AMELIORATION D UN MODELE PREDISANT L EFFET D UN COUVERT FORESTIER SUR L EROSION HYDRIQUE

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1 AMELIOATION D UN MODELE PEDISANT L EFFET D UN COUVET FOESTIE SU L EOSION HYDIQUE Par COULIOU Evelyne GACIA Jérémy POVEDA Kevin CPF PACA 0

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3 AMELIOATION D UN MODELE PEDISANT L EFFET D UN COUVET FOESTIE SU L EOSION HYDIQUE Analyse de sensibilité et proposition d une méthode prédisant l impact des pratiques de gestion forèstière sur la turbidité Cas du bassin versant de la Siagne Par COULIOU Evelyne GACIA Jérémy POVÉDA Kévin Préparé sous la direction de : M. Devaux, Montpellier SupAgro Commanditaire : M. Duhen, CPF

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5 emerciements Nous tenons à remercier toutes les personnes qui nous ont apporté leur aide et leurs connaissances au cours de ce projet et plus particulièrement à : - Louis-Michel Duhen du CPF, commanditaire du projet pour sa disponibilité et la confiance qu il nous a accordée dans le déroulement de l étude, - Nicolas Devaux, tuteur campus, pour ses conseils dans la méthodologie de l étude et sa précieuse aide en SIG, - Le SIIVU, plus précisément Olivia olando, Chargée de Mission SAGE et Gabriel Viale, technicien environnement pour nous avoir accueillis lors de notre visite sur le bassin versant de la Siagne, - Yves Le Bissonnais de l INA et Freddy ey de l ISTEA pour leur expertise dans la validation de notre démarche, - Mylène Letellier, pour sa réactivité et son accompagnement dans la réalisation des documents administratifs et sa bonne humeur.

6 Sigles et Acronymes BV : Bassin versant topographie, zone géographique limitée par un ensemble de crêtes CPF : Centre égional de la Propriété Forestière IFN : Inventaire Forestier National, inventaire permanent des ressources forestières en France MNT : Modèle Numérique de Terrain PSE : Paiements pour Services Environnementaux SAGE : Schéma d Aménagement et de Gestion des Eaux SIIVU : Syndicat Interdépartemental Intercommunal à Vocation Unique SIG : Système d information Géographique Convention graphique pour la lecture du rapport Capacité du couvert Carte de la capacité des peuplements du BV à protéger le sol contre l érosion hydrique Sensibilité physique Carte de la sensibilité du sol du BV à l érosion hydrique Sensibilité totale Carte de la sensibilité totale du BV à l érosion hydrique

7 Glossaire Figures Figure. Ancien modèle - Sensibilité des sols à l'érosion hydrique... 4 Figure. Ancien modèle - Capacité des peuplements forestiers à protéger de l'érosion hydrique... 5 Figure. Ancien modèle - Influence du couvert forestier sur la sensibilité du milieu... 6 Figure 4. Carte des directions de flux sur le BV de la Siagne... Figure 5. Principe de la réalisation d un «Flow Accumulation»... Figure 6. Exemple de calcul de f pour le pixel vert... Figure 7. Principe de la réalisation d un «Flow Direction»... Figure 8. Délimitation des zones de coupes rases aux sources de la Siagne... 4 Figure 9. épartition des coupes sur le BV... 5 Figure 0. Délimitation de la zone incendiée... 6 Figure. Zoom sur la zone incendiée en Figure. Carte de la sensibilité à la densité du peuplement... 9 Figure. Carte de la sensibilité à la densité et l essence du peuplement... 0 Figure 4. Carte de la sensibilité à la densité et l essence reclassifiée du peuplement... Figure 5. Carte de la sensibilité totale du BV à l érosion hydrique à partir du facteur densité... Figure 6. Carte de la sensibilité totale du bassin versant à l érosion hydrique à partir des facteurs densité et essence... 4 Figure 7. Carte de la turbidité du BV... 6 Figure 8. Nouvelle capacité du couvert après coupe rase... 7 Figure 9. Cartes de la sensibilité totale suite à des coupes rases avec et sans bonnes pratiques de gestion... 7 Figure 0. Carte de la modélisation de la turbidité en surface contributive équivalente au niveau de la maison du SIIVU de la Haute Siagne dans le cas de coupes rases... 9 Figure. Carte de la modélisation de la turbidité en surface contributive équivalente au niveau de la maison du SIIVU de la Haute Siagne dans le cas de bonnes pratiques après coupes rases... 9 Figure. Carte de la turbidité Scénario incendie... 0

8 Tableaux Tableau. Synthèse des superficies des différentes classes de sensibilité physique... 4 Tableau. Synthèse des superficies des différentes classes de capacité... 5 Tableau. Synthèse des superficies associées aux différentes classes de sensibilité... 6 Tableau 4. Types de données pour les données sources de l étude... 7 Tableau 5. Classification des densités de couvert... 8 Tableau 6. Classification des essences du peuplement... 8 Tableau 7. eclassification de l association des densités et des essences du peuplement... 9 Tableau 8.Classification précisée des essences du peuplement... 0 Tableau 9. eclassification de l association des densités et des essences précisées du peuplement.. 0 Tableau 0. Classification de la sensibilité physique... Tableau. Code couleur utilisé pour la représentation de la sensibilité totale... Tableau. Valeur de pixel déterminant la capacité du couvert... 7 Tableau. eclassification des données relatives à la sensibilité totale en cas de coupes ou d'incendie... 7 Tableau 4. Comparaison de la sensibilité obtenue avec la sensibilité issue du modèle... 8 Tableau 5. ésumé des résultats de l analyse de sensibilité... Tableau 6. Pourcentage des surfaces du BV dont la sensibilité à l érosion est de très faible à très forte... 4 Tableau 7. Variation de la sensibilité totale pour des scenarii de coupes rases avec ou sans bonne gestion... 8 Tableau 8. Variation de la turbidité Scénarii coupes rases et coupes avec de bonnes pratiques de gestion... 8 Tableau 9. Variation de la turbidité - Scénario incendie... 0

