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Francine Brousseau
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National Hydraulique et Environnement (LNHE), Chatou Chercheurs et ingénieurs M. Bourqui 2, F. Hendrickx 2, J. Gailhard 2, T. Mathevet 2, J.- D. Creutin 1, B.

1 Partenaires 1 : CNRS, Lab. d étude des Transferts en Hydrologie et Environnement, (LTHE), Grenoble 2 : EDF, # Direction Technique Générale (DTG), Grenoble, # R&D - Lab. National Hydraulique et Environnement (LNHE), Chatou Chercheurs et ingénieurs M. Bourqui 2, F. Hendrickx 2, J. Gailhard 2, T. Mathevet 2, J.- D. Creutin 1, B. Hingray 1, A. Mezghani (postdoc/riwer) 1 B. François (doc/riwer) 1,2, M. Lafaysse (doc/enm) 1,Cerfacs, J. Chardon (doc/bdr) 1 Financement 372k Coordination B. Hingray [email protected] F. Hendrickx [email protected] Programme ANR VMCS 28 Durée : 4/29 12/212 1

2 RIWER23 : Climat Régionaux et Incertitudes, Ressources en Eau et Energétiques associées de 196 à 23 Développer une méthodologie d évaluation de l impact hydro-éco. du CC et l appliquer à 2 hydrosystèmes Caractériser les incertitudes Dampierre Giens Villerest 16,2Mm3-15 ha Barrage pour soutien d étiage Débit Objectif de soutien d Étiage CNPE Serre Ponçon 1272 Mm 3 28 ha Usages diffus (AEP, agriculture, industries etc.) Naussac 19Mm3-15 ha In Mathevet et al. SHF-29 Durance à Serre Ponçon 3 5 km2 Hydroélectricité, Tourisme, Eau irrigation, Etiages Loire à Giens 35 km2 Soutien d étiages, Environnement Refroidissement des Centrales Nucléaires 2

du CC et l appliquer à 2 hydrosystèmes Caractériser les incertitudes Dampierre Giens Villerest 16,2Mm3-15 ha Barrage pour soutien d étiage Débit Objectif de

3 Méthodologie Chang ts climatiques globaux / régionaux Scénarios d émission Modèle de climat Générateur de scénarios mét. Modèle hydrologique Modèle de gestion Modèle d impact + (mesures quantitatives) Modèles climatiques (GCM/RCM) Ensemble Adaptation : Modèle Descente d Echelle (MDES) analog/dsclim/ddwgen Simulation hydrologique/gestion Cequeau / Mordor ISBA-Durance / Cequeau Arch. Obs Chroniques météo. simulés + Scénarios d états futurs de l hydrosystème + Scénarios de gestion future Performance gestion PDACI Chroniques débits simulés 1 8 FilDeLeau 6 4 Hamlet 2 Mimikou Veijalainen 3

Echelle (MDES) analog/dsclim/ddwgen Simulation hydrologique/gestion Cequeau / Mordor ISBA-Durance / Cequeau Arch. Obs Chroniques météo.

4 Objectifs spécifiques 1/ éval + améliorat MDES 1/ Améliorer la pertinence des scénarios météo. générés à l aide de Modèles de Descente d Echelle Statistique (MDES) à l échelle des hydrosystèmes proposer un cadre d évaluation orienté «impact» des MDES Performance climatologique / chronologique / hydrologique transposabilité en climat futur? évaluer / adapter différents types de MDES : stratégie optimale? n R n R Variable expliquée y 1 f 1 (x i ) ε 1 Variable explicative x i analog : k plus proches voisins edf/lthe Obled et al., Gaihlard et al. dsclim: types de temps/kppv cerfacs Boé et al., Lafaysse et al. d2gen : fonction de transfert epfl/lthe Mezghani et Hingray (29) 4

climatologique / chronologique / hydrologique transposabilité en climat futur? évaluer / adapter différents types de MDES : stratégie optimale?

5 Objectifs spécifiques 2/ Méthodo Impact 2/ Proposer une méthodologie pour estimer les impacts du changement clim. développer un cadre d évaluation des stratégies de gestion des retenues, explorer / adapter / comparer différentes stratégies de gestion explorer la possibilité d améliorer leur réalisme en climat présent / adaptabilité en climat modifié Entre autres : défaillances et mesures RRV (Hashimoto et al. 1982) : Reliability : une mesure de la fréquence des défaillances Resilience : une mesure de la facilité du système à retrouver une situation satisfaisante suite à une défaillance (inverse de la durée moyenne des défaillances) Vulnerability : une mesure de l intensité des défaillances (intégrant éventuellement f de coût) FilDeLeau Performance 5 stratégies de gestion PDACI Hamlet Indice de satisfaction W(k,y) Zone de défaillance Plage d acceptabilité Mimikou Veijalainen Zone de défaillance Fiabilité (%) Résilience (%) Fiabilité_occ (%) 5

présent / adaptabilité en climat modifié Entre autres : défaillances et mesures RRV (Hashimoto et al.

