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Hydrologie quantitative
-2
0
2
(QsimI- Qmes)/Qmes
+
Ecoulement > 4 mm/j
:l
E
a 0
-,
~ -4 + +
a
0.8
·0,4+-.-~~_~~~~~~~_.___.__I
-0.4
0.0
0,4
(Q simI - Q mes) / Q mes
0 . 8 , - - - - - - - - - - - - - - - . ,
Ecoulement < 0.5 mm/j
,
E 0,0
'Vi
a
'" lU
E
a
--;;; 0,4
lU
E
a
FIGURE 6.27 - Comparaison des erreurs relatives de simulation des debits
moyens journaliers avec Ie modele GR4 cale par minimisation de la somme
des carres des ecarts (modele 1) ou minimisation de la somme des carres des
ecarts relatifs (modele 2).
6.8.2.2 La validation: etape preparatoire indispensable
Plus Ie nombre de parametres d'ajustement d'un modele est important, plus
il est facile de rapprocher, par calage du modele, les series simulees et observees. Les performances d'un modele lors du calage ont donc tendance a croitre
avec Ie nombre de parametres dont on s'autorise a ajuster la valeur au vu des
mesures (figure 6.28). Le pouvoir explicatif et predictif d'un modele ne peut
reellement etre mesure que lorsque celui-ci est utilise pour simuler des donnees
qui n'ont pas servi a son calage. Cette confrontation d'un modele cale a un nouveau jeu de donnees est appelee « validation». II est imperatif de reserver une
partie des donnees disponibles pour la validation lorsque l'on cale les modeles
pour pouvoir reellement evaluer ses performances. Afin de multiplier les tests
de validation il est souvent suggere de decouper Ie jeu de donnees disponibles
en plusieurs sous-ensembles - au moins deux - qui serviront alternativement
au calage puis a la validation du modele: split-sample test [220].
Les performances en validation sont generalement plus faibles que celles obtenues lors du calage et tendent a decroitre lorsque Ie nombre de parametres
cales est trop eleve : Ie modele est ajuste aux specificites de la serie de calage
et perd son caractere de generalite. L'experience montre que Ie nombre optimal
de parametres, conduisant aux meilleures performances en validation, est tres
limite en hydrologie : de 2 a 4 pour la simulation de debits journaliers a partir
Hydrologie quantitative
-2
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(QsimI- Qmes)/Qmes
+
Ecoulement > 4 mm/j
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moyens journaliers avec Ie modele GR4 cale par minimisation de la somme
des carres des ecarts (modele 1) ou minimisation de la somme des carres des
ecarts relatifs (modele 2).
6.8.2.2 La validation: etape preparatoire indispensable
Plus Ie nombre de parametres d'ajustement d'un modele est important, plus
il est facile de rapprocher, par calage du modele, les series simulees et observees. Les performances d'un modele lors du calage ont donc tendance a croitre
avec Ie nombre de parametres dont on s'autorise a ajuster la valeur au vu des
mesures (figure 6.28). Le pouvoir explicatif et predictif d'un modele ne peut
reellement etre mesure que lorsque celui-ci est utilise pour simuler des donnees
qui n'ont pas servi a son calage. Cette confrontation d'un modele cale a un nouveau jeu de donnees est appelee « validation». II est imperatif de reserver une
partie des donnees disponibles pour la validation lorsque l'on cale les modeles
pour pouvoir reellement evaluer ses performances. Afin de multiplier les tests
de validation il est souvent suggere de decouper Ie jeu de donnees disponibles
en plusieurs sous-ensembles - au moins deux - qui serviront alternativement
au calage puis a la validation du modele: split-sample test [220].
Les performances en validation sont generalement plus faibles que celles obtenues lors du calage et tendent a decroitre lorsque Ie nombre de parametres
cales est trop eleve : Ie modele est ajuste aux specificites de la serie de calage
et perd son caractere de generalite. L'experience montre que Ie nombre optimal
de parametres, conduisant aux meilleures performances en validation, est tres
limite en hydrologie : de 2 a 4 pour la simulation de debits journaliers a partir