Quels apports hydrologiques pour les modèles hydrauliques? Vers ...

140Chapitre 5. Jusqu’où est-il nécessaire de spatialiser la composante hydrologique d’un modèlecouplé ?envisager sa spatialisation. On pourra tester un modèle à 7 paramètres avec des pluiesdistinctes sur les 4 sous-bassins. Les 7 paramètres calés sont les suivants : la célérité dumodèle de routage, trois paramètres S, IGF et R identiques pour les 4 sous-bassins et 3paramètres T B. Les deux premiers sont affectés aux deux sous-bassins les plus importants,le troisième aux deux restants.Compte tenu des incertitudes sur le résultat final, il est important de conserver unmodèle de référence avec des pluies et des paramètres identiques sur les 4 sousbassins.5.6.2 Perspectives en matière de recherchetel-00392240, version 1 - 5 Jun 2009Comme indiqué au paragraphe 5.5, nos travaux sont loin d’avoir épuisé le thème de la spatialisationdes modèles couplés hydrologie/hydraulique. Deux conclusions ressortent des tests menés sur notreéchantillon.• Les effets de la spatialisation ne sont sensibles que sur l’intérieur du tronçon. A l’aval, lesconfigurations testées produisent des résultats pratiquement indiscernables. Le calage des paramètresest probablement à l’origine de cet effet : quelle que soit la configuration spatiale, laparamétrisation du modèle est assez souple pour corriger l’effet des variations sur les entrées etproduit des résultats similaires en sortie.• En se concentrant sur les stations intérieures (considérées comme non jaugées et non utilisées aucalage), certaines configurations testées ont permis d’identifier un effet positif de la spatialisationsur l’ensemble de l’échantillon (configurations spa 2T B et spa 3T B présentées au paragraphe 5.5).Cet effet reste cependant limité et ne justifie pas le recours à la spatialisation dans une majoritéde cas. Elle peut même s’avérer contre-productive, comme le montre le cas du Doubs évoquédans le paragraphe 5.4.2.Ces conclusions incitent à la prudence dans l’application de la spatialisation en conditions opérationnelles.Dans le cadre de travaux de recherche en revanche, elle offre des perspectives de progrèsintéressantes. Pour illustrer ce propos, la figure 5.11 montre la distribution du critère RE(ideal|ref)où ideal rassemble les meilleures performances obtenues individuellement sur chacune des 72 stationsintérieures par les configurations spa, spa 2X et spa 3X .On constate que la valeur moyenne du critère RE(ideal|ref) en contrôle atteint +0.08 sur lesstations intérieures, c’est-à-dire une réduction de l’erreur quadratique moyenne de 8%. Ce résultatencourageant pourrait certainement être amélioré en travaillant notamment sur la paramétrisationdu modèle.Enfin, il serait également intéressant de comparer ces résultats avec ceux d’un modèle distribuéclassique bénéficiant des mêmes données d’entrées et de calage.