6 Objectifs spécifiques 2/ Méthodo Impact 2/ Proposer une méthodologie pour estimer les impacts du changement clim. développer un cadre d évaluation des stratégies de gestion des retenues, explorer / adapter / comparer différentes stratégies de gestion explorer la possibilité d améliorer leur réalisme en climat présent / adaptabilité en climat modifié Adaptabilité optimale : Gestion par programmation dynamique en avenir certain ou même incertain une signature climatologique de la trajectoire de gestion optimale : la valeur de l eau de stockage Taux de remplissage du réservoir S/Sm = 1% S/Sm = 9% W V/m 3 m 3/s Aug64 Nov64 Fev65 May65 Aug65 Nov65 Fev66 May66 Aug66 Nov66 Fev67 May67 Aug Valeur de l eau stockée $/m apports demande HE Aug64 Nov64 Fev65 May65 Aug65 Nov65 Fev66 May66 Aug66 Nov66 Fev67 May67 Aug67 Mm3 7Mm3 14Mm3 21Mm3 28Mm3 35Mm3 Demand Inflow 6

présent / adaptabilité en climat modifié Adaptabilité optimale : Gestion par programmation dynamique en avenir certain ou même incertain une signature climatologique de la trajectoire de gestion

7 Objectifs spécifiques 2/ Méthodo Impact 2/ Proposer une méthodologie pour estimer les impacts du changement clim. développer un cadre d évaluation des stratégies de gestion des retenues, explorer / adapter / comparer différentes stratégies de gestion explorer la possibilité d améliorer leur réalisme en climat présent / adaptabilité en climat modifié Adaptabilité optimale : Gestion par programmation dynamique en avenir certain ou même incertain une signature climatologique de la trajectoire de gestion optimale : la valeur de l eau de stockage Temp. seul Précip. seul Flow (m3/s) Precipitation=Ctrl Temperature=Ctrl Ctrl Ctrl J F M A M J J A S O N D J DP= DP=-1% DP=-2% J F M A M J J A S O N D J DT=+2.5 DT=+4 DT=+5.5 DT=+7 Régimes hydrologiques futurs W V /m 3 W V /m 3 45% J F M A M J J A S O N D J F M A M J J A S O N D 5. W V /m 3 W V /m 3 Valeur de l eau de stockage 7

8 Objectifs / 3.Caractériser les incertitudes Proposer un cadre probabiliste pour caractériser les incertitudes, e.g. pour : propager / combiner les incertitudes sur toute la chaîne de simulation identifier les sources d incertitude principales et leur contribution à l incertitude globale estimer la significativité des changements obtenus Résultats attendus de l analyse d impact 6 GCMs (12 expériences) : ENSEMBLE-stream MDES : analog / dsclim / d2gen * 1 runs 3 Modèles hydrologiques : Isba-ES / Mordor / Cequeau n modèles de gestion : à préciser contribution des différentes sources d incertitude à l incertitude finale Probability density control Model 1 Model 1+2 Model Model output 8

estimer la significativité des changements obtenus Résultats attendus de l analyse d impact 6 GCMs (12 expériences) : ENSEMBLE-stream2 186-21 8 MDES : analog / dsclim / d2gen *

9 Suite R²D²25 : Risque, Ressource en eau et gestion Durable de la Durance en 25 Financement : GICC 21 (AO MEDDTL) Pilotage : E. SAUQUET, Cemagref, Lyon Organismes / Laboratoires impliqués : Cemagref Lyon, Cemagref Antony, EDF R&D LNHE, EDF DTG, UMR 7619 Sisyphe/CNRS, CNRS/LTHE, Société du Canal de Provence, ACTeon bases scientifiques pour stratégies d adaptation de la gestion sur un territoire très contrasté du point de vue de la ressource et des usages Soutiens : Agence de l'eau Rhône-Méditerranée et Corse, DREAL Provence Alpes Côte d Azur, Syndicat Mixte d'aménagement de la Vallée de la Durance Contribution RIWER23 : - transfert méthodologie d évaluation des MDES - scénarios météo.+ hydrologiques futurs La zone d étude : la Durance en amont de Mallemort 9

bases scientifiques pour stratégies d adaptation de la gestion sur un territoire très contrasté du point de vue de la ressource et des usages Soutiens : Agence de l'eau Rhône-Méditerranée et

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