Impact des changements climatiques et du
développement urbain sur les ressources en eaux du
bassin versant de la rivière Saint-Charles
Thèse
Fabien Cochand
Doctorat interuniversitaire en sciences de la Terre
Philosophiae doctor (Ph.D.)
Québec, Canada
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ÉSUMÉ
La ville de Québec s’approvisionne en grande partie (57 %) en eau potable au sein du bassin versant de la rivière Saint-Charles. La majeure partie est directement prélevée dans la rivière Saint-Charles et une moindre partie est prélevée par des puits municipaux ou des puits privés qui constituent souvent le seul moyen d’approvisionnement. Les changements climatiques anticipés et le développement urbain de la ville de Québec pourraient avoir un impact important sur cette ressource en eau.
Dans le but d’estimer l’impact des changements climatiques et du développement urbain sur la ressource en eau du bassin versant de la rivière Saint-Charles, un modèle numérique du bassin versant couplant les écoulements de surface et souterrains ainsi que l’évapotranspiration a été réalisé avec HydroGeoSphere (HGS). La première étape de la méthodologie est de caler un modèle sur l’état actuel (période 1971-2000). La seconde étape consiste à appliquer au modèle calé de nouvelles conditions représentant l’état futur du climat et le développement urbain afin de pouvoir comparer ces résultats avec l’état actuel. Les nouvelles conditions limites représentant l’état futur sont obtenues en mettant à l’échelle, avec la méthode des « deltas », les projections climatiques faites par des modèles de circulation générale (MCG) pour la période 2071-2100 et différents scénarios de développement urbain pour la période 2080 ont été réalisés.
Les résultats montrent que durant les hivers plus chauds, les hauteurs d’eau (eau de fonte et précipitations pluvieuses) pourraient être entre 4 et 7,5 fois plus importantes selon les scénarios et qu’en période estivale l’évapotranspiration réelle augmenterait entre 15 % et 25 %. On observerait alors des débits hivernaux entre 2 et 3 fois supérieurs à ceux actuels, des crues printanières plus précoces (entre 10 et 30 jours) et des débits estivaux diminués de 10 % à 25 %. Les niveaux piézométriques hivernaux devraient être sensiblement plus élevés qu’actuellement surtout dans le roc sur les hauts topographiques où l'on observe des augmentations pouvant dépasser les 15 m. En période estivale, on observe une diminution des niveaux piézométriques localisée sur les hauts topographiques, mais également sur les aquifères granulaires au sud. On constate également que les effets du développement urbains sont beaucoup moins importants que ceux induits par les changements climatiques. Le principal effet est d’augmenter légèrement les débits hivernaux (max +0.6 m3/s).
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UMMARY
The main part (57%) of Quebec City drinking water comes from the Saint-Charles River watershed. Most of this water is pumped directly from the river but a significant volume of groundwater is also supplied from municipal and private wells in bedrock and granular aquifers. The anticipated climate change and the probable urban area development of Quebec City could have an important impact on these water resources.
To assess and quantify the impact of climate change and urban development on water resources of the Saint-Charles River watershed, a 3D numerical model was developed. This numerical model simulates surface water and groundwater flow dynamics for the catchment, using the physically-based, fully integrated, variably-saturated 3-D surface-subsurface simulator HydroGeoSphere (HGS). The first step of the methodology was to build and calibrate the model under current climate conditions (1971-2000). The second step was to identify climate projections from general circulation models (GCMs) with different emission scenarios and to downscale their output (with the “delta change” method) to the catchment scale, as well as to propose urbanisation scenarios. Using the calibrated model as a starting point, the output of the GCMs and urbanisation scenarios were then used as boundary conditions in the numerical model for predictive simulations.
Results show that, compared to current conditions, the amount of water (snowmelt water and rainfall) could be about 4 to 7 times greater during warmer winters, according to different emission scenarios, and evapotranspiration could increase by about 15 % to 25 % during warmer summers. These changes could increase winter stream flows by a factor of 2 to 3, and lead to earlier occurrence of snowmelt floods during springs, (by 10 to 30 days), and a reduction of 10 % to 25 % of summer stream flows. In winter, hydraulic heads would dramatically increase, by more than 15 m, mainly in the high-elevation areas and, in summer, hydraulic heads would decrease in the high-elevation areas as well as in the low-elevation areas for the granular aquifers. The simulated effects of urban development on hydraulic heads and stream flows are lower than those induced by climate change. The main effect of planned urban development is an increase (max +0.6 m3/s) of monthly mean stream flow during winter.
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ABLE DES MATIÈRES
RÉSUMÉ... III SUMMARY ... V TABLE DES MATIÈRES ... VII LISTE DES FIGURES ... XIII LISTE DES TABLEAUX ... XIX LISTE DES ANNEXES ... XXI REMERCIEMENTS ... XXIII PARTIE I : INTRODUCTION ... 1 1 CONTEXTE ET PROBLÉMATIQUE GÉNÉRALE ... 3 2 REVUE BIBLIOGRAPHIQUE ... 5 2.1 Les changements climatiques ... 5 2.1.1 Les changements observés ... 6 2.1.2 Les causes du changement ... 7 2.1.3 L’évolution du climat et ses changements ... 8 2.1.4 Les modèles disponibles ... 10 2.1.5 Mise à l’échelle des données ... 11 2.1.6 Sommaire ... 15 2.2 Impact des changements climatiques sur les eaux ... 17 2.2.1 Modélisation et changements climatiques ... 17 2.2.2 Le changement d’utilisation des sols et les changements climatiques ... 23 2.2.3 Impacts des changements climatiques au Canada et au Québec ... 26 2.2.4 Sommaire ... 27VIII 3 OBJECTIFS ET MÉTHODOLOGIE ... 29 PARTIE II : PRÉSENTATION DE LA ZONE D’ÉTUDE ... 35 4 ZONE D’ÉTUDE ... 37 4.1 Localisation ... 37 4.2 Relief ... 38 4.3 Occupation du sol ... 39 4.4 Contexte géologique ... 40 4.4.1 Géologie du roc ... 40 4.4.2 Géologie des dépôts meubles ... 42 4.5 Contexte hydrogéologique ... 47 4.5.1 Propriétés hydrogéologiques des formations ... 47 4.5.2 Portrait hydrogéologique du bassin versant ... 48 4.6 Contexte hydrologique ... 51 4.7 Contexte météorologique... 52 4.8 Dynamique générale du bassin versant ... 53 4.9 Données disponibles ... 54 PARTIE III : MODÉLISATION ET SCÉNARIOS CLIMATIQUES ET DE DÉVELOPPEMENT URBAIN ... 57 5 MODÈLE DU BASSIN VERSANT ... 59 5.1 Modèle conceptuel ... 59 5.1.1 Hydrofaciès du modèle ... 60 5.1.2 Les surfaces de ruissellement ... 61 5.1.3 Les surfaces d’évapotranspiration ... 61
