Modélisation des exportations de sédiments et de nutriments dans le bassin versant de la rivière Tomifobia dans un contexte de changements climatiques

La pollution diffuse provenant des milieux agricoles a une influence majeure sur la qualité de l’eau. Le transport de sédiments et de nutriments, tels que le phosphore et l’azote, est particulièrement préoccupant. Les changements climatiques anticipés modifieront le régime hydrologique des rivières, ce qui entraînera des conséquences difficiles à anticiper, notamment sur la qualité de l’eau. Le site à l’étude est le bassin versant de la rivière Tomifobia, situé au sud-ouest du Québec, qui possède une superficie de 436 km² et qui comporte une forte activité agricole. Il a un impact important sur la qualité de l’eau du lac Massawippi puisqu’il draine 70% de son bassin versant. Le modèle hydrologique spatialisé Soil and Water Assessment Tool (SWAT) a été utilisé pour effectuer l’évaluation quantitative et qualitative de l’apport en eau à la rivière. Les activités agricoles ont été représentées dans le modèle selon un calendrier typique pour chacune des différentes cultures. Le calage et la validation du modèle pour le débit de la rivière Tomifobia ont été effectués à l’aide de la reconstitution des apports au lac Massawippi. Pour la qualité de l’eau, les données provenant de l’Institut de recherche et de développement en agroenvironnement (IRDA), du Comité de gestion du bassin versant de la rivière Saint-François (COGESAF) et la campagne d’échantillonnage du Groupe de recherche sur l’eau de l’Université de Sherbrooke (GREAUS) ont été utilisées. Les éléments analysés par rapport à la qualité de l’eau sont les sédiments, le phosphore et les nitrates. Différentes projections climatiques ont été entrées dans le modèle dans le but de déterminer les tendances hydrologiques futures. L’impact des changements climatiques sur le régime hydrologique se traduit principalement par une augmentation des débits hivernaux et une diminution des débits printaniers. Aucune tendance statistiquement significative n’a été observée pour la période estivale et automnale. L’effet des changements climatiques sur les exportations de nitrates est similaire à celui sur le débit. Pour les exportations de sédiments et de phosphore, on note une hausse à l’hiver, une baisse au printemps et une hausse pour l’été et l’automne.

Évaluation de la performance des règles de gestion d'un réservoir de production hydroélectrique mises à jour à l'aide de la programmation dynamique stochastique et d'un modèle hydrologique

L’entreprise Rio Tinto effectue la gestion du système hydrique de la rivière Nechako, situé en Colombie-Britannique (Canada), à partir de règles de gestion optimisées à l’aide d’un algorithme de programmation dynamique stochastique (PDS) et de scénarios d’apports historiques. Les récents développements en recherche opérationnelle tendent à démontrer que la mise à jour des règles de gestion en mode prévisionnel permet d’améliorer la performance des règles de gestion lorsque des prévisions d’ensemble sont utilisées pour mieux cerner les incertitudes associées aux apports à venir. La modélisation hydrologique permet de suivre l’évolution d’un ensemble de processus hydrologiques qui varient dans le temps et dans l’espace (réserve de neige, humidité du sol, etc.). L’utilisation de modèles hydrologiques, en plus d’offrir la possibilité de construire des prévisions d’ensemble qui tiennent compte de l’ensemble des processus simulés, permet de suivre l’évolution de variables d’état qui peuvent être utilisées à même l’algorithme d’optimisation pour construire les probabilités de transition utiles à l’évaluation de la valeur des décisions futures. À partir d’un banc d’essais numériques dans lequel le comportement du bassin versant de la rivière Nechako est simulé à l’aide du modèle hydrologique CEQUEAU, les résultats du présent projet démontrent que la mise à jour des règles avec l’algorithme de PDS en mode prévisionnel permet une amélioration de la gestion du réservoir Nechako lorsque comparée aux règles optimisées avec l’algorithme en mode historique. Le mode prévisionnel utilisant une variable hydrologique combinant un modèle autorégressif d’ordre 5 (AR5) et la valeur maximale de l’équivalent en eau de la neige (ÉENM) a permis de réduire les déversements non-productifs et les inondations tout en maintenant des productions similaires à celles obtenues à l’aide de règles optimisées en mode historique utilisant l’ÉENM comme variable hydrologique. De plus, les résultats du projet démontrent que l’utilisation de prévisions hydrologiques d’ensemble en mode historique pour construire une variable hydrologique permettant d’émettre une prévision du volume d’apport médian pour les huit mois à venir (PVAM) ne permettait pas d’obtenir des résultats de gestion supérieurs à ceux obtenus avec la variable d’ÉENM.

Amélioration de la représentation des processus stochastiques pour l'optimisation appliquée à la gestion des systèmes hydriques

Dans un contexte de pression toujours plus grande sur les ressources naturelles, une gestion rationnelle des ressources hydriques s'impose. La principale difficulté de leur gestion provient du caractère aléatoire des apports en eau dans le système. Le sujet de cette recherche consiste à développer des méthodes d'optimisation stochastique capable de bien représenter les processus aléatoires. Le cas de Kemano, située en Colombie-Britannique (Canada), illustre les travaux de recherche. L'importante accumulation de neige sur les bassins versants engendre une hydrologie complexe, rendant la gestion du système délicate. La programmation dynamique stochastique est la méthode la plus utilisée pour déterminer la politique de gestion des réservoirs. Mais, son étude fait ressortir que cette méthode ne peut gérer que des modèles simplifiés des processus stochastiques, ne rendant pas compte des complexes corrélations spatio-temporelles des apports hydriques. Ainsi, la politique obtenue peut être de mauvaise qualité. Cette méthode est comparée avec la recherche directe de politique qui n'utilise pas de modèles pour représenter les processus stochastiques, mais évalue la politique sur des scénarios d'apports. Ainsi la recherche directe de politique se révèle globalement plus performante en prenant bien en considération la complexité des apports, mais est limitée par la forme prédéterminée de la politique. De plus, l'optimisation des paramètres en utilisant un algorithme évolutionnaire s'avère lente. La conception d'un algorithme de descente par gradient, combinée à une architecture "acteur-critique" appropriée, permet de réduire notablement le temps d'optimisation. Combinée à une fonction plus complexe employée pour la paramétrisation de la politique de gestion, la méthode permet d'obtenir une politique de qualité significativement supérieure à celle obtenue avec la programmation dynamique stochastique. Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse ouvrent la voie à une application opérationnelle de la méthode de recherche directe de politique. L'évaluation en simulation devrait être appréciée des opérateurs en permettant une bonne représentation du système et des apports.