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Attributing Runoff Variability to Climate Change and Land Use–Land Cover Change in the Hasdeo River Catchment Using SWAT

Cette étude utilise le modèle SWAT pour démontrer que les changements importants de l'utilisation des terres et la variabilité climatique ont considérablement augmenté le ruissellement dans le bassin versant de la rivière Hasdeo, les projections futures selon les scénarios RCP indiquant une intensification du débit saisonnier et des risques d'inondation accrus.

Auteurs originaux : Anuradha Sahu, MK Nema, Susanta Das, VK Chandola

Publié 2026-06-29

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CC BY 4.0

Auteurs originaux : Anuradha Sahu, MK Nema, Susanta Das, VK Chandola

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

Imaginez le bassin versant de la rivière Hasdeo comme une éponge naturelle géante située au cœur de l'Inde. Cette éponge est composée de sol, de forêts et de champs, et son rôle est d'absorber la pluie et de la relâcher lentement dans la rivière. Cette étude est comme une enquête de détective pour comprendre ce qui se passe lorsque vous pressez trop fort cette éponge ou que vous en changez la texture.

Voici l'histoire de l'article, décomposée en parties simples :

1. Le décor : Une éponge sous pression

La zone de la rivière Hasdeo est une « éponge » massive (environ 9 920 kilomètres carrés). Pendant longtemps, cette éponge était principalement recouverte de forêts épaisses et de broussailles ouvertes, qui agissent comme une couche supérieure douce et duveteuse aidant l'eau à s'infiltrer doucement.

Cependant, au cours des dernières décennies, les humains se sont affairés à modifier la surface de l'éponge. Ils ont :

Abattu des arbres (déforestation).
Construit plus de maisons et de villes (urbanisation).
Creusé du charbon (exploitation minière).
Étendu les zones agricoles.

Considérez cela comme le remplacement de la couche supérieure douce et duveteuse d'une éponge par une feuille de plastique dure. Lorsque la pluie frappe une feuille de plastique, elle ne s'infiltre pas ; elle s'écoule immédiatement, dévalant les pentes.

2. L'outil du détective : Le modèle « SWAT »

Pour déterminer exactement quelle quantité d'eau s'écoule de ce paysage transformé, les chercheurs ont utilisé un programme informatique appelé SWAT (Soil and Water Assessment Tool).

Voyez le SWAT comme un simulateur de jeu vidéo ultra-précis. Les chercheurs ont injecté dans l'ordinateur des données réelles sur la terre, le sol et la météo de 1991 à 2017. L'ordinateur a ensuite « joué » au jeu pour voir quelle quantité d'eau circulerait dans la rivière dans ces conditions.

Le résultat : Le simulateur a fait du bon travail. Lorsque les chercheurs ont comparé les prédictions de l'ordinateur aux mesures réelles, elles correspondaient très étroitement (environ 80 % de précision). Cela a donné aux chercheurs la confiance nécessaire pour confirmer que leur « jeu » reproduisait correctement la réalité.

3. Que s'est-il passé dans le passé ? (1991–2017)

Les chercheurs ont examiné les photos « avant et après » du terrain.

Le changement : Entre 1991 et 2017, la zone couverte par les bâtiments et les fermes a augmenté de manière significative (environ 5 % et 4 % respectivement). Parallèlement, les forêts ont diminué (environ 5 % à 6 %).
L'effet : Parce que l'éponge a perdu sa couverture forestière duveteuse et a gagné des surfaces dures, l'eau n'avait d'autre choix que de se précipiter directement dans la rivière.
Les chiffres : L'étude a révélé que la quantité d'eau ruisselant sur la terre a augmenté de 146 % dans la simulation informatique et de 137 % dans les observations réelles. Essentiellement, la rivière a commencé à transporter beaucoup plus d'eau qu'auparavant, principalement parce que la terre ne pouvait plus la retenir.

4. Regarder dans la boule de cristal : Prédictions futures

Les chercheurs ne se sont pas contentés de regarder le passé ; ils ont utilisé une « boule de cristal » (un modèle climatique appelé HadGEM2) pour deviner ce que l'avenir réserve. Ils ont examiné trois scénarios différents de l'évolution du monde d'ici 205er :

Scénario A (RCP 2.6) : Un avenir « doux » avec peu de pollution.
Scénario B (RCP 4.5) : Un avenir « modéré ».
Scénario C (RCP 8.5) : Un avenir « intense » avec beaucoup de pollution et de chaleur.

