Influence des critères d'évaluation sur le calage automatique des modèles conceptuels globaux par le Shuffled Complex evolution (SCE-UA)

Abstract

Les modèles hydrologiques sont des outils puissants pour simuler l'effet des processus hydrologiques et la gestion des ressources en eau dans les bassins versants. Ils peuvent être utilisés pour diverses applications telles que la simulation et la prévision. Dans tous les cas, ces modèles impliquent des paramètres qui ne peuvent pas être mesurés directement et doivent être calés en optimisant la valeur d'un critère numérique appelé la fonction objective, basée sur l'erreur du modèle. En utilisant des algorithmes avec des procédures automatiques de réglage de paramètres, il était nécessaire de faire un choix concernant les fonctions objectives de calage à utiliser. Les auteurs ont utilisé le Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) pour caler deux modèles conceptuels globaux à pas de temps mensuel et journalier (GR2M et GR4J) sur les données Canning, dans l'Ouest de l'Australie. Chaque critère d'évaluation est utilisé pour un objectif précis de modélisation. Les critères de Nash et MAE sont observées pour être les meilleurs à reproduire les pics, alors qu'à l'encontre de Nash, le MAE ne surestime pas les débits d'étiage. Les résultats et les suggestions obtenues ont ensuite été utilisés sur le modèle IHACRES. Une combinaison de GR4J ET IHACRES a offert la meilleure simulation de précipitations en raison de l'augmentation du nombre de paramètres. Des tentatives de modélisation sur les données algériennes ont été jugées sans succès en raison de leur mauvaise qualité.