16-20 Décembre Congrès International Geotunis 2009

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1 16-20 Décembre Congrès International Geotunis 2009
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). Aouissi Jalel(1), Cudennec Christophe(2), Lili Chabaâne Zohra(1), Benabdallah Sihem(3) INAT (Tunisie), Agrocampus Ouest (France), CERTE (Tunisie)

2 Introduction : Le cadre scientifique
Cette étude s’inscrit dans la cadre des travaux de thèse intitulé Transfert d’eau et des nutriments dans le bassin versant du Barrage Joumine: Modélisation et scénarii de gestion. 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. 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.

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

4 Processus modélisés à l’échelle du bassin versant
Précipitations Ruissellement et érosion Écoulement fluvial Écoulement souterrain Lessivage des fertilisants Flux d’eau, de nutriments et de matières particulaires Infiltration

5 Schéma représentatif du cycle hydrologique (DiLuzio, 2005).

6 Les données nécessaires pour la mise en œuvre du modèle SWAT
Données climatiques journalières Précipitations Températures maximale et minimale Radiation solaire Vitesse du vent Humidité relative de l’air La base des données spatiales Le modèle Numérique du terrain Carte pédologique Carte d’occupation du sol Réseau hydrographique 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 PO43- en mg/l Bilan hydrique

7 Localisation du bassin versant du barrage Joumine
Ichkeul Lac de Bizerte Lac Ichkeul Oued Tinja

8 Intensification agricole

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

10 Carte des sols du bassin versant du barrage Joumine
Réservoir Carte des sols du bassin versant du barrage Joumine Carte du sol du bassin versant du barrage Joumine

11 Système de projection : WGS 84, UTM Zone 32
Modèle numérique de terrain estompé ( Visualisation avec relief) et hypsométrique ( visualisation avec couleur) Système de projection : WGS 84, UTM Zone 32

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

13 123 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

14 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

15 Distribution Spatial des stations pluviométriques

16 Precipitation moyenne annuelle durant la periode pour les 7 stations pluviométriques du bassin versant du barrage Joumine S1* S2* S3* S4* S5* S6* S7* Mean SD 1190 984.4 1029 779.4 915.4 664.2 1103 952 183 874 682.6 724 539.5 711.1 583.3 704 688 108 742 439.3 500 432.3 521.1 450.5 626 530 115 653 342.8 363 266.3 447.3 318 421 402 126 706 297 531 395.2 597 495.7 580 515 135 1209 871.1 860 746.2 906.5 891.8 1105 941 159 600 388 435 276.6 455.5 423.2 482 437 98 1379.5 718 832 655.4 756.5 681.2 928 850 251 856 695.5 761 514.2 731.6 655 606 111 532 408 463 350.1 502 485 443 70 754 691 562.9 684 596.5 682 703 127 612 617 451 391.3 433.6 402.8 462 481 94 1566 1500 1180 823.8 1018.9 848 1113 313 913 669 678 518 668 567 695 673 125 328 250 188 195 179 234 *(S1= S Bazina. S2=S Joumine. S3= S Antra. S4= S Barrage. S5=S Smadah. S6= S Beja. S7= S Ghzala).

17 Les courbes de la méthode des doubles masses

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

19 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

20 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

21 Relation entre CSTV et la distribution spatiale des stations pluviométriques
 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.

22 RESULTATS De la performance du modèle dans la simulation des débits à la station hydrométriques Antra

23 No data Débit moyen annuel durant la période 3 4 6 5 7 8 2 1 Les deux figures montrent l’influence de la distribution spatiale des stations pluviométriques sur l’estimation de débit moyen annuel et mensuel. Débit moyen mensuelle durant la période

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

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

26 Coefficient du Nash pour different option et CSTVs Durant l’hiver de la periode 1991-2003
Coefficient du Nash pour different option et CSTVs pour le debit moyen mensuelle durant la periode

27 Coefficient de Nash calculé pour les options 2 et 3 pour differents CSTVs et des conditions climatiques La difference entre les options 2 et 3 est expliquée par la distribution spatiale des stations pluviométriques utilisées pour les deux options

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

29 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.

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