Évaluation de l'impact du changement climatique sur les débits d'étiage vu à travers un modèle pluie-débit.

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Évaluation de l’impact du changement climatique sur les

débits d’étiage vu à travers un modèle pluie-débit.

- [.]turquois Laëtitia

To cite this version:

- [.]turquois Laëtitia. Évaluation de l’impact du changement climatique sur les débits d’étiage vu à travers un modèle pluie-débit.. Sciences de l’environnement. 2012. �hal-02597483�

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IRSTEA (Ex-Cemagref) Centre d'Aix-en-Provence 3275 Route de Cézanne CS 40061

13182 Aix-en-Provence Cedex 5

Evaluation de l’impact du changement climatique sur les

débits d’étiage vu à travers un modèle pluie-débit

Maître de stage :

Mme FOLTON Ingénieur d’étude du 02 avril au 30 septembre 2012

Etudiant :

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RESUME ET MOTS CLES :... 4

ABSTRACT AND KEY WORDS : ... 4

REMERCIEMENTS ... 4

PRESENTATION DE L’ENTREPRISE ... 5

PREAMBULE... 5

INTRODUCTION ... 6

1. CONTEXTE ... 7

1.1. OBJECTIF D’UNE ETUDE DE L’IMPACT DU CHANGEMENT CLIMATIQUE SUR LES DEBITS ... 7

1.2. OBJECTIF DU STAGE ... 8

1.3. ETUDE BIBLIOGRAPHIQUE ... 8

1.3.1. QUE PREDISENT LES MODELES CLIMATIQUES ? ... 8

1.3.2. QUE PREDISENT LES ETUDES DE L’IMPACT DU CHANGEMENT CLIMATIQUE SUR LE REGIME HYDROLOGIQUE ? 10 1.3.3. LES PROJETS ENCOURS ... 12

1.3.4. SYNTHESE ... 13

2. MODELES CLIMATIQUES ET SCENARIOS ASSOCIES ... 14

2.1. MODELE CLIMATIQUE ... 14

2.2. SCENARIOS D’EMISSION DE GAZ A EFFET DE SERRE (GES) ... 15

2.3. MODELE DE DESCENTE D’ECHELLE OU DE DESAGREGATION [] ... 16

3. DONNEES ISSUES DES MODELES CLIMATIQUES ... 17

3.1. DONNEES A DISPOSITION ... 17

3.2. PERIODE DE REFERENCE ... 18

3.2.1. VALIDATION SPATIALE ... 18

3.2.2. VALIDATION DES PLUIES ANNUELLES DE BASSIN ... 20

3.3. TEMPS FUTUR ... 21 3.3.1. TEMPERATURE ... 21 3.3.2. PRECIPITATIONS ... 24 3.3.3. NEIGE ... 30 3.3.4. ETP ... 32 4. MODELISATION HYDROLOGIQUE ... 35 4.1. PRESENTATION DU MODELE :GR2M[] ... 35 4.2. STATISTIQUES OBSERVEES ... 38 4.2.1. CONTEXTE ... 38

4.2.2. DEFINITION DU DEBIT DE REFERENCE ... 38

4.2.3. UTILISATIONS CONCRETES DU DEBIT DE REFERENCE ... 38

4.2.4. DEFINITION DU MODULE ... 39

4.2.5. CALCUL DU QMNA5 ... 39

(4)

4.4. COMPARAISON AUX ETUDES EXISTANTES ... 54

5. CONCLUSION ... 56

6. ANALYSE CRITIQUE ... 57

7. GLOSSAIRE ... 58

8. ANNEXES ... 59

8.1. VARIABLES CLIMATIQUES DE LA PERIODE DE REFERENCE ... 59

8.1.1. TEMPERATURE ... 59

8.1.2. PRECIPITATIONS ... 59

8.1.3. NEIGE ... 60

8.2. EVOLUTION DES VARIABLES CLIMATIQUES POUR ARPEGE A1B ... 60

8.2.3. NEIGE ... 61

8.3. EVOLUTION DES VARIABLES CLIMATIQUES POUR ARPEGE B1 ... 61

8.3.3. NEIGE ... 62

8.4. ANALYSE DES DEBITS ... 62

8.4.1. CARTE DES DEBITS QMNA5 ET QA A1B ... 62

8.4.2. CARTE DES DEBITS QMNA5 ET QA B1 ... 63

8.4.3. ECART RELATIF DES QMNA5 ET QA ... 64

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Résumé et Mots clés :

Nous avons mené une étude d’impact du changement climatique sur les débits d’étiage à travers un modèle pluie-débit, mensuel, régionalisé en tout point du réseau hydrographique du territoire français.

Pour cela, nous avons utilisé les scénarios du changement climatique mis à disposition par le GIEC (Groupe d’experts Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat) et désagrégés par le CERFACS (Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique).

En réponse au changement climatique, la ressource en eau devrait s’amoindrir, pour conduire à une diminution significative et généralisée des débits d’étiage et des débits annuels. Ces résultats sont cohérents avec ceux des études existantes.

Mots clés : hydrologie, changement climatique, modèle pluie-débit, étude d’impact, modèle régionalisé, débit d’étiage

Abstract and Key words :

Title : Assessment of the impact of climate change on the low flow through rainfall-runoff model.

We realized an impact assessment of climate change on low flow through a rainfall-runoff model, monthly and regionalized anywhere in the drainage network into French territory.

We used scenarios of climate change provided by the IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) and disaggregated by the Cerfacs.

In reply to climate change, water resource should lessen, to lead to a significant and generalized decrease of low flows and annual flows. These results are coherent with those of existing studies. Key words : hydrology, climate change, rainfall-runoff model, impact assessment, régionalized model, low flow.

Remerciements

Tout d’abord, je tiens à remercier M. Patrick ARNAUD, Ingénieur chercheur et Docteur en Hydrologie au Cemagref d’Aix, de m’avoir accueillie au sein de son laboratoire.

Je remercie Mme Nathalie FOLTON, Ingénieur d’étude, de m’avoir encadrée durant ce stage, et conseillée tout au long de l’étude.

Je tiens également à remercier toute l’équipe Hydrologie RHAX du Cemagref d’Aix, pour leur accueil, leur amabilité et leur aide.

Ensuite, je tiens à remercier l’ensemble du personnel du Cemagref, stagiaires et autres qui par leur sympathie et leur bonne humeur ont rendu cette période de stage joviale.

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Présentation de l’entreprise

IRSTEA (Institut national de Recherche en Sciences et Technologies pour l’Environnement et l’Agriculture) est la nouvelle appellation du CEMAGREF, créé en 1981. C’est un institut de recherche opérationnelle sur des enjeux identifiés ou émergents liés au développement durable.

Ses travaux portent sur des systèmes environnementaux dans la perspective de la gestion durable des eaux et des territoires. Il crée des méthodes et des innovations technologiques pour l’aide à la décision et à la gestion des milieux naturels et des systèmes de production associés.

Les thématiques de recherche sont les suivantes :

 la gestion de l’eau et des services publics associés,  les risques liés à l’eau,

 les technologies et procédés de l’eau et des déchets,  la qualité des systèmes écologiques aquatiques,  les systèmes écologiques terrestres,

 l’agriculture multifonctionnelle et les nouvelles ruralités,  les technologies pour des systèmes agricoles durables,

 les méthodes pour la recherche sur les systèmes environnementaux,  les technologies et procédés physiques pour la sûreté des aliments.

IRSTEA emploie environ 1350 personnes, dont 900 permanents (50% chercheurs et ingénieurs), 200 doctorants, 40 post doctorants et 250 stagiaires. Ils sont repartis en 28 unités de recherche sur 10 sites principaux.

