5.3.3.3. Choix des périodes de
calage/validation
Plusieurs méthodes existent en hydrologie pour le choix
des périodes de calage/validation des modèles
développés. On trouve entre autres :
i. la méthode la plus simple qui consiste à diviser
la période de mesures disponibles en
deux parties pas forcément égales. La
première partie sert à calibrer le modèle et la seconde
à tester ou à valider le modèle calibré. Cette
méthode, appelée "simple split-sample test" (Klemes,
1986a) » est la plus utilisée en hydrologie ;
ii. la méthode appelée "differential
split-sample test" (Klemes, 1986a) qui consiste à
diviser la période de mesures disponibles en deux, mais
cette fois-ci en fonction d'un critère comme l'intensité des
précipitations, de façon à tester la capacité du
modèle à reproduire les observations dans un contexte climatique
différent de celui sur lequel il a été calibré. On
pourra par exemple calibrer le modèle sur une saison déficitaire
et le valider sur une saison excédentaire.
Ces deux premières méthodes permettent de tester
le modèle sur le bassin versant sur lequel il a été
calibré. Il est également possible de les combiner avec les
données d'un autre bassin versant lorsqu'elles sont disponibles. Parmi
ces méthodes on peut citer la méthode "proxy-catchment"
qui consiste à calibrer le modèle sur un bassin versant et
à le valider sur un autre pour la même période de mesure ;
la méthode "differential proxy-catchment" est plus exigeante
puisqu'elle teste le modèle sur un autre bassin avec des conditions
différentes de celles avec lesquelles le modèle a
été calibré.
Les méthodes "simple split-sample" sont
généralement utilisées lorsque l'on veut utiliser le
modèle sur des bassins versants qui risquent d'être peu
modifiés. Les méthodes différentielles ont
été présentées comme valables lorsque l'objectif
est de prédire l'impact des changements climatiques. Or, il a
été prouvé que les variations climatiques importantes
n'ont pas toujours eu un impact visible sur le régime hydrologique d'un
bassin (Ewen et Parkin, 1996). Les méthodes "simple
split-sample" et "proxy-catchment" sont celles qui sont
généralement utilisées. Dans cette étude, la
méthode du "simple split-sample test" a été
utilisée, notamment parce qu'elle est simple et fréquement
utilisée en hydrologie. Ainsi les 2/3 des données (1971- 1988)
seront choisies pour la phase d'apprentissage et les 1/3 (1989-1997) pour la
phase de validation (Figure 47).
Figure 47 : Diagramme de
séparation des données d'apprentissage et de validation des
modèles
développés
Le choix des 2/3 des données disponibles pour le calage
et des 1/3 de ces mêmes données
pour la validation est
raisonnable dans la mesure où dans l'optimisation d'un modèle
Réseaux
de neurones Formel, plus la phase d'apprentissage est longue et
plus il est possible d'espérer de meilleurs résultats.
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