IV. SYNTHESE DES RESULTATS ET DISCUSSION
La simulation pluie-débit de deux modèles
appliqués sur le bassin versant expérimental de Nsimi nous a
donné des résultats assez différents sur les deux
modèles. Pour le modèle GR4J, le coefficient de Nash le plus
élevé est de 10,5%. Par contre, le modèle GR2M donne le
Nash le plus élevé de 62%, ce qui nous permet de confirmé
que ce dernier est mieux adapté au bassin versant de Nsimi par rapport
au modèle GR4J. En calculant les erreurs associées aux
débits observés et simulés avec le GR4J, on se retrouve
avec des erreurs de 80,5% qui sont extrêmement importantes. Le GR2M nous
donne des erreurs de 2,12% sur les débits observés et
simulés.
Nous avons aussi vérifié si ces deux
modèles sont sensibles aux saisons. Pour cela, nous avons
sélectionné sur toute l'ensemble de la série de
données l'année la plus humide, l'année la plus
sèche et celle qui est plus ou moins humide. Nous avons alors fait
tourner les modèles en calant la période humide sur
l'année sur la période sèche et vice versa. L'année
la plus humide de la série est 1999, l'année sèche est
2003 et 2012 l'année semi-humide. Le tableau 5 présente les
résultats de simulation de GR4J en fonction de la saison. Nous
remarquons que ces résultats ne sont toujours pas satisfaisants. Les
coefficients de Nash sont toujours faibles, on peut alors conclure que le
modèle GR4J n'est pas sensible sur le bassin de Nsimi en fonction de la
saison.
Le tableau 6 présente les résultats de
simulation avec GR2M de trois années en fonction de la saison. Nous
remarquons aussi que ces résultats ne sont pas aussi meilleurs que pour
GR4J, du coup on peut conclure que la saison n'a pas d'impact sur la
qualité de simulation.
La validation d'un modèle sur un bassin versant est
jugée meilleure, lorsqu'on atteint des critères
d'efficacité sur le coefficient de Nash de plus de 75%. Avec le GR2M, on
a atteint 62%, ce qui n'est pas très loin de 75%. On peut alors
émettre les hypothèses sur la qualité de simulation :
? 1ère hypothèse : la non
représentativité des données
On peut se poser ici la question de savoir si les hauteurs de
pluies du bassin versant sont représentatives par rapport à la
superficie du bassin. Mais aussi, si on ne possède qu'une seule station
pluviométrique on n'aura pas une meilleure estimation de la pluie
moyenne du bassin versant tout en sachant que la quantité de
précipitations qui tombe n'est pas égale sur toute la superficie
du bassin.
? 2ème hypothèse : les données
manquantes
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Dans la série des données de précipitions
du bassin de Nsimi, nous avons eu certaines périodes sans valeur de
précipitation et de débit. Il se pourrait que pendant ces
périodes la station connaisse des problèmes par exemple suite
à des forts orages car la partie sud du Cameroun est une région
exposée à des fortes précipitations et des forts moussons.
Dans la série des données météorologiques, nous
avions également des périodes sans données et donc pour le
calcul de l'évapotranspiration, nous avons fait des estimations de
température moyenne, humidité et de rayonnement solaire moyen
[Annexe] pour combler les lacunes dans la série des données.
Nous supposons que ces deux hypothèses peuvent
influencer fortement la qualité de simulation.
Critique des données
La figure 17 présente la distribution de pluie et de
débits du bassin versant de Nsimi. Comme la figure l'illustre, nous
remarquons une distribution très hétérogène des
pluies aux débits correspondants. Cette distribution confirme la non
représentativité des données que l'on a
évoqué ci-haut. Elle peut avoir plusieurs origines parmi
lesquelles une mauvaise définition des limites du bassin versant, une
sous-estimation ou une surestimation de débits et de pluies. Pour
corriger cela, il faudrait chercher à ramener toutes ces observations
dans le domaine de définition. Il faudra alors recourir à de test
statistique qui devront montrer que cette série de données suit
une loi statistique déterminer ce qui reviendra à forcer la
réalité. Donc faire de la modélisation sur ces genres de
donner signifie faire de la modélisation sur des données
déjà modélisées c'est qui ne reflètera pas
la réalité de la modélisation du bassin.
Plan (Q,P)
0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 140,0 160,0 180,0
Pluie (mm)
Débit (mm)
180
160
140
120
100
40
20
60
80
0
Figure 17: Distribution des observations
pluie-débit
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