To provide a better understanding of the water balance in the Deer River watershed of the Hudson Bay lowlands, the Semi-distributed Land Use-based Runoff Process hydrological model was applied to simulate the runoff over a 20 year period. The purpose of this study is to develop an approach to examine the sensitivity of the ten parameters and their interactions via statistical design of experiment methodology. Using the proposed approach, the contribution of each parameter and how they interact with one another were evaluated. The results indicated that the interaction between "retention constant for fast storage" and "precipitation factor" had the greatest positive impact on the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and the quadratic factor term of "precipitation factor" had the greatest negative effect on the NSE. The proposed approach provided an effective tool for evaluating the contribution of the input parameters and could also be applied for calibration of other hydrological models.Résumé : Afin de mieux comprendre le bilan hydrique du bassin hydrographique de Deer River des basses-terres de la baie d'Hudson, le modèle hydrologique SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Process) a été utilisé pour simuler l'é-coulement de surface sur une période de 20 ans. Le but de cette étude est de développer une approche pour étudier la sensibilité des dix paramètres et leurs interactions par la méthode statistique du plan d'expérience. En utilisant l'approche proposée, la contribution de chaque paramètre ainsi que son interaction ont été évaluées. Les résultats indiquent que l'interaction entre la « constante de rétention de stockage rapide » et le « facteur de précipitation » ont le plus grand impact positif sur l'efficacité Nash-Sutcliffe (NSE) et le terme facteur quadratique du « facteur de précipitation » présente le plus fort impact négatif sur la NSE. L'approche proposée fournit un outil efficace pour évaluer la contribution des paramètres d'entrée et elle pourrait également être appliquée à l'étalonnage des autres modèles hydrologiques.Mots-clés : plan d'expérience, analyse de sensibilité, modélisation hydrologique, optimisation.[Traduit par la Rédaction]