Modélisation de l'influence du changement climatique sur l'hydrologie et la température des cours d'eau du bassin de la Loire :Modélisation de l'influence du changement climatique sur l'hydrologie et la température des cours d'eau du bassin de la Loire Vincent Bustillo Université François RABELAIS de Tours Institut des Sciences de la Terre d’Orléans UMR CNRS/INSU 6113.


Évolutions climatiques depuis XIXè :Évolutions climatiques depuis XIXè 1°C au cours du XXè en T moyenne annuelle 0.6 °C par décennie depuis le milieu des années 1970 Augmentation des extrêmes chauds (T > T seuil en fréquence) Diminution de l’insolation dans le Nord-Ouest de la France, augmentation dans le Sud-Est Moisselin et al, La Météorologie, n38 Moisselin et al, C.R. Geosciences 2005, 337 L’évolution des précipitations est moins marquée que celle des températures Projet IMFREX Les climatologues observent des résultats cohérents sur le réchauffement climatique à l’échelle de la France http://medias.dsi.cnrs.fr/imfrex/web Cumuls annuels globalement en augmentation (nord du pays), mais la plupart de ces tendances ne sont pas significatives localement Difficile de discerner, à l’heure actuelle, une évolution sur les précipitations intenses


Slide 3:Renard, 2006, Thèse INPG, Cemagref Les évolutions constatées peuvent dans la plupart des cas être expliquées par des facteurs non climatiques MAX annuel VCN 30j Les résultats sur l’échantillon restreint ne montrent pas de tendance généralisée à l’échelle de la France (régime, étiage, crues) A l’échelle régionale, certaines évolutions (Alpes, Pyrénées, Nord-Est) Sur le BV de la Loire, pas de tendance univoque


Slide 4:Scénarios d’émission MCG Climat régional Modèle d’impact Décideurs, société Démarche retenue pour la problématique des impacts du CC Désagrégation Pressions anthropiques Pertinence ? Rétroactions Incertitudes D’après Ducharne, 2008 Champ exploré lors de cette étude


Slide 5:Comment prévoir l’influence du CC sur l’hydrosystème Loire ? cycle hydrologique Température de l’eau fonctionnement bio-géochimique structure des peuplements aquatiques (faune benthique, faune piscicole) La température des fleuves a augmenté au cours du XXème siècle et la tendance s’est accélérée ces 30 dernières années. Rhone, Poirel et al., GICC Rhône Loire : Moatar, Gailhard, 2006, C.R. Geosciences 338 Précocité des seuils thermiques Rôle des nappes d’eau souterraines Climat régional


Slide 6:Objectifs de cette étude (1)- Déterminer les bases méthodologiques d’une analyse des effets du climat sur le fonctionnement hydrologique et thermique du BV de la Loire. (2)- Acquérir et organiser les jeux de données nécessaires à la modélisation. (3) simuler les régimes d’écoulements et les températures de plusieurs sous-bassins sur le temps présent.


Slide 7:Plan de l’exposé Démarche scientifique et champ d’action Bases de données et segmentation spatiale Climat du bassin de la Loire – 2100 (A1B, arpège v4) Hydrologie 1970 - 2007 Régime thermique 1970 - 2007 Perspectives


Slide 8:Modèle hydrogéologique MODCOU/NEWSAM Modèle hydrologique CLSM Modèle Température de l’eau Modèle agronomique STICS Modèle de qualité de l’eau RIVERSTRAHLER Scénarios Agricoles A0 et AR Scénarios de rejets ponctuels P0 et P50 Température Débit [NO3-] Lessivage d’N Démarche et champ d’action Ducharne et al, 2007, Science of Total Environment 375:292-311 Ledoux et al, 2007, Science of Total Environment 375:33-47 Cette étude GICC-Seine Hauteur d’eau Climat actuel et scénarios climatiques


Slide 9:Bases de Données


Slide 10:Segmentation spatiale MNA = BD ALTI (50 m) 68 Bassins Versants 25 BV en tête de réseau 43 BV « intermédiaires »


Slide 11:Scénarios climatiques Températures - Valeurs moyennes pour le Bassin de la Loire Moyennes estivales (J J A) Moyennes hivernales (D J F) ° Celsius ° Celsius Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France Désagrégation régimes de temps ° Celsius Moyennes annuelles


Slide 12:Scénarios climatiques Précipitations - Valeurs moyennes pour le Bassin de la Loire Cumul année Moyenne Cumul été (J J A) Moyenne Cumuls hiver (D J F) mm/mois mm/an mm/mois Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France


Slide 13:-15% -35% -5% -25% -15% -5% -25% Moyenne cumul (Juin – Juillet- Août) Scénarios climatiques Anomalies de Précipitation - Valeurs moyennes pour 68 sous-bassins Futur : 2040 – 2060 Présent : 1970-1990 Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France


