INTRODUCTION GÉNÉRALE
Sur la surface du globe terrestre, les précipitations
constituent les plus grands apports du bilan hydrologique d'un bassin versant
(Jabil et Rousselle, 1987). Elles sont généralement
constituées par les bruines, les verglas, les givres, les neiges, les
grêles, les grésils et les plus pluies. Mais, en Afrique en
général et particulièrement en Côte d'Ivoire, c'est
la pluie uniquement qui alimente les nappes et les différents cours
d'eau. La transformation de la pluie (P) en débit (Q) des
rivières et des fleuves est un phénomène de grande
importance qui, depuis plusieurs années, fait l'objet de nombreuses
études. La communauté scientifique dans son ensemble, afin de
faire face aux problèmes d'eau (inondation, sècheresse, etc.),
utilise différents modèles (modèles distribués,
modèles globaux, etc.) pour la compréhension de la relation
pluie-débit qui est dans la plus part des cas non-linéaire. Dans
le cas du Bandama Blanc, objet de cette étude, cette
non-linéarité est accentuée par la présence de
plusieurs barrages à vocation agro-pastorale dans la partie Nord de la
zone d'étude. Beaucoup de méthodes statistiques conventionnelles
de modélisation sont basées sur des modèles
linéaires (Modèle ARIMA, modèle AR, etc.), alors que le
succès de ceux-ci est limité par leur linéarité
(Sek et al, 1995). Pour pallier à cette
non-linéarité et construire des modèles qui se rapprochent
plus de la réalité, plusieurs modèles sont essayés
dont les réseaux de neurones. Les travaux de plusieurs auteurs dans ce
domaine montrent que ces modèles, inspirés du fonctionnement des
neurones biologiques, sont très performants pour la simulation et la
prévision des débits sur les bassins versants. Dans ce domaine,
plusieurs études menées en Amérique (Wenri et al.
(2004)), en Europe (Johannet et al, 2006 et Ayral, 2005) et en
Algérie (Dechemi et al. (2003), Tarik et Dechemi (2004))
confirment ces meilleurs résultats de simulation et de prévision
avec les réseaux de neurones. Malheureusement on ignore actuellement si
ces modèles neuronaux sont performants pour la modélisation du
binôme
pluie-débit en régime tropical humide en
général et particulièrement sur le Bandama Blanc
oüle régime des eaux, voir la relation
pluie-débit, est perturbé par la présence de multiple
barrages agropastoraux. Comment ces modèles
inspirés de la biologie se comportent-ils alors en simulation et en
prévision sur le Bandama Blanc aux stations de Bada, Marabadiassa,
Tortiya et Bou ? Ce travail de recherche permettra de vérifier
l'efficacité des réseaux de neurones à travers les
Perseptrons multicouches dans la modélisation du binôme
pluie-débit sur le Bandama Blanc.
L'objectif de cette étude est donc de mettre en place
des modèles neuronaux capables de faire
la simulation et la
prévision des débits mensuels sur le Bandama Blanc aux stations
de Bada,
Marabadiassa, Tortiya et Bou. Elle s'intéresse donc
à mettre à la disposition des hydrologues d'Afrique au sud du
Sahara des outils efficaces et robustes pour la modélisation
pluie-débit sur les rivières et les fleuves jaugés. Les
résultats de ce travail de recherche, résumés dans ce
mémoire, ont pour ambition d'apporter une contribution hydrologique,
tournée vers les ressources en eau, aux réflexions menées
au sein de la communauté scientifique en termes de modélisation
pluie-débit. Trois objectifs spécifiques sont définis afin
d'atteindre l'objectif général de cette thèse. Il s'agira
dans cette étude d'utiliser les Perceptrons Multicouches pour :
i) simuler les débits mensuels avec la pluie comme la seule
variable explicative à toutes les stations ; ii) simuler les
débits en intégrant la température,
l'évapotranspiration potentielle et le mois à toutes les stations
et ; iii) faire la prévision des débits mensuels à la
station de Tortiya.
Pour atteindre l'objectif de cette étude, ce
mémoire s'articule autour de trois grandes parties
(généralités, matériel et méthodes,
résultats et discussion). La première partie
(généralités) est composée de trois chapitres
traitant respectivement de la zone d'étude, du choix de l'approche de
modélisation et des modèles neuronaux. La deuxième partie
(matériel et méthodes), constituée de deux chapitres,
concerne le matériel utilisé et la méthodologie
adoptée au cours de l'étude. Dans la troisième et
dernière partie (résultats et discussion) sont consignés
et discutés les résultats des simulations et de la
prévision effectuée avec les réseaux de neurones.
Constituée de Trois chapitres, celle-ci s'intéresse aux
résultats des différentes modélisations :
i) la simulation des débits par les modèles
Perceptrons Multicouches avec en entrée la pluie ;
ii) l'influence des variables hydro climatiques et de leurs
combinaisons sur les performances des Perceptrons Multicouches Bouclés
Dirigé en simulation et ; (iii) la prévision des débits
mensuels du Bandama Blanc avec les modèles Perceptrons Multicouches
Bouclés Dirigé. Une conclusion générale et des
perspectives de recherche de même que des références
bibliographiques terminent ce mémoire.
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