Séminaire modélisation des hydrosystèmes 22 et 23 avril MINES ParisTech APR VMC 2006

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1 Séminaire modélisation des hydrosystèmes APR VMC 2006

2 Schéma méthodologique simplifié Scénarios climatiques 2020 I 2040 Modélisation des hydrosystèmes Impact sur la ressource Impact en sur eau la ressource en eau Scénarios de demande en eau

3 La zone d étude Alluvions quaternaires Sables et argiles pliocènes Formations carbonatées Socle granitique et schisteux Département des Pyrénées Orientales

4 Modélisation hydrologique > Débits mensuels TEMPO (BRGM ; Pinault et al, 2004) : Transformation du signal (journalier) GR2M (CEMAGREF) Moulehi et al. (2006) : modèle à 2 réservoirs (mensuel) Pluie ETP Pluie efficace Modèle de transfert Débits naturels Modèle à 3 réservoirs VENSIM (Fleury, 2005) (journalier)

5 Modélisation hydrologique (Calage) > Débits moyens mensuel s Incertitude liée à la modélisation Le Tech, Reynes - Résultat de modélisation Tempo 3j - comparaison des cumuls de débits à ceux observés Tech_Rey_nat Modèle Tempo 3j non param 4500 Cumuls de débits (m3/s) /03/ /10/ /04/ /11/ /05/ /12/ /06/ /01/ /08/ /02/20 05 Date 60% data «moyt fiable» (B Hydro)

6 Modélisation hydrologique (Calage) > Année hydrologique > étiage

7 Modélisation hydrologique (Validation) > (débits observés non natural isés) Cumul de débits observés du Tech, à la station Reynes Vcumul Tech_Reynes Nash RVE RMSE Coef Corr Débit cumulé (m3/s) /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/2004 Date

8 La demande en eau potable (actuelle et future) > Modèle eau potable: Facteurs de changement Démographie Comportement Rendement réseau Demande en eau potable BRLI (I. Terrasson; S. Chazot) Actuel: 55 Mm3 prélevés (Moy ) 70% dans Plioquaternaire 15% en rivière 10% en nappe alluviale dans les BV 5% autres aquifères (socle; calcaires)

9 La demande en eau potable future (prospective) > Facteurs de changement et évolution (2 ateliers) :

10 La demande en eau potable future (prospective) > 3 scénarios de demande en eau future (2030) : «Développement anarchique et perte de vitesse du territoire» Pop ( hab) ; tourisme (type costa brava) ; rendement ; gaspillage (5%) +14 Mm3 «Dynamisme territorial durable» Pop (éq.) (+140 M hab) ; tourisme (éq.) ; rendement ; économie (10%) -5 Mm3 «Tendanciel timide» Pop ( hab) ; tourisme (dés éq.) ; rendement ; économie (5%) +5 Mm3 Demande en eau 2030: [-9% ; +25%] Incertitudes: sensibilité modèle / scénarios - Population - rendement - économie / gaspillage - tourisme

11 La demande en eau agricole (actuelle et future) > Modèle simple : Besoin théorique: méthode coef ficients culturaux j max [0, (Kc(i, j) x ETP(k, j) - Prélèvements nets: P(k, j)) - RU(j -1)] Prél. net total sur zone étude: 86 Mm3 BRLI (I. Terrasson; S. Chazot)

12 La demande en eau agricole (actuelle et future) > Modèle eau agricole: qfc (l/s) Têt aval Vinça Pbruts Pnets Retours janv févr mars avr mai juin juil août sept oct nov déc

13 Agricultural water demand (future - socio-eco driven) 4 scénarios «La Bussière» (Poux, 2006) à l échelle du territoire

14 Le choix de scénarios 100% Perçu comme probable (en %) 80% 60% 40% 20% S2: agri duale S1: agri ultra-compétitive S4: agriculture HPE S3: sud intense l Europe des r égions 0% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Perçu comme souhaitable (en %) Annuel: -20% < -6% < 13% Annuel: -32% < 4% < 46% Mensuel: [-100% ; +3199%] Mensuel: [-3769% ; +236%]

15 Impacts de l évolution de la demande en eau Prél. agricoles >> Prél. AEP (été) Prél. annuel AEP = 5% (prél total zone étude ) Prél. annuel agri = 13% (prél total zone étude ) Sc AEP max: +25% Sc Agri max +3% baisse maximale du débit d étiage < 2% Incertitudes scénarios demande en eau > modèles hydro, mais impact f (prélèvements)

16 Impacts de l évolution de la demande en eau Impacts surtout en basses eaux (i nfluence agricul ture + tourisme) Baisse du débit moy mensuel décénal sec de 3% Baisse du QMNA5 de 7%

17 Conclusions 1. Nécessaire d analyser la significativité des impacts futurs (statistique et qualité de modélisation) au regard des incertitudes des scénarios (problème complexe) 2. Indépendance des scénarios construits vis-à-vis du climat (détermination de l effet du climat sur la demande en eau via les modèles) 3. Acteurs du territoire adhèrent à la démarche de prospective, mais pas facile d imaginer des scénarios fortement contrastés 4. Sur quels indicateurs climatiques doit-on (peut-on) faire de la prospective avec les agriculteurs? 5. Impact du CC / impact socio-éco = f (prél. bassins) 6. Points-clé pour l analyse: (choix indicateurs; relations nappe-rivière; allocation des ressources; évolution des sources de prélèvement; évolution des surfaces et des types de culture?)

18 Contact: fr APR VMC 2006 Séminaire modélisation des hydrosystèmes

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