Does a large number of parameters enhance model performance? Comparative assessment of common catchment model structures on 429 catchments
Est-ce qu'un grand nombre de paramètres accroît les performances des modèles ? Evaluation comparative de structures courantes de modèles pluie-débit sur 429 bassins
Résumé
Hydrological models must be reliable and robust as these qualities influence all applications based on model output. Previous studies on conceptual rainfall-runoff models have shown that one of the root causes of their output uncertainty is model over-parameterization. The problem of poorly defined parameters has attracted much attention but has not yet been satisfactorily solved. We believe that the most fruitful way forward is to improve the structures where these parameters act. The main objective of this paper is to examine the role of complexity in hydrological models by studying the relation between the number of optimized parameters and model performance. An extensive comparative performance assessment of the structures of 19 daily lumped models was carried out on 429 catchments, mostly in France but also in the United States, Australia, the Ivory Coast and Brazil. Bulk treatment of the data showed that the complex models outperform the simple ones in calibration mode but not in verification mode. We argue that the main reason why complex models lack stability is that the structure, i.e. the way components are organized, is not suited to extracting information available in hydrological time-series. An inadequate complexity typically results in model over-parameterization and parameter uncertainty. Although complexity has been used as a response to the challenge of predicting the hydrological effects of environmental changes, this study suggests that such models may have been developed with excessive confidence and that they could face difficulties of parameter estimation and structure validation when confronted with hydro-meteorological time-series. This comparative study indicates that some parsimonious models can yield promising results and should be further developed, although they are not able to tackle all types of problems, which would be the case if their complexity were ideally adapted.
Les modèles hydrologiques doivent être fiables et robustes, ces qualités influençant toutes les applications basées sur les sorties du modèle. Les études antérieures sur les modèles pluie-débit ont montré que l'une des principales causes de l'incertitude sur leurs sorties réside dans la sur-paramétrisation des modèles. Le problème des paramètres mal définis a fait l'objet de beaucoup d'études mais n'a pas encore été résolu de façon satisfaisante. Nous pensons que la direction la plus féconde à adopter est d'améliorer les structures où ces paramètres agissent. Le principal objectif de ce papier est d'examiner le rôle de la complexité dans les modèles hydrologiques en étudiant la relation entre le nombre de paramètres optimisés et les performances des modèles. Une évaluation comparative étendue des performances de 19 structures de modèles globaux journaliers a été menée sur 429 bassins versants, situés principalement en France mais également aux Etats-Unis, en Australie, en Côte d'Ivoire et au Brésil. Le traitement brut des données a montré que les modèles complexes surclassent les modèles plus simples en phase de calage mais pas en phase de contrôle. Nous pensons que la raison principale du manque de stabilité des modèles complexes réside dans le fait que la structure, c'est-à-dire la façon dont les composants sont organisés, n'est pas adaptée pour extraire l'information disponible dans les séries hydrologiques. Une complexité inadéquate crée une sur-paramétrisation et de l'incertitude sur les paramètres. Bien que la complexité ait été une réponse au défi de prévoir les conséquences hydrologiques de changements environnementaux, cette étude suggère que de tels modèles pourraient avoir été développés par excès de confiance et qu'ils pourraient faire face à des difficultés d'estimation de leurs paramètres et de validation de leurs structures lorsqu'ils sont évalués au travers de séries hydrologiques. Cette étude comparative indique que des modèles parcimonieux peuvent donner des résultats prometteurs et devraient être davantage développés, bien qu'ils ne soient pas capables d'aborder tous les types de problèmes, ce qui serait le cas si leur complexité était idéalement adéquate.