Advances in flood forecasting have been constrained by the difficulty of estimating rainfall continuously over space, for catchment-, national- and continental-scale areas. This has had a concomitant impact on the choice of appropriate model formulations for given flood-forecasting applications. Whilst weather radar used in combination with raingauges - and extended to utilise satellite remote-sensing and numerical weather prediction models - have offered the prospect of progress, there have been significant problems to be overcome. These problems have curtailed the development and adoption of more complete distributed model formulations that aim to increase forecast accuracy. Advanced systems for weather radar display and processing, and for flood forecast construction, are now available to ease the task of implementation. Applications requiring complex networks of models to make forecasts at many locations can be undertaken without new code development and be readily revised to take account of changing requirements. These systems make use of forecast-updating procedures that assimilate data from telemetry networks to improve flood forecast performance, at the same time coping with the possibility of data loss. Flood forecasting systems that integrate rainfall monitoring and forecasting with flood forecasting and warning are now operational in many areas. Present practice in flood modelling and forecast updating is outlined from a UK perspective. Challenges for improvement are identified, particularly against a background of greater access to spatial datasets on terrain, soils, geology, land-cover, and weather variables. Representing the effective runoff production and translation processes operating at a given grid or catchment scale may prove key to improved flood simulation, and robust application to ungauged basins through physics-based linkages with these spatial datasets. The need to embrace uncertainty in flood-warning decision-making is seen as a major challenge for the future. To cite this article: R.J. Moore et al., C. R. Geoscience 337 (2005).

Les progrès en matière dʼannonce de crues ont été contraints par la difficulté que présente lʼestimation en continu des pluies dans lʼespace, sur des surfaces à lʼéchelle des bassins versants, ou nationale, ou enfin continentale. Cette difficulté a eu des conséquences sur le choix des modèles les plus appropriés pour lʼannonce de crues. Les radars utilisés, avec des pluviomètres, éventuellement complétés par des images satellitaires et des sorties de modèles numériques de prévision météorologique, ont ouvert des perspectives intéressantes, mais avec encore des nombreux problèmes à résoudre. Ces problèmes ont retardé la mise en œuvre de modèles distribués plus complets, destinés à augmenter la précision des prévisions. Des systèmes en pointe de traitement et affichage des données radar et de calcul prévisionnel des crues sont aujourdʼhui disponibles pour faciliter la mise en œuvre de ces méthodes nouvelles. Des applications mettant en œuvre des réseaux complexes de modèles pour faire de la prévision en un grand nombre de points peuvent être développées sans quʼil soit besoin de réécrire de nouveaux codes, et peuvent être facilement modifiées en fonction de lʼévolution des besoins. Ces systèmes utilisent des procédures de mise à jour des prévisions qui assimilent des données de réseaux de mesure à distance pour améliorer la performance des prévisions de crue, en gérant en même temps les risques de pertes de données. Des systèmes dʼannonce de crue qui intègrent la mesure et la prévision des pluies à la prévision des débits sont aujourdʼhui opérationnels en de nombreux sites. On décrit dans cet article les pratiques actuelles de modélisation et de prévision des crues au Royaume-Uni. Les défis à résoudre pour améliorer ces prévisions sont décrits, dans la perspective dʼun meilleur accès à des données spatialisées sur les sols, la géologie et les données météorologiques. La représentation de la lame ruisselée efficace et de ses processus de transfert sur une grille donnée ou à lʼéchelle dʼun bassin versant pourrait être la clé dʼune amélioration de la simulation des crues et dʼune application robuste au cas des bassins non jaugés, grâce à une relation de nature physique avec ces données spatialisées. La nécessité de prendre en compte lʼincertitude dans la prise de décision en annonce de crues est un défi pour le futur. Pour citer cet article : R.J. Moore et al., C. R. Geoscience 337 (2005).