5.2 Aspects mathématiques ... 62 5.2.1 Écoulements souterrains ... 62 5.2.2 Écoulements de surface ... 63 5.2.3 Évapotranspiration ... 65 5.3 Construction du modèle ... 69 5.3.1 Construction du maillage 2D ... 69 5.3.2 Construction du maillage 3D ... 70 5.3.3 Attribution des propriétés du modèle... 72 5.4 Conditions aux limites ... 76 5.5 Calage du modèle ... 77 5.5.1 Données météorologiques utilisées ... 78 5.5.2 Puits d’observation sélectionnés ... 79 5.5.3 Méthode de validation du calage du modèle ... 81 5.6 Valeurs des paramètres du modèle calé ... 83 5.6.1 Valeurs des paramètres gouvernant les écoulements souterrains ... 83 5.6.2 Valeurs des paramètres gouvernant les écoulements de surface ... 84 5.6.3 Valeurs des paramètres gouvernant la fonte et l’accumulation de la neige ... 85 5.6.4 Valeurs des paramètres permettant le calcul de l’évapotranspiration réelle ... 85 5.7 Résultat du calage du modèle en régime permanent ... 87 5.7.1 Calage des charges hydrauliques ... 87 5.7.2 Bilan hydrologique du modèle ... 91 5.7.3 Calage des écoulements surface ... 92 5.8 Résultat du calage du modèle en régime transitoire de l’année 1987 ... 94 5.8.1 Calage des écoulements de surface ... 94 5.8.2 Calage des charges hydrauliques ... 98
X 5.9 Validation du modèle pour la période 1971 à 2000 ... 99 5.10 Bilan hydrologique simulé ... 101 5.11 Distribution spatiale de variables d’intérêts ... 103 5.12 Suivi piézométrique ... 106 5.13 Aspects numériques et temps de calcul ... 108 5.14 Analyse de la sensibilité des paramètres ... 109 5.15 Sommaire ... 113 6 GÉNÉRATION DES SCÉNARIOS CLIMATIQUES ET D’ÉVOLUTION D’UTILISATION DES SOLS . 117 6.1 Choix de la méthodologie de mise à l’échelle des projections climatiques ... 117 6.2 Choix des scénarios d’émissions et des MCG ... 118 6.3 Mise à l’échelle des projections ... 120 6.4 Réalisation des scénarios de changement d’utilisation des sols ... 124 6.5 Sommaire des scénarios ... 127 PARTIE IV: RÉSULTATS ... 129 7 IMPACT DES CHANGEMENTS CLIMATIQUES ... 131 7.1 Impact des changements climatiques sur les variables climatiques ... 131 7.1.1 Impact sur les précipitations pluvieuses ... 131 7.1.2 Impacts sur les précipitations neigeuses ... 133 7.1.3 Impacts sur le couvert neigeux ... 134 7.1.4 Impacts sur les hauteurs d’eau totale ... 136 7.1.5 Impact sur l’évapotranspiration réelle ... 138 7.1.6 Sommaire ... 138
7.2 Impact sur les ressources en eau ... 140 7.2.1 Impact sur les écoulements de surface ... 140 7.2.2 Impact sur l’infiltration de l’eau de surface ... 143 7.2.3 Impact sur les niveaux piézométriques à l’échelle du bassin versant ... 147 7.2.4 Impact sur les zones de recharge du roc ... 155 7.2.5 Impact sur les aquifères granulaires ... 157 7.2.6 Sommaire ... 158 7.3 Bilans hydrologiques généraux ... 159 7.4 Sythèse des résultats ... 161 8 IMPACT DU DÉVELOPPEMENT URBAIN ... 165 8.1 Impact à l’échelle du bassin versant ... 165 8.1.1 Analyse et discussions ... 167 8.2 Impact à échelle plus réduite ... 168 8.3 Sommaire ... 171 9 ANALYSE DE L’INCERTITUDE ... 173 9.1 Incertitudes liées aux projections climatiques ... 173 9.2 Incertitudes liées aux paramètres du modèle ... 176 9.2.1 Hiérarchisation des paramètres en fonction de leurs incertitudes. ... 176 9.2.2 Incertitudes liées aux paramètres les plus incidents ... 177 9.3 Incertitudes liées à la variabilité du climat ... 179 9.4 Conclusion ... 180 PARTIE V : CONCLUSIONS ... 181 10 CONCLUSION ... 183
XII 10.1 Modèle de l’état actuel ... 183 10.2 Mise à l’échelle des projections climatiques et réalisation des scénarios de développement de l’utilisation des sols ... 185 10.3 Impact des changements climatiques ... 186 10.4 Impact du développement urbain... 187 10.5 Incertitudes des résultats ... 188 10.6 Apports scientifiques... 189 10.7 Perspectives ... 190 11 RÉFÉRENCES BIBLIOGRAPHIQUES ... 193 ANNEXES ... 203
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ISTE DES FIGURES
Figure 1 : Changements par rapport aux moyennes correspondantes pour la période 1961–1990 : a) des températures moyennes globales, b) du niveau moyen des mers et c) de la couverture neigeuse dans l’hémisphère nord (GEIC, 2007). ... 6 Figure 2 : Températures moyennes annuelles observées à l’aéroport de Québec. Station 701S001, QUÉBEC/JEAN LESAGE INTL (Environnement Canada 2013). ... 7 Figure 3 : a) Idées directrices des scénarios du SRES et b) émissions de GES associées aux scénarios (modifié de GIEC (2007)). ... 8 Figure 4 : Augmentation des températures en fonction des différents scénarios par rapport à la moyenne correspondante à la période 1980‐1999 (modifié d’après GIEC (2007)). ... 10 Figure 5 : Classification des techniques de mise à l’échelle. ... 12 Figure 6 : Récapitulation de la méthodologie de l’étude. ... 32 Figure 7 : Localisation de la zone d’étude. ... 37 Figure 8 : Modèle numérique de terrain de la zone d’étude (MRN‐BDTQ 2014). ... 38 Figure 9 : Occupation du sol (CIC 2014; FADQ‐BDCG 2014; MRN‐SIEF 2014). ... 39 Figure 10 : Provinces géologiques du bassin versant (compilation des ouvrages de Globensky (1987), MRN (2002) et Lebel et Hubert (1995)). ... 40 Figure 11 : Lithologie simplifiée du roc (compilation des ouvrages de Globensky (1987), MRN (2002) et Lebel et Hubert (1995)). ... 41 Figure 12 : Stratigraphie schématique des dépôts meubles (Lamarche 2011). ... 43 Figure 13 : Carte des dépôts meubles(modifié d’après Talbot Poulin et al. (2013)) ... 44 Figure 14 : Coupe (A‐A’) géologique conceptuelle (modifié de Lamarche (2011)). ... 45 Figure 15 : Épaisseur des dépôts meubles (modifié d’après Talbot Poulin et al. (2013)). ... 46 Figure 16 : Piézométrie du roc (d’après Talbot Poulin et al. (2013)). ... 49XIV Figure 17 : Aquifère de la Basse Ville de Québec (Talbot Poulin et al. (2013)). ... 50 Figure 18 : Hydrographie du bassin versant (MDDEFP‐CEHQ 2013; MRN‐BDTQ 2014). ... 51 Figure 19 : Normales climatiques 1971 – 2000. Station 701S001, QUÉBEC/JEAN LESAGE INTL (Environnement Canada 2013). ... 52 Figure 20 : Dynamique générale du bassin versant (Environnement Canada 2013; MDDEFP‐CEHQ 2013; MDDEFP‐SIH 2013). ... 53 Figure 21 : Données disponibles. ... 55 Figure 22 : Modèle conceptuel du bassin versant. ... 59 Figure 23 : Maillage 2D et ses nœuds contraints. ... 70 Figure 24 : Maillage 3D. ... 71 Figure 25 : Illustration de la méthode d’importation des propriétés hydrogéologiques (modifié d’après Graf (2014)). ... 74 Figure 26 : Attribution des hydrofaciès aux éléments du maillage. ... 75 Figure 27 : Conditions aux limites du modèle ... 76 Figure 28 : Puits sélectionnés pour le calage du modèle. ... 79 Figure 29 : Implication de la discrétisation du maillage sur les erreurs des charges observées et simulées. ... 80 Figure 30 : Calage du modèle : Charges observées vs. Charges simulées (a), Erreurs simulées vs. Charges observées (b). ... 87 Figure 31 : Distribution spatiale des erreurs de la simulation. ... 88 Figure 32 : Charges observées vs. Charges simulées pour l’ensemble des observations. ... 89 Figure 33 : Distribution spatiale des erreurs de la simulation sur l’ensemble des observations... 90 Figure 34 : Logarithme des hauteurs d’eau de surface simulées (a) et carte des principaux lacs et cours d’eau (b). ... 92
Figure 35 : Débits journaliers observés et simulés de l’année 1987 de la rivière Saint‐Charles (station n° 050904)... 94 Figure 36 : Débits journaliers observés et simulés de l’année 1987 de la rivière Jaune (station n° 050906). ... 96 Figure 37 : Débits journaliers observés et simulés de l’année 1987 de la rivière Nelson (station n° 050908). ... 96 Figure 38 : Débits journaliers observés et simulés de l’année 1987 de la rivière Du Berger (station n° 050907). ... 97 Figure 39 : Charges hydrauliques observées et simulées au piézomètre 509001. ... 98 Figure 40 : Débits journaliers moyens observés et simulés de la rivière Saint‐Charles pour la période 1971 ‐2000. ... 99 Figure 41 : Débits mensuels observés et simulés de la rivière Saint‐Charles pour la période 1971 ‐ 2000. ... 100 Figure 42 : Débits moyens mensuels observés et simulés de la rivière Saint‐Charles pour la période 1971 ‐2000. ... 100 Figure 43 : Débits annuels observés et simulés de la rivière Saint‐Charles pour la période 1971 ‐ 2000. ... 101 Figure 44 : Bilan hydrologique (a) et emmagasinement de l’eau dans les différents milieux du modèle (b) pour la période 1971 – 2000. ... 102 Figure 45 : Niveau piézométrique annuel moyen simulé (a) et infiltration annuelle moyenne simulée (b)... 103 Figure 46 : Évapotranspiration réelle au sein du bassin versant. ... 104 Figure 47 : Saturation du milieu poreux à la surface du sol. ... 105 Figure 48 : Localisation des piézomètres fictifs au sein du bassin versant. ... 106
