GR3J: a daily watershed model with three free parameters

Edijatno,; Nascimento, Nilo; Yang, Xiaoliu; Makhlouf, Zoubir; Michel, Claude

doi:10.1080/02626669909492221

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“…Model parameters were calibrated by the automatic steepest descent optimization procedure used by Edijatno et al (1999). Several studies (Nascimento, 1995;Perrin, 2000;Mathevet, 2005) showed that this optimization method gives satisfactory results for models with up to ten free parameters, provided that the starting point of calibration is well-chosen in the parameter space.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Impact of limited streamflow data on the efficiency and the parameters of rainfall—runoff models

Perrin¹,

Oudin²,

Andréassian³

et al. 2007

Hydrological Sciences Journal

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171

149

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Streamflow data are essential for the calibration of continuous rainfall-runoff (RR) models. The quantity and quality of streamflow data can significantly influence parameter calibration and thus model robustness. Most existing sensitivity analysis studies on the role of streamflow data have used continuous periods to calibrate model parameters, with a minimum of one year, though ideally much longer periods are generally advised. However, in practical model applications, streamflow data series available for model calibration may be rather short or non-continuous. This study aims at assessing the sensitivity of continuous RR models to the quantity of information used during model calibration when it is randomly sampled in the observed hydrograph, i.e. using non-continuous calibration periods. This sampling provides less auto-correlated streamflow information for model calibration than continuous records. Two daily RR models with four and six free parameters were tested on a sample of 12 basins in the USA to obtain more general conclusions. The results showed that, in general, 350 calibration days sampled out of a longer data set including dry and wet conditions are sufficient to obtain robust estimates of model parameters. The more parsimonious model requires fewer calibration data to obtain stable and robust parameter values. Stable parameter values prove more difficult to reach in the driest catchments.Key words rainfall-runoff modelling; calibration; sampling; sensitivity analysis; streamflow data Impact d'une limitation de données de débit sur l'efficacité et les paramètres de modèles pluie-débit Résumé Les données de débit sont essentielles pour caler les modèles pluie-débit continus. La quantité et la qualité des données peuvent influencer de manière significative le calage des paramètres et donc la robustesse du modèle. La plupart des analyses de sensibilité ayant abordé le rôle des données de débit ont utilisé des périodes continues pour le calage des paramètres des modèles, avec un minimum d'une année, bien qu'idéalement des chroniques beaucoup plus longues soient généralement conseillées. Cependant, dans des applications pratiques de modélisation, les séries de données disponibles pour le calage des modèles sont courtes ou non-continues. L'objectif de cette étude est d'évaluer la sensibilité des modèles pluie-débit continus à la quantité d'information utilisée pour leur calage lorsqu'elle est échantillonnée aléatoirement dans l'hydrogramme observé, c'est-à-dire en utilisant des périodes de calage non-continues. Cet échantillonnage fournit une information de débit moins corrélée qu'une série continue pour le calage. Nous avons utilisé ici deux modèles pluie-débit avec quatre et six paramètres, et nous les avons testés sur un échantillon de 12 bassins aux Etats-Unis, pour obtenir des conclusions plus générales. Les résultats montrent qu'en général, 350 jours de calage tirés dans une série plus longue comprenant des conditions sèches et humides sont suffisants pour obtenir des valeurs robustes des...

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Impact of limited streamflow data on the efficiency and the parameters of rainfall—runoff models

Perrin¹,

Oudin²,

Andréassian³

et al. 2007

Hydrological Sciences Journal

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171

149

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“…The selected optimization technique is the steepest descent method summarized in Edijatno et al (1999). For distributed approaches we do not calibrate the parameters for each pixel (i).…”

