Chapitre IV : Étude de la dynamique hydrosédimentaire lors des évènements exceptionnels
sur un plan 2D horizontal (Mike21) et 2D vertical (SMC)
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Au cours de ce chapitre, nous procèderons à la modélisation 2D horizontale et verticale
de la dynamique hydrosedimentaire. La modélisation en 2D.H. sur la suite du modèle couplé
Mike 21/3 FM nous permettra d’observer le comportement hydrosédimentaire longshore induit
par les ondes de tempêtes sur l’étendue de nos sites d’études. Sur un plan 2D.V., la simulation
sur le modèle PETRA nous permet de suivre l’évolution du profil ainsi que la capacité du
transport, la vitesse du courant du fond, la hauteur de la houle et le set-up le long du profil à 3
temps de la tempête :l’état initial, à mi-tempête et à la fin.
IV.1 Détermination des scénarii
IV.1.1 Définition de la tempête
La tempête en mer peut être définie comme étant une augmentation de la hauteur de la
houle induisant et/ou s’additionnant a une élévation du niveau de la mer ; Masselink et al. (2014)
(Masselink et al., 2014) a défini le seuil de tempête correspondant au dépassement de H s du
percentile 95 % (Zemmour and Ruz, 2021) dont la tempête débute à H s percentile 75 % et la fin
de la tempête correspond au passage de la hauteur en dessous de H s75 % ; tandis que (Ojeda et al.,
2017) définissent la hauteur seuil comme
(Amarouche, 2019) ayant
duré pendant au minimum 12h au-dessus du seuil, les deux définitions donnent respectivement
des résultats relativement similaires pour l’ensemble des zones :Boumerdès 2,69m/2,68m ; El -
Djamila 2,62 m/2,64 m ; Cherchell 2,5 m/2,53 m ; ces grandeurs correspondent à des tempêtes
mensuelles à saisonnières, et extrêmes pour certaines directions (tableau IV-2). Il est important
de mentionner que dans le cas de l’analyse des valeurs extrêmes qui suit, la taille de l’échantillon
qui fera l’objet de l’analyse diminue par rapport à la taille de la base de données globale ; seuls
les évènements exceptionnels dont la période de retour est supérieure à une année seront pris en
considération.
IV.1.2 Analyse des valeurs extrêmes
Dans ce chapitre ; nous visons à définir les épisodes extrêmes pour des périodes de retour
de 2, 5, 10, 30, 50 et 100 ans. Ces évènements feront l’objet de scénarii, pour la construction
d’un modèle non stationnaire en 2DH (sur le MIKE21) et en 2 DV (sur le SMC-Petra),
correspondant à des périodes de tempêtes identifiées sur l’enregistrement (fig. II.10, II.13 et
II.16) pour chaque zone.
Pour leur détermination, nous nous sommes reposés sur la théorie des valeurs extrêmes
(EVT) qui permet d’estimer les évènements rares (Soltane, 2017) en définissant la distribution
des probabilités d’occurrence d’une variable à partir d’une série temporelle ; cas des données
hydrologiques, climatiques et océanographiques (Coles et al., 2001; Goda, 2000). Les deux
approches que nous abordons dans ce travail ; en premier, la méthode des maxima annuels qui
suit la distribution des valeurs extrêmes généralisées (GEV : Generalized Extreme Value)
(Castellanos O. F. et al., 2012; Coles et al., 2001; Li et al., 2012; Takbash and Young, 2020;
Takbash et al., 2019), la deuxième approche s’effectue avec la méthode POT (Peaks Over
Threshold), méthode des excès au-delà d’un seuil ajusté a une distribution de Pareto, ou la
fréquence annuelle des données est ajustée a la distribution de Poisson(Castellanos O. F. et al.,
sur un plan 2D horizontal (Mike21) et 2D vertical (SMC)
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Au cours de ce chapitre, nous procèderons à la modélisation 2D horizontale et verticale
de la dynamique hydrosedimentaire. La modélisation en 2D.H. sur la suite du modèle couplé
Mike 21/3 FM nous permettra d’observer le comportement hydrosédimentaire longshore induit
par les ondes de tempêtes sur l’étendue de nos sites d’études. Sur un plan 2D.V., la simulation
sur le modèle PETRA nous permet de suivre l’évolution du profil ainsi que la capacité du
transport, la vitesse du courant du fond, la hauteur de la houle et le set-up le long du profil à 3
temps de la tempête :l’état initial, à mi-tempête et à la fin.
IV.1 Détermination des scénarii
IV.1.1 Définition de la tempête
La tempête en mer peut être définie comme étant une augmentation de la hauteur de la
houle induisant et/ou s’additionnant a une élévation du niveau de la mer ; Masselink et al. (2014)
(Masselink et al., 2014) a défini le seuil de tempête correspondant au dépassement de H s du
percentile 95 % (Zemmour and Ruz, 2021) dont la tempête débute à H s percentile 75 % et la fin
de la tempête correspond au passage de la hauteur en dessous de H s75 % ; tandis que (Ojeda et al.,
2017) définissent la hauteur seuil comme
(Amarouche, 2019) ayant
duré pendant au minimum 12h au-dessus du seuil, les deux définitions donnent respectivement
des résultats relativement similaires pour l’ensemble des zones :Boumerdès 2,69m/2,68m ; El -
Djamila 2,62 m/2,64 m ; Cherchell 2,5 m/2,53 m ; ces grandeurs correspondent à des tempêtes
mensuelles à saisonnières, et extrêmes pour certaines directions (tableau IV-2). Il est important
de mentionner que dans le cas de l’analyse des valeurs extrêmes qui suit, la taille de l’échantillon
qui fera l’objet de l’analyse diminue par rapport à la taille de la base de données globale ; seuls
les évènements exceptionnels dont la période de retour est supérieure à une année seront pris en
considération.
IV.1.2 Analyse des valeurs extrêmes
Dans ce chapitre ; nous visons à définir les épisodes extrêmes pour des périodes de retour
de 2, 5, 10, 30, 50 et 100 ans. Ces évènements feront l’objet de scénarii, pour la construction
d’un modèle non stationnaire en 2DH (sur le MIKE21) et en 2 DV (sur le SMC-Petra),
correspondant à des périodes de tempêtes identifiées sur l’enregistrement (fig. II.10, II.13 et
II.16) pour chaque zone.
Pour leur détermination, nous nous sommes reposés sur la théorie des valeurs extrêmes
(EVT) qui permet d’estimer les évènements rares (Soltane, 2017) en définissant la distribution
des probabilités d’occurrence d’une variable à partir d’une série temporelle ; cas des données
hydrologiques, climatiques et océanographiques (Coles et al., 2001; Goda, 2000). Les deux
approches que nous abordons dans ce travail ; en premier, la méthode des maxima annuels qui
suit la distribution des valeurs extrêmes généralisées (GEV : Generalized Extreme Value)
(Castellanos O. F. et al., 2012; Coles et al., 2001; Li et al., 2012; Takbash and Young, 2020;
Takbash et al., 2019), la deuxième approche s’effectue avec la méthode POT (Peaks Over
Threshold), méthode des excès au-delà d’un seuil ajusté a une distribution de Pareto, ou la
fréquence annuelle des données est ajustée a la distribution de Poisson(Castellanos O. F. et al.,