Eau, agriculture, changement climatique : apports d'une modélisation intégrée agro-hydrologique pour l'adaptation

Water, agriculture, climate change : contributions of an integrated agro-hydrological modeling for adaptation

• Auteur / Autrice : Myriam Soutif-Bellenger
• Direction : Vazken Andréassian, Guillaume Thirel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Hydrologie
• Date : Soutenance le 11/12/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Géosciences, ressources naturelles et environnement (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Hydrosystèmes continentaux anthropisés - ressources, risques, restauration (Antony, Haut-de-Seine ; 2018-....)
• Jury : Président / Présidente : Agnès Ducharne
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Flavie Cernesson, Gilles Billen, Simon Munier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Valérie Demarez, Olivier Barreteau

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cultures -- Irrigation

Modèles hydrologiques

Changements climatiques -- Adaptation

Mots clés libres

Modélisation hydrologique

Modélisation des cultures

Adaptation au changement climatique

Irrigation

Modélisation intégrée

Hydrological modeling

Crop modeling

Climate change adaptation

Irrigation

Integrated modeling

Résumé

L’agriculture consomme de l’eau pour répondre aux besoins biologiques des cultures. Quand l’eau apportée au sol par les précipitations n’est pas suffisante, de l’eau supplémentaire peut être prélevée dans les masses d’eau et apportée aux cultures : c’est ce qu’on appelle l’irrigation. Avec l’intensification du risque de sécheresse, les territoires agricoles sont particulièrement impactés par le changement climatique. Il est donc nécessaire de construire et évaluer des stratégies d’adaptation. Pour cela, nous devons prendre en compte l’évolution de la demande en eau d’irrigation dans les projections hydrologiques futures. Face à la multiplicité des enjeux liés à l’adaptation au changement climatique et à l’agriculture, il faut utiliser des approches intégrées et prenant en compte les incertitudes. Enfin, il est nécessaire de construire des stratégies concrètes, qui doivent donc être définies à une échelle suffisamment locale. Il existe déjà des modélisations explicites des agro-hydrosystèmes. Celles-ci sont cependant souvent complexes, car nécessitant une grande quantité de données et simulant de nombreux processus. A l’opposé, il existe de nombreux modèles hydrologiques, notamment les modèles conceptuels, qui sont parcimonieux, performants et opérationnels. Ceux-ci ne permettent cependant pas, en règle générale, de prendre en compte explicitement les usages. La thèse a donc porté sur le développement d’un cadre de modélisation de complexité intermédiaire. Tout d’abord, nous avons développé une modélisation intégrant i) une modélisation hydrologique conceptuelle, via le modèle GR5J journalier semi-distribué, ii) la modélisation de la demande en eau d’irrigation, via le modèle agronomique CropWat journalier, et iii) la modélisation d’ouvrages de stockage et de leur gestion, tels que des retenues et des barrages. Cette modélisation a été mise en place dans un premier temps sur le bassin versant de l’Aveyron aval. Les simulations de l’irrigation obtenues ont été comparées aux simulations de la plateforme MAELIA, modèle intégré agro-hydrologique explicite ayant fait l’objet de nombreux développements et d’enquêtes sur ce terrain. Le modèle a également été implémenté sur le bassin versant de la Seille, affluent de la Moselle, sur lequel il n’y a pas actuellement d’irrigation mais qui connaît aujourd’hui de premières difficultés liées aux sécheresses. Ensuite, un exercice prospectif interrogeant différents scénarios d’évolution locale de l’agriculture et de la gestion de l’eau a été déployé sur le bassin versant de la Seille. Des entretiens avec des acteurs locaux de l’eau et de l’agriculture ont ainsi permis de produire trois scénarios d’évolution plausibles sur le bassin versant de la Seille à échéance 2050, qui ont été implémentés dans la modélisation. Les travaux conduits dans cette thèse ont permis de confirmer l’intérêt et la nécessité d’intégrer les prélèvements en eau d’irrigation dans la modélisation hydrologique conceptuelle. Ainsi, les travaux ont mis en évidence les impacts des influences humaines dans l’hydrologie des bassins versants, et la sensibilité de la modélisation à différents scénarios agricoles et de gestion de l’eau. Notre recherche a également mis en évidence la nécessité de recourir à différents indicateurs, hydrologiques mais aussi relatifs à la satisfaction de la demande en eau, pour évaluer les impacts du changement climatique. Néanmoins, cette étude a révélé, sur le secteur d’étude prenant en compte les scénarios futurs (la Seille), la prédominance de l’incertitude liée aux projections climatiques sur les étiages futurs, devant l’incertitude liée à l’évolution de la demande en eau d’irrigation. Certaines projections conduisent ainsi à des difficultés importantes pour les cultures de printemps non irriguées, en particulier le maïs. Enfin, nous avons produit un cadre de modélisation parcimonieux généralisable et facilement réutilisable, qui pourrait être mobilisé sur d’autres territoires.

Agriculture requires water to meet the biological needs of crops. When the water supplied to the soil by precipitation is not sufficient, additional water can be taken out from bodies of water and supplied to crops : this is irrigation. With the intensification of the risk of drought, agricultural territories are particularly affected by climate change. It is therefore necessary today to develop and evaluate adaptation strategies. To do this, we must take into account the evolution of irrigation water demand in future hydrological projections. Given the multiplicity of challenges related to climate change adaptation and agriculture, it is also important to implement integrated approaches and taking into account uncertainties. Furthermore, it is necessary to formulate concrete strategies, which must be defined at a sufficiently local scale. Explicit modeling of agro-hydrosystems already exists. However, these models are often complex, and require a large amount of data and simulate numerous processes. In contrast, there are conceptual hydrological models that are parsimonious, efficient, and operational but usually do not explicitly account for uses. The objective of this thesis has therefore focused on developing a framework of intermediate complexity. Firstly, a model was developed, integrating i) the modeling of hydrology using the conceptual hydrological semi-distributed daily GR5J model, ii) the modeling of irrigation water withdrawals using the daily agronomic model CropWat, and iii) modeling of storage structures and their management, such as reservoirs and dams. This modeling was first implemented on the downstream Aveyron watershed. The irrigation simulations obtained were compared with simulations from the MAELIA platform, an explicit agro-hydrological integrated model that has been the subject of numerous developments and surveys in this area. The model was also implemented in the Seille catchment, a tributary of the Moselle, on which there is no irrigation but which is currently experiencing new difficulties related to droughts. In a second phase, the developed model was applied in a prospective exercise that examined different scenarios for local agricultural and water management evolution in the Seille watershed. Interviews with local water and agriculture stakeholders were carried out to produce three plausible evolution scenarios for the Seille watershed by 2050, implemented in the model. The work carried out in this thesis confirmed the interest and necessity of integrating irrigation water withdrawals into conceptual hydrological modeling to evaluate local agricultural scenarios in the context of climate change. Thus, our work highlightedthe impacts of human influences on watershed hydrology, and the sensitivity of the model to different agricultural and water management scenarios. Our research also emphasized the need to use various indicators, both hydrological and related to water demand satisfaction, to evaluate the impacts of climate change. Nevertheless, this study revealed that in the studied area (the Seille catchment), considering future scenarios, the predominance of uncertainty related to climate projections on future low-flow periods outweighed the uncertainty linked to changes in irrigation water demand. Some projections thus lead to significant difficulties for non-irrigated spring crops, in particular maize. Finally, a parsimonious and easily reusable modeling framework was developed, which can be applied in other regions.