etude de sensibilité du modèle swat à la distribution spatiale de la pluie en contexte...
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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.