Chapitre III :
Analyse des évènements extrêmes
51
Afin de mieux lire les résultats obtenus par la méthode POT, le tableau suivant résume
l’ensemble de hauteurs extrêmes obtenues pour les 7 wilayas mentionnées
précédemment :
Tableau 1: Résultat de l’estimation des évènements extrêmes par la méthode POT.
POT
Période de retour (année)
W
NW
N
NE
E
Zemmouri
2
3.36 4.61 5.03
4.9 1.73
10
4.3 5.48 6.36
5.6 2.03
Annaba
2
3.13 7.98 6.65 3.28 1.79
10
4.22 9.34
8.1 4.42 2.32
Bejaia
2
2.92 4.07
6.5
3
1.4
10
3.81 5.12
7.7 4.99
1.7
Oran
2
6.09 3.46 4.79 4.29 1.24
10
7.11 4.33 6.37
5.3 1.56
Mostaganem
2
5.16 2.81 3.55 4.23 1.04
10
6.13 3.59 4.65 5.47 1.48
Bou Ismaïl
2
3.32 4.74 4.35 4.76 1.34
10
3.9 5.67 5.56 5.48 1.64
Alger
2
1.3 4.24 4.25 3.34 1.06
10
2.62 5.36 5.44 4.25 2.54
À partir du Tableau 1 qui représente les hauteurs de houles prédites par la méthode POT, nous
avons pu déterminer les directions les plus susceptibles de générer des houles extrêmes pour
différentes wilayas : Pour Annaba, Bejaia, Zemmouri, Alger et Bou Ismail, les directions des
houles extrêmes les plus prédominantes sont Nord-Est, Nord et Nord-Ouest. Cela signifie que
les houles les plus intenses et fréquentes dans ces régions proviennent principalement de ces
directions. En revanche, les directions Est et Ouest sont moins susceptibles de générer des
houles extrêmes.
Pour Oran et Mostaganem, les directions des houles extrêmes les plus prédominantes sont NordEst, Nord, Nord-Ouest et Ouest. Ces régions présentent une dynamique où les houles extrêmes
proviennent principalement de ces quatre directions, avec une contribution moindre de la
direction Est.
Conclusion :
En résumé, l'étude des événements extrêmes a permis de définir les chances d'apparition des
phénomènes marins rares et de créer des modèles de leurs distributions de probabilités. Ces
données sont cruciales pour concevoir des défenses côtières efficaces et éviter les dommages
dus à ces événements. Néanmoins, il est primordial de continuer à améliorer les méthodes
d'estimation et de modélisation pour une prévision plus précise des risques associés à ces
événements extrêmes.
Analyse des évènements extrêmes
51
Afin de mieux lire les résultats obtenus par la méthode POT, le tableau suivant résume
l’ensemble de hauteurs extrêmes obtenues pour les 7 wilayas mentionnées
précédemment :
Tableau 1: Résultat de l’estimation des évènements extrêmes par la méthode POT.
POT
Période de retour (année)
W
NW
N
NE
E
Zemmouri
2
3.36 4.61 5.03
4.9 1.73
10
4.3 5.48 6.36
5.6 2.03
Annaba
2
3.13 7.98 6.65 3.28 1.79
10
4.22 9.34
8.1 4.42 2.32
Bejaia
2
2.92 4.07
6.5
3
1.4
10
3.81 5.12
7.7 4.99
1.7
Oran
2
6.09 3.46 4.79 4.29 1.24
10
7.11 4.33 6.37
5.3 1.56
Mostaganem
2
5.16 2.81 3.55 4.23 1.04
10
6.13 3.59 4.65 5.47 1.48
Bou Ismaïl
2
3.32 4.74 4.35 4.76 1.34
10
3.9 5.67 5.56 5.48 1.64
Alger
2
1.3 4.24 4.25 3.34 1.06
10
2.62 5.36 5.44 4.25 2.54
À partir du Tableau 1 qui représente les hauteurs de houles prédites par la méthode POT, nous
avons pu déterminer les directions les plus susceptibles de générer des houles extrêmes pour
différentes wilayas : Pour Annaba, Bejaia, Zemmouri, Alger et Bou Ismail, les directions des
houles extrêmes les plus prédominantes sont Nord-Est, Nord et Nord-Ouest. Cela signifie que
les houles les plus intenses et fréquentes dans ces régions proviennent principalement de ces
directions. En revanche, les directions Est et Ouest sont moins susceptibles de générer des
houles extrêmes.
Pour Oran et Mostaganem, les directions des houles extrêmes les plus prédominantes sont NordEst, Nord, Nord-Ouest et Ouest. Ces régions présentent une dynamique où les houles extrêmes
proviennent principalement de ces quatre directions, avec une contribution moindre de la
direction Est.
Conclusion :
En résumé, l'étude des événements extrêmes a permis de définir les chances d'apparition des
phénomènes marins rares et de créer des modèles de leurs distributions de probabilités. Ces
données sont cruciales pour concevoir des défenses côtières efficaces et éviter les dommages
dus à ces événements. Néanmoins, il est primordial de continuer à améliorer les méthodes
d'estimation et de modélisation pour une prévision plus précise des risques associés à ces
événements extrêmes.