50004971.pdf - International Nuclear Information System (INIS)

Ecole Doctorale “Ville, Transports et

Territoires”

These de doctorat de l’Universite Paris-Est

Champs disciplinaire : Sciences economiques

AUTEUR

Hypatia NASSOPOULOS

Les impacts du changement climatique sur les

ressources en eaux en Mediterranee

These dirigee par JEAN CHARLES HOURCADE etPATRICE DUMAS

soutenue publiquement le 13 Mars 2012a Nogent-sur-Marne devant le jury suivant :

M. Jean-Charles Hourcade Directeur de theseM. Jan Polcher RapporteurM. Eric Strobl RapporteurM. Luis Garrote ExaminateurM. Hugues Ravenel Examinateur

Remerciements

Je voudrais remercier mon directeur de these Jean-Charles Hourcade pourson precieux soutien et encadrement. Je suis reconnaissante egalement enversPatrice Dumas pour son encadrement constant et de qualite et pour tout ceque j’ai appris aupres de lui. Je voudrais aussi remercier Stephane Hallegattepour l’attention qu’il a montre sur le sujet de ma these et son soutien a“l’equipe eau”, sans oublier “l’equipe adaptation”. De plus je remercie MinhHa-Duong de m’avoir aussi accueilli au Cired. Je remercie aussi Jean Margatet le Plan Bleue car leurs travaux mon apporte un precieux eclairage surla situation des ressources en eau en Mediterranee. Sans oublier ChristopheCassen et l’attention qu’il a porte a mon travail. Je salue les membre du juryLuis Garrote, Jan Polcher, Hugues Ravenel et Eric Strobl, qui ont accepteavec bienveillance de participer a la soutenance de ma these. Cela a ete unplaisir de travailler avec toute l’equipe du Cired, nous avons coopere efficace-ment, notamment avec mes collegues de bureau Thierry Brunelle et FrancoisSouty que je salue, ainsi que Eleonore Tyma, Yael Serfaty, Catherine Boe-mare et Naceur Chaabane pour leur soutien organisationnel. Pour conclure,un grand merci a ma tante, mes parents et mon frere pour leur soutien, leurpatience et leur encouragement. Cette these leur est dediee.

Title: The impacts of climate change on water resources in the Mediterranean region

PhD thesis prepared at: Centre International de Recherche sur l’Environnementet le Developpement (CIRED) UMR 8568

Abstract: Climate change could affect water resources and hydraulic infrastructuresseriously. Dimensioning and operation of reservoirs should therefore be modified accord-ing to climatic change scenarios. To assess the effect of climate uncertainty on reservoirvolumes dimensioning using cost-benefit analysis, a model of reservoir dimensioning at theriver basin scale is applied in Greece. For the case study, there is no cost of error andadaptation seems to be inefficient. A methodology at the scale of the Mediterranean re-gion with a generic modeling at the river basin level is developed. Reservoirs networks andreservoirs-demands links are reconstructed and coordinated reservoirs networks operationis determined, using only globally available data. The link reconstruction methodology isapplied on irrigation demand and validated qualitatively on Algeria. Change in reliabilitywith adaptation of reservoir operating rules under climate change over the Mediterraneanregion is then assessed. Reliability changes seem to be more influenced by inflow changesthan by demand changes. They are not important for the Nile basin and the Europeanand Middle East sub-regions, while in North African countries with a more pronouncedMediterranean influence, like Tunisia or Algeria, reliability decrease can be significant.

Keywords: Mediterranean, climate change and uncertainty, water resources, adap-tation, dams-reservoirs, modeling

Titre : Les impacts du changement climatique sur les ressources en eaux en Mediter-ranee

These de doctorat preparee au : Centre International de Recherche sur l’Environ-nement et le Developpement (CIRED) UMR 8568

Resume : Le changement climatique pourrait avoir des consequences importantespour les ressources en eaux et les infrastructures hydrauliques. Le dimensionnement etle fonctionnement des reservoirs devraient ainsi etre modifies en prenant en compte desscenarios de changement climatique. Un modele de dimensionnement cout-benefice d’unreservoir a l’echelle du bassin versant est applique en Grece afin d’evaluer le cout de l’incer-titude sur le climat futur et les dommages du changement climatique. Dans cette etude decas, le cout de l’erreur est faible, et l’adaptation n’est pas efficace. Une methodologie surtoute la region mediterraneenne, avec une modelisation generique a l’echelle des bassinsversant est ensuite developpee. Les reseaux de reservoirs et les liens reservoirs-demandessont reconstruits et le fonctionnement coordonne des reseaux de reservoirs est determine,en utilisant uniquement des donnees disponibles a l’echelle globale. La methodologie dereconstruction des liens est appliquee a l’irrigation et validee qualitativement sur l’Algerie.Le changement de fiabilite, avec adaptation des regles operationnelles, sous changementclimatique, semble etre plus influence par les changements de ruissellement que par leschangements de demande. Les changements obtenus pour le Nil, l’Europe et le MoyenOrient ne sont pas tres marques, alors que les pays d’Afrique du Nord sous influence medi-terraneenne comme la Tunisie ou l’Algerie voient une diminution importante de la fiabilitedes apports d’eau pour l’irrigation.

Mots-cle : Mediterranee, changement climatique et incertitude, ressources en eau,

adaptation, barrages-reservoirs, modelisation

A Sophie, Helene, Marc et Georges

Table des matieres

Introduction 16

1 Fracture Nord Sud mediterraneenne 221.1 Profil socioeconomique de la region mediterraneenne . . . . . . 221.2 Climat et apports en eau en Mediterranee . . . . . . . . . . . 261.3 La demande en eau en Mediterranee . . . . . . . . . . . . . . 29

1.3.1 Evolution recente et etat present des demandes en eau 311.3.2 Projections des demandes en eau . . . . . . . . . . . . 36

1.4 L’offre d’eau en Mediterranee . . . . . . . . . . . . . . . . . . 391.4.1 Mobilisation des ressources en eau: prises, pompages et

barrages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 421.4.2 Transferts d’eau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 461.4.3 Les nouvelles ressources en Mediterranee . . . . . . . . 471.4.4 Quelque elements de synthese sur l’offre en eau en Me-

diterranee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481.5 Integration de l’offre et de la demande . . . . . . . . . . . . . 491.6 Gestion de l’eau dans le bassin mediterraneen; La modelisation

au service de la gestion integree . . . . . . . . . . . . . . . . . 551.6.1 De la gestion par secteur a la gestion par milieu . . . . 561.6.2 Bassins transfrontaliers: un cas difficile pour la gestion

par milieu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 571.6.3 Modeles hydro-economiques comme outils de gestion

integree . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 581.7 Quelques elements de conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . 60Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

2 Changement climatique et adaptation 682.1 Changement climatique et incertitude: de l’echelle globale a la

region mediterraneenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 682.1.1 Changement climatique a l’echelle globale . . . . . . . 692.1.2 Changement climatique au niveau de la region medi-

terraneenne . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

TABLE DES MATIERES 7

2.1.3 Incertitudes liees au changement climatique . . . . . . 752.2 Les impacts du changement climatique lies aux ressources en

eau: de l’echelle globale a la region mediterraneenne . . . . . . 802.2.1 Les impacts du changement climatique a l’echelle globale 802.2.2 Les impacts du changement climatique sur la Mediter-

ranee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 832.3 L’adaptation au changement climatique . . . . . . . . . . . . . 89

2.3.1 Methodologies d’evaluation des strategies d’adaptationsous climat futur incertain . . . . . . . . . . . . . . . . 92

2.3.2 Les limites des strategies d’adaptation . . . . . . . . . 952.4 Les options d’adaptation de l’offre et de la demande en eau . . 97

2.4.1 Les options d’adaptation du cote de l’offre . . . . . . . 982.4.2 Les options d’adaptation du cote de la demande . . . . 105

2.5 Quelques elements de conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . 106Bibliographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

Introduction au chapitre 3. Adaptation a un chan-gement climatique incertain: analyse cout-benefice etprise de decision robuste pour le dimensionnementd’un barrage 115

3 Adaptation to an uncertain climate change: cost benefit ana-lysis and robust decision making for dam dimensioning 1213.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1233.2 Study area . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1273.3 Assessment of optimal dam dimensioning under climate change 128

3.3.1 Water reservoir dynamics and demand computation . . 1293.3.2 Demand in a changed (stationary) climate . . . . . . . 1303.3.3 Demand in a changing (non-stationary) climate . . . . 1323.3.4 Water benefits, construction costs and net present value 133

3.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1333.4.1 Reference case without climate change . . . . . . . . . 1333.4.2 Optimal dimensioning under climate change . . . . . . 1343.4.3 Error costs and robust decision-making . . . . . . . . . 138

3.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1423.5.1 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1423.5.2 Conclusion on adaptation decision making . . . . . . . 1433.5.3 Next steps and research needs . . . . . . . . . . . . . . 144

Appendices 146

Online Resource 1 1471 Cost of dam and reservoir . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1472 Water benefits and net present value . . . . . . . . . . . . . . 1483 Runoff change computation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

3.1 Computation of annual runoff change . . . . . . . . . . 1503.2 Seasonal to monthly value computations . . . . . . . . 1503.3 Runoff monthly values . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151

4 Reference case without climate change . . . . . . . . . . . . . 153

Online Resource 2 1541 Optimal volume change for different unit water values . . . . . 1542 Satisfied demand change . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1543 Error costs for all the models . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159

Introduction au chapitre 4. Reconstruction des reseauxanthropiques a l’echelle du bassin versant avec unecouverture globale: Validation en Algerie 162

4 Reconstructing river basin anthropogenic networks with aglobal coverage; A validation on Algeria 1694.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1714.2 Determination of Reservoir-Demand links . . . . . . . . . . . . 175

4.2.1 Reservoir network creation . . . . . . . . . . . . . . . . 1764.2.2 Irrigation demand calculation . . . . . . . . . . . . . . 1784.2.3 Determination of reservoir-demand links . . . . . . . . 183

4.3 Qualitative Validation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1904.3.1 Overview of the Algeria’s water resource and demand

profile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1904.3.2 Reconstructed reservoirs networks and reservoir-demand

links using ODDYCCEIA methodology . . . . . . . . . 1954.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213

Introduction au chapitre 5. Adaptation des reglesoperationnelles des reservoirs en reseaux sous change-ment climatique: Application sur la region mediter-

raneenne 219

5 Reservoir network operating rules adaptation under climatechange: Application over the Mediterranean region 2265.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228

5.1.1 Supply side and adaptation under climate change . . . 2295.1.2 Demand side projection in global assessment studies . . 238

5.2 ODDYCCEIA methodology presentation . . . . . . . . . . . . 2415.2.1 Reservoirs inflow, irrigation demand computation and

networks reconstruction . . . . . . . . . . . . . . . . . 2415.2.2 System operating rule simulation/optimization . . . . . 243

5.3 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2495.3.1 Demand and reliability changes . . . . . . . . . . . . . 2495.3.2 Comparison with demand changes from the literature . 264

5.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268Bibliography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271

Conclusion et perspectives 280

Bibliographie 287

Table des figures

1.1 L’espace mediterraneen, source: Benoit et Comeau [2005] . . . 231.2 Precipitations moyennes sur le bassin mediterraneen, source:

Benoit et Comeau [2005] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271.3 Demandes en eau actuelles, totales et par secteur sur le bassin

mediterraneen, source: Margat et Treyer [2004] . . . . . . . . . 331.4 Resume des projections tendancielles des demandes en eau

(km3.an−1), source: Margat et Treyer [2004] . . . . . . . . . . 401.5 Volumes des reservoirs des pays mediterraneens, source: Mar-

gat et Treyer [2004] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 441.6 Production d’eau par mode de mobilisation des ressources

conventionnelles pour les pays mediterraneens, source: Mar-gat et Treyer [2004] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

1.7 Principaux projets de transfert, source: Margat et Treyer [2004] 471.8 Indicateurs de penurie et de pauvrete, relation entre indices

d’exploitation et les ressources naturelles par habitant pourles pays mediterraneens, source: Margat et Treyer [2004] . . . 51

1.9 Classement des pays mediterraneens suivant les indicateurs depauvrete et de penurie pour le scenario tendancielle modere en2025, source: Margat et Treyer [2004] . . . . . . . . . . . . . . 55

2.1 Resume des resultats des 21 modeles globaux du GIEC sur lechangement de la temperature de surface, des precipitationset de certains extremes pour la zone mediterraneenne calcu-les entre les periodes 1980-1999 et 2080-2099 pour le scenarioA1B, source: IPCC [2007] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

2.2 Comportement moyen des 21 modeles globaux du GIEC concer-nant le changement de temperature et de precipitations pourl’Europe pour le scenario A1B, comparaison des periodes 1980-1999 et 2080-2099 en moyenne annuelle, pour l’hiver et l’ete,source: IPCC [2007] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

TABLE DES FIGURES 11

2.3 Changements de precipitations sur la zone euro-mediterraneennepour les 21 modeles globaux du GIEC et pour la moyenne desmodeles (montree en bas a droite (MEAN)) entre les annees1980-1999 et 2080-2099 pour le scenario A1B, source: IPCC[2007] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

2.4 Population (en million) avec un risque de stress hydrique,d’inondation ou de penurie alimentaire en Europe et en Afriquepour quatre scenarios climatiques du GIEC avec les projec-tions du modele HadCM3, GIEC 2007, source: Hallegatte et al.[2008] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

2.5 Dommages annuels provoques par le doublement de la concen-tration du CO2 exprimes en termes financiers, GIEC 2001,source: Hallegatte et al. [2008] . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

3.1 General plan of the study area. Source Mimikou et al. [1991a] 1273.2 Net present value as a function of reservoir volume. Three

models and the no-climate-change case (NOCC) are shown andthree rates of pure time preference. The models (CNRMCM3,NCARPCM1 and CSIROMK35) exhibit different changes invariability and mean. The purpose is not to show the preciseNPV of each model but to illustrate, beside the usual puretime preference effect (lower NPV and optimal volume), thereduction of NPV difference between models under climatechange. Indeed, the NPV range is much larger for a 0% puretime preference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

3.3 Costs and benefits associated with adaptation of dam dimen-sioning, for the CSIROMK35 climate change scenario, a puretime preference of 3 percent and a valley length of 10km. Thecross corresponds to the optimal volume. Costs and benefitsare shown as a function of the volume of the dam. The adapta-tion cost is the height-dependent cost of the reservoir. In mostcases adaptation costs are negative since reservoirs are smallerwith climate change, it is also the case here. The residual im-pacts are also figured, corresponding with the change in waterbenefits with climate change and reservoir volume adaptation,compared with the no climate change situation. The residualimpacts are also negative because of the decrease in mean ru-noff compared with the no climate change situation. The netimpact of climate change is the difference of water system NPVwith respect with the no climate change case. The net impactis quite flat, large, and negative. The error cost is also presented141

1 Volume and surface of the reservoir as a function of dam height153

4.1 Potential (purple lines) and finally kept (black lines) reservoir-demand links in the Eastern part of Algeria with CNRM cli-matic model outputs. Purple triangles represent reservoirs andred dots correspond to irrigation points, the size of which in-crease with the size of the irrigated crops perimeters. Latinnumbers are the labels of the reservoir systems and arabicnumbers correspond to the labels of the reservoirs in the sys-tems where they belong . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185

4.2 Potential (purple lines) and finally kept (black lines) reservoir-demand links in the Western part of Algeria with CNRM cli-matic model outputs. Purple triangles represent reservoirs andred dots correspond to irrigation points, the size of which in-crease with the size of the irrigated crops perimeters. Latinnumbers are the labels of the reservoir systems and arabicnumbers correspond to the labels of the reservoirs in the sys-tems where they belong . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186

4.3 Overview of the model implementation/ code structure . . . . 1894.4 Reservoir Networks in the Eastern part of Algeria obtained

using CNRM climatic model outputs. Purple triangles representreservoirs, red dots correspond to irrigation points, the size ofwhich increase with the size of the irrigated crops perimetersareas, and black lines are the finally kept links. Latin lettersare the labels of the reservoir systems and arabic numberscorrespond to the labels of the reservoirs in the systems theybelong to . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

4.5 Reservoir Networks in the Western part of Algeria obtainedusing CNRM climatic model outputs. Purple triangles representreservoirs, red dots correspond to irrigation points, the size ofwhich increase with the size of the irrigated crops perimetersareas, and black lines are the finally kept links. Latin lettersare the labels of the reservoir systems and arabic numberscorrespond to the labels of the reservoirs in the systems theybelong to . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197

4.6 Initial (black triangles) and corrected (red dots) localizationsof Algerian reservoirs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198

5.1 Upstream aggregation into branches for operating rule com-putation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248

5.2 Demand change for the African sub-region for the fixed gro-wing degrees days irrigation demand scenario . . . . . . . . . . 251

5.3 Demand change for the African sub-region for the fixed dura-tion irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . 252

5.4 Reliability change for the African sub-region for the fixed GDDirrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253

5.5 Reliability change for the African sub-region for the fixed du-ration irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . 254

5.6 Demand change for the Asian sub-region for the fixed GDDirrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256

5.7 Demand change for the Asian sub-region for the fixed durationirrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257

5.8 Reliability change for the Asian sub-region for the fixed GDDirrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 258

5.9 Reliability change for the Asian sub-region for the fixed dura-tion irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . 259

5.10 Demand change for the European sub-region for the fixedGDD irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . 261

5.11 Demand change for the European sub-region for the fixed du-ration irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . 262

5.12 Reliability change for the European sub-region for the fixedGDD irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . . . 265

5.13 Reliability change for the European sub-region for the fixedduration irrigation demand scenario . . . . . . . . . . . . . . . 266

Liste des tableaux

1.1 Projection en 2025 de l’indice d’exploitation rapporte aux res-sources exploitables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

1.2 Projection en 2025 de l’indice de consommation finale rapporteaux ressources exploitables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

2.1 Exemples d’adaptation dans le secteur de l’agriculture . . . . . 91

3.1 Fraction of annual demand used each month, φm, here shownin percent, source: Aftias [1992] . . . . . . . . . . . . . . . . . 129

3.2 Percent change in optimal volume storage relative to a casewith no climate change (historic baseline), for three valleylengths, three rates of pure time preference, and 19 IPCC models137

3.3 Percent change in net present value (NPV) in percent rela-tive to a case with no climate change (historic baseline), forthree valley lengths, three rates of pure time preference, and19 IPCC models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139

3.4 Maximal error costs in percent for three volumes, the largestvolume, the smallest volume and the volume chosen withoutclimate change . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140

1 Geometry and cost parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1481 Percent change in optimal volume storage relative to a case

with no climate change (historic baseline), for a 10km valleylengths, two rates of pure time preference, three water values.Water value is in $.m−3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155

2 Percent change in demand satisfied in the last year, year 70,in percent relative to a case with no climate change (historicbaseline), for three valley lengths and three rates of pure timepreference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156

3 Climatic models, corresponding indices used in Table 4 andchanges in runoff, optimal volume, NPV and standard deviation157

LISTE DES TABLEAUX 15

4 Cost of error, in percentage of net present value, for all mo-dels when the optimal volume of another model is chosen. Theindices of the models given in Table 3 are in the first column.The same indices are used for the column headers. Each num-ber is the regret of building a dam with the optimal volumecalculated using the model in column, if the model in line isfinally correct in projecting climate change. The models are or-dered by increasing optimal volume, the pure time preferenceis 3 percent and the valley length is 10km . . . . . . . . . . . 158

4.1 Crops aggregates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1804.2 Data on crops phases durations (Lp) in days provided by Allen

et al. [1998] and crops plantation and harvesting dates provi-ded by FAO WATER [2011] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181

4.3 Crop coefficients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1814.4 Area extents (in ha). The value of 419558 ha, according to

[A05], corresponds to the sum of SMH area and spate (inun-dated) irrigation areas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

4.5 Irrigated land per province, values in ha.“i.a.”stands for irriga-ted area, “eq.a.” for equipped area for BIP, “ir.a.” for irrigablearea for BIP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194

Introduction

Introduction 17

Des le debut des annees 70, au moment de l’emergence des questions d’en-vironnement comme element important de l’agenda international, la Medi-terranee apparaissait naturellement comme une zone particulierement fragilea la fois en raison de la forte pollution de la Mediterranee et des contraintesd’approvisionnement en eau douce. Aujourd’hui la region mediterraneenne nedispose que de 3% des ressources en eau mondiales, alors qu’elle represente7% de la population mondiale, et on y trouve 60% de la population mondialedite pauvre en eau [Hallegatte et al., 2008].

C’est l’anticipation de problemes importants qui motiva la creation duPlan Bleu en 1977 c’est-a-dire bien avant l’emergence de la question clima-tique. Il est symptomatique que la question des ressources en eau ait occupeune place centrale dans les travaux conduits alors par le Cired lorsque celui-cifut convie a participer a la structuration intellectuelle de ce nouvel organisme[Godard , 1974, 1975; Hourcade, 1975; Artuso et al., 1975; Chabrol et al., 1975;Hourcade, 1977a,b]

La nature du probleme pose n’a pas fondamentalement evolue depuis cetteepoque : une tres grande inegalite des apports en eau dans l’espace et dans letemps, la necessite de maintenir et developper les barrages reservoirs (1200aujourd’hui), la necessite d’organiser des transferts intra et inter bassins etde s’interroger sur l’utilisation accrue de ressources non conventionnelles (ex-ploitation miniere de ressources souterraines, dessalement de l’eau de mer).On peut dire simplement que le diagnostic forme il y a 40 ans s’est confirme ;poids de l’agriculture irriguee (qui representent 80% de la demande des paysdu Sud et du Proche-Orient), perte d’une part importante des quantites pre-levees, renforcement du tourisme comme vecteur important de tension, avecl’irrigation, au moment de la secheresse estivale. La prospective 2025 du PlanBleu confirme ces tendances : alors que la demande d’eau tendrait a se sta-biliser dans les pays du nord de la Mediterranee, elle continuera a croıtrefortement dans les pays du Sud.

Dans ce contexte, le changement climatique intervient comme un fac-teur perturbateur additionnel potentiellement dangereux. Il pourrait en effetaccentuer la variabilite spatiotemporelle et la degradation quantitative etqualitative des ressources en eau d’une region comme la Mediterranee quiconnaıt deja des taux eleves d’evapotranspiration, des secheresses et defi-cits. La Mediterranee est une region pour laquelle les modeles climatiquess’accordent sur le signe du changement climatique meme si l’ampleur et lalocalisation precise des changements varient d’un modele a l’autre. Dans lescenario A1B du GIEC1. la fourchette de rechauffement moyen annuel est

1scenarios SRES– Famille A1 : elle fait l’hypothese d’un monde caracterise par une croissance econo-

Introduction 18

de 2.2–5.1◦C, soit une hausse plus accentuee que la moyenne mondiale. Lesprecipitations de toutes les saisons seraient reduites avec un assechement, enparticulier en ete, et une diminution moyenne de 24% a la fin du siecle pourles 21 modeles globaux du GIEC sous le scenario A1B. Avec le changementclimatique, la modification de la moyenne, de la variabilite et des extremes deprecipitation et de temperature, devrait conduire a la modification du ruissel-lement, de l’humidite des sols et du niveau des nappes. Avec le changementdes parametres hydroclimatiques, les infrastructures hydrauliques existantespourraient se reveler inadequates, car dimensionnees selon des conditions hy-droclimatiques historiques qui pourraient ne plus etre valables dans le futur.

Cette these est motivee par constat du deficit de connaissance sur les im-pacts economiques et sociaux d’une aggravation des tensions en eau a la suited’un changement climatique. La facon dont elle sera conduite, et l’accent quisera mis sur les questions du dimensionnement et des regles operationnellesdes barrages-reservoirs est motive par un deuxieme constat, celui de l’ecartentre l’existence d’un stock certes insuffisant mais deja important de tra-vaux sur les impacts physiques du changement climatique et la faiblesse destravaux portant sur ses impacts economiques et sociaux.

En effet, sur la Mediterranee au moins on aurait reussi a definir “lesperturbations anthropiques dangereuses du systeme climatique” dont parle laConvention Cadre des Nations Unies, celles qui permettraient “d’assurer undelai suffisant pour que les ecosystemes puissent s’adapter . . .que la produc-tion alimentaire ne soit pas menacee et que le developpement economiquepuisse se poursuivre d’une maniere durable”. En fait tel n’est pas le cas, etceci pour une raison methodologique profonde discutee de facon extensivepar Philippe Ambrosi [Ambrosi , 2004] et resume ainsi par Hanneman : “ [. . .]

mique tres rapide, un pic de la population mondiale au milieu du siecle et l’adoptionrapide de nouvelles technologies plus efficaces. Cette famille de scenarios se repartit entrois groupes qui correspondent a differentes orientations de l’evolution technologiquedu point de vue des sources d’energie : a forte composante fossile (A1F1), non fossile(A1T) et equilibrant les sources (A1B)

– Famille A2 : elle decrit un monde tres heterogene caracterise par une forte croissancedemographique, un faible developpement economique et de lents progres technolo-giques

– Famille B1 : elle decrit un monde convergent presentant les memes caracteristiquesdemographiques que A1, mais avec une evolution plus rapide des structures econo-miques vers une economie de services et d’information

– Famille B2 : elle decrit un monde caracterise par des niveaux intermediaires de crois-sances demographique et economique, privilegiant l’action locale pour assurer unedurabilite economique, sociale et environnementale

Il est a noter que les scenarios d’emissions SRES B1, B2, A1B, A2 vont du plus optimisteau plus pessimiste.

Introduction 19

most economic analysis is comparative statics in nature and pays virtuallyno attention to the process of adjustment from one equilibrium to another.However, the largest economic impacts of climate change are likely to be thoseassociated with the process of adjustment”.

La difficulte est que nous manquons aujourd’hui des outils necessaires.On est en effet tres loin aujourd’hui de pouvoir fut-ce de facon fruste et avecdes bornes d’incertitude substantielles parcourir la chaıne causale suivante :changement climatique local → evolution regionalisee de la pluviometrie →transformation du regime des eaux a l’echelle du bassin → detection destensions entre demande future en eau des ressources disponibles → efficaciteet limites de la regulation par les barrages → tension entre usages → prixde l’eau et impact sur la demande → effet d’equilibre general des tensions eneau via leur effet sur l’agriculture, le tourisme et l’industrie.

En fait, l’ambition de cette these est de produire des outils d’analysepertinents pour traiter certains maillons de cette chaıne avec l’idee que ce quiaura ete fait sur la Mediterranee aura quelque valeur de generalite. Sans unprogres en ce sens, en effet, on risque de se retrouver avec le fait qu’un rapportaussi riche en informations que le rapport Stern soit force, pour rendre comptede la dangerosite du changement climatique, d’adopter un taux extremementbas de preference pour le present, s’attirant alors la critique de ce choix aunom du realisme des comportements. L’evaluation monetaire des dommagesfaite par Stern reste en effet tres conventionnelle : le cout now and forever desdommages a l’echelle mondiale est de 5% de la consommation actuelle avecun taux de preference pure pour le present de 0.1% et passe a 0.75% avecla plus classique valeur de preference pure de 2% [Hourcade et Hallegatte,2008].

Pour produire une modelisation integree des mecanismes qui vont desemissions de gaz a effet de serre jusqu’aux dommages climatiques, l’eau four-nit un des meilleurs fils conducteurs possibles. D’un cote, elle est une des com-posantes majeures de la qualite de l’environnement et represente un “facteurde production” central pour plusieurs secteurs, de l’autre son etude exige decombiner plusieurs echelles (globale, locale), plusieurs dimensions (spatiale,temporelle), et differents facteurs (socioeconomiques, hydroclimatiques, en-vironnementaux, techniques,. . .). Pour relever le defi de l’etude des questionsglobales comme le changement climatique, une modelisation avec une couver-ture geographique globale est necessaire. A travers cette zone geographiqueetendue, des interactions entre bassins versants peuvent exister (transfertsd’eau, echanges de biens et services produits en utilisant des ressources eneau). Or, c’est au niveau du bassin que les decisions liees a la gestion et la pla-nification des ressources en eau sont prises. Les profils d’offre et de demande

Introduction 20

peuvent etre heterogenes entre ces bassins. Representer les caracteristiquesessentielles de l’offre et de la demande au niveau du bassin versant est impor-tant car, en fonction des caracteristiques du bassin, les changements globauxauront des consequences differentes.

Deux approches existent dans la litterature. Dans les etudes a l’echelleglobale, les reservoirs ne sont pas toujours explicitement representes et, quandils le sont, ils ne sont geres qu’individuellement pour satisfaire les demandes.Dans les etudes a l’echelle locale, c’est en general une structure nodale quiest consideree, pour des regions sur lesquelles des donnees tres detaillees surl’offre et la demande sont connues. Les reservoirs et demandes sont organisesen reseaux et les reservoirs fonctionnent de maniere coordonnee.

L’objectif de cette these, est de developper un outil de modelisation quiintegre a la fois : une couverture globale ou, au moins, regionale et une mo-delisation de l’offre et de la demande au niveau du bassin versant. Pourpouvoir refleter l’heterogeneite spatiale et temporelle de l’offre et de la de-mande, leurs caracteristiques essentielles doivent etre representees au niveaudu bassin. La construction d’un tel outil suppose d’utiliser uniquement desdonnees disponibles a l’echelle globale. L’objectif n’est pas de developper uncadre de representation tres detaille qui pourrait avoir davantage d’utilitepour les operationnels, mais de representer les elements essentiels de l’offreet de la demande a l’echelle des bassins versants afin de mieux refleter lesimplications locales des changements globaux en faisant une synthese entreles deux approches globales et locales de la litterature.

Dans cette these, le changement du dimensionnement des reservoirs estetudie en tant qu’option d’adaptation. Il s’agit dans cette these de developperun outil qui permettra d’evaluer les impacts du changement climatique surle dimensionnement d’un reservoir et d’integrer l’incertitude climatique dansle choix de l’investissement afin de determiner un dimensionnement robuste.Ce sujet a ete peu developpe jusqu’a present dans la litterature. Dans cettethese, le volume optimal sous changement climatique est determine par lecritere cout-benefice en cherchant vue les ecarts de prediction des modelesclimatiques a minimiser le cout maximum de l’erreur.

Le plan de la these est le suivant. Dans le chapitre 1 les situations actuellesde l’offre et de la demande ainsi que quelques elements de prospective sontpresentes. Le changement climatique a l’echelle globale et locale, les diversessources d’incertitude liees au changement climatique, les impacts ainsi que lesoptions d’adaptation, font l’objet du chapitre 2. Dans le chapitre 3, un modelede dimensionnement optimal d’un reservoir est presente a l’echelle d’un bassinversant sous climat incertain et il est teste sur un bassin montagneux grec.

Ensuite, dans les chapitres 4 et 5 une methodologie generique integree

Introduction 21

d’articulation globale-locale est presentee. Cette methodologie a une couver-ture globale et realise a l’echelle du bassin versant une modelisation generiquea partir de donnees disponibles a l’echelle globale sur l’offre et la demandeafin de prendre en compte leur heterogeneite spatiale et temporelle tout enpermettant l’inclusion d’interactions entre bassins. La methodologie permetde reconstruire les reseaux de reservoirs et les liens reservoirs-demandes. Ellepermet egalement de determiner l’operation coordonnee des reseaux de reser-voirs afin de maximiser la demande en irrigation satisfaite. La methodologieest d’abord appliquee sur la region mediterraneenne et les reseaux et liensreconstruits sont valides qualitativement sur l’Algerie (chapitre 4). Elle estaussi appliquee sur la region sous changement climatique selon deux scenariosde definition des phases de developpement des cultures (chapitre 5).

Chapitre 1

La fracture Nord-Sud de laregion mediterraneenne :situation et perspectives

1.1 Profil socioeconomique de la region me-

diterraneenne

La region mediterraneenne se situe entre l’Europe et l’Afrique. Elle estdefinie par le GIEC comme un rectangle allant de 30◦N a 48◦N et de 10◦Wa 38◦E. Dans cette etude, tous les bassins versants qui se deversent dans laMediterranee sont consideres, et des pays non riverains comme la Suisse et laBulgarie sont egalement inclus (Figure 1.1). Cette region est composee de 22pays et territoires, participant a 13% de la production economique mondiale,avec plus de 420 millions d’habitants soit 7% de la population mondiale. 218millions de touristes la visitent chaque annee, soit 32% du tourisme inter-national. Selon les etudes du Plan Bleu, la population et le developpementeconomique sont d’ores et deja penalises par les degradations environnemen-tales. Il est a noter que pres de 60% de la population mondiale dite pauvreen eau, avec moins de 1000 m3 de ressources naturelles renouvelables par anet par habitant, se trouve au milieu de la region mediterraneenne [Margat etTreyer , 2004]1. Cette situation souligne la necessite d’etudes sur les risques

1Plusieurs informations presentees dans ce chapitre sont issues de ce rapport. Il s’agitd’un ouvrage de reference a caractere tres technique qui a ete redige suite au rassem-blement de donnees issues de plusieurs monographies, de syntheses nationales-regionales,de conferences, de travaux du Plan Bleu ou bien fournies par des experts. Ce rapportdonne un panorama tres complet et recent de la situation des ressources en eau en region

1.1 Profil socioeconomique de la region mediterraneenne 23

Fig. 1.1: L’espace mediterraneen, source : Benoit et Comeau [2005]

climatiques et leurs impacts qui pourraient aider a proposer des strategiesd’anticipation pour limiter l’ampleur de leurs impacts et concilier developpe-ment economique et maintien des conditions environnementales.

D’apres United Nations [2001a,b]; Attane et Courbage [2001], les deuxrives de la Mediterranee devraient connaıtre des evolutions demographiquesdivergentes. La population de la rive Nord de 193 millions en 2000 ne devraitaugmenter que marginalement, tandis que la population de la rive Sud de234 millions en 2000, devrait augmenter de 100 millions d’ici 2025, ce quiconduira a des difficultes multiples : vieillissement de la population pour leNord, et entree sur le marche du travail de 34 millions d’actifs supplemen-taires dans les vingt prochaines annees pour le Sud. La population rurale eststable sur les deux rives avec 60 millions au Nord et 90 millions au Sud. Lapopulation urbaine au Nord, aujourd’hui de 130 millions d’habitants, pour-rait augmenter lentement, tandis qu’elle du Sud, aujourd’hui de 150 millions,pourrait depasser 250 millions en 2025 [Benoit et Comeau, 2005]. Selon lePlan Bleu, trois tendances sont a retenir :

1. Contraste entre les pays du Nord avec une croissance lente voire unedecroissance en Italie, Espagne, Croatie et Grece, et les pays du Sud etde l’Est avec une population qui atteindrait 62% du total de la regionavec une croissance encore importante mais toutefois deceleree ;

mediterraneenne ainsi que des problemes liees.

2. Expansion de l’urbanisation a un taux relativement stable au Nord etcroissant au Sud et a l’Est ;

3. Maintien de la littoralisation au niveau actuel, accentuee dans quelquespays comme la Libye, la Turquie, et l’Algerie, et en diminution en re-vanche dans d’autres en raison de l’attractivite des poles non littorauxen Italie, Syrie, et Israel. En general, la croissance de l’urbanisation deszones littorales est plus forte en comparaison avec la moyenne de tousles autres pays avec, en 2025, 1

3de la population residant sur les zones

cotieres.

Ces evolutions auraient des lors un impact determinant sur le developpement,sur l’etat de l’environnement local, sur la consommation des ressources na-turelles et sur la vulnerabilite aux catastrophes naturelles.

D’apres Benoit et Comeau [2005], au cours de la derniere decennie l’eco-nomie de la region n’a pas ete performante avec des taux de croissance del’ordre de 4-5% pour l’Est et le Sud et seulement 2.5% pour le Nord. Les paysmediterraneens de l’Union Europeenne se sont neanmoins rapproches du ni-veau des autres pays Europeens pour le PIB par tete. Les ecarts en terme dePIB par tete, en revanche, sont restes importants pour les autres pays de laregion. Le chomage atteint 10% au Nord, et 20% a 30% au Sud, constituantun grave probleme social. Le dynamisme economique du Sud pourrait etresoutenu par l’education primaire et par un meilleur acces a l’eau potable etl’assainissement.

Au cours des quarante dernieres annees, les emplois agricoles ont ete re-duits de 74% au Nord, en revanche a l’Est et au Sud le secteur contribuetoujours a environ 15% du PIB, avec 70 millions d’actifs en 2000. L’agricul-ture, avec 23 millions d’hectares irrigues en 2000, soit 20% des terres arables,depend fortement de la frequence des pluies. L’agriculture pluviale est vul-nerable aux conditions climatiques et peu productive sans irrigation. Desproblemes de desertification, d’epuisement des sols et de salinisation peuventegalement s’ajouter. La balance commerciale agricole de la region est defici-taire, l’Egypte et l’Algerie etant devenus de grands importateurs [Hervieu,2006].

L’eau constitue un element essentiel pour la vie humaine, au niveaude l’utilisation domestique, ainsi que pour plusieurs activites productrices.L’agriculture et le tourisme, les deux activites economiques majeures de laregion, sont fortement conditionnees par la disponibilite des ressources eneau. En depit de cette importance, l’eau est un intrant de faible valeur parmiles facteurs de cout de production des biens et services. D’ailleurs, la diffe-rence entre valeur d’usage et valeur marchande est une question bien connue

en economie de l’eau qui concerne non seulement la Mediterranee mais aussid’autres regions du monde [Frederick , 1997].

La place qu’occupe l’eau dans l’economie nationale n’est pas clairementdefinie car, dans la “comptabilite nationale economique”, elle est rarementindividualisee et souvent integree avec l’electricite. En general, au niveaudes pays mediterraneens, la part du PIB consacree aux depenses publiqueset privees liees a l’eau, souvent utilisee pour indiquer la place de l’eau dansl’economie, atteint 2%. Cette part est plus importante pour les pays du MoyenOrient et du Maghreb. Au Maroc par exemple, les depenses sont passees de2.6% du PIB en 1990 a 3.2% en 1994 [Margat et Treyer , 2004].

La contribution de l’eau au developpement est une question theorique quirepresente un interet majeur. Le role de l’utilisation de l’eau comme facteurde developpement socioeconomique pourrait notamment dependre du secteurprincipal de consommation de ressources en eau, l’agriculture, et de la contri-bution de ce secteur au developpement. Si l’importance de l’agriculture dansl’economie diminuait, la dependance aux ressources en eau reduirait aussi.Cependant, au seins des pays mediterraneens, la contribution ne semble pasetre proportionnelle a la quantite d’eau utilisee, car la part de la consomma-tion d’eau dans les pays les plus riches est faible dans le PNB. De plus, auniveau des pays mediterraneens, il est rare que l’activite principale sur la-quelle se base le developpement soit le secteur le plus consommateur en eau.Par exemple, le refroidissement des centrales thermiques est essentiel pourla production d’electricite mais sa consommation en eau est peu importante.Ainsi les ecarts de developpement ne sont pas necessairement associes aux dif-ferences de ressources et d’utilisation de l’eau. Du cote de l’offre, etant donneque la ressource en eau, notamment en region mediterraneenne, est variabledans l’espace et le temps, des infrastructures hydrauliques lourdes comme lesbarrages doivent etre mises en place. De plus, les ressources en eau sont d’oreset deja quantitativement et qualitativement fragilisees. Afin de faire face ala rarete de la ressource, les pays en particulier du Levant et du Sud vontnon seulement devoir exploiter au maximum les ressources conventionnelles,mais aussi envisager les importations ainsi que la production de ressourcesnon conventionnelles. Or, cette production qui peut inclure des procedes in-dustriels comme le dessalement, peut avoir un cout important. Ainsi, la ou laressource avait un cout quasiment nul, elle sera desormais payante. Ces coutspeuvent ne pas constituer un element limitant essentiel au developpementmais leur impact pourrait etre plus marque dans les situations de pauvrete.C’est pourquoi, selon Margat et Treyer [2004], le manque d’eau est un im-pact du sous-developpement, plus marque que la rarete. Cette question, quine sera pas traitee dans cette these, constitue une question fondamentale.

1.2 Climat et apports en eau en Mediterranee 26

L’etude de diverses questions concernant les pays mediterraneens notam-ment les liens entre disponibilite de la ressource en eau et developpement, oude facon plus concrete, pour examiner des choix de developpement et d’in-vestissement, necessite une vision d’ensemble. Cette vision doit prendre encompte l’heterogeneite qui peut s’identifier a plusieurs niveaux. Des elementspresentes dans cette section, il peut etre constate que les profils socioecono-miques des pays mediterraneens sont disparates. L’heterogeneite s’identifieegalement au niveau des apports en eau qui sont variables dans l’espace etle temps (section 1.2). Les situations socioeconomiques variees se traduisentpar differentes demandes en eau au niveau sectoriel (section 5.1.2), ainsique par differents modes d’exploitation, de mobilisation et de productionde ressources pour constituer, en fonction des apports, l’offre en eau (sec-tion 1.4). En fonction des demandes ainsi que de l’offre, souvent dissociees al’echelle geographique et temporelle, differentes situations de manque d’eaupourraient etre rencontrees (section 1.5), necessitant une gestion approprieeafin d’etablir au mieux l’equilibre offre-demande (section 1.6). Etant donneecette heterogeneite, les changements globaux, notamment le changement cli-matique, aurait des consequences differentes a travers la region, comme celasera presente au chapitre 2.

1.2 Climat et apports en eau en Mediterra-

Le bassin mediterraneen est un espace tricontinental, ouvert aux echangesavec les territoires eurasiatiques et africains. Au niveau du cycle hydroclima-tique, l’atmosphere mediterraneenne doit une partie importante de son humi-dite a des transferts convectifs depuis les bassins atlantiques (1500 km3.an−1)et elle emet des flux d’humidite vers le bassin danubien et le Moyen-Orient(2600 km3.an−1). Le climat mediterraneen est un climat de transition entrele climat desertique du Sud et celui des moyennes latitudes du Nord. Il estcaracterise par deux saisons pluvieuses en automne et au printemps et des se-cheresses estivales. Il est egalement diversifie : hyper-aridite jusqu’aux rivagesafricains sud-est et forte humidite dans les regions alpestres et dinariques. Lepassage de depressions provoque des precipitations sur les reliefs et leur ab-sence des orages en ete.

Les informations presentees dans le reste de cette section sont issues deMargat et Treyer [2004]. Ces auteurs decrivent une repartition tres inegaledes apports en pluie (Figure 1.2). Le volume total des precipitations sur lebassin est de 1100 km3.an−1 en moyenne, les 2

3etant concentres sur 1

Fig. 1.2: Precipitations moyennes sur le bassin mediterraneen, source : Benoit etComeau [2005]

bassin, avec la France, l’Italie et la Turquie recevant la moitie de ce total, etles pays africains seulement 13%. Les pluies varient fortement selon les saisonset les annees, avec une concentration sur un petit nombre de jours (50-100par an) et des intensites journalieres tres fortes, generant des ressources,mais egalement des risques. La saison seche structurelle (“normale”) peutdurer de un a deux mois au Nord et plus de quatre mois au Sud et a l’Est,mais les secheresses sont surtout conjoncturelles (“ephemeres”) et peuventetre aggravees par des recidives pluriannuelles. Le pouvoir evaporateur del’atmosphere est egalement tres important. Il depasse en total annuel lesprecipitations, reduisant le rendement des reservoirs. Au barrage d’Assouan,par exemple, 10 km3.an−1 sont evapores.

Ces inegalites et cette irregularite ont des repercussions sur la geographieet le regime des ecoulements. La repartition des apports et des ecoulementsdans chaque pays est influencee par le contraste entre un petit nombre degrands fleuves et de nombreux petits cours d’eau. Les eaux bleues superfi-cielles et souterraines qui sont source d’approvisionnement et constituent unmilieu adequat pour les utilisations in situ sont reparties de facon contrasteeentre le Nord et le Sud a cause de cette dissymetrie climatique. Les preci-pitations generatrices d’ecoulement sont tres inegalement distribuees allantde moins de 10 mm dans les zones les plus arides du Sud, a 2000 mm lo-calement dans les Alpes. 620 km3.an−1 d’apports totaux de precipitationssont generatrices d’ecoulement. Le Nord et la Turquie en recoivent 4

5. 19%

concernent le Sud et le Levant, le Nil apportant a lui seul 13.5%. La France,

l’Italie, les Balkans et la Turquie fournissent ainsi 90% des 475 km3.an−1 quela mer Mediterranee recoit. L’eau verte, source de vie pour l’agriculture nonirriguee, les patures et forets, est aussi inegalement repartie sur le bassin.Au Nord, elle peut atteindre 700 mm par an en moyenne, et au Sud ellene depasse pas 100 mm par an. Dans ce panorama des ressources hydriquesen Mediterranee, l’eau virtuelle, qui peut etre estimee sur la base de quan-tites utilisees pour les differentes productions alimentaires ou sur la base destatistiques de commerce international, peut egalement etre comptabilisee.Ainsi en 2002 les importations nettes ont ete de l’ordre de 29 km3.an−1 auNord, 7.5 km3.an−1 a l’Est et 40.5 km3.an−1 au Sud. L’eau virtuelle exprimela quantite d’eau consommee dans les pays exportateurs pour la productionde biens alimentaires importes. Ainsi, avec le commerce international, nonseulement des tranferts d’eau se font afin de compenser le desequilibre desressources entre les pays, mais aussi la securite alimentaire est assuree. Deplus, il permet de mieux utiliser les ressources rares des pays pauvres en eau.Souvent par pays, les importations et exportations brutes d’eau sont distin-guees afin de determiner les importations nettes, et les chiffrages dependentdes modes de calcul et des produits pris en compte. Les plus grands impor-tateurs nets sont l’Italie, l’Egypte, l’Espagne, et l’Algerie. Dans certains cas,les flux d’eau associes aux importations brutes de produits agricoles sontsuperieures aux ressources naturelles renouvelables.