XVI Figure 49 : Niveaux piézométriques moyens mensuels simulés pour la période de référence. Piézomètres fictifs : Recharge roc (a), Recharge roc2 (b), Aquifère Basse Ville (c) et Aquifère Valcatier (d). ... 107 Figure 50 : Sensibilité des paramètres gouvernants les écoulements souterrains. ... 110 Figure 51 : Sensibilité des paramètres gouvernant les écoulements de surface. ... 111 Figure 52 : Sensibilité des paramètres gouvernants l’évapotranspiration. ... 112 Figure 53 : Sensibilité sur l’ensemble des paramètres. ... 113 Figure 54 : Changements mensuels des variables climatiques à l’horizon 2071 – 2100 pour les trois scénarios d’émissions: Précipitations totales (a) et températures (b). ... 121 Figure 55 : Résultats de la mise à l’échelle des variables climatiques. Précipitations totales mensuelles moyennes actuelles et futures (a). Températures mensuelles moyennes actuelles et futures (b). ... 123 Figure 56 : Évapotranspirations potentielles mensuelles actuelles et futures. ... 124 Figure 57 : Attribution des éléments du modèle en fonction des scénarios d’urbanification. Actuel (a), Scénario +70 km2 (b) Scénario +100 km2 (c) et Scénario 2 x 40 km2 (d). ... 126
Figure 58 : Hauteurs d’eau mensuelles actuelles et futures simulées provenant des précipitations pluvieuses atteignant le sol (a) et ratio des hauteurs (Hfutur/Hactuelle) (b). ... 132
Figure 59 : Précipitations neigeuses mensuelles actuelles et futures. ... 133
Figure 60 : Épaisseurs de neige au sol mensuelles simulées actuelles et futures (a), ratio des épaisseurs de neige au sol (Epfuture/Epactuelle) (b) et hauteurs d’eau de fonte mensuelles actuelles et futures simulées (c). ... 134
Figure 61 : Hauteurs d’eau totale mensuelles totale actuelles et futures simulées (a) et ratio des hauteurs d’eau (Hfutur/Hactuelle) (b). ... 136
Figure 63 : Débits mensuels moyens actuels et futurs à l’exutoire simulés (a) ratio des débits (Qfutur/Qactuel) (b). ... 140 Figure 64 : Débits journaliers moyens actuels et futurs simulés à l’exutoire. ... 141 Figure 65 : Emmagasinements en eau de surface : moyennes mensuelles actuelles et futures simulées. ... 142 Figure 66 : Infiltrations mensuelles actuelles et futures simulées (a) et ratio des infiltrations
(inffuture/infactuelle) (b). ... 144
Figure 67 : Augmentation de l’infiltration annuelle pour le scénario SR‐B1 (a), SR‐A1B (b) et SR‐A2 (c). ... 146 Figure 68 : Changement du niveau piézométrique annuel pour le scénario SR‐B1 (a), SR‐A1B (b) et SR‐A2 (c). ... 150 Figure 69 : Changement du niveau piézométrique saisonnier pour le scénario SR‐B1 en été (a), en automne (b), en hiver (c) et au printemps (d). ... 151 Figure 70 : Changement du niveau piézométrique saisonnier pour le scénario SR‐A1B en été (a), en automne (b), en hiver (c) et au printemps (d). ... 152 Figure 71 : Changement du niveau piézométrique saisonnier pour le scénario SR‐A2 en été (a), en automne (b), en hiver (c) et au printemps (d). ... 153 Figure 72 : Changements du niveau piézométrique mensuel pour le scénario SR‐A1B. Juin (a) à Mai (l). ... 154 Figure 73 : Charges hydrauliques mensuelles moyennes dans la zone de recharge du roc piézomètre fictif « recharge roc 1 » (a), « recharge roc 2 » (b), différences des charges entre l’état actuel et les trois scénarios climatiques pour le piézomètre « recharge roc 1 » (c) et « recharge roc 2 » (d). ... 156
XVIII Figure 74 : Charges hydrauliques mensuelles moyennes dans la zone de r piézomètre fictif « recharge roc 1 » (a), « recharge roc 2 » (b), différences des charges entre l’état actuel et les trois scénarios climatiques pour le piézomètre « recharge roc 1 » (c) et « recharge roc 2 » (d). ... 157 Figure 75 : Bilans hydrologiques généraux : Actuel (a), SR‐B1 (b), SR‐A1B (c) et SR‐A2 (d). ... 160 Figure 76 : Débits mensuels moyens simulés à l’exutoire de l’état actuel, futur avec et sans scénarios d’urbanification. ... 165 Figure 77 : Infiltrations moyennes mensuelles simulées de l’état actuel, futur avec et sans scénarios d’urbanification ... 166 Figure 78 : Débits journaliers à l’exutoire du mois de novembre 2072 ... 169 Figure 79 : Débits journaliers à l’exutoire du mois de juin 2072 ... 169 Figure 80 : Localisation des piézomètres fictifs et les différences en moyenne mensuelle des niveaux piézométriques observés à ces piézomètres entre le scénario d’urbanification +100ha et SR‐A1B. ... 170 Figure 81 : Variations moyennes saisonnières des charges hydrauliques et incertitudes. ... 175 Figure 82 : Hiérarchisation des paramètres influant le plus sur l’incertitude des résultats. ... 176
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ISTE DES TABLEAUX
Tableau 1 : Exemple de modèles climatiques utilisés pour la prédiction des changements climatiques. ... 11 Tableau 2 : Type de dépôts et hydrofaciès du bassin versant (modifié de Talbot Poulin et al. (2013)). ... 47 Tableau 3 : Hydrofaciès du modèle. ... 61 Tableau 4 : Paramètres du modèle. ... 68 Tableau 5 : Paramètres des hydrofaciès. ... 83 Tableau 6 : Comparaison des conductivités hydrauliques du modèle calé et celles compilées par Talbot Poulin et al. (2013). ... 84 Tableau 7 : Paramètres des surfaces d’écoulement. ... 84 Tableau 8 : Paramètres représentant la fonte et l’accumulation de neige. ... 85 Tableau 9 : Paramètres des surfaces d’évapotranspiration. ... 86 Tableau 10 : Bilan hydrologique du modèle. ... 91 Tableau 11 : MCG utilisés pour les projections climatiques. ... 118 Tableau 12 : Biais mensuels calculés pour les trois scénarios. ... 121 Tableau 13 : Moyennes mensuelles actuelles et futures des variables climatiques. ... 122 Tableau 14 : Hauteurs d’eau mensuelles totales (mm/mois) actuelles et futures simulées et leurs écarts types ... 137 Tableau 15 : Débits mensuels actuels et futurs simulés (m3/s) et leurs écarts types à l’exutoire de la rivière Saint−Charles... 142 Tableau 16 : Valeurs numériques des débits (m3/s) mensuels moyens simulés à l’exutoire de l’état actuel, futur avec et sans scénarios d’urbanification ... 166XX Tableau 17 : Valeurs numériques des hauteurs d’eau (mm/mois) mensuelles moyennes infiltrées de l’état actuel, futur avec et sans scénarios d’urbanification ... 167 Tableau 18 : Débits actuels simulés, futurs et intervalles. ... 174 Tableau 19 : Impact des paramètres sur le bilan hydrologique du modèle. ... 178
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ISTE DES ANNEXES