La prédiction :
Peu importe le scénario, la rivière devrait devenir plus humide, surtout pendant la saison des pluies.

Sous le scénario « doux », le débit de la rivière pourrait augmenter de 7 %.
Sous le scénario « modéré », il pourrait augmenter de 10 %.
Sous le scénario « intense », il pourrait bondir de 15 %.

Plus grave encore, la saison des pluies elle-même devrait devenir beaucoup plus intense. L'étude prédit que les mois de pluie pourraient voir un flux d'eau 29 % à 55 % plus élevé qu'auparavant. C'est comme transformer une douche régulière en un jet de lance à incendie.

5. Qui est responsable ? (Climat vs Utilisation des terres)

Les chercheurs voulaient savoir : l'excès d'eau provient-il du fait qu'il pleut plus (changement climatique) ou du fait que nous avons modifié la terre (utilisation des terres) ?

Ils ont découvert qu'il s'agit d'un travail d'équipe, mais que la répartition change selon la gravité de l'avenir :

Dans un avenir « doux » : La météo (la pluie) est le patron principal, causant environ 57 % du changement.
Dans un avenir « modéré » : L'interaction entre la météo et la terre modifiée devient le facteur principal (environ 59 %).
Dans un avenir « intense » : La combinaison d'une météo défavorable et de notre terre modifiée (mines, coupe d'arbres) crée une « tempête parfaite », représentant près de 70 % du changement.

6. L'essentiel à retenir

L'étude conclut que la rivière Hasdeo devient une rivière plus rapide, plus puissante et plus imprévisible.

Le risque : Comme l'eau s'écoule plus vite et en volumes plus importants, le risque d'inondations augmente, en particulier dans les parties inférieures de la rivière où l'eau s'accumule.
L'avertissement : Si nous continuons à abattre les forêts et à étendre les mines et les villes sans planification, la rivière pourrait déborder de ses rives plus souvent, menaçant les populations et les fermes vivant à proximité.

En bref : La terre est devenue moins semblable à une éponge et plus semblable à un toboggan. Quand la pluie arrive, l'eau glisse trop vite, et les tempêtes futures prévues rendront ce toboggan encore plus abrupt. L'article suggère que nous devons mieux gérer les terres pour ralentir à nouveau l'eau.

Résumé Technique : Attribution de la variabilité du ruissellement au changement climatique et aux changements d'occupation et d'utilisation des terres dans le bassin versant de la rivière Hasdeo à l'aide de SWAT

Énoncé du problème
Le bassin versant de la rivière Hasdeo (9 920 km²), un sous-bassin critique de la rivière Mahanadi dans le Chhattisgarh, en Inde, subit un stress environnemental sévère dû aux activités anthropiques. L'exploitation minière intensive du charbon, l'urbanisation rapide et l'expansion agricole ont entraîné une déforestation importante et une altération des paysages. Ces transformations de l'occupation et de l'utilisation des terres (LULC), couplées à la variabilité climatique, modifient le cycle hydrologique, augmentant spécifiquement le ruissellement de surface et réduisant la rétention des sols. Cela pose des risques d'inondations anormales, d'une réduction de la capacité de stockage du barrage de Hasdeo et d'un déséquilibre écologique. Il est nécessaire de quantifier les impacts relatifs des changements de LULC par rapport au changement climatique sur le débit afin d'orienter la planification des ressources en eau et la gestion des bassins versants.

Méthodologie
L'étude a utilisé l'outil de simulation de l'eau et du sol (SWAT), un modèle hydrologique semi-distribué, pour simuler le ruissellement et attribuer la variabilité à des facteurs spécifiques.

Zone d'étude et données : Le modèle a été appliqué au bassin de la Hasdeo, divisé en 23 sous-bassins versants. Les données d'entrée comprenaient des modèles numériques d'élévation (MNE), des cartes pédologiques (FAO) et des données météorologiques quotidiennes (1991–2017) provenant de l'India Meteorological Department (IMD). Les données hydrologiques (débit journalier) provenaient du Central Water Commission.
Analyse LULC : Les cartes d'occupation des terres pour 1991 et 2017 ont été générées par classification supervisée d'images Landsat (Landsat 5 et 8) dans ArcGIS. La précision de la classification a été validée par des contrôles de terrain, produisant des précisions globales de 85 % (1991) et 89 % (2017) avec des coefficients Kappa de 0,81 et 0,86, respectivement.
Calibrage et validation du modèle : Le modèle a été calibré et validé à l'aide de l'interface SWAT-CUP avec l'algorithme SUFI-2. La période de calibrage couvrait 1993–2010, et la validation couvrait 2011–2017. L'analyse de sensibilité a identifié le paramètre SOL_AWC (teneur en eau disponible du sol) comme étant le plus sensible. Les performances ont été évaluées à l'aide du coefficient de détermination ( $R^2$ ), de l'efficacité de Nash–Sutcliffe (NSE) et de l'efficacité de Kling–Gupta (KGE).
Projections futures : Les scénarios climatiques futurs ont été générés à l'aide du modèle climatique global (GCM) HadGEM2 sous trois trajectoires de concentration représentatives (RCP 2.6, 4.5 et 8.5) pour la période 1991–2050. Ces projections climatiques ont été intégrées aux changements projetés de LULC pour simuler les futurs modèles de débit.

