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[ Article ] Conceptual hydrological model calibration using multi-objective optimization techniques over the transboundary Komadugu-Yobe basin, Lake Chad Area, West Africa

Date de soumission: 04-02-2021
Année de Publication: 2020
Entité/Laboratoire Laboratoire d'Hydrology Apliquee (LHA)
Document type : Article
Discipline(s) : Hydrologie
Titre Conceptual hydrological model calibration using multi-objective optimization techniques over the transboundary Komadugu-Yobe basin, Lake Chad Area, West Africa
Auteurs ADEYERI Oluwafemi Ebenezer [1], LAUX Patrick [2], Arnault J. [3], LAWIN AGNIDÉ EMMANUEL [4], Kunstmann H. [5],
Journal: Journal of Hydrology: Regional Studies
Catégorie Journal: Internationale
Impact factor: 0
Volume Journal: 27
DOI: 10.1016/j.ejrh.2019.100655
Resume Study Area: The discharge of the transboundary Komadugu-Yobe Basin, Lake Chad Area, West Africa is calibrated using multi-objective optimization techniques. Study focus: The GR5J hydrological model parameters are calibrated using six optimization methods i.e. Local Optimization-Multi Start (LOMS), the Differential Evolution (DE), the Multiobjective Particle the Swarm Optimization (MPSO), the Memetic Algorithm with Local Search Chains (MALS), the Shuffled Complex Evolution-Rosenbrock’s function (SCE-R), and the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach. Three combined objective functions i.e. Root Mean Square Error, Nash- Sutcliffe efficiency, Kling-Gupta efficiency are applied. The calibration process is divided into two separate episodes (1974–2000 and 1980–1995) so as to ascertain the robustness of the calibration approaches. Runoff simulation results are analysed with a timefrequency wavelet transform. New hydrological insights for the region: For calibration and validation stages, all optimization methods simulate the base flow and high flow spells with a satisfactory level of accuracy. For calibration period, MCMC underestimate it by -0.07 mm/day. The performance evaluation shows that MCMC has the highest values of mean absolute error (0.28) and mean square error (0.40) while LOMS and MCMC record a low volumetric efficiency of 0.56. In all cases, the DE and the SCE-R methods perform better than others. The combination of multi-objective functions and multi-optimization techniques improve the model’s parameters stability and the algorithms’ optimization to represent the runoff in the basin.
Mots clés Optimization techniques, Wavelet analysis, Base flow, High flow, GR5J, Lake Chad
Pages 1 - 15
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