Simulation par approche mixte mécaniste-statistique du devenir des pesticides dans l'environnement pour le diagnostic de la contamination des sols et des eaux

Simulating pesticide fate at catchment scale by a mixed mechanistic-statistical approach

• Auteur / Autrice : Guillaume Metayer
• Direction : Marc Voltz, Jean-Stéphane Bailly
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences de l'Eau
• Date : Inscription en doctorat le 02/11/2020
• Etablissement(s) : Montpellier, SupAgro
• Ecole(s) doctorale(s) : Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISAH - étude des interactions entre sols, agrosystèmes et hydrosystèmes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Devenir des contaminants des sols et des eaux

Mots clés

Mots clés libres

Pesticides

Prediction

Eaux de surface

Méta-modélisation

Diagnostic

Pesticides

Prediction

Surface waters

Metamodelling

Diagnosis

Résumé

La contamination des eaux par les pesticides utilisés en agriculture est généralisée dans de nombreuses régions françaises. Plus de mille captages en eau ont été fermés depuis 20 ans en raison de teneurs en pesticides trop élevées. Pour regagner la qualité de l'eau, il est nécessaire de disposer d'outils d'évaluation de l'impact polluant des pratiques agricoles à l'échelle territoriale qui puissent être déployés par les gestionnaires de l'eau et bureaux d'études effectuant les diagnostics des situations de pollution et l'évaluation de nouveaux modes de gestion agricole. Ce projet de thèse vise à i) évaluer la performance d'un modèle hydrologique de transfert des pesticides, MHYDAS-Pesticides, pour le diagnostic de l'impact de systèmes de culture à l'échelle du bassin versant, ii) définir les conditions de validité de cet outil d'évaluation dans un contexte opérationnel et iii) développer une version synthétique de MHYDAS-Pesticides, par une approche de métamodélisation, afin de faciliter son utilisation dans des conditions courantes d'exploitation. Le modèle MHYDAS-Pesticides est déjà mobilisé dans des projets R&D en cours avec le bureau d'étude Envilys (projet Feder PolDiffCaptage 2018-2020). Le projet vise à évaluer les performances de MHYDAS-Pesticides dans des conditions opérationnelles et à valider le passage de MHYDAS-Pesticides d'une TRL de 6 à 7. La recherche de métamodèle générique est exploratoire et prépare le passage de MHYDAS-Pesticides à des TRL supérieurs à 7. Le bureau d'étude Envilys est intéressé par les sorties de cette thèse. Son responsable R&D fera parti du comité de pilotage de la thèse. Une collaboration, a minima par la participation au comité de pilotage, d'expert en méta-modélisation tel que Robert Faivre (MIA, Toulouse), sera recherchée.

The contamination of air, soil and water resources by pesticides used in agriculture has been largely observed in many regions. To remedy this situation, pressure-impact diagnostic methods are needed both to identify risk situations and to evaluate new agronomic and landscaping strategies that limit the use and dispersion of pesticides. Accordingly, mechanistic modelling approaches have been developed for several years to simulate the impact of cropping systems and the implementation of buffer zones (grass strips, ditches, hedges) on pesticide dispersion and contamination of air, soil and water resources at different scales (plot, catchment, territory). These approaches complement indicator approaches by allowing a more in-depth analysis of the pressure-impact relationship (quantification of contamination levels and temporal dynamics, consideration of threshold effects and complex interactions between dispersion processes, explicit approach to the different impacts of cropping systems). They also allow an analysis of their accuracy by comparison with observations from reference situations. However, these advantages have their counterparts: complexity of modelling, strong data requirements, difficulty of parameterization and calculation time. As a result, the applications of these models for real case studies are still relatively few. This situation is quite general for pesticide transfer models on a landscape scale, and in particular for hydrological models. A general challenge is therefore to develop modelling approaches that can be parameterized with the limited data currently available in agricultural watersheds and that are computation time efficient. This is of importance for consultancy agencies carrying out pressure-impact relationship diagnostics and for agronomists seeking territorial agricultural management strategies that limit the impacts of pesticide applications. To answer this general challenge, the PhD project aims to : (i) evaluate a hydrological model of pesticide transfer, MHYDAS-Pesticides, developed within the LISAH laboratory, under optimal conditions, using long-term data from a long term observatory (OMERE), (ii) evaluate the potential use of MHYDAS-Pesticides in the context of reduced data, according to different modelling objectives, and (iii) build and test a simplified numerical format of the MHYDAS-Pesticides model for different landscape and pedoclimatic configurations using metamodelling techniques.