Statistiques quantité
Les statistiques liées à la quantité de l’eau sont indiquées et explicitées ci-dessous :
- Min
Valeur minimale d’une ligne ou d’une colonne du tableau de suivi. Les valeurs surlignées en rouge des tableaux de suivi représentent les valeurs minimales de chaque colonne.
- Max
Valeur maximale d’une ligne ou d’une colonne du tableau de suivi. Les valeurs surlignées en bleu des tableaux de suivi représentent les valeurs maximales de chaque colonne.
- Moy
Valeur moyenne d’une ligne ou d’une colonne du tableau de suivi.
- Mesures
Nombre de valeurs mesurées sur une année ou un historique donné.
- Enveloppe mini-maxi
Représente l’amplitude des données minimales et maximales interrannuelles calculée chaque semaine.
- Statistiques moyenne
Représente la valeur moyenne interrannuelle calculée chaque semaine.
- Médiane
Représente la valeur médiane interrannuelle calculée chaque semaine.
- Périodes de retour
Les périodes de retour estime la fréquence d’occurrence d’un évènement, c’est à dire qu’elle définit le temps qu’il faut en moyenne pour que cet évènement arrive.
Les périodes de retour dites « sèches » représentent des évènements de sécheresse tandis que les périodes de retour dites « humides » représentent des évènements de crues.
Les différentes périodes sont déclinées dans le tableau suivant :
| Période de retour | Fréquence d’occurrence de l’évènement |
|---|---|
| Triennale | Tous les 3 ans |
| Quinquennale | Tous les 5 ans |
| Décennale | Tous les 10 ans |
| Vicennale | Tous les 20 ans |
| Cinquantennale | Tous les 50 ans |
| 80 (Octogennale) | Tous les 80 ans |
| Centennale | Tous les 100 ans |
Il est à noter que plus la période de retour est importante, plus l’évènement sera extrême, que ce soit en sécheresse ou en inondation.
- Années précédentes
Affiche les courbes des années précédentes sur le graphique.
- Tendances HYPE
Algorithme déveoppé par le BRGM calculant des courbes de tendances selon différents calculs.
- Courbes d’augures
Modèles prévisionnels utilisant directement les historiques passés afin de prévoir des données futures, selon un horizon de prévision.