9 Sommaire Introduction.... Contexte..... Valorisation du rôle de la forêt : du projet au texte réglementaire..... Le bassin versant de la Siagne..... ésultats du précédent modèle Matériels et méthodes Paramétrage: analyse de sensibilité et nouveau modèle Densité du couvert Densité du couvert et essences majoritaires Densité du couvert et essences précisées Sensibilité totale Nouvelles démarches de modélisation La turbidité Scénarii ésultats Analyse de sensibilité de l ancien modèle Tableau de comparaison pour les analyses de sensibilité Densité du couvert Densité du couvert et essences majoritaires Densité du couvert et essences précisées majoritaires Synthèse des résultats obtenus lors de l analyse de la sensibilité..... Proposition d une nouvelle modélisation de la sensibilité totale Modélisation de la sensibilité totale, en considérant le paramètre densité Modélisation de la sensibilité totale, en considérant les paramètres densité et essences 4... Synthèse des résultats obtenus lors de la modélisation Modélisation de la turbidité Senarii Coupes rases aux sources de la Siagne Coupes multiples dans le BV Incendie Discussion Limites Perspectives... Conclusion... Bibliographie... 4 Annexes... 5

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11 Introduction Le lien entre l existence d une forêt et la qualité de l eau qui coule à son aval est compris depuis le XIX ème siècle. Ainsi dans les années 890, Georges Fabre, Ingénieur de l ONF en charge des forêts de l Aigoual (Cévennes) invoque l ensablement du port de Bordeaux comme justification au reboisement du massif. Charriés par les eaux du Tarn puis de la Garonne, les sédiments, arrachés par l érosion hydrique sur les sommets languedociens, venaient se déposer quelques 400 kilomètres en aval dans l estuaire de la Gironde. Aujourd hui les problématiques sont différentes. Le site d étude sur lequel porte ce travail, le bassin versant (BV) de la Siagne (Var Alpes-Maritimes) est au contraire majoritairement couvert d espaces forestiers. Le rôle de la forêt n est cependant pas pris en compte dans l élaboration des documents ayant trait à la ressource en eau. Dans ce contexte, un projet regroupant différents partenaires du pourtour méditerranéen tente de valoriser les services écosystémiques rendus par la forêt. Le Centre égional de la Propriété Forestière de Provence Alpes Côte-d Azur est impliqué dans cette démarche. A travers cette étude, l objectif est de communiquer auprès des gestionnaires de la ressource en eaux sur les pratiques de gestion forestières qui permettent de limiter l érosion des sols et participe donc à maintenir une qualité des eaux satisfaisante pour les diverses activités humaines. Cette étude s inscrit dans la continuité du développement d un modèle d évaluation de la sensibilité du BV de la Siagne à l érosion hydrique. Celui-ci repose sur des caractéristiques liées au milieu physique, à la végétation associée ainsi qu à la prise en compte de données issues d observations terrain. Après avoir exposé les principaux résultats de cette précédente étude, ce rapport présente l analyse de sensibilité du premier modèle de sensibilité à l érosion en vue de simplifier la démarche de modélisation pour une meilleure reproductibilité de la méthode à d autres sites. La turbidité, quantité de particules en suspension d un cours d eau, est une donnée essentielle pour évaluer la qualité de la ressource. Une modélisation de ce paramètre, ainsi que des résultats sur différents scenarii sont proposés afin d illustrer les effets des différents modes de gestion forestière sur cette donnée. Proposition d une méthode appliquée à l étude de l érosion hydrique des sols forestiers sur le bassin versant de la Siagne. P a g e

12 . Contexte.. Valorisation du rôle de la forêt : du projet au texte réglementaire Le projet Européen Sylvamed Ce programme initié par l association ACMED des propriétaires forestiers, a pour objectif de fournir des arguments permettant d intégrer les forêts méditerranéennes dans les politiques régionales et locales en démontrant l intérêt de certains services environnementaux rendus par ces espaces. Plusieurs pays du pourtour méditerranéen participent à ce projet commencé en 00 pour une durée de ans. L un des objectifs du programme est de tester l intérêt des Paiements pour Services Environnementaux (PSE) dans les espaces forestiers méditerranéens, afin de soutenir la préservation des ressources naturelles, des produits et services qui y sont liés, et ce en confortant économiquement les actes de gestion durable dont ils dépendent. Concrètement, il s agit de mettre en place des rémunérations adaptées à ces services rendus et non marchands. La finalité est de créer le livre blanc de la forêt méditerranéenne où des propositions de mesures compensatoires et de pratiques sylvicoles durables seront explicitées. Le Schémas d Aménagement et de Gestion des Eaux En France, un exemple d application de cette contractualisation pourrait se faire au niveau des Schémas d Aménagement et de Gestion des Eaux (SAGE). Document rédigé à l échelle d un périmètre hydrographique cohérent (BV topographique, le plus souvent), le SAGE est un outil stratégique de planification à long terme (entre 0 et 5 ans) qui fixe les objectifs généraux d utilisation, de mise en valeur, de protection quantitative et qualitative de la ressource en eau. L objectif est de rechercher un équilibre durable entre les usages et la protection des milieux. Des objectifs généraux et des règles de gestion sont donc fixés, le règlement et les documents cartographiques sont opposables, les politiques de l eau au niveau communal et intercommunal doivent par ailleurs se mettre en compatibilité avec les objectifs du SAGE. Il cherche également à mettre en œuvre des outils permettant d améliorer la qualité de l eau, restaurer la continuité écologique et gérer le risque d inondation. Le Syndicat Interdépartemental Intercommunal à Vocation Unique (SIIVU) du bassin de la Siagne est en charge de son élaboration pour le fleuve Siagne. La qualité de l eau est l un des enjeux phare du SAGE. Sachant qu il y a AEP sur la Siagne, il est important d avoir une bonne qualité écologique et biologique du fleuve pour éviter des traitements trop onéreux à la potabilisation (qui impactent le prix de l eau pour le consommateur). Les gestionnaires de la ressource en eau ont donc tout intérêt à inscrire au sein du SAGE certaines pratiques forestières qui risqueraient de dégrader la ressource et Des forêts méditerranéennes pour la société, Sylvamed Schémas d aménagement et de gestion des eaux (SAGE), eaufrance.fr P a g e

