Performance et robustesse des modèles hydrologiques 

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE 1 REVUE DE LA LITTÉRATURE 
1.1 Équifinalité et singularité des jeux de paramètres
1.2 Régionalisation par la méthode de la régression linéaire multiple
1.3 Régionalisation par la méthode de la proximité spatiale
1.4 Régionalisation par la méthode de similitude physique
1.5 Méthodes d’interpolation utilisées lors du transfert des jeux de paramètres
1.5.1 Méthode 1 : Interpolation des paramètres par la moyenne arithmétique
1.5.2 Méthode 2 : Interpolation des débits par la moyenne arithmétique
1.5.3 Méthode 3 : Interpolation des débits par la pondération inverse à la distance
1.6 Problématiques et objectifs de l’étude
CHAPITRE 2 MÉTHODOLOGIE
2.1 Modèle hydrologique GR4J et module de neige CemaNeige
2.2 Variation du nombre de paramètres libres
2.3 Région étudiée et base de données géospatiale
2.4 Bases de données hydrologiques et météorologiques
2.5 Calibration des modèles hydrologiques
2.5.1 Algorithmes d’optimisation
2.5.2 Échantillonnage aléatoire
2.6 Configurations testées
2.7 Performance et robustesse des modèles hydrologiques
2.7.1 Critère d’efficience de Nash-Sutcliffe
2.7.2 Taux de succès
2.8 Équifinalité et méthode de ré-échantillonnage par bootstrap
2.9 Bassins versants pseudos non jaugés et validation du modèle hydrologique
2.10 Échantillons évalués et sélection des bassins versants donneurs
2.11 Régionalisation par la méthode de la régression linéaire multiple
2.11.1 Modèle régional linéaire
2.11.2 Évaluation statistique du modèle régional linéaire
2.12 Régionalisation par la méthode de la proximité spatiale
2.13 Régionalisation par la méthode de similitude physique
CHAPITRE 3 RÉSULTATS 
3.1 Identité des paramètres libres du modèle hydrologique à 9 degrés de liberté
3.2 Performance des cinq configurations MH/OC en calibration
3.3 Caractéristiques physiques retenues pour construire l’index de similitude
3.4 Distribution des jeux de paramètres optimisés au sein de l’espace paramétrique
3.5 Taux de succès obtenu par les méthodes de régionalisation par proximité spatiale et par similitude physique
3.5.1 Interpolation des paramètres par la moyenne arithmétique
3.5.2 Interpolation des débits par la moyenne arithmétique
3.5.3 Interpolation des débits par la pondération inverse à la distance
3.6 Nombre de caractéristiques physiques sélectionnées pour construire les modèles régionaux linéaires
3.7 Taux de succès obtenu par la méthode de régionalisation par régression linéaire multiple
3.8 Analyse statistique des modèles régionaux linéaires construit par régression linéaire multiple
3.8.1 Coefficient de détermination R²
3.8.2 Statistique F
3.8.3 Seuil descriptif P-value
3.9 Performance des méthodes de régionalisation
CHAPITRE 4 DISCUSSION 
4.1 Comparaison des méthodes de régionalisation des paramètres et importance de transférer le jeu de paramètres dans son intégralité
4.2 Normalisation de l’identité des bassins versants donneurs pour les cinq configurations MH/OC
4.3 Impact du nombre de bassins versants donneurs
4.4 Impact de l’échantillon de bassins versants évalué
4.5 Complexité du modèle hydrologique
4.5.1 Impact de la complexité du modèle hydrologique sur la performance des configurations MH/OC régionalisées
4.5.2 Impact de la complexité du modèle hydrologique sur sa robustesse et sur la performance des méthodes de régionalisation des paramètres
4.5.3 Modèle hydrologique à 9 paramètres libres
4.6 Impact de la distribution du jeu de paramètres optimisés sur les méthodes de régionalisation des paramètres
4.7 Information contenue dans les caractéristiques physiques retenues pour construire l’index de similitude
4.8 Incertitude liée à l’équifinalité
4.9 Validité statistique du modèle régional linéaire construit pour appliquer la méthode de régionalisation par régression linéaire multiple
CONCLUSION