Etude de sensibilité du modèle SWAT à la distribution spatiale de la pluie en contexte

Méditerranéen sub-humide (Sous-bassin versant de Joumine. bassin du lac Ichkeul. Tunisie).

Congrès International Geotunis 2009

16-20 Décembre

Aouissi Jalel(1), Cudennec Christophe(2), Lili Chabaâne Zohra(1), Benabdallah Sihem(3)

INAT (Tunisie), Agrocampus Ouest (France), CERTE (Tunisie)

Cette étude s’inscrit dans la cadre des travaux de thèse intitulé

Introduction : Le cadre scientifique

Les bassins versants agricoles sont les milieux de concentration des activités agricoles tels que l’élevage, les grandes cultures, les cultures irrigués, l’épandage des fumiers organiques et des engrais chimiques ainsi que les pesticides.

le bassin versant est un système complexe : milieu physique de plusieurs activités anthropiques et naturelles perturbateurs de la quantité et de la qualité de ressources en eau. Pour mieux comprendre la relation entre ces activités en amont et la qualité de l’eau qui résulte en aval, il est important de connaitre les impacts possibles de l’utilisation des terres tant sur le régime hydrologique (disponibilité en eau) que sur la qualité de l’eau.

Transfert d’eau et des nutriments dans le bassin versant du Barrage Joumine:

Modélisation et scénarii de gestion.

Le besoin d’étudier ces processus et de réduire leurs impacts a amené les chercheurs à développer divers modèles de prédictions des transferts des sédiments, nutriments et pesticides.

L’objectif de la thèse est d’évaluer les impacts des activités anthropiques sur la qualité et la quantité des apports du bassin versant du barrage Joumine.

Proposition des scénarii sur la pratiques agricole pour préserver la qualité de l’eau, contre la pollution en particulier la pollution diffuse d’origine agricole.

Un des grands enjeux environnementaux actuels est la maîtrise des pollutions diffuses. L’estimation des sources de pollution ainsi que la compréhension des voies de transformations dans le milieu récepteur sont au cœur de cet enjeu (Flipo, 2005).

C’est le cas du modèle hydrologique SWAT interfacé avec le SIG Arc View

Processus modélisés à l’échelle du bassin versantProcessus modélisés à l’échelle du bassin versantPrécipitations

Précipitations

Ruissellement et

Ruissellement et

érosion

érosion

Écoulement

Écoulement fluvialfluvial

Écoulement

Écoulement

souterrain

souterrain

Lessivage des

Lessivage des

fertilisants

fertilisants

Flux d’eau, de Flux d’eau, de nutriments et de nutriments et de

matières matières particulairesparticulaires

IInfiltration nfiltration

Schéma représentatif du cycle hydrologique (DiLuzio, 2005).

Les données nécessaires pour la mise en œuvre du modèle SWATLes données nécessaires pour la mise en œuvre du modèle SWAT

Données climatiques journalièresDonnées climatiques journalièresPrécipitations Précipitations Températures maximale et minimale Températures maximale et minimale Radiation solaireRadiation solaireVitesse du vent Vitesse du vent Humidité relative de l’airHumidité relative de l’airLa base des données spatialesLa base des données spatialesLe modèle Numérique du terrainLe modèle Numérique du terrainCarte pédologiqueCarte pédologiqueCarte d’occupation du solCarte d’occupation du solRéseau hydrographiqueRéseau hydrographiquePratiques agricoles Pratiques agricoles

Les données d’entrées (inputs) Les sorties (outputs)

•Débits•Concentration des MES en mg/l•Concentration NO3

-, en mg/l •Concentration NH4

+ en mg/l•Concentration NO2

- en mg/l•Concentration PO4

3- en mg/l

Bilan hydrique

Localisation du bassin versant du barrage Joumine

Lac de BizerteLac Ichkeul

Oued Tinja

Ichkeul

Intensification agricole

Carte d’occupation du sol du bassin versant du barrage Joumine

Carte des sols du bassin versant du barrage Joumine

Réservoir

Carte du sol du bassin versant du barrage Joumine

11

Modèle numérique de terrain estompé ( Visualisation avec relief) et hypsométrique ( visualisation avec couleur)

Système de projection : WGS 84, UTM Zone 32

Zone d’étude : la partie contrôlée par la station hydrométrique Antra

13

%

%

%

0 10 Kilometers

N

WatershedStreams

% RaingagesSubbasins

123 sous bassins, CSTV=100ha 17 sous bassins, CSTV=800 ha

7 sous bassins versant CSTV =1000ha

3 sous bassins versants CSTV=5000 ha un seul sous bassin versant, CSTV=17000 ha

Impact de la variation de la surfaces seuil de drainage dans la délimitation des sous bassins et la définition des unités de réponse hydrologique.