Annexe 1: Milieux humides au sein du bassin versant (Talbot Poulin et al. 2013) ... 203 Annexe 2: Sommaire des propriétés hydrauliques disponibles dans la base de données hydrogéologique PACES‐CMQ et classées par hydrofaciès (Talbot Poulin et al. 2013) ... 204 Annexe 3 : Distribution statistique des conductivités hydrauliques disponibles dans la base de données hydrogéologiques PACES‐CMQ et classées par hydrofaciès (Talbot Poulin et al. 2013) . 205 Annexe 4 : Histogrammes des conductivités hydrauliques disponibles dans la base de données hydrogéologiques PACES‐CMQ et classées par hydrofaciès modifié d’après Talbot Poulin et al. (2013) ... 206 Annexe 5 : Propriétés physiques de la roche mère compilées par Talbot Poulin et al. (2013) ... 207 Annexe 6 : Classification par hydrofaciès des formations en fonction de leurs propriétés hydrogéologiques (Lamarche 2011) ... 208 Annexe 7 : Coupe hydrostratigraphique de l’aquifère de Valcartier (modifié de Lefebvre et al. (2003) ... 209 Annexe 8 : Coupe représentant l’attribution des hydrofaciès au modèle ... 210 Annexe 9 : Valeurs numériques utilisées pour la réalisation des graphiques du chapitre résultats ... 211R
EMERCIEMENTS
Je tiens à remercier mon directeur de thèse, René Therrien, qui m’a donné la possibilité de réaliser ce travail. Ses précieux conseils, son expérience et le degré de liberté qu’il m’a donnés pour orienter la recherche selon mes intérêts m’ont permis de réaliser cette étude dans des conditions optimales d’un point de vue scientifique et humain. Je tiens également à le remercier de m’avoir permis d’assister à de nombreuses conférences et colloques internationaux. La réalisation de ce projet a été possible grâce aux fonds obtenus pour la réalisation du Projet d’Acquisition de Connaissances sur les Eaux Souterraines du territoire de la Communauté Métropolitaine de Québec (PACES-CMQ). C’est pourquoi, je tiens à remercier tous les partenaires ayant contribués et financés ce projet.
Mes remerciements vont également Jean-Michel Lemieux et John Molson tous deux professeurs à l’Université Laval avec lesquels, j’ai pu avoir de nombreuses discussions qui m’ont permis de mener à bien mon travail. Je tiens également à remercier particulièrement Pierre Therrien professionnel de recherche à l’Université Laval. Le développement de nombreux scripts informatiques et ses précieux conseils m’ont permis de réaliser de manière optimale certains aspects techniques de mon travail.
Ma reconnaissance va également pour mes collègues de bureau, Nelly pour sa relecture attentive, Jalil pour ses conseils et sa machine à panini, Masoumeh pour ses conseils et sa bonne humeur, Tobias pour sa collaboration au développement conjoint de certains aspects de ce travail et Guillaume pour ses conseils et ses pralines belges. Mes remerciements vont également à Lise Lamarche pour m’avoir aidé et mis à disposition son modèle géologique des dépôts meubles de la région de Québec. Je tiens à remercier Taline de son soutien quotidien et mes parents et ma famille pour m’avoir permis de faire des études et soutenu tout au long de ces années.
Finalement, j’adresse mes remerciements à tous ceux qui m’ont aidé et conseillé tout au long de ce travail que je n’ai pas pu citer ici. Merci à vous.
1 Contexte et problématique générale
Le rapport intitulé Bilan 2007 des changements climatiques (GIEC 2007) réalisé par le Groupe d’experts Intergouvernemental sur l’Évolution du Climat (GIEC) souligne le fait que « Le réchauffement du système climatique est sans équivoque. On note déjà, à l’échelle du globe, une hausse des températures moyennes de l’atmosphère et de l’océan, une fonte massive de la neige et de la glace et une élévation du niveau moyen de la mer ». Bates et al. (2008) affirment dans le document technique IV du GIEC qu’il est largement prouvé par des relevés d’observations et des projections climatiques que les sources d’eau douce sont vulnérables et auront à souffrir gravement du changement climatique, avec de grandes répercussions sur les sociétés humaines et sur les écosystèmes. C’est donc dans un contexte de grandes incertitudes et de possibles impacts sur les ressources en eau que s’inscrit cette étude.
Afin de pouvoir mettre en place des politiques capables de répondre efficacement à de possibles changements et de planifier une exploitation durable de la ressource en eau, il est indispensable de quantifier quel sera l’impact de ces changements sur le cycle de l’eau. C’est dans le but de comprendre et d’anticiper les possibles impacts des changements climatiques sur la dynamique hydrologique d’un bassin versant que cette étude est réalisée.
Le bassin versant à l’étude est celui de la rivière Saint-Charles située dans la province du Québec au Canada dont une partie de la Ville de Québec est incluse. Cinquante-sept pourcents (57 %) de l’eau consommée par la ville de Québec provient du bassin versant de la rivière Saint-Charles. Une grande partie (92 %) est directement prélevée dans les eaux de surface et l’autre partie (8 %) est prélevée par des puits municipaux ou des puits privés. Au sein du bassin versant, on compte plus de 2000 puits privés qui représentent souvent le seul moyen d’approvisionnement en eau pour des propriétés non raccordées à un aqueduc. Il est donc primordial de connaître quelle sera l’évolution des ressources en eau de surface ou souterraine sous l’effet des changements climatiques.
L’objectif général de cette étude est d’estimer l’impact des changements climatiques sur les eaux souterraines et les eaux de surface. Afin de pouvoir définir des objectifs plus précis, clairs et réalistes et
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d’appliquer une méthodologie adéquate pour répondre de manière optimale à ces objectifs, il est indispensable de procéder à une revue bibliographique des études qui ont déjà été réalisées sur le sujet. Il sera ainsi possible de comprendre quels sont les points primordiaux à respecter pour mener à bien cette étude. Une fois les objectifs et la méthodologie définis, il sera possible de procéder à l’étude en elle-même afin de répondre aux objectifs.
2 Revue bibliographique
Dans ce chapitre, nous abordons les deux principaux thèmes que nous aurons à traiter par la suite. Le premier sera les aspects liés aux changements climatiques en explicitant brièvement leurs causes, leurs effets, leurs prévisions et leurs évolutions et finalement les différentes techniques employées pour utiliser à une échelle régionale les prévisions des changements climatiques faites à l’échelle du globe. Ensuite, nous présenterons les techniques de modélisation utilisées pour estimer l’impact des changements climatiques sur la ressource en eau
Cette revue bibliographique permettra de comprendre quelles techniques sont utilisées pour estimer l’impact des changements climatiques et de comprendre par quelles manières, il est possible de représenter le climat futur pour pouvoir l’appliquer à notre site d’étude.
2.1 Les changements climatiques
La problématique des changements climatiques est un sujet extrêmement volumineux. Un ensemble de domaines est touché par ce phénomène, tel que les mesures d’atténuation et d’adaptation aux changements climatiques, les impacts socio-économiques, etc. Nous aborderons uniquement les aspects liés à l’évolution des variables climatiques (températures, précipitations, etc.), telles que les causes de leurs changements, leurs évolutions et les prévisions futurs, de même que les techniques utilisées pour produire des conditions limites représentant l’état futur et utilisables à l’échelle d’un bassin versant.
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2.1.1 Les changements observés
La Figure 1a illustre la différence des températures moyennes à l’échelle du globe par rapport à la moyenne de la période de 1960 à 1990.
