Weather radar supports the estimation of accurate spatiotemporal rainfall inputs. These may be of great help to hone water management strategies, as those involving irrigation plans or flood risk analyses. If these strategies are supported by simulation models, the radar-based estimates should lead in turn to lower biases in estimates of model parameters and to improved model structures. E.g., flash floods pose a danger for life and property and, in semiarid agricultural areas, have a strong relationship with soil loss processes. Unfortunately, in arid and semiarid environment the runoff generation shows a complex nonlinear behavior with a strong spatiotemporal non-uniformity. Predictions by forecasting models are subject to great uncertainty and better descriptions of physical processes at the watershed scale need to be included into the operational modelling tools. We analyze a convective storm, in a 556 km2 semiarid Mediterranean watershed, with a complex multi-peak response. Radar was instrumental in the understanding and analysis of runoff generation. In the central area, a significant time-variability in the maximum depression storage resulted in the a posteriori model structure, pointing to failures in agricultural terraces and/or protection structures. Sensitivity analysis to storm motion indicates that a partial coverage upstream-moving storm on the infiltrating plane results in greater responses.

Les radars utilisés à des fins météorologiques contribuent à estimer avec plus d'exactitude l'apport spatiotemporel des précipitations. Ceci peut être d'une grande utilité pour améliorer les stratégies de gestion de l'eau, notamment celles qui font appel à la planification de l'irrigation ou à l'analyse des risques d'inondation. Lorsque ces stratégies s'appuient sur des modèles de simulation, les estimations faites à l'aide de radars devraient permettre à leur tour de réduire les biais que présentent les estimations des paramètres du modèle et d'en améliorer les structures. Par exemple, les crues subites sont un danger pour la vie et la propriété et, dans les milieux agricoles semi-arides, elles sont fortement corrélées aux processus de perte de sol. Malheureusement, dans les environnements arides et semi-arides, le ruissellement provoqué montre un comportement non linéaire complexe et fortement non uniforme spatiotemporellement. Les prédictions des modèles de prévision sont soumises à une grande incertitude et il est donc nécessaire d'incorporer de meilleures descriptions des processus physiques à l'échelle du bassin dans les outils opérationnels de modélisation. Nous analysons une tempête convective, dans un bassin hydrographique méditerranéen semi-aride de 556 km2, présentant une réponse complexe multi-pics. Le radar a fortement contribué à la compréhension et à l'analyse du ruissellement provoqué. Dans la zone centrale, il y a eu une variabilité temporelle significative de la capacité maximale de stockage dans le micro-relief, ce qui a permis de structurer le modèle a posteriori et a révélé les faiblesses des terrasses agricoles et/ou des structures de protection. Une analyse de sensibilité par rapport au mouvement de la tempête a montré que l'on pouvait obtenir de meilleures réponses en se focalisant partiellement en amont du mouvement de la tempête sur le plan de l'infiltration.