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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012paramètre de forme) ont été appliqués. La figure 6, sur la série de Villefort, illustre pourchaque quantile l’évolution simulée au cours du siècle. Le quantile de durée de retour 10 ansvarie de moins de 200 mm en 1901 à plus de 300 mm en 2011, à comparer avec la valeur de245 mm donnée par la loi GPD sur la période totale. Ces résultats seront prochainementétendus aux pas de temps infra journalier (1 heure et 6 heures) pour identifier uncomportement spécifique éventuel des précipitations intenses liées à la convection.Figure 5 (à gauche) : Analysedes tendances linéaires pourles valeurs maximalesannuelles sur les 693 longuesséries (plus de 50 ans) : enrouge les séries présentant unetendance positive significative,en orange les tendancespositives non significatives, enbleu clair les tendancesnégatives non significatives etbleu foncé les tendancesnégatives significatives.Figure 6 (à droite) : Maxima annuels de précipitation à Villefort (zone Cévennes) de 1900 à 2010 et évolutionde la durée de retour 50 ans avec une loi GEV prenant compte une tendance linéaire sur le paramètre de position.Remerciements : Cette étude a bénéficié du soutien financier de l’Agence Nationale de laRecherche dans le cadre du projet Extraflo et les auteurs remercient particulièrement lecoordinateur du projet Michel Lang (Irstea Lyon) pour le soutien apporté à l’ensemble destravaux.Références bibliographiquesArnaud P., 1997 : Modèle de prédétermination de crues basé sur la simulation. Extension de sa zone de validité,paramétrisation du modèle horaire par l'information journalière et couplage des deux pas de temps. Thèse de doctorat del'Université Montpellier II.Arnaud P., Fine J-A., Lavabre J., 2007 : An hourly rainfall generation model applicable to all types of climate. AtmosphericResearch, 95, 230-242,Ashkar F., Nwentsa Tatsambon C., 2007 : Revisiting some estimation methods for the generalized Pareto distribution.Journal of Hydrology, 346, 136-143.Cantet P, 2009 : Impacts du changement climatique sur les pluies extrêmes par l’utilisation d’un générateur stochastique depluies. Thèse de doctorat de l’Université de Montpellier 2.Cernesson F., 1993 : Modèle simple de prédétermination des crues de fréquences courantes à rares sur petits bassinsversants méditerranéens. Thèse de doctorat de l'Université Montpellier II.Coles S., 2001: An introduction to statistical modelling of extreme values. Springer series in statistics.Coles S., Perricchi L., Sisson S., 2003 : A fully probabilistic approach of extreme rainfall modelling. Journal of Hydrology,273, 35-50.Fallot J-M, 2011 : Efficacité des analyses de Gumbel pour déterminer les précipitations journalières extrêmes en Suisse.Actes du XXIV ème colloque de l’AIC, 243-248.Garavaglia F., 2011 : Méthode SHADEX de prédétermination des crues extrêmes. Thèse de doctorat de l’Université deGrenoble.Jenkinson A-F., 1955 : The frequency distribution of the annual maximum (or minimum) of meteorological elements.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 81, 158-176.Kumaraswany P., 1980 : a generalized probability density functions for double-bounded random processes. Journal ofHydrology, 46, 79-88.Lang M., Ouarda T., Bobée B., 1999 : Towards operational guidelines for over-threshold modelling. Journal of Hydrology,225, 103-117.Pickands J., 1975 : Statistical inference using extreme order statistics. Annals of Statistics, 3, 119-131.Renard B., Kochanek K., Lang M., Garavaglia F., Paquet E., Neppel L. Najib K., Carreau J., Arnaud P., Aubert Y., Borchi F.,Soubeyroux J.-M., Jourdain S., Veysseire J.-M., Sauquet E., Cipriani T., Auffray A., 2012 : Data-based comparison offrequency analysis methods: a general framework. Water Resources Research, Submitted.Min S.-K., Zhang X, Zwiers F.W., Hegeri G.-C., 2011 : Human contribution to more intense precipitation extremes. Nature,470, 378-381, doi: 10.1038/nature09763.720