Une autre dissymetrie concerne la repartition et les fonctions des eauxsouterraines. Au Nord, elles sont le facteur principal de la perennite desecoulements. Au Sud, elles sont nourries par les crues des cours d’eau super-ficiels, sont temporaires et affluent dans des champs d’evaporation. Les eauxa travers la Mediterranee se differencient aussi par leur qualite naturelle (ca-racteristiques physiques, chimiques, biologiques). De plus, les zones humidesou l’evapotranspiration atteint 500-1000 mm d’eau par an soit plus que cer-tains champs irrigues, sont definies et inventoriees de maniere differente atravers le bassin.

Les ressources en eau rapportees aux populations sont souvent utiliseescomme indicateur pour identifier les situations de manque ou d’abondanced’eau, en depit de l’irregularite et de l’inegalite des ecoulements. Selon Ma-lin Falkenmark, si la ressource en eau moyenne par habitant est de 1000-500 m3.an−1 on est dans une situation de tension ou pauvrete, et avec moinsde 500 m3.an−1 on est dans une situation de penurie. Les ressources natu-relles par habitant varient entre moins de 100 m3.an−1 a Gaza et plus de10000 m3.an−1 dans les Balkans. Elles atteignent 28000 m3.an−1 en Bosnie-Herzegovine. Meme si des projections regionales demographiques ne sont pasdisponibles, les projections de l’indicateur “ressources en eau par habitant”,

1.3 La demande en eau en Mediterranee 29

calculees en utilisant les projections demographiques par pays, permettentde degager une tendance :

– Stabilisation en Italie, en Grece, en Croatie et en Slovenie ;– Decroissance importante pour les pays ou les ressources etaient infe-

rieures a 1000 m3.an−1.hab−1 en 2000 ;– Decroissance moderee pour les pays avec moins de 500 m3.an−1.hab−1.

Les projections permettent egalement de determiner la periode approximativeou les seuils de pauvrete ou de penurie pourraient etre atteints. Selon cesprojections les pays du Sud se rapprocheraient du seuil de penurie en 2025.

Par consequent, le climat de la region mediterraneenne est caracterise parune diversite importante, avec des regions hyperarides et tres humides. Lesprecipitations sont notamment inegalement reparties a travers la region etsont egalement caracterisees par une variabilite intra et inter annuelle im-portante. Ces caracteristiques des precipitations influencent la geographie etles regimes des ecoulements, qui sont ainsi egalement variables dans l’espaceet le temps. Ces profils hydroclimatiques variables, souvent difficiles a repre-senter vu le manque de donnees, sont confrontes a des demandes sectoriellesavec des exigences quantitatives et qualitatives distinctes, des profils dissociesdans l’espace et le temps par rapport aux apports et souvent meme superieursaux ressources disponibles. Ainsi, pour mieux evaluer les pressions subies parles ressources naturelles en eau, il est important de disposer d’une bonneconnaissance de l’etat actuel des demandes et de leur evolution spatiotem-porelle (section 5.1.2). Cette connaissance permet de mieux comprendre leschoix actuels et ceux a envisager, en lien avec les modes de mobilisation, lestransferts et egalement en lien avec l’utilisation de nouvelles ressources eneau afin d’assurer une offre reguliere et bien repartie (section 1.4).

1.3 La demande en eau en Mediterranee

Les informations presentees dans cette section sont egalement issues deMargat et Treyer [2004]. Une grande partie de la population du bassin seconcentre dans l’espace littoral avec des consequences sur l’economie des res-sources en eau : les demandes sont fortement concentrees et sont souventsuperieures aux ressources locales disponibles, ce qui conduit a faire appelaux ressources de l’interieur des terres et necessite des transferts. Pour avoirl’idee la plus precise possible du progres des demandes dans l’espace et letemps, ainsi que des pressions qui peuvent s’exercer sur les ressources en eaudisponibles, il s’avere necessaire d’acquerir des connaissances sur l’evolutionrecente des demandes en plus de celle sur leur etat actuel. Il convient ainsi

d’etudier les tendances que leurs evolutions contemporaines laissent perce-voir, ainsi que des diverses projections faites.

Pour commencer, quelque definitions sont necessaires afin d’aider a mieuxcomprendre le cycle d’utilisation de l’eau. Le terme “utilisation” se referea chaque activite economique ou sociale qui rend l’eau utile a un certainusage. L’utilisation se repartit entre les differents secteurs classiques commel’approvisionnement en eau potable des villes, les industries, l’agricultureirriguee, le refroidissement des centrales thermiques, ainsi que les usages in-situ comme la production d’hydroelectricite. L’utilisation correspond aussia la quantite utilisee pendant une periode donnee par un secteur ou uneregion, quantite qui peut etre recue ou acquise. A priori, ce terme ne prejugepas du degre d’utilite ou de l’efficience de l’utilisation. Les quantites utiliseesne correspondent pas a celles prelevees ou produites, car une partie peutetre perdue pendant le transport, surtout s’il y a des reseaux importants dedistribution, ou ne pas etre utilisee.

Le terme“demande”a plus une connotation economique. Il exprime le faitque les quantites a utiliser doivent correspondre a une offre. Ces quantitespeuvent etre produites par mobilisation de la ressource en milieu naturel oubien par des procedes industriels (non conventionnels). La demande, qui estcree par les usagers, correspond a un niveau de production specifique, quipeut inclure des surplus ou des pertes. Ainsi, la quantification des demandesen eau equivaut a la production et non aux quantites utilisees. Elle peut etrerepartie entre les differents secteurs si les pertes de chaque secteur sont bienidentifiables ce qui reste difficile.

Le terme “consommation” exprime la quantite totale d’eau, en surface ousouterraine, consommee en un temps donne, pour la transpiration des plantes,la formation de leur tissus et l’evaporation des sols cultives. La consom-mation est exprimee en volume d’eau par unite de surface. Elle correspondegalement aux prelevements definitifs, par exemple, pour les consommationsindustrielles ou domestiques, qui conduisent a la reduction des ressources dis-ponibles. La consommation nette est la quantite utilisee, et non rejetee parles usagers. Elle exprime plutot l’efficience de l’usage. Quand a la consom-mation finale, elle exprime la consommation non retournee au milieu natureldes eaux continentales. Ainsi, la consommation finale inclut les non retoursdes eaux utilisees qui peuvent aussi venir des eaux non conventionnelles ouimportees.

Il est a noter que les usages se repartissent entre usages evaporatifs et nonevaporatifs (“consumptive uses” et “non consumptive uses” respectivement).Les usages evaporatifs provoquent la reduction de la source (eau en surfaceou souterraine) ou point du prelevement. La reduction du flux ou de l’eau dis-

ponible peut etre quantitative ou bien qualitative. Les usages non evaporatifsne provoquent pas un detournement d’eau de la source ou une reduction dela source. Il peut y avoir un detournement mais qui est suivie par un retourimmediat au point de la diversion apres l’usage. L’eau retournee a les memesquantites et qualites qu’avant le detournement.

Une fois ces definitions donnees, une description globale du bilan d’utilisa-tion peut etre presentee. Ainsi, la production est constituee des prelevements,de la reutilisation, de la production non conventionnelle (par exemple le des-salement) et des importations. De la production, il faut soustraire les pertespar type d’usage (fuites,...) ainsi que les pertes pendant le transport et parevaporation sur les surfaces de stockage d’eau pour obtenir l’approvisionne-ment. Aux consommations nettes il faut ajouter les pertes durant le transportet par evaporation ainsi que les rejets a la mer afin d’obtenir les consomma-tions finales. On peut egalement soustraire des prelevements les pertes lieesaux usages ainsi que les retours d’eau en milieu naturel.

1.3.1 Evolution recente et etat present des demandesen eau

La demande d’eau a double au cours de la deuxieme moitie duXXe siecle,avec une augmentation superieure a 50% au cours des 25 dernieres annees. Ilexiste des differences entre regions : au Nord, deceleration depuis les annees80, a l’Est et au Sud, croissance acceleree avec une augmentation de 70%pendant le dernier quart de siecle. Les demandes ont ete croissantes danstous les secteurs. L’agriculture, avec une croissance lineaire, reste dominante,mais sa part est passee de 75% dans les annees 50 a 60% aujourd’hui. Lapart des collectivites et de l’energie a augmente et la demande industrielle aralenti.

Les demandes par tete ont ete croissantes partout pendant les annees60-70. Elles ont souvent commence a decroıtre dans les annees 80 :

– Dans les pays industrialises du Nord a croissance de population faibleou nulle comme en Espagne, France, Grece, et Italie ;

– Dans les pays ou la demande croit plus vite que l’offre comme enEgypte, et au Maroc ;

– Dans les pays ou les economies d’eau sont efficaces comme en Israel.

Les demandes ont continue a croıtre :

– Moderement dans les pays ou elles sont parties d’un niveau assez bascomme en Algerie ;

– Fortement du fait des efforts importants d’amenagements et de produc-

tion d’eau comme en Libye, au Liban et en Turquie.

Ainsi, les evolutions des moyennes de cet indicateur dans chaque sous regionsont tres contrastees : croissance forte au Nord, decroissance au Sud et apartir des annees 80 croissance a l’Est.

De meme que les apports, les demandes sont inegalement reparties entrepays et secteurs d’utilisation. Les pays les plus demandeurs sont par ordred’importance l’Egypte, l’Italie, l’Espagne, la Turquie, et la France, les troispremiers pays regroupant 69% du total. Dans l’ensemble, entre 1950-2000 lesdemandes en eau par habitant ont augmente de 63% eu Nord, 20% a l’Est etont diminue de 35% au Sud. Par grande region, a l’Est, les demandes par tetesont les plus faibles, et celles du Sud sont un peu superieures a celles du Norden raison de l’importance de l’irrigation en Egypte. Les quantites moyennesannuelles demandees par habitant varient entre 115 m3.an−1 en Cisjordanieet 1250 m3.an−1 en Egypte, avec des valeurs basses de 250 m3.an−1 pour lesterritoires palestiniens, Malte, l’Algerie, la Croatie et la Slovenie, et haute de700-800 m3.an−1 pour les pays europeens.

Malgre sa rarete, l’eau en Mediterranee ne semble pas etre utilisee dansun esprit d’economie et d’efficacite, avec des gaspillages aggravant les penu-ries. Une partie importante est perdue a cause des pertes d’adduction et desrendements de distribution mediocre des reseaux d’eau potables qui repre-sentent entre 10 et 60% des pertes, des fuites chez les usagers, et des pertes detransport des reseaux d’irrigation qui representent entre 5 et 40% des pertes.Des techniques d’irrigation par gravite et submersion, a faible efficience, sontencore majoritairement utilisees dans le Sud. Les pertes par evaporation, plusdifficile a eviter, doivent aussi etre considerees, car sur les retenues au Sud, enparticulier, elles pourraient se chiffrer en km3.an−1. Ainsi, les quantites d’eaumal, ou pas, utilisees sont de l’ordre de 75 km3.an−1. Cette valeur corresponda 40% des 290 milliards de m3 par an de demande totale de tous les paysmediterranneens, 190 milliards de m3 etant situees dans le bassin mediterran-neen. En outre, cette valeur prend en compte les pertes de distribution d’eauurbaine et les fuites chez les usagers qui sont environ de 12 km3.an−1, ainsique les pertes liees a l’irrigation qui sont environ de 60 km3.an−1. Ainsi, lesquantites d’eau reellement utilisees qui s’elevent a 150 milliards de m3.an−1

sont inferieures aux productions brutes qui sont de l’ordre de 190 milliardsm3.an−1, a cause des pertes durant le transport et la distribution, principa-lement pour l’alimentation des collectivites et des zones irriguees.

Les consommations nettes qui se referent aux quantites evaporees, nonrejetees par les usagers, peuvent etre evaluees en utilisant des coefficientsmoyens applicables aux quantites utilisees. Ces coefficients sont tres diffe-rents entre les secteurs : 15% pour les collectivites, 80% pour l’agriculture,

Fig. 1.3: Demandes en eau actuelles, totales et par secteur sur le bassin mediter-raneen, source : Margat et Treyer [2004]

5% pour les industries non desservies et 1.5% pour les centrales thermiques.Les consommations nettes actuelles seraient de l’ordre de 80 milliards dem3.an−1 avec 1

3au Nord et plus de la moitie au Sud, auxquelles on pourrait

ajouter l’evaporation des reservoirs. Les consommations finales, c’est-a-direqui ne sont pas retournees aux eaux douces continentales, depasseraient les100 milliards de m3.an−1 avec 35% au Nord, 9% a l’Est, 56% au Sud. La dif-ference entre les consommations nettes et finales correspond a la part d’eauxusees rejetees deversee en mer.

La demande totale est repartie entre differents secteurs d’utilisation d’eaua travers le bassin mediterraneen avec des exigences en terme de quantite etde qualite variees : demande domestique, touristique, irrigation, industrielle,production hydroelectrique et pour le refroidissement des centrales (Figure1.3). La demande en eau pour le refroidissement des centrales n’occupe uneplace importante qu’en France.

Tout d’abord, actuellement, 38 milliards de m3 d’eau potable sont pro-duits annuellement. Cette production est inegalement repartie a travers laregion. 58% de la production se trouve au Nord, alors qu’a l’Est et au Sud, lereste de la production se repartit de facon egale. Cette production est souventsuperieure aux demandes reelles. Cependant, etant donne les pertes de dis-tribution qui sont de l’ordre du tiers, la production repond inegalement auxbesoins. L’evolution de la production d’eau potable par habitant au cours desdernieres decennies montre de nets contrastes. Dans les pays du Nord, une

croissance forte comme en Espagne ou en diminution comme en France, estobservee. Dans les pays du Sud et de l’Est, on observe une croissance pluslente au Maghreb, une decroissance due aux economies d’eau en Israel, ou auretard d’equipement dans les pays a forte croissance demographique urbaine,en Egypte. Les taux de desserte ne sont pas satisfaisants surtout pour les po-pulations rurales (57% en Serbie-Montenegro, 64% en Syrie, 67% en Tunisie).Il est a noter egalement que la qualite des eaux utilisees est encore un su-jet preoccupant, car une part non negligeable de la population dans certainspays est desservie par de l’eau qui ne respecte pas les normes de potabilite,de maniere temporaire ou permanente. Ainsi 30 millions de Mediterraneens,dont les deux-tiers en Turquie et au Maghreb, n’ont pas un acces correct aune eau saine.

Le tourisme a comme caracteristique une importante saisonnalite estivale,avec une difference de phase avec le regime naturel des flux d’eau. De plus,il amplifie les demandes en eau potable avec 500-800 litres par jour et partete, et induit aussi des activites fortement consommatrices, necessitant desequipements de production et de distribution sur-dimensionnes.

L’irrigation, presque partout necessaire pour la production agricole, s’estfortement accrue au cours du XXe siecle, et les aires irriguees depassent les21 millions d’hectares, avec 2

3concentrees sur la Turquie, l’Espagne, l’Egypte

et l’Italie. L’irrigation est egalement caracterisee par une importante saison-nalite estivale au moment ou les ressources en eau naturelles sont le moinsdisponibles. Les besoins en eau d’irrigation correspondent aux quantites d’eaunecessaires pour compenser l’evapotranspiration et assurer une croissanceoptimale. Ils sont influences par des parametres climatiques, biologiques etpedologiques : la superficie irriguee, l’indice d’intensite culturale, les besoinsen eau moyens annuels par hectare irriguee et par recolte, ainsi que par lecomplement d’irrigation necessaire pour le lessivage des sols. La demandedepend plutot des conditions d’acces a l’eau et des possibilites d’utilisation ala parcelle. L’acces a l’eau peut etre assure par des pompages individuels oupar des reseaux collectifs. Ainsi la demande est influencee par des facteurscomme le taux d’efficience moyenne de l’irrigation, le rendement du trans-port, la proportion de la superficie irriguee par chaque procede d’irrigation, laproportion des superficies irriguees suivant les cultures inegalement consom-matrices (cultures de subsistance, de rente). Elle est egalement influencee parle degre d’autosuffisance alimentaire, le degre de prise en charge des coutsde l’eau d’irrigation par les agriculteurs, et l’elasticite de la demande auxcharges imputees ou aux tarifs.

Les industries s’approvisionnent en eau dans des proportions variees, soitpar prelevements directs ce qui est essentiellement le cas pour les pays du

Nord, soit par branchement au reseau public comme c’est surtout le casdans les pays du Sud. Les industries desservies sont difficiles a distinguerdes autres usagers des reseaux ce qui complique l’estimation des quantitesreelles utilisees, mais malgre cette incertitude, on peut estimer que la part desindustries dans les demandes est relativement mineure. La part des industriesnon desservies dans les demandes en eau varie. Pour les pays du Nord, la partdes industries non desservies est de l’ordre de 2 a 10%. Pour les Balkans, lapart est plus elevee. En Italie, elle depasse les 15%. Pour les pays du Sudet de l’Est, la part des industries non desservies est de l’ordre de 2 a 12%.Pour les bassins des pays qui se deversent dans la Mediterranee, la part estde l’ordre de 2 a 6% au Nord et de moins de 1 a 11% au Sud. Les exigencesen termes de qualite des prelevements industriels sont tres variees et ellespeuvent se preter au recyclage en particulier quand l’eau n’est utilisee quepour le refroidissement. Il s’agit de demandes tres localisees (urbaines ouportuaires), et leur consommation nette est restreinte.

Dans le secteur de production d’electricite primaire, l’hydroelectricite de-pend du debit et de la denivellation, et concerne une utilisation in situ, qui, engeneral, ne preleve pas d’eau. Cette demande est de plus en plus associee a desamenagements a buts multiples impliquant des compromis dans la gestion deslaches des reservoirs. Le terme potentiel hydraulique“sauvage”se refere a tousles endroits ou, dans l’absolu, on peut installer des amenagements hydrau-liques. Le potentiel hydraulique “sauvage” en Mediterranee est de 80 GW ,a 80% situe en Europe et en Turquie, avec une fraction techniquement eteconomiquement exploitable. Ce potentiel devient techniquement exploitablequand ces endroits peuvent etre equipes avec les connaissances techniques ac-tuelles et economiquent exploitables quand l’electricite produite peut l’etreavec un cout competitif par comparaison aux autres sources d’energie. Sonexploitation est encore assez inegale avec un niveau d’exploitation assez forten France et en Italie, modere mais croissant en Turquie, dans les Balkans eten Espagne.

Les centrales thermiques utilisent l’eau essentiellement pour le refroidisse-ment necessitant des debits tres importants pour des consommations finalesminimes, en particulier pour des centrales a circuit ouvert (“once throughcooling”, OT). Pour ce mode de refroidissement, de grandes quantites d’eausont necessaires et la charge thermique transferee aux eaux de surface peutetre importante. Quasiment toute la charge thermique est dissipee par l’eaude refroidissement et transportee au volume d’eau, ainsi les pertes evapora-tives sont moins importantes que celles des centrales a circuit ferme (“closecircuit cooling”, CC). Si le mode de refroidissement comprend une tour danslaquelle l’eau est refroidie via le contact avec un jet d’air avant qu’elle soit

evacuee, les grandes charges thermiques peuvent etre evitees. Pour le modeCC les extractions d’eau sont minimisees et les grandes charges thermiquessont evitees. Cependant, la temperature de l’eau dans le systeme de refroi-dissement est plus importante que celle dans le systeme OT, ce qui est liea des efficiences plus faibles des centrales. De plus, les pertes evaporativesdirectes sont plus elevees que dans le systeme OT [Koch et Vogele, 2009].Les centrales localisees dans les zones cotieres se refroidissent essentiellementavec l’eau de mer, tandis que les centrales situees dans l’arriere pays sontlocalisees pres d’un cours d’eau d’ou elles extraient l’eau.

Les tendances d’evolution contemporaine des demandes en eau totalessont differentes selon les pays :

– Croissance encore forte en Egypte, Grece, Libye, Syrie, Turquie et auMaroc ;

– Croissance moderee et deceleree en France et en Espagne ;– Croissance faible ou stabilite en Israel, Tunisie, et en Algerie ;– Legere decroissance en Italie et a Chypre.La demande en eau potable se stabilise dans les pays du Nord, voir di-

minue en France en raison des progres realises au niveau des rendements desreseaux de distribution et de la hausse des prix. Au Sud et a l’Est elle esten hausse, et suit la croissance des populations urbaines. Les demandes lieesau tourisme sont nettement en croissance. Les demandes des industries nondesservies tendent a decroıtre ou a se stabiliser au Nord grace a une augmen-tation de l’efficience et du recyclage, tandis qu’au Sud elles restent faibles.Les demandes pour l’irrigation sont generalement en croissance, avec unetendance a la diminution en raison de la croissance des parts des collectiviteset du tourisme.

Le ratio demande par habitant presente des evolutions contemporainesvariees :

– Croissantes dans les pays du Nord ainsi qu’en Turquie, en Algerie, enLibye et au Liban ;

– Fluctuantes en Italie et en Tunisie ;– Decroissantes dans les pays ou la population s’accroıt plus vite que les

ressources en raison du plafonnement des ressources comme en Egypte,a Chypre, en Israel, et a Malte.

1.3.2 Projections des demandes en eau

Les previsions des demandes peuvent se faire en utilisant differentes ap-proches comme l’extrapolation des tendances, l’application de taux de crois-sance sur les demandes contemporaines, la projection des facteurs exogenes

et les scenarios. Dans les exercices mondiaux de prevision, ou l’objectif estd’estimer de facon approximative les pressions futures sur les ressources eneau ainsi que les situations de penurie, les demandes, qui sont considereesequivalentes aux prelevements, sont surestimees. Ils s’agit d’exercices assezsommaires, regionalises de facon inegale, qui utilisent souvent comme facteuressentiel la population. C’est le cas des projections faites par Shiklomanov quisont guidees uniquement par les projections demographiques [Shiklomanov ,1999].

En matiere d’etudes a l’echelle globale, selon la FAO, dans les pays envoie de developpement, qui detiennent 75% du total des surfaces irriguees,les terres irriguees augmenteraient de 0.6% par an jusqu’a 2030, et de 0.4%selon d’autres etudes sur l’Asie du Sud, l’Afrique et l’Amerique Latine. Deplus, l’intensite culturale des terres irriguees dans les pays en voie de de-veloppement passerait de 1.27 a 1.41 cultivars par annee, expansion surtoutconcentree en Asie du Sud, Chine du Nord, Proche Orient et Afrique du Nord,avec une legere amelioration de l’efficacite d’usage [Bruinsma, 2003]. Cettevision exclut le changement climatique qui commencerait a avoir un impactsur l’agriculture a partir 2030. Selon le Millenium Ecosystem Assessment,l’expansion des terres irriguees serait plus lente de l’ordre de 0-0.18% par anjusqu’a 2050 avec ensuite une stabilisation voire une reduction [MillenniumEcosystem Assessment Board , 2005].

Selon la FAO, en 2030, l’extraction d’eau pour l’irrigation augmenterait de14% dans les pays developpes lorsque les impacts du changement climatiquene sont pas pris en compte [Bruinsma, 2003].

Enfin, des etudes a l’echelle globale se focalisent sur d’autres types de de-mande. Selon le Millenium Ecosystem Assessment, la hausse des extractionsd’eau pour les usages domestiques et industriels a l’echelle globale, seraitentre 14 et 83% en 2050. Ceci serait, entre autres, du selon ce rapport au faitqu’une plus grande valeur serait attribuee aux usages domestiques et indus-triels en particulier sous condition de stress hydrique [Millennium EcosystemAssessment Board , 2005].

Des etudes a l’echelle regionale, notamment au niveau de la region me-diterraneenne, ont ete conduites. Par exemple, des projections sont faitespar International Water Management Institute (IWMI) avec le modele PO-DIUM, qui prennent en compte l’offre et les demandes. Cette etude constitueun effort assez regionalise avec 45 pays dont 14 mediterraneens et deux sce-narios de developpement de l’irrigation [Seckler et al., 1998] qui montre une :

– Croissance des prelevements proportionnelle a la population et effi-cience initiale constante ;

– Croissance des aires irriguees proportionnelle a la population et un

progres de l’efficience de 70% en 2025.Au niveau du bassin mediterraneen, selon les calculs de la FAO en 2000

[FAO , 2000], l’aire irriguee et recoltee augmenterait de 38% au Sud et 58% al’Est entre 1998 et 2030 pour atteindre respectivement 9.1 millions d’hectareset 7.7 millions d’hectares. Pour cette region, selon Shiklomanov et les effortsulterieurs sur les projections par pays, on aurait entre 2000 et 2025 une :

– Croissance des prelevements faibles de l’ordre de 10-13% en Europe,Israel, Tunisie ;

– Croissance tres faible en Italie ;– Croissance moyenne en Egypte, au Maroc ;– Croissance forte voire superieure a 50% en Turquie, Syrie, Algerie, au

Liban.Dans l’ensemble, les enveloppes de toutes les projections faites par les

diverses etudes sont tres divergentes allant de -30% a +15% pour l’Europeet de 0 a 95% pour l’Afrique et l’Est.

Le Plan Bleu a egalement propose des scenarios [Margat et Treyer , 2004].Parmi ceux-la, on trouve le scenario “Avenir de l’eau en laissant faire”, unscenario“business as usual, au fil de l’eau”, caracterise par les points suivants :

1. Dominance de l’approche par l’offre, continuation de la politique desbarrages, sollicitation accrue des eaux souterraines ;

2. Continuation des modes de production et de consommation d’eau auNord et transition des pays du Sud et de l’Est ;

3. Transferts d’eau pour la correction des inegalites intra et inter natio-nales ;

4. Role important maintenu pour l’agriculture irriguee ;

5. Reduction de la capacite des reservoirs ;

6. Competition entre demandes, eventuellement due au changement cli-matique ;

7. Priorite donnee au developpement economique a moyen terme.

Selon ce scenario, en 2025, les demandes totales (prelevements) augmente-raient de 43 km3.an−1 soit +15% dans l’ensemble de la region. Le contrasteentre le Nord et le Sud ne s’attenue pas. Au Nord, la croissance est nullevoire negative, tandis qu’au Sud et a l’Est, la croissance est encore impor-tante i.e. de +23% et +48% respectivement sauf pour quelques pays pourlesquels l’offre plafonne. La part de la demande municipale est en legerecroissance, ce qui est egalement le cas pour l’agriculture et l’industrie. Lapart de l’energie est en decroissance ce qui est lie au progres technique consi-dere pour cette demande (Figure 1.4). Selon ce scenario, qui est base sur

1.4 L’offre d’eau en Mediterranee 39

l’approche par l’offre, l’evolution des coefficients lies a l’usage comme l’ef-ficience de l’irrigation, l’avancee du recyclage industriel et du circuit fermede refroidissement et a la part des eaux usees rejetees en mer a cause de lalittorisation croissante des populations urbaines et des activites industrielles,sera lente. Les consommations finales devraient evoluer dans le meme sensque les prelevements et avec peu de divergence au moins a ce qui concernele Sud et l’Est. Dans ce scenario, les consommations nettes sur l’ensemble dela region s’etablissent a 150 km3.an−1, soit plus 30% par rapport a aujour-d’hui. Il faut aussi compter 6 km3 supplementaires lies aux ressources nonrenouvelables (fossiles) dans les pays du Sud, sans compter l’evaporation desreservoirs qui s’eleve a 15 km3.an−1 aujourd’hui et qui pourrait encore aug-menter avec les projets de barrages et de canaux. Les consommations finalespourraient atteindre 180 km3.an−1 soit +20% par rapport aux consomma-tions nettes (eaux non rejetees apres usages) en 2025, et +41% par rapportaux consommations finales (eaux non retournees au milieu) d’aujourd’hui.

Malgre la hausse de la part des autres demandes, la demande en irri-gation occupe une part dominante en Mediterranee. Sous changement cli-matique avec une modification potentielle des parametres hydrologiques etclimatiques, la demande en irrigation, dependante de ces parametres, pour-rait changer. Ce sujet sera traite a la section 2.2.2. En depit de l’importancede la demande en irrigation, il peut etre constate que, de facon generale, pourl’evaluation quantitative des differents types de demandes, divers facteurs so-cioeconomiques, hydroclimatiques et environnementaux doivent etre pris encompte. Etant donnee l’incertitude sur l’evolution de ces facteurs ainsi quele degre d’incertitude induit par le choix de la methode de prevision, l’esti-mation de l’evolution des demandes dans l’espace et le temps est delicate.

1.4 L’offre d’eau en Mediterranee

Les donnees presentees dans cette partie sont egalement issues de Margatet Treyer [2004]. L’offre d’eau en Mediterranee est assuree essentiellementpar des stockages artificiels de plus de 200 km3 et des grands reservoirs aqui-feres sahariens et arabiques (sur)exploites notamment pour l’agriculture. Ilest a noter aussi que les transferts d’eau sont tres courants notamment enEspagne, Israel et Libye. En outre, a cause des aires irriguees et des retenues,l’evaporation a augmente de 14% et, en considerant les diverses interventionshumaines, le debit des cours d’eau qui se rejettent en Mediterranee a etereduit de 15%. Par ailleurs, la qualite des eaux diminue en raison de l’urba-nisation, de l’impermeabilisation des sols, et de la hausse des rejets d’eaux

Fig. 1.4: Resume des projections tendancielles des demandes en eau (km3.an−1),source : Margat et Treyer [2004]

pluviales dans la mer et les defauts d’assainissement. Enfin, la presence forted’amenagements contre les inondations accentue l’artificialisation du regimedes eaux.

Comme mentionne a la section 1.2, les ressources naturelles en eau rap-portees aux populations sont souvent utilisees pour identifier les situationsde manque ou d’abondance d’eau. A la difference entre pays se rajoute celleau sein des pays. Cependant, comme cette definition est globale, elle ne peutreveler de contrastes intra-pays lies a la variabilite spatiotemporelle des res-sources, souvent regulees par des infrastructures hydrauliques. Ainsi, il seraitplus interessant de se referer, pour cet indicateur, uniquement aux ressourcesexploitables, voire meme aux ressources interieures en excluant les ressourcesexterieures en provenance des pays voisins. Les ressources exploitables se re-ferent a celles susceptibles d’etre mises en valeur selon des facteurs commela faisabilite economique et environnementale du stockage de l’eau dans desreservoirs ou de l’extraction des eaux souterraines. La mise en valeur prendaussi en compte la possibilite physique de stocker de l’eau qui normalementse deverse en mer, ainsi que le debit minimal necessaire pour les services en-vironnementaux et la navigation. La definition des ressources exploitables estnon seulement basee sur des criteres techniques et economiques, mais aussisociaux et, de plus en plus, environnementaux. La variation des ressourcesexploitables par habitant est un peu moins importante que la variation desressources naturelles par habitant mais reste encore large allant de moins de100 m3.an−1 a plus de 2000 m3.an−1.

Aujourd’hui, la demande en eau est couverte a 98% par l’exploitationdes eaux douces. Initialement, le mode de mobilisation dominant etait lecaptage des eaux regulieres superficielles ou souterraines, en utilisant destechniques peu couteuses en terme d’investissement et d’energie : prises d’eauperennes superficielles, captage de la source, puisage ou captage par gravited’eau souterraine peu profonde. Cependant, en raison de l’irregularite et de lasaisonnalite des demandes, la necessite de faire des amenagements regulateurset de stocker la ressource est apparue. La mobilisation des eaux superficiellesa occupe une part croissante de l’approvisionnement pour la plupart des paysmediterraneens.

De facon generale, 45

des quantites d’eau prelevees proviennent des res-sources en eau superficielles, tandis que 1

5vient des ressources en eau sou-

terraines. Cependant, la repartition varie selon les pays. Dans certains paysnotamment l’Egypte, l’eau est uniquement prelevee a partir de ressourcessuperficielles, tandis que dans d’autres pays comme Malte, les Territoires Pa-lestiniens et la Libye, l’eau est essentiellement prelevee a partir de ressourcessouterraines. Les parts respectives des differentes sources d’approvisionne-

ment varient egalement selon les secteurs utilisateurs. En general, les res-sources souterraines sont la source dominante d’approvisionnement pour lesvilles. Les ressources superficielles constituent la source d’eau exclusive pourle secteur de l’energie et la source principale pour l’agriculture et l’industrie.

Comme criteres de repartition des quantites prelevees, on peut utiliser lemode de mobilisation et l’effort necessaire, lies au caractere permanent ounon de la ressource en eau (Figure 1.62). L’eau en surface et souterraine, dis-ponible localement peut etre utilisee. Des quantites d’eau transferees depuisd’autres bassins peuvent egalement etre utilisees et, plus recemment, on afait appel a des ressources en eau non conventionnelles. Ces trois aspects del’offre sont presentes dans les sections suivantes.

1.4.1 Mobilisation des ressources en eau : prises, pom-pages et barrages

Le premier mode de prelevement, deja mentionne ci dessus, est la priseau fil de l’eau des eaux de surface regulieres qui peut se faire par simple de-rivation gravitaire pour des lieux d’utilisation a proximite de la ressource, oupar des canaux pour servir des zones plus eloignees. Le relevement constitueune deuxieme maniere de prise au fil de l’eau qui peut etre realisee a l’aidede techniques traditionnelles peu consommatrices d’energie comme les roueselevatrices en Syrie, ou de plus en plus souvent, a l’aide du pompage commec’est le cas pour les infrastructures d’exploitation du Rhone. Pour les grandsfleuves, les derivations peuvent conduire a des amenagements lourds et com-plexes comme c’est le cas pour le Po et le Rhone. Cependant, quand le fleuveconstitue l’artere principale de distribution, les prises d’eau fluviales peuventetre dependantes d’amenagements regulateurs. C’est le cas du Nil en aval dubarrage d’Assouan.

Le deuxieme mode de mobilisation concerne l’exploitation des eaux sou-terraines phreatiques ou profondes. Les aquiferes les plus accessibles et pro-ductifs (constitues de sable et de gravier, habituellement vastes et profonds,alimentes par les eaux de pluies qui s’infiltrent dans le sol) se trouvent prin-cipalement dans les zones habitees comme les plaines cotieres et interieureset les vallees. En fonction de l’accessibilite de l’eau souterraine et de l’impor-tance des ouvrages qui doivent etre mis en place, deux types d’exploitation

2a. Dans l’etat des statistiques disponibles, ce tableau comporte quelques hypotheses.b. Espagne : donnees du PNH pour 1993, comptant des “usos non consuntivos”. c. Israel :non compris la regulation par le lac Kinnereth. d. Y compris exploitation de ressources nonrenouvelables. e. Egypte : y compris remobilisation des retours d’eau au Nil, regularise, etaux aquiferes alluviaux (11.3 km3.an−1).

peuvent etre identifies : l’exploitation des nappes phreatiques et profondes.

L’exploitation des nappes phreatiques se fait par puit ou forage peu pro-fond, solution de proximite necessitant des investissements a la porte des usa-gers. Ces exploitations sont equipees d’appareils de puisage traditionnels oude pompes plus productrices mais plus couteuses en energie (Tunisie 120000points en 1997, Maroc 215000 points en 1990, Espagne 500000 points en 1993,en Italie 100000 points dans les annees 80). Les productions varient entre unedizaine a plus d’un millier de m3.hr−1 suivant le type d’aquifere. Plusieursexploitations locales intensives d’aquiferes alluviaux ou karstiques existentau niveau du bassin mediterraneen : Delta du Nil (77 m3.s−1), plaine dePo pres de Milan (60 m3.s−1), plaine de Mitidja pour l’alimentation d’Alger(10 m3.s−1), plaine cotiere d’Israel (15 m3.s−1), Jeffara libyenne (18 m3.s−1),plaine de Valence en Espagne (6 m3.s−1).

L’exploitation des nappes profondes, beaucoup moins a la portee des usa-gers particuliers, necessite des forages plus profonds. Cette technique s’estdeveloppee en particulier en Egypte, Libye, Tunisie, et Algerie. Ce moded’exploitation n’est pas durable car il conduit a l’epuisement de ressourcesnon renouvelables.

En general, la surexploitation des nappes souterraines a ressources re-nouvelables est deja observee, notamment en Espagne, Israel, Libye, et enTunisie, avec comme consequence possible l’invasion d’eau salee. De plus,l’exploitation miniere des eaux fossiles, production non durable, est loin d’etrenegligeable dans plusieurs pays mediterraneens, notamment en Libye, en Al-gerie et a Malte.

Le troisieme mode d’exploitation est lie a la maıtrise des eaux de sur-face irregulieres, notamment a l’aide d’infrastructures hydrauliques impor-tantes. Dans un premier temps, la collecte locale de l’eau pluviale, a l’aidede structures adequates, est realisee. Pour cela, il est possible d’utiliser deslacs collinaires avec un role local, notamment en Italie, Turquie, Algerie, eten Tunisie, de capacite variable entre 10000-100000 m3, destines a l’agricul-ture. Cependant, un barrage creant un reservoir d’accumulation representela technique principale de regulation et la plus structurante pour l’amenage-ment des eaux. Les barrages-reservoirs peuvent avoir plusieurs finalites : pourl’irrigation, l’approvisionnement en eau, la production d’electricite, la protec-tion contre les inondations, la navigation, le controle des pollutions, les loisirs,l’elevage. Les reservoirs d’accumulation ont aussi un role de “consommateur”,peu evalue, par le biais de l’evaporation qui peut atteindre 1 m.an−1.

C’est surtout au cours du XXe siecle que la construction de barragesau niveau de la region mediterraneenne a ete initiee. Leur construction acommence des les annees 1930 et 1940, particulierement en Italie et en Es-

Fig. 1.5: Volumes des reservoirs des pays mediterraneens, source : Margat et Treyer[2004]

pagne avec une finalite hydroelectrique. Ensuite, pendant la deuxieme moitiedu XXe siecle, le nombre de ces amenagements a augmente dans la plupartdes pays, en particulier en Espagne, France, Italie, Grece, Albanie, Turquie,Maghreb et Egypte, avec des finalites multiples.

De nos jours il y a plus de 1200 barrages avec une capacite de stockagesuperieure a 10 millions de m3, un volume cumule de plus de 420 milliardsde m3 (Figure 1.5), avec les barrages Ataturk et Keban sur l’Euphrate enTurquie et le barrage d’Assouan en Egypte representant plus de la moitiede ce volume. Le potentiel est essentiellement developpe en Espagne, France,Italie, Egypte et Maghreb. La plupart des reservoirs ont une capacite essen-tiellement inter-saisonniere, et leur gestion doit prendre en compte plusieursdemandes saisonnieres, dephasees et souvent en competition entre elles. Ce-pendant, meme si ces reservoirs jouent un role essentiel pour l’offre en eau enMediterranee, ils suscitent des critiques sur leurs impacts environnementauxet sociaux.

Il est a noter que la capacite regulatrice des barrages peut etre diminueepar l’envasement cause par des flux importants de sediments. La duree deleur fonction regulatrice peut etre reduite malgre les “volumes de sedimen-tation” prevus a cet effet. Le taux des pertes moyennes annuelles s’eleve a0.1-0.5% au Nord et 0.5-1% au Sud, avec des pertes importantes au Maghrebet en Espagne. Ainsi la capacite regulatrice est en diminution, et, malgre destechniques de prevention, le comblement est plus ou moins prevu au XXIe.

Fig. 1.6: Production d’eau par mode de mobilisation des ressources convention-nelles pour les pays mediterraneens, source : Margat et Treyer [2004]

Ce probleme ne pourra pas etre entierement resolu par la construction denouveaux barrages, car le nombre de sites disponibles devient limite.

1.4.2 Transferts d’eau

Au niveau du bassin mediterraneen, l’offre et la demande sont geogra-phiquement dissociees. Ainsi, par le passe, l’eau a toujours ete transporteesur des longues distances pour l’alimentation des villes. De nos jours, lestransports d’eau ont change d’echelle avec un accroissement des distanceset des volumes. Plus de 130 villes de plus de 100000 habitants dependentde ressources se situant a 50km, et souvent a l’exterieur de leur bassin hy-drographique. Ainsi, les eaux des arriere-pays subissent souvent une pressionsupplementaire due au developpement des zones littorales, comme c’est lecas en Espagne, France, Grece, Israel et Libye. Pour l’irrigation de quelquescentiemes du territoire d’un pays, les ressources produites doivent etre cap-tees sur des espaces au moins dix fois plus etendus. Dans le cadre des plansd’amenagement, la justification de transferts entre bassins “excedentaires”et bassins “deficitaires” peut etre de corriger les inegalites de repartition desressources en eau. Cette solution est mise en oeuvre en priorite par les amena-geurs pour faire face aux penuries structurelles qui peuvent menacer certainesregions et elle s’inscrit dans une approche centree sur l’offre.

De nos jours, les transports assurent les 34

de l’approvisionnement de tousles secteurs desservis notamment pour l’eau potable ou l’irrigation, avec desreseaux pouvant etre plus importants que les reseaux hydrographiques na-turels, et avec des couts energetiques considerables. La figure 1.7 presenteles principaux projets de transfert de la region mediterraneenne. Parmi lestransferts importateurs pour le bassin mediterraneen on trouve :

– en Espagne, le Trasvase, du Tage jusqu’en Andalousie ;– en Israel, le transfert d’eau du Jourdain preleve par le lac du Kinnereth

jusqu’aux zones cotieres et le Neguev ;– en Libye, le transfert d’eau pompee dans les aquiferes sahariens aux

plaines et aux villes littorales ;– en France, les structures hydroelectriques qui transferent de l’eau de la

Loire et la Garonne vers le Rhone et l’Orb.Parmi les transferts exportateurs on trouve :

– en Egypte, le transfert d’eau du Nil vers la region cotiere Ouest, versle Sinai et les oasis meridionales ;

– en Espagne, des structures hydroelectriques transportant de l’eau del’Ebre au versant atlantique.

Fig. 1.7: Principaux projets de transfert, source : Margat et Treyer [2004]

1.4.3 Les nouvelles ressources en Mediterranee

De nouvelles ressources commencent a etre utilisees dans le bassin me-diterraneen comme les eaux saumatres et le dessalement. En Israel, parexemple, les ressources en eaux saumatres sont estimees a 240 hm3.an−1,dont 100 dans le bassin mediterraneen. A ceci se rajoutent 85 hm3.an−1

d’eau fossile qui peut etre potentiellement produite dans le Neguev. A Gaza,les eaux saumatres renouvelables sont estimees a 31 hm3.an−1. Il est egale-ment possible d’utiliser les eaux plusieurs fois soit par remobilisation apresun premier usage (utilisation secondaire), soit par reutilisation directe. Cetusage est deja developpe en Espagne, Chypre, Israel, Egypte, Tunisie. Enfin,le potentiel de production industrielle d’eau douce par dessalement d’eau demer ou d’eau saumatre est de 800 millions de m3.an−1 dans le bassin me-diterraneen. Le cout moyen de dessalement est par ailleurs actuellement de1.00 USD.m−3 pour l’eau de mer et de 0.60 USD.m−3 pour l’eau saumatre,a comparer a 0.02 USD.m−3 pour la chlorinisation de l’eau potable [Bateset al., 2008]

1.4.4 Quelque elements de synthese sur l’offre en eauen Mediterranee

Les ressources en eau, non seulement en surface mais aussi souterraines,disponibles localement et exploitees avec divers modes plus ou moins cou-teux en terme d’investissement et d’energie, constituent l’essentiel de l’offreen eau pour la region mediterraneenne. Les prises au fil de l’eau sont plusfaciles a realiser car, en general, elles ne necessitent pas la mise en placed’infrastructures lourdes. Cependant, comme la ressource en eau est tres va-riable, ce mode de mobilisation peut ne pas etre perenne. Quand a l’utilisa-tion de l’eau souterraine elle peut etre a la portee des usagers localement sauflorsqu’il s’agit des nappes profondes, ou des investissements importants sontnecessaires, sans oublier que, de plus en plus, la surexploitation des eaux sou-terraines est observee. Etant donnee l’irregularite des ressources en eau, lesreservoirs representent le mode de mobilisation le plus utilise car ils contri-buent a la regulation des ressources pour repondre a plusieurs objectifs no-tamment la protection contre les inondations ou pour satisfaire des demandessouvent decalees dans le temps par rapport a l’eau disponible. En outre, lesressources en eau disponibles et les demandes sont non seulement dissocieesdans le temps mais aussi dans l’espace, rendant les transferts sur de longuesdistances necessaires. Toutefois, il ne faut pas oublier les limites liees auxreservoirs et aux transferts. Presque tous les sites potentiels de constructionde barrages sont utilises, des quantites d’eau non negligeables sont evaporeesdes surfaces des reservoirs existants, et les barrages font souvent l’objet decontroverses concernant leurs impacts sociaux et environnementaux. Quantaux transferts, ils reposent sur le transport de l’eau de l’arriere pays versle littoral. Ces transferts ne sont pas necessairement justifies par un besoinde corriger la repartition inegale des ressources mais plutot par les interetseconomiques de certaines zones (par exemple attractivite touristique des cer-taines zones littorales du Maghreb).

