Les bassins versants se comportant de manière inattendue aux yeux de l'hydrologue mettent en avant les faiblesses des sciences hydrologiques, en particulier le traitement indûment simplifié des incertitudes affectant les données d'entrée du modèle et le modèle lui-même. Un modèle conceptuel est une hypothèse extrêmement simplifiée sur la nature de la transformation pluie-débit. La variabilité spatiale des phénomènes associée à d'inévitables erreurs de conceptualisation des processus conduisent à une erreur structurelle sur le modèle, qui reste encore aujourd'hui largement incomprise. De plus, les appareils et réseaux de mesures hydrologiques sont loin d'être parfaits. En particulier, la principale donnée d'entrée du modèle (la pluie de bassin) est souvent affectée par des erreurs significatives liées à la faible densité spatiale du réseau pluviométrique. Lorsque ces erreurs sont ignorées ou traitées de manière inadéquate, elles se métamorphosent en Monstres maléfiques dont le but est de détruire notre capacité à modéliser le bassin versant. Dans cet article, nous nous attaquons à ces Monstres armés de la méthode BATEA (Bayesian Total Error Analysis). BATEA prend en compte les sources d'erreurs spécifiées par l'hydrologue, et permet d'évaluer de manière quantitative l'impact de notre connaissance a priori de ces incertitudes sur le calage du modèle et son pouvoir prophétique (prédictif). Un bassin versant présentant un bilan en eau aberrant est utilisé pour illustrer ces concepts. Ce cas d'étude montre qu'en l'absence d'informations complémentaires, les données de pluie et de débit ne suffisent pas à lever le voile sur les raisons de cette anomalie. Cette dernière pourrait s'expliquer par un transfert d'eau souterrain important vers des bassins mitoyens, par une sur-estimation systématique d'environ 40% de la pluie de bassin, ou par une conspiration de ces facteurs. En hydrologie, "on n'a rien sans rien": les données de pluie et de débit ne sont pas suffisantes pour démêler les diverses sources d'incertitudes qui affectent le calage, l'évaluation et les prédictions du modèle. Seul une connaissance a priori sur ces incertitudes permettra de vaincre les monstres hydrologiques.

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