Uncertainties of low-flow indices estimation based on continuous simulation hydrological using data resampling. - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement
Communication Dans Un Congrès Année : 2018

Uncertainties of low-flow indices estimation based on continuous simulation hydrological using data resampling.

Résumé

The study focus only on the uncertainties stemming from the sampling of calibration data (flow observations), to determine the variability of the hydrological parameter set and their impact on the estimation of the flow indices (low-flows, annual and monthly flows). For comparison, the uncertainties obtained under the same sampling conditions by fitting classical probability distributions were also investigated. These approaches are tested on 644 gauged catchments set on French territory, representative of all hydrological regimes in France.
L'étude se concentre uniquement sur les incertitudes découlant de l'échantillonnage des données de calage (observations de débit), afin de déterminer la variabilité de l'ensemble des paramètres hydrologiques et leur impact sur l'estimation des indices hydrologiques d'étiage, de bilan et de saisonnalité. Aux fins de comparaison, les incertitudes obtenues dans les mêmes conditions d'échantillonnage en ajustant les distributions de probabilités classiques sur les observations ont également été étudiées. Ces approches sont testées sur 644 bassins versants jaugés situés sur le territoire français, représentatifs de l'ensemble des régimes hydrologiques en France.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02609914 , version 1 (16-05-2020)

Identifiants

Citer

N. Folton, P. Arnaud, F. Garcia. Uncertainties of low-flow indices estimation based on continuous simulation hydrological using data resampling.. Computational Methods in Water Resources XXII - Bridging gaps between data, models, and predictions, Jun 2018, Saint-Malo, France. ⟨hal-02609914⟩

Partager

More