Figure 1 : Changements par rapport aux moyennes correspondantes pour la période 1961–1990 : a) des températures moyennes globales, b) du niveau moyen des mers et c) de la couverture neigeuse dans l’hémisphère nord (GEIC, 2007).
Nous apercevons une nette augmentation depuis le début des années 1970. Onze des douze années entre 1995 et 2006 ont été les plus chaudes depuis 1850, date à laquelle les relevés instrumentaux de la température ont débuté. L’accroissement des températures a une multitude d’effets que qui sont déjà observés à l’échelle du globe. L’élévation du niveau de la mer (Figure 1b) induite par la fonte des eaux stockées sous forme de glace (glaciers, calottes glaciaires et nappes glaciaires polaires) ainsi que la dilation thermique concorde avec l’augmentation des températures. Cette élévation est estimée à 3,1 mm/an depuis 1993. Nous pouvons également citer la surface de couverture neigeuse représentée sur la Figure 1c qui diminue en parallèle avec l’élévation des températures. Un grand nombre d’autres effets constatés ou présumés avec différents degrés de certitude sont décrits dans le rapport de synthèse du GIEC (GIEC (2007)).
Parmi ces autres effets, nous pouvons citer l’observation entre 1900 et 2005 d’une forte augmentation des précipitations dans l’est de l’Amérique du Nord et du Sud, le nord de l’Europe ainsi que dans le centre et le nord de l’Asie tandis qu’une diminution est observée au Sahel, en Méditerranée, en Afrique australe et dans une partie de l’Asie du Sud. À l’échelle planétaire, il est probable que les épisodes de sécheresse aient augmenté depuis 1970.
La Figure 2 présente l’augmentation des températures en moyenne annuelle observée à la station météorologique de l’aéroport de Québec. On observe une augmentation d’environ 1 °C de la température moyenne annuelle depuis 1970. La courbe de régression linéaire présente sur la figure souligne cette tendance.
Figure 2 : Températures moyennes annuelles observées à l’aéroport de Québec. Station 701S001, QUÉBEC/JEAN LESAGE INTL (Environnement Canada 2013).
2.1.2 Les causes du changement
Différents facteurs contrôlent la température et de manière plus générale le bilan énergétique du système climatique planétaire. La modification des concentrations de gaz à effet de serre (GES) et d’aérosols dans l’atmosphère, de la couverture végétale et du rayonnement solaire sont identifiés par le GIEC (2007) comme étant les principaux facteurs influençant le bilan énergétique.
Depuis 1750, on note une augmentation accrue en GES (dioxyde de carbone -CO2-, méthane -CH4- et le protoxyde d’azote -N2O-) imputable aux activités humaines. Les valeurs actuelles sont bien supérieures aux valeurs historiques déterminées par l’analyse de carottes de glace portant sur de nombreux millénaires. C’est
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pourquoi le GIEC (2007) avance avec un degré de confiance très élevé que « les activités humaines menées depuis 1750 ont eu pour effet de réchauffer le climat ». Cette affirmation est confirmée par les modèles climatiques qui sans forçage (introduction des effets anthropiques, c’est-à-dire l’augmentation accrue des GES), ne parviennent pas à simuler les configurations du réchauffement observées ainsi que leurs variations. La part du réchauffement imputable aux activités non-anthropiques comme le rayonnement solaire et l’activité volcanique semble infime, voire nulle, car selon les données disponibles pour les cinquante dernières années, ces activités auraient dû refroidir le climat (GIEC 2007).
2.1.3 L’évolution du climat et ses changements
Afin de pouvoir prédire l’évolution du climat, il faut connaître quelle sera l’évolution du « monde » et de nos sociétés. C’est pourquoi différents scénarios couvrant un large éventail des principales forces motrices des émissions futures, allant de changements démographiques à des changements technologiques et économiques, ont été générés et regroupés dans le « Special Report on Emissions Scenarios » (IPCC 2000). La Figure 3a illustre les différentes idées directrices de ces scénarios ainsi que les émissions en GES qui y sont liées.
Figure 3 : a) Idées directrices des scénarios du SRES et b) émissions de GES associées aux scénarios (modifié de GIEC (2007)).
Le scénario A1 est considéré comme un scénario à « moyennes hautes émissions » et suppose un monde plus homogène, une croissance économique forte, un pic de population au milieu de ce siècle puis une baisse progressive et un développement et un partage rapide de technologies plus efficientes environnementalement parlant. Le scénario prévoit trois sous-scénarios qui dépendent de l’utilisation future de l’énergie fossile, A1T transition vers des énergies non fossiles, A1B transition mixte et A1FI utilisation intensive de l’énergie fossile.
Le scénario A2 est considéré comme un scénario « hautes émissions » et suppose un développement fragmenté du monde, une préservation d’entités régionales, un développement des économies de manière régionale, un accroissement de la population continu et le développement et la propagation lente des technologies plus efficientes environnementalement parlant.
Le scénario B1 est considéré comme un scénario à « basses émissions » et suppose un développement homogène du monde, un développement de l’économie orienté vers les services et l’information et une diminution de la consommation (matérielle), un pic de population au milieu de ce siècle et puis une baisse progressive et une introduction rapide de technologies plus efficientes.
Le scénario B2 est considéré comme un scénario à « moyennes basses émissions » et suppose un monde hétérogène, basé sur une économie régionale axée sur le développement durable. La population augmente, mais à rythme moins soutenu que pour le scénario A2 et un développement plus lent et diversifié des technologies que pour les scénarios A1 et B1. L’ensemble de ces considérations permet de réaliser des scénarios d’émissions futurs de GES présents sur la Figure 3b. L’ensemble de ces projections d’émissions de GES est ensuite utilisé dans des modèles de circulation générale (MCG, GCM en anglais) pour faire des prévisions du climat futur (détails chapitre 2.1.4.). Comme les scénarios projettent une large gamme d’émissions possible, cela donne lieu à une large gamme de projections des impacts climatiques comme on le voit sur la Figure 4 pour la variation des températures par exemple.
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Figure 4 : Augmentation des températures en fonction des différents scénarios par rapport à la moyenne correspondante à la période 1980-1999 (modifié d’après GIEC (2007)).
2.1.4 Les modèles disponibles
Les (MCG) sont les principaux outils utilisés pour évaluer et prédire les changements climatiques en fonction des différents scénarios d’émissions décrits dans le chapitre précédent. En général, le type de modèle utilisé est un couplage entre des modèles atmosphériques (AGMC) et des modèles océaniques (OGCM), ce qui donne des modèles « Atmosphériques – Océaniques » (AOGCM). Les AOGCM utilisés sont en continuel développement et peuvent être couplés avec d’autres types de modèles prenant en compte l’évolution du couvert végétal, des calottes glaciaires ou de différents processus chimiques s’effectuant à l’échelle du globe (GIEC 2007). La principale limitation de ces modèles est l’utilisation de ressources informatiques très importantes. Plusieurs mois de calcul sont nécessaires pour l’obtention des projections à long terme (2070 - 2100).
Il existe une multitude de modèles générés par différents instituts. Le Tableau 1 illustre divers AOGCM utilisés par le GEIC afin de prédire les changements climatiques (voir détails dans GIEC (2007)).
Tableau 1 : Exemple de modèles climatiques utilisés pour la prédiction des changements climatiques.
ID du modèle Instituts Résolution
atmosphérique Références CCSM3, 2005 National Center for Atmospheric Research, USA 1.4° x 1.4° Collins et al. (2006) CGCM3.1( T47), 2005 Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis, Canada 2.8° x 2.8° McFarlane et al. (1992) CNRM‐CM3, 2004 Météo‐France/Centre National de Recherches Météorologiques, France 1.9° x 1.9° Déqué et al. (1994) ECHAM5/MPI‐OM, 2005 Max Planck Institute for Meteorology, Germany 1.9° x 1.9° Roeckner et al. (2003) On notera que la résolution de plusieurs degrés de ces différents AOGCM est trop grossière pour l’utilisation immédiate des données (qui en résultent) dans le cadre d’études à échelle régionale. C’est pourquoi un travail de mise à l’échelle des données (voir section 2.1.5) est souvent indispensable pour pouvoir utiliser les résultats issus des AOGCM. Pour chacun des modèles, on applique les différents scénarios d’émissions décrits dans le chapitre précédent. On obtient ainsi plusieurs résultats par modèle en fonction du scénario pris en compte.
