Le changement climatique redéfinit nos besoins en eau, et il est essentiel d’anticiper ces évolutions pour mieux accompagner les porteurs de projets de territoire pour la gestion de l’eau (PTGE). C’est dans cette optique que Léon SOTA a mené son stage de fin d’études au sein de la Chaire, d’avril à septembre 2024.
Diplômé de la spécialisation BESTE (Biodiversité, Eau, Sol, Climat, Évaluation environnementale) à l’Institut Agro Montpellier, il a travaillé sur des méthodes prospectives permettant d’évaluer et de quantifier les scénarios de demande et de consommation d’eau agricole. Son projet s’est articulé autour de deux axes clés :
Modélisation des besoins en eau : tester différents modèles sous divers scénarios climatiques pour analyser leur pertinence en tant qu’outils d’aide à la décision.
Indicateurs agro-climatiques : étudier leur utilité et développer de nouveaux indicateurs plus adaptés à la prévision de l’impact du changement climatique sur les besoins en eau des cultures.
Modélisation des besoins en eau agricole : des outils clés pour anticiper l’avenir
Face aux défis du changement climatique et de la gestion durable de l’eau, les Projets de Territoire pour la Gestion de l’Eau (PTGE) jouent un rôle essentiel. Ils visent à concilier les besoins en eau des différents acteurs d’un territoire (agriculture, eau potable, industries, énergie, loisirs, etc.) tout en préservant les écosystèmes aquatiques. Pour élaborer des stratégies efficaces, il est nécessaire de s’appuyer sur des scénarios prospectifs, anticipant l’évolution des besoins en eau sur un horizon de 30 à 50 ans.
Dans cette démarche, la modélisation des besoins en eau agricoles s’impose comme un outil précieux. Lors de son stage de fin d’études Léon SOTA a mené une analyse approfondie de plusieurs modèles de cultures afin d’évaluer leur pertinence dans le cadre des PTGE.
Comparer les modèles pour mieux choisir
L’étude a porté sur plusieurs modèles de simulation largement utilisés :
CropWat et AquaCrop (FAO)
STICS (INRAE)
Optirrig (UMR G-Eau)
Walis (INRAE, IFV)
Chacun de ces outils se distingue par son approche, sa complexité et ses capacités de modélisation. L’objectif était de les comparer selon plusieurs critères :
Facilité d’utilisation et prise en main
Exigences en données d’entrée (sol, climat, pratiques agricoles…)
Précision et cohérence des résultats sur les besoins en eau
Possibilités de modélisation (cultures multiples, irrigation, rotations…)
Les résultats ont mis en évidence des différences significatives. Par exemple, STICS offre une modélisation avancée et détaillée, mais requiert un paramétrage complexe. À l’inverse, CropWat et AquaCrop sont plus accessibles et permettent des analyses rapides à grande échelle.
Les défis du paramétrage et de l’adaptabilité
L’un des enjeux majeurs réside dans la disponibilité des données nécessaires au paramétrage. Certains modèles fonctionnent avec des données simplifiées, tandis que d’autres nécessitent des informations précises sur les sols, les cultures et les itinéraires techniques. Cette variabilité peut être un frein mais aussi un atout : lorsque les données sont disponibles, la simulation gagne en fiabilité.
En revanche, un paramétrage insuffisant peut fausser les résultats. Il est donc essentiel d’adapter le choix du modèle aux objectifs spécifiques de chaque projet : besoin d’une vision globale et rapide ou d’une analyse fine et détaillée ?
En savoir plus
Ce document a été rédigé dans le cadre d’un travail étudiant. Bien qu’il reflète un effort de recherche et d’analyse, il est important de l’aborder avec prudence. En effet, des imprécisions ou des erreurs peuvent subsister, et certaines informations pourraient nécessiter des vérifications supplémentaires. Il est donc recommandé de compléter la lecture de ce document par des sources académiques ou professionnelles afin de garantir une compréhension précise et fiable du sujet traité.