Session 3 : Problèmatique de la modélisation
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paramétrisations sur d’autres périodes. Aussi, la démarche classique qui consiste à ne rechercher
qu’un optimum particulier pour appliquer ensuite ce jeu de paramètres en prédiction atteint ses
limites. Comme le dit si bien Ambroise (1991), il semble ainsi paradoxal, et même
déontologiquement problématique, de se contenter d’une modélisation déterministe qui ne permet
pas d’assortir les prédictions des modèles d’une marge d’incertitude ou d’un intervalle de
confiance.
Une approche stochastique à la calibration des modèles est nécessaire. Elle n’est pas
suffisante (Gineste, partie II); il s’agit encore de chercher toute information sur l’état interne d’un
bassin susceptible de contraindre plus efficacement la calibration des modèles.
BIBLOGRAPHIE
Abott, M.B., Bathurst, J.C., Cunge, J.A., O’Connel, P.E. et Rasmussen, J. 1986. An introduction to
the European Hydrological System - système hydrologique européen, « SHE », 1. History and
philosophy of a physically-based, distributed modelling sytem, J. Hydrol., 87, 45-59..
Ambroise, B. 1991. Hydrologie des petits bassins versants ruraux en milieu tempéré - processus et
modèles. Séminaire du Conseil scientifique du Département « Science du Sol » de l’INRA à Dijon,
26-27 mars 1991.
Beven, K. 1989. Changing ideas in hydrology - The case of physically-based models, J. Hydrol., 105,
157-172.
Beven, K. 1993. Prophecy, reality and uncertainty in distributed hydrological modelling, Adv. in Water
Resources, 16, 41-51.
Beven, K. 1995. Linking parameters across scales : subgrid parametrisations and scale dependent
hydrological models, Hydrol. Process., 9, 507-525.
Beven, K. et Germann, P. 1982. Macropores and water flow in soils, Wat. Resour. Res., 18 (5), 13111325.
Beven, K. et Kirkby, M.J. 1979. A physically-based variable contributing area model of basin
hydrology, Hydrol. Science Bull. (24), 43-69.
Cappus, P. 1960. Etude des lois de l’écoulement. Application au calcul et à la prévision des débits, La
Houille Blanche, 493-518.
Crawford, N.H. et Linsley, R.K. 1966. Digital Simulation in Hydrology: Stanford Watershed Model
IV. Tech. Rep. 39, Dep. Civil Eng., Univ. Stanford, Stanford, 210 p.
Crouzet, E., Hubert, P. Olive, P., Siwertz, E. et Marcé, A. 1970. Le tritium dans les mesures
d’hydrologie de surface. Détermination expérimentale du coefficient de ruissellement, J. Hydrol.,
104, 301-310.
Dooge, J.C.I. 1994. Climate change and a new water balance, in « The balance of Water - Present and
Future », T. Keane et E. Daly (eds.), Proc. AGMET conference, Trinity College, Dublin, 215-224.
Duan, Q., Sorroshian, S. et Gupta, V. 1992. Effective and efficient global optimisation for conceptual
rainfall-runoff models, Wat. Resour. Res., 28, 1015-1031.
Dunne, T. 1978. Field studies of hillslope flow processes, Hillslope Hydrology, Kirkby M.J. (ed.),
Wiley-Interscience, New York, 227-293.
Edijatno et Michel, C. 1989. Un modèle pluie-débit journalier à trois paramètres, La Houille Blanche,
2, 113-121.
Emmet, W.W. 1970. The hydraulics of overland flow on hillslopes, US Geol. Surv. Prof. Pap. 662-A.
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paramétrisations sur d’autres périodes. Aussi, la démarche classique qui consiste à ne rechercher
qu’un optimum particulier pour appliquer ensuite ce jeu de paramètres en prédiction atteint ses
limites. Comme le dit si bien Ambroise (1991), il semble ainsi paradoxal, et même
déontologiquement problématique, de se contenter d’une modélisation déterministe qui ne permet
pas d’assortir les prédictions des modèles d’une marge d’incertitude ou d’un intervalle de
confiance.
Une approche stochastique à la calibration des modèles est nécessaire. Elle n’est pas
suffisante (Gineste, partie II); il s’agit encore de chercher toute information sur l’état interne d’un
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Abott, M.B., Bathurst, J.C., Cunge, J.A., O’Connel, P.E. et Rasmussen, J. 1986. An introduction to
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26-27 mars 1991.
Beven, K. 1989. Changing ideas in hydrology - The case of physically-based models, J. Hydrol., 105,
157-172.
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Resources, 16, 41-51.
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2, 113-121.
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