CSTVs (ha) Nombre des sous bassins

Nombre des URH Surface moyenne du SBV (ha)

Surface moyenne des URH (ha)

100 123 448 189 52

800 17 113 1366 205

1000 7 50 3317 464

5000 3 29 7740 970

17000 1 15 23222 1548

Distribution Spatial des stations pluviométriques Distribution Spatial des stations pluviométriques

  S1* S2* S3* S4* S5* S6* S7* Mean SD

1990-1991 1190 984.4 1029 779.4 915.4 664.2 1103 952 183

1991-1992 874 682.6 724 539.5 711.1 583.3 704 688 108

1992-1993 742 439.3 500 432.3 521.1 450.5 626 530 115

1993-1994 653 342.8 363 266.3 447.3 318 421 402 126

1994-1995 706 297 531 395.2 597 495.7 580 515 135

1995-1996 1209 871.1 860 746.2 906.5 891.8 1105 941 159

1996-1997 600 388 435 276.6 455.5 423.2 482 437 98

1997-1998 1379.5 718 832 655.4 756.5 681.2 928 850 251

1998-1999 856 695.5 761 514.2 731.6 655 606 688 111

1999-2000 532 408 463 350.1 502 363 485 443 70

2000-2001 952 754 691 562.9 684 596.5 682 703 127

2001-2002 612 617 451 391.3 433.6 402.8 462 481 94

2002-2003 1566 1500 1180 823.8 1018.9 848 856 1113 313

Mean 913 669 678 518 668 567 695 673 125

SD 328 328 250 188 195 179 234    

*(S1= S Bazina. S2=S Joumine. S3= S Antra. S4= S Barrage. S5=S Smadah. S6= S Beja. S7= S Ghzala).

Precipitation moyenne annuelle durant la periode 1991-2003 pour les 7 stations pluviométriques du bassin versant du barrage Joumine

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

0 5000 10000 15000 20000 25000

Cumulative annual precipitation at the Beja climat reference station (mm)

Cum

ulat

ive

annu

al p

reci

pita

tion

at th

e A

ntra

Sta

tion

(mm

)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000

Cumulative annual precipitation at the Beja climat reference station (mm)

Cum

ulat

ive

annu

al p

reci

pita

tion

at th

e Jo

umin

e st

atio

n (m

m)

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000

Cumulative annual precipitation at the Beja climat reference station (mm)

Cum

ulat

ive

annu

al p

reci

pita

tion

at th

e B

azin

a st

atio

n (m

m)

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

Cumulative annual precipitation at the Beja climat reference station (mm)

Cum

ulat

ive

annu

al p

reci

pita

tion

at th

e Jo

umin

e B

arra

ge

stat

ion

(mm

)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

Cumulative annual precipitation at the Beja climat reference station (mm)

Cum

ulat

ive

annu

al p

reci

pita

tion

at th

e S

mad

ah s

tatio

n (m

m)

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000

Cumulative annual precipitation at the Beja climat reference station (mm)

Cum

ulat

ive

annu

al p

reci

pita

tion

at th

e G

heza

la (

mm

)

Les courbes de la

méthode des doubles

masses

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

01/0

1/19

91

01/0

1/19

92

01/0

1/19

93

01/0

1/19

94

01/0

1/19

95

01/0

1/19

96

01/0

1/19

97

01/0

1/19

98

01/0

1/19

99

01/0

1/20

00

01/0

1/20

01

01/0

1/20

02

01/0

1/20

03

Date

Plu

ie jo

urna

liére

s cu

mul

ées

(mm

)

Bazina joumine Antra Smadeh Joumine barrage

Pluie journalière cumulées (mm) durant la periode 1991-2003

y = 0,4291x + 564,3

R2 = 0,2747

450

500

550

600

650

700

750

800

850

900

50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

Elevation (m)

Mea

n an

nual

pre

cipi

tati

on (

mm

)

y = 0,6992x + 523,14

R2 = 0,8382

450

500

550

600

650

700

750

800

850

900

50 100 150 200 250 300 350 400 450 500

Elevation (m)

Mea

n an

nual

pre

cipi

tati

on (

mm

)

Variations des précipitations moyennes interannuelles avec l'altitude

Si on élimine les stations Beja climat et Ghazal barrage, on observe une amélioration du coefficient de corrélation. Ces stations se situent à l’extérieur des lignes de crêtes du bassin versant

Les options méthodologiques sur la distribution spatiale de la pluie

Option 1 : S Antra

Option 2 : S Bazina et S Joumine

Option 3: S Antra et S Smadeh

Option 4 : S Bazina, S Joumine et S Antra

Option 5 : S Bazina, S Joumine, S Antra et S Smadeh

Option 6 : Option 1 + découpage altitudinale du bassin versant

Option 7 : Option 2+ découpage altitudinale du bassin versant

Option 8 : Maximum nombre des stations possible + découpage altitudinale du bassin versant

la précipitation pour chaque bande altitudinale est estimer par la formule suivante

dz

dPZZPP BB )(

 CSTV (ha)/options 100 800 1000 5000 17000

Option 1 * * * * *Option 2 * * * *

Option 3 * * * *

Option 4 * * *Option 5 * *

Option 6 * * * * *Option 7 * * *Option 8 * * * * *

*Présente la possibilité d’application des options en fonction des valeurs de CSTV.*. * ; des options de méme couleur sont équivalente.