2.1.5 Mise à l’échelle des données
Les données issues des AOGCMs (précipitations, températures, etc.) sont généralement d’échelle continentale et ont donc une résolution trop grossière (voir Tableau 1, 300 km de côté comme ordre de grandeur) pour être directement utilisées à échelle régionale pour des études hydrogéologiques. À cause de cette résolution trop grossière, les AOGCM ne sont pas capable de reproduire de phénomènes locaux. C’est pourquoi une mise à l’échelle régionale (downscaling) des données est impérative afin de pouvoir les utiliser directement dans un modèle hydrogéologique. Le nombre d’études et d’articles ayant pour thématique la mise à l’échelle est important et est en constante augmentation en raison de leur utilisation indispensable dans les études climatiques à échelle régionale. L’objectif de cette section est de présenter les différentes
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méthodologies et de mettre en avant leurs avantages et inconvénients. Selon Fowler et al. (2007) on peut classer les différentes techniques en deux catégories distinctes (Figure 5).
Figure 5 : Classification des techniques de mise à l’échelle.
La méthode de mise à l’échelle dynamique consiste en l’utilisation de modèles régionaux (RCMs) ou des « Limited-area models » (LAMs). On pourrait définir ces modèles en un raffinement local des AOGCMs. Ils utilisent comme conditions limites latérales les données issues des AOGCMs, ils ont une résolution plus fine (environ 0.5°, 50 – 100 km, Mearns et al. (2003)) et couvrent une surface plus réduite. Ils ont comme avantages de permettre de simuler de manière réaliste des phénomènes climatiques régionaux tels que des précipitations orographiques (Frei et al. 2003) et des événements climatiques extrêmes (Fowler et al. (2005) et Ekström et al. (2005)). Ils ont cependant le désavantage d’être informatiquement très lourds (temps de calcul), leur nombre de scénarios en est limité et ils sont grandement dépendants des conditions limites des AOGCMs (Fowler et al. 2007). Une résolution de 50 km (au mieux) obtenue avec ce type de modèle peut également être encore une résolution trop grossière pour l’introduction directe dans un modèle à échelle locale.
L’alternative à la mise à l’échelle dynamique est l’utilisation de méthodes statistiques pour relier les modèles généraux à une échelle locale. La méthode des « Deltas » (delta-change method) également appelée « Change factors » (CFs) ou « Perturbation Method » est probablement l’approche la plus simple et est de ce fait souvent utilisée (voir par exemple van Roosmalen et al. (2007)). Cette méthode consiste à pondérer les
Données à échelle régionale Données des AOGCMs
Mise à l’échelle statistique (SD) :
« Delta » méthode
« Regression models »
« Weather typing schemes »
« Générateur stochastique de
climat » Mise à l’échelle dynamique :
données météorologiques actuelles par un facteur propre à chaque scénario climatique. On peut formuler cette méthode de la manière suivante (Eq. 1) :
∆ , ∆ , ; , , … . ; , , … . , Eq. 1
où PΔ sont les précipitations à introduire dans le modèle hydrogéologique pour les différents scénarios climatiques que l’on veut simuler et Pobs sont les précipitations du climat actuel. Les suffixes i et j sont utilisés pour représenter le ième jour et le jème mois. Le Δp est le « delta », le facteur correctif, qui est obtenu de la manière suivante (Eq. 2) :
∆ ; , , … . , Eq. 2
sont les précipitations moyennes futures du mois j simulées par le modèle climatique en fonction du scénario d’émission (SR-A1, SR-B1, etc.) et sont les précipitations moyennes du mois j de la période de contrôle (période d’au moins 30 ans en général et représentant l’état actuel) également issues du modèle climatique. On obtient ainsi un facteur correctif que l’on peut multiplier aux données réelles comme on le voit dans Eq. 1.
La méthode peut également s’appliquer pour les températures et peut être formulée de la manière suivante (Eq. 3).
∆ , , ∆ ; , , … . ; , , … . , Eq. 3
Où le facteur correctif est (Eq. 4) :
∆ ; , , … . , Eq. 4
On notera que le facteur correctif s’additionne dans ce cas-ci. Il est également possible d’appliquer cette méthode pour l’évapotranspiration en utilisant les paramètres (typiquement la radiation solaire, la température, la vitesse du vent, etc.) actuels et futurs issus des modèles climatiques afin de calculer un facteur correctif mensuel (van Roosmalen et al. (2007)).
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La limite principale de cette méthode est que les données générées sont basées sur des données observées actuellement (Pobs et Tobs). De ce fait, on perd les informations des modèles climatiques concernant le changement de la variabilité d’événements tels que les périodes de sécheresse ou les événements extrêmes. Cela implique également que la corrélation entre les différentes variables climatiques reste la même alors que celle-ci pourrait être influencée par l’évolution du climat.
D’autres méthodes plus sophistiquées ont été développées afin de rendre plus réaliste la mise à l’échelle régionale. Selon Fowler et al. (2007), ces techniques peuvent être regroupées en trois catégories (voir Figure 5) ; « Regression models », « Weather typing schemes » et « Générateurs stochastiques de climat » (« Weather generators (WGs) »). Ces techniques se basent sur le fait que les climats locaux sont reliés aux climats généraux et que ces relations, entre les variables climatiques à grande échelle « prédicteurs » (predictors) et les variables locales « prédites » (predictants), peuvent être définies de manière statistique ou de manière déterministe.
La méthode des « Regression models » consiste à déterminer une fonction qui relie directement une variable « prédicteurs » à un set de variables locales « prédites ». La méthode la plus simple est l’utilisation d’une régression multiple reliant une variable atmosphérique du modèle (correctement reproduite) pour en déduire les températures et précipitations locales. On peut citer Hellström et al. (2001) qui utilisèrent l’humidité à 850 hPa ou la vorticité totale d’un modèle climatique pour prédire les précipitations mensuelles. Il existe d’autres techniques plus complexes dont nous ne parlerons pas ici. Nous mentionnerons le fait que le choix du « Predicteur » est déterminant pour la bonne mise à l’échelle des données et que cette tâche requiert une bonne expérience en climatologie.
La méthode des « Weather typing schemes » se base sur l’observation de données climatiques, généralement la pression atmosphérique. On trie les pressions atmosphériques en différentes classes en fonction de leurs valeurs puis on relie ces classes de pression à des intensités de précipitations par exemple. Ensuite, on calcule l’occurrence de ces classes. Il ne reste plus qu’à comparer la différence d’occurrence de ces classes entre les observations et les prévisions du modèle pour déterminer les précipitations à l’échelle locale. Cette méthode suppose donc que la relation entre les classes de pression et les intensités de
précipitation reste inchangée. Le choix et la définition des différentes classes ont donc une importance primordiale pour la réussite de cette approche, ce qui requiert également une bonne expérience en climatologie.
Les générateurs stochastiques de climat (Weather Generators (WGs)) sont des modèles numériques qui produisent une série chronologique de variables climatiques avec des propriétés statistiques semblables à celles des séries observées (Caron 2006). Il « suffit » d’utiliser les données climatiques corrigées avec la méthode des « deltas » pour générer des scénarios climatiques équiprobables. Il est même possible d’y intégrer un facteur correctif pour modifier les périodes de temps sec ou pluvieux. Il existe différents types de modèles, mais de manière générale, il est possible de générer les précipitations et températures minimales et maximales ainsi que les radiations solaires. Les différences entre les générateurs concernent principalement les approches utilisées pour simuler les différentes variables d’intérêt. Sans entrer dans les détails, certains générateurs (type « Lars-Gen », Racsko et al. (1991)) utilisent une approche semi-empirique pour simuler les occurrences de périodes sèches ou pluvieuses alors que d’autres (type « Richardson », Richardson (1981)) reposent sur une approche utilisant une chaine de Markov de différents ordres. On peut citer Semenov et al. (1998) qui évaluent les performances et caractérisent les différentes approches utilisées par les différents générateurs climatiques. L’utilisation d’un générateur stochastique dans une étude de l’impact des changements climatiques suppose la génération de plusieurs scénarios équiprobables afin de pouvoir pallier les incertitudes liées à l’utilisation d’un unique scénario. On peut citer le générateur WGEN Richardson et Wright (1984) ou Kilsby et al. (2007) qui proposent une approche spécialement dédiée à l’étude des changements climatiques. On finira par citer le générateur de WeaGets (Caron 2006) qui se base sur le modèle WGEN auquel on a apporté des modifications afin de répondre aux particularités du climat québécois.
