ModÃ©lisation de la Relation Pluie-DÃ©bit dans un Contexte de Gestion en Eau : Cas du Sous Bassin Versant du Nâ€™zi en CÃ´te dâ€™Ivoire
Authors: Marie-Rosine Fossou Nâ€™guessan , Drissa Soro Tanina , GbombÃ©lÃ© Soro , Rodrigue Orou Kotchi , LancinÃ© GonÃ© Droh 
Published: August 2020

Cette Ã©tude sâ€™inscrit dans un contexte de modÃ©lisation pluie-dÃ©bit pourune optimisation des ressources en eau de surface. Lâ€™objectif principal estdâ€™appliquer le modÃ¨le du GÃ©nie Rural (GR) sur le bassin versant de la rÃ©giondu Nâ€™zi afin de comprendre la relation pluie-dÃ©bit dans ce bassin versant.Lâ€™utilisation des diffÃ©rents pas de temps mensuel(GR2M) et journalier (GR4J)ont permis de dÃ©terminer dâ€™une part le meilleur modÃ¨le GR et dâ€™autre part, lesparamÃ¨tres optimaux des stations de la zone dâ€™Ã©tude. Une pÃ©riode de 18 ans apermis de dÃ©terminer les paramÃ¨tres optimaux du bassin. Les critÃ¨res de Nashobtenus pour le modÃ¨le GR4J varient de 40,80 Ã 67,40 % pour les dÃ©bitsÃ©levÃ©s, de 34,10 Ã 61% pour les dÃ©bits moyens et de 8,80 Ã 30,90 % pour lesdÃ©bits faibles. Cependant, les critÃ¨res de Nash du modÃ¨le GR2M sont trÃ¨sfaibles. Ils Ã©voluent de 25,20 Ã 36,30 % pour les dÃ©bits Ã©levÃ©s, de 08,20 Ã 14,60% pour les dÃ©bits moyens et de -41 Ã -31,40% pour les dÃ©bits faibles. Le modÃ¨le GR4J simule mieux les Ã©coulements du bassin que le modÃ¨le GR2M.En fait, les deux modÃ¨les simulent de faÃ§on acceptable la variation des dÃ©bitsobservÃ©s en termes dâ€™allure, mais ce sont les Ã©carts qui existent entre les dÃ©bitsobservÃ©s et simulÃ©s qui les distinguent. Le modÃ¨le GR4J serait mieux indiquerpour faire des prÃ©visions sur les pÃ©riodes dâ€™inondation. Le coefficientdâ€™Ã©change X2 nÃ©gatif, explique la raison pour laquelle le Nâ€™zi se vide dans lebassin de Bocanda, alors que la baisse de la pluviomÃ©trie est nÃ©gligeable.
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 Nâ€™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.