13 inversement de favoriser celles qui permettent de maintenir un approvisionnement satisfaisant tant en termes de quantité que de qualité... Le bassin versant de la Siagne Le BV de la Siagne est situé à cheval entre les départements du Var et des Alpes-Maritimes, et couvre une superficie d environ 50 km. Il est délimité au sud, par le massif du Tanneron, à l ouest, par les montagnes de Malay et du Lachens, au nord, par la montagne de l Audibergue dont le point culminant est à 64 m d altitude, et enfin à l est, par les plateaux de Calern et de Caussols. S étalant de 0 à 64 m d altitude, la zone est située à un carrefour climatique entre climats méditerranéen et montagnard. La pluviométrie moyenne est de 950 mm/an, les plus fortes précipitations ont lieu en novembre et en mars. Ces épisodes ne sont pas spatialement uniformes au sein du BV et peuvent engendrer de fortes crues. Le fleuve Siagne prend sa source au nord du BV pour se jeter dans la Méditerranée au niveau de Mandelieu. Son cours est influencé par des prélèvements pour des réseaux d alimentation en eau potable (AEP) et pour la production d hydroélectricité. S additionne à ces exploitations, des activités récréatives et une urbanisation importantes 4. Le BV se caractérise par deux unités géographiques distinctes. L amont est peu urbanisé, faiblement agricole, la forêt et les prairies y sont majoritaires. En revanche, l aval est très urbanisé et un certain développement agricole persiste. 4 Vers un schéma d aménagement et de gestion des eaux sur le bassin versant de la Siagne, SIIVU). P a g e

14 .. ésultats du précédent modèle Sensibilité physique du BV Figure. Ancien modèle - Sensibilité des sols à l'érosion hydrique Les zones où les sensibilités à l érosion des sols sont les plus fortes sont situées dans les parties nord, extrême nord-ouest, sur la partie intermédiaire de la Siagne ainsi qu au sud-est du BV Cette dernière subie une forte pression de l urbanisme et est sujette à des glissements de terrain. De plus, des gorges avec de fortes pentes expliquent cette forte sensibilité à l érosion le long du cours d eau de la Siagne. Les zones de sensibilité faible correspondent pour la plupart à des zones de pentes faibles et des zones de basse plaine. Tableau. Synthèse des superficies des différentes classes de sensibilité physique Sensibilité Faible Moyenne Forte Surface (km ) % surface totale Perspectives : Ce module de sensibilité physique du BV ne sera pas étudié dans ce rapport. eposant sur des données objectives telles que le MNT, il rend compte du comportement du sol vis-à-vis de l érosion hydrique. 4 P a g e

15 Capacité du couvert à protéger le sol Figure. Ancien modèle - Capacité des peuplements forestiers à protéger le sol de l'érosion hydrique On se rend compte que la capacité des peuplements à protéger les sols est faible dans la partie nordouest du BV, ceci peut être due à la topographie ou à une formation rocheuse différente de celle du reste du bassin (cf. photos annexes), qui impliquerait alors la présence sur le terrain d essences classées comme moins efficientes dans le modèle ou une densité plus faible des peuplements. Tableau. Synthèse des superficies des différentes classes de capacité Capacité Faible Moyenne Forte Surface (km ) % surface totale 4 49 Perspectives : Cette partie du modèle intègre des paramètres plus ou moins robustes. Ce rapport abordera précisément l analyse de sensibilité de ce module afin d abandonner certains critères dans une optique de simplification du modèle général. 5 P a g e

16 Sensibilité totale du BV à l érosion hydrique Figure. Ancien modèle - Influence du couvert forestier sur la sensibilité du milieu Tableau. Synthèse des superficies associées aux différentes classes de sensibilité Sensibilité Très faible Faible Moyenne Forte Très forte Surface (km ) % surface totale Perspectives : Le croisement de la sensibilité physique et de la capacité du couvert permet de réaliser cette carte de sensibilité totale qui correspond à la sortie finale du modèle de l érosion. A la suite de l analyse de sensibilité de la capacité du couvert, la modélisation de l érosion se verra donc modifiée. De plus, ce nouveau modèle rentrera également dans la démarche de modélisation de la turbidité. Ce modèle construit à partir de données de référence et de données terrain a permis d évaluer la sensibilité totale d un BV à l érosion hydrique. L importance de la forêt a été montrée et des zones où les sols sont particulièrement sensibles ont pu être localisées. Cependant, il apparait important de réaliser une analyse de sensibilité pour simplifier la méthodologie. Cela permettra de hiérarchiser l importante des facteurs étudiés et éventuellement simplifier le modèle produit grâce à des données issues de la campagne terrain. 6 P a g e

17 . Matériels et méthodes Le traitement des données est réalisé sous le système d information géographique (SIG) ArcGis qui permet de créer, d organiser et de présenter des données géoréférencées. Les données sources sont utilisées sous deux formats différents qui sont le raster et le vecteur. Tableau 4. Types de données pour les données sources de l étude Type de données Données sources Méthode d obtention aster MNT Achat BD ALTI (résolution 5m) de l IGN Vecteur Carte de peuplements IFN (Inventaire Forestier National) Carte des pédopaysages de PACA éseau hydrographique Français Limites du BV Achat IFN CPF (donnée distribuée par la Société du Canal de Provence) Achat BD CATHAGE de l IGN Gestionnaire du BV Une couche d information vecteur est composée d unités géographiques (lignes, polygones, points) qui peuvent contenir plusieurs informations (un objet peut avoir plusieurs attributs), correspondant à une architecture de type bases de données. Par exemple un polygone de la carte IFN contient les informations: superficie, densité de peuplement, essences du peuplement. Le format vecteur permet un affichage d information de type plutôt qualitatif. Une couche d information raster se présente sous la forme d une grille régulière composée d'unités géographiques identiques: les pixels. La couche raster ne permet la visualisation que d'une seule information. Celle-ci est codée sous forme de scores regroupés dans une matrice de valeur. La taille du pixel-raster conditionne la précision de la représentation. Ce codage mathématique de l information géoréférencée permet un grand nombre de traitements. Ces aspects expliquent l utilisation de ce format pour les études environnementales. Au vu de ces caractéristiques, le traitement des données est réalisé sous format raster, bien adapté à la caractérisation du milieu naturel (grille régulière) et qui permet de croiser les différentes données de résolution initiale différente en conservant une grille choisie. La résolution choisie est celle du MNT, qui est de 5m. Elle offre une précision suffisante au vue de la superficie du BV qui est de 50km. Avant de calculer certains paramètres d entrée du modèle il est donc nécessaire de passer du format vecteur au format raster : c est l étape de rasterisation. 7 P a g e

