Le régime thermique des cours d'eau est essentiel pour préserver la qualité de l'eau et maintenir la santé des écosystèmes aquatiques. Ces régimes sont inévitablement influencés de manière significative par les activités anthropiques qui donnent lieu au changement climatique. Des efforts ont déjà été entrepris pour évaluer les impacts du changement climatique sur la distribution des différentes espèces de poissons à l'échelle régionale, en considérant la température de l'air comme un proxy pour la température des rivières, principalement en raison du manque de données thermiques enregistrées suffisantes. En réalité, la température de l'air n'est pas le seul facteur influençant les régimes thermiques des rivières. Il est nécessaire d'étudier le rôle d'autres déterminants tels que la couverture végétale, la géomorphologie et les apports en eaux souterraines (et leur interaction avec la température de l'air) dans la formation d'un régime thermique.

La présente étude a utilisé un modèle hydrologique semi-distribué couplé à un modèle thermique basé sur la physique, T-NET (Temperature-NETwork), pour simuler les débits et les températures de l'eau à l'échelle régionale dans le bassin de la Loire en France. La profondeur et la largeur de chaque tronçon ont été calculées par le modèle ESTIMKART. La comparaison du régime thermique simulé avec les observations a été effectuée à l'aide de plusieurs critères (tels que l'amplitude, la fréquence, la durée et le moment des changements de température). Lors de la première étude, A. Beaufort et al. (2016) ont évalué la performance de ce modèle pour 128 stations en termes de biais sur toute la période d'étude, de 2008 à 2012. Par la suite, nous avons examiné le biais saisonnier du modèle sur la même période. Les sources exactes des biais ont été identifiées en sachant que le modèle n'est pas capable de capturer les effets anthropiques tels que les barrages, les étangs et les écluses. Dans cette configuration, nous avons été confrontés à des stations où la raison exacte du biais n'était pas connue. En conséquence, nous avons mené une étude sur le terrain afin non seulement de trouver la source de ces biais et des effets locaux, mais aussi de déterminer les endroits appropriés pour installer des enregistreurs de température de l'eau.

D'autre part, certaines modifications du modèle sont nécessaires pour mieux capturer l'influence d'autres facteurs tels que la fonte des neiges, la couverture végétale et les apports en eaux souterraines. Cette étape sera réalisée après avoir analysé la variabilité spatiale et temporelle de la température de l'eau simulée sur la localisation de plus de stations, environ 250, dispersées sur l'ensemble de la zone d'étude pour les années récentes 2009-2018.

Dans l'étape suivante, l'impact du changement climatique sera étudié à partir de projections climatiques et hydrologiques basées sur plusieurs scénarios (projections Euro-cordex downscalées, Météo France).

Réfrénces

Beaufort, A., Curie, F., Moatar, F., Ducharne, A., Melin, E., & Thiery, D. (2016). T‐NET, a dynamic model for simulating daily stream temperature at the regional scale based on a network topology. Hydrological Processes, 30(13), 2196-2210.
Bustillo, V., Moatar, F., Ducharne, A., Thiéry, D., & Poirel, A. (2014). A multimodel comparison for assessing water temperatures under changing climate conditions via the equilibrium temperature concept: case study of the Middle Loire River, France. Hydrological Processes, 28(3), 1507-1524.

Financement

21 mois Irstea, 15 mois Université of Tours (2019-2021)