Malgre les aspects negatifs des reservoirs, ils constituent des elementsessentiels de l’offre en eau en Mediterranee, une region caracterisee par uneressource en eau naturelle et des demandes variables dans l’espace et le temps.Cette heterogeneite spatiotemporelle peut etre aussi la raison des transfertsd’eau longue distance. La representation des barrages reservoirs constitueune etape essentielle dans la methodologie integree generique globale-localepresentee aux chapitres 4 et 5. Cette methodologie qui a une couverture glo-bale, reconstitue a l’echelle du bassin versant les reseaux de reservoirs etles liens reservoirs-demandes en utilisant des donnees disponibles a l’echelleglobale. Ces liens sont non seulement intra mais aussi inter bassins et per-

1.5 Integration de l’offre et de la demande 49

mettent egalement de reconstituer les transferts. Un tel cadre peut etre utilisepour evaluer differentes options d’adaptation liees aux reservoirs sous change-ment climatique comme la modification de leurs dimensions ou de leurs reglesoperationnelles (chapitre 2). Enfin, comme les reservoirs representent des in-vestissements lourds et irreversibles, dans le chapitre 3 le modele generiquepresente de dimensionnement d’un reservoir a l’echelle du bassin versant estutilise pour evaluer l’impact de l’incertitude climatique sur la decision liee ala dimension optimale et pour estimer l’investissement correspondant.

1.5 Integration de l’offre et de la demande

Dans la section 5.1.2 l’etat actuel des demandes en eau en Mediterraneeainsi que quelques elements sur leurs projections ont ete presentes. Les modesde mobilisation, les transferts d’eau et les nouvelles ressources d’eau ont etepresentes dans la section 1.4. Cette section compare l’offre et la demandeactuelles et les situent dans le cadre d’exercices mondiaux et regionaux deprospective. De telles comparaisons sont utiles parce qu’elles peuvent donnerune idee des pressions exercees sur les ressources ainsi que des eventuellesdisponibilites residuelles dans le temps. Les donnees presentees dans cettepartie sont issues de Margat et Treyer [2004].

Tout d’abord sur un plan geopolitique, actuellement et dans le futur, lescontrastes de situation lies a l’eau ne se resument pas simplement a unedifference Nord/Sud. Trois axes de desequilibre existent : entre l’UE et leMaghreb, la Turquie et les pays du Proche Orient, l’Egypte et les pays enamont du Nil. Surtout pour les deux derniers cas, la situation pourrait etreencore plus compliquee car certains pays ont des ressources en eau communesa partager. Ces ressources, selon certains, pourraient constituer pour les paysen amont un moyen de pression sur les pays en aval.

L’offre et la demande sont souvent comparees en rapportant soit les pre-levements soit les consommations finales, aux ressources naturelles moyennesrenouvelables, pour calculer respectivement les indices d’exploitation et deconsommation. Les prelevements peuvent inclure les remobilisations des re-tours. Ainsi, une meilleure comparaison peut etre faite avec les consom-mations finales. Comme mentionne dans la section 1.4, ces indices globauxpeuvent refleter des contrastes entre pays, car leur valeurs varient de moins de1% a plus de 100%. Une deuxieme comparaison peut etre faite en rapportantles prelevements et les consommations finales aux ressources exploitables.Ces indices sont plus eleves, mettant davantage en evidence les situationscritiques et les disparites. En general, tous ces indices se referent a des situa-

tions moyennes et n’illustrent donc pas les tensions locales mais plutot dessituations probables de tensions.

Les tendances contemporaines d’evolution de ces indices sont significa-tives, notamment les indices d’exploitation (rapportes aux ressources en eaunaturelle renouvelable moyenne). Au cours des dernieres decennies du XXe

siecle, la croissance de ces derniers indices a ete tres forte notamment enEgypte, lineaire par exemple en France, acceleree en Syrie, deceleree, parexemple en Espagne, decroissante, notamment en Italie. De nos jours, lesindices d’exploitation (rapportes aux ressources exploitables) sont de plus de50% pour la plupart des pays, voire plus de 100% en Libye, Malte, Gaza, Is-rael. Ces indices ainsi que les indices de ressources naturelles et renouvelablespar habitant, mentionnes en section 1.2, conduisent a des resultats similairespour les pays mediterraneens. Leur correlation illustre que les ressources eneau sont non seulement faibles mais aussi tres exploitees (Figure 1.8). En ge-neral, des valeurs superieures a 100% des indices presentes ci dessus peuventcorrespondre a plusieurs situations differentes. A Malte, c’est la surexploita-tion des eaux souterraines qui explique ce desequilibre. En Egypte, les valeurssuperieures a 100% sont dues a la remobilisation intense des retours d’eau.En Libye, le desequilibre est justifie par la difficulte a distinguer les ressourcesrenouvelables des non renouvelables.

Quelles sont les ressources/reserves encore disponibles pour satisfaire lesdemandes futures ? Pour quantifier les marges de manoeuvre, on peut utili-ser la difference quantitative entre ressources exploitables et consommationsfinales : elevee aux Balkans, encore forte en France, notable en Algerie, plusreduite en Espagne, se rarefiant en Israel, elle est pratiquement nulle a Gaza.Meme quand le solde est appreciable il convient de prendre en compte le faitque les ressources en eau peuvent etre difficilement exploitables, constitueesen partie d’eau de retours, ce qui reduit la qualite et augmente les couts, etegalement constituee d’eau externe, assez incertaine, de la zone amont dubassin situee sur le territoire des pays voisins, avec des disparites regionales.

Des etudes a l’echelle mondiale et regionale evaluent l’offre et les de-mandes et les comparent dans le futur. Parmi les exercices mondiaux, l’appli-cation du modele WATERGAP a comme objectif d’evaluer les consequencesdu changement climatique sur les demandes et les ressources en eau par habi-tant ainsi que sur le risque de penurie en eau a l’horizon 2025. Trois scenariosd’evolution des demandes correspondent a des projections de l’intensite d’uti-lisation par rapport aux revenus par habitant. Les demandes correspondentaux demandes d’approvisionnement et, a cause de la reutilisation des res-sources d’eau exploitees, elles peuvent etre differentes des prelevements. Pourune annee moyenne, la demande augmenterait globalement d’1

3entre 1995 et

Fig. 1.8: Indicateurs de penurie et de pauvrete, relation entre indices d’exploitationet les ressources naturelles par habitant pour les pays mediterraneens, source :Margat et Treyer [2004]

2025. Cette hausse serait tres forte a l’Est, forte au Sud et faible au Nord.Comme le modele ne prend en compte que les ressources en eau renouvelablesinternes, il amplifie la difference entre eau disponible et usages de l’eau. Pourcertains pays comme l’Egypte, la Libye, Israel, la Cisjordanie, Chypre, et lespays du Maghreb, les ressources sont ainsi sous evaluees.

Quelques resultats peuvent etre cites pour les pays mediterraneens. Pourle Maroc en 2025, pour une annee moyenne l’eau disponible est de 54 etpour une annee seche decennale de 21 m3.an−1.hab−1, a comparer avec les207 m3 an−1.hab−1 en 1995 (annee moyenne). Concernant les demandes,en 2025 elles sont de 571 (annee moyenne) et de 1003 m3.an−1.hab−1 (an-nee seche decennale), a comparer avec 400 m3.an−1.hab−1 en 1995 (anneemoyenne). Pour Israel, l’eau disponible en 2025 est de 49 m3.an−1.hab−1 (an-nee moyenne) et de 28 m3.an−1.hab−1 (annee seche decennale), et en 1995, de151 m3.an−1.hab−1 (annee moyenne). La demande est de 404 m3.an−1.hab−1

(annee moyenne) et de 900 m3.an−1.hab−1 (annee seche decennale), a com-parer avec 536 m3.an−1.hab−1 en 1995 (annee moyenne). Enfin pour l’Ita-lie, l’eau disponible en 2025 est de 2084 m3.an−1.hab−1 (annee moyenne)et de 1530 m3.an−1.hab−1 (annee seche decennale), a comparer avec les2289 m3.an−1.hab−1 en 1995 (annee moyenne). La demande en 2025 est de779 m3.an−1.hab−1 (annee moyenne) et de 840 m3.an−1.hab−1 (annee sechedecennale), a comparer avec les 929 m3.an−1.hab−1 en 1995 (annee moyenne).

Le Plan Bleu evalue l’offre et la demande et les compare dans le futur al’echelle de la region mediterraneenne. Le scenario du Plan Bleu sur “l’avenirde l’eau en laissant faire” mentionne plus haut fait apparaıtre un classementdes pays en comparant les demandes projetees et les ressources convention-nelles.

Elles resteront inferieures a 110

pour la Bosnie-Herzegovine et la Croatie,ou 1

4des ressources exploitables pour la Slovenie, la Serbie-Montenegro, et

l’Albanie, jusqu’en 2025. Elles pourront etre couvertes sans grand problemepar l’exploitation des ressources conventionnelles.

Pour un deuxieme groupe de pays, les demandes qui ne changeront pas(France, Grece, Italie) ou croıtront de facon importante (Turquie), resterontinferieures a la moitie des ressources conventionnelles. Elles devront faireface, localement ou de facon conjoncturelle, a des tensions liees aux demandessaisonnieres ou aux ressources temporairement indisponibles.

Dans un troisieme groupe de pays, elles seront croissantes, en approchantles ressources exploitables moyennes (50-100%). C’est le cas des a presentpour l’Espagne, la Macedoine, Chypre, le Liban, la Syrie, la Tunisie, l’Alge-rie et le Maroc. Ca sera le cas egalement de la Turquie avant 2025. Pour cespays, les risques de penurie conjoncturelle avec les secheresses saisonnieres

ou inter-annuelles et les desequilibres regionaux deja existants s’aggraveront.Pour faire face aux penuries, une meilleure gestion des ressources sera neces-saire. En outre, en vue de l’augmentation de la pression sur les ressourcesconventionnelles, les ressources exploitables seront reevaluees a la hausse.

Enfin, le quatrieme groupe est caracterise par de plus grandes difficultes.Pour les pays de cette categorie, a savoir l’Egypte, Israel, la Libye et Malte,les demandes, des a present, sont superieures aux ressources exploitables voirememe naturelles. Pour la Syrie, l’Algerie, les Territoires Palestiniens et la par-tie de l’Espagne qui est incluse dans le bassin mediterraneen, cette situationdevrait prevaloir d’ici 2025.

Pour les pays du quatrieme groupe, les ressources conventionnelles etantde plus en plus insuffisantes, de nouvelles solutions devront etre trouvees.Certains pays tels que la Libye, l’Egypte, la Tunisie, et l’Algerie, auront unrecours croissant aux ressources non renouvelables. D’autres pays commel’Egypte, Israel, la Syrie, et la Tunisie, devront utiliser les ressources secon-daires. Des pays comme l’Espagne et Israel pourraient mettre en place destransferts inter-regionaux ou internationaux. Enfin, d’autres pays tels queMalte, Chypre, l’Espagne et Israel devront faire appel aux ressources nonconventionnelles notamment le dessalement. Plus precisement, d’apres le sce-nario base sur l’approche par l’offre du Plan Bleu, l’offre de ressources secon-daires en provenance des eaux de drainage serait importante en Egypte et enSyrie. En Israel, la reutilisation des eaux usees urbaines en agriculture pour-rait atteindre 640 hm3.an−1 en 2020. A Gaza, le dessalement augmenteraitjusqu’a 55 hm3.an−1 en 2020 pour couvrir 60% de la demande domestique.La consommation des eaux secondaires ou non conventionnelles pourraientatteindre 25 hm3.an−1, la plus grande partie etant en Egypte.

Les projections de l’offre et de la demande peuvent etre comparees enutilisant les indices d’exploitation et de consommation finale rapportes auxressources exploitables. Les tableaux 1.1 et 1.2 revelent les projections en2025 de ces indices. Le classement des pays a la base de l’indice d’exploitationrapporte aux ressources exploitables est en accord avec celui avec l’indicateurdes ressources en eau par habitant. A la base de ces deux indicateurs correles,le classement des pays peut etre projete en 2025. Ce classement est similairea celui etabli avec les valeurs actuelles des indices (Figure 1.9).

La geographie des pressions sur les ressources ne sera pas tres differente decelle d’aujourd’hui. Les contrastes entre Nord et Sud-Est seront amplifies etles situations seront aggravees pour la plupart des pays du Sud et du ProcheOrient.

On constate, d’ores et deja, que les ressources en eau sont limitees quan-titativement et qualitativement alors que les demandes en eau ne cessent

Tab. 1.1: Projection en 2025 de l’indice d’exploitation rapporte aux ressourcesexploitables

Valeur Pays Commentaire

30% pays du Nord securite> 50% Espagne, Turquie, pays du Sud tensions plus frequentes,

mobilisation plus difficile> 100% partie medit. de l’Espagne, Malte, surexploitation, recours

proche Orient, Egypte, Libye, Algerie a la remobilisation

Tab. 1.2: Projection en 2025 de l’indice de consommation finale rapporte auxressources exploitables

Valeur Pays

< 10% pays balkaniques, France10-25% Italie, Grece25-50% Espagne, Macedoine, Turquie, Chypre, Cisjordanie, Tunisie> 50% Syrie, Liban, Algerie, Maroc> 100% Israel, Egypte, Libye, Gaza

1.6 Gestion de l’eau dans le bassin mediterraneen ; La modelisation au service de la

gestion integree 55

Fig. 1.9: Classement des pays mediterraneens suivant les indicateurs de pauvreteet de penurie pour le scenario tendancielle modere en 2025, source : Margat etTreyer [2004]

d’augmenter. Par consequent, les situations de penurie sont frequentes, d’au-tant plus que les ressources et les demandes sont dissociees dans l’espace et letemps. Dans le futur, cette situation risque de s’aggraver. Ainsi, l’evaluationet la gestion integrees de l’offre et de la demande, s’averent necessaires afinde retablir l’equilibre offre-demande dans l’espace et le temps.

1.6 Gestion de l’eau dans le bassin mediter-

raneen ; La modelisation au service de la

gestion integree

Dans le contexte actuel, avec la prise de conscience de la rarete et de lafragilite des ressources en eau et le constat de competitions et conflits entreusages avec des demandes grandissantes, la “gestion de la ressource” s’averede plus en plus necessaire. Ce nouveau concept vient replacer le gestion tra-ditionnelle de l’eau par secteur. Cependant, la mise en place de ce conceptreste difficile notamment pour les bassins transfrontaliers. En effet, dans cecas, des facteurs geopolitiques entrent en ligne de compte. La gestion et lepartage de la ressource commune est ainsi encore plus difficile a mettre enplace. L’etude du nouveau concept de gestion constitue alors un reel defi

gestion integree 56

pour la modelisation. De nombreux modeles hydro-economiques ont ainsi etedeveloppes pour analyser les divers aspects de ce concept, en incluant plu-sieurs caracteristiques notamment hydrologiques, techniques, economiques adiverses echelles spatiales et temporelles. Ces modeles constituent des outilsqui peuvent etre utilises pour la gestion integree de la ressource a des echellesdifferentes.

1.6.1 De la gestion par secteur a la gestion par milieu

De facon generale et en particulier en Mediterranee, l’eau est un sujet pri-mordial qui a influence la structuration des societes. Au niveau des structuresgouvernementales, la gestion de l’eau est sectorielle. Cette gestion morceleeest notamment soutenue par l’ordre des priorites fixe par chaque secteur oupar les gouvernements qui peuvent, a un certain moment, donner la prioritea un secteur en particulier. Typiquement, encore aujourd’hui, l’approvision-nement et l’assainissement etant consideres comme des services essentiels,l’objectif principal est d’assurer un taux de desserte eleve avec une quantiteet une qualite satisfaisante, en anticipant egalement les progres des demandesfutures. Etant donnee la priorite attribuee a ces services, l’eau en surface ousouterraine est utilisee sans prendre en compte les autres demandes. De plus,l’approvisionnement et l’assainissement sont souvent delegues a des entre-prises privees ce qui fait que les responsabilites sont encore plus morcelees.L’irrigation est aussi un secteur particulier avec sa propre organisation. Latendance recente consiste a transferer la responsabilite de l’exploitation et dela maintenance des reseaux d’irrigation realises sur les fonds publics aux col-lectivites d’irrigants, donnant ainsi a l’eau un caractere de produit de consom-mation distribue par des acteurs responsables de l’approvisionnement. Cecisouligne encore la pratique actuelle de fragmentation des responsabilites etde la gestion par secteur.

L’integration de l’offre (toutes les ressources) et de la demande (toustypes de demande), leur comparaison et l’evaluation de leurs evolutions dansl’espace et dans le temps, necessitent la mise en place d’une pratique degestion de la ressource qui constitue un concept plus recent et, en general,assez different des pratiques traditionnelles presentees ci-dessus. Le nouveauconcept de la “gestion de la ressource” correspond au passage de la gestionpar secteur a la gestion par milieu. Le changement de pratique de gestions’avere d’ailleurs necessaire, etant donnee les ressources en eau de plus enplus fragiles et rares et les demandes sans cesse grandissantes. Selon Margatet Treyer [2004], etant donne les tensions sur les ressources, le droit d’eaudevrait evoluer avec une reconnaissance du statut de “patrimoine commun”

gestion integree 57

de l’eau et la creation d’institutions et de procedures de gestion (polices del’eau, planification et gestion, politiques tarifaires, redevances, participationdes parties prenantes, droit national et communautaire).

La nouvelle gestion de l’eau qui essaie d’encourager la“gestion par bassin”doit integrer la structure physiographique et hydrographique, la structure desutilisations (geographie socioeconomique), et la structure des pouvoirs (ni-veaux de decentralisation differents). Dans le bassin mediterraneen ou l’offreet la demande sont dissociees dans l’espace et le temps, deux cas de figurelies a la gestion se rencontrent. Dans le premier, la gestion est fortementcentralisee. Ceci peut etre du a la structure de la ressource naturelle (parexemple le Nil qui concentre toute la ressource) ou l’organisation techniquequi peut integrer production et distribution et dont la gestion est organiseeen monopole. Dans le deuxieme, la gestion est decentralisee. Ce type de ges-tion est justifie soit par l’existence d’un nombre important de grands bassins,soit par une structure hydrographique qui empeche les transferts, soit par ladomination des eaux souterraines qui peut favoriser les exploitations indivi-duelles. En raison de l’heterogeneite des situations, la gestion ne se resumepas simplement a une gestion par bassin. Pour la majeure partie de la Me-diterranee, a cause des structures hydrographiques ou du climat, la gestions’exerce soit par ensemble de petits bassins, soit par aquiferes independantsdes structures hydrographiques de surface. Ainsi, l’evaluation de l’equilibreentre offre et demande, qui constitue un objectif majeur de la gestion de laressource, peut s’exercer a des echelles differentes a cause de l’heterogeneitede l’offre et de la demande dans l’espace et le temps et de la faisabilite destransferts .

1.6.2 Bassins transfrontaliers : un cas difficile pour lagestion par milieu

Diverses particularites liees aux structures hydrographiques et a la struc-ture des utilisations peuvent aussi compromettre la gestion par milieu ounecessiter la mise en place d’une organisation particuliere. Par exemple, danscertains cas, la ligne de partage naturelle ne coıncide pas avec les frontierespolitiques. Au niveau de la region mediterraneenne en particulier, plus d’unevingtaine de bassins transfrontaliers existent, comme c’est le cas pour les pe-ninsules iberique et balkanique, le bassin du Nil et le Proche Orient. L’ecou-lement transfrontalier est de l’ordre de 120 km3.an−1, avec la moitie au Nord,46% au Sud, et 2% au Proche Orient. Pour ces bassins, ou des problemes desouverainete se posent, l’organisation de la gestion par structure physiogra-phique est complexe.

gestion integree 58

Ainsi, pour ces ressources communes, differents problemes sont rencon-tres : partage de la ressource, en particulier en situation de rarete, cours d’eaucomme vecteur de transfert de pollution, amenagements pour la preventioncontre les inondations quand le site a equiper et a proteger sont des deuxcotes de la frontiere, mise en avant du principe de souverainete pour les eauxgenerees sur le territoire d’un pays, droit d’usage pour le pays en aval. Lespays concernes sont l’Egypte, la Syrie, Israel, la Grece, l’Albanie, la Croatie,la Slovenie, et la Serbie-Montenegro. La vision d’une gestion commune restetoutefois un ideal. Concernant le bassin du Nil, des accords ont ete signes,notamment en 1959 et l’Egypte avec le Soudan ont lance plusieurs initiativesde cooperation. D’autres initiatives sont mises en place comme le “Nil Ba-sin Initiative” lance en 1999, qui vise plutot a promouvoir le developpementsocioeconomique de la region [Margat et Treyer , 2004]. De facon generaleles accords pour le bassin du Nil refletent divers interets (coloniaux, natio-naux/regionaux, ...) et certains de ces accords ne sont pas reconnus par unou plusieurs pays voisins [Conway , 2005].

1.6.3 Modeles hydro-economiques comme outils de ges-tion integree

Une gestion integree de la ressource peut etre assistee par les modeleshydro-economiques. Ces modeles representent des systemes hydriques spatia-lement distribues, des infrastructures, des options de gestion, et des valeurseconomiques [Harou et al., 2009]. Cette approche est differente de l’approcheclassique de bilan hydrologique [Sun et al., 2008; Ji et al., 2006; Asokan etDutta, 2008]. Dans l’approche de bilan hydrologique, l’eau disponible parpoint de grille est calculee avec un modele hydrologique. Les demandes sontlocalisees dans les points de grille et ainsi le bilan peut etre fait par point.Si cette approche contient un schema de routage, l’eau est acheminee a tra-vers les points de grilles qui sont ainsi connectes, et les demandes localiseespeuvent etre satisfaites soit par l’eau disponible localement dans les pointsde grille soit par l’eau disponible dans les points de grille en amont par lebiais du routage.

De leur cote, les modeles integres representent, a l’echelle regionale, nonseulement les aspects hydrologiques mais aussi techniques, economiques etenvironnementaux lies aux ressources en eau. Ce sont des outils orientes versla decouverte de strategies permettant d’ameliorer l’efficience et la trans-parence de l’usage de l’eau [WATECO , 2003]. Cette approche spatialiseehydro-economique est necessaire quand plusieurs infrastructures sont misesen place, tandis que dans le cas contraire les modeles precipitation ruisselle-

gestion integree 59

ment peuvent etre utilises. Bien evidemment, ces approches ont des limites,en ce qui concerne les techniques utilisees (optimisation, simulation), les uni-tes geographiques (basin versant, region), les echelles temporelles (jour-mois-saison, annee), ou dans la combinaison des approches hydrologiques et eco-nomiques [Brouwer et Hofkes, 2008].

Une hypothese importante concerne les demandes qui ne correspondentpas a des besoins fixes mais plutot a des fonctions ou les quantites utiliseesdans le temps ont des valeurs economiques totales et marginales qui varient.L’allocation des ressources dans un modele hydro-economique est ainsi de-terminee par la valeur economique qu’elle cree. La monetarisation des usagespermet ainsi de convertir un probleme complexe multi-objectif de gestion desressources en eau en un probleme plus simple a un seul objectif. Les modelesintegres ont pour vocation de representer les principales caracteristiques dis-tribuees dans l’espace qui decrivent au mieux l’etat des ressources en eau :composantes hydrologiques, infrastructures, regles operationnelles. La ques-tion a laquelle on veut repondre determine le choix de l’echelle et de la, lesprocessus qui peuvent etre representes. La structure noeud-lien est en generalla plus appropriee pour l’integration de plusieurs echelles [Harou et al., 2009].Enfin, la credibilite de ces modeles est jugee sur leur capacite a reproduiredes valeurs historiques (validation).

La formulation et l’application des modeles depend d’un element impor-tant qui est la disponibilite de donnees. Au niveau du bassin mediterraneen,les ressources en eau sont variables dans l’espace et le temps en terme quan-titatif et qualitatif. Un autre contraste concerne la disponibilite et la qua-lite des donnees hydrologiques, qui sont essentielles pour disposer d’une re-presentation precise des profils hydroclimatiques ainsi qu’une evaluation desressources en eau. Les connaissances hydrologiques du bassin mediterraneendependent de la continuite d’efforts d’observations qui sont contrastes. Lesdurees d’observations sont en effet inegales. Les observations peuvent etrelacunaires, les reseaux de mesures sont de densite variees, des estimationspeuvent ne pas etre mesurees mais modelisees. En Europe, les reseaux plu-viometriques sont de densite assez homogene avec 10 stations par 1000 km2.Dans les pays du Levant ils sont peu etendus, plus faibles au Maghreb avecmoins de 1 station par 100 km2 et encore plus en Egypte et en Libye. Lesreseaux hydrometriques ont une densite plus variee en Europe avec 2-8 sta-tions par 1000 km2 et au Proche Orient avec 1-10 par 1000 km2, la densitela plus faible etant en Afrique.

Les applications des modeles hydro-economiques sont diverses :– allocation intersectorielle et usages in-stream et off-stream [Brinegar et

Ward , 2009; Ward , 2009; Watson et Davies , 2009; Karamouz et al.,

1.7 Quelques elements de conclusion 60

2005; Letcher et al., 2006; Heinz et al., 2007] ;– offre de l’eau, infrastructures techniques et expansion de capacite [Koch

et Grunewald , 2009; Strzepek et al., 2008; Feng et al., 2007; Palmer etCharacklis, 2009] ;

– utilisation conjointe de l’eau de surface et souterraine [Harou et Lund ,2008; Liao et al., 2010] ;

– institution, marches d’eau et tarification [Zaman et al., 2009; Gohar etWard , 2010; van Heerden et al., 2008; Ballestero, 2004] ;

– resolution de conflits, gestion transfrontaliere, et viabilite [Hamoudaet al., 2009; Ward et al., 2006; Mahjouri et Ardestani , 2010] ;

– gestion pour le changement climatique et les secheresses [Quinn et al.,2001, 2004; Gurluk et Ward , 2009; Medellın-Azuara et al., 2010] ;

– gestion des usages des sols, inondations et qualite d’eau [Ward et Pulido-Velazquez , 2008; Guan et Hubacek , 2008; Jonkman et al., 2008].

Ainsi, les modeles hydro-economiques dont l’echelle spatiotemporelle peutetre choisie en fonction de la question etudiee, peuvent representer diverselements d’hydrologie, d’hydraulique et d’economie, distribues dans l’espace.Une telle methodologie avec une couverture globale et une modelisation ge-nerique des structures nodales offre (reservoirs)-demande a l’echelle du bas-sin versant, est presentee dans les chapitres 4 et 5. L’etendue geographiqueglobale permet de representer divers changements globaux, notamment hy-droclimatiques, ainsi que les interactions liees aux ressources en eau entrebassins, etant donne que l’offre et la demande en eau sont, de plus en plus,dissociees dans l’espace et le temps. A l’echelle du bassin, les caracteristiquesessentielles qui aident a refleter l’heterogeneite spatiotemporelle de l’offre etde la demande sont representees. De plus, les reseaux de reservoirs et les liensentre les reservoirs et les demandes sont reconstitues, et l’operation coordon-nee des reservoirs est determinee de sorte a couvrir au mieux les demandes,ce qui permet l’evaluation integree de l’offre et de la demande.

1.7 Quelques elements de conclusion

Les sections precedentes permettent de degager un panorama general desressources en eau au niveau du bassin mediterraneen. La demande, caracte-risee par une importante saisonnalite, est inegalement repartie, tandis quel’offre est irreguliere et egalement inegalement repartie dans l’espace et letemps. Ainsi, a travers le bassin mediterraneen l’offre et la demande, in-fluencees par les situations socioeconomiques et hydroclimatiques, sont ca-racterisees par une importante heterogeneite spatiotemporelle. Par ailleurs,la demande ne cesse d’augmenter et l’offre devrait suivre cette hausse en rai-

son de la presence de nombreuses infrastructures hydrauliques, notammentdes barrages necessaires pour maıtriser une offre irreguliere.

Pourtant, tant au niveau quantitatif que qualitatif, les ressources en eau,d’ores et deja rares et fragilisees, doivent faire face a des pressions grandis-santes liees aux changements globaux ou regionaux-locaux, socioeconomiquesou environnementaux.

En fonction des caracteristiques de l’offre et de la demande, la gestiondes ressources en eau necessite de depasser la limite du bassin versant afin dedisposer d’une etendue geographique plus importante. Le choix de l’echelledeterminera ainsi le niveau spatial et temporel au sein duquel l’evolutionquantitative et qualitative de l’offre et de la demande est mesuree et sont com-parees. La question traitee pourra egalement influencer le choix de l’echelleainsi que les caracteristiques de l’offre et de la demande qui doivent etrerepresentees pour refleter leur heterogeneite, en particulier dans le cas desdefis globaux dont l’etude necessite une etendue globale. Ce niveau d’ana-lyse est egalement necessaire lorsque les changements globaux interviennentdans des situations ou les bassins versants interagissent entre eux (transfertsd’eau, echanges de biens et services produits sur la base de l’utilisation desressources en eau).

A l’echelle d’une zone geographique etendue, les bassins ont souvent desprofils d’offre et de demande en eau tres heterogenes. Dans certains bassins,l’eau de surface constitue la source d’eau principale, exploitee avec de nom-breux reservoirs qui servent plusieurs objectifs. Dans d’autres, les aquiferessont la source principale d’eau, souvent surexploites pour les besoins agricolesen eau. Les activites implantees sur les differents bassins sont egalement tresdiverses, elles necessitent differentes quantites d’eau avec des standards dequalite differents et des distributions dans le temps diverses. En raison decette heterogeneite, les changements globaux auront des implications diffe-rentes pour la gestion et la planification des leurs ressources en eau.

Ainsi, en terme de recherche, le defi consiste a disposer d’un double focus :disposer d’une couverture globale et en meme temps descendre a un niveauspatial assez fin, celui du bassin versant, afin de representer l’heterogeneitesocioeconomique, hydrographique et hydroclimatique du secteur.

Une telle approche globale-locale doit se positionner entre les approchesglobales tres agregees et les approches locales tres detaillees, en representantau niveau d’une region les elements essentiels de l’offre et de la demandeen eau a l’echelle du bassin versant qui refletent leur variabilite. Plusieursmodeles hydro-economiques existent qui peuvent etre utilises pour l’etude dediverses questions liees aux ressources en eau, pour un bassin ou un ensemblede bassins. Cependant, leur application necessite souvent des donnees tres de-

taillees, generalement indisponibles a l’echelle globale. Cette these (chapitres4 et 5), presente une approche globale-locale qui repose sur une modelisa-tion generique des structures nodales offre-demande a l’echelle du bassin. Lamethodologie permet de reconstituer les reseaux des reservoirs et les liensreservoirs-demandes et de determiner l’operation coordonnee des reservoirs,en utilisant des donnees disponibles a l’echelle globale. Elle peut etre ainsiutilisee pour l’evaluation et la gestion integrees des ressources eau de diversesregions sous l’effet de divers changements aux echelles globales et regionales.

Les changements globaux pourraient par ailleurs accroıtre le degre de vul-nerabilite des ressources en eau, en influencant les caracteristiques de l’offre etde la demande en eau ainsi que leur adequation dans l’espace et le temps. Ilspeuvent accentuer l’effet de divers changements non-climatiques (hausse dela population, diversification des activites economiques, utilisations accruesdes ressources naturelles, degradations environnementales...). Or, la regionmediterraneenne, est la region ou les modeles s’accordent le plus sur le signedu changement climatique. Cependant, le climat mediterraneen est sensible al’ampleur du changement climatique global, comme l’illustrent les variationsau niveau de la localisation precise et de l’ampleur des changements qui va-rient entre les modeles. Dans l’ensemble, les impacts de ce changement surles systemes environnementaux et humains seront probablement importants,avec des variations entre les regions et les secteurs en raison de l’incertitudeclimatique.

En particulier dans le secteur de l’eau, le changement climatique pourraitchanger la disponibilite, l’accessibilite et la demande et par consequent ac-centuer les problemes de rarete existant deja notamment au niveau du bassinmediterraneen. L’existence d’un risque de changement climatique demandedes lors de reviser les strategies de gestion des ressources afin de s’adapter aurisque et limiter l’ampleur de ses impacts. Ce risque doit ainsi etre integre desa present dans les diverses decisions d’investissement, et notamment, dans laconception des infrastructures hydrauliques afin d’assurer leur fiabilite a longterme. Il s’agit d’investissements lourds avec des durees de vie longues, parconsequent, en raison des incertitudes sur le changement climatique, il y a apriori des risques importants de pertes economiques entraınes par un mauvaisinvestissement, sujet qui sera traite au chapitre 3.

Bibliographie 63

Bibliographie

Asokan, S. M., et D. Dutta, Analysis of water resources in the mahanadi river basin,India under projected climate conditions, Hydrological Processes, 22, 3589–3603,doi :10.1002/hyp.6962, 2008.

Attane, I., et Y. Courbage, La demographie en mediterranee. situation et projec-tions, Document de travail 11, Economica - Plan Bleu, 2001.

Ballestero, E., Inter-basin water transfer public agreements : a decision approachto quantity and price, Water Resources Management, 18, 75–88, 2004.

Bates, B., Z. Kundzewicz, S. Wu, et J. P. (Eds.), Climate Change and Water, 210pp., IPCC Secretariat, Geneva, Technical Paper of the Intergovernmental Panelon Climate Change, 2008.

Benoit, G., et A. Comeau, Mediterranee les perspectives du Plan Bleu sur l’envi-ronnement et le developpement, Document de travail, Plan Bleu, 2005.

Brinegar, H. R., et F. A. Ward, Basin impacts of irrigation water conservationpolicy, Ecological Economics, 69, 414–426, doi :10.1016/j.ecolecon.2009.07.020,2009.

Brouwer, R., et M. Hofkes, Integrated hydro-economic modelling : approaches, keyissues, and future research directions, Ecological Economics, 66, 16–22, doi :10.1016/j.ecolecon.2008.02.009, 2008.

Bruinsma, J., World agriculture : Towards 2015/2030. an fao perspective, Docu-ment de travail, FAO, earthscan London, 2003.

Conway, D., From headwater tributaries to international river : observing andadapting to climate variability and change in the Nile basin, Global Environ-mental Change, 15, 99–114, doi :10.1016/j.gloenvcha.2005.01.003, 2005.

FAO, Agriculture : toward 2015/30, Document de travail, FAO, fAO, Global pers-pective studies Unit, 2000.

Feng, S., L. X. Li, Z. G. Duan, et J. L. Zhang, Assessing the impacts of South-to-North water transfer project with decision support systems, Decision SupportSystems, 42, 1989–2003, doi :10.1016/j.dss.2004.11.004, 2007.

Frederick, K. D., Adapting to climate impacts on the supply and demand for water,Climatic Change, 37, 141–156, 1997.

Gohar, A. A., et F. A. Ward, Gains from expanded irrigation water trading inEgypt : an integrated basin approach, Ecological Economics, 69, 2535–2548,doi :10.1016/j.ecolecon.2010.07.030, 2010.

Bibliographie 64

Guan, D., et K. Hubacek, A new and integrated hydro-economic accountingand analytical framework for water resources : A case study for NorthChina, Journal of Environmental Management, 88, 1300–1313, doi :10.1016/j.jenvman-2007-07-010, 2008.

Gurluk, S., et F. A. Ward, Integrated basin management : water and food po-licy options for Turkey, Ecological Economics, 68, 2666–2678, doi :10.1016/j.ecolecon-2009-05-001, 2009.

Hamouda, M. A., M. M. N. El-Din, et F. I. Moursy, Vulnerability assessment of wa-ter resources systems in the Eastern Nile basin, Water Resources Management,23, 2697–2725, doi :10.1007/s11269-009-9404-7, 2009.

Harou, J. J., et J. R. Lund, Ending groundwater overdraft in hydro-economicsystems, Hydrogeology Journal, 16, 1039–1055, doi :10.1007/s10040-008-0300-7,2008.

Harou, J. J., M. Pulido-Velazquez, D. E. Rosenberg, J. Medellın-Azuara, J. R.Lund, et R. E. Howitt, Hydro-economic models : concepts, design, applications,and future prospects, Journal of Hydrology, 375, 627–643, doi :10.1016/j.jhydrol.2009.06.037, 2009.

Heinz, I., M. Pulido-Velazquez, J. Lund, et J. Andreu, Hydro-economic modelingin river basin management : implications and applications for the EuropeanWater Framework Directive, Water Resources Management, 21, 1103–1125, doi :10.1007/s11269-006-9101-8, 2007.

Hervieu, B., Dynamiques agricoles et alimentaires en mediterranee, Document detravail, CIHEAM, communication Cahors, 6 novembre 2006, 2006.

Ji, X., E. Kang, R. Chen, W. Zhao, S. Xiao, et B. Jin, Analysis of water resourcessupply and demand and security of water resources development in irrigationregions of the middle reaches of the Heihe river basin, Northwest China, Agri-cultural Sciences in China, 5 (2), 130–140, 2006.

Jonkman, S., M. Bockarjova, M. Kok, et P. Bernardini, Integrated hydrodynamicand economic modelling of flood damage in the Netherlands, Ecological Econo-mics, 66, 77–90, doi :10.1061/j.ecolecon.2007.12.022, 2008.

Karamouz, M., A. Moridi, et N. Aghaee, Development of water allocation policiesconsidering the demand variations : a system dynamics approach, Impacts ofglobal climate change Proceedings of World Water and Environmental ResourcesCongress ASCE, pp. 1–12, doi :10.1061/40792(173)69, 2005.

Koch, H., et U. Grunewald, A comparison of modelling systems for the deve-lopment and revision of water resources management plans, Water ResourcesManagement, 23, 1403–1422, doi :10.1007/s11269-008-9333-x, 2009.

Bibliographie 65

Koch, H., et S. Vogele, Dynamic modelling of water demand, water availabilityand adaptation strategies for power plants to global change, Ecological Eco-nomics, 68 (7), 2031–2039, doi :10.1016/j.ecolecon.2009.02.015, methodologicalAdvancements in the Footprint Analysis, 2009.

Letcher, R., B. Croke, A. Jakeman, et W. Merritt, An integrated modelling toolboxfor water resources assessment and management in highland catchments : Modeldescription, Agricultural Systems, 89, 106–131, doi :10.1016/j.agsy.2005.08.006,2006.

Liao, S., C. Chen, et S. Hsu, Estimating the value of El Nino southern oscillationinformation in a regional water market with implications for water management,Journal of Hydrology, 394, 347–356, doi :10.1016/j.jhydrol.2010.09.008, 2010.

Mahjouri, N., et M. Ardestani, A game theoretic approach for interbasin waterresources allocation considering the water quality issues, Environmenal Monito-ring Assessment, 167, 527–544, doi :10.1007/s10661-009-1070-y, 2010.

Margat, J., et S. Treyer, L’eau des Mediterraneens : situations and perspectives,Document de travail 158, PNUE/PAM, 2004.

Medellın-Azuara, J., J. Harou, et R. E. Howitt, Estimating economic value ofagricultural water under changing conditions and the effects of spatial ag-gregation, Science of the Total Environment, 408, 5639–5648, doi :10.1016/j.scitotenv-2009-08-013, 2010.

Millennium Ecosystem Assessment Board, Ecosystems and Human Well-being :Scenarios, vol. 2, 1032 pp., Island press, 2005.

Palmer, R. N., et G. W. Characklis, Reducing the costs of meeting regional wa-ter demand through risk-based transfer agreements, Journal of EnvironmentalManagement, 90, 1703–1714, doi :10.1016/j.jenvman.2008.11.003, 2009.

Quinn, N., L. Brekke, N. Miller, T. Heinzer, H. Hidalgo, et J. Dracup, Model inte-gration for assessing future hydroclimate impacts on water resources, agricultu-ral production and environmental quality in the San Joaquin basin, Califronia,Environmental Modelling & Software, 19, 305–316, 2004.

Quinn, N. W., N. L. Miller, J. A. Dracup, L. Brekke, et L. F. Grober, An integra-ted modeling system for environmental impacts analysis of climate variabilityand extreme weather events in the San Joaquin basin Califronia, Advances inEnvironmental Research, 5, 309–317, 2001.

Seckler, D., U. Amarasinghe, D. Molden, R. de Silva, et R. Barker, World waterdemand and supply, 1990 to 2025 : scenarios and issues, Document de travail 19,International Water Management Institute, iWMI Research Report, 1998.

Bibliographie 66

Shiklomanov, I. A., World water resources and their use, joint SHI/UNESCO pro-duct, 1999.

Strzepek, K. M., G. W. Yohe, R. S. Tol, et M. W. Rosegrant, The value of thehigh Aswan Dam to the Egyptian economy, Ecological Economics, 66, 117–126,doi :10.1016/j.ecolecon.2007.08.019, 2008.

Sun, G., S. G. McNulty, J. A. M. Myers, et E. C. Cohen, Impacts of multiplestresses on water demand and supply across the Southeastern United States,Journal of the American Water Resources Association, 44 (6), 1441–1457, 2008.

United Nations, Population prospects. the 2000 revision volume I : Comprehensivetables, Document de travail st/esa/ser.a/198, United Nations, Department ofEconomic and Social Affairs, Population Division, New York, 2001a.

United Nations, Population prospects. the 2000 revision volume II : The sex andage distribution of populations, Document de travail st/esa/ser.a/199, UnitedNations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division, NewYork, 2001b.

van Heerden, J. H., J. Blignaut, et M. Horridge, Integrated water and economicmodelling of the impacts of water market instruments on the South Africaneconomy, Ecological Economics, 66, 105–116, doi :10.1016/j.ecolecon.2007.11.011, 2008.

Ward, F. A., Economics in integrated water management, Environmental Model-ling & Software, 24, 948–958, doi :10.1016/j.envsoft.2009.02.002, 2009.

Ward, F. A., et M. Pulido-Velazquez, Efficiency, equity, and sustainability in awater quantity-quality optimization model in the Rio Grande basin, EcologicalEconomics, 66, 23–37, doi :10.1061/j.ecolecon.2007.08.018, 2008.

Ward, F. A., J. F. Booker, et A. M. Michelsen, Integrated economic, hydrologic,and institutional analysis of policy responses to mitigate drought impacts inRio Grande basin, Journal of Water Resources Planning and Management, 132,488–502, doi :10.1061/(ASCE)0733-9496(2006)132:6(488), 2006.

WATECO, Common implementation strategy for the Water Framework Direc-tive (2000/60/EC), Guidance document n1 economics and the environment theimplementation challenge of the Water Framework Directive, European Com-mission, 2003.

Watson, P. S., et S. Davies, Modeling the effects of population growth on waterresources : a CGE analysis of the South Plate river basin in Colorado, TheAnnals of Regional Science, 46 (2), 331–348, doi :10.1007/s00168-009-0326-3,2009.

Bibliographie 67

Zaman, A., H. Malano, et B. Davidson, An integrated water trading-allocationmodel, applied to a water market in Australia, Agricultural Water Management,96, 149–159, doi :10.1016/j.agwat.2008.07.008, 2009.

Chapitre 2

Changement climatique etadaptation dans le secteur del’eau

2.1 Changement climatique et incertitude :

de l’echelle globale a la region mediterra-

neenne

Les systemes climatiques, hydriques, biophysiques, et socioeconomiquessont interconnectes de maniere complexe et sont sensibles a toute modifica-tion de l’un des systemes ou sous l’effet de pressions comme le changementclimatique. Le changement climatique d’origine anthropique pourrait ainsiamplifier les problemes lies aux aspects quantitatifs et qualitatifs des res-sources en eau deja existants. Or etant donne que les ressources en eau sontindispensables pour toute forme de vie et qu’elles sont necessaires en quanti-tes importantes pour pratiquement toutes les activites humaines, l’etude desliens entre le changement climatique et les ressources en eau constitue unenjeu important d’analyse [Bates et al., 2008].