Le groupement d’Aix en Provence est implanté au Tholonet, à 6 kms d’Aix.

Il accueille environ 80 agents permanents et une soixantaine de thésards et stagiaires. Les travaux sont conduits au sein de 5 unités :

 L’unité « hydrobiologie » (HYAX) : recherches sur les hydrosystèmes d’eau courante et lacustre, conception de méthodes et d’outils pour évaluer leur état écologique.

 L’unité « Ecosystèmes méditerranéens et risques » (EMAX) : gestion et aménagement des espaces naturels méditerranéens soumis à une forte pression urbaine et au risque de feu de forêt.

 Le laboratoire d’Essais et de Recherche des Matériels d’Irrigation (LERMI) : essais de matériels d’irrigation, recherches sur leur fonctionnement.

 L’unité « Ouvrages hydrauliques » (OHAX) qui travaille sur la mise au point de méthodologies et de modèles pour le diagnostic et l’analyse des risques liés aux barrages et aux digues.  L’unité « hydrologie » (RHAX), elle s’intéresse à la connaissance de la ressource en eau et à la

pré-détermination et la prévision des débits de crue.

Préambule

L’évolution du climat est un fait incontestable, il convient alors de s’interroger sur les impacts économiques, écologiques et sociaux de ce changement. Nous nous intéressons ici, plus particulièrement à l’impact sur la ressource en eau. Ces ressources sont nécessaires à la vie aquatique, à la production d’eau potable, à la production industrielle, à la production d’électricité, à

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l’agriculture,… . Cependant, ces besoins ne sont pas toujours concordants et peuvent aboutir à des conflits autour du partage de l’eau.

Il apparaît donc impératif de se munir d’outils permettant de diagnostiquer l’état de la ressource en eau et d’en estimer une prévision sous les conditions du changement climatique. Nous espérons par ce travail contribuer à l’élaboration d’un tel outil.

Les interrogations sont multiples :

 Les ressources en eau resteront-elles suffisantes dans 40 ans pour alimenter les barrages ?  Le Bassin parisien et celui de la Bretagne continueront-t-ils à soutenir les étiages ? Quel sera

le devenir du bassin méditerranéen ?

 Les débits estivaux seront-ils suffisants pour assurer le refroidissement des centrales nucléaires et soutenir l’irrigation ?

 Devrons-nous entamer notre reconversion agricole ?

Introduction

La bibliographie sur ce sujet révèle une littérature conséquente. Plusieurs études d’impact du changement climatique ont été menées sur l’évolution des débits d’étiage sur les grandes rivières françaises, européennes, nord américaines et pour la plupart sur un seul et grand bassin versant (bassin versant de la Meuse [1], du Rhin [2], de la Somme [3], de la Seine [3], de l’Elbe [4], et sur la ressource en eau en Californie [5], etc.…). Nous comprenons aisément l’intérêt de telles études puisqu’elles portent sur des bassins versants dont les enjeux socio-économiques sont forts. Pour autant, il semble intéressant de réaliser une étude d’impact sur l’ensemble du territoire français. A ce jour, seuls quelques projets et travaux ont été réalisés face à la complexité du travail.

Aussi dans le cadre de ce travail, nous souhaitons mener une étude impact sur l’ensemble du territoire français à l’aide d’un modèle hydrologique conceptuel, régionalisé. Au préalable, nous nous attacherons à définir les étapes d’une étude d’impact du changement climatique sur les débits, avant d’exposer le sujet du stage et l’état de l’art.

Les parties deux et trois fournissent les bases théoriques pour la compréhension des modèles climatiques et les scénarios de gaz à effet de serre associés, puis détaillent l’analyse des variables climatiques simulées (température, précipitations, …), servant d’informations d’entrée au modèle hydrologique.

Ensuite, et après avoir détailler le modèle hydrologique nous présentons les résultats obtenus sur l’évolution des débits des rivières en tout point du réseau hydrographique français. C’est à ce titre que l’étude est novatrice puisque le modèle hydrologique utilisé permet de travailler sur des points non jaugés, grâce à la régionalisation de ses paramètres.

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1. Contexte

1.1. Objectif d’une étude de l’impact du changement climatique sur les

débits

L’objectif est de modéliser l’impact du changement climatique sur les débits d’étiage. Le principe de ce type d’étude se déroule traditionnellement en trois étapes. (Figure 1)

La première étape consiste à produire des variables climatiques : température, précipitations liquides et solides (neige), évapotranspiration potentielle à partir de modèles climatiques régionalisés à grandes échelles (maille de 250 km de côté) ou à partir de modèles de plus faible résolution (50 km) en fonction de plusieurs scénarios d’émission de gaz à effet de serre, à l’échelle du globe, pour le XXI siècle.

La seconde étape consiste à régionaliser ces variables, à l’aide de méthode de désagrégation ou de descente d’échelle (zoom sur une maille de 8 km) afin de réaliser une étude d’impact.

Ensuite, ces variables sont intégrées dans un modèle hydrologique, afin d’obtenir un débit, lequel est, dans le cadre de notre étude, communiqué en tout point du réseau hydrographique français.

En ce qui concerne, l’estimation de l’incertitude sur les débits simulés la méthodologie est souvent identique, l’idée est de multiplier les scénarios climatiques, les méthodes de désagrégation et/ou les modélisations hydrologiques de différents types (globale, semi distribuée, distribuée).

Figure 1 : Synoptique d’une étude d’impact [3] Scénarios d’émission

Gaz à effet de serre (GES) Modèle climatique Méthode de descente d’échelle _ Climat régional Modèle hydrologique 1ère étape 2ième étape 3ième étape

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1.2. Objectif du stage

Le stage proposé par IRSTEA (Institut national de Recherche en Sciences et Technologies pour l’Environnement et l’Agriculture) consiste à tester un modèle hydrologique sous changement climatique. C'est-à-dire à calculer différentes variables d’étiages à l’aide du modèle hydrologique et ce sous des scénarios de changement climatique, afin d’estimer une tendance ou un impact hydrologique majeur sur les écoulements d’étiage des bassins versants français. Le modèle utilisé est le modèle mensuel pluie-débit Gr2M (2 paramètres mensuels).

Notre étude prend en considération deux modèles climatiques, associé à différents scénarios ; le modèle ARPEGE associé à trois scénarios d’émission de gaz à effet de serre (a1b/a2 et b1) et le modèle CNRM CM3 associé au scénario a1b (considéré comme un scénario médian). Cf. §2.1

Aussi, seule la variabilité liée à la mise en œuvre de plusieurs canevas modèle climatique/scénario GES est prise en compte. Contrairement aux principales études, la variabilité liée à la mise en œuvre de plusieurs modèles hydrologiques et méthodes de descente d’échelle n’est ici pas considérée. L’objectif étant de tester le modèle hydrologique utilisé par IRSTEA – Aix en provence. Cependant, plusieurs études précisent que les débits d’étiage sont peu sensibles aux méthodes de descente d’échelle mais présentent en premier lieu à une variabilité liée aux modèles climatiques et aux scénarios d’émission de gaz à effet de serre. L’influence des méthodes de descente d’échelle et des modèles hydrologiques étant moindre. [6]

IRSTEA souhaite donc, à travers ce stage, juger du caractère opportun de l’utilisation d’un modèle conceptuel global et mensuel (Gr2M), sous changement climatique. Ce modèle est aujourd’hui utilisé pour la détermination des débits de référence dans le cadre réglementaire de la gestion de l’eau (QMNA5, débit moyen mensuel). Il a été validé sur plus de 900 bassins versants français [7].

