Etude du calage, de la validation et des performances des réseaux de neurones formels à partir des données hydro-climatiques du bassin versant du Bandama blanc en Côte d'Ivoire

4.2.5. Correction des differentes données

Comme déjà annoncé dans les sections précédentes, les données hydrométriques présentent plusieurs lacunes. L'utilisation de ces données à l'état brute sans traitement est une source d'erreur, même si les modèles Perceptrons Multicouches (PMC) pourraient intégrer ces "lacunes" (données manquantes) en les considérants comme des valeurs nulles (zéro) pendant le processus d'apprentissage. Pour remédier à cette éventualité, ces lacunes méritent d'être comblées à l'aide des techniques adaptées dans ces circonstances.

Pour réconstituer les données de débit manquantes plusieurs techniques existent dans la littérature. On peut utiliser des critères de proportionnalité analogues dans le cas de stations hydrométriques placées sur un même cours d'eau (transposition géographique, conservation des volumes, etc.). Les méthodes basées sur l'analyse des régressions et des corrélations (relation pluie-pluie ou pluie-débit, relations inter-postes) peuvent également être utilisées à cet effet (Musy et Higy, 2003). Pour cette étude, les données de débit, mesurées aux stations hydrométriques de Bada, Marabadiassa, Tortiya et Bou, ont été reconstituées à l'aide de la première méthode citée : la méthode du critère de proportionnalité analogue. Les différentes surfaces des sous bassins ont été calculés et les rapports ci-dessous ont été déterminés et utilisés :

(4) (5) (6) (7)

Concernant les données de pluies aberrantes répertoriées au niveau de la station de Korhogo, elles ont été remplacées par leur équivalent dans la base de données de pluies fournie par le système IDIS en les multipliant par un facteur de 2. Il faut cependant noter que cette multiplication n'a eu aucun effet sur les valeurs complétées car elles étaient toutes nulles.

Les données ainsi harmonisées sont analysées dans la section suivante afin de déterminer des biais éventuels qui pourraient être présents dans ces séries chronologiques.

4.2.6. Contrôle et analyse des données

Dans les sciences hydrologiques, il est souvent nécessaire de contrôler un seul type de données (pluie, température, évaporation) à l'échelle locale (à l'endroit où la mesure a été effectuée) ou à l'échelle régionale (d'un bassin versant où plusieurs sites de mesures ont été établis). La comparaison des données IDIS et SODEXAM trouve ici son importance. C'est la méthode du double cumul qui consiste à vérifier la proportionnalité des valeurs mesurées à deux stations qui a été utilisée. L'une des stations (station X) est la station de base ou station de référence, supposée correcte. L'autre station (Y) est la station à contrôler. Un effet de lissage est obtenu en comparant, au pas de temps choisi (année, saison, mois, décade), non pas

les valeurs observées, mais leur cumul. Dans cette étude, les données IDIS représentent la station (Y) et les données SODEXAM la station X. Les auteurs tels que Musy et Higy (2003) propose les relations suivantes :

t

X t

( ) = x i

( ) (8)

i = 0 t

Y t

( ) = y i

( ) (9)

i = 0

4.2.6.1. Données climatiques (pluies et températures)

Le cumul est établi sur 27 ans avec les valeurs mensuelles des précipitations et des températures. Les pluies et les températures issues de la base de données IDIS et celles fournies par les services de la SODEXAM sont comparées. Les figures 28 et 29 illustrent respectivement les comparaisons avec les pluies et les températures.

Figure 28 : Double cumul des précipitations SODEXAM et IDIS à Korhogo

Figure 29 : Double cumul des températures SODEXAM et IDIS à Korhogo 4.2.6.2. Données hydrométriques

Comme pour la pluie et la température, le cumul des débits mensuels est établi sur 27 ans. Les débits des stations de Marabadiassa, Tortiya et Bou (stations à contrôler) sont comparés aux débits de la station de Bada (station de référence) d'une part (Figure 30 à 32) et d'autre part les débits à la station de Bou (station contrôlée) aux débits de la station de Tortiya (station de référence) (Figure 33).

Figure 30 : Double cumul des débits aux stations de Bada et de Marabadiassa

La figure 30 compare des bassins versants de taille voisine et assez proche géographiquement (les superficies sont de 24 050 km² pour la station de Bada et de 22 293 km² pour la station de Marabadiassa). La figure 31 compare les stations de Bada et de Tortiya qui sont deux stations très éloignées l'une de l'autre. Ici on note une différence notable entre les superficies des deux sous bassins (24 050 km² pour la station de Bada et 14 500 km² pour la station de Tortiya).

Figure 31 : Double cumul des débits des stations de Bada et de Tortiya

Comme précédemment, la figure 32 compare des bassins versants trop différents (24 050 km² pour la station de Bada et 3 710 km² pour la station de Bou).

Figure 32 : Double cumul des débits des stations de Bada et de Bou
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Quant à la figure 33 elle paraît plus intéressante, car elle compare des bassins versants assez proches par la taille et par leur position géographique (Tortya et Bou).

Figure 33 : Double cumul des debits des stations de Tortiya et de Bou

On note que quelque soit la différence de superficie des bassins versants et l'éloignement des stations de mesures, il ne se dégage aucune tendance comme par exemple une rupture de pente significative. Il ressort que la méthode du double cumul suggérée par Musy et Higy (2003) ne permet pas de détecter des biais significatifs au niveau des données hydrométriques disponibles pour cette étude. Cependant, il est bon de remarquer que lorsqu'on compare les débits de la station de Bou à ceux des stations de Bada et de Tortiya, on observe de légers changements de pente.