Slide 14:-35% -35% -25% -45% -45% -15% -35% Scénarios climatiques Anomalies de Précipitation - Valeurs moyennes pour 68 sous-bassins Moyenne cumul (Juin – Juillet- Août) Futur : 2080 – 2100 Présent : 1970-1990 Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France


Slide 15:+20% -5% à +10% +40% Moyenne Cumul (Décembre – Janvier- Février) Scénarios climatiques Anomalies de Précipitation - Valeurs moyennes pour 68 sous-bassins Futur : 2040 – 2060 Présent : 1970-1990 Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France


Slide 16:+40% +20% 0% +20% +100% +20% Scénarios climatiques Anomalies de Précipitation - Valeurs moyennes pour 68 sous-bassins Futur : 2080 – 2100 Présent : 1970-1990 Moyenne Cumul (Décembre – Janvier- Février) Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France


Slide 17:Scénarios climatiques Anomalies d’ETP - Valeurs moyennes pour 68 sous-bassins Futur : 2080 – 2100 Présent : 1970-1990 Moyenne Cumul (Juin – Juillet- Août) Scénario A1B Modèle ARPEGE Météo-France +28% +20% +24% +20%


Etapes de modélisation hydrologique :Etapes de modélisation hydrologique Simulation des débits des 68 stations temps présent (1970 – 2007) Calibration (4 paramètres) Confrontation aux mesures Validation hors période de calibration (en cours) Simulation des débits temps futur (ARPEGE v4, SRES A1B :1950 – 2100) - Simulation à partir de modèles calés forcés par un scénario climatique A1B


Slide 19:Profondeur sol Fraction végétation Albédo … ECOCLIMAP (météo-France) 1km x 1 km Fonctionnement des surfaces continentales, sur des bases physiques (TSVA) Processus régissant les bilans d’eau et d’énergie au niveau du sol Décrit la redistribution latérale des masses d’eau dans les sols (TOPMODEL) Météorologie T°, Pluie, Vent, Humidité, Rg .. SAFRAN (Météo-France) Maille 8 km x 8 km Données horaires 1970 - 2007 MNT (50m x 50m) Indice topographique 50m x 50m Topographie Végétation / Sols Modèle hydrologique (CLSM)


Slide 20:Root Zone Surface Layer Soil Wetness 1 0 Z = Water table depth D = Soil depth Linear reservoir Surface runoff Perched groundwater Equilibrium Threshold for recharge profile Deep groundwater Recharge TOTAL RUNOFF Surface Excess Root Zone Excess z Vertical Fluxes Runoff components Catchment Deficit Structure du modèle CLSM D’après Bustillo et al., 2008 EGU, Vienne. Module Nappe permanente introduit par Carli (2005). Version sans nappe permanente inspirée de TOPMODEL (Beven & Kirkby, 1979).


Slide 21:Modèle hydrologique Version sans nappe Sous-estimation des débits d’étiage Bonne concordance des débits de crue Note: Simulations très encourageantes en absence de fonction de transfert (routage) Débit moyen décadaire


Slide 22:Modèle hydrologique Version avec nappe Estimation correcte des débits d’étiage Performance réduite pour les débits de crue Débit moyen journalier


Slide 23:Cours d’eau drainant un substratum géologique perméable à très perméable. Ex : Conie, Loir, Clain, Huisne. 1-fc 2 et t > 90 Cours d’eau sans réserve souterraine permanente. Ex : Arroux, Cher amont, Indre amont, Oudon, etc 1-fc 1- fc > 0.9 ; -23, g<1.5, 1-fc < 0.6, t indifférent Modèle hydrologique Une ébauche de classification selon les paramètres de CLSM 1-fc = taux de remplissage de la macroporosité au seuil de percolation. k = coefficient multiplicatif de la perméabilité hydraulique de surface Ks. Gnu (m-1) = coefficient de décroissance exponentielle de Ks dans les profils de sol. t (jour) = temps caractéristique de vidange des nappes soit Q(t)/Q(to) = 1/e.


