il est à souligner que
les ajustements aux maximums annuels sont généralement meilleurs pour les grandes périodes
de retour (vingtennale, cinquantennale et centennale), tandis que les POT’s étant nettement
meilleurs pour les faibles périodes de retour (évènements annules, biannuels et quinquennaux).
Nous avons également calculé la différence entre les hauteurs significatives de toutes les
périodes de retour estimées par les deux méthodes. En moyenne, ces hauteurs significatives
diffèrent de 19% au-delà des évènements quinquennaux jusqu’aux éventements centennaux.
Cette différence était nettement considérable quant aux périodes de retour annuelles et
biannuelles avec une différence de l’ordre de 26 % et 31 %, respectivement. Il est à noter aussi
que les maximums annuels donnant des estimations plus élevées dans 100 % des cas.
3.4.3. L’intervalle de confiance
En ce qui concerne l’utilisation des POT’s pour l’analyse des extrêmes, nous n’avons pas
observé d’avantages nets par rapport à l’approche des maximums annuels, à part le fait qu’on
peut étudier la fréquence des évènements extrêmes en utilisant le nombre de POT’s par an.
Des intervalles de confiance ont été calculés (IC = 95%) pour les hauteurs significatives
estimées. Les résultats obtenus montrent que les limites d’intervalle de confiance calculé par
l’approche des maximums annuels sont nettement larges par rapport aux POT’s, ce qu’indique
davantage d’incertitudes des résultats des maximums annuels en raison de nombre très réduits
des échantillons considérés dans cette approche (voir également la discussion sur les
incertitudes en fonction de la taille de l'échantillon dans (Wang et al., 2013)).
Il faudra toutefois être prudent et tenir compte de l’intervalle de confiance pour les hauteurs
significatives estimées. Cet intervalle de confiance ne prend cependant pas en compte les
erreurs de mesure, ni celles liées à l’extrapolation des hauteurs significatives au-delà du
maximum mesuré, qui peuvent être assez élevées pour les évènements extrêmes. En revanche,
il est important d’en tenir compte lorsqu’on utilise ces estimations dans le dimensionnement
des ouvrages de protection ou les risques de submersion par exemple.
3.4.4. Choix de distribution (the spread parameter)
Dans la mesure où les trois distributions sont adéquates, le paramètre qui permet de juger de
la meilleure méthode à choisir est le paramètre d'étalement (the spread parameter) qui estime
le degré d'efficacité de la densité de probabilité de la fonction.
Selon (Goda, 2004), le paramètre d'étalement est défini comme le ratio entre la hauteur de
période de retour de 50 ans sur celle de 10 ans (Équation III.3) :
í µí»¾ 50 =
í µí°» 50
í µí°» 10
Équation III.3
N.B. La formule originale développée du paramètre d'étalement (Équation III.3) est
mentionnée dans (Goda, 2004).
Compréhension du fonctionnement hydro-sédimentaire de la baie d’Alger
92
Pour 80% des graphiques -à l’exception du graphique de GPD (03 m) - les ajustements sont
similaires voire très similaires (Figure III.12). En dépit de cette similitude, il est à souligner que
les ajustements aux maximums annuels sont généralement meilleurs pour les grandes périodes
de retour (vingtennale, cinquantennale et centennale), tandis que les POT’s étant nettement
meilleurs pour les faibles périodes de retour (évènements annules, biannuels et quinquennaux).
Nous avons également calculé la différence entre les hauteurs significatives de toutes les
périodes de retour estimées par les deux méthodes. En moyenne, ces hauteurs significatives
diffèrent de 19% au-delà des évènements quinquennaux jusqu’aux éventements centennaux.
Cette différence était nettement considérable quant aux périodes de retour annuelles et
biannuelles avec une différence de l’ordre de 26 % et 31 %, respectivement. Il est à noter aussi
que les maximums annuels donnant des estimations plus élevées dans 100 % des cas.
3.4.3. L’intervalle de confiance
En ce qui concerne l’utilisation des POT’s pour l’analyse des extrêmes, nous n’avons pas
observé d’avantages nets par rapport à l’approche des maximums annuels, à part le fait qu’on
peut étudier la fréquence des évènements extrêmes en utilisant le nombre de POT’s par an.
Des intervalles de confiance ont été calculés (IC = 95%) pour les hauteurs significatives
estimées. Les résultats obtenus montrent que les limites d’intervalle de confiance calculé par
l’approche des maximums annuels sont nettement larges par rapport aux POT’s, ce qu’indique
davantage d’incertitudes des résultats des maximums annuels en raison de nombre très réduits
des échantillons considérés dans cette approche (voir également la discussion sur les
incertitudes en fonction de la taille de l'échantillon dans (Wang et al., 2013)).
Il faudra toutefois être prudent et tenir compte de l’intervalle de confiance pour les hauteurs
significatives estimées. Cet intervalle de confiance ne prend cependant pas en compte les
erreurs de mesure, ni celles liées à l’extrapolation des hauteurs significatives au-delà du
maximum mesuré, qui peuvent être assez élevées pour les évènements extrêmes. En revanche,
il est important d’en tenir compte lorsqu’on utilise ces estimations dans le dimensionnement
des ouvrages de protection ou les risques de submersion par exemple.
3.4.4. Choix de distribution (the spread parameter)
Dans la mesure où les trois distributions sont adéquates, le paramètre qui permet de juger de
la meilleure méthode à choisir est le paramètre d'étalement (the spread parameter) qui estime
le degré d'efficacité de la densité de probabilité de la fonction.
Selon (Goda, 2004), le paramètre d'étalement est défini comme le ratio entre la hauteur de
période de retour de 50 ans sur celle de 10 ans (Équation III.3) :
í µí»¾ 50 =
í µí°» 50
í µí°» 10
Équation III.3
N.B. La formule originale développée du paramètre d'étalement (Équation III.3) est
mentionnée dans (Goda, 2004).