Modélisation de la dynamique des débits d'étiage dans les petits bassins versants à l'échelle européenne en utilisant diverses données de précipitations et de forçage atmosphérique : le cas spécifique des sécheresses de 2022 et 2026

Les récentes sécheresses en Europe ont mis en évidence une tension croissante concernant la disponibilité de l'eau durant la période estivale, nécessitant des arbitrages et engendrant parfois des conflits d'usage entre l'approvisionnement en eau, l'industrie, l'agriculture et la préservation des écosystèmes aquatiques. Les étés 2022 et 2026 en Europe ont été marqués par une sécheresse historique et des vagues de chaleur récurrentes, influençant durablement le cycle continental de l'eau. Ces sécheresses sont à l'origine d'un stress hydrique forestier généralisé (entraînant notamment des incendies de forêt sans précédent en France ou en Italie) et de ruptures d'approvisionnement en eau pour plusieurs communes. Concernant les systèmes aquatiques, de nombreux cours d'eau enregistrent des débits historiquement bas, provoquant des mortalités piscicoles et une dégradation de la biodiversité fluviale (comme c'est le cas, par exemple, dans le bassin versant de la Loire en France). Par ailleurs, ces sécheresses ont également de lourdes conséquences économiques et sociétales. En effet, selon les estimations du ministère de la Transition écologique, le coût financier de la sécheresse historique de 2026 devrait dépasser les 5,6 milliards d'euros enregistrés lors de la crise de 2022. L'agriculture figure parmi les secteurs les plus touchés, avec des pertes de rendement dépassant 50 % pour certaines cultures très consommatrices d'eau, gravement affectées par les restrictions d'usage. Les hydrologues font désormais face à une forte demande sociétale pour une meilleure estimation des débits d'étiage. Il s'agit d'un défi majeur pour la communauté scientifique, car cette période critique dépend étroitement des processus de recharge hivernale et printanière ainsi que des différents prélèvements effectués sur le bassin versant. L'objectif du projet est donc de répondre à cette attente sociétale à l'échelle européenne, en se concentrant sur les sécheresses de 2022 et 2026. À terme, ces approches devraient permettre de proposer des méthodes d'alerte précoce face au risque d'étiages sévères, en particulier sur les petits bassins versants où les ressources en eau sont limitées. L'hydrologie spatiale a connu un développement considérable au cours des dernières décennies, permettant désormais à la communauté scientifique de surveiller les différentes composantes du cycle de l'eau continentale à de larges échelles spatiales et temporelles ; toutefois, les applications aux petits hydrosystèmes restent limitées, comme l'ont récemment montré Sivelle et al. (2025) sur plusieurs bassins versants méditerranéens d'une superficie de l'ordre de 10³ km². Il est donc nécessaire d'approfondir les recherches pour mieux évaluer le comportement des produits à haute résolution par rapport à la résolution native de produits bien établis. On attend de ces produits à haute résolution qu'ils offrent une finesse spatiale accrue pour l'estimation de la disponibilité en eau de surface, tant au niveau des débits fluviaux que des plans d'eau. En s'appuyant sur des modèles hydrologiques conceptuels robustes tels que GR ou Karstmod, ainsi que sur un vaste ensemble de bassins versants à travers l'Europe (plus de 400, grâce à des bases de données existantes comme celles des initiatives CAMELS), le projet vise à répondre à deux questions méthodologiques principales : [1] Comment l'incertitude inhérente aux différents forçages météorologiques et climatiques des systèmes hydrogéologiques se propage-t-elle dans un modèle hydrologique et génère-t-elle de l'incertitude dans les statistiques d'estimation des débits d'étiage ? [2] Comment une procédure d'optimisation dédiée peut-elle améliorer l'estimation des statistiques de débit d'étiage ? École doctorale : SDU2E - Sciences de l'Univers, de l'Environnement et de l'Espace Direction : David LABAT Financement : MSCA COFUND BEST