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Traitement et analyse de séries chronologiques continues de ...

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Partie 6 – Chapitre 17 : Test <strong>de</strong>s modèles Accumulation-Erosion-Transfert<br />

Tableau 17.6. Jeux optimaux <strong>de</strong> paramètres du modèle hydrologique r<strong>et</strong>enu au terme <strong>de</strong> l’<strong>analyse</strong> itérative, pour<br />

les différentes pério<strong>de</strong>s <strong>de</strong> calage testées ; site <strong>de</strong> Chassieu<br />

Pério<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />

calage<br />

PI<br />

(mm)<br />

PCP<br />

(-)<br />

Modèle Hydrologique<br />

K H1<br />

(s)<br />

K H2<br />

(s)<br />

to H<br />

(min)<br />

S<br />

(ha)<br />

std 0<br />

(m 3 .s -1 )<br />

Modèle Erreur<br />

std 1<br />

(-)<br />

β<br />

(-)<br />

ξ<br />

(-)<br />

Μ h Φ 1<br />

Printemps 0.994 0.13 430 1565 - - 0.13 - - - - -<br />

Été 0.993 0.28 745 759 - - 0.10 - - - - -<br />

Automne 0.777 0.068 948 - 2 - 0.04 - - - - -<br />

Hiver - 0.19 1557 - 14 - 0.04 - - - - -<br />

Pério<strong>de</strong> totale 0.998 0.03 496 1243 - - 0.08 - - - - -<br />

Tableau 17.7. Résultats obtenus pour le test du modèle hydrologique pour les différentes pério<strong>de</strong>s <strong>de</strong> calage<br />

testées : critères <strong>de</strong> performance <strong>de</strong> calage (Cal) <strong>et</strong> d’évaluation (Eval), Loglikelihood (LogLik) critère <strong>de</strong> Nash<br />

<strong>et</strong> Sutcliffe (Nash) <strong>et</strong> RMSE, <strong>et</strong> temps <strong>de</strong> simulation <strong>de</strong> l’algorithme DREAM (t s )<br />

Pério<strong>de</strong> <strong>de</strong><br />

calage<br />

LogLik<br />

Cal<br />

LogLik<br />

Verif<br />

Critères <strong>de</strong> performance<br />

Nash<br />

Cal<br />

Nash<br />

Verif<br />

Rmse<br />

Cal<br />

Rmse<br />

Verif<br />

t s<br />

(min)<br />

Printemps 2042 13546 0.81 0.80 0.13 0.09 9.7<br />

Été 1871 14578 0.80 0.74 0.10 0.10 6.5<br />

Automne 9384.5 -42514 0.82 0.74 0.04 0.11 6.3<br />

Hiver 5067.2 -19521 0.86 0.72 0.04 0.11 4.5<br />

Pério<strong>de</strong> totale 24795 15372 0.83 0.84 0.08 0.09 174<br />

17.2.3.1 Pério<strong>de</strong> <strong>de</strong> calage totale<br />

Les résultats pour la pério<strong>de</strong> totale <strong>de</strong> calage a conduit à <strong>de</strong>s résultats similaires à ceux<br />

présentés pour la pério<strong>de</strong> <strong>de</strong> calage réduite <strong>de</strong> printemps : le modèle à 4+1 paramètres, PI, PCP,<br />

K H1 , K H2 , std 0 , a été r<strong>et</strong>enu. L’hypothèse <strong>de</strong>s Moindres Carrés Ordinaires a été r<strong>et</strong>enue pour les<br />

mêmes raisons que dans le cas <strong>de</strong> la chronique <strong>de</strong> calage <strong>de</strong> printemps.<br />

Les Figures 17.14 <strong>et</strong> 17.15 montrent les chroniques simulées <strong>et</strong> observées <strong>et</strong> la distribution a<br />

posteriori <strong>de</strong>s paramètres <strong>et</strong> leurs corrélations 2 à 2. Le modèle perm<strong>et</strong> <strong>de</strong> reproduire <strong>de</strong> manière<br />

satisfaisante les débits observés. Les critères <strong>de</strong> performance sont comparables pour les pério<strong>de</strong>s<br />

<strong>de</strong> calage <strong>et</strong> d’évaluation. Comme pour le cas <strong>de</strong> la chronique <strong>de</strong> printemps, les pics <strong>de</strong>s gran<strong>de</strong>s<br />

pluies sont un peu sous-estimés <strong>et</strong> certaines p<strong>et</strong>ites crues surestimées. En revanche les valeurs<br />

du jeu optimal sont un peu différentes (Tableau 17.7), même si les formes <strong>de</strong>s distributions <strong>de</strong>s<br />

paramètres sont comparables (Figure 17.15).<br />

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