A comparison of index flood estimation procedures for ungauged catchments.

Flood frequency analysis is used by water resources professionals to estimate the probability of exceedence associated with a flood of a given magnitude. The estimation of flood frequencies is important because they are used in the planning and design of hydraulic structures, in flood-plain management, and in reservoir operation. The index flood method is commonly used to develop a flood frequency curve that relates flood magnitude to flood rarity. This method involves scaling a dimensionless flood frequency curve by the index flood. The index flood is a middle-sized flood for which the mean or median of the flood data series is typically used. When the catchment of interest is ungauged, statistical models, such as multiple regression, are often used to relate the index flood to catchment descriptors. In this study six different parameter estimation techniques and three regionalization techniques are compared in terms of ability to predict the index flood for an ungauged catchment. A case study employing a split-sample experiment with data from catchments in Ontario, Canada, was used to evaluate the approaches. The models were assessed using three performance indices to evaluate the capability to predict the index flood for 20 stations. The dimensionless nonlinear model outperformed all of the other parameter estimation techniques for each of the three indices selected. The performance was improved through the use of geostatistical residual mapping, however, the improvement was small. The residual mapping was found to greatly improve the estimates obtained using ordinary least-squares regression.Key words: index flood, flood frequency analysis, regression, residual mapping, geostatistics.L'analyse de fréquence des crues est employée par les professionnels en ressources hydriques afin d'estimer la probabilité de dépassement associée avec une crue d'une ampleur donnée. L'estimation des fréquences de crues est importante puisqu'elles sont utilisées dans la planification et la conception de structures hydrauliques, dans la gestion des plaines inondables et dans l'opération de réservoirs. La méthode d'indice de crue est communément employée afin de développer une courbe de fréquence de crues qui associe l'ampleur de la crue avec l'occurrence de la crue. Cette méthode implique la mise à l'échelle d'une courbe de fréquence de crues sans dimension par le biais d'un indice de crue. L'indice de crue est une crue de taille moyenne, qui typiquement employe la crue moyenne ou médiane de la série de donnée de crues. Lorsque le bassin versant sous étude est non-jaugé, des modèles statistiques, telle que la régression multiple, sont souvent utilisés afin d'associer l'indice de crue avec des attributs du bassin. Dans cette étude, six techniques différentes d'estimation des paramètres et trois techniques de régionalisation sont comparées en fonction de leur capacité à prédire l'indice de crue pour un bassin non-jaugé. Un cas d'étude, employant une expérimentation avec échantillons séparés avec des données provenant de bassins versants en Ontario au Canada, est utilisé pour évaluer les différentes techniques. Les modèles sont analysés par le biais de trois indices de performance pour évaluer la capacité à prédire l'indice de crue pour 20 stations. Le modèle non-linéaire sans dimension a surpassé toutes les autres techniques d'estimation des paramètres selon les trois indices choisis. La performance est améliorée par l'emploi d'une mise en plan géostatistique des résidus, bien que l'amélioration demeure petite. Il a été trouvé que la mise en plan des résidus améliore grandement les estimés obtenus par la régression ordinaire des moindres carrés.Mots clés : indice de crue, analyse de fréquence de crues, régression, mise en plan des résidus, géostatistique.[Traduit par la Rédaction] [ABSTRACT FROM AUTHOR]