18 .. Paramétrage: analyse de sensibilité et nouveau modèle Le paramétrage du modèle reprend la démarche détaillée dans la méthodologie du précédent modèle, qui n est donc pas entièrement réexposée dans ce rapport. En effet, la partie modélisation de la sensibilité physique, ainsi que le raisonnement qui permet la retranscription des processus naturels en paramètres du modèle n est pas reprise dans cette partie. Cependant l approche développée dans l analyse de sensibilité ou dans le développement du nouveau modèle nécessitent de présenter certaines étapes de la démarche. Dans l analyse de sensibilité de la capacité du couvert, puis dans la phase de simplification du modèle les paramètres conservés sont la densité du couvert et l effet des essences. Les paramètres issus de relevés terrains, jugés à priori moins robustes, ne sont pas retenus également pour leur défaut de répétabilité et les coûts qu ils engendrent dans la perspective de reproductibilité du modèle. Les résultats de l analyse de sensibilité permettent de valider cette hypothèse. Sont ainsi repris ci-dessous les différentes classifications utiles à la compréhension des résultats de l analyse de sensibilité, et du paramétrage pour le nouveau modèle de la capacité du couvert et de la sensibilité totale.... Densité du couvert La classification du précèdent rapport est reprise ci-dessous. Les trois classes des tables attributaires des données IFN «forêts ouvertes, forêts fermées et landes» décrivent assez simplement la diversité du couvert tout représentant de manière assez intuitive l effet potentiel sur l érosion. Tableau 5. Classification des densités de couvert Densité du couvert Capacité à limiter l érosion Valeur du pixel sur le raster Forêts fermées (forte) Forte Forêts ouvertes (moyenne) Moyenne Landes (faible) Faible Ainsi tout pixel ayant la valeur correspond à une forêt fermée qui a une capacité forte à limiter l érosion hydrique.... Densité du couvert et essences majoritaires Avec la densité, les essences présentes dans les tables attributaires des données IFN permettent éventuellement d affiner le modèle. Les trois classes «conifères, feuillus, et mélanges de conifères et feuillus» retranscrivent assez simplement la diversité du couvert mais également l effet potentiel de protection des sols à l érosion. Tableau 6. Classification des essences du peuplement Essences du peuplement Capacité à limiter l érosion Valeur du pixel sur le raster Mélange de conifères et feuillus Forte 0 Conifères Moyenne 0 Feuillus Faible 0 8 P a g e

19 Par conséquent, un mélange d essences présente une forte capacité à limiter l érosion hydrique en comparaison à une mono-essence. Les conifères présentent une capacité de protection plus forte que les feuillus car ils ont une capacité d interception des gouttes d eau plus forte tout au long de l année. Afin de réaliser l analyse de sensibilité du modèle lorsque ce paramètre est pris en compte, il faut l intégrer à la carte de capacité du couvert. Pour l obtention de nouvelles classes de capacité, intégrant la densité et les essences du peuplement, la méthodologie de la précédente étude est utilisée. Les données sur les essences des peuplements sont alors additionnées grâce à un traitement SIG (calculatrice raster) aux valeurs de densité du couvert. Tableau 7. eclassification de l association des densités et des essences du peuplement Capacité du couvert ésultat du traitement (densité + essence) Valeur du pixel après reclassification Forte ; ; Moyenne ; ; Faible 0 ; ; Un résultat de correspond donc à un pixel où l on observe des conifères (pixel de valeur 0), avec une capacité moyenne à limiter l érosion, avec un pixel où la densité de peuplement est forte et une capacité forte à limiter l érosion hydrique (pixel de valeur ). Par addition on obtient un résultat de (moyen + fort) qui après reclassification prend la valeur qui correspond à une forte capacité du couvert à protéger le sol de l érosion.... Densité du couvert et essences précisées Comme expliqué dans le précèdent paragraphe, la classification des essences est simplifiée en trois classes. Afin d étudier la sensibilité du modèle aux essences, une nouvelle classification est réalisée à partir des données de l IFN. L hypothèse émise est : que plus un peuplement est hétérogène, plus il est à même de limiter l érosion hydrique. La précédente hypothèse qui consistait à considérer que les feuilles protègent moins de l érosion que les conifères est conservée. La méthode est présentée avec les peuplements feuillus à titre d exemple. Au sein des feuillus deux nouvelles classes sont créés en fonction de l homogénéité ou non du peuplement. Lorsqu il s agit d un mélange on considère ces classes : - Mélange de feuillus (hétérogène) et un conifère (homogène) - Mélange d un feuillus (homogène) et de conifères (hétérogène) - Mélange de feuillus (hétérogène) et de conifères (hétérogène) Pour limiter l érosion hydrique, l hétérogénéité des conifères est jugée plus importante que celle des feuillus. 9 P a g e

20 Tableau 8.Classification précisée des essences du peuplement Essence des peuplements Valeur du pixel sur le raster Pas de données 0 Feuillus 0 Mélange de feuillus 0 Conifère 0 Mélange de conifères 40 Mélange de feuillus et d un conifère 50 Mélange d un feuillus et de conifères 60 Mélange de feuillus et de conifères 70 Les mélanges présentant plus de conifères ont une valeur de pixel plus forte se traduisant par une forte capacité à limiter l érosion. La méthodologie de réagrégation des données de densité avec les essences précisées est similaire à celle utilisée dans le précédent paragraphe (à l opération mathématique près). Dans ce cas le raster de densité est soustrait au raster des essences précisées. Tableau 9. eclassification de l association des densités et des essences précisées du peuplement Capacité du couvert ésultat du traitement (densité et essence) Valeur du pixel après reclassification Forte 7 ; 7 ; 47 ; 57 ; 58 ; 67 ; 68 Moyenne Faible 7 ; 8 ; 7 ; 8 ; 8 ; 9 ; 8 ; 9 ; 48 ; 49 ; 59 ; 69 - ; - ; - ; 9 ; 0 ; 9 ; 0 ; 0 ; 40 ; 50 ; 60 ; 70 ; Manque de données 0 0 Un résultat de 8 correspond à un pixel où l on observe des feuillus (pixel de valeur 0), et où la densité de peuplement est moyenne (pixel de valeur ). Par différence on obtient le code 8 ce qui correspondra suite à une reclassification à une valeur de pixel traduisant une interception moyenne de l eau par le peuplement...4. Sensibilité totale Comme évoqué dans la partie.., le module de sensibilité physique n est pas étudié dans ce rapport et la méthodologie employée est celle de l ancien rapport. La classification de cette sensibilité du milieu est présentée dans le tableau ci-dessous. 0 P a g e

