6. Modelisation pluie-debit et hydrogeologique
327
leur principal interet est de generer des informations spatialisees. Celles-ci sont
souvent imprecises mais peuvent suffire a reveler des similitudes, des contrastes
et des tendances.
Christie Kansas Savoy Eldon Blue
Tiff Tahleq.
sans calage
Global
0.29
0.36
0.61
0.61
0.63
0.54
0.72
SWAT
-5.03
-2.29
0.44
0.17
0.14 -1.35
-0.33
HL-RMS
-0.15
0.52
0.66
0.70
0.52
0.15
0.75
avec calage
Global
-0.26
0.53
0.71
0.85
0.72
0.69
0.87
SWAT
-2.58
-0.69
0.60
0.37
0.33 -0.06
0.27
HL-RMS
-0.43
0.66
0.72
0.80
0.73
0.66
0.85
Tableau 6.1 - Extrait des resultats obtenus lors du programme de comparaison des modeles hydrologiques distribues [338]. Criteres de Nash obtenus sur
des series de validation pour 7 bassins versants. 1) Global: modele global de
reference similaire a celui utilise par Ie National Weather Service pour les previsions operationnelles de crues 2) SWAT: modele distribue dit a bases physiques
developpe par l'Agricultural Research Service qui en moyenne a obtenu les resultats les moins bons, 3) HL-RMS modele distribue conceptuel destine a la
prevision des crues de l'Office of Hydrologic Development qui en moyenne a
obtenu les meilleurs resultats parmi les modeles distribues.
6.9.2 Merites compares des modeles de prevision hydrologique
Nous tenons ici a attirer l'attention sur Ie caractere partiel et parfois trompeur de certains criteres d'evaluation des modeles comme Ie critere de Nash ou
Ie critere de persistance utilise pour evaluer les modeles de prevision. En effet,
les modeles lineaires et les reseaux de neurones sont souvent proposes comme
des alternatives possibles aux autres types de modeles pour la prevision des
crues. Ils permettent d'obtenir des criteres de Nash souvent comparables a ceux
obtenus avec les autres modeles et sont relativement faciles a mettre en ceuvre.
Mais ils ont des qualites bien differentes de celles des modeles conceptuels globaux ou distribues qui sont souvent ignorees et qu'illustrent les figures 6.30 et
6.31.
11 apparait a l'experience que ces modeles rendent generalement mal compte
de la relation pluie-debit qui est fortement non lineaire. C'est evident pour les
modeles lineaires, mais c'est aussi vrai dans une moindre mesure pour les reseaux de neurones. Ces modeles sont essentiellement assis sur les dependances
(correlations) entre les debits successifs et de fait si leurs performances sur
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leur principal interet est de generer des informations spatialisees. Celles-ci sont
souvent imprecises mais peuvent suffire a reveler des similitudes, des contrastes
et des tendances.
Christie Kansas Savoy Eldon Blue
Tiff Tahleq.
sans calage
Global
0.29
0.36
0.61
0.61
0.63
0.54
0.72
SWAT
-5.03
-2.29
0.44
0.17
0.14 -1.35
-0.33
HL-RMS
-0.15
0.52
0.66
0.70
0.52
0.15
0.75
avec calage
Global
-0.26
0.53
0.71
0.85
0.72
0.69
0.87
SWAT
-2.58
-0.69
0.60
0.37
0.33 -0.06
0.27
HL-RMS
-0.43
0.66
0.72
0.80
0.73
0.66
0.85
Tableau 6.1 - Extrait des resultats obtenus lors du programme de comparaison des modeles hydrologiques distribues [338]. Criteres de Nash obtenus sur
des series de validation pour 7 bassins versants. 1) Global: modele global de
reference similaire a celui utilise par Ie National Weather Service pour les previsions operationnelles de crues 2) SWAT: modele distribue dit a bases physiques
developpe par l'Agricultural Research Service qui en moyenne a obtenu les resultats les moins bons, 3) HL-RMS modele distribue conceptuel destine a la
prevision des crues de l'Office of Hydrologic Development qui en moyenne a
obtenu les meilleurs resultats parmi les modeles distribues.
6.9.2 Merites compares des modeles de prevision hydrologique
Nous tenons ici a attirer l'attention sur Ie caractere partiel et parfois trompeur de certains criteres d'evaluation des modeles comme Ie critere de Nash ou
Ie critere de persistance utilise pour evaluer les modeles de prevision. En effet,
les modeles lineaires et les reseaux de neurones sont souvent proposes comme
des alternatives possibles aux autres types de modeles pour la prevision des
crues. Ils permettent d'obtenir des criteres de Nash souvent comparables a ceux
obtenus avec les autres modeles et sont relativement faciles a mettre en ceuvre.
Mais ils ont des qualites bien differentes de celles des modeles conceptuels globaux ou distribues qui sont souvent ignorees et qu'illustrent les figures 6.30 et
6.31.
11 apparait a l'experience que ces modeles rendent generalement mal compte
de la relation pluie-debit qui est fortement non lineaire. C'est evident pour les
modeles lineaires, mais c'est aussi vrai dans une moindre mesure pour les reseaux de neurones. Ces modeles sont essentiellement assis sur les dependances
(correlations) entre les debits successifs et de fait si leurs performances sur