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De nos jours, la gestion des ressources en eau est un besoin qui s'exprime à tous les niveaux (local, régional, national, international) du fait des conséquences souvent dramatiques d'une pénurie en eau sur le plan humain, économique et politique. Cependant on ne peut bien gérer une ressource que quand elle est connue. Malheureusement les dernières décennies ont vu une réduction considérable des capacités nationales des pays qui se partagent le bassin du fleuve Sénégal, d'assurer le suivi hydrologique du fleuve et de ses affluents et de produire une information de qualité adaptée aux besoins des utilisateurs. Ainsi la connaissance de la ressource en eau et de ses variations saisonnières au niveau du haut bassin, de manière générale, et dans la partie guinéenne du bassin, en particulier, présente des faiblesses à cause des séries de données hydrologiques tronquées ou manquantes. Les chroniques de débit sont souvent lacunaires, discontinues, de courte durée et en conséquence sont difficilement exploitables pour une analyse hydrologique fiable. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette étude est de reconstituer les données hydrométriques, surtout dans la partie guinéenne du bassin (ce pays vient de rejoindre l'OMVS en 2006, mais avec des données hydrométriques fragmentaires), en utilisant le modèle GR2M. Cela permet de disposer de séries chronologiques de débits assez longues pour une meilleure estimation des ressources en eau et de leur fluctuation temporelle. À cette fin, on a procédé dans un premier temps à une caractérisation physiographique, puis pluviométrique, du haut bassin. Ensuite, une modélisation hydrologique a permis de réaliser le calage/validation des bassins, grâce au modèle hydrologique GR2M, sur une période de référence. Enfin, nous avons évalué les impacts potentiels d'un changement climatique sur l'évolution des ressources en eau du haut bassin, en utilisant les sorties de quatre modèles climatiques (CSMK3, HADCM3, MPEH5 et NCPCM) issues du dernier rapport de IPCC 2007, sous influence du scénario SRES A2. La caractérisation du régime pluviométrique est basée sur une analyse statistique des pluies annuelles, mensuelles et journalières ; ensuite, une spatialisation des résultats des analyses statistiques a été effectuée. Ces cartes offrent un support de visualisation et de synthèse. Elles permettent de quitter la vision réduite à un point pour une vision globale de la pluie à l'échelle de la zone étudiée. Le calage/validation croisée du modèle a permis de choisir les paramètres qui traduisent le mieux la transformation de la pluie en débit. Une fois ces jeux de paramètres choisis pour chaque bassin, cette version du modèle a été appliquée sur l'ensemble de la série pour simuler les écoulements. Cette opération a permis d'étendre les séries de débits mensuels de trois bassins (Bafing Makana, Dakka Saidou et Sokotoro) de 1923 à 2005. Globalement, le modèle reproduit d'une manière satisfaisante la forme des hydrogrammes observés. Les débits de pointe calculés sont bien situés dans le temps, même s'ils sont parfois sous-estimés (particulièrement pour le bassin de Bafing Makana pour la période allant de 1981 à 1985) ou surestimés. Les étiages, par contre, sont parfaitement reconstitués et on observe une bonne superposition des hydrogrammes des débits observés et calculés. En raison de la variété des bassins (taille, physiographie, états de surface et caractéristiques des sols), qui leur donne une sensibilité différente aux différents termes du climat, les impacts d'un potentiel changement climatique sont variables d'un bassin à l'autre. Ainsi, par rapport aux données observées, les scénarios utilisés prévoient sur nos bassins des variations d'écoulement moyen annuel qui dépendent étroitement des prévisions de précipitation de chaque modèle climatique. Today water resources management is crucial at various scales (local, regional, national and international). This management is encouraged by the extreme hydrological events (droughts or floods) that can have dramatic consequences on human, economic and political aspects. Appropriately managing a resource requires its evaluation. However, over the last years, there was a tremendous decrease in hydrological monitoring capacities in the riverine countries of the Senegal River to produce sufficiently good information to meet end-users requirements on the main river and its tributaries. Thus there are some gaps in the knowledge of water resources and its seasonal variations in the upper Guinean basin due to discontinuous observation series. In this context, the main objective of this thesis was to simulate missing hydrological data using the GR2M model, especially in the upper Guinean basin. To this end, a physiographic and climatic characterization of the upper basin was performed. The pluviometric regime was characterized using a statistical analysis of annual, monthly and daily rainfall, with a spatial analysis of results. The produced maps provide a visualisation and synthesis tool, not only at the local scale but at the scale of the studied zone. Then the GR2M hydrological model was calibrated and validated on a reference period, which served for infilling gaps in monthly flow time series for the Bafing Makana, Dakka Saïdou and Sokotoro catchments over the 1923-2005 period. On average, the model satisfactorily reproduces the shape of the observed hydrographs. Last, we evaluated the potential impacts of climate change on the evolution of water resources on the upper basin using the outputs of four climate models (CSMK3, HADCM3, MPEH5 and NCPCM) from the 2007 IPPC runs based on the A2 SRES scenario. The impacts of climate change on flows differ between catchments due to different sensitivities to the various climatic variables. On the Bafing Makana catchment, an increase of flow is predicted by the year 2030 with then a decrease by the years 2060 and 2090 when using the CSMK3 and HADCM3 models. A continuous decrease is predicted until 2090 when using the MPEF5 model. Only low variations are predicted with the NCPCM model. At the Dakka Saidou station, the four models yield a decrease of flows for the three time horizons (2030, 2060 and 2090). The Sokotoro catchment is different from the two previous ones. On this catchment, an increase of flow is predicted when using the outputs of the CSMK3, HADCM3 and NCPCM models by the years 2030 and 2060. A decrease in predicted flows is obtained only with the MPEH5 model by the year 2060. For this catchment, a decrease of flows is simulated by the year 2090 compared to 2030 and 2060 when using the CSMK5, HADCM3 and MPEH5 models. A comparison of the annual variability of the outputs of the climate models shows that it is similar for the CSMK3, HADCM3 and MPEH5 models on the three catchments. They yield a progressive decrease in flows between 2030 and 2090. The NCPCM model is different and yields a progressive increase of flows between 2030 and 2090 for the three catchments. This model shows the lowest variability but is also the most optimistic in terms of future flows on the upper basin. |