Le changement climatique constitue un defi global qui, en fonction des ca-racteristiques hydroclimatiques et socioeconomiques de chaque region, pour-rait avoir des consequences differentes. La descente d’echelle du changementclimatique au niveau d’un systeme local est toutefois incertaine (section2.1.3). Ainsi, ce chapitre presentera tout d’abord des elements sur le chan-gement climatique a l’echelle globale (section 2.1.1), puis a l’echelle de laregion mediterraneenne en ce qui concerne les parametres hydroclimatiques

2.1 Changement climatique et incertitude : de l’echelle globale a la region

mediterraneenne 69

(section 2.1.2). Ensuite, un panorama des impacts du changement clima-tique a l’echelle globale est presente (section 2.2.1), puis au niveau de laregion mediterraneenne, caracterisee par des ressources hydriques variablesdans l’espace et le temps et des profils socioeconomiques heterogenes (section2.2.2). Enfin, des mesures d’adaptation notamment du cote offre sont presen-tees (section 2.3), mesures qui peuvent etre difficiles a mettre en oeuvre enraison de l’incertitude climatique.

2.1.1 Changement climatique a l’echelle globale

Les resultats presentes dans le IVeme rapport du GIEC [IPCC , 2007]pour la periode 1900-2100 sont issus de deux types de modeles climatiquesnumeriques : les modeles globaux et les modeles regionaux. Les modeles glo-baux couvrent l’ensemble du globe avec une faible resolution spatiale (150-250km) et representent tous les facteurs qui influencent le climat. L’eventail desscenarios produits par ces modeles donne une idee du spectre des incerti-tudes liees aux projections climatiques. Les modeles regionaux couvrent unepartie seulement du globe et ont une plus haute resolution (50-20 km) surla zone etudiee. La simulation des processus physiques (reliefs, trait de cotecomplexe, contraste terre-mer, ıles) leurs permet d’obtenir une representationfine du climat. Toutefois, seul un certain nombres de facteurs sont represen-tes, comme les evolutions de l’atmosphere et de la vegetation, tandis que lescaracteristiques de l’ocean sont prises en compte dans des modeles globaux[Hallegatte et al., 2008].

Les changements du cycle hydrologique global lors des dernieres decen-nies ont ete associes au rechauffement observe : hausse du contenu atmo-spherique en vapeur d’eau, changement des precipitations, reduction de lacouverture neigeuse et fonte des glaciers, changement de l’humidite des solset du ruissellement. Les simulations des modeles climatiques sur le XXIe

siecle s’accordent sur une hausse tres probable des precipitations aux hauteslatitudes, sur une partie des tropiques, et une reduction dans certaines zonessubtropicales et de moyenne latitude. Des reductions importantes pourraientse produire, allant jusqu’a 20%, dans la region mediterraneenne, les Caraıbeset les cotes Ouest sub-tropicales de chaque continent. A partir du milieu duXXIe siecle, le ruisselement moyen annuel des cours d’eau et la disponibiliteen eau augmenteraient dans les hautes latitudes et dans certaines regionshumides tropicales, et diminueraient dans les regions seches aux latitudesmoyennes et dans les zones seches des tropiques [Bates et al., 2008]. Sur lebassin du Nil, selon l’etude de Beyene et al. [2010], les ecoulements seraient de111(114), 92(93), 84(87) % par rapport aux valeurs historiques de 1950-1999

mediterraneenne 70

pour les periodes 2010-2039, 2040-2069, 2070-2099 respectivement, pour lescenario global d’emissions A2 (B1) 1. Il est a noter que les scenarios d’emis-sions SRES B1, B2, A1B, A2 vont du plus optimiste au plus pessimiste enmatiere d’emissions de gaz a effet de serre et in fine d’impacts du changementclimatique.

Selon les regions, la hausse possible de l’intensite et de la variabilite desprecipitations pourraient conduire a l’augmentation des risques d’inondationet de secheresse. De plus, la reduction de l’eau stockee dans les glaciers et lacouverture neigeuse pourrait s’accompagner d’une diminution de l’eau dispo-nible pendant les periodes chaudes et seches, au changement de la distributionsaisonniere du ruissellement, a la hausse du ratio des flux hivernaux sur lesflux annuels, et a la reduction des flux minimums egalement. Des regions semi-arides et arides comme la Mediterranee, l’Ouest des Etats-Unis, l’Afrique duSud et le Nord-Est du Bresil, seraient d’avantage exposees aux impacts duchangement climatique avec une reduction des ressources. Le changementde l’humidite des sols depend du volume et de la temporalite des precipita-tions mais aussi de l’evaporation. Les projections de la moyenne annuelle del’humidite des sols montrent une reduction dans les sub-tropiques et la Me-diterranee et une augmentation pour des regions comme l’Afrique de l’Est,l’Asie centrale et d’autres zones caracterisees par une hausse des precipita-tions. Selon certaines projections, la recharge des eaux souterraines decroıtjusqu’a 70% en 2050 dans le Nord-Est du Bresil, le Sud-Ouest de l’Afrique etla rive sud de la mer Mediterranee. Toutefois l’augmentation de la variabilitejournaliere des precipitations n’ayant pas ete prise en compte, cette reduction

1scenarios SRES– Famille A1 : elle fait l’hypothese d’un monde caracterise par une croissance econo-

mique tres rapide, un pic de la population mondiale au milieu du siecle et l’adoptionrapide de nouvelles technologies plus efficaces. Cette famille de scenarios se repartit entrois groupes qui correspondent a differentes orientations de l’evolution technologiquedu point de vue des sources d’energie : a forte composante fossile (A1F1), non fossile(A1T) et equilibrant les sources (A1B). C’est la famille de scenarios les plus grandsemetteurs en gaz a effet de serre.

– Famille A2 : elle decrit un monde tres heterogene caracterise par une forte croissancedemographique, un faible developpement economique et de lents progres technolo-giques

– Famille B1 : elle decrit un monde convergent presentant les memes caracteristiquesdemographiques que A1, mais avec une evolution plus rapide des structures econo-miques vers une economie de services et d’information

– Famille B2 : elle decrit un monde caracterise par des niveaux intermediaires de crois-sances demographique et economique, privilegiant l’action locale pour assurer unedurabilite economique, sociale et environnementale. Elle fait reference a un mondesobre en consommation energetique et peu emetteur.

mediterraneenne 71

peut etre consideree comme legerement surestimee [Bates et al., 2008].

Selon les projections du GIEC avec le scenario SRES A2 (scenario le pluspessimiste), en 2090, des periodes de secheresses affectant des surfaces de 10a 30 fois superieures seraient probables, tandis que la frequence et la dureemoyenne des secheresses seraient augmentees respectivement d’un facteur 2et 6. La reduction des precipitations estivales en Europe centrale et du Sud,en combinaison avec une hausse des temperatures auraient comme impactla reduction de l’humidite des sols en ete et des secheresses plus frequenteset intenses. En 2070 une secheresse centennale, se repeterait tous les dix ansen Espagne, au Portugal, dans l’Ouest de la France, la Pologne et l’Ouestde la Turquie. Le risque de secheresse serait particulierement accru pour lesregions qui dependent de la fonte des glaciers pour leur approvisionnementdurant les periodes seches comme c’est le cas en Bolivie, Equateur, Perou,Chine, Pakistan et Inde [Bates et al., 2008].

2.1.2 Changement climatique au niveau de la regionmediterraneenne

Au niveau de la region mediterraneenne, le rechauffement devrait etreplus rapide que pour les regions avoisinantes. Ainsi, en Europe, au coursdu XXe siecle, la temperature a augmente de 0.8◦C avec des differencesregionales importantes. La hausse est surtout sensible avant 1940 et apres1970. Elle est particulierement sensible en Europe du Sud et au niveau dubassin mediterraneen, avec pres de 2◦C au Sud-Ouest de l’Europe et tres netteau niveau de l’Afrique du Nord, meme si elle est difficilement quantifiable enraison de manque de donnees d’observations. Pendant les annees 1980 et 1990,le rechauffement a ete plus prononce au niveau du bassin mediterraneen,avec une hausse plus importante en hiver, surtout en ce qui concerne lestemperatures minimales. Ainsi, l’amplitude du cycle diurne a diminue.

Au niveau des precipitations, depuis la moitie du XXe siecle, l’Europeest divisee en deux : les pluies ont augmente au nord des Alpes, diminue ausud de l’Europe, avec une baisse de 20% dans certaines regions. Au niveaude l’Afrique du Nord, la tendance est plus contrastee.

Le tableau 2.1 resume les resultats des 21 modeles globaux du GIECpour le scenario A1B [IPCC , 2007]. Les valeurs minimales et maximales sontindiquees ainsi que la mediane, les premiers et derniers quantiles, et la fre-quence (%d’occurrence) des saisons extremes. En prenant l’hypothese d’unsignal temporel lineaire entre 1980-1999 et 2080-2099, il est aussi indiquedans combien d’annees le signal du changement climatique sera detectable

mediterraneenne 72

par rapport a la variabilite naturelle du climat [IPCC , 2007]. La figure 2.2represente un zoom sur l’Europe et la Mediterranee du comportement moyendes modeles globaux du GIEC pour la comparaison des periodes 1980-1999 et2080-2099 en moyenne annuelle, en hiver et en ete. La hausse de la tempera-ture annuelle moyenne serait ainsi plus marquee sur le bassin mediterraneenpar rapport au reste du monde. L’augmentation serait plus importante enete, plus au niveau des temperatures maximales que sur les temperaturesminimales et moyennes.

Dans le scenario A1B, le rechauffement annuel moyen se situerait entre2.2-5.1◦C avec 50% des modeles au-dessus de 3.5◦C. Le rechauffement com-mencerait a etre marque d’ici 15-25 ans, avec 100% des etes extremementchauds a la fin du siecle et dans la majeure partie de la zone mediterra-neenne, les precipitations moyennes sur l’annee diminueraient (Figure 2.3).Le nombre de jours de pluies devrait egalement diminuer ainsi que les pe-riodes d’enneigement. La diminution des precipitations serait plus importanteen ete, de l’ordre de 24% selon le scenario A1B. Tous les modeles s’accordentsur ce phenomene pour la periode estivale. Les changements de precipitationseraient plus marques a partir de 2050-2060. La baisse des precipitations encombinaison avec la hausse de l’evaporation au printemps et au debut del’ete aurait pour consequence une faible humidite des sols et donc un risqueimportant de secheresse, phenomene accentue par un assechement precocedes sols du a la fonte des neiges avancee et a la diminution du contenu eneau des sols en printemps. L’effet refroidissant de l’evaporation en ete seraitalors diminue. Les sols s’assecheraient sur la plus grande partie de la regionet les debits de fleuves devraient diminuer en moyenne sur l’annee malgre uneprobable redistribution saisonniere avec plus d’eau en hiver. Selon le scenarioA1B, les changements hydrologiques les plus significatifs seraient attendus apartir de 2080-2099.

En ce qui concerne les temperatures extremes, la region devrait faire facea des vagues de chaleur plus longues, intenses et frequentes et des vaguesde froid moins fortes et moins longues. La variabilite temporelle des tem-peratures en hiver se reduirait, tandis que la variabilite inter-annuelle destemperatures en ete serait en hausse bien que l’incertitude sur cette evolu-tion soit plus importante. La variabilite quotidienne des temperatures en eteserait egalement en hausse. De facon generale, les nuits seraient plus chaudes,il y aurait moins de jours de gel, et l’amplitude du cycle diurne diminuerait.

Au niveau des extremes lies aux precipitations, le nombre de jours de pluiedevrait diminuer, tandis qu’une incertitude plus grande existe en matiere deprecipitations intenses. La variabilite inter-annuelle a l’echelle mensuelle etannuelle serait en hausse, et l’intensite des extremes mensuels et annuels se-

mediterraneenne 73

Fig. 2.1: Resume des resultats des 21 modeles globaux du GIEC sur le changementde la temperature de surface, des precipitations et de certains extremes pour lazone mediterraneenne calcules entre les periodes 1980-1999 et 2080-2099 pour lescenario A1B, source : IPCC [2007]

Fig. 2.2: Comportement moyen des 21 modeles globaux du GIEC concernant lechangement de temperature et de precipitations pour l’Europe pour le scenarioA1B, comparaison des periodes 1980-1999 et 2080-2099 en moyenne annuelle, pourl’hiver et l’ete, source : IPCC [2007]

mediterraneenne 74

Fig. 2.3: Changements de precipitations sur la zone euro-mediterraneenne pourles 21 modeles globaux du GIEC et pour la moyenne des modeles (montree en basa droite (MEAN)) entre les annees 1980-1999 et 2080-2099 pour le scenario A1B,source : IPCC [2007]

mediterraneenne 75

rait en diminution. De plus, les periodes seches seraient plus nombreuses etlongues et les secheresses continentales (bilan precipitation- evaporation) se-raient accentuees en ete. Enfin, la route des depressions serait deplacee vers lenord et le nombre de depressions dites mediterraneennes serait reduit tandisque le nombre de depressions intenses serait en hausse. Les precipitations lieesaux depressions seraient en baisse, et, avec plus d’incertitude, on observeraitune diminution des vents forts [Hallegatte et al., 2008].

2.1.3 Incertitudes liees au changement climatique

L’evaluation des ressources en eau dans le futur sous changement clima-tique est difficile car plusieurs sources d’incertitude persistent. Or l’identifi-cation de toutes les sources d’incertitude est necessaire en matiere de plani-fication des ressources sous contrainte de changement climatique. Elle per-mettrait de disposer d’une vision globale des impacts que le changementclimatique peut provoquer sur les ressources en eau ainsi que sur les secteursen dependant (section 2.2), et d’envisager des mesures d’adaptation robustesaux diverses incertitudes sans conduire a des couts ingerables (section 2.3).

Ainsi, la planification des ressources en eau ne necessite pas seulementde l’information sur l’evaluation du climat futur et des implications possiblespour les ecoulements, mais egalement sur l’incertitude des resultats. Ces in-formations sont necessaires afin de pouvoir evaluer la fiabilite de l’offre eneau et de determiner a quel point les changements sont intervenus par rap-port aux conditions presentes, en particulier la variabilite climatique, et auxfacteurs externes, comme les changements de la demande. A partir de la, lesplanificateurs doivent faire face a deux defis : (i) comprendre comment lechangement climatique peut influencer les systemes hydriques-hydrauliqueset plus specialement l’offre et la demande en eau ; (ii) disposer de methodesnecessaires pour l’identification et la quantification des incertitudes pour laperiode future, dans le cadre de la gestion du risque [Prudhomme et Davies ,2009a].

D’apres Arnell [1998], trois categories d’incertitudes liees au changementclimatique existent. La premiere source d’incertitude est liee aux scenarios dechangement climatique : l’incertitude sur les emissions de gaz a effet de serrefutures, sur le“destin”des gaz dans l’atmosphere, sur l’effet du rechauffementglobal sur le climat, et sur l’effet des changements globaux sur le regime detemps et le climat local (grande region, bassin versant). L’evaluation de cettesource d’incertitude a suscite un grand interet, comme l’ont montrees les di-verses etudes sur le climat et les ressources en eau. La seconde source d’incer-titude provient de la descente d’echelle du changement climatique au niveau

mediterraneenne 76

d’un systeme local, comme un bassin versant ou un ecosysteme aquatique. Lesmodeles hydrologiques existant peuvent assez bien reproduire les conditionshydrologiques moyennes, mais plus difficilement les evenements extremes etles autres composantes de l’environnement aquatique. La derniere categoried’incertitude est liee au comportement des categories de population concer-nees (planificateurs, usagers,...), qui peuvent prendre des decisions liees a desfacteurs climatiques (ou autres) de facon difficilement predictive.

D’apres Bates et al. [2008], les incertitudes sur les impacts du changementclimatique sur les ressources hydriques relevent davantage des incertitudes surles precipitations que celles concernant les emissions de gaz a effet de serre,la sensibilite climatique ou encore les modeles hydrologiques. D’autres etudesmenees sur les crues au Royaume-Uni montrent que la premiere source d’in-certitude provient des modeles GCM, puis des scenarios d’emissions et enfindes modeles hydrologiques [Bates et al., 2008]. Les impacts sont egalementfortement influences par les mesures d’adaptation mises en place. Afin d’eva-luer le niveau d’incertitude relatif aux impacts du changement climatiquesur les ressources en eau, il est ainsi preferable en general d’appliquer uneapproche multi-modeles. Cette approche est preferable a l’utilisation des sor-ties d’un unique modele climatique, meme si son application dans les etudesd’impacts est rare [Bates et al., 2008].

Les changements des variabilites inter-annuelle et journaliere des variablesclimatiques ne sont pas pris en compte dans les etudes d’impacts hydrolo-giques ce qui peut conduire a une sous-estimation des secheresses et des crues,de l’eau disponible ainsi que des besoins en irrigation. De plus, Bates et al.[2008] mentionne que de l’incertitude peut egalement etre induite en raison duchoix de valeurs d’indicateurs et de seuils pour la quantification des impactsdu changement climatique sur les ressources en eau.

Afin de pouvoir resoudre le probleme de la difference d’echelle spatiale auniveau de la grille des modeles climatiques et hydrologiques, des techniquessont developpees pour la descente d’echelle des sorties de modeles climatiquesa des resolutions spatiales et temporelles plus fines (interpolation, descented’echelle statistique ou dynamique). La methode de descente d’echelle statis-tique fait notamment l’hypothese que certaines des relations statistiques pourle climat present restent les memes pour des conditions futures modifiees. Cestechniques permettent aux modelisateurs d’inclure la variabilite journalieredans les changements futurs et de produire de l’information necessaire pour laplanification des ressources en eau sur les ruissellements futurs en appliquantune analyse probabiliste [Bates et al., 2008].

Quintana Seguı et al. [2010] applique trois methodes de descente d’echelleet la correction du biais de la simulation d’un GCM centre sur la Mediter-

mediterraneenne 77

ranee (SAMM), afin de l’utiliser comme entree d’un modele hydrologiquephysique distribue (SIM). Les techniques sont evaluees par rapport a leurcapacite a reproduire les extremes maximum et minimum des precipitationset des ruissellements pour les bassins mediterraneens en France. La methodedes quantiles (“Quantile mapping method, QM”) et la methode fondee surles regimes de temps (“Weather typing method, WT”), arrivent a reproduireles extremes observes des precipitations, ce qui contribue a ameliorer la per-formance de SAMM en utilisant des informations disponibles a l’echelle lo-cale. La performance de la methode des anomalies (“Anomaly method, AN”)montre que la methode est particulierement adaptee pour evaluer les quanti-tes de ruissellement. Cependant, diverses limites existent, comme la difficultede la methode WT a reproduire la periode seche avec la plus grande duree.

La capacite du modele hydrologique a reproduire les extremes de ruissel-lement, force par SAFRAN-F (forcage atmospherique pseudo-observe) et lesmethodes de descente d’echelle meritent egalement d’etre evaluees. Pour lesextremes maximum, les resultats sont assez satisfaisants et les methodes dedescente d’echelle, notamment WT, ont des performances bien inferieures a laperformance de SAFRAN-F. Ce resultat indique que la capacite de ces tech-niques a reproduire les extremes en matiere de precipitation ne se transferepas directement a la simulation des extremes de ruissellement. En effet, le mo-dele hydrologique amplifie les erreurs, et d’autres parametres atmospheriquespeuvent jouer un role important dans la simulation. La faible performance deWT est notamment liee a la difficulte de reproduire les evenements convectifsqui peuvent etre mieux identifies a une echelle meso.

Malgre la difficulte de la methode AN pour reproduire les extremes desprecipitations, sa performance en terme de reproduction des extremes du ruis-sellement est assez satisfaisante, resultat etonnant car avec la methode AN iln’est pas possible de modifier les periodes de pluies ce qui est important pourla simulation des crues. Les methodes reproduisent qualitativement le memefutur pour les extremes de ruissellement, cependant en terme quantitatif desdifferences importantes pour certaines stations de jaugeage persistent. Pourla periode 2033-64 les flux minimum mensuels diminueraient sur toute la re-gion (bassin mediterraneen francais) avec des reductions de l’ordre de 20%,alors que les flux maximum augmenteraient avec des hausses de l’ordre de100% pour le sud-ouest de la region. Enfin, les crues decennales actuellementse repeteraient tous les 2 ans.

Dans les etudes d’impact, les series temporelles des valeurs climatiquesobservees sont ajustees par les changements calcules pour les variables cli-matiques afin d’obtenir des scenarios qui sont en accord avec les conditionspresentes. Cette methode est utilisee afin de minimiser l’impact de l’erreur des

mediterraneenne 78

modelisations climatiques realisees avec les GCM. L’hypothese sous-jacentea cette methode est que le biais dans la modelisation du climat a la memeampleur pour les conditions presentes et futures. Ceci a une importance par-ticuliere pour les projections des precipitations car des differences significa-tives existent entre les valeurs observees et celles calculees avec les modelesclimatiques [Bates et al., 2008].

Dans l’etude menee par Prudhomme et Davies [2009a], trois sources prin-cipales d’incertitude liees aux etudes d’impacts du changement climatiquesur les ecoulements sont evaluees : les modeles climatiques globaux, les tech-niques de descente d’echelle et le modele hydrologique. En premier lieu, il estnote que le biais existant sur la reproduction des regimes d’ecoulement pre-sents peut etre transfere sur les simulations des ecoulements futurs. Ce biaisdans la reproduction des regimes presents d’ecoulement doit ainsi etre prisen compte pour l’analyse des changements projetes dans les etudes d’impactdu changement climatique. Les resultats indiquent que l’incertitude liee a lacapacite des modeles climatiques globaux a reproduire le climat de referenceest plus importante que celle liee aux techniques de descente d’echelle, ettoutes les deux sont plus importantes que l’incertitude liee au modele hydro-logique ou a la variabilite naturelle. Aucun modele climatique ou techniquede descente d’echelle ne semble etre meilleur ou avoir un biais systematiqueinferieur aux autres. L’incertitude et le biais pour la periode de reference sontimportants en comparaison avec la variabilite naturelle. Ainsi, la comparai-son directe des projections futures avec des valeurs de reference peut conduirea des conclusions erronees. A l’avenir [Prudhomme et Davies , 2009b], il estindique que l’incertitude sur les ecoulements futurs liee aux modeles clima-tiques globaux est bien superieure aux incertitudes liees aux techniques dedescente d’echelle et aux scenarios d’emission. Les changements projetes nesont pas systematiquement importants par rapport a la variabilite de refe-rence, car moins de 50% des projections indiquent un changement importantde l’ecoulement.

Par rapport a ce qui est obtenu sur d’autres regions du monde, les pro-jections concernant le bassin mediterraneen du changement climatique sontrelativement coherentes. Ce qui reste tres incertain est la localisation preciseet l’amplitude des changements qui varient entre modeles, le climat medi-terraneen etant sensible, entre autres, aux changements de circulation atmo-spherique et aux variations de l’intensite de la circulation thermohaline enAtlantique [Hallegatte et al., 2008]. A ces incertitudes se rajoutent celles lieesau choix du scenario energetique, economique et demographique, celles lieesa la modelisation des processus physiques, ainsi que celles liees a la retro-action positive de l’eau du sol sur l’assechement et le rechauffement de la

mediterraneenne 79

region (mal quantifiees). La prise en compte de la mer Mediterranee a plushaute resolution et interactive risque d’augmenter le rechauffement simulepar les modeles regionaux [Somot et al., 2008]. Enfin, la variabilite naturelleclimatique peut etre un frein important surtout pour des projections precisesa moyen terme. La variabilite inter-annuelle naturelle peut rendre plus dif-ficilement perceptible les impacts du changement climatique dans les dix avingt prochaines annees [Hallegatte et al., 2008].

Ces elements nous amenent a developper dans le chapitre 3, un modelegenerique de dimensionnement optimal d’un barrage-reservoir a l’echelle dubassin versant, pour l’etude des impacts du changement climatique sur ledimensionnement ainsi que de l’influence de l’incertitude climatique sur lechoix d’investissement. Les valeurs mensuelles de precipitation et de tem-perature des 19 modeles globaux du GIEC sont utilisees. Pour determinerle changement de l’offre en eau sous climat stationnaire, une methode dedescente d’echelle similaire a la methode de ∆ est utilisee. D’apres cette me-thode, les signaux dans le futur calcules avec les GCM sont appliques sur leclimat observe, c’est-a-dire que les valeurs observees sont modifiees par lesdifferences ou ratios des resultats des GCM et calculees en moyenne sur desperiodes et des moyennes correspondantes des GCM calculees pour la periodede reference. Les memes changements saisonniers de precipitation et de tem-perature sont appliques pour tous les debits passes annuels. Par la suite, leclimat est considere stationnaire et les changements du climat sont modelisescomme une suite de climats stationnaires. A la place de la methode de ∆,sur la base des projections de precipitation et de temperature des GCM, unetendance lineaire est determinee. Pour les changements saisonniers donnespour chaque annee par la tendance, un climat stationnaire est choisi pour le-quel ces changements sont appliques sur toutes les annees. Ainsi, l’offre pourchaque annee est consideree egale a l’offre du climat stationnaire choisi, enconsiderant les changements saisonniers qui correspondent a l’annee.

2.2 Les impacts du changement climatique lies aux ressources en eau : de l’echelle

globale a la region mediterraneenne 80

2.2 Les impacts du changement climatique

lies aux ressources en eau : de l’echelle

globale a la region mediterraneenne

2.2.1 Les impacts du changement climatique a l’echelleglobale

A l’echelle globale, d’apres le GIEC, les impacts negatifs du changementclimatique sur les ressources en eau devraient etre plus importants que sesbenefices [Bates et al., 2008]. La pression causee sur les ressources en eaupar des facteurs non climatiques serait en particulier accentuee par le chan-gement climatique. Pour autant, selon Arnell [2004], le nombre de personneshabitant dans des bassins versants sous stress hydrique en 2050 sera plus in-fluence par les differences de projection de population des 4 scenarios SRESque par les differences de scenarios climatiques. Selon les projections faitespar Alcamo et al. [2007] a l’horizon 2050 avec deux modeles climatiques etles scenarios SRES A2, B2, le stress hydrique diminuerait sur 20-29% de lasurface totale et augmenterait sur 62-76% de la surface totale. La diminutionserait essentiellement due a la hausse des precipitations tandis que l’augmen-tation proviendrait de la hausse des quantites d’eau extraites [Bates et al.,2008].

Les differents aspects lies a la securite alimentaire (disponibilite, accessibi-lite, stabilite de l’approvisionnement, utilisation), pourraient etre influencespar les changements socio-economiques et egalement par les changementsquantitatifs et qualitatifs des ressources en eau sous changement climatique[Bates et al., 2008]. En outre, les pratiques actuelles de gestion des ressourcespourraient ne pas etre suffisamment efficaces pour attenuer les impacts duchangement climatique. Ces impacts peuvent concerner tous les secteurs de-pendants de cette gestion comme un approvisionnement fiable en eau, la pro-tection contre les inondations, l’agriculture, la production hydroelectrique ouencore les ecosystemes aquatiques. Le changement climatique met en questionla methode jusqu’a present adoptee selon laquelle l’information hydrologiquepassee est une base solide pour l’etude des conditions futures. Or, les ca-racteristiques hydrologiques vont tres probablement changer dans le futur.Ces changements pourraient mettre en question la fiabilite des systemes degestion des infrastructures liees aux ressources en eau et la vulnerabilite desdifferents secteurs dependants des ressources en eau pourrait augmenter.

La productivite de l’agriculture, des forets et de la pecherie est liee ala distribution spatiale et temporelle des precipitations et de l’evaporation,

et, pour les cultures irriguees, a la disponibilite des ressources en eau pourl’irrigation. 80% des terres agricoles sont pluviales, leur productivite dependdes precipitations pour la couverture des besoins evaporatifs des plantes etde la distribution de l’humidite des sols. L’irrigation represente 70% des ex-tractions au niveau mondial, 90% de l’eau evaporee, genere pres de 40% duproduit agricole et les zones irriguees, qui ont augmente depuis 1960 expo-nentiellement de 2% par an, correspondent a 18% des terres cultivees.

Ainsi, dans les regions ou les variables comme les precipitations et l’hu-midite des sols sont actuellement dependantes des conditions climatiques, laproduction agricole pourrait subir des impacts lies au changement climatique,en particulier dans les zones arides des tropiques et subtropiques, ainsi quedans des regions de type mediterraneen comme une partie de l’Europe, del’Amerique du sud, de l’Asie du sud, de l’Afrique du nord et de l’Australie.Selon la plupart des etudes, dans les hautes latitudes, des hausses modereesde la temperature (1-3◦C), en combinaison avec la hausse de la concentra-tion du CO2 et le changement des precipitations, pourraient avoir un effetbenefique sur le rendement des cultures. Cependant, dans les basses latitudesune augmentation de 1-2◦C aurait plutot un effet negatif sur les rendementsdes cereales. Pour des hausses de temperature plus importantes, les impactsseraient negatifs sur toutes les regions. Les extremes de temperature pour-raient egalement avoir des impacts plus consequents sur les rendements queles changements moyens. Aux Etats-Unis, les pertes de production dues auxprecipitations intenses pourraient atteindre 3 milliards USD par an en 2030[Bates et al., 2008].

Par ailleurs, d’apres Doll [2002], les besoins nets en irrigation sous chan-gement climatique, sans consideration de l’effet positif du CO2, pourraientaugmenter de 5-8% en 2070 en prenant en compte l’impact du changement cli-matique sur les periodes optimales de developpement. Fischer et al. [2007],souligne egalement, qu’a l’echelle globale, les besoins nets pourraient aug-menter de 20% en 2080. Cette augmentation est due, pour deux tiers, auxdemandes non consommatrices en eau plus importantes et, pour un tiers, a unallongement des periodes de developpement dans les zones temperees et sub-tropicales en raison du changement climatique. Dans cette etude, avant 2050,le rechauffement n’est pas tres eleve et la hausse des precipitations peut aidera ameliorer l’equilibre hydrique des cultures, tandis qu’apres 2050, la haussedes temperatures est si importante que les deficits en eau s’accroissent quelsque soient les changements de precipitation. De plus, avant 2050, la haussedes concentrations de CO2 a comme consequence la reduction de la demandeen eau des cultures, tandis qu’apres 2050, la hausse des temperatures a uneffet dominant.

Pour des zones irriguees comme l’Afrique du Nord avec des demandes eneau en hausse, des etudes indiquent une dynamique critique entre change-ment climatique et eau avec des situations de stress hydrique [Bates et al.,2008]. Aux Etats-Unis, la difference de rendements se reduit entre surfacesirriguees (hausse des temperatures reduisant le rendement) et surfaces plu-viales (hausse des precipitations ameliorant le rendement), lorsque l’effet dela variabilite n’est pas pris en compte. De plus, pour cette region d’etude,l’utilisation d’eau pour l’irrigation et les surfaces irriguees pourraient etrereduites au-dela de 2030 pour differents scenarios climatiques [Bates et al.,2008].

Sous l’effet de temperatures plus elevees et de la hausse de la variabilitedes precipitations, les besoins en irrigation augmenteraient meme si les preci-pitations totales restent identiques pendant la periode de developpement desplantes. Differents modeles climatiques projettent ainsi des changements desbesoins nets en irrigation allant de 1 a 3% en 2020 jusqu’a 2 a 7% en 2070, avecla hausse globale la plus importante pour le scenario B2 [Bates et al., 2008].Une etude menee sur le maıs irrigue en Illinois montre que le changement deprecipitation a un effet plus marque sur l’usage de l’eau pour l’irrigation souscontrainte de maximisation du profit que sur contrainte de maximisation durendement. De plus, pour la meme etude, le doublement de la concentrationdu CO2 semble avoir un effet mineur [Bates et al., 2008]. Cependant, cesobservations dependent fortement des approches et des zones d’etudes. Selonles etudes faites dans le cadre du projet Climator sur la France, l’anticipationdes stades et le raccourcissement du cycle, surtout pour les cultures de prin-temps, conduiraient dans le tres court terme a l’augmentation et dans le longterme a la stabilisation voire a la diminution des apports en eau necessaires,effectives que si les varietes restent inchangees, a condition que les agricul-teurs acceptent des baisses importantes de rendements [Brisson et Levrault ,2010].

Du cote de l’offre, l’acces a l’eau est plus determine par la presence et lesproprietes des infrastructures hydrauliques, que par les ecoulements naturels,a condition que les ruissellements et les recharges des aquiferes ne soient pasreduits de facon importante ce qui pourrait se produire sous contrainte duchangement climatique. Les changements de niveau des ressources en eausous changement climatique pourraient ainsi avoir des consequences sur lefonctionnement des infrastructures hydrauliques, engendrant ainsi des coutsadditionnels pour le secteur de l’eau. De plus, l’extension des services d’offred’eau pourrait etre remise en question, et, dans ce cas, les impacts et lescouts socio-economiques pourraient etre importants. Par exemple, le revenunet des agriculteurs au Texas ayant recours a un aquifere, selon les projections

pourrait diminuer de 16-30% en 2030 et de 30-45% en 2090, en raison d’unerarefaction des ressources en eau pour l’irrigation et de l’augmentation desbesoins sous changement climatique [Bates et al., 2008].

Les impacts du changement climatique sur les dommages lies aux inon-dations peuvent etre projetes sur la base des changements modelises desintervalles de recurrence des inondations presentes avec une periode de re-tours de 20 et 100 ans en combinaison avec les dommages d’evenementsactuels calcules sur la base des relations hauteur debit et des donnees sur lesproprietes immobilieres. Ainsi, pour trois bassins australiens, les dommagesdirects moyens annuels lies aux inondations augmenteraient de 4 a 10 foispour un doublement de la concentration du CO2 [Bates et al., 2008]. Selonune etude sur les dommages lies aux inondations cotieres et des rivieres enAngleterre et au pays de Galles, les dommages augmenteraient si les pra-tiques actuelles de gestion des inondations et les infrastructures existantessont conservees. En 2080, les dommages annuels s’eleveraient a £5 milliardspour le scenario B1 et £21 milliards pour le scenario A1 en comparaisonavec les £1 milliards d’aujourd’hui. La modification des ecoulements souschangement climatique aurait egalement des consequences importantes pourles usages directs des cours d’eau, notamment l’hydroelectricite. Par exempleen Amerique du Nord, avec le modele CGCM1 et un rechauffement de 2◦C,la production hydroelectrique du Niagara et de St. Lawrence serait reduitede 25-35% engendrant des pertes annuelles de 240-350 millions de dollarscanadiens 2002 [Bates et al., 2008].

Cette section a presente un panorama general des impacts du changementclimatique. Cependant un effort plus regionalise est necessaire afin d’appre-hender les specificites du bassin mediterraneen.

2.2.2 Les impacts du changement climatique sur la Me-diterranee

Jusqu’a present, le GIEC fournit des estimations chiffrees sur les impactsdu changement climatique par grande region, notamment pour l’Afrique etl’Europe. Les dommages macroeconomiques dus au changement climatiquesont egalement evalues par des etudes [Mendelsohn et al., 2000; Mendel-sohn et Bennett , 1997; Tol , 2002b,a] par grande region. Toutefois, ces etudesne sont pas particulierement focalisees sur le bassin mediterraneen, contrai-rement aux etudes concernant le climat futur. Le tableau 2.4 presente unexemple d’estimation des impacts du changement climatique par grande re-gion. Ce tableau indique le nombre d’habitants confrontes a un risque accrude stress hydrique ainsi que la hausse du nombre d’habitants touches par

Fig. 2.4: Population (en million) avec un risque de stress hydrique, d’inondation oude penurie alimentaire en Europe et en Afrique pour quatre scenarios climatiquesdu GIEC avec les projections du modele HadCM3, GIEC 2007, source : Hallegatteet al. [2008]

les inondations cotieres ou exposes au risque de sous-nutrition par granderegion (Afrique, Europe). L’Afrique est souvent identifiee comme tres vul-nerable avec des pertes de PIB de l’ordre de 8% pour un doublement de laconcentration du CO2 (Table 2.5).

Cependant, ces resultats sont incertains car certains processus techniqueset economiques ne sont pas representes. Plus largement, l’evaluation econo-mique des dommages futurs reste difficile en raison de la dependance vis-a-visdu modele de developpement choisi pour les decennies a venir et de la capacitede reaction pour faire face au defi climatique [Hallegatte et al., 2007].

Les impacts du changement climatique sur les ressources hydriques etl’agriculture en Mediterranee sont neanmoins preoccupants, notamment parceque les consequences sur la disponibilite en eau et la securite alimentairepeuvent avoir des effets catastrophiques sur le bien-etre des populations. Lesressources hydriques sont gerees a l’aide d’infrastructures lourdes planifieespar avance et difficilement modifiables une fois construites. Ainsi leur reduc-tion pourrait mettre en question l’efficacite economique de ces infrastructures.De plus, l’agriculture, qui constitue un secteur economique important pourla Mediterranee, depend fortement de l’irrigation. Des changements de l’eaudisponible pourraient provoquer des reductions de la productivite suscep-tibles d’engendrer des impacts negatifs importants et en particulier accelererles migrations des campagnes vers les villes [Hallegatte et al., 2008].

Un rechauffement de l’ordre de 2◦C se rajouterait a la croissance de lapopulation et l’utilisation plus intense des ressources en eau, qui aurait uneffet non negligeable pour plusieurs centaines de millions d’habitants. Deslors, ce probleme devrait etre integre pour en limiter les impacts. La reductiondes ecarts entre les reserves d’eau disponibles et la demande grandissantes’avere plus que necessaire. L’Egypte constitue un exemple symptomatique,

Fig. 2.5: Dommages annuels provoques par le doublement de la concentration duCO2 exprimes en termes financiers, GIEC 2001, source : Hallegatte et al. [2008]

car a la situation fragile actuelle (les ressources en eau sont surtout utiliseespour l’agriculture et superieures aux ressources disponibles en raison de laremobilisation des retours d’eau 2), se rajoute le changement climatique. Eneffet, 12-15% des surfaces agricoles risquent de disparaıtre a cause de la haussedu niveau de la mer. Parmi d’autres parametres, la hausse de la temperaturepourrait avoir comme consequence la diminution de la productivite agricoleet le changement des besoins en eau. De plus, le changement climatique rendincertain le debit du Nil dont depend grandement l’activite agricole. Enfin, lestress hydrique sera amplifie par l’augmentation de la population de 115-180millions en 2050 et par l’augmentation des surfaces irriguees.

Dans les sections suivantes, les impacts du changement climatique quipeuvent etre lies aux ressources en eau sont presentes selon trois secteurs :l’irrigation, le tourisme et l’energie.

2.2.2.1 Irrigation

Malgre les incertitudes autour du changement climatique et la difficulted’evaluer les dommages macroeconomiques provoques, les resultats de plu-

2Comme mentionne au chapitre 1, certains usages d’eau sont evaporatifs, c’est-a-direqu’ils provoquent la reduction, quantitative ou qualitative, de la ressource au point duprelevement. Cette reduction peut etre partielle, ainsi une partie de la quantite preleveepeut etre retournee a la ressource. Par la suite, cette quantite peut etre remobiliser en avalpour d’autres usages.

sieurs etudes menees sur le bassin mediterraneen peuvent donner une ideedes impacts sectoriels possibles. Dıaz et al. [2007], par exemple, ont evalueles impacts du changement climatique sur la demande en irrigation en se fo-calisant sur des zones d’irrigation representatives du bassin de Guadalquiviren Espagne. Leur calcul a montre une hausse potentielle de l’aridite et desbesoins en irrigation. Pour cette etude, ils utilisent le modele CROPWATqui necessite comme donnees la precipitation mensuelle, l’evapotranspirationmensuelle, les besoins alloues en eau pour la preparation de la terre et/oules pertes liees aux infiltrations. Le choix et les pratiques lies aux culturessont consideres inchanges, et la duree de developpement et les coefficients descultures sont pris de Allen et al. [1998]. Selon les resultats de cette etude,les besoins en eau des cultures varient entre les zones d’irrigation, avec uneaugmentation moyenne de 9.4% et de 8.3% pour les scenarios A2 et B2 res-pectivement, pour le modele climatique HadCM3. La hausse moyenne desbesoins en irrigation s’elevent pour ces scenarios respectivement a 19.3% et a16.3%. L’augmentation au niveau du bassin de Guadalquivir resulte de la re-duction des precipitations et le changement de leur distribution dans l’anneeavec des precipitations concentrees en hiver et reduites en printemps. L’aug-mentation est particulierement importante pour les cultures d’ete semees aumois de mars.

Lovelli et al. [2010] dans leur etude menee sur la zone mediterraneennesoulignent l’importance d’evaluer la reaction des cultures au changement cli-matique ainsi que les impacts de la hausse de la concentration du CO2 et dela hausse de la temperature sur la physiologie des cultures. Pour le calcul desbesoins en eau des cultures, ils utilisent la fonction d’evapotranspiration dePenman-Monteith avec le parametre de resistance stomatique recalibre et lecoefficient de culture ajuste en fonction du climat futur. La duree des phasesest calculee avec la methode de degre jours en fonction de la temperature. Lesbesoins en eau et en irrigation des cultures changent en fonction de l’ampleurdes changements climatiques, de leurs besoins thermiques et de la periodedans l’annee pendant laquelle elles se developpent. Ainsi, en cas de haussedes temperatures, de reduction des precipitations annuelles et de changementde leur distribution, le deficit potentiel en eau sur l’annee augmente. Pour lescultures d’automne-printemps comme le ble, une augmentation additionnelledu deficit et des besoins en irrigation n’est pas attendue, contrairement auxcultures de printemps-ete comme la tomate. En effet, pour ces dernieres, lahausse de l’evapotranspiration ne peut pas etre compensee par le raccourcis-sement de la duree du cycle de developpement ni la fermeture partielle desstomates.

Les cultures perennes ou celles caracterisees par un cycle long seraient

plus vulnerables car elles necessiteraient 25-40% d’eau supplementaire. Deplus, la baisse de productivite des cultures d’ete peut etre accentuee par lafrequence d’evenements extremes pendant leur developpement. Des mesuresd’adaptation pourraient reduire l’effet du changement climatique et memele rendre benefique. Ainsi, anticiper les semis peut proteger les cultures dustress hydrique pendant leur periode de croissance et l’utilisation des culturesavec des croissances plus lentes peut contrecarrer les baisses de rendementsdues a une duree trop raccourcie des phases.

2.2.2.2 Le secteur touristique

Le tourisme constitue egalement un secteur important pour la zone me-diterraneenne avec plus de 218 millions de touristes par an, et pour certainspays c’est meme un secteur crucial a l’echelle macroeconomique necessitantde lourdes infrastructures (logement, approvisionnement en eau, centres deloisirs, restauration,...). Les besoins en eau durant les periodes touristiquesdoivent ainsi etre anticipes afin d’eviter les penuries d’eau. Celles-ci pour-raient compromettre l’attractivite de certaines destinations sous changementclimatique. La reduction des flux touristiques qui en condition normale sou-tiennent considerablement le developpement d’infrastructures, remettrait encause leur rentabilite et leur capacite de financement. Etant donne la haussedes temperatures, l’attractivite de la Mediterranee, et surtout celle de la riveSud, pourrait diminuer. Selon Bigano et al. [2008] les flux de touristes inter-nationaux pourraient diminuer de 30% sur la rive Sud et de 10 a 20% surla rive Nord a l’horizon 2100. Des consequences positives peuvent egalementetre envisagees, comme une augmentation des flux entre pays mediterraneens,des sejours plus longs et une reorientation des activites de maniere a etremoins dependants du climat. Le changement climatique aura egalement desconsequences sur l’offre touristique, la ou les ressources en eau seraient insuffi-santes. Le secteur touristique est en effet un grand consommateur d’eau. Parconsequent, l’accroissement des flux touristiques peuvent poser problemes,invitant a mettre en œuvre une gestion plus rigoureuse de la ressource en eau[Hallegatte et al., 2008].

Selon l’etude menee par Magnan et al. [2011], du point de vue clima-tique, l’enjeu determinant reside dans le contraste entre les conditions de viequotidiennes des touristes et celles de leur destination de vacance. Les au-teurs utilisent un modele national et regional de demande pour evaluer desconsequences du changement climatique sur le tourisme. Selon ces modeles,le nombre de flux de nouveaux arrivants dans un pays est fonction de lasuperficie, de la temperature moyenne annuelle du pays entre 1961-1990, de

la longueur de la cote et du revenu national par tete, tandis que le nombrede departs du pays d’origine est fonction des memes parametres, la longueurde la cote etant remplacee par le nombre de pays voisins. Par exemple pourl’Algerie, la difference entre les situations avec (scenario A1B) et sans chan-gement climatique en 2100, pour les flux d’arrivees internationaux seraientde -52%, de -17% pour les arrivees domestiques et les depenses de -17%.Une analyse des series temporelles montre qu’une augmentation de 3◦C di-minuerait au niveau annuel les flux touristiques partant de l’Angleterre de8%. Selon le troisieme modele, un modele de choix discrets, la distributiondes flux touristiques est principalement determinee par le cout du voyage,les caracteristiques des plages et les proprietes climatiques. Enfin, selon cetteetude, la hausse de la temperature dans le Nord de l’Europe pourrait reduireles flux internationaux du Nord vers le Sud mais renforcer les flux au Nord.Il semble ainsi necessaire de disposer d’outils simples qui pourraient aidera evaluer la vulnerabilite actuelle et suivre l’evolution des avantages et desinconvenients des destinations.

