Hydrologie

• Notes de cours version pdf (mise à jour septembre 2025, 80 Mo, une version compressée est disponible (12 Mo). Les données utilisées dans les exemples traités (annexes D) sont ici.
• slides de présentation (mise à jour septembre 2025). Contenu et organisation du cours.
• Slides du cours
• chapitre 1 : Aménagement du territoire et risques.
• chapitre 2 : Climat et risques hydrologiques.
• chapitre 3 : Gestion des risques.
• chapitre 4, partie 1 : Introduction à la théorie des valeurs extrêmes, les bases statistiques.
• chapitre 4, partie 2 : Introduction à la théorie des valeurs extrêmes, les lois de valeurs extrêmes.
• chapitre 5 : Crues et inondations.
• chapitre 6 : Crues avec transport solide.
• Page github avec les codes de calcul (python)
• Extraction des données de Météo-Suisse (cahier jupyter)
• Extraction des données de Météo-France (cahier jupyter)
• Un point sur les crues éclair à Valence (format power point, 136 Mo).

Les séances d’exercices ont lieu salle informatique CM 1221. Les exercices sont accessibles uniquement via Moodle (étudiants inscrits).

L’évaluation du cours se fait sur la base d’un seul projet individuel.

Projet 2025 : statistique des pluies et des débits sur la Lonza à Blatten (VS)

Vous étudiez un bassin-versant dans le Valais (Lonza, superficie de 77,8 km²) afin d’étudier le risque lié à la formation du lac après la catastrophe du glacier du Birch le 28 mai 2025. Vous devez établir les caractéristiques de la crue centennale. Il faut donc réaliser une étude statistique détaillée des pluies et des débits disponibles pour arriver à la meilleure estimation possible du débit de pointe et du volume d’une crue centennale.

Les projets sont à rendre individuellement. Le rapport de projet peut être écrit en français ou en anglais. La date limite de rendu est le vendredi 9 janvier 2026, 18 h. Les projets doivent être envoyés par courrier électronique au format jupyter (uniquement) à Sofi Farazande ; des annexes peuvent éventuellement être fournies dans un autre format (pdf, feuille xls, script matlab ou R, notebook Mathematica, notes manuscrites, etc.), mais en principe le cahier jupyter devrait contenir l’essentiel du projet.

L’énoncé du projet est à télécharger.

Ouvrages recommandés

• A.C. Davison, Statistical Models, (Cambridge University Press, Cambridge, 2003).
• S. G. Coles, An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, (Springer, London, 2001).

Une bibliographie plus complète est fournie dans l’avant-propos.

Logiciels recommandés

• Python : voir les paquets recommandés dans les notes de cours ;
• Mathematica dont il est maintenant possible (pour les étudiants inscrits à l’EPFL) de disposer d’une licence ;
• Langage R. Voir également les liens sur le menu de gauche ;
• Matlab ainsi que des clones (octave et Scilab). Les travaux dirigés sont réalisés avec Matlab.
• Jupyter est un système de notebook (comme Mathematica) qui permet d’utiliser Python, R, and Julia. Voir par exemple comment faire des stats avec Jupyter.