Ce travail n’a pas pour vocation de fournir des solutions mais uniquement d’estimer une prévision de la ressource en eau, voire de développer un outil d’aide à la décision afin de sensibiliser à terme les décideurs politiques et d’anticiper les politiques environnementales.

1.3. Etude bibliographique

1.3.1. Que prédisent les modèles climatiques ?

Il nous a semblé intéressant de s’interroger sur les projections des modèles climatiques à l’échelle mondiale.

Les conclusions du GIEC (Groupe d’experts Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat) dans son rapport AR4 [8] (4ième Assessment Report) anticipe un réchauffement maximal sur les terres émergées et dans la plupart des régions des hautes latitudes de l’hémisphère Nord et un réchauffement minimal au-dessus de l’océan Austral et d’une partie de l’Atlantique Nord (Carte 1).

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Carte 1 : Evolution projetée de la température en surface pour la fin du XXI è siècle (2090-2099) par rapport à la période 1980-1999, selon les projections moyennes obtenues avec plusieurs modèles de la circulation générale couplés

atmosphère-océan pour le scénario a1b.[8]

Le volume des précipitations obtenues par les projections augmentera très probablement aux latitudes élevées, alors qu’il diminuera dans la plupart des régions continentales subtropicales (d’environ 20% en 2100 selon le scénario a1b). Carte 2

Carte 2 : Variations relatives du régime des précipitations (%) pour la période 2090-2099 par rapport à la période 1980-1999. Les valeurs indiquées sont des moyennes tirées de plusieurs modèles, obtenues à partir du scénario a1b pour des périodes allant de décembre à février (à gauche) et de juin à août (à droite). Les zones en blanc correspondent aux régions où moins de 66% des modèles concordent sur le sens de la variation et les zones en pointillé à celles où plus de 90% des modèles concordent sur celui-ci.[8]

D’importantes incertitudes existent sur les changements du cycle hydrologique dans le climat futur, même dans les scénarios les plus récents. Ces incertitudes sont néanmoins très variables selon les zones géographiques. L’Europe est une zone où les modèles s’accordent relativement bien, avec une augmentation des précipitations au nord et une diminution au sud du continent. Cependant, la limite est variable selon les saisons (plus au nord en été et plus au sud en hiver). La France se situant dans la zone de changement de signe, les incertitudes y sont fortes. Les impacts les plus importants risquent d’avoir lieu en été avec une importante diminution des précipitations sur le sud de l’Europe, France incluse, une forte diminution du ruissellement ainsi qu’un assèchement des sols. Ceci n’exclut pas une augmentation d’intensité des évènements extrêmes, en hiver notamment. [9]

Pour l’Europe en particulier, les tendances pour les eaux de surface sont les suivantes [8] :

 Le changement climatique devrait accroître les différences régionales sur les ressources. Les impacts négatifs incluront un risque accru de crue éclair.

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 Les zones montagneuses verront un retrait des surfaces glacières, une couverture neigeuse réduite.

 Dans la partie sud de l’Europe, on assistera à un accroissement des pics de température et des sécheresses, et à une disponibilité plus faible de la ressource et un potentiel hydroélectrique réduit.

1.3.2. Que prédisent les études de l’impact du changement climatique sur le

régime hydrologique ?

Considérant, les forts enjeux liés aux conséquences du changement climatique, les études d’impact sur le régime hydrologique sont nombreuses. Il ne s’agit pas ici de faire un état des lieux exhaustif, mais simplement de rapporter les conclusions des principales études Internationales et Françaises. Par ailleurs, dans le cadre de notre travail, figeant l’utilisation d’un seul modèle hydrologique, les différents outils utilisés dans les travaux ci-dessous seront brièvement discutés.

Les études portent généralement sur des grands bassins versants ou les enjeux agricoles, hydroélectriques voire géopolitiques sont cruciaux. Les résultats mettent en évidence les projections suivantes :

 Des apports annuels en eau en baisse.

 Une sévérité accrue des étiages (en termes d’intensité et de durée) en réponse à des températures plus élevées.

 Un signal moins évident pour les crues.

 Un décalage du pic de débit du printemps à la fin de l’hiver sur les bassins nivaux.

Il est évident que ces modifications auront également un impact sur la qualité des eaux de surface conduisant à la dégradation des propriétés physico chimiques.

Le projet RExHyss [3] a pour objectif d’évaluer les impacts du changement climatique sur deux grands bassins versants celui de la Seine et de la Somme, le second objectif est d’estimer les conséquences des impacts sur le système socio économique pour sensibiliser en bout de chaîne les acteurs de l’aménagement du territoire et les gestionnaires de la ressource en eau. Les tendances obtenues montrent des diminutions de l’ordre de 40% à plus de 50% sur les débits d’étiage de la Seine et de la Somme, en fin de siècle. Les conclusions notent un assèchement généralisé des bassins versants de la Seine et de la Somme, avec une baisse des nappes phréatiques et des débits en moyenne annuelle. Cette baisse en robuste au regard des incertitudes associées.

Des stratégies d’adaptation coordonnée doivent être mises en place face à l’évolution climatique projetée par les modèles, c’est l’objectif du projet AMICE[6] qui a travaillé sur le fleuve transnational de la Meuse. Ce projet propose également de définir la sensibilité des débits d’étiage notamment aux différentes composantes (scénarios GES, méthodes de descente d’échelle). Il apparaît que le débit d’étiage (QMNA5) pourrait diminuer de moitié à la frontière franco belge pour la fin du siècle par rapport à la période de référence 1971-2000. Par ailleurs, cette étude tend à montrer que les tendances climatiques sont peu sensibles à la méthode de descente d’échelle spatiale et dépendent davantage du scénario d’émission ayant été utilisé.

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sur le bassin : l’hydroélectricité et l’irrigation. Le projet a mis en place deux modèles hydrologiques Gr4J et CEQUEAU. L’augmentation moyenne de 2°C en été induit une diminution marquée des débits estivaux (sur les valeurs saisonnières et sur les extrêmes) et un allongement des évènements sous le seuil actuel de référence QMNA5. Par ailleurs, les résultats sur l’Ariège à Foix suggèrent une diminution de la production électrique, conséquence d’apports annuels réduits, ainsi qu’une augmentation des lâchures estivales pour assurer le soutien d’étiage. Les ordres de grandeur varient selon le scénario envisagé.

De l’autre côté de l’Atlantique, la situation est également inquiétante, la Californie a fait l’objet de différentes études sur l’évolution de la ressource en eau, dépendante de la quantité de neige tombée et de la fonte. Il apparaît clairement un décalage précoce du pic du débit des rivières, corrélé à une augmentation de la température. Les études déjà réalisées montrent un impact sur les performances de l’infrastructure de la ressource en eau dans cet état.[5]

Par ailleurs, des programmes internationaux tels que « Cycle de l’eau et changement global » (GLOWA) souhaite à terme élaborer un outil d’aide à la décision pour permettre une gestion durable de la ressource en eau. Les études réalisées [4] dans le cadre de ce programme sur les bassins versants allemands tendent à montrer un renforcement de la problématique estivale de la disponibilité en eau dans la plus grande partie de l’Allemagne et en particulier à l’Est. Dans le même temps, le changement du climat et du régime des débits pourrait provoquer des crues extrêmes jusqu’ici inconnues.