Section: Impact On Model Calibrationmentioning

confidence: 99%

Sensitivity of hydrological models to uncertainty in rainfall input

Arnaud¹,

Lavabre²,

Fouchier³

et al. 2011

Hydrological Sciences Journal

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Different approaches used in hydrological modelling are compared in terms of the way each one takes the rainfall data into account. We examine the errors associated with accounting for rainfall variability, whether in hydrological modelling (distributed vs lumped models) or in computing catchment rainfall, as well as the impact of each approach on the representativeness of the parameters it uses. The database consists of 1859 rainfall events, distributed on 500 basins, located in the southeast of France with areas ranging from 6.2 to 2851 km 2 . The study uses as reference the hydrographs computed by a distributed hydrological model from radar rainfall. This allows us to compare and to test the effects of various simplifications to the process when taking rainfall information (complete rain field vs sampled rainfall) and rainfall-runoff modelling (lumped vs distributed) into account. The results appear to show that, in general, the sampling effect can lead to errors in discharge at the outlet that are as great as, or even greater than, those one would get with a fully lumped approach. We found that small catchments are more sensitive to the uncertainties in catchment rainfall input generated by sampling rainfall data as seen through a raingauge network. Conversely, the larger catchments are more sensitive to uncertainties generated when the spatial variability of rainfall events is not taken into account. These uncertainties can be compensated for relatively easily by recalibrating the parameters of the hydrological model, although such recalibrations cause the parameter in question to completely lose physical meaning.Key words rainfall distribution; radar rainfall; raingauge network; lumped modelling; distributed modelling; uncertainty Sensibilité des modèles hydrologiques aux incertitudes dues à l'information pluviométrique utiliséeRésumé Cette étude compare différentes approches utilisées en modélisation hydrologique, chaque approche étant différenciée par sa manière de prendre en compte l'information pluviométrique. Nous regardons les erreurs liées à la prise en compte de la variabilité spatiale de la pluie, à travers la modélisation hydrologique (modèles globaux ou distribués) ou à travers le calcul de la pluie de bassin. Nous regardons aussi l'impact de chaque approche sur la représentativité des paramètres qui lui sont associés. Ce travail porte sur 1859 événements pluvieux répartis sur 500 bassins versants situés dans le sud-est de la France, dans une gamme de surface allant de 6.2 à 2851 km 2 . On définit comme étant les hydrogrammes de référence, les crues modélisées par un modèle hydrologique distribué à partir de champs de pluies issus de radars météorologiques. Cela nous permet de travailler de façon relative, et de tester l'effet de différentes simplifications dans la prise en compte des processus, lors de la prise en compte de la pluie (champs de pluie complet ou échantillonnage de la pluie) et/ou lors de la modélisation hydrologique (globale ou distribuée). Les résultats montrent globale...

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“…Pour la modalisation hydrologique déterministe, une variété beaucoup plus grande d'échelles d'études est couramment utilisée. En ingénierie, les modèles les plus populaires sont de type globaux : HBV (Bergström, 1995 ;Lindström et al, 1997), GR3J (Edijatno et al, 1999), UBC (Micovic et Quick, 1999)… Cependant, lorsque le bassin étudié comprend une large gamme d'altitudes et est affecté par des précipitations neigeuses significatives, un découpage en bandes d'altitude est souvent préféré (Kokkonen et al, 2001). Deplus, quand une description réellement physique de l'ensemble des processus élémentaires est entreprise, une discrétisation complète sur grille tridimensionnelle est nécessaire (Abbott et al, 1986).…”

Section: Par Rapport Aux Approches Déterministes De Type Modèles Hydrunclassified

Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienne

Eckert¹

2009

La Houille Blanche

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RemerciementsJusqu'à il y a peu, je me disais chaque fois que je voyais la page « remerciements » d'une thèse que c'était juste un élément du plan type au même titre que le sommaire ou le résumé. Mais maintenant que j'ai moi-même « souffert » pour produire quelque chose de personnel, je me rends compte que les remerciements à la fin d'une thèse, c'est beaucoup plus qu'un passage obligé. C'est une façon de rendre un peu aux autres ce qu'ils vous ont donné au cours de trois ans de travail, voire d'un cheminement encore plus long. J'ai donc moi aussi envie de dire ma gratitude sincère à tous ceux qui ont permis à ce travail d'aboutir, et tant pis si celui qui ouvrira ce manuscrit passe directement à la suite! Mes remerciements vont en premier lieu à Eric Parent qui a été successivement mon tuteur à l'ENGREF, puis celui qui m'a fait découvrir que la statistique, c'est autre chose que calculer des moyennes et des barres d'erreur, puis enfin un directeur de thèse lointain (près de 600 km) mais en même temps toujours proche. Merci Eric d'avoir pris le temps de donner à un ingénieur les clés pour comprendre la modélisation. Merci aussi de m'avoir fait rencontrer dans des endroits agréables (Londres, Megève, Niolon, etc.) toute une communauté de chercheurs compétents et sympathiques. Mes remerciements vont également à Mohamed Naaim et Didier Richard qui m'ont encadré tout au long de ce travail au sein de l'équipe ETNA du Cemagref. Ils m'ont fait découvrir les risques en montagne et les avalanches, m'ont intégré dans une équipe dynamique et m'ont considéré dès le départ comme un collaborateur sur lequel on pouvait compter, y compris pour une expertise. La transition est toute trouvée vers l'ensemble des équipes ETNA et MORSE. J'en remercie tous les membres pour ces années agréables, et en particulier pour l'ensemble des discussions enrichissantes que l'on a pu avoir ensemble ainsi que pour les moments de convivialité que l'on a partagé. Je pense en particulier aux personnels administratifs qui ont su me guider dans l'univers terrifiant pour le non initié des ordres de missions, états

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GR3J: a daily watershed model with three free parameters

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Impact of limited streamflow data on the efficiency and the parameters of rainfall—runoff models

Impact of limited streamflow data on the efficiency and the parameters of rainfall—runoff models

Sensitivity of hydrological models to uncertainty in rainfall input

Couplage données historiques - modélisation numérique pour la prédétermination des avalanches : une approche bayésienne

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