Modélisation de la Relation Pluie-Débit dans un Contexte de Gestion en Eau : Cas du Sous Bassin Versant du N’zi en Côte d’Ivoire

Abstract

Cette étude s’inscrit dans un contexte de modélisation pluie-débit pourune optimisation des ressources en eau de surface. L’objectif principal estd’appliquer le modèle du Génie Rural (GR) sur le bassin versant de la régiondu N’zi afin de comprendre la relation pluie-débit dans ce bassin versant.L’utilisation des différents pas de temps mensuel(GR2M) et journalier (GR4J)ont permis de déterminer d’une part le meilleur modèle GR et d’autre part, lesparamètres optimaux des stations de la zone d’étude. Une période de 18 ans apermis de déterminer les paramètres optimaux du bassin. Les critères de Nashobtenus pour le modèle GR4J varient de 40,80 à 67,40 % pour les débitsélevés, de 34,10 à 61% pour les débits moyens et de 8,80 à 30,90 % pour lesdébits faibles. Cependant, les critères de Nash du modèle GR2M sont trèsfaibles. Ils évoluent de 25,20 à 36,30 % pour les débits élevés, de 08,20 à 14,60% pour les débits moyens et de -41 à -31,40% pour les débits faibles. Le modèle GR4J simule mieux les écoulements du bassin que le modèle GR2M.En fait, les deux modèles simulent de façon acceptable la variation des débitsobservés en termes d’allure, mais ce sont les écarts qui existent entre les débitsobservés et simulés qui les distinguent. Le modèle GR4J serait mieux indiquerpour faire des prévisions sur les périodes d’inondation. Le coefficientd’échange X2 négatif, explique la raison pour laquelle le N’zi se vide dans lebassin de Bocanda, alors que la baisse de la pluviométrie est négligeable.

This study is part of a rain-flow modeling context for optimizingsurface water resources. The main objective is to apply the flow simulationmodel, that of Rural Engineering (GR) on the watershed of the N’zi region inorder to understand the rain-flow relationship in this watershed. The use ofdifferent monthly (GR2M) and daily (GR4J) time steps made it possible toidentify, firstly the best GR model and scondly, the optimal parameters of thewatershed. An 18 year period has therefore permitted to determine the optimalparameters of the watershed. The Nash criteria obtained for the GR4J modelvary from 40.80 to 67.40% for high flow rates, from 34.10 to 61% for mediumflow rates and from 8.80 to 30.90% for low flow rates. On the other hand, theNash criteria of the GR2M model are very weak. They range from 25.20 to36.30% for high bit rates, from 08.20 to 14.60% for medium bit rates and from-41 to -31.40% for low bit rates. The GR4J model better simulates the flowsof the watershed than the GR2M model. In fact, both models simulate in an acceptable manner the variation of the observed flows in terms of pace, but itisthe differences which exist between the observed and simulated flows whichdistinguish them. The GR4J model would be bettersuited for forecasting floodperiods. The stall period should be relatively short for best results. Theexchange coefficient X2 negative, explains why the N'zi empties into theBocanda Basin, while the decrease in rainfall is negligible.