2.1.6 Sommaire
L’une des principales conclusions que l’on peut apporter à cette section concernant les changements climatiques est que les projections faites pas les MCG des changements climatiques possibles à l’horizon 2100 ont une grande très grande variabilité. Pour les températures par exemple, les projections
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peuvent varier de plusieurs degrés (voir Figure 4) en fonction du scénario d’émissions utilisé (SR-B1, SR-A2, etc.). Cette large gamme de projections impliquera l’utilisation de plusieurs jeux de modèle afin de couvrir l’ensemble des projections, des plus « optimistes » aux moins « optimistes » pour connaître les incertitudes liées aux projections. Finalement, l’utilisation de l’une ou l’autre des techniques de mise à l’échelle des données présentées dans ce chapitre ne permettra pas de réduire l’incertitude liée aux projections, mais peut permettre de réaliser des scénarios climatiques plus réalistes.
2.2 Impact des changements climatiques sur les eaux
Il existe une multitude d’études ayant pour thématique l’impact des changements climatiques sur différents systèmes tels que les eaux de surface, les eaux souterraines, la recharge des aquifères, la biodiversité, etc. Nous porterons notre attention sur les études liées à la modélisation hydrologique et hydrogéologique en général et aux différentes approches utilisées pour estimer l’impact des changements sur la dynamique des eaux de surface et souterraines, à l’échelle d’un bassin versant.
2.2.1 Modélisation et changements climatiques
De manière générale, l’ensemble des études ayant pour thématique l’impact des changements climatiques sur les ressources en eau utilise la même méthodologie. La première étape est de générer un modèle représentant l’état actuel du phénomène d’intérêt (eau de surface, eaux souterraines, etc.). La seconde étape est d’appliquer à ce modèle calé sur des observations de nouvelles conditions limites représentant l’état futur. La dernière étape consiste à comparer les résultats entre le modèle de l’état actuel et le modèle représentant l’état futur afin d’estimer l’impact des changements climatiques. Ce qui différencie ces études, c’est l’approche utilisée pour évaluer l’impact des changements climatiques. On peut les classer en trois catégories : les modèles hydrologiques simples ne prenant pas en compte les écoulements souterrains, qui ont pour objectifs d’évaluer l’impact sur les eaux de surface, les modèles hydrogéologiques couplés avec différents modules ou approches pour simuler la recharge des aquifères, qui ont pour principal objectif d’évaluer l’impact sur les eaux souterraines et les modèles intégrés qui reproduisent l’ensemble des processus dans un seul modèle.
Concernant les études menées uniquement sur les eaux de surface, on pourrait commencer par citer l’étude de Minville et al. (2008) de par la proximité de leur zone d’étude. Ils ont réalisé un modèle utilisant HSAMI (Bisson et Roberge 1983; Fortin 2000) du bassin versant de la Chute-du-Diable (Québec, Canada). En plus d’évaluer l’incertitude liée à leurs projections, ils anticipent pour la période 2071-2100 une augmentation des débits durant la saison hivernale, augmentation variant entre 1.25 et 3 fois plus selon les scénarios, une arrivée plus rapide des crues printanières et une diminution des débits variant entre -5 et 25 % durant l’été.
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Maurer (2007) a quant à lui réalisé un modèle en utilisant VIC (Variable Infiltration Capacity, Liang et al. (1994)) pour cinq bassins versants de la Sierra Nevada (Californie, É-U). Il en résulte également une augmentation des débits hivernaux et une diminution des débits estivaux. Il met aussi en évidence la variabilité des projections en fonctions des scénarios climatiques sélectionnés.
Christensen et al. (2004) ont également utilisé le modèle « VIC » pour modéliser le bassin versant de la rivière Colorado aux États-Unis afin d’estimer l’impact de changements climatiques et de la demande future en eaux. Ils en arrivent à la conclusion que la demande future (distribution et évapotranspiration future) dépasserait les capacités du bassin versant avec une diminution de 17 % du ruissellement en moyenne annuelle pour la période 2070 – 2098,
On peut également citer Gellens et Roulin (1998) qui ont réalisé une étude sur différents bassins versants de Belgique. En plus d’évaluer l’impact des changements climatiques, ils mettent également en avant la variabilité des résultats obtenus en fonction des modèles climatiques utilisés. A titre d’exemple, les projections faites pour les débits d’un cours d’eau peuvent varier entre 0 et +30 % au mois de mai et +10 % et -30 % au mois d’août selon les modèles climatiques utilisés.
On peut citer encore quelques autres études qui ont trait aux eaux de surface et les changements climatiques en général, parmi celles-ci, Arora et Boer (2001) qui ont fait une analyse de l’impact sur 23 principaux cours d’eau dans le monde et ont obtenu des résultats variés selon la localisation des cours d’eau. Dooge et al. (1999) ont développé un modèle permettant d’anticiper l’impact d’une augmentation de précipitations sur le long terme, Fowler et al. (2007) ont étudié l’impact des changements climatiques pour le nord-ouest de l’Angleterre et leurs résultats ont montré une augmentation des débits en hiver d’environ +20 % et une diminution en variant entre -40 % et -80 % au mois d’août. Wilby et al. (2006) ont évalué l’impact sur les aspects qualitatifs et quantitatifs d’un bassin versant en Angleterre et ont mis avant la grande variabilité des résultats selon les modèles climatiques utilisés. Ils ont observé par exemple, une diminution des débits pour chaque mois de l’année avec un modèle provenant du Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) ou une augmentation pour chaque mois de l’année avec un modèle provenant du Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis. (CGCM). Jiang et al. (2007) ont fait eux une
comparaison des projections obtenues avec différents modèles hydrologiques et mettent en avant la variabilité des résultats que peuvent produire ces différents modèles.
La limite principale de ces études est qu’elles ne prennent pas en compte ou seulement de façon très simplifiée les écoulements souterrains. Or, ceux-ci peuvent jouer un rôle important dans la dynamique des cours d’eau comme par exemple soutenir les débits des cours en période de basses eaux ou les cours d’eau peuvent recharger les aquifères, cela rend de ce fait moins réaliste ces études. Le fait de négliger ou de grandement simplifier les écoulements souterrains implique également l’impossibilité d’exploiter les résultats pour estimer l’impact sur la dynamique et les ressources en eaux souterraines.
De la même façon que des études se focalisent sur les eaux de surface, d’autres études se concentrent sur les eaux souterraines. Plutôt que d’exposer les résultats dans les détails de ces études qui peuvent varier sensiblement d’un lieu géographique à un autre, nous tenterons au travers de quelques exemples de définir les différentes techniques qui ont été utilisées afin d’évaluer l’impact des changements climatiques.
L’une des principales différences entre les études réalisées est l’approche (plus ou moins complexe) utilisée pour simuler la recharge en eau des aquifères. À titre d’exemple de méthodologie, on citera les études suivantes : Scibek et Allen (2006) ont utilisé un modèle hydrogéologique à trois dimensions MODFLOW (Harbaugh 2005) représentant deux aquifères alluviaux (34 et 150 km2), situés sur la frontière américano-canadienne et en Colombie-Britannique, couplé au modèle HELP (Hydrologic Evaluation of Landfill Performance Schroeder et al. (1994)). Le modèle « HELP » permet de calculer la recharge en prenant en compte différents paramètres comme le ruissellement, l’infiltration, l’évapotranspiration, la couverture neigeuse, etc. Ces deux aquifères, dont la recharge était dominée par les interactions nappe-rivière pour l’un et par les précipitations pour l’autre, ont montré des réactions différentes comme une diminution des niveaux d’eau dans les rivières ce qui diminue la piézométrie des aquifères ou une diminution de la recharge. Cette étude met en évidence l’importance de reproduire le plus fidèlement possible tous les types d’interactions entre les aquifères et la surface.