Pour les pays de la région MENA (Middle East North Africa), le problème de la ressource en eau est un facteur limitant au développement économique, ainsi qu’à l’alimentation. Dans certains cas, elle est source de véritables tensions entre les pays qui partagent un même bassin versant. L’évolution du climat devrait aggraver une situation déjà critique. Les études d’impact hydrologique [11] montrent clairement une diminution de la ressource dans tous les pays de la région MENA, renforcée par des sécheresses répétées et plus intenses. Cette région, considérée comme le berceau de l’agriculture a toujours su composer avec l’aridité du climat. Elle est aujourd’hui précurseur des techniques d’irrigation goutte à goutte, de réutilisation d’eaux usées et pour les plus fortunés en matière de désalinisation. L’objectif du programme GLOWA Jourdain [11] est de comparer les différentes voies de développement possibles pour une utilisation de la ressource en eau coopérative et productive. Les différents pays concernés ont lancé d’importants projets tel que le National Water Carrier en Israël et le Canal du roi Abdullah en Jordanie, afin d’augmenter la ressource en eau. Ils sont suivis aujourd’hui par une série d’installations de désalinisation. Le programme GLOWA Jourdain ne cautionne pas ce type de projets coûteux et énergivores. Des approches intégrées combinant plusieurs mesures semblent plus adaptées pour gérer les incertitudes du changement climatique. Il s’agit notamment de la réduction de la consommation d’eau agricole et d’autres économies d’eau, en association avec des mesures comme la récupération des eaux, l’irrigation supplémentaire, … . .

La thèse de Julien BOE [9] est le premier travail réalisé sur l’ensemble du territoire français, sur des points jaugés. Les résultats obtenus tendent à montrer, en moyenne d’ensemble que les débits diminuent modérément en hiver, excepté pour les alpes et le sud est où ils augmentent (fonte des neiges plus précoce). Au printemps, les changements sont en général faibles mais incertains en signe.

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Une diminution des débits est attendue en été et en automne, dès le milieu du XXI ième siècle (changements robustes), confortée par une augmentation du nombre de jours d’étiage. Il convient de souligner que dans le cadre ces travaux un seul modèle hydrologique a été utilisé (SAFRAN ISBA MODCOU).

Parmi les projets ou programmes étudiés, aucun n’a mis en œuvre le modèle hydrologique pluie – débit Gr2M. Les modèles utilisés sont très souvent multiple et de conception différente, présentant un bon spectre de l’ensemble des stratégies de modélisation possible.

Des modèles globaux aux modèles distribués ou semi distribués en passant par les modèles hydrogéologiques, les approches multi modèles hydrologiques ont été retenues pour estimer l’incertitude liée à la modélisation hydrologique.

Le projet RExHyss qui multiplie les sources d’incertitude : 12 modèles de descente d’échelle, 6 modèles hydrologiques montre que les incertitudes sur la réponse hydrologique proviennent d’abord des modèles climatiques et scénarios GES, puis des modèles hydrologiques, et des méthodes de désagrégation avec une incertitude associée assez comparables. Il est désormais acquis qu’il ne faut pas se limiter aux scénarios d’un seul modèle climatique.

Le projet RExHyss est le seul, parmi les travaux étudiés dans le cadre de ce stage de fin d’étude, à avoir testé un modèle pluie-débit, il s’agit du modèle Gr4J, qui présente des résultats assez homogène en comparaison des autres modèles hydrologiques testés.

1.3.3. Les projets encours

A l’heure actuelle, deux grands projets sont en cours d’élaboration le projet R²D² pour « Risque, Ressource en eau et gestion Durable de la Durance en 2050 », financé pour le ministère de l’Ecologie du Développement durable et de l’énergie et le projet Explore 2070.

Le premier projet R²D² 12étudie le bassin de la Durance – Verdon, lequel se caractérise par une diversité d’usage en eau (hydroélectricité, agriculture, irrigation, alimentation en eau potable, baignade, industrie). Considérant ces enjeux, l’objectif de ce projet est d’analyser les conséquences du changement climatique et de l’évolution démographique afin de proposer des stratégies d’adaptation socio économique pour une gestion intégrée et durable de la ressource. En outre, ce projet permettra de réactualiser une étude précédente réalisée sur le Rhône (GICC - Rhône) datant de 2003. Il convient de noter que là encore, le choix de la multiplication des modèles climatiques, scénarios de GES et des modèles hydrologiques a été retenu afin d’estimer une incertitude sur les débits simulés.

Explore 2070 [13] vise à proposer une vision systémique des impacts liés aux évolutions du cycle de l’eau et à construire les stratégies d’adaptation pour la métropole et les départements d’outre-mer, à l’horizon 2070. Le projet identifie les risques et les coûts associés aux différents scénarios climatiques, démographiques et socio-économiques et évalue la capacité des stratégies d’adaptation à les minimiser.

Explore 2070 est, avec les travaux de Julien BOE, le premier exercice de projections hydrologiques conduit à l’échelle nationale sur des points jaugés.

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1.3.4. Synthèse

Nous souhaitons dans ce travail réaliser une étude d’impact sur le régime hydrologique français, à l’aide d’un outil (Gr2M) utilisé aujourd’hui par de nombreuses DREAL (Direction Régionale de l’Environnement, de l’Aménagement et du Logement). En outre, ce modèle est, aujourd’hui, régionalisé, ce qui signifie l’obtention in fine d’une information hydrologique en chaque point d’un réseau de maille de 8 km. Ce travail est une première en France puisque les autres études ont travaillé sur des points jaugés, il est envisageable compte tenu de plusieurs critères. En effet, la régionalisation des paramètres, nécessaires au calage du modèle, a été facilitée par le faible nombre de paramètres (deux). Rappelons ici que Gr2M est un modèle conceptuel, il ne repose sur aucune équation physique, ce qui facilite aisément le travail sur la France entière. La régionalisation des paramètres a été réalisée en 2007 par Nathalie FOLTON et Jacques LAVABRE, au Cemagref d’Aix en Provence [14].

(15)

2. Modèles climatiques et scénarios associés

Dans ce travail, les variables climatiques de la première étape proviennent de l’AR4 de 2007 rédigé par le GIEC. Il s’agit des précipitations liquides (pluie) et solides (neige) en mm, des températures (°C) et de l’évapotranspiration (ETP en mm). Les données ont ensuite été désagrégées (2ième étape) par le CERFACS (Centre Européen de Recherche et de Formation Avancée en Calcul Scientifique). Ce sont ces données qui ont été communiquées à IRSTEA et qui constituent les données d’entrée du modèle hydrologique Gr2M.

Figure 2 : Synoptique de travail

2.1. Modèle climatique

Le modèle climatique est la représentation schématique d’un système (la Terre) qui reçoit de l’énergie sous la forme d’un rayonnement solaire et qui la perd sous la forme d’un rayonnement infrarouge émis vers l’espace. Le climat simulé est le résultat de l’ajustement entre l’énergie reçue et l’énergie perdue [15].

Les modèles climatiques présentent des similitudes avec les modèles de prévision météorologique (outils utilisés pour la météo quotidienne et à quelques jours). Cependant les modèles de prévision

Scénarios d’émission Gaz à effet de serre

(GES) Modèle climatique Méthode de descente d’échelle _ Climat régional Modèle hydrologique Pluie - débit 3 scénarios d’émission : o b1 o a1b o a2 ARPEGE V4

Statistiques par types de temps (TT)

Précipitation (P)/ Température (T)/ Neige (N)/ ETP (E)

Modèle conceptuel global Gr2M

CNRM CM3 1 scénario d’émission :

o a1b

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Deux modèles climatiques sont utilisés dans ce travail, il s’agit du modèle ARPEGE V4 qui simule les trois scénarios de GES (b1, a1b, a2) et du modèle CNRM-CM3 associé au scénario a1b. Ces deux modèles ont été réalisés par le Centre National de Recherches Météorologiques de Météo France.