21 Tableau 0. Classification de la sensibilité physique Sensibilité physique Valeur du pixel sur le raster Faible 0 Moyenne 0 Forte 0 Afin de réaliser un nouveau modèle de la sensibilité totale, les données sur la capacité du couvert sont additionnées aux valeurs de sensibilité physique grâce à un traitement SIG (calculatrice raster). Tableau. Code couleur utilisé pour la représentation de la sensibilité totale Sensibilité physique Capacité du couvert Valeur du pixel sous SIG Sensibilité très forte Sensibilité forte Sensibilité moyenne Sensibilité faible Sensibilité très faible Un résultat de correspond donc à un pixel où l on observe une capacité du couvert faible (pixel de valeur ), avec une sensibilité physique forte (pixel de valeur 0). Par addition on obtient un résultat de (faible protection et forte sensibilité) qui correspondra à la classe sensibilité très forte du BV à l érosion hydrique lors de la carte finale de sensibilité totale. La succession des différents traitements SIG décrits ici, est reprise et synthétisée dans l algèbre de carte disponible en Annexe I. Cette représentation permet à tout utilisateur de reproduire la démarche de modélisation utilisée dans cette étude. Ce schéma est complété par l arbre de décision pour la carte de sensibilité totale qui détaille la somme de calculs réalisée pour l obtention des cinq classes de sensibilité. P a g e

22 .. Nouvelles démarches de modélisation... La turbidité L objectif est d obtenir une représentation qualitative des quantités de matière en suspension afin de réaliser des comparaisons en relatif des résultats obtenus. Une modélisation quantitative des valeurs potentielles de turbidité est difficilement réalisable du fait de la complexité des processus mis en jeu qui sont fonctions de nombreux autres paramètres. Différents outils d ArcGis permettent de représenter relativement simplement certains processus hydrologiques. Afin de réaliser un modèle cartographique simple et reproductible, la turbidité de l eau en un point du réseau hydrographique peut être vue comme la quantité de sédiments apportée par la surface amont à ce point (sous bassin-versant). Afin de représenter la quantité de sédiment potentiellement mobilisable par unité de surface, l utilisation du modèle de sensibilité totale du BV à l érosion hydrique est donc tout indiquée. La démarche utilisée afin d intégrer cette sensibilité aux résultats de turbidité est présentée ci-dessous. Sens d écoulement des flux Figure 4. Carte des directions de flux sur le BV de la Siagne P a g e

23 L étape préalable est l obtention de la direction des flux à partir du MNT comblé (remplissage des imperfections du MNT pour permettre la continuité spatiale). Cette opération de «flow direction» repose sur le postulat suivant : l eau s écoule dans le sens des plus fortes pentes. Concrètement, le «flow direction» est calculé par le SIG selon la méthode détaillée ci-dessous Figure 5. Principe de la réalisation d un «Flow Accumulation» A partir de ce MNT fictif, la direction de flux pour la case ayant par exemple la valeur d altitude 5 correspond à la valeur max (f) résultant de la différence entre la valeur de cette case verte et des cases bleue voisines divisée par la distance ( lorsque la case est située à côté et lorsque elle est en diagonale). z = 5 f = Δz/d d= z = Figure 6. Exemple de calcul de f pour le pixel vert et f max = f 5 - Accumulation des flux pondérée par les valeurs de sensibilité totale Ce traitement est réalisé à l aide de la fonction «Flow Accumulation». L accumulation des flux est déterminée à partir du sens d écoulement. La nouvelle grille obtenue prend pour chaque pixel la somme de la valeur du pixel de la case plus la valeur des pixels dont le flux est entrant Figure 7. Principe de la réalisation d un «Flow Direction» P a g e

24 Cette méthode a été choisie pour l option de pondération de la «direction du flux» par une couche raster qui permet de reproduire l apport en matière d une surface selon sa capacité à s éroder. La carte de sensibilité totale sert de couche raster de pondération. Concrètement cela revient à ajouter par le traitement «flow accumulation» la valeur d un pixel de la carte de sensibilité totale, au pixel déterminé par le «flow direction». Le résultat, mesuré par exemple à l exutoire du BV, bien qu intégrant seulement la surface correspondant au BV, donnera une valeur bien supérieure. La modélisation de la turbidité consiste ainsi en une représentation des surfaces équivalentes contributrices.... Scénarii Les modèles de la sensibilité totale et de la turbidité sont employés dans le cadre de scenarii à différentes échelles afin de démontrer l intérêt d une gestion concertée des espaces forestiers. Les trois zonages utilisés qui correspondent à ces différents scenarii sont présentés ci-dessous. Sources de la Siagne Parcelles de coupe Point de captage fictif Figure 8. Délimitation des zones de coupes rases aux sources de la Siagne Cette zone présente de forts enjeux en termes d impacts potentiels sur la ressource en eau. Au-delà de l intérêt de préserver la ressource depuis cette position amont, un point de captage pour l AEP est présent sur le site. En parallèle, des coupes réalisées selon différents mode de gestion ont pu être observées au niveau des parcelles délimitées. Dans le scenario modélisé le point de captage fictif correspond simplement à un point de mesure possible de la turbidité où l effet de bonnes pratiques peut être observé. Dans le cadre d un SAGE, les propriétaires forestiers pourraient se voir impliqués dans une approche intégrée de gestion de ces espaces. L objectif est d observer l impact d une coupe rase sur l érosion et la turbidité modélisée en un point de captage fictif. La zone choisie couvre une surface de 40 ha. L hypothèse de coupe est modélisée par un changement de la capacité du couvert à protéger le sol de l érosion hydrique de deux classes de à (de forte à faible). 4 P a g e

