Application d’un modèle conceptuel et d’un modèle de réseaux de neurones artificiels à la simulation des débits annuels dans le bassin versant du N’zi-Bandama (Côte d’Ivoire)

Abstract

Cette étude présente la comparaison de deux approches de modélisation de la transformation pluie-débit à l'échelle annuelle : un modèle conceptuel et un réseau de neurones artificiels (RNA). Les deux modèles sont appliqués sur trois sous-bassins du fleuve N’zi-Bandama en Côte d'Ivoire. L’analyse comparative est basée sur les performances de simulation en termes de critère de Nash-Sutcliffe. Les modèles ont été testés sur deux périodes, l’une sèche (1973-1997) et l’autre humide (1961-1972). Les données d’entrée des deux modèles sont la pluie et l’évapotranspiration potentielle au pas de temps annuel. Les principaux résultats de ce travail montrent que les performances des deux modèles (conceptuel et neuronal) restent en général satisfaisantes avec des critères de Nash-Sutcliffe supérieurs à 60%. Ces modèles se sont révélés aussi robustes et adaptés pour la simulation des débits annuels des rivières. La comparaison des deux modèles a montré que le réseau de neurones a obtenu des résultats significativement meilleurs que le modèle
conceptuel.

Mots-clés : modélisation pluie-débit, modèle conceptuel, réseaux de neurones artificiels, N’zi-Bandama, Côte d’Ivoir.

Application of a conceptual model and a model of artificial neural networks for the simulation of annual flows in the N'Zi-Bandama watershed (Ivory Coast).

This study presents the comparison of two approaches of modelisation of the rainfall-runoff transformation on an annual scale: a conceptual model and an artificial neural network. The two models are applied to three watersheds of the N’zi-Bandama river in Ivory Coast. The comparative analysis is based on the performances of simulation in terms of criterion of Nash-Sutcliffe. The models were tested over two periods, one dries (1973-1997) and the other wet one (1961-1972). The data input of the two models are the rain and the potential evapotranspiration with the step of annual time. The principal results of this work show that the performances of the two models (conceptual and neuronal) remain satisfactory in general with criteria of Nash-Sutcliffe higher than 60%. These models appeared also robust and adapted for the simulation of the annual flow of the rivers. The comparison of the two models showed that the network of neurons had results significantly better than the conceptual model.

Keywords : rainfall-runoff modelling, conceptual model, artificial neural network, N’zi-Bandama, Ivory Coast.