When monstrosity can be beautiful while normality can be ugly: assessing the performance of event-based flood models
Quand la monstruosité peut être belle alors que la normalité peut être laide: une nouvelle méthode pour évaluer les performances d’un modèle événementiel de crue
Résumé
The significance of the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) is analysed and a new method to assess the performance of flood event models proposed. The focus is on the specific cases of events that are difficult to model and characterized by low NSE values, which we call "monsters". The properties of the NSE were analysed as a function of the calculated hydrograph shape and of the benchmark reference model. The results show that a "monster" can be due solely to a simple lag translation or a homothetic ratio which reproduces the dynamic of the hydrograph, with acceptable errors on other criteria. In the opposite case, good simulations characterized by NSE close to 1 can become "monsters" if the average observed discharge used as a benchmark reference model in the NSE is modified. Finally, a multi-criteria analysis method to assess the model performance on each event is proposed and applied on the Gardon d'Anduze catchment, in France
La signification du critère de Nash-Sutcliffe (NSE) est étudiée et une nouvelle méthode d’évaluation des performances d’un modèle événementiel de crue est proposée. On étudie particulièrement le cas des événements difficiles à modéliser et caractérisés par des valeurs faibles du NSE qui seront nommés “monstres”. Le NSE est analysé en fonction des caractéristiques de l’hydrogramme simulé et de l’hydrogramme de référence utilisé dans le calcul du NSE. Les résultats montrent que les “monstres” peuvent résulter d’une simple translation ou d’une homothétie reproduisant la dynamique de l’hydrogramme, avec des valeurs acceptables pour les autres critères d’erreur. A l’opposé, des bonnes simulations avec un NSE proche de 1 peuvent devenir des “ monstres” si on modifie le modèle de référence. Enfin, une nouvelle approche multi-critère pour l’analyse de la performance d’un modèle événementiel de crue, séparément sur chaque événement, est proposée et appliquée sur le bassin versant du Gardon d’Anduze, France