Selon l’etude de Amengual et al. [2011], le tourisme est sensible aux tem-peratures, aux precipitations, aux taux d’humidite relative, a la couverturenuageuse, et a la vitesse du vent. Un indice climatique pour le tourismehistorique est defini sur la base des valeurs journalieres de ces parametrespour la periode 1973-2008, et un indice projete est elabore pour les donneesjournalieres moyennees sur les 13 modeles climatiques regionaux du projetENSEMBLES qui est corrige avec une approche quantile-quantile. Cet indiceenglobe les aspects thermique, esthetique et physique du climat. Les resultatspour le systeme de Platja de Palma dans les Baleares indiquent par exempleque les niveaux de visites actuels coıncident avec les perceptions observeesdu climat. Les perceptions satisfaisantes du climat seraient en hausse pourle printemps et l’automne. Les conditions climatiques optimales de la hautesaison, a la fin du siecle, se decaleraient vers le printemps et l’automne, avecdes desequilibres entre saisonnalite naturelle et institutionnelle.

2.2.2.3 Le Secteur energetique

Enfin, la demande en energie va considerablement augmenter au niveaudu bassin mediterraneen et necessiter des investissements en infrastructuresde duree de vie longue. En outre, les choix techniques d’investissements de-pendent, parmi plusieurs parametres, de l’impact que le changement clima-tique peut avoir sur l’efficacite de la production d’energies renouvelables (hy-droelectricite, solaire, eolien). La production hydroelectrique, qui depend dela hauteur de la colonne d’eau stockee, pourrait baisser dans le cas d’une

2.3 L’adaptation au changement climatique 89

diminution de la couverture neigeuse. En revanche, dans le cas ou le tauxd’humidite augmente pendant la periode hivernale, avec une gestion ade-quate des crues, la production pourrait etre facilitee. Il est a noter que souschangement climatique, le maintien de la colonne d’eau haute pour la produc-tion hydroelectrique pourrait rentrer en conflit avec le maintien d’un volumelibre en raison d’un risque d’inondation accru [Kiparsky et Gleick , 2003].En Europe, ou l’hydroelectricite participe a hauteur de 20% a la productiond’electricite, le potentiel serait reduit de 6% en 2070. Cette reduction attein-drait 20-50% en Mediterranee et on observerait une augmentation de 15-30%au Nord-Est de l’Europe et une stabilisation en Europe de l’Ouest et cen-trale [Bates et al., 2008]. Selon l’etude de cas menee par Schaefli et al. [2007]sur les Alpes Suisses, la production en Gwh d’hydroelectricite, passerait de246,8 (95% intervalle de confiance) pendant la periode 1961-90, a 188,2 (95%)pendant la periode 2070-99.

Par consequent, les changements a l’echelle regionale et locale des para-metres hydroclimatiques sous changement climatique sont susceptibles d’avoirdes repercussions sur plusieurs secteurs economiques. Ceci necessitera demettre en œuvre des actions d’adaptation en particulier pour la planifica-tion des ressources en eau dont dependent plusieurs secteurs. Toutefois, lamise en œuvre de mesures d’adaptation adequates peut necessiter des infor-mations precises sur le changement du climat local, mais, etant donnee lesdivers sources d’incertitude, celles-ci sont indisponibles a ce jour.

2.3 L’adaptation au changement climatique

L’adaptation au changement climatique est definie comme l’ensemble desmesures et ajustements mis en oeuvre par des personnes, des organisations outout etre vivant, qui permettent d’eviter ou bien de profiter des effets directset indirects du changement climatique [IPCC , 2001]. La mise en œuvre destrategies d’adaptation s’avere necessaire etant donne les modifications auniveau local des parametres hydroclimatiques sous changement climatiquequi pourraient impacter les differents secteurs economiques.

L’adaptation se decline en adaptation autonome et planifiee. L’adapta-tion autonome inclut les mesures ne visant pas directement a repondre auchangement climatique mais a d’autres types de modifications causees parle changement climatique comme le changement de la demande ou de la va-riabilite climatique. Elles permettent de reduire les consequences negativesou de beneficier des consequences positives du changement climatique. Lesmesures sont realisees par des particuliers ou des acteurs economiques prives

qui ne peuvent pas prevoir les evolutions et n’ont pas les capacites d’investirdans le long terme. Ces mesures ont plutot un caractere de court terme.

L’adaptation planifiee resulte d’une reflexion dediee au changement cli-matique et a la variabilite climatique. Cependant, l’adaptation planifiee dansle secteur de l’eau est tres peu frequente en pratique. Des initiatives dansce sens sont neanmoins a noter en Hollande, en Australie, en Allemagne, auBangladesh, au Royaume-Unis, en matiere de standards de conception et d’al-location pour les inondations et les infrastructures d’offre [Bates et al., 2008].Des exemples des deux types d’adaptation sont presentes dans le tableau 2.1pour le secteur de l’agriculture.

De plus, l’adaptation dans certains cas peut etre reactive (“reactive adap-tation”), c’est-a-dire qu’elle peut n’etre mise en œuvre qu’apres que le chan-gement climatique ait ete observe. Cependant, dans d’autres cas, l’adap-tation doit etre anticipee (“anticipatory adaptation”), notamment lorsquedes investissements avec des durees de vie tres longues sont en jeu. Peud’exemples concrets de mise en œuvre de mesures anticipees d’adaptationexistent. D’apres Bates et al. [2008], ceci serait du au fait que ces mesuresnecessitent une information exacte sur le changement du climat local, infor-mation qui, a cause des diverses sources d’incertitude liees au changementclimatique, n’est pas disponible. En outre, ce pourrait egalement etre du aune influence plus importante dans le court terme d’autres variables pourpiloter les strategies d’investissement.

de Graaf et al. [2009], dans leur etude sur les mesures liees aux ressourcesen eau (offre, protection contre les inondations) a mettre en œuvre pour lareduction de la vulnerabilite sous changement climatique de la region Ouestdes Pays-Bas, ont egalement mentionne le fait que peu d’exemples de miseen œuvre de mesures anticipees d’adaptation existent. Selon cette etude, lareduction de la vulnerabilite correspond a l’augmentation de la capacite deseuil (threshold), la capacite a faire face (coping), la capacite de recuperation(recovery) et la capacite adaptative (adaptive), pour la prevention, la reduc-tion des dommages, la reaction aux dommages et leurs anticipations respecti-vement. Jusqu’a present, selon cette etude, aux Pays-Bas comme ailleurs, lapriorite a consiste a augmenter la capacite de seuil en construisant des diguesplus hautes et en ameliorant la capacite de stockage et les infrastructures dedistribution. Le defi consiste desormais a augmenter la capacite adaptativeafin de pouvoir faire face et s’ajuster a des futurs changements, notammentclimatiques, incertains. Pour cela, il s’avere necessaire de mettre en placeun cadre d’evaluation des strategies d’adaptation afin de choisir une strate-gie robuste en prenant en compte les diverses incertitudes. Un tel cadre quiprend en compte l’incertitude climatique, ainsi que l’irreversibilite des inves-

Tab. 2.1: Exemples d’adaptation dans le secteur de l’agriculture

Type d’adaptation Exemples de mesures dans le secteur de l’Agriculture

Autonome adoption de varietes plus resistantes aux chocs thermiques ;modification des techniques d’irrigation ;adoption de techniques efficaces pour la collecte d’eau,la conservation de l’humidite des sols,reduction du risque de salinisation ;amelioration de la gestion de l’eau pour eviter l’erosion et le lessivage ;modification des calendriers de cultures ;implementation des previsions saisonnieres

Planifiee amelioration des systemes existants en surface d’irrigationet nouvelles infrastructures, gouvernance amelioree incluantle changement climatique ; hausse des investissements dans desinfrastructures pour l’irrigation ; utilisation de technologiespour une meilleure efficacite de l’usage, avec notamment utilisationde l’eau souterraine ; definition des droits de proprietes des terres ;bon fonctionnement des marches des intrants,produits et services financiers

tissements et la flexibilite temporelle dans leur realisation, pourrait remettreen question l’evaluation traditionnelle economique selon laquelle les beneficesnets de la construction complete actuelle d’une infrastructure et de la nonrealisation du projet sont compares. Le nouveau cadre pourrait ainsi inclurela possibilite de retarder un investissement.

2.3.1 Methodologies d’evaluation des strategies d’adap-tation sous climat futur incertain

Les criteres de selection parmi les options d’adaptation, comme mentionnedans de Loe et al. [2001] regroupent : les “strategies sans regret”, le degre dereversibilite, la minimisation des impacts environnementaux, l’analyse couts-benefices, l’equite, la reduction de la vulnerabilite, la faisabilite et l’efficacite.Michailidis et Mattas [2007] citent egalement d’autres techniques pour lesdecisions d’investissement comme l’actualisation des flux financiers (discoun-ted cash flow), la valeur actualisee nette, le taux interne de rentabilite etles options reelles. En ce qui concerne le choix du dimensionnement d’uneinfrastructure hydraulique, i.e. d’un barrage-reservoir, la litterature identifiedeux approches de selection : la satisfaction d’un niveau fixe de fiabilite ou dedemande satisfaite et la comparaison des couts et des benefices. La premiereapproche a ete appliquee par Mimikou et Kouvopoulos [1991] pour determi-ner la dimension d’un reservoir. Cependant, il n’est pas toujours possible ouefficace de changer la capacite de stockage d’un reservoir afin de maintenirun niveau de fiabilite voulu. Ainsi, une analyse cout-benefice peut etre appli-quee comme dans O’Hara et Georgakakos [2008] pour evaluer l’efficacite del’expansion de la capacite de stockage des reservoirs.

Chacun de ces criteres conduit a un resultat different, car selon le premier,des plus grands reservoirs doivent etre construits pour satisfaire la demandevoulue, tandis que selon la deuxieme, pour des reductions importantes desreserves d’eau disponibles, la comparaison des couts et benefices indique quedes plus petits reservoirs doivent etre privilegies. L’analyse cout-benefice estegalement utilisee dans le chapitre 3. En effet, la reduction des precipitationsconduit a des reservoirs plus petits. Avec une preference pure pour le presentelevee, les benefices ainsi que les volumes optimaux sont diminues et l’im-portance du changement climatique est reduit. La difference entre les valeursactualisees nettes obtenues avec les differents modeles climatiques est alorsdiminuee. Les resultats montrent que l’optimum de la valeur actualisee netteetant plat, l’analyse cout-benefice n’est pas assez discriminante pour le choixdu volume a la difference de l’autre critere.

Des strategies d’anticipation a moindre cout pourraient etre mises en place

des a present pour reduire la vulnerabilite. C’est le cas par exemple a Copen-hague, ou les tuyaux d’evacuation des eaux pluviales ont ete dimensionnesavec des debits maximum augmentes de 70% pour anticiper la croissance dela population et l’intensification des precipitations. Augmenter le diametreau moment de la pose peut avoir un cout marginal inferieur compare au chan-gement du diametre apres [Hallegatte et al., 2008]. Cette option d’adaptationest typiquement une option sans regrets, c’est-a-dire qu’elle est utile en soimeme sans changement climatique ou quelque soit l’ampleur du changementclimatique. Si le risque pour lequel elles ont ete developpees ne se realise pas,les mesures n’auront pas ete inutiles ou meme dommageables.

Cependant, comme l’expliquent Venkatesh et Hobbs [1999], certains inves-tissements sont irreversibles, avec des benefices futurs incertains, et le choixdu moment de leur realisation peut permettre une certaine flexibilite dans letemps. C’est pourquoi pour ces investissements leur realisation devient uneoption qui inclut egalement la possibilite de la remettre a plus tard. Venkateshet Hobbs [1999] ainsi que Michailidis et Mattas [2007], utilisent pour l’ana-lyse d’un investissement (barrage pour l’irrigation et structure de controledes inondations) l’approche des options reelles. Parmi les options reelles plu-sieurs alternatives concernant l’investissement en capital comme l’expansion,l’abandon ou le retard sont prises en compte, a chacune desquelles une va-leur est associee. Etant donne l’incertitude sur, par exemple, l’ampleur duchangement climatique, la remise a plus tard d’un projet jusqu’a ce que plusd’information soit disponible peut-etre l’option optimale. La decision peutainsi etre completement modifiee si au benefice net d’inaction (“do nothing”),on ajoute la valeur de l’option d’attente.

Venkatesh et Hobbs [1999] calculent la valeur esperee si l’incertitude dansle processus de decision est incluse afin de determiner la strategie optimalepour la structure de controle du debordement du Lac Erie, en considerantdifferentes possibilites de disponibilite en eau nette (precipitation- evapora-tion+ ruissellement), ainsi que la flexibilite dans le temps. Pour cela, l’analysebayesienne est incluse dans des arbres de decision et les strategies adaptativessont decrites comme des decisions sequentielles. Dans ce cadre, la valeur es-peree de l’incertitude sur le changement climatique (EVIU : expected value ofincluding climate change uncertainty) est calculee, ainsi que la valeur espereed’avoir une connaissance parfaite sur le changement climatique (EVPI : ex-pected value of perfect climate change information). La premiere corresponda la valeur esperee de l’information additionnelle obtenue en incorporant l’in-certitude dans le processus de decision et la deuxieme a la difference entreles benefices esperes dans le cas ou les decideurs savent avant faire un choixsi le changement climatique va se realiser et, dans le cas ou ils ne realisent

pas, une experimentation. L’information sur les avis des utilisateurs (proba-bilites subjectives, facteurs de ponderation attribues aux objectifs) est priseen compte et leur opinion sur la probabilite des scenarios de changementclimatique est revisee en fonction de la disponibilite en eau nette observee.L’option de report de la decision a une valeur de 20 million de dollars, tandisque le fait d’ignorer le rechauffement possible peut avoir un surcout de 20%au niveau du cout de construction.

L’importance du choix de la methode d’analyse d’un investissement estnotamment soulignee par Michailidis et Mattas [2007] car ils constatent qu’enutilisant la methode conventionnelle de valeur actualisee nette, l’investisse-ment est considere comme profitable, alors qu’avec la methode des optionsreelles, les options d’abandonner, retarder ou elargir le barrage, si elles sontpratiquees, ont egalement une valeur importante. Les auteurs suggerent queles deux approches peuvent etre utilisees pour evaluer des investissements defacon complementaire. La regle standard de la valeur actualisee ne prend pasen consideration de quelle maniere la possibilite de retarder un investisse-ment irreversible peut influencer la decision d’investir, alors que la methodedes options reelles permet de determiner les delais d’attente avant d’investir.Cette flexibilite peut etre importante et ajouter de la valeur dans la decision.Cependant, la methode des options reelles ne remplace pas la valeur actua-lisee nette, elle aide a mieux comprendre la decision d’investissement et leszones d’incertitude.

La determination de strategies adaptatives sous incertitude peut aussietre fondee sur le principe de la robustesse. Selon ce principe, une deci-sion est robuste quand elle ouvre des voies vers des resultats favorables,en protegeant contre les vulnerabilites et en exploitant les opportunites duchangement climatique. Le principe de robustesse indique qu’il est importantd’eviter de mettre en place des mesures qui peuvent s’averer inefficaces unefois les changements climatiques materialises (mal adaptation), notammentcelles qui concernent la construction d’infrastructures, une mauvaise adapta-tion au changement climatique pouvant se reveler tres couteuse. Les quatrepiliers de la robustesse sont la vigilance (habilite a detecter des signes alar-mants), l’agilite (possibilite de reagir a ces signaux), l’adaptabilite (habilitedans l’ajustement des tactiques) et l’ajustement (capacite de s’aligner versune meme direction). L’apprentissage joue un role important, les actions decourt terme devant etre considerees comme des experimentations pouvantproduire de l’information sur le fonctionnement des systemes environnemen-taux complexes [Lempert et Groves, 2010]. La prise de decision robuste pourla mise en place des strategies adaptatives (anticipees) dans ce contexte d’in-certitudes interroge l’approche traditionnelle “prediction puis action”, avec

l’addition de trois nouveaux concepts : les vues multiples du futur, le criterede robustesse, et l’analyse iterative “vulnerabilite-et-reponse-option” [Bateset al., 2008; Lempert et Groves, 2010].

Dans le processus de decision robuste, l’incertitude est traitee en conside-rant plusieurs vues/etats du futur. L’information probabiliste peut etre aussiintegree en utilisant une serie de distribution de probabilites possibles. Cettepluralite de distribution est necessaire car une seule ne suffit pas pour decrirele niveau present d’incertitude sur le futur. Par ailleurs, dans ce processusde prise de decision robuste, un critere de robustesse est utilise plutot qu’uncritere d’optimalite. Par la suite, l’analyse “vulnerabilite-reponse-et-option”permet de prendre en compte l’incertitude et des strategies robustes peuventetre identifiees et evaluees. Dans ce but, comme pour d’autres analyses dedecision, le probleme est formule et les donnees et modeles necessaires sontrassembles. Plusieurs strategies possibles sont considerees. Leur efficacite estevaluee sur la base d’indicateurs notamment de standards de performancefixes par les decideurs qui peuvent etre absolus ou relatifs et peuvent exprimerla deviation de l’optimalite ou le regret. Au final, des strategies alternativessont identifiees (adaptabilite) pouvant reduire la vulnerabilite des strategiespossibles et elles sont envisagees comme des nouvelles strategies possibles,ou bien le probleme est reformule. Ce processus a ete presente et appliquepar Lempert et Groves [2010] dans l’Ouest des Etats-Unis pour l’explorationdu portfolio des strategies d’offre d’eau (stockage souterrain, recyclage, equi-libre offre demande, stockage de l’eau d’orage) qui ont elimine 80% des coutsidentifies.

Par consequent, le choix de la methode d’analyse d’un investissement estimportant, car il peut conduire a des resultats completement differents. Cechoix est particulierement important quand il s’agit d’investissements irrever-sibles. En effet, ces investissements etant concus pour un risque, notammentle changement climatique, qui finalement ne se realise pas, des couts impor-tants peuvent etre engendres. Dans le chapitre 3 ou un modele generique dedimensionnement d’un reservoir est presente, la methode proposee par Lem-pert et Groves [2010] selon laquelle une strategie adaptative robuste doit etremise en oeuvre afin de reduire la vulnerabilite aux changements climatiquesest appliquee.

2.3.2 Les limites des strategies d’adaptation

Differentes limites aux strategies d’adaptation peuvent etre relevees. Enpremier lieu, des limitations physiques ou ecologiques existent lorsque desmesures techniques ou institutionnelles ne permettent pas de faire face aux

effets nefastes du changement climatique. Confronte a un cours d’eau qui s’as-seche completement, la construction de grandes infrastructures hydrauliquesou le redimensionnement des infrastructures existantes n’est plus efficace etpeut engendrer des pertes economiques importantes si les investissementsrealises sont irreversibles. Dans le chapitre 3 on verra qu’effectivement, avecdes reductions importantes des ressources en eau sous changement clima-tique, certaines mesures d’adaptation, notamment le redimensionnement desbarrages-reservoirs, peuvent s’averer insuffisantes pour soutenir la demande.Ainsi, les activites localisees sur un bassin avec une reduction importante deses ressources en eau, devraient eventuellement etre relocalisees.

Les restrictions peuvent aussi etre techniques, politiques ou sociales, quandil est impossible pour les usagers de reduire leur consommation, ou quand ilest difficile de trouver des sites appropries pour la construction de reservoirs.En particulier dans le bassin mediterraneen, comme les ressources en eau sontirregulieres dans le temps et l’espace, de nombreux barrages-reservoirs ont eteconstruits. Mais la plupart des bassins sont fortement anthropises et les sitesencore disponibles pour l’implantation de nouveaux reservoirs deviennent deplus en plus rares. Ensuite, des limites economiques peuvent aussi existerquand une strategie adaptative est trop couteuse par rapport aux beneficesque sa mise en œuvre peut apporter. Le cadre reglementaire peut egalementou pas : encourager la mise en place d’actions pour l’adaptation au chan-gement climatique, favoriser le court ou le long terme, et mettre en avantdes actions irreversibles intensives en capital ou flexibles [Arnell et Delaney ,2006].

Des obstacles culturels ou institutionnels constituent un autre type de li-mite. Ils incluent notamment le contexte institutionnel dans lequel la gestiondes ressources s’exerce, le manque de coordination entre les divers acteurs, lesproblemes d’acceptabilite sociale, la faible priorite donnee a la gestion des res-sources hydriques, les tensions entre differentes echelles et l’inefficacite de lagouvernance. Enfin, les limitations cognitives ou informationnelles concernentles cas ou les planificateurs des ressources hydriques ne reconnaissent pas lechangement climatique comme un defi important ou lui attribuent une prio-rite trop faible. Ils peuvent egalement ne pas avoir acces a des methodologiesconcretes pour apporter une reponse rigoureuse au changement climatiqueou bien considerer que l’incertitude sur le climat futur est trop importantecomme le decrit Larsen [2010] sur le Danemark ou Bates et al. [2008]. Lagestion des planificateurs peut se faire a un horizon temporel a tres courtterme (journalier). Lorsque leur priorite est une gestion a un pas de tempsaussi fin, les conditions a long terme, notamment le climat a une echelledecennale ou centennale, viennent bien apres d’autres priorites [Lins et Sta-

2.4 Les options d’adaptation de l’offre et de la demande en eau 97

khiv , 1998]. Arnell et Delaney [2006] dans leur etude sur l’adaptation descompagnies d’approvisionnement en eau en Angleterre et au Pays de Galles,reconnaissent que dans le court terme le changement climatique n’est pasle parametre le plus important, alors qu’il est considere comme une prioritesur le long terme. Cette hierarchisation est non seulement influencee par lecadre reglementaire comme mentionne ci-dessus, mais aussi par l’occurrenced’evenements exceptionnels. Ainsi, les applications concretes dans la gestiondes bassins versants sont tres rares.

Les planificateurs des ressources hydriques ont par ailleurs longtemps dufaire face a des demandes continuellement modifiees, en faisant l’hypotheseque la ressource naturelle reste pratiquement constante dans le moyen termeet en considerant que l’information historique constitue un bon indicateurdes conditions futures. Mais le changement climatique remet en question lafiabilite des systemes hydrologiques et hydrauliques ainsi que ces hypotheses.Sa prise en compte pourrait conduire a une revision complete des processus deplanification des ressources avec, par exemple, le developpement de nouvellesmethodes d’evaluation et de conception des infrastructures, la prise en comptedes ressources non conventionnelles etc.

Des lors, pour les planificateurs, le defi serait d’integrer non seulement lavariabilite naturelle mais egalement le changement climatique pour assurerun niveau de fiabilite acceptable a long terme [Kiparsky et Gleick , 2003].Malgre l’incertitude sur les conditions hydrologiques futures et la difficultede detecter une tendance sur le long terme, des decisions devront etre prisesdes aujourd’hui, avec la revision des hypotheses de conception et de gestiondes infrastructures hydrauliques. De plus, la mise en place des processus deprise de decision robuste ou avec apprentissage est necessaire, dans lequel lesmodeles climatiques sont integres. Une approche fondee sur des scenarios pou-vant conduire a des impacts differents pourrait etre utilisee afin de permettreaux planificateurs de disposer d’informations sur la probabilite d’occurrenced’evenements pour pouvoir prendre des decisions. Dans la section suivante,differentes mesures d’adaptation sont presentees du cote de l’offre puis de lademande, chacune avec sa propre facilite et flexibilite de mise en œuvre, sadependance a l’information climatique precise et son efficacite.

2.4 Les options d’adaptation de l’offre et de

la demande en eau

Les mesures d’adaptation du cote de l’offre et de la demande peuventavoir des taux d’application, des efficacites et benefices generes et des im-

pacts negatifs differents, en fonction de l’ampleur du changement climatiqueet des conditions locales. Du cote de l’offre, parmi les options souvent envi-sagees, figurent la hausse de la capacite de stockage ou les transferts d’eau.Ces options ont en general des consequences sociales et environnementalesnegatives, en particulier en raison de la mise en eau de zones situees sur lereservoir. Ces consequences, notamment celles liees a la construction de bar-rages, sont de plus en plus prises en compte et gerees pendant la conceptionet la realisation des projets. Du cote de la demande, l’efficacite de certainesmesures n’est pas certaine, car elles necessitent l’action cumulee d’acteursdisposant de capacites d’adaptation variees et avec des interets possiblementen conflit [Bates et al., 2008]. De facon generale, les mesures du cote de l’offre,notamment l’exploitation des eaux de surface, sont les solutions dominantesaujourd’hui pour repondre aux besoins, et continueront a l’etre sous change-ment climatique.

2.4.1 Les options d’adaptation du cote de l’offre

Pour la projection des ressources en eau sans et avec changement cli-matique, certaines composantes importantes devraient etre prises en comptenotamment les barrages construits, a construire ou demanteles, les infra-structures hydrauliques d’approvisionnement et de distribution intra et interbassins, le traitement des eaux usees et la reutilisation, ainsi que la desali-nisation. Si l’on considere le climat actuel, les reservoirs jouent deja un roleimportant car ils assurent un niveau d’approvisionnement d’une ressource eneau variable dans l’espace et dans le temps dans la plupart des regions dumonde, notamment au niveau du bassin mediterraneen. Ainsi, etant donneleur place dominante dans les profils hydriques de plusieurs pays, et la reduc-tion possible des apports en eau sous changement climatique, leur utilisationcomme moyens d’adaptation sous changement climatique merite d’etre exa-minee.

Dans la litterature, parmi les mesures possibles d’adaptation du cotede l’offre, les barrages-reservoirs occupent une place importante. En effet,le changement de leur dimensionnement ou de leurs regles operationnellespourraient constituer des options d’adaptation puissantes, caracterisees parun degre de reversibilite different. En cas d’augmentation de la variabilitetemporelle du ruissellement due au changement climatique, la hausse de lacapacite de stockage des reservoirs peut etre benefique, si le ruissellementannuel ne se reduit pas de maniere significative. En revanche, l’utilite desbarrages peut etre diminuee a cause de la hausse de la temperature, car lerisque de pertes du a l’evaporation serait accru. Sous changement climatique,

avec la reduction probable des ressources en eau disponibles, il pourrait aussietre envisage de modifier les regles operationnelles des reservoirs afin, parexemple, d’allouer la ressource en eau selon la valorisation economique desusages. D’autres options du cote de l’offre pourraient egalement etre envisa-gees comme des transferts d’eau ou entre autres la reutilisation des eaux useestraitees et la desalinisation [Bates et al., 2008]. Dans cette these, l’accent estmis sur les options d’adaptation liees aux reservoirs, leur redimensionnementet le changement de leurs regles operationnelles, qui seront presentees. Au-paravant, il convient de presenter quelques definitions essentielles concernantles barrages, qui pourront aider a mieux comprendre les options d’adaptationliees aux barrages-reservoirs.

2.4.1.1 Quelque definitions utiles sur les barrages-reservoirs

Un reservoir de stockage a la capacite de retenir l’exces d’eau apres unepluie, y compris une pluie intense, et le redistribuer durant les periodes desecheresses. Il permet egalement de reduire les dommages en aval pendant lesperiodes de crues. Les reservoirs ont ainsi comme fonction de stabiliser le fluxd’eau, en regulant une offre variable naturelle et en satisfaisant une demandeelle aussi variable. Par ailleurs, comme a partir de plans topographiques lescourbes d’elevation-surface et d’elevation-stockage peuvent etre definies, pourune hauteur d’eau donnee, il est possible de calculer le volume d’eau stockedans le reservoir et la surface d’eau inondee.

La capacite de stockage d’un reservoir peut etre divisee en trois zones.Le volume entre le lit de la riviere et une hauteur d’eau minimum dans lereservoir correspond au volume de sedimentation (“dead storage”). Cette hau-teur minimale correspond au niveau minimum a partir duquel l’eau peut etreextraite du reservoir. Ce volume est uniquement dedie au stockage des sedi-ments qui arrivent au barrage. Le volume entre la hauteur d’eau minimumet la hauteur dite “normale” correspond au volume utile (“useful storage”).La hauteur “normale” correspond a la hauteur maximale que l’eau peut at-teindre dans les conditions normales de fonctionnement du reservoir. L’eauest extraite de ce volume pour la satisfaction des differentes demandes. Deplus, le niveau d’eau “normal” determine le potentiel hydroelectrique. Enfin,le volume d’eau entre la hauteur “normale” et la hauteur de debordementcorrespond au volume d’inondation (“surcharge volume”). La hauteur de de-bordement correspond a la hauteur maximale a laquelle l’eau arrive en pre-nant en compte le volume d’inondation. Ainsi, le volume d’inondation serta stocker l’eau de la crue de dimensionnement de l’evacuateur. Ce volumepeut ne pas rester vide, notamment pendant les periodes ou la probabilite

d’occurrence de la crue maximale de dimensionnement est faible.

L’aspect le plus central pour le dimensionnement du volume reside dansla relation entre rendement et capacite, le rendement etant la quantite d’eauqui peut etre fournie dans un intervalle de temps defini (du jour a l’annee ...).La capacite doit etre determinee en fonction des quantites d’eau disponibleset de la demande en assurant un niveau de risque acceptable. Cela signifie quele rendement ne doit pas etre inferieur a une valeur cible. Ce niveau de risqueacceptable est faible pour les villes alors que pour l’irrigation il est plus eleve.Un indicateur souvent utilise pour mesurer la performance d’un reservoir estla fiabilite. Elle correspond a la probabilite que le reservoir puisse alimenterune demande donnee pendant sa duree de vie (economique, entre 50-100 ans)sans interruption. La capacite de stockage peut etre determinee avec un pasde temps annuel, mensuel ou journalier, en utilisant l’approche “operationstudy”. Selon cette approche, des regles operationnelles sont definies, et unesimulation de l’operation est realisee sur une periode de temps qui permet dedeterminer la fiabilite du reservoir avec sa capacite de stockage donnee. Lesmethodes “sequent peak” et “Rippl” sont egalement souvent utilisees [Anctilet al., 2005], ainsi que d’autres methodes plus economiques deja mentionneesa la section 2.3.1.

2.4.1.2 Redimensionnement des barrages-reservoirs sous change-ment climatique : inertie et incertitude climatique

Le changement climatique peut etre integre comme critere de conceptiondes ressources hydriques, l’incertitude pouvant affecter la prise de decision.Comme mentionne a la section 2.3.1, des nouveaux investissements peuventetre envisages, comme c’est le cas pour les barrages-reservoirs. Cependant,comme il s’agit d’investissements lourds et irreversibles, et etant donne l’in-certitude sur l’amplitude, la temporalite et la direction du changement duclimat, leur realisation pourrait engendrer des pertes economiques elevees encas de non realisation du climat prevu par les planificateurs.

Rogers [1997] a etudie la possibilite de l’augmentation de la capacite desreservoirs en appliquant quatre sous-modeles : croissance deterministe lineaireet geometrique de la demande, croissance lineaire stochastique, et une versiondifferente de la croissance geometrique ou la capacite et les prix sont en memetemps determines. Dans les quatre modeles, le changement climatique joueun role de plus en plus important, mais reste limite dans l’influence qu’ila sur la demande ainsi que sur la decision optimale, qui se fait sur la basedu critere cout-benefice, conclusion qui doit etre interpretee, selon l’auteur,avec attention, car l’effet d’irreversibilite des investissements n’est pas prise

en compte.

Fisher et Rubio [1997] ont egalement modelise les decisions sur la capa-cite de stockage sur le long terme sous changement climatique, en represen-tant l’investissement en capital public et les couts environnementaux. Sousincertitude et benefices marginaux convexes, un avantage existe a investirdans des infrastructures hydrauliques et eviter les reductions drastiques deconsommation dues aux secheresses. De plus, si les couts d’ajustements sontasymetriques, une periode d’inaction peut exister, qui est plus longue quandle desinvestissement (restauration de l’environnement) est couteux. Ainsi lesauteurs soulignent que les planificateurs doivent veiller a ce que les infra-structures, notamment hydrauliques, ne doivent pas etre sous ou sur dimen-sionnees sous la pression du changement climatique. Cependant, etant donnela nature sequentielle de la prise de decision, il n’est pas necessaire de mettreen place des mesures radicales dans le court terme.

Dans le chapitre 3, etant donne le niveau actuel d’incertitude climatiqueimportant, il est propose de mettre en place des strategies d’adaptation anti-cipees, dans le cas present fixer le volume optimal d’un reservoir, qui peuventetre robustes au plus vaste champs possible de changements climatiques,dans le meme esprit que [Lempert et Groves, 2010]. Cependant, des mesuresd’adaptation plus flexibles peuvent etre mises en place. Le changement desregles operationnelles des reservoirs, decrit dans la section suivante, consti-tue un exemple de mesure moins dependante d’une information climatiqueprecise.

2.4.1.3 Changement des regles operationnelles sous changementclimatique des barrages-reservoirs

Les reservoirs, avec leurs dimensions actuelles, peuvent etre utilises enchangeant les regles operationnelles afin de s’adapter aux changements d’ecou-lements. Leur modification peut etre une solution efficace du cote de l’offred’eau, en raison du contexte actuel d’incertitude sur le changement clima-tique. Les nouvelles strategies de gestion doivent etre flexibles et capablesde mettre en place des plans de fonctionnement qui prennent en compte lanature variable et dynamique du climat.

Cette strategie d’adaptation a ete mentionnee dans plusieurs etudes, no-tamment dans Wood et al. [1997]. Les conditions, selon les auteurs, qui de-terminent si le changement climatique doit etre pris en compte, sont liees al’hydrologie du systeme, ses caracteristiques physiques, ses demandes et sescontraintes institutionnelles. Ainsi, Wood et al. [1997] considerent que troiscategories theoriques existent pour les problemes de planification, conception

et gestions de ressources en eau. Dans la premiere, le changement climatiquen’a pas d’influence sur la performance du systeme, parce que les changementsprevus par les modeles de circulation generale n’impliquent pas des change-ments pour l’hydrologie regionale, les systemes regules sont deja robustescar ils peuvent gerer les extremes du climat variable, ou parce que d’autreschangements comme la hausse de la demande peuvent avoir un effet plusimportant. Dans la deuxieme categorie, le changement climatique peut avoirdes effets sur la performance des infrastructures. Cependant, des contraintes,comme les preferences sociales et les realites politiques, font que les mesuresd’adaptation ne sont pas mises en œuvre. Dans la derniere categorie, le chan-gement climatique a un effet non trivial sur la performance qui peut etreattenue par la modification des regles operationnelles des reservoirs. Dansce cas, les planificateurs sont appeles a faire face a l’incertitude avec des ap-proches comme une meilleure connaissance des projections hydrologiques, destechniques d’analyses plus affinees, l’augmentation des facteurs de securitedans la conception et la reduction d’investissements irreversibles.

Mendelsohn et Bennett [1997] ont propose un modele generique d’alloca-tion de l’eau sous changement climatique. Dans ce modele, les regles d’al-location ainsi que la valeur presente nette du projet sont plus influenceespar la modification du ruissellement moyen que par celle de la variance, etl’efficacite de chaque regle peut avoir des impacts differents avec et sans chan-gement climatique. Cette etude concernant les regles operationnelles proposeegalement un ajustement dynamique et un transfert de l’eau vers des usagesa plus grande valeur ajoutee. Selon Lettenmaier et Sheer [1991] l’adaptationdes regles operationnelles pour les systemes de reservoirs en Californie estenvisageable, mais avec un risque qu’elle soit realisee au detriment de la pro-tection contre les inondations. Dans leur etude de cas, Wood et al. [1997]montrent que prendre en compte le changement climatique peut ne pas affec-ter les regles operationnelles optimales. De plus, des petits changements desregles pour s’adapter au changement climatique ne modifient pas de faconsignificative la performance du systeme etudie.

Certaines etudes constatent que ni l’augmentation de la capacite des re-servoirs ni le changement des regles operationnelles ne peuvent attenuer lestress du a la reduction des ecoulements. C’est le constat fait par Chris-tensen et Lettenmaier [2007] sur le Bassin du Colorado. Dans cette etudede cas, ou la reduction du ruissellement doit etre attribuee aux differencesd’evapotranspiration, le modele hydrologique utilise a une resolution spatialeplus fine que les modeles de circulation generale. Ainsi les interactions entrel’elevation et les demandes evaporatives, qui ont une variabilite saisonniere,peuvent etre mieux representees. Les auteurs soulignent la non linearite des

reponses des systemes de reservoirs aux changements d’ecoulements et ladegradation considerable de leur performance.

Ainsi, les regles operationnelles peuvent etre ajustees de maniere dyna-mique afin de s’adapter au changement climatique. Malgre cette flexibilite,comme on l’a vu, leur efficacite ne fait pas consensus. Dans le chapitre 5, avecla methodologie generique globale-locale presentee dans les chapitres 4 et 5,les regles operationnelles optimales d’operation coordonnee des systemes dereservoirs mediterraneens sont determinees afin de satisfaire la demande enirrigation avec le plus haut niveau possible de fiabilite.

Ces options d’adaptation du cote de l’offre peuvent en partie attenuer lesimpacts du changement climatique. Cependant, sous changement climatique,l’eau disponible sera probablement reduite notamment au niveau du bassinmediterraneen, rendant des lors les mesures d’adaptation du cote de l’offreinefficaces. En outre, les mesures d’adaptation pourraient etre plus flexiblesque les mesures du cote de l’offre. De plus, le defi, des aujourd’hui, consiste afaire converger l’offre avec une demande qui, par endroit, n’est pas satisfaite,et, sous l’effet des changements socioeconomiques et hydroclimatiques futurs,pourrait augmenter. Sous changement climatique, une meilleure gestion desconsommations en eau s’avererait ainsi necessaire afin d’adapter les demandeset les besoins en eau des secteurs au nouvel etat du climat.

2.4.1.4 Quelque elements sur le cout des mesures d’adaptation ducote offre

Meme si des mesures d’attenuation du changement climatique sont prises,un certain degre de changement climatique sera inevitable, necessitant larealisation de mesures d’adaptation comme les mesures presentees ci-dessusdu cote de l’offre, pour repondre aux impacts. Dans la revue de litteratureconduite par Hughes et al. [2010], les resultats d’etudes au niveau micromontrent que le cout d’adaptation au changement climatique dans le secteurde l’eau pour les pays riches peut etre considerable. Selon les auteurs, lecout de l’adaptation peut varier considerablement en fonction du niveau dereference, de la couverture sectorielle et du scenario climatique.

Dans leur etude, les auteurs proposent une approche“top-down”pour l’ap-preciation des couts d’adaptation. Pour la premiere partie des couts (Delta-C), ils considerent que le changement des variables climatiques peut influencerles couts directs de construction des infrastructures pour assurer un niveaude service fixe. Ainsi les standards de conception doivent etre ajustes pour as-surer le niveau de performance fixe. Les changements de couts (construction,operation, maintenance, remplacement) sont definis comme des relations de

dose-effet marginaux pour differents stress climatiques qui sont appliquees,afin d’obtenir des series d’augmentation des couts par type d’infrastructure,pays, periode et scenario climatique. Ces relations sont aussi appliquees pourla periode de reference, ce qui permet de determiner le cout Delta-C. Pour ladeuxieme partie des couts (Delta-V), les auteurs considerent que les quantitesd’infrastructures necessaires peuvent changer sous changement climatique,etant donne que le niveau ou la composition de la demande pour les servicesd’eau pour un certain niveau de revenu peut etre modifie. Ils soulignent lefait que la determination de Delta-V est difficile a cause de deux aspects : lesimpacts du climat sur la demande d’infrastructure et le long terme. Des lors,les Delta-V n’apparaissent pas a des intervalles reguliers de temps. De plus,en matiere de planification des infrastructures, les gouvernements doivent dis-poser d’informations sur comment le changement climatique peut influencerle nombre et le type d’infrastructures necessaires. Les auteurs considerentque la seule facon pour determiner l’impact empirique du changement cli-matique sur la demande en infrastructure consiste a conduire une analyseeconometrique des donnees de panel.

Le cout de l’adaptation selon Hughes et al. [2010] represente 1-2% du coutde reference pour les pays OCDE. Les couts additionnels des ressources en eaupermettant de repondre a la hausse de la demande en eau domestique (fonc-tion des parametres hydroclimatiques) constituent l’element essentiel du coutd’adaptation. Les disparites regionales sont importantes, le cout de l’adapta-tion est par exemple plus eleve en Europe de l’Est par rapport a l’Europe del’Ouest. En effet, la demande en eau en Europe de l’Est augmenterait souschangement climatique. D’apres cette etude, le cout de l’adaptation s’averepeu eleve par rapport aux autres facteurs influencant les couts futurs des in-frastructures. Cette charge, peu elevee selon Hughes et al. [2010], peut memeetre reduite si des mecanismes economiques comme les taxes sur l’eau sontmises en place pour reduire les extractions, generant des economies de 6-12milliards de dollars par an pour les differents scenarios climatiques.

Ward et al. [2010] ont egalement evalue les couts d’adaptation partielsglobaux et regionaux pour l’offre brute d’eau pour les demandes industrielleset domestiques projetees au niveau national en 2050. Disposant comme op-tions d’adaptation de la hausse du rendement des reservoirs ainsi que desmesures alternatives (recyclage, collecte de l’eau pluviale, desalinisation), lecout de l’adaptation s’eleverait a 12 milliards de dollars par an, 83-90% dutotal toucherait l’Afrique Sub-Saharienne. Ces couts, selon les auteurs, sontfaibles par rapport aux couts de la periode de reference qui s’elevent a 73milliards de dollars par an. Ainsi, Ward et al. [2010] suggerent que l’adapta-tion au changement climatique soit incorporee dans le processus de prise de

decision plus large.

2.4.2 Les options d’adaptation du cote de la demande

Du cote de la demande, des mesures d’efficacite de l’usage, des politiquesde tarification, d’organisation des marches d’eau ainsi que des mesures en-courageant la conservation et la reallocation de l’eau vers des usages a plusgrande valeur sont envisageables. Ces mesures peuvent etre mises en placedes aujourd’hui car dans plusieurs regions du monde les ressources sont qua-litativement et quantitativement fragilisees. Leur efficacite sous changementclimatique dependra de l’horizon temporel de realisation du changement, dela prise en compte des impacts sur les differentes categories de populationconcernees, de la limitation des couts de transaction associes, et de la reduc-tion du risque. L’objectif de cette these est d’etudier les possibilites d’adap-tation aux impacts du changement climatique du cote de l’offre. Ainsi, cettesection propose quelques pistes de reflexion sur les possibilites du cote de lademande.

Alors que certaines mesures sont propres a chaque type de demande,comme l’amelioration de l’efficience de l’usage, d’autres mesures necessitentl’interaction entre les differents secteurs demandeurs d’eau. Ces interactionspeuvent ensuite concerner des regions voir des pays entiers. Ainsi la coope-ration entre differents secteurs, regions ou pays peut s’averer necessaire pourla reussite des options d’adaptation du cote de la demande mais sa mise enœuvre constitue un sujet delicat.

D’apres l’etude de Frederick [1997] sur les possibilites d’adaptation ducote de la demande, les marches et les instruments prix sont les principauxmoyens d’allocation de ressources rares entre usages en competition mais ilsn’ont pas ete appliques dans le secteur de l’eau. En effet, meme si des marchesexistent, les prix ne refletent pas le vrai cout d’utilisation et du transfert del’eau. Un marche efficace necessiterait des droits de proprietes transferables,l’identification des externalites, une repartition equitable des couts et bene-fices, des prix fixes aux usagers proches du cout social net, la presence deplusieurs vendeurs et acheteurs. Les marches d’eau a petite echelle existentdeja dans des zones arides ou les usagers echangent, pretent, empruntent,vendent ou achetent de l’eau, avec des couts de transaction minimes et desdistances courtes, mais l’extension a une echelle plus grande peut etre diffi-cile. En considerant l’etat du climat present, selon Molle et Berkoff [2009], lesexperiences positives de marches concernent les pays ou le contexte legal, ins-titutionnel et regulateur est solide et ou les parties prenantes sont assez riches.Proposer leur mise en œuvre a des pays ou les donnees hydrologiques sont

lacunaires, les infrastructures necessaires n’existent pas et les gouvernementsont une faible capacite de realisation et de controle, ne semble pas realiste. Deplus, ils considerent que les transferts permanents des droits peuvent ne pasetre necessaires, car des processus ad hoc de negociation comme le “droughtbank” etablis en Californie et les mesures de compensation au Japon, peuventetre mis en place.