25 Coupes multiples A plus grande échelle, l impact de ces coupes peut introduire une modification des sorties du modèle de plus grande ampleur. Parcelles de coupe Figure 9. épartition des coupes sur le BV Le parcellaire défini a une surface de 75 ha. Les zones de coupe ont été choisies sur des parties du BV qui possédaient la valeur la plus élevée en capacité du couvert afin d observer l effet des différentes formes de coupes sur un couvert «protecteur». La répartition géographique des parcelles se veut la plus réaliste possible bien que certaines coupes puissent se trouver en dehors du domaine forestier privé. Le changement d affectation des sols, modélisé par un changement de la capacité du couvert, induit, après croisement avec la sensibilité physique, une modification de la sensibilité totale. Les parcelles désignées par l appellation coupes rases ont subi une diminution de deux classes de leur valeur de capacité du couvert, de à (de forte à faible). Les parcelles désignées par l appellation bonnes pratiques ont subi une diminution d une classe de leur valeur de capacité du couvert, de à (de forte à moyenne). La sensibilité totale est obtenue par la même méthodologie que précédemment. Massif du Tanneron L objectif est là aussi de modéliser l impact d une modification du couvert, dans le cas d un incendie (cf..4..). Pour les gestionnaires du BV, il s agit de prendre en compte ces risques sur la qualité de la ressource afin de promouvoir les modes de gestion et d entretien des espèces forestiers qui limiterait la fréquence de l aléa incendie. 5 P a g e

26 Limites du BV Zone test, potentiellement affectée par un incendie Figure 0. Délimitation de la zone incendiée Figure. Zoom sur la zone incendiée en 007 La zone choisie, délimitée par le lac de Saint- Cassien à l ouest, l autoroute A8 au sud et les D8 et D 8 au nord-ouest, correspond au massif du Tanneron. Ce secteur présente un risque avéré d incendie, comme en témoigne aujourd hui les stigmates du feu de la forêt de Montauroux au sud de la zone (400 ha en juillet 007), ou l incendie du juillet 985 (500 ha). L importance de la zone visée (44 km² soit plus de 4000 ha) peut sembler exagérée. Néanmoins, à titre de comparaison, les incendies provoqués par la canicule de 00 sur le massif des Maures ont fait disparaitre quelques ha de forêt. La forte vulnérabilité de cette zone est principalement due à la présence de deux espèces. La zone test constitue en effet le plus vaste territoire de mimosa de France (00 ha, cultivés et sauvages), espèce classée fortement inflammable par l ONF. Les nombreuses plantations d eucalyptus augmentent également le potentiel incendiaire du secteur, l huile d eucalyptus, extrêmement inflammable, facilite la propagation des feux. Afin de rendre compte des effets d un incendie sur la zone. L hypothèse réalisée est celle d une disparition totale du couvert, impliquant également une facilité de départ des sédiments (sol et cendre provoquées par l incendie) pour le calcul de la turbidité. Une nouvelle classe de capacité du couvert est donc introduite et affectée à cette zone. 6 P a g e

27 Tableau. Valeur de pixel déterminant la capacité du couvert Capacité du couvert Valeur du pixel Incendie - Faible Moyenne Forte Une fois croisées avec la sensibilité physique, les valeurs de capacité du couvert donnent après reclassement une nouvelle classification pour la sensibilité totale. Ce recoupement donne trois nouvelles classes (désignées par le terme incendie+intensité de la sensibilité) «imposées» par chacune des classes de la carte de sensibilité physique. Tableau. eclassification des données relatives à la sensibilité totale en cas de coupes ou d'incendie Sensibilité totale ésultats du traitement (sensibilité physique - capacité du couvert) Valeur du pixel après reclassement Très faible Faible, Moyenne,, Forte, 4 Très forte 5 Incendie faible 9 6 Incendie moyen 9 7 Incendie fort P a g e

28 . ésultats.. Analyse de sensibilité de l ancien modèle L analyse de sensibilité permet de comparer les sorties du nouveau modèle de capacité du couvert par rapport à la précédente modélisation de cette même capacité du couvert. L opération réalisée sous ArcGis correspond à une soustraction de nouveau modèle à l ancien (calculatrice raster).... Tableau de comparaison pour les analyses de sensibilité Pour chacune des analyses de sensibilité effectuée, les valeurs possibles obtenues sont présentées dans le tableau ci-dessous. Sous SIG, chaque pixel de la cartographie prend une de ces 6 valeurs. Les 6 valeurs sont ensuite regroupées au sein des 5 classes décrivant le degré de variation entre les deux modèles. Ces codes sont repris tout au long de l analyse de sensibilité. Tableau 4. Comparaison de la sensibilité obtenue avec la sensibilité issue du modèle Classes des nouveaux modèles Valeur du pixel sous SIG Classes de l'ancien modèle Sur-estimation forte Sur-estimation faible ésultat identique Sous-estimation faible Sous-estimation forte Pas de données à l'intersection des deux modèles Lorsque le modèle sur-estime, cela signifie que le rôle du couvert a été sur-évalué par rapport à la capacité du couvert donnée par l ancien modèle. Et inversement dans le cas d une sous-estimation. 8 P a g e

29 ... Densité du couvert La sensibilité du modèle, en prenant uniquement en compte la densité du couvert sur le BV dans la capacité du couvert, est présentée ci-dessous. Figure. Carte de la sensibilité à la densité du peuplement Pour environ 77% de la surface du BV étudié, la seule prise en compte de la densité du couvert dans la capacité du couvert apporte des résultats identiques à ceux de l ancien modèle. Les surestimations ou sous-estimations sont globalement faibles et satisfaisantes. Ce premier résultat confirme qu une simplification du modèle serait acceptable. 9 P a g e

30 ... Densité du couvert et essence majoritaire La même démarche est adoptée pour l ajout de l essence majoritaire du peuplement à la densité. Figure. Carte de la sensibilité à la densité et l essence du peuplement Pour environ 48% de la surface du BV les résultats sont identiques à ceux fournis par le modèle initial. Comparativement à la carte précédente, la prise en compte des essences en plus de la densité sous-estime plus fortement la capacité du couvert (passage de à 5 % de cette surface) par rapport à l ancien modèle. De prime abord cette observation semble surprenante, étant donné que cette prise en compte des essences est sensée ajouter un poids supplémentaire aux zones protectrices. Cette contradiction peut s expliquer par l étape de croisement avec les valeurs de densité (cf...) qui fait «basculer» des pixels classés (en densité) en (en capacité du couvert considérée). Le retour de ces pixels en classe en bout de chaine de l ancien modèle étant le résultat des autres paramètres de terrains abandonnés. Constat intensifié par le nombre limité de classes (). 0 P a g e

