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Résumé

Prévoir l’évolution des ressources en eau est un défi majeur dans un contexte de changement climatique et de rivières hautement anthropisées. Nous proposons une méthode innovante pour détecter et quantifier les changements dans le débit des rivières, climatiques et non climatiques. Un modèle de surface (LSM) est utilisé pour estimer la réponse « naturelle » de la surface continentale aux fluctuations climatiques. Le cadre conceptuel de Budyko est ensuite utilisé, pour décomposer l’évolution du débit en une réponse directe aux fluctuations climatiques, et une réponse indirecte, due aux changements de l’efficacité évaporative du bassin versant. Comparer l’application de ce cadre aux sorties du LSM et à des débits observés permet de mettre en évidence les zones où la réponse « naturelle » des bassins versants à la variabilité climatique est insuffisante pour expliquer les changements enregistrés.
Les résultats obtenus en Europe montrent que la part de l’évolution des débits due au climat est dominée par la tendance sur les précipitations moyennes (P), avec en facteurs secondaires l’évapotranspiration potentielle (PET) dans la majeure partie de l’Europe et la répartition intra-annuelle de P en Méditerranée. Cependant, l’évolution générale des débits est dominée à l’échelle du siècle par des facteurs non pris en compte dans le système « naturel ».
Notre méthode permet d’identifier et de quantifier l’effet général de ces facteurs et de les corréler à certains vecteurs potentiels comme l’installation de barrages mais seul les futurs développements des LSM pour mieux intégrer les facteurs anthropiques permettrons d’attribuer les tendances non climatiques détectées. Or, la plupart des activités humaines qui influent sur le cycle de l’eau prennent place à petite échelle, celle des réservoirs ou des périmètres d’irrigation, et les forçages atmosphériques limitent la résolution d’exécution des LSM. La première étape consiste donc à construire un forçage atmosphérique à plus haute résolution. Pour aborder ce défi, nous combinons un jeu de données issu d’observations avec les résultats de modèles atmosphériques à l’échelle kilométrique. Ces derniers permettent de désagréger les observations selon des champs atmosphériques cohérent spatialement et en altitude.

Abstract

Predict and manage the evolution of water resources is a key challenge in a context of climate change and highly managed rivers. We propose an innovative method to detect and quantify the changes in river discharge due to climate processes or to non-climatic factors. A land surface model (LSM) is used to estimate the « natural » response of the continental surface to climate fluctuations. Then the Budyko framework is used to decompose the streamflow response into a direct response to climate fluctuations and an indirect response to changes in evaporation efficiency of the watershed. Comparing the application of the framework to the LSM outputs and to observations allows to highlight the areas where the « natural » response of watersheds to climate variability is insufficient to explain the recorded changes in river discharge.
Results over Europe show that, over the past century, changes in discharge due to climate processes are dominated by trends in annual mean precipitation (P). Secondary climatic factors are potential evapotranspiration (PET) over most of Europe and the intra-annual distribution of P for the Mediterranean area. However, the changes due to factors not accounted for in the « natural » system dominate over the century. Our method allows to quantify the overall effect of these non-climatic factors and correlate them to changes in potential specific drivers such as dams water storage but this is not trully an attribution.
Future developments in LSMs will allow to better include human drivers of the hydrological cycle. Then they will be able to decompose and attribute the non-climatic changes detected. Yet, most human activities impacting the water cycle are at the regional scale. Since LSMs are limited to the resolution of the atmospheric forcing used, the first step is to construct a higher resolution atmospheric forcing, to later on test the performance of LSMs at the scales at which human activities modify the hydrological cycle. With that in mind, we use kilometric-scale outputs of atmospheric models to disaggregate an observation-based dataset. We reconstitute spatially and altitudinaly coherent atmospheric fields, with daily averages matching observations.