Notre stagiaire Gabrielle, qui a travaillé en étroite collaboration avec une équipe de l’Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse (IMFT), a soutenu début septembre son projet de fin d’études d’école d’ingénieurs (document technique à télécharger ici) portant sur la prédiction de la température de l’eau dans les rivières en fonction de paramètres hydroclimatiques. Cet article présente les principaux résultats de son stage et quelques perspectives suite à ses travaux de recherche.
Analyse de données
En se basant sur les travaux du projet TIGRE (Thermie en rIvière : Géostatistique et description de RÉgime ; https://thermie-rivieres.inrae.fr/ ), Gabrielle a caractérisé le régime thermique pour 25 stations du bassin de la Garonne amont. Toutes les stations sont caractérisées par un régime froid avec une variabilité par rapport à la température ambiante faible ou modérée, sauf à Toulouse où la Garonne a une température chaude, dépassant les 23°C en moyenne pendant un mois par an, et à variabilité modérée.
D’autre part, elle a pu calculer des tendances récentes sur 18 stations de mesure du réseau de thermie actuel. Parmi ces stations, 16 stations ont affiché des tendances significatives, avec des augmentations de +0,2 à +1,3°C/10a de la température de l’eau, plus marquées à l’amont. Toutefois, il faut interpréter ces tendances avec précaution car elles n’ont pu être obtenues qu’à un très court terme (10 à 30 ans) alors qu’il en faudrait 30 à 50 pour extraire avec certitude les effets du changement climatique.
Cette analyse de données souligne l’importance de l’instrumentation à venir de nouvelles stations et la nécessité de pérenniser les stations de mesure actuelles en collaboration avec la DREALDirection régionale de l’environnement, de l’aménagement et du logement (Direction régionale de l’Environnement, de l’Aménagement et du Logement), ce qui permettra sur le long terme de quantifier avec moins d’incertitudes les effets du changement climatique sur les cours d’eau du territoire.
Modélisation
Elle a poursuivi le travail énoncé dans l’article précédent sur l’utilisation de modèles basé sur les réseaux de neurones récurrents à mémoire long et court terme (LSTM ; pour aller plus loin, le lecteur intéressé peut lire la page web suivante).
Les résultats ont permis de mettre en évidence la capacité des modèles LSTM à bien reproduire des séries temporelles de la température de l’eau dans les rivières. Les performances de ces modèles furent améliorées par la prise en compte de variables prédictives supplémentaires par rapport à la température de l’air, notamment le débit et les forçages climatiques sur le bassin drainé par chaque station (précipitations et évapotranspiration potentielle). Un exemple est montré sur la figure ci-dessus pour la Garonne à Valentine, où l’on remarque que la prise en compte du débit ou des forçages climatiques sur le bassin versant ont diminué l’erreur moyenne absolue de 1.1°C à 0.7°C et 0.8°C, respectivement. Par contre, le réseau LSTM est peu performant sur la reproduction des pics de température enregistrés en été, en témoignent les erreurs observées sur les températures les 25% plus élevées (ligne noire horizontale sur les graphes).
Perspectives de collaboration future
Suite à ce travail, trois pistes principales pour des collaborations à venir entre le Conseil départemental de la Haute-Garonne et l’IMFT dans le cadre de l’action D 12 sur l’observatoire thermique des cours d’eau et plus généralement du Projet de Territoire Garon’Amont ont été proposées. Un premier axe serait d’intégrer le modèle développé pendant ce stage à l’outil opérationnel de surveillance des cours d’eau e-tiage. Un second serait d’approfondir l’optimisation du réseau LSTM afin de mieux reproduire les températures extrêmes. Un troisième axe serait de coupler le modèle LSTM avec un modèle hydrologique pour pouvoir étudier l’effet de l’occupation du sol sur la température de l’eau à travers le débit.
