Congrès International Geotunis 2009 16-20 Décembre

1. Congrès International Geotunis 2009 16-20 Décembre 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 Lessivage des fertilisants Écoulement fluvial Flux d’eau, de nutriments et de matières particulaires Écoulement souterrain Infiltration

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

6. Les données nécessaires pour la mise en œuvre du modèle SWAT Les données d’entrées (inputs) Les sorties (outputs) 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 • 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. Ichkeul Lac de Bizerte Lac Ichkeul Oued Tinja Localisation du bassin versant du barrage Joumine

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 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

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.

15. Distribution Spatial des stations pluviométriques

16. Precipitation moyenne annuelle durant la periode 1991-2003 pour les 7 stations pluviométriques du bassin versant du barrage Joumine • *(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 *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. 1 2 3 4 5 6 7 8 No data Débit moyen annuel 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. Débit moyen mensuelle durant la période 1991-2003

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 2002-2003

26. 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

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

28. 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). 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. L’impact de changement de CSTVs est faiblement remarqué sur l’estimation du débit surtout pour le débit moyen annuel et mensuel.