Simulation des phénomènes anthropiques Gestion des ressources stockées Barrages : soutien d’étiage Retenues collinaires : ressources complémentaires, impact cumulé Prélèvements irrigation : 80 % des consommations en eau durant la période d’étiage Restriction des usages : arrêtés de restriction des usages

Ressources stockées : Barrages 160 Mm³/an « achetés » à EDF ; 30 M€ aides agence en 25 ans CACG dans REGARD : collecte données sur lâchées et données et expertise sur stratégie de lâchées Convention avec EDF pour données sur lâchers Schéma des ressources pour le soutien d’étiage  base de données unifiée sur lâchers pour soutien étiage et hydroélectricité

Ressources stockées : retenues collinaires Travaux engagés dans le projet MAELIA en collaboration avec AEAG, « finalisation » dans REGARD : Typologie de retenues Détermination des impluviums, et hiérarchisation amont, aval de chaque retenue Estimation des volumes des retenues : des objets divers, pas de relation statistique solide pour estimer volume  approximation sur la base de leur surface Estimation de la probabilité d’utilisation pour irrigation : croisement avec données sur surfaces irriguées et données cadastrales  Base de données REGARD sur caractéristiques des retenues

Intégration et simulation dans SIM, SWAT et GARDENIA-MARTHE Mise aux formats des plateformes : Exemples : Agrégation par type dans Grille régulière 8 km pour SIM Agrégation par type dans sous bassin versant dans SWAT A venir simulation des effets cumulés des retenues collinaires Retenues déconnéctées Retenues agrégées ds mailles ISBA

Intégration et simulation dans SIM Mise aux formats de la plateforme SIM : Agrégation par type sur Grille régulière 8 km Retenues déconnectées Retenues agrégées dans mailles ISBA Principe de SIM Règles de fonctionnement des Retenues Remplissage et évaporation possibles toute l’année, Vidange du 15/6 au 31/8 SAFRAN Forçage Météorologique ISBA Modèle de Surface Remplissage Vidange Vmax E Qi Qr RC MODCOU Modèle hydrogéologique Vmin Débit D J F M A M J J A S O N

Taux de stockage dans les retenues December January February March April May June July August September October November

Exemple de l’Osse à Mouchan Surface 398 km² 13 million m³ de stockage max dans la retenue

Application au bassin de la Garonne JJA SON DJF MAM Légère amélioration des performances du modèle Augmentation du réalisme des simulations grâce à la prise en compte des retenues (effet anthropique) Forte incertitude sur les règles de gestion des retenues JJA SON Différences de Nash : avec RC – sans RC

MAELIA sur le bassin de l’Aveyron Modélisation intégrée des interactions entre hydrologie des ressources en eau (SWAT®), systèmes agricoles (parcelle, bloc, exploitation, AqYield), gestion des ressources (barrage et restriction), climat Instanciation MAELIA sur quelques bassins versant : Couteux en données d’entrées sur les activités humaines : pour la gestion fine, développement sur le long terme  REGARD approches « simplifiées » pour simulation interactions socio-écologiques à l’échelle du BAG : pour l’analyse et la prospective (ex. CC, interactions entre bassins)

Représentation des activités humaines 1- Acquisition des données sur les actions passées : lâchers, restriction (base de données ?), irrigation  calibration-évaluation de l’hydrologie  calibration-évaluation simulation des activités 2- Formalisation des stratégies sous forme de règle SI-ALORS emboîtées et de jeux de contraintes Gestion des barrages : débit de réserve, cote touristique, taux de remplissage, période de mobilisation, débit maximum de lâchés, soutien d’étiage, priorité entre barrage, courbe de déstockage... Gestion de retenues collinaires : priorités entre ressources Gestion des restrictions : logique d’action par département (arrêtés cadres départementaux et interdépartementaux) Irrigation : dynamique des prélèvements dans les différentes ressources Courbe de déstockage barrage de Montbel Restrictions de juillet à mi-septembre 2012 Règles décision de restrictions

MAELIA : stratégie d’irrigation Exemple de règles de décision pour l’irrigation du Maïs précoce IRRIGATION_TD [jours] 3 IRRIGATION_DOSE [mm] 15 IRRIGATION_DEBUT [jour] 140 IRRIGATION_FIN 273 IRRIGATION_ECHV_DEBUT [echV] 0.01|0.9 IRRIGATION_ECHV_FIN 0.9|2.5 IRRIGATION_JOURS_PLUIE_CUMUL 14|7 IRRIGATION_HAUTEUR_PLUIE_CUMUL 30|50 IRRIGATION_JOURS_PLUIE_SIGNIF 3|2 IRRIGATION_HAUTEUR_PLUIE_SIGNIF 10|15 IRRIGATION_JOURS_PLUIE_PREVUES 7|2 IRRIGATION_HAUTEURS_PLUIE_PREVUES 15|30 IRRIGATION_HUMIDITE_SOL_MAX [%] 0.5|0.6 IRRIGATION_REPORT_MAX 7 Fréquence de retour Dose apportée Fenêtre temporelle (garde fou) Echelle de végétation Pluie Cumulée Il a plu moins de 30 mm sur les 14 derniers jours et pas plus de 10 mm sur les 3 derniers jours Pluie prévue Il va pleuvoir moins de 15 mm sur les 7 prochains jours Humidité du sol Remplissage RU inférieur à 50% de la capacité au champ Durée maximale d’attente

Irrigation : représentation des pratiques dans MAELIA Estimation de la qualité des simulations de l’irrigation sur Bassin Aveyron aval Estimation du potentiel de gain à attendre d’une optimisation de l’irrigation

Irrigation : modélisation à l’échelle du BAG Estimation de la sensibilité de la dynamique d’irrigation aux pratiques agricoles a priori déterminantes Effet négligeable du travail du sol et binage Effet contre intuitif date de semis Faible effet d’un niveau de précocité à un autre Maïs tardive - Alluvion Développement d’un modèle simplifié de stratégie d’irrigation déployable sur le BAG qui sera implémenté dans SIM, SWAT et GARDENIA-MARTHE

Merci de votre attention