2.2. Scénarios d’émission de gaz à effet de serre (GES)

La famille de scénarios d’émission [8] est liée à différentes hypothèses concernant les forces motrices qui déterminent les émissions de gaz à effet de serre :

 la démographie,  l’économie,  le social et

 les progrès technologiques.

Les scénarios peuvent se résumer dans un premier temps de la façon suivante :

 b1 : Stabilisation des GES depuis 2000 et décroissement à partir de 2050 : scénario favorable.  a1b : Accroissement des GES jusqu’en 2050 puis décroissement : scénario médian.

 a2 : Accroissement des GES jusqu’en 2100 : scénario défavorable.

La famille des scénarios a1 décrit un futur caractérisé par une croissance économique rapide, une population mondiale qui atteint son maximum au milieu du 21ième siècle puis décroît et l’introduction rapide de nouvelles technologies plus efficientes. Au sein de cette famille, il existe trois groupes différents par leur priorité technologique : utilisation intensive de combustibles fossiles a1f1, de sources d’énergie non fossiles a1t et a1b, qui présente un scénario avec un équilibre des sources d’énergie.

La famille de scénario a2 décrit un monde très hétérogène. Les hypothèses d’autarcie et la conservation des identités locales sont posées. La croissance économique s’oriente surtout vers la région. La croissance économique par habitant comme le progrès technologique sont plus fragmentés et plus lents que dans les autres familles.

La famille b1 décrit un monde convergent, avec la même population globale que le scénario a1 mais avec des évolutions rapides des structures économiques vers une économie de services et d’information ayant recours à une plus faible quantité de matériau et introduisant des technologies à faibles émissions et préservant les ressources. La priorité est mise sur des solutions globales visant la durabilité économique, sociale et écologique, et incluant une amélioration de l’équité mais sans initiatives supplémentaires pour la protection du climat.

(17)

2.3. Modèle de descente d’échelle ou de désagrégation

[16]

Figure 3 : Problématique de désagrégation [9]

Les données climatiques produites par les modèles climatiques ne sont pas suffisantes pour conduire une étude d’impact à échelle fine sur un territoire étudié, une étape supplémentaire est indispensable : la régionalisation des données climatiques. Figure 3

La méthode de descente d’échelle (désagrégation) utilisée pour ce travail est la méthode des types de temps ou régimes de temps. Elle permet d’affiner spatialement les données climatiques en essayant de prendre en compte des hétérogénéités spatiales non ou mal résolues. Elle est, selon Julien BOE chercheur au CNRS CERFACS, bien adaptée à l’étude des impacts hydrologiques [17]. La méthode des types de temps (TT) se caractérise par l’apparition reconnaissable et récurrente, au dessus d’un territoire géographique donné, d’une situation météorologique associée à des caractéristiques bien déterminées du temps sensible.

La méthode des types de temps est une variante de la méthode des analogues dont le principe de base est le suivant : deux situations synoptiques données doivent engendrer des effets locaux comparables si elles sont suffisamment similaires. L’idée est d’obtenir une gamme de précipitations, températures et autres variables associées à une probabilité liée au degré d’analogie de chacun des jours.

(18)

3. Données issues des modèles climatiques

3.1. Données à disposition

Dans ce travail, nous avons à disposition pour le futur, quatre canevas. Canevas est ici entendu comme étant la combinaison d’un scénario d’émission de gaz à effet de serre (GES), d’un modèle climatique et d’une méthode de descente d’échelle. Il s’agit de la mise en place de trois scénarios GES (b1, a1b et a2) avec le modèle ARPEGE ainsi que de la mise en place du scénario médian a1b avec le modèle CNRM CM3 comme présenté à droite de la figure 2.

Type de modèle Cf. § 2.1

Nom du

modèle Période Température Précipitations Neige ETP

Passé / Observation SAFRAN / 1958-2008    X Modèle météo ARPEGE 1961-2000    X Modèle climatique CM3 1961-2000     Type de modèle Nom du modèle Scénarios GES Période Futur Modèle climatique ARPEGE b1 2046-2065 X X X X 2081-2100     Modèle

climatique ARPEGE a1b

2046-2065     2081-2100     Modèle climatique ARPEGE a2 2046-2065     2081-2100     Modèle climatique CNRM CM3 a1b 2046-2065     2081-2100    

Tableau 1 : Données d’entrée disponibles dans notre étude

Le tableau 1 présente les simulations réalisées pour les différentes variables climatiques disponibles (précipitations, neige, température et ETP), pour deux périodes du futur 2046-2065, 2081-2100 ainsi que sur la période de référence 1961-2000. Pour cette dernière simulation, il s’agit de montrer la capacité des modèles et de la méthode de régionalisation à représenter certaines caractéristiques du climat du passé. Soulignons cependant que les modèles climatiques ne sont pas destinés à reproduire pour la période passée, ni d’ailleurs à estimer pour les périodes futures, les variables climatiques d’un jour donné. En revanche, ils doivent reproduire, pour la période passée, le mieux possible les caractéristiques moyennes des variables climatiques.

Les données fournies par le CERFACS le sont au pas de temps journalier. La première étape a été alors d’obtenir une information annuelle puis interannuelle. Pour cela, la température a été moyenner afin d’obtenir une valeur annuelle. Traditionnellement, les précipitations (liquides, solides) et l’ETP sont traduites en cumul annuel. Par la suite, pour obtenir une information sur une période donnée ces différentes valeurs ont été moyennées, on parle de valeurs interannuelles.

En conséquence le climat passé et futur sont caractérisés à partir de la moyenne interannuelle des variables climatiques sur la période 1961-2000, 2046-2065 (futur proche) et 2081-2100 (futur lointain).

(19)

3.2. Période de référence

3.2.1. Validation spatiale

L’objectif est de comparer à partir des moyennes interannuelles, les variables climatiques de la période de référence (modélisées par les deux modèles climatiques ARPEGE et CNRM CM3) avec les données de la ré-analyse SAFRAN, mise à disposition par Météo France (température, précipitations, neige). L’évapotranspiration n’est ici pas traitée.

La ré-analyse SAFRAN est un travail effectué par Météo France, à destination de la communauté scientifique. A partir des données météorologiques des satellites et plus tard des radars Météo France a reconstitué le temps au pas de temps horaire, en se calant sur les observations des stations météorologiques.

Les résultats de la comparaison sont présentés sous forme de cartes des écarts bruts pour les trois variables. La couleur rouge signifie pour les températures un écart positif entre les valeurs modélisées et observées. Pour les précipitations et la neige cela signifie un déficit entre les valeurs modélisées et observées. Les cartes de la France des résultats bruts sont présentées en annexe (§8.1).

(20)

Carte 5 : Ecart précipitations (mm) : ARPEGE - SAFRAN Carte 6 : Ecart précipitations (mm) : CNRM CM3 - SAFRAN

Carte 7 : Ecart neige (mm) : ARPEGE - SAFRAN Carte 8 : Ecart neige (mm) : CNRM CM3 - SAFRAN Les résultats obtenus montre dans un premier temps qu’il n’existe pas de différence significative entre les variables modélisées et observées et ce quelque soit la variable étudiée et le modèle utilisé.

Soulignons toutefois, qu’il existe en température un faible biais positif entre les estimations des modèles et les observations, pouvant aller jusqu’à 0,6°C. Il semblerait que ce biais chaud soit du à la présence excessive, dans la méthode de désagrégation de types de temps, de caractéristiques intrinsèques, favorisant les anomalies chaudes. [16].

