Catchment model regionalization approach based on spatial proximity: Does a neighbor catchment-based rainfall input strengthen the method?

AbstractStudy regionThe Upper Rhine-Meuse catchment (French part).Study focusA rainfall input-related sensitivity analysis was conducted to assess if, with a neighbor catchment-based knowledge of optimal rainfall input, rainfall-runoff modeling becomes more competitive for estimating streamflow at ungauged catchments.New hydrological insights for the regionResults show that when streamflow is known at the outlet of a catchment, optimal rainfall input for a lumped catchment model is mostly computed with a subset of raingages. When streamflow is unkown at the outlet of a catchment, a regionalisation approach of model parameter values based on spatial proximity is not able to take advantage of a neighbor-catchment based knowledge of optimal rainfall input. This report encourages to search for a catchment model regionalization approach based on spatial proximity which makes no explicit use of measured rainfall to estimate streamflow at an ungauged location

Catchment model regionalization approach based on spatial proximity: Does a neighbor catchment-based rainfall input strengthen the method?

International audienceStudy region: The Upper Rhine-Meuse catchment (French part). Study focus: A rainfall input-related sensitivity analysis was conducted to assess if, with a neighbor catchment-based knowledge of optimal rainfall input, rainfall-runoff modeling becomes more competitive for estimating streamflow at ungauged catchments. New hydrological insights for the region: Results show that when streamflow is known at the outlet of a catchment, optimal rainfall input for a lumped catchment model is mostly computed with a subset of raingages. When streamflow is unkown at the outlet of a catchment, a regionalisation approach of model parameter values based on spatial proximity is not able to take advantage of a neighbor-catchment based knowledge of optimal rainfall input. This report encourages to search for a catchment model regionalization approach based on spatial proximity which makes no explicit use of measured rainfall to estimate streamflow at an ungauged location

Quel est l’impact de l’échantillonnage spatial des précipitations et de l’évapotranspiration potentielle sur le pouvoir prédictif d’un modèle hydrologique empirique ?

International audienceEvaluer le pouvoir prédictif d’un modèle pluie-débit est crucial en hydrologie de surface car cela permet de borner les limites de son utilisation en extrapolation, autrement dit dans des conditions hydro-météorologiques et géographiques différentes de celles de la phase d’apprentissage du modèle. En outre, ce pouvoir prédictif est susceptible d’être dépendant de la connaissance climatique des bassins et de la complexité de la relation pluie-débit. Pour tester la réaction d’un modèle hydrologique empirique à la stratégie d’échantillonnage de ses variables d’entrée climatiques, une étude de sensibilité a été appliquée au modèle hydrologique global GR4J. Celui-ci a fait l’objet d’un calage dynamique en utilisant une information climatique d’origine et de densité spatiale variables pour le calcul de ses entrées atmosphériques (précipitations et évapotranspiration potentielle). Les hydrogrammes journaliers calculés après recalage ont été comparés aux hydrogrammes journaliers observés sur un échantillon de 148 bassins faisant l’objet d’un suivi hydrométrique dans la partie française du bassin Rhin-Meuse. Les résultats de l’analyse montrent que le modèle GR4J réagit fortement au changement d’entrées de précipitations (précipitations au poste vs précipitations distribuées) en améliorant la définition des paramètres et en identifiant mieux le comportement hydrologique du bassin modélisé en conditions jaugées comme en conditions non jaugées. A l’inverse, le modèle GR4J montre une insensibilité au changement de densité spatiale du réseau de postes météorologiques utilisé pour calculer l’évapotranspiration potentielle prescrite au modèle et ne tire donc pas partie d’une concentration de postes pour simuler les débits en conditions jaugées comme en conditions non jaugées

Quelle est la sensibilité de la régionalisation des écoulements par voisinage géographique à la qualité de l’information météorologique ?

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Quel est l’impact de l’échantillonnage spatial des précipitations et de l’évapotranspiration potentielle sur le pouvoir prédictif d’un modèle hydrologique empirique ?

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Added-value from a multi-criteria selection of donor catchments in the prediction of continuous streamflow series at ungauged pollution control-sites

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