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La base de données utilisée pour l’évaluation des tempêtes de vagues couvre donc une période de 40
ans avec une résolution temporelle de 3heures, équivalant à 117040 enregistrements par station et
plus de 24 milliard d’enregistrement pour l’ensemble du bassin Méditerranéen. La taille de cette base
de données est de 4120 GB (4TB). Les résultats de la validation de cette base de données ont été
détaillés dans le chapitre II et III et résumé dans le tableau IV-1.
Tableau IV-1. Résultats statistiques d'erreurs obtenus lors de la validation du modèle à grille
grossière Swan
Azeffoun
(B1)
Kala
(B2)
Tamentfoust
(B3)
Palos
(B4)
Dragonera
(B5)
Tarragona
(B6)
Buger
(B7)
Mahon
(B8)
Nice
(B9)
Porquerolles
(B10)
Marseille
(B11)
Hm0
SI
0.31
0.3
0.3
0.31
0.3
0.3
0.27
0.27
0.38
0.25
0.28
bias
0.09
0.01
0.15
0.16
0.04
0.03
-0.04
0.12 -0.02
-0.03
-0.06
R
0.92
0.93
0.92
0.92
0.91
0.91
0.94
0.95
0.87
0.94
0.96
Dat
a
nbr
1196
2480
1304
8718
7916
8717
6374
8512 8177
3129
2095
Tm02
SI
0.21
0.18
0.15
0.14
0.17
0.17
0.18
0.15
0.27
0.17
0.29
bias
-0.03
-0.43
0.17
-0.05
-0.42
-0.35
-0.48 -0.32 -0.76
-0.4
-0.92
R
0.78
0.89
0.88
0.84
0.84
0.86
0.88
0.89
0.63
0.88
0.84
Dat
a
nbr
1196
2480
1304
8718
7916
8717
6374
8512 8177
3129
2095
3.2. Mise en place d'un modèle de grille locale
Afin d'assurer une simulation précise de la propagation des vagues de tempêtes extrêmes et
catastrophiques et de leurs impacts potentiels le long de la côte algéroise, un modèle de grille locale
opérationnelle (SWAN) avec une résolution spatiale sur 200 m a été implémenté pour la côte algéroise
(Figure IV- 2). Ce modèle de grille locale a été emboîté dans le modèle SWAN à grille grossière
calibré et validé pour le bassin ouest Méditerranéen (Amarouche et al. 2019). La même approche que
celle utilisée pour l'étalonnage du modèle de grille grossière a été utilisée pour l'étalonnage du modèle
de grille imbriquée. Cette calibration était basée sur la dissipation des vagues due aux effets du
whitecapping; le terme le moins connu dans les modèles de vague (Pallares et al., 2014), en diminuant
et en augmentant la valeur par défaut du Cds (coefficient empirique de proportionnalité). Ainsi, un
La base de données utilisée pour l’évaluation des tempêtes de vagues couvre donc une période de 40
ans avec une résolution temporelle de 3heures, équivalant à 117040 enregistrements par station et
plus de 24 milliard d’enregistrement pour l’ensemble du bassin Méditerranéen. La taille de cette base
de données est de 4120 GB (4TB). Les résultats de la validation de cette base de données ont été
détaillés dans le chapitre II et III et résumé dans le tableau IV-1.
Tableau IV-1. Résultats statistiques d'erreurs obtenus lors de la validation du modèle à grille
grossière Swan
Azeffoun
(B1)
Kala
(B2)
Tamentfoust
(B3)
Palos
(B4)
Dragonera
(B5)
Tarragona
(B6)
Buger
(B7)
Mahon
(B8)
Nice
(B9)
Porquerolles
(B10)
Marseille
(B11)
Hm0
SI
0.31
0.3
0.3
0.31
0.3
0.3
0.27
0.27
0.38
0.25
0.28
bias
0.09
0.01
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0.16
0.04
0.03
-0.04
0.12 -0.02
-0.03
-0.06
R
0.92
0.93
0.92
0.92
0.91
0.91
0.94
0.95
0.87
0.94
0.96
Dat
a
nbr
1196
2480
1304
8718
7916
8717
6374
8512 8177
3129
2095
Tm02
SI
0.21
0.18
0.15
0.14
0.17
0.17
0.18
0.15
0.27
0.17
0.29
bias
-0.03
-0.43
0.17
-0.05
-0.42
-0.35
-0.48 -0.32 -0.76
-0.4
-0.92
R
0.78
0.89
0.88
0.84
0.84
0.86
0.88
0.89
0.63
0.88
0.84
Dat
a
nbr
1196
2480
1304
8718
7916
8717
6374
8512 8177
3129
2095
3.2. Mise en place d'un modèle de grille locale
Afin d'assurer une simulation précise de la propagation des vagues de tempêtes extrêmes et
catastrophiques et de leurs impacts potentiels le long de la côte algéroise, un modèle de grille locale
opérationnelle (SWAN) avec une résolution spatiale sur 200 m a été implémenté pour la côte algéroise
(Figure IV- 2). Ce modèle de grille locale a été emboîté dans le modèle SWAN à grille grossière
calibré et validé pour le bassin ouest Méditerranéen (Amarouche et al. 2019). La même approche que
celle utilisée pour l'étalonnage du modèle de grille grossière a été utilisée pour l'étalonnage du modèle
de grille imbriquée. Cette calibration était basée sur la dissipation des vagues due aux effets du
whitecapping; le terme le moins connu dans les modèles de vague (Pallares et al., 2014), en diminuant
et en augmentant la valeur par défaut du Cds (coefficient empirique de proportionnalité). Ainsi, un