Le degree d’application ainsi que l’efficacite, les benefices et impacts nega-tifs peuvent varier parmi les options d’adaptation, cependant, les mesures ducote de l’offre, deja dominantes sous conditions socioeconomiques et hydrocli-matiques presentes, continueront a dominer sous changement climatique. Lesoptions du cote de l’offre qui necessitent souvent des investissements impor-tants, peuvent avoir des consequences sociales et environnementales negativeset peuvent meme aller a l’encontre des mesures de mitigation. Toutefois, lamise en place des mesures du cote de la demande peut etre tres limitee puis-qu’elles necessitent le changement de comportements d’individus, potentielle-ment en competition, avec des capacites d’adaptation differentes. Neanmoins,elles sont necessaires afin d’attenuer en partie les impacts du changement cli-matique, qui pourrait entraıner une reduction importante des ressources eneau. Dans plusieurs etudes, la predominance des mesures du cote de l’offre aete soulignee. Par exemple, Amarasinghe et al. [2008] proposent la rechargeartificielle des eaux souterraines car leur utilisation continuera a etre choisiepour le developpement de l’irrigation en Inde. Les auteurs notent egalementque les mesures qui peuvent induire des economies d’eau ne semblent pas etresuffisantes, et etant donne que les secteurs domestiques et industriels ont unecapacite grandissante a payer pour avoir acces a une offre propre et fiable,la pression pour le developpement supplementaire des eaux de surface, avecnotamment des transferts intra et inter bassins, augmentera.

2.5 Quelques elements de conclusion

En raison des liens qui unissent les systemes climatique, hydrique, biophy-sique et socieconomiques, le changement climatique pourrait amplifier les pro-blemes lies aux aspects quantitatifs et qualitatifs des ressources en eau dejaexistants, accelerant la vulnerabilite des secteurs en dependant. La regionmediterraneenne sera particulierement affectee par ces changements selon lesmodeles climatiques. Cependant, de nombreuses incertitudes persistent surla localisation precise et l’ampleur du changement. Les simulations realiseesavec les modeles climatiques pour le XXIe siecle indiquent en moyenne unereduction des precipitations au niveau du bassin mediterraneen, entraınant

potentiellement une hausse de la frequence et de la duree des periodes desecheresse.

Dans ce contexte de changement climatique, les ressources en eau ne res-teront vraisemblablement pas les memes que par le passe. Leur evaluationdans le futur reste toutefois difficile car plusieurs sources d’incertitude lieesau changement climatique existent, et de plus, des facteurs non-climatiquesrentrent en ligne de compte. Ainsi les pratiques actuelles de gestion pour-raient ne plus s’averer fiables. Integrer le changement climatique dans laplanification des ressources en eau constitue un defi car toutes les sourcesd’incertitude doivent etre prises en compte afin de disposer d’une vision laplus globale possible des impacts sur les ressources en eau et les secteursdependants.

Pour evaluer les impacts du changement climatique, un effort plus regio-nalise est necessaire car chaque region a son propre profil hydroclimatiqueet socioeconomique, entraınant des impacts differencies. Du cote de la de-mande et en particulier de l’agriculture, la hausse de la temperature et de laconcentration du CO2, peuvent avoir un impact different sur la physiologie dechaque culture. Les impacts pourraient egalement etre differents en fonctionde la methode utilisee pour leur evaluation. En Espagne par exemple, selondes etudes realisees qui considerent les pratiques culturales et les durees dedeveloppement actuel, les besoins en eau seraient en hausse en raison de lareduction de la precipitation et du changement de sa distribution. Du cote del’offre, l’acces a l’eau, notamment dans les zones arides comme la Mediter-ranee, est assure par des infrastructures hydrauliques est plus specialementpar les barrages-reservoirs, a condition que le ruissellement et la rechargedes nappes ne soient pas reduits de facon importante. Un changement duniveau d’eau stockee pourrait avoir des consequences sur le fonctionnementdes reservoirs en conduisant ainsi a des couts additionnels. De plus, le main-tien et l’expansion des services seraient compromise en conduisant ainsi ades couts socioeconomiques importants. Ainsi, etant donne cette diversited’impacts provoques par le changement climatique, il s’avere necessaire demettre en place des mesures d’ajustement pour eviter ou beneficier des effetsdu changement climatique, du cote de l’offre ou de la demande, qui doiventetre appropriees aux caracteristiques de chaque region.

De facon generale, les mesures du cote de l’offre sont les plus souventenvisagees, car traditionnellement l’offre est appelee a suivre la demandegrandissante. Plusieurs options sont liees aux barrages qui sont dimension-nes afin de reguler la ressource qui est caracterisee par une variabilite intraet inter annuelle, assurer l’approvisionnement pendant la periode des fluxminimum ou bien reduire la difference entre l’offre et la demande qui sont

variables dans l’espace et le temps. Etant donne l’importance que les barragesont dans les profils hydriques de plusieurs pays notamment en Mediterranee,diverses mesures d’adaptation peuvent etre envisagees les concernant. Leurredimensionnement constitue une option qui necessite de bien prendre encompte les evolutions du climat futur car il s’agit d’investissements lourdset irreversibles. D’autres options liees aux barrages peuvent etre envisageescomme la modification de leurs regles operationnelles. Les regles peuventetre ajustees dynamiquement et elles sont moins dependantes d’une informa-tion climatique precise. Cependant leur efficacite n’est pas evidente. Seloncertaines etudes leur changement peut ne pas influencer la performance. Se-lon d’autres etudes, la modification peut se faire en fonction d’un objectifau detriment des autres. Enfin, dans certaines etudes il est souligne que lestress hydrique pourrait etre accentue a un tel point qui ne pourrait pas etrecompense par la modification des regles operationnelles.

Comme presente dans le chapitre precedent, en terme de recherche, ledefi est de disposer d’un double focus : maintenir une etendue geographiqueglobale et en meme temps descendre au niveau du bassin versant afin derepresenter la variabilite des ressources en eau.

Les ressources en eau deja fragilisees quantitativement et qualitativementdoivent faire face a des pressions grandissantes liees a des changements en-vironnementaux et socioeconomiques globaux ou regionaux-locaux. De plus,des nouveaux defis emergent durant le XXIe siecle a l’echelle globale, commele changement climatique, qui peuvent avoir des implications locales impor-tantes comme l’accroissement de la pression sur les ressources en eau. C’estpourquoi une evaluation globale des ressources en eau disponibles et des de-mandes semble etre necessaire afin de comparer l’offre et la demande sousdifferentes conditions hydroclimatiques et socioeconomiques dans l’espace etle temps et de tester differentes mesures du cote de l’offre et de la demandequi peuvent aider a etablir un equilibre offre-demande. De plus, diverses me-sures d’adaptation du cote de l’offre et de la demande peuvent etre evaluesafin d’attenuer les impacts du changement climatique et faire converger aumieux une offre en eau probablement reduite et une demande en hausse.

Par consequent, l’etude des impacts du changement climatique, de lavulnerabilite des ressources en eau et des mesures d’adaptation presentele double defi, mentionne auparavant : disposer d’une couverture globaleest important afin d’inclure ce changement global et representer les interac-tions entre bassins versant, et d’autre part, representer les profils heterogenesd’offre et de demande en eau des bassins est egalement essentiel afin de refleterleur variabilite dans l’espace et le temps. Une telle approche integree globale-locale sera presentee dans les chapitres 4 et 5. Cette approche a une etendue

geographique global-regional et a l’echelle du bassin versant represente lescaracteristiques essentielles de l’offre de la demande, en fonction des don-nees disponibles a l’echelle globale, qui permettent d’illustrer l’heterogeneitespatiale et temporelle de l’offre et de la demande. Cette methodologie gene-rique reconstitue les reseaux des reservoirs et les liens reservoirs-demandeset determine l’operation coordonnee des reseaux de reservoirs. Elle peut etreappliquee sur diverses regions du monde pour l’evaluation de changementsglobaux. Dans le chapitre 5, elle est appliquee sous changement climatiquesur la region mediterraneenne pour determiner les regles operationnelles op-timales du fonctionnement coordonne du reseau de reservoirs comme mesured’adaptation afin de satisfaire la demande en irrigation au plus haut niveaude fiabilite possible. Enfin, dans le cadre de prise de decision robuste, le re-dimensionnement des reservoirs comme option d’adaptation est etudiee sousincertitude climatique, au chapitre 3 a l’aide d’un modele generique developpea l’echelle du bassin versant. Ce modele evalue l’influence que le changementclimatique a sur le dimensionnement optimal du volume ainsi que l’influencede l’incertitude climatique sur la prise de decision concernant le dimension-nement.

Bibliographie 110

Bibliographie

Alcamo, J., M. Florke, et M. Marker, Future long-term changes in global waterresources driven by socio-economic and climatic changes, Hydrological Sciences,52 (2), 247–275, 2007.

Allen, R. G., L. S. Pereira, D. Raes, et M. Smith, Crop evapotranspiration –guidelines for computing crop water requirements, Document de travail 56, FAO,1998.

Amarasinghe, U., T. Shah, et P. G. McCornick, Seeking calm water : exploringpolicy options for India’s water future, Natural Resources Forum, 32, 305–315,2008.

Amengual, A., V. Homar, R. Romero, S. Alonso, et C. Ramis, A quantile-quantileapproach for the adjustment of climate potential for tourism at local and regionalscales : Application to the Mediterranean coastal region, Document de travail,Universitat de les Illes Balears, 5th HymeX Workshop, 2011.

Anctil, F., J. Rousselle, et N. Lauzon (Eds.), Hydrologie cheminements de l’eau,Presses Internationales Polytechnique, 2005.

Arnell, N. W., Climate change and water resources in Britain, Climatic Change,39, 83–110, 1998.

Arnell, N. W., Climate change and global water resources : SRES emissions andsocio-economic scenarios, Global Environmental Change, 14, 31–52, 2004.

Arnell, N. W., et E. K. Delaney, Adapting to climate change : public watersupply in England and Wales, Climatic Change, 78, 227–255, doi :10.1007/s10584-006-9067-9, 2006.

Beyene, T., D. P. Lettenmaier, et P. Kabat, Hydrologic impacts of climate changeon the Nile river basin : Implications of the 2007 IPCC climate scenarios, Cli-matic Change, 100 (3/4), 433–461, doi :DOI:10.1007/s10584-009-9693-0, 2010.

Bigano, A., J. Hamilton, et R. Tol, Climate change and tourism in the Mediterra-nean, Document de travail, Research Unit on Sustainability and Global Change,Hamburg University, working Paper FNU-157, 2008.

Brisson, N., et F. Levrault (Eds.), Changement climatique, agriculture et foret enFrance : Simulations d’impacts sur les principales especes, 336 pp., ADEME, leLivre Vert du projet CLIMATOR (2007-2010), 2010.

Bibliographie 111

Christensen, N., et D. Lettenmaier, A multimodel ensemble approach to assessmentof climate change impacts on hydrology and water resources of the Colorado riverbasin, Hydrology and Earth System Sciences, 11, 1417–1434, 2007.

de Graaf, R., N. van de Giesen, et F. van de Ven, Alternative water managementoptions to reduce vulnerability for climate change in the Netherlands, NaturalHazards, 51, 407–422, doi :10.1007/s11069-007-9184-4, 2009.

de Loe, R., R. Kreutzwiser, et L. Moraru, Adaptation options for the near term :climate change and the Canadian water sector, Global Environmental Change,11, 231–245, 2001.

Dıaz, J. R., E. Weatherhead, J. Knox, et E. Camacho, Climate change impacts onirrigation water requirements in the Guadalquivir river basin in Spain, RegionalEnvironmental Change, 7, 149–159, doi :10.1007/s10113-007-0035-3, 2007.

Doll, P., Impact of climate change and variability on irrigation requirements : aglobal perspective, Climatic Change, 54 (4), 269–293, 2002.

Fischer, G., F. N. Tubiello, H. van Velthuizen, et D. A. Wiberg, Climate changeimpacts on irrigation water requirements : effects of mitigation, 1990-2080, Tech-nological Forecasting and Social Change, 74, 1083–1107, doi :10.1016/j.techfore.2006.05.021, 2007.

Fisher, A. C., et S. J. Rubio, Adjusting to climate change : implications of increasedvariability and asymmetric adjustment cost for investment in water reserves,Journal of Environmental Economics and Management, 34, 207–227, 1997.

Hallegatte, S., J.-C. Hourcade, et P. Ambrosi, Using climate analogues for assessingclimate change economic impacts in urban areas, Climatic Change, 82 (1–2), 47–60, doi :10.1007/s10584-006-9161-z, 2007.

Hallegatte, S., S. Somot, et H. Nassopoulos, Region mediterraneenne et chan-gement climatique, 63 pp., IPEMED (Institut de Prospective Economique duMonde Mediterraneen), 2008.

Hughes, G., P. Chinowsky, et K. Strzepek, The costs of adaptation to climatechange for water infrastructure in OECD countries, Utilities Policy, 18, 142–153, doi :10.1016/j.jup.2010.03.002, 2010.

IPCC, Climate Change 2001 : Synthesis Report, 398 pp., Cambridge UniversityPress, available in French as ISBN 92-9169-215-8, also available in Arabic, Chi-nese, Spanish and Russian, 2001.

Bibliographie 112

IPCC, Climate Change 2007 The Physical Science Basis, 996 pp., Cambridge Uni-versity Press, contribution of the Working Group I to the Fourth AssessmentReport of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007.

Kiparsky, M., et P. H. Gleick, Climate change and California water resources : asurvey and summary of the literature, Document de travail, Pacific Institute,2003.

Larsen, S. V., Risk as a challenge in practice : investigating climate change inwater management, Regional Environmental Change, 11 (1), 111–122, doi :10.1007/s10113-010-0123-7, 2010.

Lempert, R. J., et D. G. Groves, Identifying and evaluating robust adaptive policyresponses to climate change for water management agencies in the Americanwest, Technological Forecasting and Social Changes, 77, 960–974, doi :10.1016/j.techfore.2010.04.007, 2010.

Lettenmaier, D. P., et D. P. Sheer, Climatic sensitivity of California water re-sources, Journal of Water Resources Planning and Management, 117 (1), 108–125, 1991.

Lins, H. F., et E. Z. Stakhiv, Managing the nation’s water in a changing climate,Journal of the American Water Resources Association, 34 (6), 1255–1264, 1998.

Lovelli, S., M. Perniola, T. D. Tommaso, D. Ventrella, M. Moriondo, et M. Amato,Effects of rising atmospheric CO2 on crop evapotranspiration in a Mediterraneanarea, Agricultural water management, 97, 1287–1292, doi :10.1016/j.agwat.2010.03.005, 2010.

Magnan, A., J. Hamilton, A. Bujosa, J. Rossello, et R. Bille, Mediterranean tou-rism and climate change : identifying future demand and assessing destinationsvulnerability, Document de travail, CIRCE European Project, regional Assess-ment of Climate Change in the Mediterranean Presentation of the section 4(Tourism), Part 2 (People), Vol 2, CIRCE fourth general assembly, 2011.

Mendelsohn, R., et L. L. Bennett, Global warming and water management : waterallocation and project evaluation, Climatic Change, 37, 271–290, 1997.

Mendelsohn, R., W. Morrison, M. E. Schlesinger, et N. G. Andronova, Country-specific market impacts of climate change, Climatic Change, 45, 553–569, 2000.

Michailidis, A., et K. Mattas, Using real options theory to irrigation dam invest-ment analysis : an application of binomial option pricing model, Water ResourcesManagement, 21, 1717–1733, doi :10.1007/s11269-006-9122-3, 2007.

Mimikou, M. A., et Y. S. Kouvopoulos, regional climate change impacts : I impactson water resources, Hydrological Sciences, 36 (3), 247–258, 1991.

Bibliographie 113

Molle, F., et J. Berkoff, Cities vs. agriculture : a review of intersectoral waterreallocation, Natural Resources Forum, 33, 6–18, 2009.

O’Hara, J. K., et K. P. Georgakakos, Quantifying the urban water supply impactsof climate change, Water Resources Management, 22, 1477–1497, 2008.

Prudhomme, C., et H. Davies, Assessing uncertainties in climate change impactanalyses on the river flow regimes in the UK. Part 1 : baseline climate, ClimaticChange, 93, 177–195, doi :10.1007/s10584-008-9464-3, 2009a.

Prudhomme, C., et H. Davies, Assessing uncertainties in climate change impactanalyses on the river flow regimes in the UK. Part 2 : future climate, ClimaticChange, 93, 197–222, doi :10.1007/s10584-008-9461-6, 2009b.

Quintana Seguı, P., A. Ribes, E. Martin, F. Habets, et J. Boe, Comparison ofthree downscaling methods in simulating the impact of climate change on thehydrology of Mediterranean basins, Journal of Hydrology, 383 (1–2), 111–124,doi :10.1016/j.jhydrol.2009.09.050, 2010.

Rogers, P., Engineering design and uncertainties related to climate change, Clima-tic Change, 37, 229–242, 1997.

Schaefli, B., B. Hingray, et A. Musy, Climate change and hydropower productionin the swiss alps : quantification of potential impacts and related modellinguncertainties, Hydrology and Earth System Sciences, 11 (3), 1191–1205, 2007.

Somot, S., F. Sevault, M. Deque, et M. Crepon, 21st century climate change scena-rio for the Mediterranean using a coupled atmosphere-ocean regional climate mo-del, Global and Planetary Change, 63 (2–3), 112–126, doi :10.1016/j.gloplacha.2007.10.003, 2008.

Tol, R. S. J., New estimates of the damage costs of climate change – Part II :Dynamic estimates, Environmental and Resource Economics, 21 (2), 135–160,2002a.

Tol, R. S. J., New estimates of the damage costs of climate change – Part I :Benchmark estimates, Environmental and Resource Economics, 21 (1), 47–73,2002b.

Venkatesh, B. N., et B. F. Hobbs, Analyzing investments for managing Lake Erielevels under climate change uncertainty, Water Resources Research, 35 (5), 1671–1683, 1999.

Ward, P., K. Strzepek, W. Pauw, L. Brander, G. Hughes, et J. Aerts, Partial costsof global climate change adaptation for the supply of raw industrial and muni-cipal water : a methodology and application, Environmental Research Letters,5 (044011), 10, doi :10.1088/1748-9326/5/4/044011, 2010.

Bibliographie 114

Wood, A. W., D. P. Lettenmaier, et R. N. Palmer, Assessing climatic changeimplications for water resources planning, Climatic Change, 37, 203–228, 1997.

Introduction au chapitre 3.Adaptation a un changementclimatique incertain : analysecout-benefice et prise dedecision robuste pour ledimensionnement d’un barrage

Les barrages-reservoirs sont des investissements lourds avec des durees devie tres longues, ainsi les changements futurs devraient etre pris en compte desleur conception. Cependant, les incertitudes liees a l’evolution de differentsparametres, notamment hydroclimatiques, peuvent contraindre a la realisa-tion de decisions concernant la conception des reservoirs. Pour anticiper lesmesures d’adaptation au changement climatique, comme le redimensionne-ment des barrages-reservoirs, une information detaillee sur le changement duclimat local est necessaire. Or, cette information n’est pas disponible parceque entre autres, l’impact que le changement de la temperature moyenneglobale aura sur le changement a l’echelle locale, n’est pas certain, ainsi leclimat local futur est incertain. Etant donnee le niveau actuel significatif d’in-certitude concernant le changement climatique, selon Hallegatte [2009], il estplus approprie d’implementer des strategies d’adaptation robustes anticipeesqui peuvent reduire la vulnerabilite a une gamme la plus etendue possiblede changements climatiques. Ce cadre est applique dans le chapitre presentdans le secteur de l’eau, un secteur particulierement sensible aux conditionsclimatiques, et plus specialement au dimensionnement d’un barrage-reservoir.

Le changement du dimensionnement des barrages-reservoirs a ete etudiedans plusieurs etudes a l’echelle locale ou regionale, comme option possibled’adaptation. Pour determiner le volume optimal d’un reservoir sous change-

Introduction au chapitre 3. Adaptation a un changement climatique incertain : analyse

cout-benefice et prise de decision robuste pour le dimensionnement d’un barrage 116

ment climatique, deux methodes sont disponibles dans la litterature. Selonla premiere approche, le dimensionnement d’un reservoir doit permettre derepondre a un niveau de demande donne avec une fiabilite definie. A savoirque la fiabilite est un indicateur souvent utilise pour evaluer la performanced’un reservoir, c’est-a-dire la probabilite que le reservoir puisse repondre aune fonction demandee (par ex. satisfaction de demandes en eau) pour uneperiode de temps et des conditions definies. Ce premier critere de dimen-sionnement est notamment utilise dans les etudes menees par Mimikou et al.[1991] et Mehrotra [1999]. Or, avec la reduction possible des precipitationssous changement climatique et pour un niveau de demande inchange, l’appro-visionnement en eau pourrait etre arrete plus frequemment. Ainsi, le chan-gement du volume d’un reservoir ne pourra probablement pas contribuerau maintien d’un niveau de fiabilite defini pour une demande donnee. C’estpourquoi, un deuxieme critere qui peut etre utilise pour le dimensionnementd’un reservoir sous changement climatique est l’analyse cout-benefice, utilisedans l’etude menee par O’Hara et Georgakakos [2008].

Pour evaluer l’influence de l’incertitude climatique, un modele simple dedimensionnement d’un barrage-reservoir est presente dans ce chapitre, testesur un bassin versant montagneux grec. Dans ce chapitre, l’analyse cout-benefice est utilisee afin de determiner le volume optimal du reservoir souschangement climatique. Tous les modeles climatiques du GIEC sont utiliseset pour chacun, le volume optimal est determine en maximisant la valeuractualisee nette. En faisant l’hypothese qu’un modele parmi les modeles duGIEC est correct et que le climat futur est parmi les scenarios de changementclimatique produits par les modeles, on peut determiner le cout maximumde l’erreur liee au choix du modele climatique pour le dimensionnent du re-servoir. Etant donne le niveau d’incertitude, pour eviter la maladaptation auchangement climatique, une approche de prise de decision liee au dimension-nement du reservoir est proposee, afin de faire des choix robustes.

Les changements saisonniers de precipitation et de temperature sont de-termines sur la base des valeurs mensuelles de precipitation et de temperatureprises des sorties des modeles climatiques du GIEC pour le scenario A2, enconsiderant une tendance lineaire afin d’enlever la variabilite inter-decennaleet inter-annuelle des modeles qui est incertaine. La serie historique de 34 an-nees de debits mensuels du bassin versant etudie, est modifiee sur la base deces changements saisonniers. Plus particulierement, un facteur dependant duchangement saisonnier de la temperature est considere. De plus, un facteurdependant des changements saisonniers de precipitation et de temperatureest pris en compte, il traduit le changement de precipitation en changementde debit. Les valeurs des deux facteurs sont calculees en fonction des chan-

gements saisonniers, a partir des valeurs donnees par Mimikou et al. [1991]pour le bassin versant en question.

On considere que la demande est egale a l’offre disponible a un niveau defiabilite choisi de 95%. Sur la base des changements saisonniers donnes parla tendance lineaire, pour chaque annee, un climat stationnaire est choisi.Pour le climat choisi pour chaque annee, les changements saisonniers corres-pondants sont appliques sur toutes les annees. L’offre et la demande sousclimat non stationnaire pour chaque annee, sont considerees egales a l’offreet la demande du climat stationnaire associe a l’annee et a ses changementssaisonniers correspondants.

La fonction entre la capacite de stockage et la hauteur du reservoir estconsideree etre un polynome de troisieme degre qui est determine en faisantdes hypotheses sur la geometrie de la vallee (longueur, largeur, pentes). Pourle bassin versant grec, la fonction definie est en accord avec celle donneepar Georgakakos et al. [1999]. Des hypotheses sont egalement faites sur lageometrie du barrage (section trapezoıdale en enrochement, angle, largeurde la crete). La geometrie generique de la vallee permet de tester plusieurshypotheses sur la longueur de la vallee : courte, moyenne et longue. Pour lecalcul des benefices, la valeur unitaire de l’eau est consideree comme etantindependante du niveau de la demande. Le dimensionnement optimal dubarrage-reservoir est determine en maximisant la valeur actualisee nette dusysteme. Le cout maximum de l’erreur dans le choix du modele pour le di-mensionnement du reservoir est determine pour trois volumes : les volumesoptimaux maximum et minimum parmi les modeles et le volume optimal sanschangement climatique. Pour chaque volume parmi les trois et pour chaquemodele climatique, le cout de l’erreur est calcule comme etant le ratio de ladifference entre la valeur actualisee nette du volume optimal du modele et dela valeur actualisee nette de volume avec le climat decrit par le modele, surla valeur actualisee nette du volume optimal du modele.

La valeur actualisee nette varie par rapport a la situation sans change-ment climatique entre 0% et -25% pour un taux de preference pure pour lepresent de 0% et -10% pour un taux de 6%. Les impacts du changement clima-tique sont donc potentiellement importants malgre une adaptation optimale.L’impact du changement climatique sur le dimensionnement est egalementimportant car, avec un taux d’actualisation de 0% le volume optimal peutvarier entre 0% et -34% pour une longueur de vallee de 20km par rapport aune situation sans changement climatique, ce qui indique le niveau importantd’incertitude. Le volume optimal peut varier entre -7% et +1% pour la memelongueur de vallee et un taux de 6%. Avec la hausse de la preference purepour le present, les benefices ainsi que les volumes optimaux sont diminues et

l’effet du changement climatique est reduit ce qui fait que la difference entreles valeurs actualisees nettes est reduite.

La reduction de la precipitation conduit a des reservoirs plus petits, cequi contraste avec le resultat obtenu avec le critere de niveau de fiabilitefixee. Les changements des volumes optimaux par rapport a la situation sanschangement climatique ne sont pas tres differents pour les trois longueurs devallee considerees. Ceci provient du fait que les changements du ruissellementmoyen annuel, de la deviation standard et du ruissellement hivernal, sontcorreles, or ce sont ces variables qui determinent les volumes. Dans le casdes vallees courtes, le reservoir se remplit en hiver, alors que dans le cas desvallees longues le dimensionnement du reservoir depend de la variabilite inter-annuelle. Ainsi, pour les moyennes et longues vallees, le dimensionnement desreservoirs semble etre plus influence par le changement de la precipitationtotale annuelle que par les changements saisonniers. De plus, les changementsde la precipitation estivale, meme s’ils peuvent etre importants et differentsparmi les modeles, ils n’influencent pas le dimensionnement.

Differentes valeurs unitaires de l’eau sont examinees. La valeur de l’eaua une influence sur le volume optimal sans pour autant changer les resultatsqualitativement.

Comme le volume optimal est reduit lorsque le ruissellement diminue, lareduction de demande satisfaite est plus importante que celle du ruisselle-ment.

Les modeles climatiques conduisent a des dimensions optimales et desvaleurs actualisees nettes differentes, le cout de l’erreur pourrait donc etreimportant. Cependant, dans cette etude, ce cout est faible. Il varie entre 0.3%pour une vallee longue et un taux d’actualisation de 6%, et 2.8% pour unevallee courte et un taux de 0%. Ainsi, malgre la difference entre les valeursactualisees nettes, le cout de l’erreur est faible : l’optimum est plat et peusensible au choix du volume. Etant donne le niveau actuel d’incertitude im-portant, les sorties de tous les modeles climatiques disponibles peuvent etreutilises, afin d’avoir le plus de descriptions possibles du climat futur. En fai-sant l’hypothese que le climat decrit par un de ces modeles est vrai, on peutdeterminer le cout de l’erreur d’avoir dimensionne le reservoir sur la base desdescriptions erronees donnees par les modeles restants. Afin d’eviter la mala-daptation et pour faire un choix de dimensionnement le plus robuste possiblea l’incertitude climatique, le reservoir peut etre dimensionne en considerantle modele climatique qui minimise le cout de l’erreur d’avoir choisi parmi lesmodeles climatiques avec une description du climat futur erronee.

L’optimum de la valeur actualisee nette etant plat, l’analyse cout-beneficen’est pas tres discriminante pour le choix du volume, a la difference du cri-

tere de maintien du niveau de fiabilite fixe. La valeur actualisee nette, enrevanche, n’etant pas tres sensible a l’erreur de dimensionnement, peut don-ner une bonne indication sur l’opportunite de construire un reservoir. Le faitque le cout de l’erreur soit faible peut etre considere comme positif pour ledimensionnement des reservoirs, cependant les differences de NPV indiquentque l’adaptation n’est, en general, pas efficace. Des mesures qui peuvent aidera faire face aux ressources en eau reduites devraient etre developpees (par ex.utilisation des ressources en eau non conventionnelles, controle de l’evolutionde la demande).

Bibliographie

Georgakakos, A., H. Yao, C. Demarchi, et M. Mullusky, Model development for si-mulation and optimisation of the Western Sterea Hellas hydrosystem, evaluationof management of the water resources of Sterea Hellas, Document de travail 39,Department of Water Resources, Hydraulic and Maritime Engineering – Natio-nal Technical University of Athens, Athens, phase 3, 1999.

Hallegatte, S., Strategies to adapt to an uncertain climate change, Global Environ-mental Change, 19, 240–247, doi :10.1016/j.gloenvcha.2008.12.003, 2009.

Mehrotra, R., Sensitivity of runoff, soil moisture and reservoir design to climatechange in central indian river basins, Climatic Change, 42, 725–757, 1999.

Mimikou, M. A., P. S. Hadjisavva, Y. S. Kouvopoulos, et H. Afrateos, regionalclimate change impacts : II impacts on water management works, HydrologicalSciences, 36 (3), 259–270, 1991.

Chapter 3

Adaptation to an uncertainclimate change: cost benefitanalysis and robust decisionmaking for dam dimensioning

Abstract

Climate models project large changes in rainfall, but disagreeon their magnitude and sign. The consequences of this uncer-tainty on optimal dam dimensioning is assessed for a small moun-tainous catchment in Greece. Optimal dam design is estimatedusing a Cost-Benefit Analysis (CBA) based on trends in sea-sonal temperature and precipitations from 19 IPCC-AR4 climatemodels driven by the the SRES A2 emission scenario. Optimalreservoir volumes are modified by climate change, leading to upto 34-percent differences between optimal volumes. Contrary towidely-used target-based approaches, the CBA suggests that re-duced rainfall should lead to smaller water reservoirs. The result-ing change in the Net Present Value (NPV) of water supply is alsosubstantial, ranging from no change to a large 25 percent loss, de-pending on the climate model, even assuming optimal adaptationand perfect foresight. In addition, climate change uncertaintycan lead to design errors, with a cost ranging from 0.3 percent to2.8 percent of the NPV, depending on site characteristics. Thispaper proposes to complement the CBA with a robust decision-making approach that focuses on reducing design-error costs. Italso suggests that climate change impacts in the water sectormay reveal extremely large, that water reservoirs do not providea cost-efficient adaptation strategy, and that alternative adapta-tion strategies based on water conservation and non-conventionalwater production need to be considered.

3.1 Introduction 123

Keywords: Optimal dam dimensioning, Climate Change, Adaptation, Un-certainty

JEL classification: Q25, Q54, L95

3.1 Introduction

According to the IPCC [2007], global mean temperature could increase bybetween 1 and 6 ◦C over this century. This warming would lead to multipleand heterogeneous changes in local climates. Some locations would experi-ence larger warming (e.g., the polar regions) than others (e.g., the southernhemisphere). Some locations would receive more precipitations while otherswould become drier. These local changes will have many consequences, inmany economic sectors, and will make it necessary to implement adaptationactions.

In some sectors, adaptation can be reactive and be implemented whenclimate changes are observed. In others, however, adaptation needs to beanticipated [Hallegatte et al., 2007]. This is the case especially when in-vestments have very long timescales: if all buildings are to be adapted to adifferent climate in 2050, then changes in how we build and renovate build-ings need to be implemented without delay. To anticipate adaptation needs,however, it has often been said that detailed information on how local cli-mates will change is necessary. But for various reasons detailed in Hallegatte[2009], such information is not available and will not be available soon: futurelocal climates are uncertain because we do not know how much greenhousegas will be emitted in the future, because there is still a large uncertainty onhow global temperature reacts to changes in greenhouse gas concentrations,and because we do not know how a change in global mean temperature wouldtranslate into changes at the local scale. The last uncertainty is particularlyimportant for adaptation in water management, since global climate modelslargely disagree on local precipitation changes [IPCC, 2007]. To cope withthis situation of increased uncertainty, Hallegatte [2009] proposed to followLempert and Schlesinger [2000]; Lempert et al. [2006]; Lempert and Collins[2007]; Groves and Lempert [2007] and to implement robust anticipated adap-tation strategies that aim at reducing vulnerability to climate change, in thelargest possible range of climate changes.

This article applies this idea to dam dimensioning in the water manage-ment sector, a sector that is particularly sensitive to climate conditions. Inaddition, water management segment is sensitive to socioeconomic condi-tions that can be quite uncertain. It is also a sector where investments are

made for very long time: the lifetime of a dam exceeds largely 50 years, thusrequiring the taking into account of future changes. With climate change,changes in precipitations and temperature mean, variability and extremesare expected, leading to modification of hydro-climatic parameters, affectingrunoff, soil moisture and groundwater level. These alterations may, to differ-ent extents, affect the available water resources but also the different types ofwater consumption. On account of quantitatively and qualitatively alteredwater resources, the conception of hydraulic infrastructure will have to berevised.

Frederick and Schwarz [1999] investigate the change in renewable watersupplies for the United States, focusing on changes in mean inflow. Theydetermine least cost management scenarios to balance change in evaporationfrom surfaces of man made reservoirs and protect instream flows. To do so,conservation measures appear to be less expensive than increases in supply.They use two climate change scenarios, and obtain widely different least-coststrategies, stressing the importance of uncertainty in future climate change.Vogel et al. [1997] use simplified yield-storage relations to determine thesensitivity of complex reservoir systems for river basins under climate change.Still at the regional level, in China, Kirshen et al. [2005] go further anddetermine the storage capacity needed to meet demand at the highest possiblelevel of reliability, taking into account the variability in precipitation andinflows. To do so, they use the modified sequent-peak method, and evaluatethe associated costs using simplified unit-cost relations based on geophysicalcharacteristics. More recently, Ward et al. [2010] provided an estimation ofglobal and regional adaptation costs to reduced water availability. This studyassesses the cost of providing enough water to satisfy the projected industrialand domestic water demands in 2050, using additional water storage andnon-conventional water production. According to their results, global storagecapacity is projected to increase significantly by 34-36% over the period 2010-2050. Estimated adaptation costs are of $12 bn per year, with almost 90%of these costs in developing countries.

At a local level, some studies also try to assess the implication of climatechange for reservoir dimensioning. For example, Robinson [1997] determinesthe maximum draw from a reservoir, and, hence, the minimum dam sizenecessary to maintain a continuous energy generation under climate change insome locations of the USA. A different methodology, based on the integratedeconomic-engineering optimization model CALVIN [Tanaka et al., 2006] isused to study the ability of California water supply system to adapt to longterm climatic and demographic changes. This methodology allows for thedetermination of shadow values for infrastructure capacities and conveyance

capacities. The study shows that, in that case, conveyance expansion is themost relevant option.

In response to a change in the precipitation regime, the variability of wa-ter supply can increase or decrease. To assess the performance of hydraulicinfrastructures along this dimension, the reliability is a commonly used indi-cator. According to Koutsoyiannis [2005], the reliability of a reservoir is theprobability that the reservoir will accomplish a needed function, for exam-ple demand satisfaction, over a specific time period under stated conditions.The studies presented above allow the determination of the dimensioning orcost associated with maintaining a fixed level of reliability. Mimikou et al.[1991b]; Mehrotra [1999] also determine water reservoir dimensions to reachdifferent reliability targets.

Equivalently, one can consider the change in water demand that can stillbe satisfied at an unchanged reliability level. For instance, a reduction inprecipitation with unchanged water demand can lead to more frequent sup-ply interruption, i.e. the water demand that is satisfied at an unchangedreliability level is lower. Sometimes, accepting a change in available watercan be more efficient than trying to keep up with climate change with dif-ferent infrastructure. Brikowski [2008] shows that for some reservoirs in theGreat Plains of USA, due to groundwater mining and climate change, thedecline in streamflow leads to a profound inefficiency of reservoirs: negativewater budgets even become common as over half of the water flowing intothe reservoirs evaporates.

It is not always possible nor efficient to modify the storage capacity ofwater reservoirs to maintain unchanged the reliability of water supply, and achange in demand can also be considered. Instead of a dimensioning based ona target, cost-benefit analysis may be used to determine the optimal dimen-sion of a dam, taking into account demand and supply changes. In O’Haraand Georgakakos [2008], the effectiveness of storage capacity expansion is as-sessed for the water supply of San Diego in the US, and an optimal investmentpolicy is determined. In this study, several capacity expansion increments aretested, and a valuation of demand and water imports is performed. Threeclimate models are used, and a sensitivity analysis is also conducted on popu-lation change and plausible model parameter values. The expansion problemis then solved as a recursive mathematical programming.

We find in the literature two approaches, one that determines the size orcost of infrastructure based on a target in water delivery, and one that usescost-benefit analysis to compute the optimal infrastructure design, takinginto account the costs of construction and operation and the benefit fromwater demand satisfaction. Here, we follow the second approach and use a

cost-benefit analysis to determine dam dimensions.

A first contribution of this paper is to show that the two approachesof dam dimensioning, namely cost-benefit analyses and target demand ap-proaches, lead to opposite results: with decreasing rainfall, target basedmethodologies lead to larger dams, while cost-benefit analyses lead to smallerdams. To investigate this issue as well as the role of climate uncertainty, asimple model of dam dimensioning under climate change is set up and testedon a small mountainous catchment in Greece, where different climate modelsfrom the IPCC lead to different changes in terms of precipitation. Accordingto IPCC [2007], the mean annual warming could reach 2.2-5.1 ◦C based onthe A1B scenario, an increase which is more marked compared to the rest ofthe world. In global warming projections for the Mediterranean area there isless uncertainty concerning the sign compared to other regions of the world,however the magnitude and precise localizations of changes differ among themodels. Mean annual precipitation will probably decrease on most of theMediterranean area, with reductions up to 20% for South Europe, more pro-nounced contrast in North Africa, and probably shorter rain and snow coverperiods. Evaporation increase in combination with precipitation decreaseshould conduce to low soil moisture and river flow decrease with more waterduring the winter in snow dominated basins.

Then we show how using different climate models could lead to verydifferent choices in terms of optimal dimensioning and different net presentvalues (NPV) for the available water. These results highlight the need to usemultiple models to avoid potential maladaptation. We also assess the cost oferror, and find that this cost is surprisingly low in light of the wide differencesin optimal volumes. Then, we discuss alternative strategies to decide aboutdam dimensioning in the current situation where climate uncertainty at theregional scale is very large. Even though applied to a small catchment, weclaim that this work yields insights that are of general relevance for climatechange adaptation and water management in a changing climate. At a laterstage, our model is meant to be applied to other catchments across the world,and used as a tool for global studies on climate change adaptation in the watersupply sector, in the line of Ward et al. [2010] .

The next section describes the study area in Greece. Section 3.3 presentsthe methodology for optimal dam dimensioning under climate change, con-sidering first a changed (stationary) climate and second a changing (non-stationary) climate. Section 3.4 applies this methodology assuming three dif-ferent reservoir geometries and using 19 climate models simulations from theIPCC. Section 3.5 concludes and proposes insights on how to make climate-sensitive decisions in the current situation of uncertainty.

3.2 Study area 127

Figure 3.1: General plan of the study area. Source Mimikou et al. [1991a]

3.2 Study area

The model is applied to a Mediterranean mountainous catchment in northernGreece, the Pyli basin. The drainage basin is located at Latitude 39.4297 andLongitude 21.6636, at a mean elevation of 800m above sea level. The basinhas a surface of 134.5 Km2. It is one of the four drainage basins that arepart of a major water development scheme of the Acheloos River in centralThessaly. The project comprises the construction of four reservoirs thatare going to exploit the hypsometric difference for power generation and willalso satisfy irrigation demand [Mimikou and Kouvopoulos, 1991; Georgakakoset al., 1999; Koutsoyiannis et al., 2002; Loukas et al., 2007]. In this basin, 34years of historical monthly runoff have been used, taken from Koutsoyianniset al. [1988, p. 76] and Nalbantis and Koutsoyiannis [1997, p. 31]. This dataprovide important information on runoff variability in the catchment, whichis one of the basic information needed for dam dimensioning. A monthly timestep is used, which is a very common setup in water management studies.

3.3 Assessment of optimal dam dimensioning under climate change 128

3.3 Assessment of optimal dam dimensioning

under climate change

The section first proposes a methodology to assess the constant water demandthat can be satisfied by a water reservoir at a target reliability level Ψ andin a stationary climate. The Ψ target reliability must be set high enoughin order to be able to trigger investments by economic agents which createthe corresponding water demand. If the target reliability is not high enough,economic sectors will not rely on the corresponding available water for theiractivities and the water may not be consumed, and in the longer term, theeconomic actors will avoid investing in activities requiring water.

Then, in (section 3.3.2), a stationary climate with definitive change inclimate conditions is considered. The downscaling method allowing to deter-mine the change in supply follows the ∆ methodology. With this method,GCM signals calculated in the future are applied to the observed climate i.e.baseline observations are adjusted by the differences or ratios of the period-averaged results of GCMs and the corresponding averages for the GCM simu-lated baseline period. Here we therefore apply the same seasonal precipitationand temperature changes to every year’s historical runoff. It is then assumedthat the demand in a changed climate adjusts to the supply associated withthe Ψ reliability target.

Next, in (section 3.3.3), a non stationary climate is considered with chang-ing climate conditions, but these changes are modelled as a succession ofstationary climates. For the production of the climate change information,the ∆ methodology is not used here. Instead, a linear trend is determinedbased on the precipitation and temperature GCM projections. Using the sea-sonal changes per year given by the trend, a stationary climate is selected.The stationary climate selected for this particular year has the correspondingchanges applied every year. The supply for this year in the changing climateand the demand for this year are then taken to be equal to the supply anddemand for the corresponding stationary climate associated with this yearand the corresponding changes of the trend.

This method allows assessing the economic benefits from the reservoir.Construction costs are estimated (described in Online Resource 1), and acost-benefit analysis is achieved to assess its optimal dimension.

Table 3.1: Fraction of annual demand used each month, φm, here shown in percent,source: Aftias [1992]

OCT NOV DEC JAN FEB MAR APR MAY JUN JUL AUG SEP

6 6 7 8 9 10 11 11 10 9 7 6

3.3.1 Water reservoir dynamics and demand computa-tion

This section proposes a method to assess the constant water demand that canbe satisfied by a water reservoir, at a fixed reliability level and in a stationaryclimate. To do so, a behavioural method is used to compute the reliability ofwater supply for all level of water demand and all possible reservoir storagevolumes. This relationship is then inverted to obtain the supply associatedwith a Ψ target reliability.

We assume a given series of inflow It into the reservoir, e.g. the historicaldata series, and a maximal reservoir volume K. Then, the supply reliabilityis determined with a monthly time step.

The annual water demand D is converted to a monthly demand Dm usingmonthly coefficients φm (in Table 3.1) in order to compute the pattern ofwater use in the region: Dm = φmD. These coefficients are taken fromAftias [1992] and correspond to the observed values for Athens. The sum ofall φm is equal to one.

Evaporation losses and precipitations over the reservoir are not takeninto account, assuming they cancel out. In site uncontrollable losses are alsoignored. Simple operating rules are used for the reservoir: (i) if possible,water is withdrawn to satisfy water demand; (ii) all additional water is usedto fill the reservoir volume Vt; (iii) overflow is spilled and cannot be used. Asa consequence, the water volume dynamics is given by:

Vt+1 =

K, if Vt + It − φmD > K,0, if Vt + It − φmD < 0,Vt + It − φmD, otherwise

If Vt +It−φmD < 0, the monthly water demand cannot be fully satisfied,and the satisfied monthly demand Ds

m is only equal to Vt + It. Otherwise,the demand is fully satisfied and equal to φmD. The reliability of water

supply over all periods T of reservoir operation, is equal to the mean valueof monthly reliabilities:

T(3.2)

To avoid choosing an initial value for the reservoir fill percentage, a firstsimulation is carried over with a reservoir initially empty, without calculatingreliability. The last value of this simulation is used as starting point for anadditional simulation that is used to compute reliability RI,K(D).

The supply guaranteed with a Ψ target reliability,

SΨ = R−1I,K(Ψ) (3.3)

is computed by inverting the reliability function, which is a monotonically de-creasing function of the supply targetD, leading to the supply SΨ(It,t∈[0,T ], K).The resolution of equation 3.3 can only be done numerically.

This method allows the calculation of the water demand that can besatisfied at the Ψ target reliability level, as a function of the water inflow inthe reservoir. We need now to assess how these inflows depend on climateconditions.

3.3.2 Demand in a changed (stationary) climate

In this section, we assume an instantaneous and definitive change in climateconditions, but the climate remains stationary. To take into account climatechange, the historical runoff data is modified according to model precipita-tion and temperature changes. To allow for changes in seasonal variability,we consider two seasons: the winter season w from October until March andthe summer season s from April until September. We assume that summertemperatures are increased by δTs degree and winter temperatures by δTw

degree. Summer precipitations are multiplied by 1 + αPs and winter pre-cipitation are multiplied by 1 + αPw. We apply these changes to every yearalike, disregarding changes in inter-annual variability. A potentially impor-tant impact of climate change on variability, see e.g. Schar et al. [2004], isthus disregarded.

