Calage automatique des paramètres
Plusieurs procédures de calage "automatique" sont intégrées à Mercedes :
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Ces deux types de procédure sont complémentaires, et peuvent faciliter le calage d'un modèle, l'analyse des incertitudes associées aux paramètres. Plusieurs options disponibles dans MERCEDES permettent de faire un usage judicieux de ces procédures, en choisissant notamment :
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le calage séparé ou simultané des fonctions de production et de transfert : dans le premier cas, on optimise d’abord les paramètres de production, à l'aide d'une fonction critère calculée sur les volumes écoulés, puis les paramètres de transfert, à l'aide d'une fonction critère calculée sur les débits ; dans le second cas, les paramètres de production et de transfert sont optimisés en même temps, à l'aide d'une fonction critère calculée sur les débits.
le calage sur des épisodes individualisés, ou sur un groupe d’épisodes : dans le premier cas, les paramètres optimisés sont distincts pour chaque épisode ; dans le second, commun à un groupe d’événements.
le domaine de calage : la fonction critère peut être calculée soit sur l'ensemble de l'hydrogramme associé à un événement donné, soit sur le seul débit de pointe de crue, soit sur l'ensemble des débits compris entre 2 valeurs minimum et maximum, soit sur l'ensemble des débits compris entre 2 dates minimum et maximum.
- le choix de la fonction critère : 4 fonctions sont actuellement proposées
Ecart arithmétique moyen (EAM) | |||
Ecart Quadratique Moyen (EQM) | |||
Critère de Nash |
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Critère CREC |
où les Xi désignent les N valeurs calculées et Yi les N valeurs observées. X et Y représentent les volumes ruisselés dans le cas d’un critère volumétrique, et les débits dans le cas d’un critère débimétrique (débits sur chaque pas de temps, débit de pointe de crue, ou débits compris entre 2 valeurs et/ou 2 dates selon le choix du domaine de calage). est la valeur moyenne des N valeurs observées.
NB : dans le cas du critère de Nash, ne sont prises en compte que les couples de valeurs (observées et calculées) correspondant à des valeurs observées strictement positives.
Références bibliographiques
Himmelblau D.M., 1972. Applied non linear programing. Mc Graw-Hill, 497p.
Rao, 1978. Optimization – Theory and applications. Wiley Eastern Limited, 747 p.