Serrat-Capdevila et al. (2007) ont réalisé également un modèle à trois dimensions des écoulements souterrains (MODFLOW) du bassin de San Pedro (7560 km2, Arizona, É-U), mais ils utilisèrent simplement
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une fonction linéaire pour relier les précipitations à la recharge. Les résultats de l’étude indiquent une baisse systématique de la recharge variant entre 17 % et 30 % selon les scénarios climatiques utilisés.
Loáiciga et al. (2000) ont étudié les impacts des changements climatiques sur l’aquifère karstique d’Edwards (Texas, É-U). Pour ce faire, ils réalisent un modèle à deux dimensions avec GWSIM IV (Ground Water Simulation Program, Klemt et al. (1979)). La recharge est calculée en utilisant une fonction empirique faisant le bilan des débits des cours d’eau et l’augmentation de la demande en eau liée à l’augmentation de la population. Cette étude conclut sur le fait que l’augmentation de la demande aura un impact plus important que ceux liés aux changements climatiques.
Jyrkama et Sykes (2007) ont réalisé une étude sur le bassin versant de la rivière Grand (6700 km2, Ontario, Canada) pour lequel, ils utilisent le modèle HELP (précédemment mentionné) pour calculer la recharge des aquifères. Dans tous les scénarios, la recharge augmente. La recharge calculée parait être cependant fortement influencée par la couverture du sol.
Woldeamlak et al. (2007) ont étudié la problématique d’un aquifère sableux situé à 60 km au nord de Bruxelles en Belgique (bassin versant de la rivière Grote-Nete, 525 km2). Ils utilisèrent également un modèle MODFLOW à trois dimensions auquel ils ajoutent les valeurs de recharge obtenues avec WetSpass (Batelaan et De Smedt 2001). WetSpass est un modèle physique spatialement distribué permettant de calculer la recharge en eau en fonction du type de sol, de l’utilisation du sol, de la pente et de la profondeur de la nappe. Il s’apparente au modèle HELP décrit ci-dessus. Woldeamlak et al. (2007) ont présenté une série de résultats allant de l’augmentation ou la diminution des charges hydrauliques en fonction des différents scénarios qu’ils ont réalisés. Ils conclurent que la prise en compte des changements dans l’utilisation des sols dans les scénarios futurs s’avère parfois nécessaire. Ils conclurent également que le développement de modèles en régime transitoire permettrait d’estimer les impacts en fonction des saisons et que les interactions entre les eaux de surface et souterraines devraient être prises en compte afin de faire des prédictions plus réalistes.
On peut encore citer quelques autres études comme celles de Brouyère et al. (2004), Kirshen (2002) et Eckhardt et Ulbrich (2003) parmi d’autres que nous ne développerons pas.
Dans les études mentionnées ci-dessus, la recharge est calculée de manière plus ou moins complexe en fonction de la méthode utilisée. La principale limitation de ces méthodologies est que l’ensemble des mécanismes qui gouverne la recharge (la profondeur de la nappe, le ruissellement, etc.) n’est pas calculé simultanément dans un seul et même modèle. Les phénomènes gouvernant la recharge étant interdépendants, le calcul séparé et non simultané de ces derniers donne lieu à une représentation moins réaliste du phénomène dans sa globalité. Au même titre que les modèles d’écoulement de surface négligent les eaux souterraines, les modèles hydrogéologiques négligent ou simplifient grandement les écoulements de surface ce qui rend impossible d’apprécier l’évolution de la dynamique des eaux de surfaces. Dans le cas d’étude ou l’évolution de la ressource en eau de surface revêt une grande importance, l’utilisation d’un modèle hydrogéologique quelque soit l’approche utilisée pour simuler la recharge, ne permet pas d’évaluer avec précision l’impact sur les eaux de surface.
Afin de pallier ce manque de réalisme, l’utilisation d’un modèle intégré, c’est-à-dire un modèle capable de simuler les écoulements de surface et les écoulements souterrains dans la zone saturée et non saturée, simultanément et dans chaque milieu, semble être une solution.
Il n’existe pas beaucoup d’études liées aux changements climatiques réalisées avec un modèle intégré. On pourrait citer comme étude de référence celle de Goderniaux et al. (2009) qui ont utilisé un modèle « HydroGeoSphere » (HGS) (Therrien et al. 2005) d’environ 10 000 nœuds afin d’évaluer les impacts climatiques sur les réserves en eau du sous-bassin de la rivière Geer en Belgique (480 km2). Au vu de leurs résultats, l’utilisation d’un modèle intégré semble offrir une alternative concluante par rapport aux techniques plus traditionnelles précitées. Leurs résultats indiquent une diminution possible de 8 m des niveaux piézométriques ainsi qu’une réduction des débits à l’exutoire variant entre -9 % et -33 % selon les scénarios, à l’horizon 2080.
Colautti (2010) a également réalisé un modèle HGS de 625 000 nœuds du bassin versant de la rivière Grand (6700 km2, Ontario, Canada) pour évaluer les impacts climatiques. Cette étude représente, à notre connaissance, la plus importante étude du point de vue de la superficie et du nombre de nœuds considérés pour un modèle intégré à l’échelle d’un bassin versant (en régime permanent). Ses résultats montrent une
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augmentation des charges hydrauliques, de la recharge et des débits aux cours d’eau pour tous les scénarios sauf un.
van Roosmalen et al. (2007) ont utilisé un modèle couplé décrit par Sonnenborg et al. (2003) et Henriksen
et al. (2003) basé sur le modèle MIKE-SHE (Refsgaard et Storm 1995) pour estimer l’impact des changements
climatiques de deux bassins versants au Danemark. L’un des bassins est recouvert de dépôts fins en surface, ce qui favorise le ruissellement et l’autre est recouvert par des dépôts plus sableux, ce qui permet une meilleure infiltration des précipitations. Dans le cas du bassin versant dominé par des dépôts sableux, les estimations prédisent une augmentation de plus de 0.5 m du niveau piézométrique moyen et une augmentation de la recharge. Pour l’autre bassin la couche de dépôts peu perméables à la surface limite l’augmentation de la recharge et donc du niveau piézométrique par rapport à l’autre bassin (+0.2 m). Par contre, on observe une augmentation du ruissellement et des débits aux cours d’eau.
Sulis et al. (2011) ont réalisé un modèle couplant les écoulements de surface et souterrains (CATHY) (Camporese et al. 2010) sur le bassin versant de la rivière des Anglais (690 km2) au sud-ouest du Québec (Canada). Cette étude est intéressante de par sa proximité géographique de notre zone d’étude. Les résultats obtenus montrent une augmentation de la recharge et du ruissellement durant l’hiver qui sera plus chaud et plus pluvieux, l’augmentation des débits varie entre 1.5 et 2.5 fois plus selon les scénarios. À l’inverse pendant l’été qui sera plus chaud les débits pourraient être 2 à 5 fois plus petits au mois d’aout. Cette étude met particulièrement bien en évidence la variabilité de l’impact des changements climatiques en fonction des saisons.
On peut également citer des études ayant pour thématique les modèles intégrés sans pour autant être directement liés aux changements climatiques. L’étude de Li et al. (2008) sur le bassin versant de la rivière Duffins Creek (286 km2, Ontario, Canada), semble être de la première importance. L’objectif était de démontrer qu’un modèle intégré (HGS) d’environ 700 000 nœuds d’un aquifère hétérogène permet de reproduire les variations saisonnières des eaux de surface et souterraines en fonction des précipitations, ceci dans le but d’utiliser ce type de modèle dans des études ayant pour thème l’impact des changements
