Prévoir l’évolution de la demande en eau potable à long terme
Séminaire Brgm – AFB. Paris, 14 décembre 2017
Pré vision dé la démandé par quartiér a Hambourg
Schulz, Oliver et Liehr, Stefan, ISOE – Institute for Social-Ecological Research, Hamburger Allee 45, 60486 Frankfurt am Main, schulz@isoe.de, liehr@isoe.de
Résumé (par Noémie Neverre et Oliver Schulz) Approche et analyse
L’agglomération de Hambourg, en Allemagne, est confrontée à un découplage entre la croissance de la population et la baisse de la demande en eau depuis les années 1980. Il est indispensable pour les services de l’eau de comprendre cette dynamique et d’anticiper le niveau de baisse de la demande, pour prévoir le développement de leurs infrastructures et leur plan de financement. Des évaluations de la demande sont aussi requises pour renouveler leurs autorisations de prélèvements d’eau souterraine.
Il a été décidé de développer un modèle de prévision de la demande intégré, prenant en compte divers facteurs déterminants, en particulier liés aux caractéristiques de l’habitat. Le modèle intégré combine les deux approches de ratios de consommation spécifique et la statistique multivariée. La prévision était réalisée en 2014, jusqu’à l’horizon 2045, pour la zone de distribution de Hamburg Wasser, c’est à dire la ville de Hambourg et 26 municipalités avoisinantes totalement ou partiellement desservies (2 Million d’habitants). L’approche est indiquée dans la figure 1.
Figure 1 : Approche de la modélisation pour la prévision de la demande en eau à Hamburg
Prévoir l’évolution de la demande en eau potable à long terme
Séminaire Brgm – AFB. Paris, 14 décembre 2017
La prévision est spatialisée, par quartier, et l’approche est différenciée selon quatre types d’usages : - Consommation des ménages (66% des prélèvements en 2011)
- Consommations industrielles et commerciales (23%) - Ventes à d’autres compagnies de distribution d’eau (3%) - Autoconsommation et fuites sur les réseaux (8%)
Afin d’identifier les déterminants de la consommation d’eau unitaire et de quantifier leur impact, les données de consommation d’eau à l’échelle des ménages ont été croisées avec diverses autres sources d’informations et des analyses statistiques ont été menées. Tout d’abord, des données SIG (système d’informations géographiques) fournies par la ville de Hambourg ont permis de construire une base de données de consommation géoréférencée comprenant les informations suivantes, pour 120000 abonnés : nombre de personnes du ménage, taille de la parcelle, superficie du logement, superficie non construite (servant de proxy pour la superficie de jardin, où l’irrigation peut être appliqués). Une régression statistique multivariée de la consommation en eau sur ces différentes variables pour l’ensemble des 120000 ménages a permis de déterminer les variables ayant un impact significatif sur la consommation unitaire, quantifié par leurs coefficients de régression (Tableau 1). Nous avons calculés pour les consommations industrielles et commerciales des coefficients d’utilisation d’eau par employé pour différents sous-secteurs (agriculture, banque et assurance, construction, tourisme, santé, etc.) à partir des données de compteurs d’eau disponibles, complétées par des interviews auprès d’experts et d’abonnés commerciaux.
Tableau 1: Facteurs déterminants identifiés par les analyses statistiques et quantification de leur effet
Facteurs déterminants Coefficients
(m³/personne/an par unité de facteur)
Base de données géoréférencée
Nombre de personnes par ménage -2,44 (habitat individuel);
-2,33 (habitat collectif) Superficie du logement (m2/personne) 0,16 (individuel); 0,11 (collectif)
Superficie non construite 0,45 (individuel)
Enquêtes auprès des ménages
Adoption d’équipements hydroéconomes Machines á laver hydroéconomes
-8,1
-1,4 (scénario 4 :-2,2) Comportement économe en eau -2,7 (seulement scénario 4) Données
météorologiques
Température 0,4
Précipitations -0,01
Prévision
Pour prévoir la demande future en eau au niveau des ménages, il faut ensuite prévoir l’évolution de ces facteurs déterminants et de la diffusion des technologies et des comportements hydroéconomes. L’évolution de ces facteurs a été estimés par les informations au niveau de quartier de la planification de construction de logement, des scénarios du développement de la population et par consultation d’experts. L’évolution des facteurs dans les secteurs industriels et commerciaux ont ensuite été estimée par consultation d’experts. Les ratios de consommation spécifique par habitant (ou par employé) sont évalués puis multipliés par le nombre d’habitants (ou d’employés) des scénarios pour estimer la future demande totale.
Prévoir l’évolution de la demande en eau potable à long terme
Séminaire Brgm – AFB. Paris, 14 décembre 2017
Dans la prévision de référence, correspondant au scénario le plus probable, la demande au niveau des ménages continue de diminuer malgré la croissance démographique intermédiaire jusque vers 2030 (Figure 2). Les technologies hydroéconomes et la réduction de la taille des jardins dans les nouveaux logements font en effet diminuer la demande unitaire. La demande des usagers industriels et commerciaux, elle, augmente jusque vers 2025 en lien avec la croissance économique et l’augmentation du nombre d’employés, avant de décroitre jusqu’à être 7,5% plus basse en 2045 qu’en 2011. Après 2030, la décroissance démographique et économique fait baisser la demande totale jusqu’à être 2,6% plus basse en 2045 qu’en 2011.
En plus d’une prévision de référence, plusieurs scénarios contrastés peuvent être explorés en termes de croissance démographique, construction de logements, comportements et technologies hydroéconomes, climat. Les résultats sont présentés dans la Figure 2. Comme conclusion on peut dire que la gamme des résultats des différents scénarios ne diffère plus que 5 Pourcent en comparaison avec le scénario de référence.
Figure 2: Prévisions d'évolution de la demande pour différents scénarios - adapté de ISOE, 2015, p.
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Références
Liehr, S., Schulz, O., Kluge, T., Sunderer, G. & J. Wackerbauer (2015): Wasserbedarfsprognose für Hamburg und Umland bis 2045. ISOE - Studientexte 24 (2015), 145 pages. ISSN 0947-6083. Institut für sozial-ökologische Forschung, Frankfurt am Main. http://www.isoe.de/fileadmin/redaktion/ISOE- Reihen/st/st-24-isoe-2015.pdf
Schulz, O., Liehr, S. & J. Grossmann (2017): Das integrierte Prognosemodell für den Wasserbedarf von Hamburg – Szenarien, Fortschreibung und Perspektiven. energie | wasser-praxis 8/2017: 58-63.
