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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
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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
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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
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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
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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
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Taux de stockage dans les retenues
December January February March April May June July August September October November
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Exemple de l’Osse à Mouchan
Surface 398 km² 13 million m³ de stockage max dans la retenue
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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
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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)
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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
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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
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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
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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
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Merci de votre attention
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