Reference : Aléa climatique et débits des cours d’eau dans le bassin transnational de la Meuse : ...
Dissertations and theses : Doctoral thesis
Engineering, computing & technology : Civil engineering
Physical, chemical, mathematical & earth Sciences : Earth sciences & physical geography
http://hdl.handle.net/2268/216758
Aléa climatique et débits des cours d’eau dans le bassin transnational de la Meuse : Co-variabilité, changements possibles et impact sur les débordements
French
[en] Climate hazard and streamflow discharges in the transnational Meuse river basin: Co- variability, possible changes and impact on river overflowing
Grelier, Benjamin mailto [Université de Liège - ULiège > > > Form. doct. sc. ingé. & techn. (archi., gén. civ. - paysage)]
1-Dec-2017
Université de Lorraine, ​Metz, ​​France
Université de Liège, ​Liège, ​​Belgique
Doctorat de l'Université de Lorraine - mention Géographie. Doctorat de l'Université de Liège - mention Sciences appliquées
xv, 298 + 30
Drogue, Gilles mailto
Pirotton, Michel mailto
Dewals, Benjamin mailto
Lang-Delus, Claire mailto
Bigot, Sylvain mailto
Gautier, Emmanuèle mailto
[fr] Variabilité climatique ; bassin transnational de la Meuse ; aléas hydrologiques ; débordement de cours d’eau ; adaptation au changement climatique ; rivière Meuse
[en] rivière Ourthe
[fr] Le changement climatique est un enjeu socio-environnemental planétaire qui réclame une adaptation des sociétés pour en compenser les effets négatifs et tirer parti au mieux de ses aspects positifs. Pour le cycle de l’eau, l’échelle du bassin versant s’impose comme l’échelle de travail pertinente. Nos recherches s’inscrivent dans ce cadre spatial et contribuent à l’adaptation du bassin transnational de la Meuse aux effets du changement climatique sur les extrêmes hydrologiques (crues et étiages).
Pour étudier ces effets, l’approche adoptée est aléa-centrée. Une chaîne de modélisation descendante est mise en place sur deux sous-bassins contrastés de la Meuse : la Meuse à Saint-Mihiel (2543 km², France) et l’Ourthe à Tabreux (1607 km², Belgique). Le forçage climatique de cette chaîne est construit sur un continuum temporel s’étendant du Minimum de Maunder (≈ 1650) à la fin du XXIe siècle. Les données climatiques proviennent, en projection, d’un ensemble de modèles de climat de l’expérience Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) forcés sous scénarios radiatifs RCP et sur la période historique, des climatologies en point de grille, disponibles dans la zone d’étude. L’agrégation des données passées et futures est réalisée à l’aide d’une fonction de transfert, exploitant le lien entre le gradient régional de pression et les variables de forçage climatique du débit (apports atmosphériques d’eau et d’énergie). Cette agrégation fournit une première estimation de la variabilité climatique potentielle sur les deux sous-bassins étudiés.
L’effet hydrologique de cette variabilité climatique potentielle est évalué de deux manières : i) à l’aide d’une méthode de transfert climat-écoulement par régression, qui prédit l’évolution de l’écoulement à l’exutoire du bassin à partir de l’information apportée par le gradient régional de pression. Les modèles de régression sont ajustés dans les conditions climatiques actuelles puis utilisés pour extrapoler l’écoulement à l’exutoire des bassins, grâce aux données de pression des modèles climatiques CMIP5 ; ii) à l’aide du lien entre le gradient régional de pression et les variables de forçage climatique de l’écoulement. Les modèles de régression obtenus sont suffisamment performants pour garantir, à l’échelle d’intérêt, une estimation robuste de la variabilité climatique potentielle.
Celle-ci est ensuite utilisée pour produire, par la méthode des anomalies, des scénarios climatiques représentatifs adaptés au pas de temps de la modélisation pluie-débit (journalier). Le modèle pluie-débit testé (GR4J) fait l’objet d’une procédure de calage climatiquement robuste. Cette étape aboutit à une première estimation de la sensibilité des deux sous-bassins aux changements climatiques prescrits.