31 ..4. Densité du couvert et essences précisées majoritaires La sensibilité du modèle lorsqu une reclassification des espèces est réalisée (classification en...) est présentée ci-dessous. Figure 4. Carte de la sensibilité à la densité et l essence reclassifiée du peuplement Pour environ la moitié de la surface du BV les résultats sont identiques à ceux fournis par le modèle initial. En réalisant une reclassification des essences, la sous-estimation est diminuée et la surestimation augmente. Ainsi en termes de zones sur-estimées, cette nouvelle classification donne une capacité du couvert qui se rapproche de la capacité du couvert qui intègre seulement le facteur densité. Cette dernière analyse de sensibilité plaide donc pour une profonde simplification du modèle de capacité du couvert. P a g e

32 ..5. Synthèse des résultats obtenus lors de l analyse de la sensibilité Les résultats obtenus dans les trois cas présentés ci-dessus sont résumés dans le tableau ci-dessous. Tableau 5. ésumé des résultats de l analyse de sensibilité Comparaison avec la capacité du couvert à protéger de l érosion hydrique Densité (%) Densité et essences (%) Densité et essences précisées (%) Sur-estimation forte 0, 0 0, Sur-estimation faible 9, 0, 9, ésultat identique 76,8 48, 5, Sous-estimation faible,9 5,4 8,5 Sous-estimation forte 0 0, 0 Lors de l analyse de sensibilité on note que le modèle ne prenant en compte que la densité du couvert est le plus fidèle à l ancien modèle. Par ailleurs, la précision des essences n apporte pas de changement notable par rapport à la classification des essences utilisée par le précédent modèle. Suite à des entretiens avec Yves Le Bissonnais (Directeur de recherche à l INA) et Freddy ey (Chargé de recherche à l ISTEA), respectivement chercheur expert en modélisation de l érosion et spécialiste du rôle de protection des couverts végétaux, les conclusions de l analyse de sensibilité se sont vu validées. Ils ont confirmé les qualités attendues, à savoir le caractère robuste et reproductible de la méthode. P a g e

33 .. Proposition d une nouvelle modélisation de la sensibilité totale Compte tenu des résultats obtenus dans l analyse de sensibilité, un nouveau modèle de la sensibilité totale peut être proposé en ne prenant en compte pour la capacité du couvert que la densité ou la densité et les essences du couvert.... Modélisation de la sensibilité totale, en considérant le paramètre densité Figure 5. Carte de la sensibilité totale du BV à l érosion hydrique à partir du facteur densité P a g e

34 ... Modélisation de la sensibilité totale, en considérant les paramètres densité et essences Les résultats de la modélisation de la sensibilité des sols à l érosion hydrique, en considérant les facteurs densité et essence, sont présentés ci-dessous. Figure 6. Carte de la sensibilité totale du bassin versant à l érosion hydrique à partir des facteurs densité et essence... Synthèse des résultats obtenus lors de la modélisation Un résumé de la sensibilité totale avec le nouveau modèle est présenté dans le tableau ci-contre. Tableau 6. Pourcentage des surfaces du BV dont la sensibilité à l érosion est de très faible à très forte Densité seule (%) Densité et essences (%) Ancien modèle (%) Très faible 9,,6 Faible 44,8 8, 40 Moyenne,0 4, Forte 9,9,0 0 Très forte,,0 4 On note que les valeurs des deux nouveaux modèles sont sensiblement proches entre elles et avec l ancien modèle. Il faut néanmoins être prudent avec ces données finales et notamment avec le modèle intégrant les essences. Bien que les valeurs soient plus proches de celles de l ancien modèle, l analyse de 4 P a g e

35 sensibilité a montré que la capacité du couvert avec intégration des essences sous-estime majoritairement la capacité du couvert de l ancien modèle (en termes de répartition géographique des zones). Les résultats montrent que la prise en compte de la densité seule est suffisante pour le nouveau modèle de la sensibilité totale. Ces données étant robustes, elles permettent de créer une modélisation reproductible et surtout plus simple que dans la précédente méthodologie (utilisation des relevés IFN, sans données terrain). 5 P a g e

36 .. Modélisation de la turbidité En utilisant la méthode de la pondération de l accumulation du flux (cf...) par la sensibilité totale présentée précédemment on obtient une carte du réseau hydrographique du BV qui grossit logiquement de l amont vers l aval. Figure 7. Carte de la turbidité du BV Les propriétaires forestiers n ont pas pour obligation de gérer leurs parcelles selon les modes de gestion définies par exemple au sein des forêts domaniales. L exploitation privée peut néanmoins se faire en intégrant de bonnes pratiques qui permettent de conserver les bienfaits d un couvert sur l érosion des sols et le contrôle de la turbidité. Cette «carte témoin» servira de comparaison en relatif pour les différents scenarii ; premièrement en faisant l hypothèse qu un certain nombre de parcelles forestières du BV venaient à être exploitées, puis dans le cas d un incendie. Quelles seraient alors les conséquences sur l érosion de ces zones et en quoi la turbidité se trouverait modifiée? 6 P a g e

37 .4. Senarii.4.. Coupes rases aux sources de la Siagne La nouvelle carte de sensibilité totale (non représentée ici) obtenue à partir de la carte de capacité du couvert (ci-contre) permet d obtenir une nouvelle estimation de la contribution de ces zones à la turbidité sur ce segment amont de la Siagne et au niveau du point de captage fictif. Figure 8. Nouvelle capacité du couvert après coupe rase La différence observée équivaut à 58 ha supplémentaires érodés, soit 84% de la surface de coupe. L incidence de la coupe sur la turbidité à l exutoire de ces parcelles est donc très nettement supérieure à la surface exploitée (40 ha). Ce premier scenarii indique l incidence d une coupe rase sur un petit secteur..4.. Coupes multiples dans le BV Dans le cas d une exploitation forestière mal gérée à plus grande échelle, qu en est-il de l incidence d une coupe multiple, coupes rases, sur la sensibilité totale et sur la turbidité modélisée (relativement aux sorties de modèle déjà présentées)? Il est alors intéressant d observer comparativement l effet sur la représentation de la turbidité d une coupe réalisée suivant les bonnes pratiques de gestion (coupes BP). Les cartes ci-dessous illustrent, selon les deux modes de gestion, l impact sur la sensibilité totale. Figure 9. Cartes de la sensibilité totale suite à des coupes rases avec et sans bonnes pratiques de gestion 7 P a g e