Les écarts obtenus pour les précipitations ne présentent pas de biais ; ils sont alternativement positifs et négatifs. Nous constatons malgré tout que les biais négatifs sont localisés au sud, et notamment dans la région des Cévennes réputée pour ses fortes pluies. Cependant, les écarts sont généralement faibles au regard des précipitations annuelles cumulées en moyenne égales à 1000-1200 mm.

(21)

Les écarts de neige présentent un biais négatif pour les deux modèles, un peu moins marqué avec le modèle CNRM CM3. Cela signifie que les modèles reproduisent un peu moins de neige qu’observée. Ces écarts représentent entre 5 et 10 % du cumul annuel.

Au vu des faibles écarts observés sur la période de référence, et compte tenu du fait que les paramètres de régionalisation du modèle hydrologique Gr2M ont été calés à partir des données SAFRAN, l’utilisation du modèle est, par conséquent, adaptée pour les simulations du temps futur.

3.2.2. Validation des pluies annuelles de bassin

Etant donné que les pluies sont le principal facteur de déclenchement des écoulements (communication orale N. FOLTON), nous souhaitons à cette étape nous assurer que les pluies simulées par bassin versant des quarante années de la période de référence correspondent d’un point de vue statistique aux pluies observées sur cette même période. Pour cela, nous considérons les pluies simulées par les deux scénarios comme deux échantillons indépendants provenant de deux populations « mère » distribuées normalement ou en tout cas symétriquement.

Les tests utilisés sont, le test de Fisher (test de la variance) et le test de Student (test de la moyenne). Ils permettent de s’assurer d’une part de l’égalité des variances des deux échantillons avec un niveau de confiance à 95% et d’autre part de l’égalité des moyennes avec le même niveau de confiance.

Les 845 bassins versants répertoriés en France sont testés. Nous analysons les données simulées du modèle ARPEGE et du modèle CNRM CM3 avec les données de la réanalyse SAFRAN.

Les résultats obtenus montrent que, pour le modèle ARPEGE comparé aux données observées SAFRAN, 82% des bassins testés présente des variances identiques avec un niveau de confiance à 95%. Et que 75% des bassins testés ne présente pas de biais (moyennes équivalentes). Pour le modèle CNRM CM3, les résultats obtenus sont pour la variance et la moyenne respectivement 73% et 71%.

Par conséquent, d’un point de vue statistique, les pluies simulées correspondent aux pluies observées. Les modèles reproduisent correctement la distribution des pluies issues de la réanalyse SAFRAN.

Pourcentage de bassins où l'égalité est vérifiée

SAF/ ARP Variance 82% Moyenne 75% SAF / CM Variance 73% Moyenne 71%

Tableau 2 : Pourcentage de bassins où l’égalité des variances et des moyennes est vérifiée entre le modèle et les données SAFRAN avec un niveau de confiance à 95 %

(22)

3.3. Temps futur

Les simulations de temps pour le futur ont été calculées pour toutes les combinaisons. Nous proposons ici de présenter la tendance la plus défavorable qui correspond au modèle ARPEGE combiné au scénario de gaz à effet de serre a2 ainsi que la combinaison CNRM CM3 avec le scénario médian a1b. Les autres résultats sont présentés en annexe (§8.2 et 8.3).

Le travail sur les périodes futures consiste à déterminer une évolution des variables climatiques. Pour cela, il convient de comparer les valeurs simulées dans le futur aux valeurs de la période de référence.

Compte tenu du fait que, sur la période passée, les deux modèles climatiques ARPEGE et SAFRAN ne présente qu’un biais mineur au regard des données SAFRAN, nous travaillons donc avec les données simulées par le deux modèles climatiques. Deux périodes ont été étudiées 2046-2065 et 2081-2100 Il convient de souligner que l’ETP est disponible pour la période passée uniquement avec le modèle CNRM CM3.

Pour le suivi de l’évolution des caractéristiques, nous avons choisi de présenter les résultats sous différentes formes :

- Une première « boite à moustaches » qui permet de quantifier la distribution de la simulation et son évolution dans le temps. La seconde, qui regroupe les deux simulations pour chacune des périodes, permet d’obtenir une estimation de la dispersion pour les deux simulations.

- Une carte nationale de la variable pour les différentes périodes étudiées afin d’analyser la variabilité et l’évolution de la caractéristique sur l’ensemble du territoire français. - Enfin, la carte des écarts pour juger des disparités régionales.

3.3.1. Température

Le graphique 1 montre une augmentation des écarts de température avec une évolution croissante entre la période 2046-2065 et 2081-2100 pour les deux simulations.

Pour la période 2046-2065 l’augmentation est en moyenne de l’ordre de 1,8°C (ARPEGE a2) et 2,2°C (CNRM CM3) avec une dispersion raisonnable pour chacune des deux simulations.

Pour 2081-2100, l’augmentation est de 3,4°C (ARPEGE a2) et 2,9°C (CNRM cm3) avec une dispersion comparable mais légèrement supérieure.

(23)

a) ARPEGE – a2 b) CNRM CM3 – a1b

Graphique 1 : Boite à moustache de la distribution des écarts de température entre les données simulées sur les périodes futures (2046-2065 et 2081-2100) avec les deux scénarios (a et b) par rapport à celles de la période de référence.

En trait gras, la médiane, la croix symbolise la moyenne, les traits horizontaux sont respectivement de haut en bas les quantiles à 90%, 75%, 25% et 10%. La valeur maximale est mentionnée en haut du graphique

Le graphique 2 présente les valeurs simulées par les deux scénarios pour chacune des périodes étudiées. On notera que la dispersion est de fait plus importante que celle de chacune des simulations et qu’elle est légèrement plus marquée pour la période 2081-2100.

Graphique 2 : Boite à moustache de la distribution des écarts de température entre données simulées sur les périodes futures (2046-2065 et 2081-2100) des deux simulations confondues par rapport à celles de la période de référence. En trait gras, la médiane, la croix symbolise la moyenne, les traits horizontaux sont respectivement de haut en bas les quantiles à 90%, 75%, 25% et 10%. La valeur maximale est mentionnée en haut du graphique

Au niveau national, les deux simulations tendent à montrer une augmentation significative et

2

2004466--22006655 22008811--22110000 22004466--22006655 22008811--22110000

2

(24)

a) Température interannuelle moyenne : période 1961-2000 b) Température interannuelle moyenne : période 2046-2065

c) Température interannuelle moyenne : période 2081-2100

Carte 9 : Evolution de la température en °C (modélisée par ARPEGE – a2)

a) Température interannuelle moyenne : période 1961-2000 b) Température interannuelle moyenne : période 2046-2065 c) Température interannuelle moyenne : période 2081-2100 Carte 10 : Evolution de la température en °C (modélisée par CNRM CM3 – a1b)

(25)

Quant aux disparités régionales, les plus fortes augmentations modélisées par les deux simulations se retrouvent sur les massifs montagneux notamment le massif central et les Alpes avec une augmentation légèrement inférieure à 4 °C pour le scénario a2. Carte 11

Carte 11 : Ecart de température (°C) entre période de référence et la période 2081-2100 (modélisée par ARPEGE-a2)

Carte 12 : Ecart de température (°C) entre période de référence et la période 2081-2100 (CNRM CM3 – a1b)

3.3.2. Précipitations

(26)

diminution des pluies est progressive, de l’ordre de 85% à 90% pour la période 2046-2065 et de 75% pour la période 2081-2100.

a) ARPEGE – a2 b) CNRM CM3 – a1b

Graphique 3 : Boite à moustache de la distribution des ratios des précipitations entre données simulées sur les périodes futures (2046-2065 et 2081-2100) avec les deux scénarios (a et b) par rapport à celles de la période de référence.