Slide 24:Travail à mener Finaliser le développement du module de transfert afin de gérer les écoulements au niveau du réseau hydrographique (Noyau d’Hayami) ; Valider les simulations sur les BV intermédiaires ; Simuler les Impacts du CC sous forçage climatique, avec modèle calé et validé pour chacun des 68 BV. Où en est-on ? Ce qui a été fait … (1) Simulation des débits à partir du modèle CLSM sur les 68 BV; (2) Identification des jeux de paramètres les plus performants; (3) Validation du modèle sur les 25 BV de tête de réseau. Modèle hydrologique


Slide 25:empirique déterministe Corrélations simples : Ta/Tw Corrélations spatiales Régressions linéaires ou logistiques Fonction de variation diurne conceptuel Lois de comportement Lois physiques Paramètres avec une signification physique Type Différents types de modèles thermiques Avantages Limites Modèles simples Utilisation des facteurs prédominants. Validité de l’extrapolation à d’autres conditions Limite la capacité prédictive Pas d’informations sur les processus. Aide à la compréhension des processus Multiplication des paramètres Capacité prédictive dans toutes les conditions ? Modèles complexes Tendances robustes Discrétisation spatiale Discrétisation temporelle


Slide 26:Utilisation du modèle thermique Loire Moyenne (modèle empirique) Moyenne estivale – Juin à Août Apports identiques nappe des Calcaires de Beauce (ex. Bassin Parisien, diminution des alimentations par les nappes MODCOU) Même distribution Statistique des débits d’étiage (gestion identique des barrages) Etude rétrospective (1880-2006), d’après Moatar & Gailhard C.R. Geosciences, 2006


Modèle déterministe :Modèle déterministe Cours d’eau amont aval


Slide 28:Modèle thermique Bonne simulation du régime thermique en période de canicule Sous-estimation en période de froid Station d’Avoine (Loire moyenne)


Slide 29:Diurnal temperature range (Tx-Tn) of the River Loire along the period 2000-2004 (Monthly average, n=60). Observed variations are compared to simulated ones, for RD*=RD (river depth directly calculated through Manning procedure) and RD*=1.2 RD (river depth 20% deeper than expected). Bustillo et al., en prép. Validation du modèle thermique sur les variations diurnes de température.


Slide 30:Probability of non-exceedance for observed river temperature and simulated river temperature with two sets of forcing parameters. Effets du microclimat sur l’intensité des séquences thermiques chaudes Bustillo et al., en prép.


Slide 31:Rétrospective: 1971-2007 Données brutes: Agence de l’Eau Loire-Bretagne (suivi mensuel) Pas de tendances significatives. Données simulées par le modèle thermique (pas horaire). Tendances significatives de Mars à Septembre (réchauffement) et sur la moyenne annuel: +2.3°C en 36 ans.


Slide 32:Modèle thermique Accroissement continu des températures moyennes mensuelles. Influence limitée de l’hydrologie sur ce critère. Réchauffement accentué à l’automne et dans une moindre mesure au printemps. Variable bruitée par la hauteur d’eau (Pfr) Température moyenne mensuelle (moyenne par période)


Slide 33:Modèle thermique Variable bruitée par la hauteur d’eau (Pfr) Accroissement continu des températures maximales mensuelles. Influence très marquée de l’hydrologie sur ce critère => impact en cas de concomitance canicule + sécheresse. Réchauffement accentué à l’automne et dans une moindre mesure au printemps. Température mensuelle maximale (moyenne par période)


Slide 34:Perspectives ICC-HYDROQUAL Hydrologie * Mieux simuler les transferts d’écoulement entre sous-bassins ; Simuler les écoulements futurs (plusieurs scénarios) * Confronter les sorties de CLSM à d’autres modèles => test de robustesse; * Adopter une approche multi-scénario. Thermique * Focaliser l’énergie sur le développement de modèles déterministes ; * Adapter le niveau de complexité à la sensibilité aux paramètres de forçage; * Assurer le couplage avec l’hydrologie sur les aires non-jaugées; Qualité * Assimiler les paramètres physiques issus des étapes précédentes ; * Simuler le fctt écologique des cours d’eau Ligériens avec Riverstrahler; * Transposer le modèle calibré sous différents scénarios de CC; Assurer le transfert de connaissances vers les gestionnaires afin d’anticiper les situations de crise dans un environnement rendu plus vulnérable par le CC.


Température de l’air durant le XXème siècle à l’échelle de la planète :Température de l’air durant le XXème siècle à l’échelle de la planète Chronique de l’anomalie thermique mondiale (IPCC, 2001)


Slide 36:Modèle thermique Station d’Avoine (Loire moyenne) Comportement selon une fonction logistique, avec un biais => modèle stochastique peu explicatif.


Slide 37:Modèle thermique Contrôle du régime thermique par le rang de Strahler (1er ordre) et par la nature du substratum géologique (2ème ordre).


Slide 38:Modèle thermique Lecture facilitée par la prise en compte de l’heure de prélèvement.


Slide 39:Modèle thermique Modèle physique => structuration saisonnière de l’erreur Biais de 2.1°C possiblement lié à une pollution thermique. Station d’Avoine (Loire moyenne) V. Bustillo et al., en cours


Slide 40:Modèle thermique Structuration saisonnière de l’erreur due essentiellement aux échanges de chaleur avec le lit de sédiments. V. Bustillo et al., en cours