38 Tableau 7. Variation de la sensibilité totale pour des scenarii de coupes rases avec ou sans bonne gestion Coupes rases Coupes BP Variation (BP-rases) Classes de sensibilités Surface (km²) atio Surface (km²) atio % ha Très fiable 59 6% 59 6% 0% Faible 59 4% 7 46% 8% Moyenne 97 6% 9 5% - 6% Forte 4 % 7 0% - % Très Forte % % 0% -5 Total 69 00% 69 00% On note que la modélisation d une gestion forestière par de bonnes pratiques permet de «regagner» (variation de la classe Faible sensibilité) une surface de ha correspondant en termes d ordre de grandeur à la surface de coupe. La modélisation de la turbidité confirme ce résultat. La variation de la surface potentiellement contributive à la turbidité diminue de 7 ha lorsque que l on passe des coupes rases à une gestion plus raisonnée. En effet, la conséquence des coupes rases est deux fois supérieure à la surface même des parcelles exploitées. Tableau 8. Variation de la turbidité Scénarii coupes rases et coupes avec de bonnes pratiques de gestion Modes de gestions Surface contributives à la turbidité (km²) Variations (ha) Effet % Témoin Coupes rases Bonnes pratiques (par rapport à la surface de coupe) Témoin Coupes rases % Bonnes pratiques % Un zoom sur une zone des gorges de la Siagne, où une station de pompage est également localisée, (carte ci-dessous) permet de visualiser le changement de classe de turbidité provoqué par une coupe rase. Il faut rappeler que cette modélisation qualitative est une image à un certain instant de la contribution potentielle des zones amont, elle n intègre pas par exemple les variations temporelles dues aux précipitations. Néanmoins, en relatif, ces résultats permettent bien d appréhender les effets de certaines pratiques de gestion forestières à l échelle d un BV. 8 P a g e

39 Figure 0. Carte de la modélisation de la turbidité en surface contributive équivalente au niveau de la maison du SIIVU de la Haute Siagne dans le cas de coupes rases. Sur cette carte la Siagne s écoute du nord-ouest au sud-est Figure. Carte de la modélisation de la turbidité en surface contributive équivalente au niveau de la maison du SIIVU de la Haute Siagne dans le cas de bonnes pratiques après coupes rases. Sur cette carte la Siagne s écoute du nord-ouest au sud-est 9 P a g e

40 .4.. Incendie L augmentation de turbidité provoquée par l incendie fait passer la turbidité sur la partie aval de la zone dans la dernière classe de surface jamais atteinte comme le montre la carte ci-dessous. On peut également observer la ramification du réseau au niveau de la zone de l incendie, illustrant la turbidité potentielle qui surviendrait sur ces vallons. Figure. Carte de la turbidité Scénario incendie Tableau 9. Variation de la turbidité - Scénario incendie Turbidité Sensibilité totale (turbidité générale) Surface équivalente contributrice à l'exutoire du BV (km²) 846 Ha Variation de la surface équivalente contributrice % de la surface du BV Effet de l'incendie (% de la surface incendiée) Scenario incendie % 58% L augmentation de la surface équivalente contributrice correspond dans le cas de l incendie à plus de 5 fois la surface de la zone incendiée. A l échelle du BV cela correspond à une augmentation de moitié de sa surface. La modélisation de la turbidité, à partir d un traitement SIG facilement reproductible, présente un intérêt pour la visualisation du rôle de la forêt sur ce paramètre. L approche qualitative permet quant à elle d effectuer un certain nombre de comparaisons, néanmoins étayés de quelques chiffres, qui illustrent l impact positif des pratiques de gestion forestières sur la qualité de l eau. 0 P a g e

41 4. Discussion 4.. Limites Les principales limites de notre étude tiennent aux limites inhérentes à toute entreprise de modélisation. Par définition l objectif est d introduire des simplifications des processus naturels en établissant des relations (plus ou moins empiriques) qui expliquent dans notre cas, les causes et les effets de l érosion et de la turbidité. Une partie importante de l étude s est portée sur l analyse de la sensibilité du modèle de la sensibilité totale du BV à l érosion hydrique, qui a par ailleurs permis de confirmer qu une simplification était acceptable. Cependant l absence d étape de validation du modèle peut être relevée. L approche qualitative adoptée explique en grande partie cet écart au déroulement classique d une modélisation. Par ailleurs, destiné à communiquer sur les effets potentiels des pratiques de gestion forestière, le modèle se positionne principalement sur le volet compréhension des processus qui contribuent à mettre en avant le rôle bénéfique de la forêt sur la limitation de l érosion hydrique des sols. Cette finalité peut également justifier l absence d étape de validation du modèle. De plus, la portée prédictive des résultats rendait impossible, dans le temps imparti, toute validation par des données terrain, d autant plus à l échelle d un BV de 50 km². La nouvelle modélisation de la sensibilité totale reprend le mode de représentation du précédent rapport. Cette sortie cartographique, au-delà de son intérêt pour la communication, compile de manière assez simple les paramètres qui expliquent la sensibilité d une zone à l érosion et sur lesquels la bibliographie et les avis d experts reçus s accordent à valider la pertinence. Concernant la modélisation de la turbidité, la représentation par surfaces équivalentes contributrices a été choisie afin de ne pas perdre de vue l information réellement traitée qui correspond à l accumulation des flux (surface représentée par l accumulation des pixels amonts). La production d une information qui correspondrait à une quantité de matière en suspension serait réalisable sous SIG. Il faudrait pour cela connaitre la quantité de sédiments mobilisable par l érosion hydrique sur une surface de 65 m² (pixel de 5x5m), or cette donnée est difficilement accessible. En outre, la conservation de matière le long du réseau hydrographique est un processus dont la modélisation s avérerait extrêmement complexe (notamment la prise en compte des zones de redéposition des sédiments lors de leur trajet). Quant aux résultats des scenarii mis en avant dans le rapport, ils renvoient principalement à des rapports entre les différentes pratiques de gestion forestières. A ce titre, les écarts notés tiennent au paramétrage du modèle et peuvent être discutés. 4.. Perspectives Le modèle de la sensibilité totale et de la turbidité est destiné à être utilisé sur d autres BV. Cette transposabilté, du modèle a guidé la méthodologie de cette étude. Ainsi, l accès relativement aisé aux principales entrées du modèle (MNT, relevés IFN) permet d adapter la méthodologie à d autres espaces forestiers qui fournissent eux aussi divers services écosystèmiques aux milieux. P a g e