Dans le but d’étudier l’effet du changement climatique sur l’hydraulique de rivière, la chaîne de modélisation est complétée par le modèle hydraulique WOLF1D. Celui-ci est paramétré et validé sur un tronçon de l’Ourthe. Les conditions aux limites du modèle sont ensuite forcées à l’aide des scénarios climatiques représentatifs pour évaluer l’effet du changement climatique sur le débordement du cours d’eau. Dans un premier temps, celui-ci est caractérisé sous forme de séquences de débordement déterminées à partir des hauteurs d’eau simulées. Ensuite, pour dépasser les limites de WOLF1D en plaine inondable, le premier débit débordant fait l’objet d’une analyse débit-durée-fréquence (QdF), renseignant sur l’évolution potentielle des débordements sous climat contrasté.
Au final, nos travaux de recherche fournissent un cadre d’analyse original des effets du changement climatique sur les extrêmes hydrologiques en échantillonnant le changement climatique à partir de séries climatiques passées et utures. La chaîne de modélisation aléa-centrée ouvre la perspective de tester des stratégies d’adaptation adaptées à des conditions climatiques contrastées et contribue ainsi, à rendre les bassins versants plus résilients.
[en] Climate change is a global socio-environmental concern which required adaptation from human societies in order to compensate negative effects and to take benefit from positive effects. Our research is studying water cycle at the catchment scale and contribute to the adaptation of the transnational Meuse basin to the effects of climate change on hydrological extremes (floods and low flows).
To this aim, we adopted a hazard-centered approach. A top-down modelling chain has been set up on two contrasted sub-basins of the Meuse river: the Meuse river at Saint-Mihiel (2543 km², France) and the Ourthe river at Tabreux (1607 km², Belgium). The climate forcing of the chain is constructed on a temporal continuum ranging from the Maunder Minimum (≈ 1650 A.D.) to the end of the 21st century. For the future, climate data are provided by an ensemble of GCMs run in the framework of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) and forced with RCP radiative scenarios. For the historical period, gridded data available in the study area are used. Blending past and future climate data is obtained through a transfer function, linking the pressure gradient force to climate forcing variables of catchment streamflow (i.e. atmospheric water and energy supplies). Aggregation of climate data provides a first estimation of potential climatic variability for the two studied sub-basins.
The hydrological effect of this potential climatic variability is evaluated in two ways: i) through a regression climate-streamflow transfer function which predicts the streamflow at the outlet of a catchment with the information provided by the pressure gradient force. Regression models are fitted in present climate conditions and used further to extrapolate the streamflow at the outlet of a catchment with CMIP5 GCMs data; ii) through the link between the pressure gradient force and climate forcing variables of streamflow. Regression models are efficient enough to provide robust estimation of the potential climate variability at the scale of interest.
The delta-change approach is then applied to potential climate variability to get representative climate scenarios at a daily time step relevant for rainfall-runoff modelling. The tested rainfall-runoff model (GR4J) is calibrated through a climatically robust method. This step gives a first estimation of the two sub-basins sensibility to prescribed climate changes.
In order to evaluate the effect of climate change on hydraulic behavior of a river, the modelling chain has been completed with the WOLF1D hydraulic model. Is has been parameterized and validated for a section of the Ourthe river. Boundary conditions were forced with representative climate scenarios to evaluate the climate change effect on overflowing. In a first step, the latter is characterized through overflowing sequences determined through simulated water levels. Then, to overcome the limits of the WOLF1D model in flood-prone area, the flow-duration-frequency behavior of the first overflowing streamflow is studied to show the overflowing evolution under climate change.
In the end, our work provides an original framework for studying climate change effect on hydrological extremes through a sampling of climate changes with past and future climate series. The use of a hazard-centered modelling chain is a first step toward adaptation strategies suited for contrasted climate conditions. This contributes in turn to make catchment more resilient.
LOTERR ( Université de Lorraine) et HECE (Université de Liège)
http://hdl.handle.net/2268/216758

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