En trait gras, la médiane, la croix symbolise la moyenne, les traits horizontaux sont respectivement de haut en bas les quantiles à 90%, 75%, 25% et 10%.

Il convient de noter que la dispersion n’augmente quasiment pas lorsque les valeurs des deux simulations sont regroupées. (Graphique 4)

Graphique 4 : Boite à moustache de la distribution des ratios des précipitations entre données simulées sur les périodes futures (2046-2065 et 2081-2100) des deux simulations confondues par rapport à celles de la période de référence.

Sur le territoire national, l’évolution du cumul interannuel des précipitations pour les deux simulations montre une diminution généralisée des précipitations (Carte 13 et Carte 14).

2

2004466--22006655 22008811--22110000 ₂₀₂₀₄₄₆_6-_-2₂₀₀₆₆₅₅₂₂₀₀₈₈₁_1-_-2₂₁₁₀₀₀₀

2

(27)

a) Moyennes interannuelles des précipitations cumulées : période 1961-2000

b) Moyennes interannuelles des précipitations cumulées : période 2046-2065

c) Moyennes interannuelles des précipitations cumulées : période 2081-2100

Carte 13 : Evolution du cumul annuel moyen des précipitations en mm (modélisée par ARPEGE – a2)

a) Moyennes interannuelles des précipitations cumulées : période 1961-2000

b) Moyennes interannuelles des précipitations cumulées : période 2046-2065

c) Moyennes interannuelles des précipitations cumulées : période 2081-2100

Carte 14 : Evolution du cumul annuel moyen des précipitations en mm (modélisée par CNRM CM3 – a1b)

L’examen du cumul interannuel des précipitations révèle une diminution de l’ordre de 25%, oscillant entre le maintien des précipitations et une diminution de l’ordre de 50% au maximum, à l’exception des Alpes et des Pyrénées pour lesquelles il est prévu une augmentation (Carte 15 et Carte 16). Ceci résulte de la diminution des précipitations neigeuses au profit des précipitations liquides.

(28)

Carte 15 : Ratio des cumuls annuels moyens des précipitations entre la période 2081-2100 (ARPEGE-a2) et période de référence

Carte 16 : Ratio des cumuls annuels moyens entre la période 2081-2100 (CNRM CM3 – a1b) et période de référence

L’examen des cartes par saison présentées ci-dessous montre une évolution différente des précipitations en fonction de la saison ; l’automne devrait être marqué par une forte diminution sur tout le territoire français. Diminution moins prononcée pour le scénario médian a1b, comme attendu. Carte 17 et Carte 18

(29)

Carte 17 : Ratio des cumuls annuels moyens des

précipitations entre la période 2081-2100 (ARPEGE-a2) et période de référence _ AUTOMNE

Carte 18 : Ratio des cumuls annuels moyens des précipitations entre la période 2081-2100 (CNRM CM3 – a1b) et période de référence _ AUTOMNE

L’été ne présente pas de réelle tendance mise à part sur quelques régions et notamment au nord ouest de la France sur laquelle les deux modèles s’accordent sur une diminution des précipitations et une augmentation dans le sud est et la moitié du sud ouest de la France. Toutefois, l’analyse du CERFACS [18] réalisée à l’aide d’une vingtaine de modèles climatiques montre, en été, une tendance à l’assèchement marqué au niveau des précipitations notamment sur les reliefs montagneux, ce qui ne ressort pas ici. Cela est probablement dû au fait que nous travaillons uniquement sur deux modèles climatiques.

précipitations entre la période 2081-2100 (ARPEGE-a2) et période de référence _ ETE

Carte 20 : Ratio des cumuls annuels moyens des précipitations entre la période 2081-2100 (CNRM CM3 – a1b) et période de référence _ ETE

La modélisation fournit par le scénario a2 révèle pour l’hiver une nette diminution, compris entre 15 et 50%, sur l’ensemble du territoire français à l’exception des massifs montagneux des Alpes et des Pyrénées, pour lesquels il est prévu une forte augmentation. En ce qui concerne celle fournit par le scénario a1b, les tendances sont les mêmes mais moins prononcées, les massifs montagneux garderaient, dans ce cas de figure, leur régimes pluvieux actuels, parfois avec de fortes diminutions notamment pour les alpes du nord. (Carte 21et Carte 22)

(30)

précipitations entre la période 2081-2100 (ARPEGE-a2) et période de référence _ HIVER

Carte 22 : Ratio des cumuls annuels moyens des précipitations entre la période 2081-2100 (CNRM CM3 – a1b) et période de référence _ HIVER

Etonnant, la modélisation à l’aide du scénario médian a1b présente pour le printemps, une évolution de plus grande ampleur que celle du scénario défavorable a2 (Carte 23 et Carte 24). Cependant, la littérature est quasiment unanime sur ce sujet (§1.3.1). La modélisation des pluies est incertaine notamment dans une zone dans laquelle se situe la France, ce qui expliquerait ce résultat. Par ailleurs, ARPEGE et CNRM CM3 sont deux modèles climatiques différents, ce qui pourrait également expliquer ce résultat, sur une zone géographique instable et de surcroît à une période de l’année réputée d’une grande variabilité climatique.

précipitations entre la période 2081-2100 (ARPEGE-a2) et période de référence _ PRINTEMPS

précipitations entre la période 2081-2100 (CNRM CM3 – a1b) et période de référence _ PRINTEMPS

(31)

3.3.3. Neige

Selon toute vraisemblance, les précipitations neigeuses modélisées devraient s’amoindrir notamment aux basses et moyennes altitudes pour disparaître dans le Massif Central et les Vosges à l’horizon de 2080.Carte 25 et Carte 26

a) Moyennes interannuelles de la neige cumulée : période 1961-2000

b) Moyennes interannuelles de la neige cumulée : période 2046-2065

c) Moyennes interannuelles de la neige cumulée : période 2081-2100

Carte 25 : Evolution de la neige en mm (modélisée par ARPEGE – a2)

a) Moyennes interannuelles de la neige cumulée : période 1961-2000

b) Moyennes interannuelles de la neige cumulée : période 2046-2065

c) Moyennes interannuelles de la neige cumulée : période 2081-2100 Carte 26 : Evolution de la neige (modélisée par CNRM CM3 – a1b)

(32)

Quelque soit le scénario, les plus fortes baisses sont modélisées pour les altitudes les plus élevées des alpes et des Pyrénées (de l’ordre de 15 à 25%).

Carte 27 : Ecart de neige (mm) entre la période 2081-2100 (ARPEGE-a2) et période de référence

(33)

3.3.4. ETP

Les écarts d’ETP entre les valeurs simulées et les valeurs observées augmentent fortement pour les périodes futures. L’augmentation est de l’ordre de 25% (+150 à +200 mm/an) pour la période 2081-2100 par rapport à la période de référence. Par ailleurs, la dispersion des ratios augmente pour le futur lointain. (Graphique 5). Cependant, il convient de noter que la dispersion reste comparable lorsque les deux simulations sont regroupées au regard celle des simulations individuelles. (Graphique 6)

Cela signifie une concordance des deux simulations.

a) ARPEGE – a2 b) CNRM CM3 – a1b

Graphique 5 : Boite à moustache de la distribution des écarts de l’ETP entre données simulées sur les périodes futures (2046-2065 et 2081-2100) avec les deux scénarios (a et b) par rapport à celles de la période de référence.

Graphique 6 : Boite à moustache de la distribution des écarts de l’ETP entre données simulées sur les périodes futures (2046-2065 et 2081-2100) des deux simulations confondues par rapport à celles de la période de référence.

