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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 20122.2. RobustesseSeuls les résultats du critère SPAN T pour les lois SHYPRE, MEWP et GPD sont présentésici (tableau 3) pour l’ensemble des séries, y compris les séries courtes (calage et validation sur10 années, 15 années ou 25 années). Les meilleurs résultats sont obtenus pour les lois MEWPet SHYPRE. Les écarts s’accentuent pour le quantile 100 ans par rapport au quantile 10 ans.La méthode GPD montre une forte sensibilité de ses résultats à la taille de l’échantillon. Sur letableau 4 (échantillons sans la valeur maximale observée), la méthode GPD présente encoredes résultats inférieurs aux deux autres méthodes pour le SPAN T , y compris avec leséchantillons plus longs de 25 années.Tableau 3 : Score du critère SPAN T entre les trois méthodes SHYPRE, MEWP et GPD (pour toutes les séries).SPAN TCalage – Validation (10 années) Calage – Validation (15 années) Calage – Validation (25 années)T= 10 ans T= 100 ans T= 10 ans T= 100 ans T= 10 ans T= 100 ansGPD 0,82 0,65 0,86 0,70 0,88 0,76MEWP 0,86 0,81 0,89 0,85 0,92 0,89SHYPRE 0,87 0,84 0,90 0,87 0,93 0,91Tableau 4 : Score du critère SPAN T entre les trois méthodes SHYPRE, MEWP et GPD (pour toutes les sériessans le maximum annuel).SPAN TCalage – Validation (10 années) Calage – Validation (15 années) Calage – Validation (25 années)T= 10 années T= 100 années T= 10 années T= 100 années T= 10 années T= 100 annéesGPD 0,95 0,90 0,95 0,90 0,96 0,93MEWP 0,97 0,95 0,98 0,97 0,98 0,97SHYPRE 0,98 0,97 0,98 0,98 0,99 0,983. Discussion3.1. Analyse comparative des performances des méthodesLa méthode MEWP présente des estimations de quantiles souvent inférieurs aux méthodesGPD ou SHYPRE mais obtient de bons scores globaux en fiabilité et robustesse. La méthodeSHYPRE, qui présente des estimations différentes des deux autres méthodes sur certaineszones de relief, obtient aussi de bons scores en fiabilité et robustesse. La loi GPD, et encoreplus la loi exponentielle, présente des performances inférieures aux deux autres méthodes,surtout en termes de robustesse et s’avère sensible aux effets d’échantillonnage.3.2. Tendances climatiquesL’hypothèse de la stationnarité des précipitations extrêmes, utilisé dans les différentesméthodes, a été discutée dans plusieurs études récentes, analysant les tendances dans lesséries observées de pluies extrêmes sur la Suisse (Fallot, 2011), à partir du générateurSHYPRE (Cantet, 2009) ou dans les réanalyses climatiques à l’échelle globale (Min et al.,2011). Le jeu de données du projet Extraflo, de part sa densité et sa qualité, estparticulièrement adapté pour la recherche d’éventuelles tendances climatiques, notamment surles valeurs maximales annuelles mais aussi sur les différents quantiles estimés (ici avec uneloi GEV) sur des périodes différentes ou sur les paramètres eux mêmes de la loi. Lestendances sur les valeurs extrêmes annuelles sont observées à la hausse sur près de 75 % des693 séries du projet de plus de 50 ans dont 15 % présentent des tendances significatives (voirfigure 5). Cette tendance est encore plus marquée sur la zone Méditerranéenne (80 % detendance positive) et peut aussi être mise en évidence sur l’évolution de l’estimation desdifférents quantiles (10 ans, 50 ans, 100 ans). Ainsi, 66 % des séries présentent une évolutionà la hausse du quantile décennal. La suite de l’étude vise à évaluer l’intérêt de la prise encompte de cette tendance par les lois sur les valeurs extrêmes telle que GEV. Différents testsd’ajustement par des splines cubiques des paramètres de position et de dispersion (voire du719