Résultats clés

Changements de LULC (1991–2017) : L'analyse a révélé une augmentation de 4,96 % des zones bâties et une augmentation de 3,83 % des terres agricoles. À l'inverse, les forêts ouvertes ont diminué de 6,70 % et les forêts denses de 5,13 %. Les terres nues et les plans d'eau ont augmenté respectivement de 1,66 % et 1,39 %.
Performance du modèle : Le modèle SWAT a démontré de bonnes performances, avec des valeurs de $R^2$ de 0,84 (calibrage) et 0,86 (validation), et des valeurs de NSE de 0,73 et 0,71, respectivement.
Tendances historiques du ruissellement : Entre 1991 et 2017, le ruissellement simulé a augmenté de 146,53 %, tandis que le ruissellement observé a augmenté de 137,79 %. Le débit moyen saisonnier est passé de 257,8 m³/s (1991–2000) à 415,52 m³/s (2011–2017).
Variabilité spatio-temporelle : L'analyse spatiale a identifié les sous-bassins versants en aval (spécifiquement 12, 16, 20, 22 et 23) comme ayant le débit le plus élevé, dépassant 1500 m³/s. L'analyse temporelle a indiqué une augmentation de 10 à 15 % de la fréquence des événements de ruissellement extrêmes (classe 3000–4000 m³/s) après 2005 par rapport à la période précédente.
Projections de débit futur : Sous les scénarios RCP futurs, le débit de pointe devrait augmenter de 7 % (RCP 2.6), 10 % (RCP 4.5) et 15 % (RCP 8.5) par rapport aux niveaux historiques. La saison humide devrait devenir nettement plus humide, avec des augmentations de 29 %, 43 % et 55 % selon les scénarios respectifs.
Attribution des moteurs du ruissellement : L'étude a quantifié les contributions de la variabilité climatique, du changement de LULC et de leur interaction :
- RCP 2.6 : La variabilité climatique était le moteur dominant (57,57 %), la LULC contribuant à 4,41 % et l'interaction à 38,02 %.
- RCP 4.5 : L'effet d'interaction est devenu dominant (59,42 %), le climat à 33,71 % et la LULC à 6,87 %.
- RCP 8.5 : L'effet d'interaction a contribué à hauteur de 69,77 % au changement de ruissellement. L'influence directe de la LULC est passée à 18,75 %, tandis que l'influence directe du climat est tombée à 11,48 %.

Signification et affirmations
Les auteurs affirment que cette étude fournit une évaluation complète de la manière dont la variabilité climatique et les changements de LULC affectent conjointement la dynamique du débit dans un bassin versant intensif en activités minières. Les conclusions confirment que, bien que les augmentations historiques du ruissellement aient été pilotées par les deux facteurs, les réponses hydrologiques futures seront de plus en plus dominées par l'interaction entre le forçage climatique et les changements de surface terrestre.

L'article affirme que l'intensification projetée du ruissellement saisonnier et de la variabilité du débit suggère un risque plus élevé d'inondations et une modification de la disponibilité de l'eau, particulièrement dans les sous-bassins versants en aval. Ces résultats sont présentés comme précieux pour les décideurs politiques et les chercheurs impliqués dans la planification des ressources en eau, l'atténuation des inondations et la réglementation des activités minières. L'étude souligne la nécessité de stratégies de gestion intégrée des bassins versants qui tiennent compte à la fois de la planification de l'utilisation des terres et de l'adaptation climatique pour atténuer les futurs risques hydrologiques. Les auteurs notent des limites concernant la résolution spatiale des données météorologiques et l'exclusion des interactions explicites entre eaux souterraines et eaux de surface, suggérant ces points comme des domaines pour de futures recherches afin d'améliorer la précision prédictive.