2

2004466--22006655 22008811--22110000 20204466--22006655 22008811--22110000

2

(34)

a) Moyennes interannuelles de l’ETP cumulée : période 1961-2000

b) Moyennes interannuelles l’ETP cumulée : période 2046-2065

c) Moyennes interannuelles l’ETP cumulée : période 2081-2100 Carte 29 : Evolution de l’ETP en mm (modélisée par CNRM CM3 – a1b)

a) Moyennes interannuelles de l’ETP cumulée : période 1961-2000

b) Moyennes interannuelles l’ETP cumulée : période 2046-2065

c) Moyennes interannuelles l’ETP cumulée : période 2081-2100 Carte 30 : Evolution de l’ETP en mm (modélisée par ARPEGE – a2)

La plus forte augmentation est modélisée pour l’Ouest de la France et le couloir Rhodanien. Les massifs montagneux et la partie Est de la France devrait eux aussi être touché mais dans une moindre mesure.

(35)

(36)

4. Modélisation hydrologique

4.1. Présentation du modèle : Gr2M

[19]

La modélisation est définie [20] comme étant la représentation concrète ou abstraite d’une réalité physique, économique, sociale ou autre, élaborée dans le but de simuler son fonctionnement, ou tout au moins son comportement, afin d’en tirer toute conséquence concernant l’estimation de ses paramètres, son évolution, les prévisions de son exploitation.

En termes de modélisation hydrologique, les principes sont variés. Ils reposent sur différentes manières de penser. Deux grandes familles existent, les modèles physiques, et les modèles conceptuels.

Les modèles hydrologiques physiques sont les plus ambitieux et de fait les plus complexes. Ils sont aussi appelés modèles mécanistes.

Ils décrivent les mécanismes internes du système, se basant sur les lois de la physique et sur une parfaite connaissance de la structure physique du système. En théorie, ce type de modèle ne nécessite pas de calage car tous les paramètres sont censés être mesurables. Quand la structure du système et les lois qui le régissent sont inconnues ou quand la mise en œuvre d’un modèle mécaniste devient très compliquée (en raison de l’incertitude et de la pauvreté des informations et de la complexité des phénomènes lors de l’application en grandeur nature), on procède à la simplification du comportement du système. Les modèles conceptuels intègrent des facteurs complexes en essayant de décrire le concept physique du comportement du système par une représentation plus simple. Ils sont, de ce fait, réducteurs de la complexité naturelle, bien qu’ils aient l’avantage d’introduire une référence physique. [20]

Les modèles conceptuels peuvent être soit global, semi distribué ou distribué [20].

En effet, lorsqu’un certain cadre géographique doit être représenté dans un modèle, deux options sont possibles. On peut estimer que la variabilité spatiale des entrées a un effet négligeable et qu’il n’y a pas lieu d’effectuer un découpage dans l’espace (i.e, le modèle est d’ordre zéro dans l’espace) ou que l’on ne dispose pas d’entrées spatialisées. On parle alors de modèle global.

Au contraire, l’étendue ou l’hétérogénéité du cadre physique comme la concentration et la diversité spatiale des interventions anthropiques sur le système peuvent conduire à faire une discrétisation de l’espace des entrées et des paramètres. On construit alors un modèle distribué. La forme des unités élémentaires qui seront représentées par un modèle global peut être arbitraire, par exemple, des mailles carrées ou fondée sur des divisions naturelles, par exemple, un découpage par sous bassins. Certains modèles globaux en hydrologie essaient de prendre en compte l’hétérogénéité de l’occupation du sol dans les bassins versants en les découpant en n parcelles fictives correspondant chacune à un type d’occupation, ces niveaux de découpage n’ayant pas un ordre hiérarchique les uns par rapport aux autres. Ces modèles sont appelés semi-distribués.

(37)

Le modèle utilisé dans ce travail est un modèle mensuel pluie – débit (Gr2M : 2 paramètres Mensuel). C’est un modèle conceptuel régionalisé, ce qui signifie que les deux paramètres du modèle sont disponibles pour chaque pixel de la France en tenant compte de spécificités climatiques, hydrographiques, hydrogéologiques [14]. L’utilisation d’un tel modèle permet d’estimer un débit en tout point du réseau hydrographique français. Le modèle a donc été régionalisé suivant les conditions actuelles puis utilisé pour simuler, dans le futur, le fonctionnement des bassins selon les différents scénarios, ce qui constitue une hypothèse forte.

En utilisation courante, pour les DREAL notamment, le modèle hydrologique Gr2M exploite, en entrée, les données SAFRAN. Ces données se composent de précipitations liquides (pluie), solides (neige) et de la température journalière. L’évapotranspiration est fournie par les formulations d’OUDIN [21]. Dans le cadre de simulations pour le temps futur, les données d’entrée sont celles obtenues par les modèles climatiques générées à partir de différents scénarios GES. Cf. §2.2

Ce modèle tient compte de [7]_:

 la quantité d’eau tombée, qui sera soit écoulée et donc transformée en débit (Pluie routée notée Pr) soit stockée dans le réservoir sol (pluie nette (Pn)- pluie routée).  l’évapotranspiration potentielle (ETP) qui entraîne la perte d’une partie de l’eau

stockée dans le sol.

 le stock de neige, qui sera transformé en débit lors de la période de fonte (fonction de la température).

Chaque bassin versant est caractérisé par son comportement hydrologique, représenté par deux fonctions (figure 4) : la fonction de production (réservoir A) et la fonction de transfert (partie basse de la figure). Ces deux fonctions sont définies respectivement par les deux paramètres XV1 et XV2.

 XV1 est le paramètre de la fonction de production. Il gère le bilan du bassin versant par un facteur multiplicatif des débits de chaque mois. Il est constant dans le temps. XV1 est positif et non borné. Il traduit l’aptitude d’un bassin à produire des écoulements.

 XV2 est le paramètre de la fonction de transfert du modèle. Il règle la partie de l’écoulement (pluie routée et neige) qui se répartit entre les deux réservoirs (R et RR). Le réservoir R est muni d’une vidange lente à l’opposé du réservoir RR qui comporte une vidange rapide. XV2 est compris ente 1et 2. Le bassin réagit d’autant plus rapidement que XV2 est proche de 1. Une valeur de XV2 égale à 1 signifie que la pluie nette est directement transférée à la rivière pendant le mois durant lequel elle est observée. Dans ce cas, il n’y a aucun stockage dans le réservoir de transfert lent. De telles valeurs caractérisent les bassins versants réactifs, souvent associés à des terrains à fort coefficient de drainage. Si XV2 est égale à 2, toute la pluie nette pénètre dans le réservoir de transfert lent. Ceci désigne des bassins versants qui possèdent une grande inertie, souvent associés à des cours d’eau à fortes contributions souterraines.

(38)

Figure 4 : Modèle Gr2M [7]

Les données d’entrée fournies par les scénarios climatiques (précipitations solides, liquides, ETP) alimentent pour chaque pixel la fonction de production. Cette fonction est donc considérée séparément par pixel.

Le niveau du réservoir S a été déterminé pour chaque pixel au niveau national. Aussi, pour chaque pixel, et au pas de temps journalier sont estimés :

 La quantité de pluie ruisselée (pluie routée)  La fluctuation du réservoir S

 Le stockage et la fonte de la neige.

La neige est dirigée vers un réservoir qui représente le stock de neige propre à chaque pixel. Ce réservoir est initialisé à 0 mm lors du lancement de la modélisation et alimenté uniquement par la donnée neige des scénarios climatiques. La gestion du stock neige est réalisée à l’aide de la méthode