These changes in precipitations and temperatures are translated intochanges in runoffs using the historical runoffs It described in section 3.2.First, there is an effect of the temperature that changes the runoff even with-out precipitation change. Classically, there is an increase in winter runoff in

case snowmelt increase, and a decrease in summer runoff due to a decreasein remaining snow and an increase in evapotranspiration. Second, a changein rainfall will impact the runoff, this relation being temperature-dependent.In a situation where rainfall is 10% lower than in the historical data, runoffwill be lower than in the historical data by a factor given by a temperature-dependent coefficient multiplied by 10%.

Formally, the runoff change is described by a temperature change factorA, added to a precipitation change factor that translates precipitation changeto a change in runoff through a “magnification factor”M :

It = (1 + A(δT ) +M(αP, δT )αP )It. (3.4)

The magnification factor itself depends on precipitation and tempera-ture changes. This parameter summarizes how changes in snow cover, snowmelt and evapotranspiration modifies how precipitation influences runoff. Inthis study, we use the rainfall-runoff magnification factors and temperaturechange factors published by Mimikou and Kouvopoulos [1991]. Linear inter-polation and extrapolation is used to determine the magnification factors forall the possible temperature and precipitation changes. In the river basinstudied here, the temperature factor A(δT ) is very small, and is therefore setto 0.

From these mean winter and summer values, monthly values are com-puted, by mapping to a sinusoid and rescaling such that the mean seasonalchange is unchanged. This is done for the magnification factors and theprecipitation changes (details are given in Online Resource 1).

Noting I the historical runoff, the altered runoff under climate change inseason j is:

I(αPw, αPs, δTw, δTs) = I(1 + A(δTw, δTs) + αPj(αPw, αPs) ·Mj(δTw, δTs))(3.5)

with A(δTw, δTs) = 0 for the basin under consideration. Monthly runoffcomputation is detailed in Online Resource 1.

The altered runoff allows to compute the stationary supply at the Ψ targetreliability level (SΨ), as done in the previous section. Then the correspond-ing demand in a changed climate can be estimated, assuming that demandadjusts to the Ψ target reliability supply.

DΨ(I , K, αPw, αPs, δTw, δTs) = SΨ(I , K, αPw, αPs, δTw, δTs). (3.6)

3.3.3 Demand in a changing (non-stationary) climate

Climate change will not be a sudden and permanent shift in climate condi-tions. Instead, we experience a non-stationary climate with changing climateconditions. Because we have only a few climate simulations and becauseclimate models have difficulties to reproduce natural inter-annual and inter-decadal variability, this analysis uses a combination of historical data seriesand of climate model signals to assess how climate change will modify optimalwater infrastructure designs.

For the generation of seasonal precipitation and temperature scenarios, weuse the outputs of 19 IPCC AR4 models for the SRES A2 scenario. Monthlyprecipitation and temperature data from the IPCC AR4 database at the gridpoint containing the studied river basin are used to compute the seasonaltemperature and precipitation changes.

Thirty-year moving averages of the seasonal sums of precipitations andof the seasonal temperature means are computed between 2000 and 2100.The resulting series are averaged across all the runs for each model, thereforeremoving the inter-run variability to keep only a mean climate change signal.Then, a linear trend is determined to remove inter-decadal and inter-annualvariability, which is uncertain in climate models and can hide the climate-change signal, especially over the short term. This linear trend provides theclimate-change parameters αPw(y), αPs(y), δTw(y), δTs(y) for each year y.A period of 70 years is used, corresponding approximately to the reservoirlife time. It is worth emphasizing that the resulting time series embed thetrends in intra-annual variability as obtained from the GCM (through theconsideration of two seasons). The time series, on the other hand, discardvery uncertain GCM transient dynamics and inter-annual variability.

The demand available each year in a transient climate is computed usingthe value from a stationary climate determined above, considering that itadjusts to the available resource, and that the available resource in a transientclimate is the same than in a stationary climate. For each year of the period,we have a set of climate change parameters, and the demand for this yearis then assumed equal to the available demand in a stationary climate withthe same climate change parameters. Formally, the demand satisfied with Ψtarget reliability for each year y is:

DΨ(I , K, αPw(y), αPs(y), δTw(y), δTs(y)).

The water that is actually used is:

D(K, y) = Ψ ·DΨ(I , K, αPw(y), αPs(y), δTw(y), δTs(y)). (3.7)

3.4 Results 133

This method allows the assessment of the water demand that can besatisfied with a Ψ target reliability, for each year y and for each climatescenario from the IPCC climate models.

3.3.4 Water benefits, construction costs and net presentvalue

Construction costs for a given capacity are determined by considering avalley-shaped reservoir with a rock-filled dam at the entrance of the valley.The cost computation is described precisely in Online Resource 1.

The economic benefits of a given demand for a year is set to the discountedvalue of water, where the quantity of water used is set to the demand ina transient climate taken from the equation 3.7. The unit water price isconsidered to be independent of the demand level.

The net present value (NPV) of the water system is set equal to thebenefits of water minus the construction costs. The system (water and man-made reservoir) net present value is then maximized in order to determinethe optimal dam dimension. The parameter values and of the details ofcomputation are described in Online Resource 1.

3.4 Results

The model is implemented in scilab, the code is available upon request. Tocalculate B(V ) and C(V ), volumes have been discretized with a step of 0.7%between each volume. Demand, cost and NPV are computed for all thevolumes and all the climate change scenarios. The optimal volume is simplythe volume with largest NPV.

3.4.1 Reference case without climate change

With the set of parameters shown in Table 1 of Online Resource 1, therelationships between dam height, reservoir surface and reservoir volume arein agreement with Georgakakos et al. [1999]. We also consider other reservoirgeometries to investigate model results. The model, indeed, is meant to begeneric and this sensitivity analysis highlights how optimal storage capacitychoice under climate change may depend on local constraints. Therefore,optimal volumes are computed for different valley lengths, which determinethe marginal cost of the reservoir: in a longer valley, a given reservoir volume

3.4 Results 134

is achieved with a smaller (and cheaper) dam. The results obtained withoutclimate change are described in detail in Online Resource 1.

3.4.2 Optimal dimensioning under climate change

In this section, changes in optimal dam dimensioning and economic value arepresented, focusing on how they are influenced by the geometry of the valley,pure time preference, water price and runoff change.

According to IPCC [2007] for the Mediterranean region there an agree-ment for all the models on the sign of precipitation changes, however themagnitude and precise localisations of changes vary among the models. Meanannual precipitation reduction averaged over the models leads to a 20% re-duction in South Europe, while evaporation increases. Both effects shouldconduce to low soil moisture and river flow decrease with probable seasonalredistribution. Hence, here, like in IPCC [2007] results, mean runoff tend todecrease with climate change in the Mediterranean region. The changes instandard deviation is shown in Table 3.2, in the last column. The change inrunoff is shown in Table 3.3 as well as Tables 1 and 2 of Online Resource 2,in the last column. The computation of the average changes in mean runoffis detailed in Online Resource 1.

3.4.2.1 Volume

Figure 3.2 shows how the water system net present value (NPV) dependson the reservoir volume, for a valley length 10km and for three models CN-RMCM3 (exhibiting a very important reduction in variability and mean),CSIROMK35 (with a moderate reduction in variability and mean), andNCARPCM1 (with an unchanged mean and an increase in variability). Thefigure includes the results with a null pure time preference and with a 3 and6 percent rate of pure time preference.

The purpose of this illustration is not to show the precise NPV valuesbut the three groupings (indicated with the three ellipsis) of the four models(CNRMCM3, CSIROMK35, NCARPCM1, no climate change) correspondingto the three pure time preferences (0%, 3%, 6%) and their respective NPVranges under climate change (indicated with the three vertical bars). Indeed,this figure shows that a higher discount rate has two consequences: classically,it leads to lower benefits and therefore smaller optimal volumes, but it alsodiminishes the effect of climate change as the difference of computed NPVsis reduced when the interest rate is higher. This arises simply from the factthat higher discount rate leads to giving less importance on the future, where

lts135

0% ptp, 4models

0% ptp range of CC

3% ptp range of CC

6% ptp range of CC6% ptp, 4 models

3% ptp, 4 models

CNRMCM3, 0%CNRMCM3, 3%CNRMCM3, 6%

NCARPCM1, 0%

NCARPCM1, 3%NCARPCM1, 6%CSIROMK35, 0%CSIROMK35, 3%

CSIROMK35, 6%NOCC, 0%NOCC, 3%NOCC, 6%

0 20 40 60 80 100 120

Volume (10^6 m^3)

Figure 3.2: Net present value as a function of reservoir volume. Three models and the no-climate-change case (NOCC) areshown and three rates of pure time preference. The models (CNRMCM3, NCARPCM1 and CSIROMK35) exhibit differentchanges in variability and mean. The purpose is not to show the precise NPV of each model but to illustrate, beside theusual pure time preference effect (lower NPV and optimal volume), the reduction of NPV difference between models underclimate change. Indeed, the NPV range is much larger for a 0% pure time preference

3.4 Results 136

most of climate change is taking place.

The change in optimal volume obtained by the maximization of the NPVis shown in Table 3.2, as a percentage of the case with no climate changefor three valley lengths, three pure time preferences, and all IPCC models.It can be seen that less runoff conduces to smaller volumes. Hence, lowerrainfall is not compensated through increased water storage in an optimaladaptation strategy using cost-benefit analysis, which is in contrast withthe result obtained with the demand target methodology [Ward et al., 2010;Mimikou et al., 1991b]. This change is more significant when the pure timepreference is low. The range of variation is from -34% up to +2%, indicatingthe large incertainty.

These results depend on the hypothesis that the unit value of water isconstant. When water is scarcer, the increase in unit water value couldincrease the benefits of building a bigger reservoir and lower the differencesin size. Here, since the unit value of water do not change, it is not beneficialto bear the costs of capturing an additional part of the smaller water quantitythat is available.

As shown in this table, different geometries do not lead to large differencesin the percentage change of optimal volumes compared with the no climatechange optimal capacities (for each combination of pure time preference andclimate change model). This result stems from the fact that changes inmean runoff, standard deviation and winter runoff are rather well correlated.This correlation could explain the comparable percent change of optimalvolumes, whether winter runoff, inflow variability or mean runoff is the majordriver of the optimal volume. It is interesting to note that the presence of amedium or large size dam gives more importance to total annual precipitationchange than to changes restrained to a season. For instance, the change insummer precipitations may be different between climate models, but thisdoes not affect the dam dimensioning or the demand satisfaction because asmall reservoir refills mostly in winter and a big reservoir is only affected byinter-annual variability change.

The water value has an effect on the optimal volume, as shown in Table1 of Online Resource 2 where three water values are compared, although itdoes not change the results in qualitative terms.

3.4.2.2 Satisfied demand

The change in satisfied demand at the end of the period of 70 years is muchless influenced by the pure time preference, as shown on Table 1 of OnlineResource 2. This is obvious for a long valley: in that case the reservoir is very

3.4 Results 137

Table 3.2: Percent change in optimal volume storage relative to a case with noclimate change (historic baseline), for three valley lengths, three rates of pure timepreference, and 19 IPCC models

Reservoir length 4km 10km 20km StddevPure time preference 0% 3% 6% 0% 3% 6% 0% 3% 6% change

BCCRBCM20 -10 -6 -3 -12 -7 -7 -8 -8 -2 -9CCCMACGCM31 -9 -4 -3 -15 -5 -6 -16 -10 -1 -9CNRMCM3 -23 -12 -12 -23 -14 -10 -23 -13 -7 -21CSIROMK30 -14 -9 -5 -16 -10 -8 -11 -10 -3 -13CSIROMK35 -10 -6 -3 -12 -6 -7 -9 -9 -1 -9GFDLCM20 -10 -3 -3 -14 -6 -4 -25 -9 -1 -10GFDLCM21 -17 -7 -6 -21 -10 -8 -34 -12 -3 -16GISSMODELER -15 -9 -6 -21 -10 -8 -25 -11 -3 -16INGVECHAM4 -17 -10 -8 -22 -11 -9 -17 -12 -4 -18INMCM30 -4 -2 -1 -4 -2 -3 -5 -4 -1 -4IPSLCM4 -17 -10 -7 -20 -11 -8 -17 -11 -4 -16MIROC32MEDRES -5 -2 -1 -6 -2 -3 -8 -7 -1 -5MIUBECHOG -17 -10 -7 -18 -10 -9 -14 -10 -4 -15MPIECHAM5 -17 -10 -7 -22 -11 -8 -26 -12 -4 -18MRICGCM232A -6 -3 -1 -7 -2 -4 -9 -8 -1 -6NCARCCSM30 -8 -4 -2 -12 -4 -5 -11 -9 -1 -8NCARPCM1 2 2 0 1 1 1 -9 -1 1 1UKMOHADCM3 -6 -3 -2 -10 -3 -4 -13 -9 -1 -6UKMOHADGEM1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -0

3.4 Results 138

big for all pure time preference values, and most of the variability is captured.Therefore, the change in satisfied demand simply follows the change in meanrunoff.

An interesting result of this analysis is that — in an optimal adaptationscenario — the reduction in rainfall is not compensated by larger reservoirs.On the opposite, the optimal reservoir is smaller in a drier climate, andthe satisfied demand is significantly reduced. In practice, the reduction insatisfied demand is larger than the reduction in runoff with a fixed watervalue. Optimal adaptation do not maintain water availability.

3.4.2.3 Net present value

The change in net present value, shown in Table 3.3, takes into account thereservoir size, such that smaller reservoirs lead to lower costs, and the changein satisfied demand. It also integrates what happens in the first years withlow climate change and the potentially important changes in demand at theend of the period. Net change in NPV is relevant, because it correspondswith the cost of climate change with optimal adaptation taken into account.

The change in NPV with climate change may be substantial with lowdiscounting, in case of an important reduction of runoff with losses up to25 percent of the net present value of the water system without climatechange. Discounting changes the percentages, but the differences remain,with a maximal loss of 12 percent.

Climate change may even make the reservoir undesirable. The net benefitof the dam may indeed become negative due to climate change for the smallestwater price. For this price, an intermediate valley length of 8km and a rate ofpure time preference of 6 percent, a dam is desirable in the current climate.But with climate change, 18 models lead to an optimal situation withoutdam, while 1 model favour a situation with a dam.

3.4.3 Error costs and robust decision-making

Climate model uncertainty is here a potential source of error regarding op-timal dam dimensioning. Indeed, there is a substantial difference betweenthe optimal heights, and, therefore, a potential for sunk costs, if the realizedclimate is not consistent with the climate the dam has been designed for. Ta-ble 3.2 shows that, especially for low rates of pure time preference, optimaldimensions differ markedly between different climate change scenarios. Forexample, with a 10km valley and no pure time preference, the optimal vol-umes varies between 1% and -23% compared with a situation with no climate

3.4 Results 139

Table 3.3: Percent change in net present value (NPV) in percent relative to a casewith no climate change (historic baseline), for three valley lengths, three rates ofpure time preference, and 19 IPCC models

Reservoir length 4km 10km 20km RunoffPure time preference 0% 3% 6% 0% 3% 6% 0% 3% 6% change

BCCRBCM20 -8 -5 -4 -8 -6 -4 -8 -6 -4 -8CCCMACGCM31 -14 -12 -12 -13 -10 -8 -13 -9 -7 -12CNRMCM3 -22 -15 -12 -21 -16 -11 -21 -15 -11 -20CSIROMK30 -11 -7 -4 -11 -8 -5 -11 -8 -6 -11CSIROMK35 -9 -6 -5 -9 -6 -5 -9 -6 -5 -9GFDLCM20 -19 -16 -18 -17 -13 -10 -17 -12 -9 -15GFDLCM21 -25 -21 -21 -23 -18 -14 -23 -16 -12 -21GISSMODELER -21 -17 -16 -20 -15 -11 -20 -14 -10 -19INGVECHAM4 -20 -15 -13 -19 -14 -10 -19 -14 -10 -18INMCM30 -4 -3 -3 -4 -3 -2 -4 -3 -2 -4IPSLCM4 -18 -13 -11 -17 -13 -9 -17 -12 -9 -17MIROC32MEDRES -6 -5 -5 -6 -4 -3 -6 -4 -3 -6MIUBECHOG -13 -9 -6 -13 -10 -7 -13 -9 -7 -13MPIECHAM5 -23 -18 -17 -22 -16 -12 -22 -16 -12 -20MRICGCM232A -8 -6 -6 -7 -5 -4 -7 -5 -4 -7NCARCCSM30 -11 -9 -8 -10 -8 -6 -10 -7 -5 -9NCARPCM1 -3 -4 -6 -2 -2 -2 -2 -1 -1 -1UKMOHADCM3 -11 -10 -10 -10 -8 -6 -10 -7 -5 -9UKMOHADGEM1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0

3.4 Results 140

Table 3.4: Maximal error costs in percent for three volumes, the largest volume,the smallest volume and the volume chosen without climate change

Reservoir length 4km 10km 20kmPure time preference 0% 3% 6% 0% 3% 6% 0% 3% 6%

smallest volume 2.63 2.28 1.65 1.31 1.36 0.49 0.53 0.59 0.68no climate change optimal volume 2.39 1.01 1.63 1.12 1.08 0.33 0.78 0.50 0.26largest volume 2.83 1.35 1.63 1.21 1.25 0.40 0.78 0.50 0.35

change.

Assuming — quite unrealistically — that one of the IPCC models isperfectly correct and that the future climate is actually among the climatechange scenarios produced by the climate models, we can assess the cost ofdesigning the dam using one of the eleven wrong models1.

To assess these error costs in each situation (three valley lengths andthe no-discounting, 3 or 6 percent pure time preference case), the maximalcost resulting from an error in climate model choice is computed for threevolumes:

1. the largest optimal volume among all models,

2. the smallest optimal volume among all models,

3. the optimal volume without climate change.

For each of these three volumes V and for each climatic model scenarioM , the cost of error (in percent) is computed as

100maxv(NPV (v,M)) −NPV (V,M)

maxv(NPV (v,M)). (3.8)

The maximal relative error costs over all models are shown in Table 3.4.The error costs are higher in the case of a small valley, up to 2.8 percent of theNPV, while they are small in case of a very long valley, with at most 0.78%.This is consistent with the fact that height-dependent costs are smaller whenthe valley is long. As a consequence, the NPV is flat around the optimum inthe case of the long valley, with a large reservoir and a benefit determinedby the available inflow and not too sensitive to the reservoir volume.

1Besides the fact that none of the models is perfect in its ability to predict climatechange, it is essential to note that we considered here only one emission scenario. Theuncertainty on future GHG emissions could be added to this methodology.

3.4 Results 141

74 76 78 80 82 84 86 88

Volume (106 m3)

Adaptation costClimate change residual impacts (losses are negative)

Climate change net impacts (losses are negative)Error cost

Figure 3.3: Costs and benefits associated with adaptation of dam dimensioning, forthe CSIROMK35 climate change scenario, a pure time preference of 3 percent anda valley length of 10km. The cross corresponds to the optimal volume. Costs andbenefits are shown as a function of the volume of the dam. The adaptation costis the height-dependent cost of the reservoir. In most cases adaptation costs arenegative since reservoirs are smaller with climate change, it is also the case here.The residual impacts are also figured, corresponding with the change in waterbenefits with climate change and reservoir volume adaptation, compared with theno climate change situation. The residual impacts are also negative because of thedecrease in mean runoff compared with the no climate change situation. The netimpact of climate change is the difference of water system NPV with respect withthe no climate change case. The net impact is quite flat, large, and negative. Theerror cost is also presented

Still assuming that one of these models is correct and predicts the actualfuture climate, the error cost of using the wrong model is shown in the sec-ond table of Online Resource 2, for a 3% pure time preference rate and a10km valley length. This table shows that, in that case, the error costs areroughly symmetric and regularly increase with the error in predicting rainfallcharacteristics.

Figure 3.3 shows the adaptation cost, the error cost, the residual im-pact and the net climate change impact2, as well as their change with damvolumes. The distinction between adaptation costs and residual impacts isalways somehow arbitrary. Here we consider that the adaptation measure is

2A positive impact is a benefit, while a negative impact is a cost.

3.5 Conclusion 142

the determination of the optimum size of the dam and the adaptation costis the cost associated with the change in the dam size, while the residualimpact is the difference between the water benefit present value with andwithout climate change and adaptation so that losses correspond to negativevalues. Adaptation cost, which varies in the same direction than residualimpacts, increases with the dam volume. In our analysis, adaptation costsare negative, since adaptation leads to smaller, and cheaper, dams. Theirdifference, the net climate change impact is however quite flat. In that casethere is a reduction in available water leading to a negative net impact (i.e.a loss). The error cost, corresponding with the difference in net cost for dif-ferent volumes, is small, compared with the large adaptation cost of climatechange.

It has been said that, in the current situation of deep uncertainty on howclimate will change, using scenario analysis and robustness criteria was moreadequate than cost-benefit analysis; see for instance Lempert and Schlesinger[2000]; Lempert et al. [2006]; Lempert and Collins [2007]; Groves and Lempert[2007]; Hallegatte [2009], and application to water management in Groveset al. [2007]; Dessai [2005]; Dessai and Hulme [2007]. In the current analysis,it is possible to look for robustness by designing the dam using the volumewith which the maximum error cost is the smallest (a minimax approach).Looking at the corresponding models, one find that two models have a maxi-mum error cost that is the smallest, i.e. GFDLCM20 and CSIROMK35 (witha maximal error cost of 0.4 percent). The cost benefit analysis shows thatthis choice is robust, a result which is not really surprising since the errorcost is quite small.

3.5 Conclusion

3.5.1 Summary

This analysis shows that climate change influences in a significant mannerthe optimal dimensioning of water reservoirs. Since climate change is uncer-tain, optimal reservoir design is also uncertain. For instance, in one case ofreservoir geometry and no discounting, the optimal reservoir volume variesbetween no change and -34 percent compared with a situation with no cli-mate change, depending on the climate model that is used. Importantly,our analysis suggests that the reduction in rainfall should lead to buildingsmaller dams and that reduced water availability can not be cost-effectivelycompensated by more water storage, in a setting where the unit value of

3.5 Conclusion 143

water is considered to be independent of demand.

There is therefore a potential for sunk-costs, in case a large reservoir isconstructed while actual climate change finally calls for a smaller reservoir.Correspondingly, a small reservoir may be constructed, in spite of a potentialfor satisfying a larger water demand. In our case, the costs associated withthese errors are not large, however, as they lie between 0.3 percent with along valley and a 6 percent discount rate) and 2.8 percent (with a shortvalley and no discounting). The error cost is lowest for long valleys, i.e.when the reservoir cost is low, the reservoir large, the dam height small andall the available inflow captured. These costs are relatively low, comparedwith the net present values differences between scenarios: optimums are flatand therefore not very sensitive to the volume chosen in the end. Althoughthis is good news for dam dimensioning, this also means that adaptationmeasures are not always effective to mitigate climate change impacts in thewater sector. Adaptation policies need to further focus on how to cope withreduced water resources (e.g. reduced water consumption, non-conventionalwater production), in addition to maintenance of water resources throughincreased water storage.

Indeed, the net present value of water resources can be substantially af-fected by climate change, even assuming optimal adaptation: depending onthe model, the change in NPV ranges from no change to a reduction of 25percent (without discounting) or 12 percent (8 percent discounting, if 2%economy growth rate and unit income elasticity are assumed) compared witha situation without climate change. This is a very large negative impact ofclimate change, even assuming optimal adaptation and perfect foresight.

3.5.2 Conclusion on adaptation decision making

Since the optimal net present value is very flat, a cost-benefit analysis appearsnot to be very useful to discriminate against the different volumes, in the casestudied here. This questions the use of cost-benefit analysis to determine thedesign of the dam. A demand target could be more discriminatory, since thebenefits of the dam increase markedly with reservoir size. The net presentvalue resulting from the cost-benefit analysis, however, is a good measure ofthe opportunity to build the dam, since it is not very sensitive to errors inthe dam design.

An analysis of possible error costs of choosing one model, when anotherone finally reveals correct, shows that carrying out the reservoir design withsome models minimizes the maximum possible error cost. In absence of betterinformation, and in a robust decision-making framework, we suggest the use

3.5 Conclusion 144

of the volume minimizing the maximum error cost. Even if error costs arelimited in the illustrative example of this paper, it may not be the case forall investments. In these cases, reducing the error costs may be a viabledecision-making approach.

In such a decision-making framework, it is necessary to have as manymodels as possible, to reduce the likelihood of “missing” a possible outcomeof climate change. In such a framework, therefore, the development and useof many climate models in parallel is very important. It means that modeldevelopment should not be concentrated on a so-called “best” model.

Moreover, it must be stressed that the model that is used to design thedam in this framework is not the “best” model that would be able to re-produce the present or past climates more accurately than the others. Therelationship between being able to reproduce the current climate and beingable to project future climates is not strong enough to do so. In our frame-work, we chose the model that reduces the cost of choosing the wrong model.We claim that this approach is more robust in the current situation of deepuncertainty.

3.5.3 Next steps and research needs

This approach is incomplete, however, and few additional considerations willhave to be taken into account in the future. First, including possible post-poning of investment before uncertainty is resolved could be an interestingnext step in the analysis [Venkatesh and Hobbs, 1999], especially in the caseof unfavourable sites (i.e., short valleys and large climate uncertainty). Sec-ond, in case of important reduction of water resources, large investments insectors demanding water, especially irreversible investments would be lost, afact that should be taken into account into our approach. This change couldbe reflected in a change in the water unit value, with an increasing valuewhen runoff decreases.

Third, flood control and sedimentation volume change under climatechange would also modify the optimal volume, and different hydrologicalmodels can lead to different results.

Lastly, non climatic change related uncertainties could also be consideredand change drastically the results, especially changes in demand and in in-stitutional arrangements [Wood et al., 1997; Callaway et al., 2007; O’Haraand Georgakakos, 2008]. Other sources of uncertainty (or uncertainty reduc-tion) could also be taken into account. For instance, the transient dynamicsand change of inter-annual variability from GCM is not taken in to account,

3.5 Conclusion 145

the change in demand under climate change (e.g., in the agriculture sector)are not considered, only one emission scenario is used, other downscalingmethods and hydrological models could be tested.

More importantly, with the aim of the most robust decision, the possibilitythat all climate models are wrong has to be included in the analysis, leadingto even more complexity. Possible solutions include the addition of expert-based climate change scenarios, to account for the boundaries of possibleclimate changes (e.g., worst case and best case scenarios).

Acknowledgements: This research study was financed by the EuropeanUnion under the integrated project CIRCE. We would like to thank Jean-Louis Dufresne from the LMD laboratory for his valuable advice on climaticdata extraction and Maria M. Mimikou Professor of NTUA, for letting us usethe figure of the general plan of the area. We would also like to thank YannisKouvopoulos from Public Power Corporation of Greece for his encourage-ment, ITIA research team from the National Technical University of AthensFaculty of Civil Engineering for the reports on historical runoff and Profes-sor Athanasios Loukas and Lampros Vasiliades from University of Thessaly,Department of Civil Engineering, Volos for their indications on data sources.

Appendices

1 Cost of dam and reservoir 147

Online Resource 1

1 Cost of dam and reservoir

Construction costs are divided into costs independent of the dam height(spillways, hydropower plants and associated labour costs, land settlements)Cf , and costs depending on the required storage capacity (height-dependentcosts). To determine the height-dependent costs, we first compute the rela-tionship between the storage capacity and the dam height. This relationshipdetermines the dam height required to reach a given capacity. Then the damcost is determined, using a relationship between dam height and constructioncost.

For the reservoir geometry, we consider a valley, with a floor length Lv

and width wv. The valley lateral slopes make an angle φ with the valley floor.The valley floor is flat and is followed by a slope with an angle ψ with thevalley floor. The function linking the storage capacity and the height of thereservoir h is a polynomial function of third degree:

K(h) =1

3 tan(φ) tan(ψ)h3 +

2 tan(ψ)+

tan(φ)

h2 + Lvwvh (1)

Inverting the above equation, we get the height as a function of the storagecapacity H(K).

For the dam itself, we consider a trapezoid rock filled dam at the entranceof the valley. Following ICOLD [1992], for each increase in the dam heightof 1 meter, 1.5 meter are required at the base of the dam, therefore thetrapezoid angle is ζ = arctan(1/1.5). Since the dam is in a valley, the crestlength depends on the dam height. The crest is considered to be cd meterwide, which could be used, for example, for a road.

The crest length is:

Lc(h) = wv + 2h

tan(φ)(2)

The volume of the rock filled dam is:

Vf (h) =2

3 tan(ζ) tan(φ)h3 +

tan(ζ)+

cdtan(φ)

h2 + wv · cd · h (3)

2 Water benefits and net present value 148

Table 1: Geometry and cost parameters

Name Value

Lv 290 mwv 81 mcd 9 mψ 0.53 ◦

ζ arctan(1/1.5)φ 19.1 ◦

Cf 30 106 US$pr 41.6 $.m−3

ρ 0, 3 or 6 percent

The height-dependent cost is considered to be proportional to the damvolume (corresponding with labour, material and groundwork) with a pricepr. The total cost is thus:

C(K) = Cf + prVf (H(K)) (4)

The value of Cf is an average of the fixed costs of the different damoptions envisaged for the Montgomery Reservoir [MWH, 2003]. Even thoughwe assume here that the dam is a rock filled trapezoidal dam, results shouldnot be too sensitive to this assumption, since the cost of alternative dams areclose to that cost, with possible cost reduction of less than 20%, disregardedhere [ICOLD, 1992].

2 Water benefits and net present value

The water demand satisfied by the reservoir in a transient climate yields aneconomic benefit which is set to the discounted value of water:

B(K) =∑

(1 + ρ+ νg)yD(K, y) · pw(y) (5)

where ρ is the pure time preference, g is the growth rate of the economy, νis the income elasticity, D(K, y) is the water demand that can be satisfiedin a transient climate with a Ψ target reliability for each year y and pw(y)is the unit water price. In this equation the classical formulation of interest

2 Water benefits and net present value 149

rate consistent with optimal growth models, ρ+ νg is assumed.

Here it is considered that the unit water value is independent of thedemand level and grows at the same rate than the economy. The currentwater price is set to pw(0) = 0.1 $.m−3. In this setting, assuming an incomeelasticity ν of one:

(1 + ρ+ νg)y=pw(0)(1 + g)y

(1 + ρ+ νg)y≈

(1 + ρ)y(6)

Hence, equation (5) can be simplified as follows:

B(K) =∑

(1 + ρ)yD(K, y) · pw(0) (7)

Water pricing and its relation with water economic value is a delicateissue, with significant contrasts among economic sectors (domestic use, ir-rigation, hydroelectricity) and institutional arrangements. In general, thepotential stress on water resources is not fully taken into account in thedetermination of tariffs, and the tariffs do not reflect the real value of thewater resource. Since unit value of water is considered constant, the costof scarcity is disregarded. The dependence of the unit value to the demandlevel is not considered either. This fixed unit water value could be justifiedif a large alternative source exists with a unit price, not influenced by cli-mate change, which determines this unit value. However, in general, runoffreduction which would lead to lower available water supply for a given reli-ability level could lead to higher water prices and water resources would bereallocated to purposes with higher value.

The optimal dam dimension is determined by the maximization of thenet present value of the water system:

NPV = maxK

(B(K) − C(K)) (8)

C(K), described in section 1 of the present Online Resource, is given bythe following equation:

C(K) = Cf + prVf (H(K)) (9)

Where H is the height of the dam for the reservoir’s maximal volume K,Vf (H(K)) the corresponding dam volume, pr the price of labour, materialand groundwork per m3 of dam volume and Cf correspond to the costs that

3 Runoff change computation 150

are independent of the dam height. When there is no dam, the net presentvalue is B(0), and the dam is worth constructing if the net present valueobtained with the dam is higher than the net present value without dam, i.e.if:

(B(K) − C(K)) −B(0) > 0.

The net present value NPV is therefore the value of the full water systemincluding the value of water and not only the value of the man-made reservoir.

In the present study, the Ψ target reliability is set at 95% (Ψ = 0.95).This level can be considered as acceptable for the agricultural sector, sincein this sector precipitations may also be used, it is however not acceptablefor municipal and industrial supply since which require a reliability level ofat least 98%. If, however, an alternative supply and/or drought managementplan designed to assist temporary adaptation to reduced supply is estab-lished, then a 95% reliability may be acceptable for all purposes. The unitwater demand value is set to about twice of the benefit evaluated for the irri-gation sector and one quarter of a typical tariff applied to the domestic sectorin Greece i.e. 0.1 $.m−3. Alternative values of 0.05 $.m−3 and 0.4 $.m−3 arealso used below, to test the sensitivity to this assumption.

3 Runoff change computation

3.1 Computation of annual runoff change

The mean annual runoff of the stationary climate corresponding with year yis:

Imean(y) =

n(Isn(y) + Iw

n (y))

N, (10)

where n refers to each of the historical years N , s and w to the summer andwinter season.

Then in tables presented in the paper, the change in annual runoff is

100 ×

yImean(y)−Imean(0)

Imean(0)

Y. (11)

3.2 Seasonal to monthly value computations

In the following appendices, notation¯(a bar above a symbol) refers to his-torical values andˆ(a hat above a symbol) refers to monthly values. Seasonalvalues of magnification factors and precipitation changes computed from cli-matic models outputs are projected to monthly values using a sinusoidalfunction. Those computations are performed for each month m of seasoni(m), with i(m) = s for summer, w for winter. In the equation below, η de-notes a quantity with seasonal means ηs and ηw, and ηm is the correspondingmonthly value. The sinusoidal projection leads to:

ηm =ηw − ηs

2πm− π

θi(m) +ηw + ηs

θı is determined by setting the seasonal mean computed using monthlyvalues ηm equal to the seasonal value ηı:

m/i(m)=ı

ηw − ηs

2πm− π

θı +ηw + ηs

= ηı, ∀ ı = s, w

Developing the sum leads to

θw =6

∑6m=1 sin

2πm−π12

) = −6

∑12m=7 sin

2πm−π12

) = θs = θ

The magnification factor for the month m under the changes of year y istherefore set to

Mm(y) =Mw(y) −Ms(y)

2πm− π

θ +Mw(y) +Ms(y)

Similarly the change in precipitation is:

αPm(y) =αPw(y) − αPs(y)

2πm− π

θ +αPw(y) + αPs(y)

3.3 Runoff monthly values

With I in the historical seasonal runoff for season i, year n, the seasonal runoff

corresponding with year y climatic changes I in(y) is:

I in(y) = I i

n(1 +Mi(y) · αPi(y)) (15)

For each month, with ˆImn the historical runoff for month m in year n, the

modified runoff corresponding with year y climatic changes is set to:

Imn (y) = ˆIm

1 + Mm(y) · αPm(y))

βi(m)(y) (16)

where βı(y) is a coefficient depending on the season, such that the meanseasonal runoff is equal to the mean sum of the monthly runoffs for theseason ı:

Imn (y)βı(y)

I ın(y), ∀ ı = s, w

with mı ≡ {m/i(m) = ı} the months in season ı.

To compute the βı(y) coefficients (independent of the year n), historical

seasonal mean I imean = 1

∑Nn=1 I

in and historical monthly means ˆIm

mean =1N

∑Nn=1

ˆImn may be substituted leading to

βı(y) =I ımean(1 +Mı(y)αPı(y))

ˆImmean

1 + Mm(y)αPm(y)) , ∀ ı = s, w

Expansion of Mm(y) and αPm(y) leads to

βı(y) =I ımean(1 +Mı(y)αPı(y))

Γ1ı (y)

ˆImmean + Γ2

i (y)∑

ˆImmean sin2(ωm)

+ Γ3i (y)

ˆImmean sin(ωm)

where:

ωm = sin

2πm− π

Γ1i (y) =

Mw(y)αPw(y) +Ms(y)αPs(y) +Mw(y)αPs(y) +Ms(y)αPw(y) + 4

Γ2i (y) =

Mw(y)αPw(y) +Ms(y)αPs(y) −Mw(y)αPs(y) −Ms(y)αPw(y)

4 Reference case without climate change 153

0 20 40 60 80 100

4 m2 )

(106 m

height

volumesurface

Georgakakos et al. volume dataGeorgakakos et al. surface data

Figure 1: Volume and surface of the reservoir as a function of dam height

Γ3i (y) =

Mw(y)αPw(y) −Ms(y)αPs(y)

The monthly runoff given by (16) may be negative if(

1 + Mm(y) · αPm(y))

is negative, in that case the runoff is set to 0.

4 Reference case without climate change

With the values on cost and geometry parameters shown in Table 1 of OnlineResource 1, the resulting geometry, i.e. the relationship between dam heightand reservoir surface and volume is in agreement with Georgakakos et al.[1999], as may be seen on Fig. 1. We also consider other reservoir geometriesto investigate model results. The model, indeed, is meant to be generic andthis sensitivity analysis highlights how optimal storage capacity choice underclimate change may depend on local constraints.

To do so, we consider different valley lengths, which determine the marginalcost of the reservoir: in a longer valley, a given reservoir volume is achievedwith a smaller (and cheaper) dam.

Optimal reservoir volumes are computed for three valley lengths of 4km,

1 Optimal volume change for different unit water values 154

10 km and 20km3, no climate change, and several values of the pure timepreference.

Short valley. In a catchment with a relatively short reservoir of 4km, theoptimal reservoirs are associated with an extraction of 67 to 89 percentof the mean annual runoff with a reliability of 95 percent, dependingon the choice of pure time preference. The frequency of spill variesbetween 68 percent of the years to more than once a year. The heightof the dam varies between 76 and 110 m.

Medium valley. In that case the reservoir length is 10km, leading to surfaceand volume consistent with the values reported in Georgakakos et al.[1999]. In that case, the optimal reservoir height is between 64 and89 m, and 77 to 93% of the mean annual runoff is available with a 95percent reliability. The frequency of spill varies between 53 percent ofthe years to once a year.

Long valley. With a reservoir length of 20km, between 89 and 100 percentof the mean annual runoff is extracted, with spill frequencies between35 and 68 percent and optimal reservoir height between 61 and 93 m.In a long valley, dam building costs are lower and the optimum solutionis to capture all (or almost all) intra-annual variability and to reducethe frequency of spillovers close to zero.

Online Resource 2

1 Optimal volume change for different unit

water values

Table 1 shows the change of the optimal volume compared with the situationwithout climate change for 3 unit water prices and for 2 pure time preferences,for a 10km valley length.

3The different geometries are distinguished by different angles ψ, larger for a longervalley, and the valley length is found for a dam height of 90 m. The valley floor is flat andis followed by a slope with an angle ψ with the valley floor

1 Optimal volume change for different unit water values 155

Table 1: Percent change in optimal volume storage relative to a case with noclimate change (historic baseline), for a 10km valley lengths, two rates of puretime preference, three water values. Water value is in $.m−3

Pure time preference 0% 6% RunoffWater value 0.05 0.1 0.4 0.05 0.1 0.4 change

BCCRBCM20 -5 -12 -15 -7 -7 -8 -8CCCMACGCM31 -2 -15 -9 -3 -6 -10 -12CNRMCM3 -16 -23 -28 -13 -10 -16 -20CSIROMK30 -9 -16 -20 -10 -8 -11 -11CSIROMK35 -5 -12 -14 -7 -7 -9 -9GFDLCM20 -4 -14 -9 0 -4 -11 -15GFDLCM21 -9 -21 -13 -6 -8 -14 -21GISSMODELER -9 -21 -17 -8 -8 -13 -19INGVECHAM4 -12 -22 -23 -11 -9 -14 -18INMCM30 0 -4 -3 -2 -3 -2 -4IPSLCM4 -11 -20 -22 -11 -8 -13 -17MIROC32MEDRES 0 -6 -4 -2 -3 -4 -6MIUBECHOG -11 -18 -23 -11 -9 -12 -13MPIECHAM5 -12 -22 -21 -10 -8 -14 -20MRICGCM232A 0 -7 -5 -2 -4 -5 -7NCARCCSM30 -2 -12 -7 -4 -5 -8 -9NCARPCM1 10 1 -5 0 1 0 -1UKMOHADCM3 0 -10 -8 0 -4 -6 -9UKMOHADGEM1 0 0 0 0 0 0 -0

2 Satisfied demand change 156

2 Satisfied demand change

Table 2 shows the change in satisfied demand at the end of the period of70 years compared with the situation without climate change for 3 valleylengths and 3 pure time preferences.

Table 2: Percent change in demand satisfied in the last year, year 70, in percentrelative to a case with no climate change (historic baseline), for three valley lengthsand three rates of pure time preference

Reservoir length 4km 10km 20km RunoffPure time preference 0% 3% 6% 0% 3% 6% 0% 3% 6% change

BCCRBCM20 -15 -12 -9 -16 -14 -13 -15 -15 -14 -8CCCMACGCM31 -24 -25 -25 -25 -24 -25 -25 -24 -23 -12CNRMCM3 -37 -33 -31 -39 -37 -33 -38 -38 -36 -20CSIROMK30 -18 -15 -11 -20 -18 -16 -19 -19 -17 -11CSIROMK35 -16 -13 -10 -16 -15 -14 -16 -16 -14 -9GFDLCM20 -34 -37 -41 -33 -33 -35 -34 -33 -33 -15GFDLCM21 -45 -46 -49 -45 -44 -45 -46 -44 -44 -21GISSMODELER -37 -37 -37 -38 -37 -36 -39 -37 -36 -19INGVECHAM4 -34 -32 -30 -36 -34 -31 -35 -35 -33 -18INMCM30 -8 -7 -5 -8 -7 -7 -8 -8 -7 -4IPSLCM4 -32 -29 -26 -33 -31 -29 -32 -32 -30 -17MIROC32MEDRES -11 -10 -9 -11 -10 -10 -11 -11 -10 -6MIUBECHOG -23 -19 -15 -24 -22 -20 -24 -23 -22 -13MPIECHAM5 -41 -40 -39 -42 -40 -39 -42 -41 -40 -20MRICGCM232A -13 -13 -12 -14 -13 -13 -14 -14 -12 -7NCARCCSM30 -19 -18 -17 -20 -18 -18 -19 -19 -18 -9NCARPCM1 -4 -8 -11 -3 -4 -6 -5 -4 -4 -1UKMOHADCM3 -19 -21 -22 -19 -18 -20 -20 -19 -18 -9UKMOHADGEM1 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0 -0

3 Error costs for all the models

Table 3 shows the mapping between indices and model names, as well aschanges with respect with a no climate change situation for selected indica-

3 Error costs for all the models 157

tors. The indices are used in Table 4 where the error costs of using the wrongmodel are shown.

Table 3: Climatic models, corresponding indices used in Table 4 and changes inrunoff, optimal volume, NPV and standard deviation

Model name Index NPV change Runoff change Volume change Stddev change

CNRMCM3 3 -16 -20 -14 -21IPSLCM4 11 -13 -17 -11 -16MPIECHAM5 14 -16 -20 -11 -18INGVECHAM4 9 -14 -18 -11 -18GISSMODELER 8 -15 -19 -10 -16CSIROMK30 4 -8 -11 -10 -13MIUBECHOG 13 -10 -13 -10 -15GFDLCM21 7 -18 -21 -10 -16BCCRBCM20 1 -6 -8 -7 -9GFDLCM20 6 -13 -15 -6 -10CSIROMK35 5 -6 -9 -6 -9CCCMACGCM31 2 -10 -12 -5 -9NCARCCSM30 16 -8 -9 -4 -8UKMOHADCM3 18 -8 -9 -3 -6INMCM30 10 -3 -4 -2 -4MIROC32MEDRES 12 -4 -6 -2 -5MRICGCM232A 15 -5 -7 -2 -6UKMOHADGEM1 19 -0 -0 0 -0NOCC 20 0 0 0 0NCARPCM1 17 -2 -1 1 1

models

Table 4: Cost of error, in percentage of net present value, for all models when the optimal volume of another model is chosen.The indices of the models given in Table 3 are in the first column. The same indices are used for the column headers. Eachnumber is the regret of building a dam with the optimal volume calculated using the model in column, if the model in line isfinally correct in projecting climate change. The models are ordered by increasing optimal volume, the pure time preferenceis 3 percent and the valley length is 10km

3 11 14 9 8 4 13 7 1 6 5 2 16 18 10 12 15 19 20 173 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.3 0.4 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.8 0.8 1.1 1.1 1.211 0.1 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.3 0.3 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0.814 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.5 0.5 0.5 0.8 0.8 0.99 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.5 0.5 0.5 0.8 0.8 0.98 0.1 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0.74 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 0.5 0.5 0.613 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0.77 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 0.5 0.5 0.71 0.3 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.36 0.4 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.35 0.3 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.2 0.32 0.4 0.2 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 0.216 0.5 0.2 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.218 0.7 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.110 0.8 0.4 0.4 0.4 0.3 0.3 0.3 0.3 0.2 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.112 0.7 0.4 0.4 0.4 0.3 0.3 0.3 0.3 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.0 0.1 0.1 0.115 0.7 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.3 0.1 0.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0 0.1 0.1 0.119 1.2 0.8 0.8 0.8 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 0 0.0 0.120 1.3 0.8 0.8 0.8 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 0.3 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1 0.0 0 0.117 1.4 0.9 0.9 0.9 0.7 0.7 0.7 0.7 0.5 0.4 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2 0.0 0.0 0

Bibliography 159

Bibliography

Aftias, M., 1992. Ydreuseis. Ecole Polytechnique d’Athenes Grece.

