Suivi et prévision de la ressource en eau à l'échelle d'un grand bassin-versant: exemple du bassin de la Loire

摘要

La gestion des ressources en eau à l'échelle d'un grand bassin-versant est particulièrement complexe. Ces bassins sont généralement caractérisés par de fortes pressions sur les ressources en eau pendant les étiages. Ces ressources sont nécessaires à la vie aquatique, la production d'eau potable, la production industrielle, la production d'électricité, l'agriculture... Les besoins des nombreux acteurs agissant sur ces bassins n'étant pas toujours concordants, une gestion optimale des ressources en eau s'impose. L'utilisation de la modélisation hydrologique permet d'anticiper de quelques jours à quelques mois les ressources en eau disponibles et d'améliorer ainsi leur gestion et la concertation entre les différents acteurs de l'eau sur ces bassins-versants. Nous prendrons l'exemple du bassin-versant de la Loire, qui est caractérisé par une variabilité climatique et hydrologique très forte, des barrages destinés au soutien d'étiage, à l'écrêtement des crues, ainsi qu'à la production d'électricité, avec des prélèvements élevés pour l'irrigation et l'AEP et la présence de quatre centrales nucléaires. Dans ce cadre, EDF développe en concertation avec la Diren de bassin un système de modélisation hydrologique lui permettant le suivi et la prévision des ressources en eau sur ce bassin. Cet outil, basé sur l'utilisation conjointe de modèles hydrologiques et d'un réseau de mesure en temps réel, permet de suivre au fil des évènements météorologiques l'état hydrologique du bassin-versant et d'anticiper de quelques semaines à quelques mois les besoins ou les ressources en eau disponibles en plusieurs points du bassin. Dans cet article, nous donnons un aperçu sur le développement, l'utilisation de ce système de modélisation hydrologique et la performance des prévisions d'ensemble de débit. Ensuite, nous réalisons des prévisions dans un contexte de variabilité climatique, afin d'étudier si ces méthodes de prévisions classiquement utilisées restent encore robustes et pertinentes, face à cette variabilité climatique.