Abstract FR:

On decrit la methode dpft comme une methode iterative alternee d'identification, a partir d'un ensemble de crues, de la fonction de transfert d'un bassin et des pluies efficaces associees a ces crues. On propose differentes ameliorations des algorithmes utilises precedemment, en particulier, la regression en crete dans la deconvolution des pluies efficaces. Les differentes options, ainsi que les effets dus a l'echantillonnage sont testes sur des series de pluies et de debits generees, affectees ou non de bruit sur l'amplitude ou la chronologie, representant les incertitudes ou erreurs de mesures habituelles. Les resultats montrent la pertinence et la robustesse de la methode vis-a-vis de l'echantillonnage et des erreurs de mesure, et ils permettent de definir les algorithmes les plus robustes et des regles de mise en oeuvre pour l'utilisateur