Exploring the use of conceptual catchment models in assessing irrigation water availability for grape growing in the semi-arid Andes

par Paul Hublart

Thèse de doctorat en Hydrogéologie

Sous la direction de Denis Ruelland.

Le président du jury était Marc Voltz.

Le jury était composé de Denis Ruelland, Marc Voltz, Vazken Andréassian, André Musy, Fabrizio Fenicia.

Les rapporteurs étaient Vazken Andréassian, André Musy.

  • Titre traduit

    Apport des modèles hydrologiques conceptuels à l’estimation de la disponibilité en eau pour l’irrigation de la vigne dans les Andes semi-arides


  • Résumé

    La thèse explore l’utilisation de modèles hydrologiques globaux pour estimer la disponibilité en eau agricole dans le contexte des Andes chiliennes semi-arides. Dans cette région, l’approvisionnement en eau des cultures irriguées de fonds de vallée durant l’été dépend de précipitations se produisant sous forme de neige à haute altitude lors de quelques évènements hivernaux. L’influence des phénomènes ENSO et PDO induit par ailleurs une forte variabilité climatique à l’échelle inter-annuelle, marquée par l’occurrence d’années extrêmement sèches ou humides. La région connaît aussi depuis les années 1980 une progression importante de la viticulture irriguée. Afin de prendre en compte les variations saisonnières et inter-annuelles de la disponibilité et de la consommation en eau d’irrigation, une chaîne de modélisation intégrée a été développée et différentes méthodes de quantification/réduction des incertitudes de simulation ont été mises en œuvre. Les écoulements naturels ont été simulés avec un modèle hydrologique global de type empirique/conceptuel prenant en compte les processus d’accumulation et d’ablation de la neige. En parallèle, les besoins en eau d’irrigation ont été estimés à l’échelle du bassin à partir de modèles phénologiques orientés processus et d’une approche simple du bilan hydrique du sol. Dans l’ensemble, une approche holistique et parcimonieuse a été privilégiée afin de maintenir un niveau d’abstraction mathématique et de représentation des processus équivalent à celui des modèles de bassin couramment utilisés. Afin d’améliorer l’utilité et la fiabilité des simulations obtenues en contexte de changement ou de forte variabilité climatique, l’effet des températures extrêmes sur le développement des cultures et l’impact des pertes en eau par sublimation à haute altitude ont fait l’objet d’une attention particulière. Ce cadre de modélisation conceptuel a été testé pour un bassin typique des Andes semi-arides (1512 km2, 820–5500 m a.s.l.) sur une période de 20 ans incluant une large gamme de conditions climatiques et des pratiques agricoles non-stationnaires (évolution des variétés de vigne, des surfaces et modes d’irrigation, etc). L’évaluation des modèles a été réalisée dans un cadre bayésien en faisant l’hypothèse d’erreurs auto-corrélées, hétéroscédastiques et non-gaussiennes. Différents critères et sources de données ont par ailleurs été mobilisés afin de vérifier l’efficacité et la cohérence interne de la chaîne de modélisation ainsi que la fiabilité statistique et la finesse des intervalles de confiance obtenus. De manière alternative, une caractérisation des erreurs de structure et de l’ambiguïté propre au choix du modèle hydrologique a été réalisée de manière non-probabiliste à partir d’une plate-forme de modélisation modulaire. Dans l’ensemble, la prise en compte explicite de la consommation en eau des cultures a mis en valeur certaines interactions entre paramètres hydrologiques et permis d’améliorer la fiabilité des simulations hydrologiques en année sèche. Finalement, une étude de sensibilité à différents seuils d’augmentation de la température et de la concentration en CO2 a été effectuée afin d’évaluer l’impact potentiel des changements climatiques sur le comportement de l’hydrosystème et la capacité à satisfaire la demande en eau d’irrigation dans le futur.


  • Résumé

    This thesis investigates the use of lumped catchment models to assess water availability for irrigation in the upland areas of northern-central Chile (30°S). Here, most of the annual water supply falls as snow in the high Cordillera during a few winter storms. Seasonal snowpacks serve as natural reservoirs, accumulating water during the winter and sustaining streams and aquifers during the summer, when irrigation demand in the cultivated valleys is at its peak. At the inter-annual timescale, the influence of ENSO and PDO phenomena result in the occurrence of extremely wet and dry years. Also, irrigated areas and grape growing have achieved a dramatic increase since the early 1980s. To evaluate the usefulness of explicitly accounting for changes in irrigation water-use in lumped catchment models, an integrated modeling framework was developed and different ways of quantifying/reducing model uncertainty were explored. Natural streamflow was simulated using an empirical hydrological model and a snowmelt routine. In parallel, seasonal and inter-annual variations in irrigation requirements were estimated using several process-based phenological models and a simple soil-water balance approach. Overall, this resulted in a low-dimensional, holistic approach based on the same level of mathematical abstraction and process representation as in most commonly-used catchment models. To improve model reliability and usefulness under varying or changing climate conditions, particular attention was paid to the effects of extreme temperatures on crop phenology and the contribution of sublimation losses to water balance at high elevations. This conceptual framework was tested in a typical semi-arid Andean catchment (1512 km2, 820–5500 m a.s.l.) over a 20–year simulation period encompassing a wide range of climate and water-use conditions (changes in grape varieties, irrigated areas, irrigation techniques). Model evaluation was performed from a Bayesian perspective assuming auto-correlated, heteroscedastic and non-gaussian residuals. Different criteria and data sources were used to verify model assumptions in terms of efficiency, internal consistency, statistical reliability and sharpness of the predictive uncertainty bands. Alternatively, a multiple-hypothesis and multi-criteria modeling framework was also developed to quantify the importance of model non-uniqueness and structural inadequacy from a non-probabilistic perspective. On the whole, incorporating the effects of irrigation water-use led to new interactions between the hydrological parameters of the modeling framework and improved reliability of streamflow predictions during low-flow periods. Finally, a sensitivity analysis to changes in climate conditions was conducted to evaluate the potential impacts of increasing temperatures and atmospheric CO2 on the hydrological behavior of the catchment and the capacity to meet future water demands.

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