Relation entre CSTV et la distribution spatiale des stations pluviométriques

RESULTATS

De la performance du modèle dans la simulation des débits à la station

hydrométriques Antra

Débit moyen annuel durant la période 1991-2003

Débit moyen mensuelle durant la période 1991-2003

Les deux figures montrent l’influence de la distribution

spatiale des stations pluviométriques sur l’estimation

de débit moyen annuel et mensuel.

0

2

4

6

8

10

19

91-1

992

19

92-1

993

19

93-1

994

19

94-1

995

19

95-1

996

19

96-1

997

19

97-1

998

19

98-1

999

19

99-2

000

20

00-2

001

20

01-2

002

20

02-2

003

année

dé

bit

(m3/s

)

Qoption 1

Qoption 2

Qoption 3

Qoption 4

Qoption 5

Qoption 6

Qoption 7

Qoption 8

Qobs

No data

0

2

4

6

8

10

12

SEPT OCT NOV DÉC JANV FÉVR MARS AVR MAI JUIN JUIL AOÛT

Month

Str

ea

mflo

w (

m3 /s

)Qoption 1

Qoption 2

Qoption2bisQoption 3

Qoption 4

Qoption 5

Qoption 6

Qoption 7

Qobs

3

4

6

5

7

8

2

1

-0,5

-0,3

-0,1

0,1

0,3

0,5

0,7

Opt.1 Opt.2 Opt.3 Opt.4 Opt.5 Opt.6 Opt.7 Opt.8

Option

E

CSTV=100

CSTV=800

CSTV=1000

CSTV=5000

CSTV=17000

N

imyi

N

iii

obsobs

simobs

E2

2

)(

)(

1

Coefficient du Nash pour differents options durant la periode 1991-2003

Nash-Sutcliffe coefficient for different options over the dry year 1993-1994

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

Opt.1 Opt.2 Opt.3 Opt.4 Opt.5 Opt.6 Opt.7 Opt.8

Option

E

CSTV=100

CSTV=800

CSTV=1000

CSTV=5000

CSTV=17000

the Nash-Sutcliffe coefficient for different Options over the wet year 2002-2003

-0,2

-0,1

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

Opt.1 Opt.2 Opt.3 Opt.4 Opt.5 Opt.6 Opt.7 Opt.8

Option

E

CSTV=100 CSTV=800 CSTV=1000

CSTV=5000 CSTV=17000

La difference entre les options 2 et 3 est expliquée par la distribution spatiale des stations pluviométriques utilisées pour les deux options

Coefficient de Nash calculé pour les options 2 et 3 pour differents CSTVs et des conditions climatiques

Coefficient du Nash (E) Durant la période 1991-2003

-0,23

-0,13

-0,03

0,07

0,17

0,27

0,37

CSTV=100 CSTV=800 CSTV=1000 CSTV=5000

CSTV (ha)

E

Opt.2

Opt.3

Coefficient du Nash (E) Durant l'année humide 2002-2003

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

CSTV=100 CSTV=800 CSTV=1000 CSTV=5000

CSTV (ha)

E

Opt.2

Opt.3

Coefficient du Nash (E) pour le débit moyen mensuelle durant la periode 1991-2003

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

CSTV=100 CSTV=800 CSTV=1000 CSTV=5000

CSTV (ha)

E

Opt.2

Opt.3

Coefficient du Nash (E) pendant l'hiver durant la periode 1991-2003

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

CSTV=100 CSTV=800 CSTV=1000 CSTV=5000

CSTV (ha)

E

Opt.2

Opt.3

-0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

CSTV=100 CSTV=800 CSTV=1000 CSTV=5000 CSTV=17000

CSTV (ha)

E

daily time step over1991-2003 period

daily time step overthe wet year 2002-2003monthly time step

Winter season

L’influence de CSTVs diminue en fonction du pas de temps de calcul et des conditions climatiques

Conclusion

le modèle est fortement sensible à la distribution spatiale des stations pluviométriques.

La performance du modéle est elevée pour loption 3, ou on a utilisé deux stations pluviométriques, l’une à l’aval (S3) et l’autre à l’amont (S5).

L’impact de changement de CSTVs est faiblement remarqué sur l’estimation du débit surtout pour le débit moyen annuel et mensuel.

les résultats de la performance du modéle pour l’option 8 sont influencés par la variation du nombre des stations pluviométriques en fonction de changement des CSTVs.