Brikowski, T. H., 2008. Doomed reservoirs in Kansas, USA? climate change andgroundwater mining on the Great Plains lead to unsustainable surface waterstorage. Journal of Hydrology 354, 90–101.

Callaway, J. M., Louw, D. B., Nkomo, J. C., Hellmuth, M. E., Sparks, D. A., 2007.The Berg river dynamic spatial equilibrium model: A new tool for assessing thebenefits and costs of alternatives for coping with water demand growth, climatevariability, and climate change in the Western Cape. AIACC Working Paper 31.

Dessai, S., 2005. Robust adaptation decisions amid climate change uncertainties.Phd, University of East Anglia, Norwich.

Dessai, S., Hulme, M., 2007. Assessing the robustness of adaptation decisions toclimate change uncertainties: A case study on water resources management inthe east of England. Global Environmental Change 17, 59–72.

Frederick, K. D., Schwarz, G. E., 1999. Socioeconomic impacts of climate changeon U.S. water supplies. Journal of the American Water Resources Association35 (6), 1563–1583.

Georgakakos, A., Yao, H., Demarchi, C., Mullusky, M., Jan. 1999. Model devel-opment for simulation and optimisation of the Western Sterea Hellas hydrosys-tem, evaluation of management of the water resources of Sterea Hellas. Tech.Rep. 39, Department of Water Resources, Hydraulic and Maritime Engineering– National Technical University of Athens, Athens, phase 3.URL http://www.itia.ntua.gr/en/docinfo/134/

Groves, D. G., Knopman, D., Lempert, R. J., Berry, S., Wainfan, L., 2007. Present-ing uncertainty about climate change to water resource managers – summary ofworkshops with the inland empire utilities agency. RAND, Santa Monica, CA.

Groves, D. G., Lempert, R. J., 2007. A new analytic method for finding policy-relevant scenarios. Global Environmental Change 17, 17–85.

Hallegatte, S., 2009. Strategies to adapt to an uncertain climate change. GlobalEnvironmental Change 19, 240–247.

Hallegatte, S., Hourcade, J.-C., Ambrosi, P., May 2007. Using climate analoguesfor assessing climate change economic impacts in urban areas. Climatic Change82 (1–2), 47–60.URL http://www.centre-cired.fr/spip.php?article238

ICOLD, 1992. Cost impact on future dam design – Analysis and proposals. Vol. 83of Bulletins. CIGB ICOLD.

Bibliography 160

IPCC, 2007. Climate Change 2007 The Physical Science Basis. Cambridge Uni-versity Press, contribution of the Working Group I to the Fourth AssessmentReport of the Intergovernmental Panel on Climate Change.URL http://www.ipcc.ch/

Kirshen, P., Mccluskey, M., R., R. V., Strzepek, K., 2005. Global analysis ofchanges in water supply yields and costs under climate change: a case study inChina. Climatic Change 68 (3), 303–330.

Koutsoyiannis, D., 2005. Reliability concepts in reservoir design. In: Lehr, J. H.,Keeley, J. (Eds.), Water Encyclopedia, Surface and Agricultural Water. Vol. 4.Wiley New York, pp. 259–265.URL http://itia.ntua.gr/en/docinfo/538/

Koutsoyiannis, D., Efstratiadis, A., Karavokiros, G., 2002. A decision support toolfor the management of multi-reservoir systems. Journal of the American WaterResources Association 38 (4), 945–958.

Koutsoyiannis, D., Roti, S., Tzeranis, J., Xanthopoulos, T., Jun. 1988. Hydrologi-cal investigation of the thessalia water basin. Tech. Rep. 7, Department of WaterResources, Hydraulic and Maritime Engineering – National Technical Universityof Athens, Athens, final Report.URL http://www.itia.ntua.gr/en/docinfo/246/

Lempert, R. J., Collins, M. T., 2007. Managing the risk of uncertain thresholdsresponses: comparison of robust, optimum, and precautionary approaches. RiskAnalysis 27, 1009–1026.

Lempert, R. J., Groves, D. G., Popper, S. W., Bankes, S. C., 2006. A general,analytic method for generating robust strategies and narrative scenarios. Man-agement Science 52 (4), 514–528.

Lempert, R. J., Schlesinger, M. E., 2000. Robust strategies for abating climatechange. Climatic Change 45 (3-4), 387–401.

Loukas, A., Mylopoulos, N., Vasiliades, L., 2007. A modeling system for the eval-uation of water resources management strategies in Thessaly, Greece. WaterResources Management 21 (10), 1673–1702.

Mehrotra, R., 1999. Sensitivity of runoff, soil moisture and reservoir design toclimate change in central indian river basins. Climatic Change 42, 725–757.

Mimikou, M., Hadjisavva, P., Kouvopoulos, Y., 1991a. Regional effects of climatechange on water resources systems. In: IAHS (Ed.), Proceedings of the ViennaSymposium. No. 201. IAHS, pp. 173–182.

Bibliography 161

Mimikou, M. A., Hadjisavva, P. S., Kouvopoulos, Y. S., Afrateos, H., 1991b. re-gional climate change impacts: II impacts on water management works. Hydro-logical Sciences 36 (3), 259–270.

Mimikou, M. A., Kouvopoulos, Y. S., 1991. regional climate change impacts: Iimpacts on water resources. Hydrological Sciences 36 (3), 247–258.

MWH, 2003. Upper San Joaquin river basin storage investigation Montgomeryreservoir surface storage option technical appendix to the phase 1 investiga-tion report. Tech. rep., Bureau of Reclamation Mid-Pacific Region, CaliforniaDepartment of Water Resources, The California Bay-Delta Authority.

Nalbantis, I., Koutsoyiannis, D., Mar. 1997. Upgrading and updating of hydrologi-cal information of Thessalia. Tech. Rep. 4, Hydraulic and Maritime Engineering– National Technical University of Athens, Athens, final Report.URL http://www.itia.ntua.gr/en/docinfo/186/

O’Hara, J. K., Georgakakos, K. P., 2008. Quantifying the urban water supplyimpacts of climate change. Water Resources Management 22, 1477–1497.

Robinson, P. J., 1997. Climate change and hydropower generation. InternationalJournal of Climatology 17, 983–996.

Schar, C., Vidale, P. L., Luthi, D., Frei, C., Haberli, C., Liniger, M. A., Appen-zeller, C., 2004. The role of increasing temperature variability in Europeansummer heatwaves. Nature 427, 332–336.URL http://www.vulnerabilitynet.org/OPMS/getfile.php?bn=

seiproject_hotel&key=1140130200&att_id=930

Tanaka, S. K., Zhu, T., Lund, J. R., Howitt, R. E., Jenkins, M. W., Pulido, M. A.,Tauber, M., Ritzema, R. S., Ferreira, I. C., 2006. Climate warming and watermanagement adaptation for California. Climatic Change.

Venkatesh, B. N., Hobbs, B. F., 1999. Analyzing investments for managing LakeErie levels under climate change uncertainty. Water Resources Research 35 (5),1671–1683.

Vogel, R. M., Bell, C. J., Fennessey, N. M., 1997. Climate, streamflow and watersupply in the northeastern United States. Journal of Hydrology 198, 42–68.

Ward, P., Strzepek, K., Pauw, W., Brander, L., Hughes, G., Aerts, J., 2010.Partial costs of global climate change adaptation for the supply of raw industrialand municipal water: a methodology and application. Environmental ResearchLetters 5 (044011), 10.

Wood, A. W., Lettenmaier, D. P., Palmer, R. N., 1997. Assessing climatic changeimplications for water resources planning. Climatic Change 37, 203–228.

Introduction au chapitre 4.Reconstruction des reseauxanthropiques a l’echelle dubassin versant avec unecouverture globale : Validationen Algerie

Les ressources en eau sont d’ors et deja quantitativement et qualitative-ment limitees dans les regions arides et les regions fortement anthropisees. Deplus, les ressources en eau doivent faire face a des pressions grandissantes lieesa des changements socioeconomiques et environnementaux, a l’echelle globale,regionale ou locale. Au debut du XXIe siecle, de nouveaux defis emergenta l’echelle globale, par exemple les transferts d’eau, les conflits transfronta-liers et negociations, les quantites d’eau necessaires pour assurer la securitealimentaire, les impacts du changement climatique sur les ressources en eau.Le XXIe siecle voit egalement l’emergence de questions a l’echelle globale,par exemple l’eau en tant que facteur limitant le developpement ou bien lecommerce de l’eau virtuelle.

Pour l’etude des defis globaux, une modelisation avec une couverture geo-graphique globale est necessaire. A travers cette zone, des interactions entrebassins versants, notamment les transferts d’eau, les echanges de biens et ser-vices produits en utilisant des ressources en eau et les migrations en fonctiondes ressources en eau disponibles, peuvent exister. Toujours est-il que les de-cisions liees a la gestion et planification des ressources en eau sont prises auniveau du bassin versant. Les profils d’offre et de demande entre les bassinsinclus dans une telle zone geographique etendue, peuvent etre heterogenes.Ainsi, il est important de representer au niveau du bassin versant les caracte-

Introduction au chapitre 4. Reconstruction des reseaux anthropiques a l’echelle du bassin

versant avec une couverture globale : Validation en Algerie 163

ristiques essentielles de l’offre et de la demande, etant donne qu’en fonctiondes specificites du bassin, les changements globaux auront des impacts diffe-rents. De cette facon, pour la modelisation, l’etude des changements globauxet de leurs implications au niveau local est un challenge, car elle doit combinerl’echelle globale et locale, prendre en compte non seulement la dimension spa-tiale mais aussi temporelle et representer les caracteristiques socioenomiques,environnementales, hydroclimatiques et techniques.

Deux approches existent dans la litterature. Dans les etudes a l’echelleglobale, un volume d’eau est disponible a chaque point de grille, et les pointsappartenant au meme bassin peuvent etre lies par les schemas de routaged’eau [Oki et al., 2001]. Ces etudes modelisent a une echelle spatiale et tem-porelle assez fine les processus hydrologiques, ainsi la variabilite de la res-source en eau est representee de facon appropriee. Dans ces etudes, quandles reservoirs sont representes, ils ne sont geres qu’individuellement pour lasatisfaction des demandes [Hanasaki et al., 2008; Haddeland et al., 2007].

Dans les etudes a l’echelle locale, une structure nodale est, en general,consideree, pour des regions pour lesquelles des donnees sur l’offre et lademande tres detaillees sont disponibles. Les reservoirs et demandes sontorganises en reseaux et les reservoirs fonctionnent de maniere coordonnee.C’est le cas de modeles comme CalSim [Anderson et al., 2008] et CALVIN[Medellın-Azuara et al., 2008], ou bien de modeles plus flexibles avec lesquelsles utilisateurs peuvent definir leur region, comme WEAP [Strzepek et al.,1999]. Cependant, le fait que ces modeles necessitent des donnees tres de-taillees, peut empecher leur application sur d’autres regions pour lesquellesces donnees ne sont pas disponibles.

Ainsi, etant donne l’absence d’information a l’echelle globale, le defi estde developper un outil de modelisation avec une couverture globale ou, aumoins, regionale et une modelisation de l’offre et de la demande au niveau dubassin en representant leurs caracteristiques principales qui aident a refleterleur heterogeneite spatiale et temporelle.

L’objectif de l’etude est de construire une methodologie qui representea l’echelle du bassin versant les reseaux de reservoirs et les associationsreservoirs-demandes, reconstruits sur la base de regles generiques et de don-nees disponibles a l’echelle globale. Le caractere generique est commun avecles modeles de Hanasaki et al. [2006] ou Haddeland et al. [2006], ici les reser-voirs forment des reseaux et operent simultanement. En outre, ici, pour deter-miner les debits entrants des reservoirs, leurs sous-bassins sont definis commedans Islam et al. [2005]. La construction d’une telle methodologie supposed’utiliser uniquement des donnees disponibles a l’echelle globale. L’objectifest de representer les elements essentiels de l’offre et de la demande a l’echelle

des bassins versants de maniere a mieux refleter les implications locales deschangements globaux en faisant une synthese entre les approches globales etlocales de la litterature, et non pas de construire un cadre de representationtres detaillee, plus utile pour les operationnels.

La methodologie est divisee en trois modules. Dans le premier, les reser-voirs sont localises. Certains reservoirs ne sont pas correctement places surles rivieres, ainsi une regle de relocalisation est definie qui les deplacent versla riviere la plus proche avec le plus haut flux accumule. Les sous-bassins surlesquels le ruissellement s’accumule pour devenir un debit entrant sont definisen utilisant le modele de terrain hydro1k. Ensuite les relations amont-aval desreservoirs sont definies. Les sous-bassins des reservoirs et la grille du modeleclimatique regional CNRM sont superposes afin de determiner la fraction dechaque point de grille couvert par un sous-bassin, ainsi le debit entrant desreservoirs.

Dans le deuxieme module de la methodologie dans sa version actuelle, lademande en irrigation est la seule demande modelisee. Cette demande, quiconstitue le premier poste de demande en Mediterranee, atteint 65-80% de lademande totale. La localisation des cultures irriguees est determinee sur labase des donnees sur les cultures existantes et les aires irriguees georeferenceesde Siebert et al. [2005]. Les phases de developpement de chaque culture sontdefinies par la methode des degres jours. Pour chaque phase, les besoins enirrigation sont determines en fonction de ses caracteristiques, des donneeshydroclimatiques et de la surface de la culture, afin de couvrir les besoins eneau de la culture non satisfaits par la precipitation effective.

Les liens reservoirs-demandes ne sont pas connus a l’echelle globale. Uneregle generique est presentee, permettant de reconstruire ces liens en fonc-tion des contraintes topologiques (distance parcourue en montant tout aulong du chemin reservoir-demande) ainsi que des contraintes hydrologiques(equilibre entre l’offre et la demande annuelles moyennes). Ces liens repre-sentent implicitement les reseaux de distribution d’eau a des demandes intraou inter bassins ainsi que les extractions directes de rivieres dont l’etiage estsoutenu par les barrages. Il est a noter que les liens entre reservoirs ne sontpas representes.

Entre un reservoir et une demande plusieurs liens possibles peuvent exis-ter. Le cout total de chaque lien prend en compte la distance parcourue et ladenivellation pour chaque mouvement non gravitaire. Le cout est minimiseafin d’obtenir un lien potentiel entre un reservoir et une demande. Parmiles liens potentiels d’une demande avec des reservoirs localises dans le memepays que la demande, ceux ayant un cout inferieur a un seuil sont gardes.Sur la base des liens potentiels et en faisant l’hypothese dans cette etude

qu’une demande est associee a un seul reservoir, plusieurs reseaux peuventetre definis. Cependant, le nombre des liens potentiels etant important, dessimplifications se font afin d’eviter l’explosion combinatoire. Pour chaque re-seau defini, l’equilibre entre l’offre et la demande annuelles moyennes estevalue afin de determiner s’il est faisable. Parmi les reseaux faisables, celuiayant le cout accumule sur tous ses liens minimum est finalement choisi.

Les reseaux et liens reconstruits sont valides qualitativement en Algerie,ou un certain nombre de donnees a l’echelle nationale ont permis d’avoir unevue d’ensemble sur le statut des ressources en eau du pays.

Les listes de reservoirs et de leur vocation sont un peu differentes en fonc-tion de la source. Certains reservoirs ne sont pas dans Aquastat et d’autressont mal localises. La regle de relocalisation des reservoirs fonctionne de fa-con assez satisfaisante. La seule exception est que si un affluent moyen etun grand sont proches, avec la regle, un reservoir normalement localise surle moyen sera deplace vers le grand affluent. En dehors de ces points, lesreseaux de reservoirs reconstruits sur la base des donnees hydro1k sont enaccord avec les donnees disponibles. Concernant les aires irriguees, la loca-lisation et l’etendue des grands perimetres irrigues sont, de facon generale,en accord avec les cartes fournies par Messahel et Benhafid [2004]. En re-vanche, les evaluations quantitatives des aires irriguees par region peuventvarier entre les deux sources.

Le taux de aires irriguees potentiellement associees a des reservoirs estde 66% pour l’Algerie. Ce taux est plutot satisfaisant car, en effet les reser-voirs constituent pratiquement la seule source d’approvisionnement pour lesregions ayant des rivieres temporaires. Etant donne le manque d’informationsur les sources locales comme les retenus collinaires ou l’eau souterraine, qui,normalement, couvrent une partie des demandes, seuls les barrages-reservoirssont representes. Cependant, les sources locales sont implicitement prises encompte car, en fixant un seuil de cout, en dessus duquel les liens poten-tiels de certaines demandes avec des reservoirs sont elimines, il est considereque ces demandes sont plutot associees a des sources locales. En outre, avecles regles generiques d’association reservoirs-demandes, il peut etre constateque, les transferts longue distance etant possibles, les demandes, en realiteassociees a des sources locales, sont quand meme liees a des reservoirs eloi-gnes. Ainsi, les reservoirs compensent en partie le manque de donnees surles sources locales. Enfin, la demande moyenne annuelle totale de la plupartdes reseaux est superieure a l’offre moyenne annuelle totale disponible, c’estpourquoi les debits entrants moyens annuels des reservoirs sont augmentesplusieurs fois afin d’obtenir des reseaux faisables.

Malgre le fait que l’offre a du etre augmentee pour atteindre un equilibre,

les liens reconstruits par la methodologie pour les principaux perimetres irri-gues Algeriens sont en accord avec les informations donnees par le MinistereAlgerien des ressources en eau. On note neanmoins une tendance a sur as-socier les reservoirs aux grands perimetres irrigues, entre autres parce queles aires sont considerees comme des points d’irrigation individuels pouvantetre associes independamment a differents reservoirs. Enfin, la sur associationpeut ne pas etre erronee dans certains cas, car les lachers d’eau des reservoirspeuvent aider a soutenir l’etiage de rivieres et ainsi peuvent etre utilises enaval pour d’autres zones irriguees. En conclusion, la methodologie generiquepresentee dans cette etude, arrive assez bien a combiner l’echelle globale etlocale en integrant des donnees disponibles a l’echelle globale, et reproduitde facon satisfaisante les informations donnees par diverses sources sur lesreseaux de reservoirs, les aires irriguees et les liens reservoirs-demandes.

Bibliographie

Anderson, J., F. Chung, M. Anderson, L. Brekke, D. Easton, M. Ejeta, R. Peterson,et R. Snyder, Progress on incorporating climate change into management ofCalifornia’s water resources, Climatic Change, 87 (Suppl 1), S91–S108, doi :DOI:10.1007/s10584-007-9353-1, 2008.

Haddeland, I., T. Skaugen, et D. P. Lettenmaier, Anthropogenic impacts oncontinental surface fluxes, Geophysical Research Letters, 33, 1–4, doi :10.1029/2006GL026047, 2006.

Haddeland, I., T. Skaugen, et D. Lettenmaier, Hydrologic effects of land and wa-ter management in North America and Asia : 1700-1992, Hydrology and EarthSystem Sciences, 11, 1035–1045, 2007.

Hanasaki, N., S. Kanae, et T. Oki, A reservoir operation scheme for global riverrouting models, Journal of Hydrology, 327, 22–41, doi :10.1016/j.jhydrol.2005.11.011, 2006.

Hanasaki, N., S. Kanae, T. Oki, K. Masuda, K. Motoya, N. Shirakawa, Y.Shen,et K. Tanaka, An integrated model for the assessment of global water resources- Part 1 : Model description and input meteorological forcing, Hydrology andEarth System Sciences, 12, 1007–1025, 2008.

Islam, M. S., T. Aramaki, et K. Hanaki, Development and application of an inte-grated water balance model to study the sensitivity of the Tokyo metropolitanarea water availability scenario to climatic changes, Agricultural Water Mana-gement, 19, 423–445, 2005.

Medellın-Azuara, J., J. J. Harou, M. A. Olivares, K. Madani, J. R. Lund, R. E.Howitt, S. K. Tanaka, M. W. Jenkins, et T. Zhu, Adaptability and adaptationsof California’s water supply system to dry climate warming, Climatic Change,87 (Suppl 1), S75–S90, 2008.

Messahel, M., et M. Benhafid, Amenagements hydro agricoles : situation actuelleet perspectives de developpement en Algerie, chap. 8, p. 312, CIHEAM/IAMB-EU DG Research, options Mediterraneennes : Serie B. Etudes et RecherchesN.48, 2004.

Oki, T., Y. Agata, S. Kanae, T. Saruhashi, D. Yang, et K. Musiake, Global as-sessement of current water resources using Total Runoff Integrating Pathways,Hydrological Sciences, 46 (6), 983–995, 2001.

Siebert, S., P. Doll, J. Hoogeveen, J.-M. Faures, K. Frenken, et S. Feick, Develop-ment and validation of the global map of irrigation area, Hydrology and EarthSystem Sciences, 9, 535–547, 2005.

Strzepek, K. M., D. C. Major, C. Rosenzweig, A. Iglesias, D. N. Yates, A. Holt,et D. Hillel, New methods of modeling water availability for agriculture underclimate change : the U.S. Cornbelt, Journal of the American Water ResourcesAssociation, 35 (6), 1639–1655, 1999.

Chapter 4

Reconstructing river basinanthropogenic networks with aglobal coverage; A validationon Algeria

Abstract

There is a growing need to formulate water resources assess-ment studies while maintaining a double focus: a global coverageand a representation of supply-demand spatiotemporal hetero-geneity at the river basin level. In this paper, a generic reservoirnetwork and reservoirs-demands links reconstruction methodol-ogy is presented. Data requirement is kept minimal, using onlydata available at the global scale. This methodology consists inthree modules: reservoirs networks reconstruction, irrigation re-quirements computation, and supply-demand nodes associationbased on topological and runoff constraints. The methodology isapplied over the Mediterranean region, and a qualitative valida-tion is done on Algeria.

Keywords: generic model, supply and demand, reservoirs network, oper-ating rules

4.1 Introduction

Quantitative and qualitative aspects of water resources are already imperil inarid regions and in regions where human intervention is significant [Lorenzo-Lacruz et al., 2010]. In addition, socioeconomic and environmental changes atdifferent spatial scales cause extra pressures on water resources. Populationincrease and economic activities diversification are the main socioeconomicdrivers, while biodiversity protection and environmental flow requirementsare among the principal environmental concerns. Furthermore, in the 21stcentury, several questions are on the rise at the global scale with regional-local consequences, such as an intensification of water resources quantitativeand qualitative deterioration. Virtual water trade, water as a limiting factorto the development or the impacts of climate change on water supply po-tential, are some examples of questions which are only relevant at the globalscale [Margat and Treyer, 2004]. These global questions call for modellingapproaches with a global extent.

Often, river basins supply and demand profiles within a given region areheterogeneous. The profiles may even vary within a basin of considerablespatial extent (eg, the Nile basin). In many basins, surface water is themain supply source, exploited by dams-reservoirs possibly serving multiplepurposes. In other basins, aquifers may be the principal supply sources,possibly overexploited for agricultural needs. In most of the basins humanintervention is significant. Various activities are settled in, such as cities andirrigated fields, manufacturing and electricity production sites, with differentquantitative and qualitative water requirements and various constraints ontheir location. Also, since the protection of the environment is of growingconcern, a new type of water demand becomes more and more important i.e.the environmental with its own flow requirements.

Many river basins are characterized by a high degree of anthropization,with a significant presence of hydraulic infrastructures. More than 45000dams-reservoirs exist worldwide with 7 km3 storage, which aim to regulatenatural inflows in time and space, satisfy demands at the highest possiblelevel and offset other anthropogenic activities, for instance non sustainabledirect river abstraction [Sahagian, 2000; Magilligan and Nislow, 2001]. Reser-voir importance has been illustrated in studies at the local level, e.g. in Singer

[2007] contrasting the pre and post dam hydrograph alteration due to largereservoirs in Sacramento river basin, but also at the global level [Vorosmartyet al., 2003].

On the demand side, the appropriate socioeconomic and hydroclimaticdrivers must be identified in order to assess changes. In general, availablewater resources and demands must be assessed over extended geographic re-gions in an integrated way in order to reach an equilibrium. Their integratedassessment necessitates a knowledge of the network configuration, i.e. of thereservoirs systems and reservoirs-demands links. Hence, geoinformation isimportant for the realization of integrated water resources studies [Guptaet al., 2010].

A global extent is important and supply and demand spatiotemporal het-erogeneity have to be represented at the river basin level. The aim of thisarticle is therefore to formulate an integrated water resources assessmentmethodology which has a global coverage and also includes a generic mod-elling of reservoirs-demands structures at the river basin scale. A third con-straint stemming from the consideration of those two scales is the lack ofdata such as meteorological, river discharge, water withdrawal, reservoirs,networks and reservoir operation data. In particular, information on reser-voir network configuration and real reservoirs-demands links is not globallyavailable, the modeling proceed with the reservoir network and links recon-struction, in order to represent conveyance networks as well as long distanceinter-basin water transfers.

Two main approaches stand out in the literature. In studies at the globalscale, “storage” is associated to cells, and man-made reservoirs, when repre-sented, are connected through flow routing and managed independently. Inthe second approach, at the local scale, man-made reservoirs and demandsare organized into networks with a nodal structure, and are managed in acoordinated way. These two approaches are reviewed in the following.

In several studies at the global scale, the water remaining in each gridrepresents the grid’s current“storage”and flow routing creates the connectionbetween “cell-storages”. For example, Oki et al. [2001], in order to assess wa-ter scarcity, compute the water availability for each grid point as the sum ofthe runoff calculated from the land surface models of the Global Soil WetnessProject and the river discharge computed from the TRIP routing scheme at0.5 ◦ resolution. In this study annual global abstraction is represented anddistributed with a global GIS-based approach on the basis of country bound-aries, population and irrigated area per grid. Demand in each cell is linkeddirectly to the cell’s local “storage” and indirectly to upstream “storages”belonging to the same upstream basin.

Doll et al. [2003] starts with the same setup. In addition, man-madereservoirs are represented. In this study, the global hydrology sub-modelWGHM of the global water use and availability model WATERGAP2, at0.5 ◦ resolution is presented. WGHM includes a vertical water balance anda series of six different “storages” at each grid point. These “storages” maybe local (groundwater, lakes, wetlands), if they are only reached by flowswithin the cell, or global (lakes, wetlands, river segment), if they collectalso water from upstream cells. Fast surface/subsurface runoff is routed tosurface storages without delay while groundwater recharge is stored. Bothflows recharge local lakes present in the cell. The third “storage” correspondsto local wetlands with lower storage capacity and slower outflow. Globallakes and global wetlands “storages” have the same storage behavior as theirlocal counterparts. In the end, the flow reaches the river which is also alinear reservoir like groundwater, and the cell discharge becomes inflow forthe downstream cell. Reservoirs are treated as global lakes for their outflowcomputation.

At each grid cell, demand can be covered by the local lake. If there is nolocal lake or its “storage” is zero, consumptive use can be extracted from theriver. In case consumptive use is greater than river discharge, extraction isdelayed for up to one year until a water surplus period occurs. Last, if an-nual average demand is greater than annual average discharge, demand canbe covered by neighborhooding cells with higher average discharge. Hence,demand is associated to the “storage” of its own cell and indirectly to up-stream cells, while lateral transfers from other cells (topologically connected)are possible.

Still at the global level, Hanasaki et al. [2008] improve over this approachby incorporating man-made reservoirs individual operation. The integratedglobal model at a 1 ◦ spatial resolution use runoff routing based on a riverscheme identical to TRIP. Agricultural, environmental and anthropogenicwater demands are computed at the grid cell level. Man-made reservoirsindividual operation is defined following generic rules as a function of currentvolume and mean annual inflow [Hanasaki et al., 2006]. In this study, eachreservoir is linked to the downstream area up to the next reservoir with a 10-cell maximum distance. Therefore reservoirs, convey water to demands overlong distances downstream, however transfers to demands in other basins arenot allowed.

Haddeland et al. [2007] follow a similar methodology with the additionof multiple purposes and reservoirs individual operation optimization. Thisstudy assesses the impacts of land use modifications, reservoirs and irrigationon the hydrological balance of North America and Asia with 183 and 257

reservoirs respectively. The model is based on the grid-based macro-scalehydrology model VIC which includes a routing scheme. In this study, wateris extracted from reservoirs if there is not enough water in the grid cell whereirrigation demand point is located. As described in Haddeland et al. [2006], ifthe elevation of the grid cell in which the reservoir is localized is greater thanthe elevation of the grid cell in which the demand is localized, the reservoirmay release water for the demand. A maximum distance of 5 grid cells isconsidered. This rule therefore allows water transfers to demands localizedin other basins than the reservoir. Optimal releases are computed givenreservoir inflow, storage capacity and downstream water or energy demand.Simultaneous operation of multiple reservoirs, i.e., coordinated managementis not considered. As in the previous studies, reservoirs can be linked throughflow routing.

In the second strand of literature, reservoirs are represented as a systemand are managed in a coordinated way. Most models work at a fine temporaland spatial scale and are developed for a particular area for which all sup-ply and demand characteristics are known precisely. In particular, there isa detailed knowledge on reservoirs systems configuration, management poli-cies, reservoirs-demands associations, with details on water distribution tolocal demands or long distance transfers. A nodal structure is generally usedto represent those networks. In this framework, various types of demands(municipal, irrigation, hydropower, recreation, nagivation...) may be repre-sented, as well as diverse supply sources. Existing water markets, regulatoryor institutional constraints are also frequently taken into account. In addi-tion they are coupled with hydrological models developed for the study areawhich can be quite complex.

Such studies can be found at the river basin scale [Minville et al., 2009;Vano et al., 2010; Hotchkiss et al., 2000; Vicuna et al., 2008; Payne et al.,2004]. Models at coarser spatial scales, for extended geographic regions,have also been developed and Rani and Moreira [2009] list such models. Forexample, SWD SUPER is used for the multipurpose systems of reservoirsof the Southwestern Division of USACE, while CalSim II [Anderson et al.,2008] is developed for the planning of State Water Project and Central ValleyProject. In addition to the models listed by Rani and Moreira [2009], onecould also mention CALVIN [Medellın-Azuara et al., 2008], an economic en-gineering model, including reservoir network operation, conjunctive use andwater markets, developed for the management of California state’s water sys-tem. Hence, these models have been developed for a specific river basin orextended region using detailed supply and demand data and are not generic.On that account, their methodology can hardly be applied on other basins

4.2 Determination of Reservoir-Demand links 175

or regions.

Other similar tools exist, which are also designed to be flexible, i.e. theycan be used for various river basins or regions defined by the user. Thisis the case of WSM [WaterStrategyMan, 2004], a comprehensive GIS baseddecision support system for the elaboration of water management strategieswith a special attention given to social system’s responses and use of mul-ticriteria analysis, representing known networks containing supply, demand,transhipment nodes and links. Another example is WEAP [Strzepek et al.,1999], which is a reservoir/river/use system water balance accounting model,used for the examination of various water management scenarios, for basinswith known reservoir configurations and associations. However, despite thefact that these models are more generic, their high data requirements andcomplexity for the description of a user’s defined area may compromise theirapplication in basins or regions where data are scarce.

In this paper, the methodology presented has a global extent and, at thesame time, aims at representing reservoirs networks and reservoirs-demandsassociations at the river basin level with a reconstruction based on genericrules, using only globally available data. This methodology is a subsetof a framework called ODDYCCEIA which also includes operating rules.The generic aspect of the methodology is common with the approaches ofHanasaki et al. [2006] or Haddeland et al. [2006], with the difference thatreservoirs are organized in networks. The methodology therefore aims toreconstruct the nodal structure known in more detailed models.

While in global studies flow routing determines reservoirs inflow, hereeach reservoir upstream sub-basin is determined and the summed runoff overthis area corresponds to reservoir inflow similarly with Islam et al. [2005].

This model has been first applied on the Mediterranean region, an areatypically characterized by an uneven data availability between the two banks.In the following, an overview of the methodology is given in section 4.2 as wellas a description of the three modules of the methodology (subsections 4.2.1-4.2.3). In section 4.3, a qualitative validation on Algeria is done, followed byconcluding remarks in section 4.4.

4.2 Determination of Reservoir-Demand links

The methodology includes three sub-modules: reservoirs networks recon-struction, irrigation demand computation and determination of reservoirs-demands links. In the first module, dams-reservoirs are located and theirsub-basins of flow accumulation are defined based on the HYDRO1k [2009]

terrain model. Then, upstream-downstream relations among reservoirs aredetermined. Various sources like hydrological models, flow routing or runoffreanalysis data could have been used for runoff and other hydroclimatic vari-ables.

Here, the CNRM model outputs are used. This model is based on threemodels, namely ARPEGE-Climate, a global stretched-grid atmospheric model,NEMO-ORCA2 and NEMO-MED8 oceanic models respectively global andMediterranean. At the Strait of Gibraltar the global ocean and the Mediter-ranean Sea exchange water, heat and salt. ARPEGE covers the whole planetwith a stretched grid which allows a refinement over the Mediterranean re-gion reaching a spatial resolution of 50km [Somot et al., 2008, 2009; Duboiset al., 2011]. Values are extracted at the monthly time step over fifty years ona longitude-latitude grid. This model is used because in an upcoming studyfuture supply and demand balance will be assessed under climate changeover the Mediterranean region with ODDYCCEIA. Hence, here, sub-basinsare intersected with the CNRM regional climatic model grid cell to determinereservoir inflow.

On the demand side (the second module), in this first version of the model,only irrigation demand is considered. This is, however, the main demand inthe majority of the areas across the world. For instance in the Mediterraneanregion, irrigation demand represents on average 63% of total demand. InNorth Africa and Middle East, it represents 80% of total demand [Margatand Treyer, 2004]. To determine this demand, various crops are localizedacross the study region and associated to irrigation points. Net irrigationcrop requirements, which correspond to the necessary water amount to coverevapotranspiration demands are computed.

To assess supply and demand equilibrium in space and time, supply-demand associations have to be known. However, data on reservoir-demandlinks are not globally available. On that account, in the third module of themethodology a generic rule is presented for the determination of reservoir-demand links based on topological constraints (covered distance and altitudedifference in upward movements along the path) and mean annual supply anddemand balance. These links implicitly represent channel and pipe networksconveying water to demands localized within the same basin or other basins,as well as direct river extractions supported by upstream reservoir releases.

4.2.1 Reservoir network creation

In the first step of ODDYCCEIA, reservoirs networks are reconstructed andreservoir inflows are computed. On that account, first reservoirs are localized.

For the study on the Mediterranean region, the African, European and Asiansub-areas are considered. For the Eurasian zone, reservoirs are localizedaccording to information provided by the International Commission on LargeDams [ICOLD, 2003] and satellite images accessed through “Google Earth”or “Google Maps”. For the African region, reservoirs are taken from theAquastat database [AQUASTAT Program, 2007]. In this database reservoirscoordinates are already provided. In the section 4.3 on Algeria an assessmentof reservoirs localization as provided by Aquastat is carried out.

With the coordinates found manually or provided by Aquastat, manyreservoirs are localized nearby hydro1k streams but not exactly on the stream,hence they have to be relocated before upstream basins can be determined.To bring reservoirs closer to streams, a relocalization rule is defined to movereservoirs to the nearest stream reach, with higher accumulated flow. Thereservoirs are kept in the same river basin and within a radius of 10km. Thereservoir relocation is based on a fitness function which balances the distancefrom the reservoir initial location with the flow accumulation values. Thenew location x of a reservoir with x0 as initial coordinates is given by:

log(fax) −log(φ)

D× dx0,x

, with dx0,x ≤ 10km, (4.1)

with fax the flow accumulation value provided by hydro1k at point x, dx0,x

the distance between the reservoir and point x, φ a reference accumulationfactor set to 10 and D a reference distance set to 1000. Starting from each re-localized reservoir, flows are followed on the hydro1k digital elevation model,to identify intersections.

Then, for each relocalized reservoir a small area is defined (5km) whichroughly corresponds to the area of the lake associated to the reservoir. Basedon the hydro1k flow direction map and starting from all the points in thisarea, upstream sub-basins of each reservoir are determined. Reservoirs whichare localized over these sub-basins are then detected. This information al-lows to identify double reservoirs and divide the whole upstream area if otherreservoirs are localized in that area. The sub-watershed of each reservoir cor-responds finally to the land over which the water goes to the reservoir with-out crossing another reservoir. Based on this partitioning, direct upstream-downstream reservoir links are determined.

Runoff data are available from the CNRM climatic model output per gridcell. For the computation of each reservoir’s inflow, reservoirs sub-basins andclimatic model grid cells are intersected. With RG the runoff of each grid cellG with surface SG, SBr

the surface of the sub-basin of reservoir r, the runoff

Rr of the reservoir computed at a monthly time step, is:

Rr =∑

×RG (4.2)

4.2.2 Irrigation demand calculation

The second step of ODDYCCEIA is focused on irrigation demand localiza-tion and computation. For this purpose, globally available data on irrigatedareas and crops are combined in order to determine irrigated crops local-ization. Then, their irrigation requirements are computed for each growthstage, defined based on degree days method, as a function of hydro-climaticdata, crop area and each crop stage characteristics.

Irrigation areas are provided by the Global Map of Irrigated Areas [Siebertet al., 2005]. The irrigated point is located at the center of the cell. The fewirrigation points located in the sea, are moved to the nearest land pointof the digital elevation model. Globally available data on crop shares areextracted from Agromaps [FAO, 2005] at a sub-national scale if possible andFAOSTAT/PRODSTAT [FAOSTAT, 2011] otherwise. Crops are aggregatedas described in table 4.1.

Administrative areas located in EU countries are georeferenced using theadministrative and statistical territorial boundaries based on NUTS clas-sification from Geographical Information System of the Commission map(GISCO, EUROSTAT [2010]). Areas located in Africa, Near East, wholecountries and Albania are georeferenced using the boundaries provided bythe Global Administrative Unit Layers (GAUL) of FAO [GeoNetwork, 2009]and maps provided with Agromaps. Each irrigation point is associated tothe nearest area.

Over the crop growing period, ground cover, crop height and leaf areachange, hence evapotranspiration changes too. For that reason, in order tocompute crop evapotranspiration and irrigation requirements, crop growthstages have to be identified with their corresponding lengths and crop coeffi-cients. Following Allen et al. [1998], the growing period is divided into fourphases namely the initial, crop development, mide-season and late-season. Inthe present paper, growing degree days are used to determine the develop-ment of crops during the growing season [Stehfest et al., 2007]. This methodis used, since, as mentioned in Miller et al. [2001], measuring the heat accu-mulation over time can provide a better physiological estimate compared tocounting calendar days.

The growing degree days requirements for each development phase arecomputed based on the phase duration in days and mean growing degreedays per month and crop. Information on crop phase durations are takenfrom Allen et al. [1998] and information on crops plantation and harvestingdates are taken from FAO WATER [2011], shown in table 4.2. Each cropphase duration is rescaled proportionally to the length of the total growingperiod based on plantation and harvesting dates.

Computation of the required growing degree days for the realization ofeach development phase is determined by using average growing degree daysrepresentative of the Mediterranean region using the Tunisian climatology.Therefore, mean monthly daily maximum and minimum temperatures overhistorical years are taken from CRU [Mitchell and Jones, 2005], and thenaveraged across Tunisia to compute monthly growing degree days. The basetemperature is set equal to 5 ◦C for all crops. If the accumulated duration ofgrowth exceeds 365 days, the cycle is stopped.

After crop growth stages definition, reference evapotranspiration is com-puted. In general, evapotranspiration depends on factors related to weather,crop, management and environmental conditions. Reference crop evapotran-spiration ET0 can be computed with several empirical and semi-empiricalmethods. The reference method is Penman-Monteith [Allen, 2000] for a va-riety of locations and climates, a data demanding method, and in some casessome data are missing. Less data demanding methods also exist: for instance,Allen et al. [1998] mention the Hargreaves method, which is interesting as itonly requires radiation and temperature data, although it seems to underes-timate evapotranspiration in case of high wind conditions or overestimate incase of high relative humidity. Trajkovic [2005] in a study on Serbia, test Ra-dial Basis Function, Thornthwaite, Hargreaves and reduced set FAO 56 PM,as temperature based methods compared to Penman-Monteith and find thatRBF network performs better, while Hargreaves overestimates evapotranspi-ration and is not recommended. Trajkovic and Kolakovic [2009] present areduced form of FAO-56 PM necessitating as minimum data minimum andmaximum air temperature and local default wind speed, which seems to per-form well compared to Turc, adjusted Hargreaves and Radial Basis Functionnetwork methods. Vanderlinden et al. [2004] presents Hargreaves as a suit-able method for regions with limited meteorological data like Southern Spain,but with an adjustment coefficient to reduce bias for hot and dry months.Finally, Sabziparvar and Tabari [2010] tested Makkink, Priestly-Taylor andHargreaves methods for northeast Iran, and Hargreaves seems to have thebest performance for monthly evapotranspiration.

Here, the Hargreaves method is used, since it has a satisfactory perfor-

Determ

inatio

eservoir-D

Table 4.1: Crops aggregates

Crop Aggregate Crops

Wheat ’Barley’, ’Cereals, nes’, ’Oats’, ’Rye’, ’Mixed grain’, ’Canary seed’, ’Triticale’Potatoes ’Sweet potatoes’, ’Sweet Potatoes’, ’Roots and Tubers, nes’, ’Yams’, ’Cassava’Sugarbeet ’Sugar beet’, ’Sugar Beets’, ’Hops’, ’Mustard seed’, ’Mushrooms and truffles’Pulses ’Beans, Dry’, ’Beans, green’, ’Beans, dry’, ’Cow peas’, ’Cow peas, dry’,’Broad beans, horse beans, dry’

’Lentils’, ’Leguminous vegetables, nes’, ’Groundnuts in Shell’,’Peas, dry’, ’Peas, green’, ’Vetches’,’Chick peas’’String beans’, ’Pulses, nes’, ’soybean’,’Groundnuts, with shell’, ’Soybeans’, ’Broad Beans, Dry’,’Beans, Green’’Cow Peas, Dry’, ’Peas, Green’, ’Chick-Peas’, ’Broad Beans, Green’, ’Peas, Dry’, ’Lupins’

Vegetables ’Cabbages and other brassicas’, ’Carrots and turnips’, ’Cauliflowers and broccoli’,’Chicory roots’’Chillies and peppers, green’, ’Chillies and peppers, dry’, ’Cucumbers and gherkins’,’Garlic’, ’Lettuce and chicory’’Onions’, ’Onions, dry’, ’Onions (inc. shallots), green’,’Onions+Shallots, Green’, ’Onions, Dry’’Pepper,White/Long/Black’,’Pumpkins, squash and gourds’, ’Eggplants (aubergines)’, ’Strawberries’, ’Tomatoes’’Vegetables fresh nes’, ’Watermelons’,’Other melons (inc.cantaloupes)’, ’Artichokes’, ’Asparagus’,’Spinach’’Anise, badian, fennel, corian.’, ’Okra’, ’Cabbages’,’Eggplants’, ’Cucumbers and Gherkins’, ’Cauliflower’, ’Carrots’’Lettuce’, ’Pumpkins, Squash, Gourds’,’Melonseed’, ’Cantaloupes&oth Melons’, ’Chillies&Peppers, Green’, ’Spices, nes’’Currants’, ’Peppermint’

Fruits ’Citrus’, ’Apples’, ’Apricots’, ’Cherries’, ’Figs’, ’Grapes’, ’Oranges’, ’Peaches and nestarines’, ’Pears’’Plums and sloes’, ’Quinces’, ’Sour cherries’, ’Tangerines, mandarins, clem.’, ’Dates’, ’Grapefruit (inc. pomelos)’’Stone fruit, nes’,’Lemons and limes’, ’Bananas’, ’Citrus fruit, nes’, ’Kiwi fruit’, ’Avocados’, ’Persimmons’’Mangoes, mangosteens, guavas’, ’Papayas’, ’Pineapples’, ’Tea’, ’Lemons and Limes’, ’Grapefruit and Pomelos’’Peaches and Nectarines’, ’Peaches and nectarines’, ’Berries Nes’, ’Fruit, tropical fresh nes’, ’Plums’’Tang.Mand.Clement.Satsma’, ’Cloves, Whole+Stems’, ’Citrus Fruit nes’, ’Fruit Fresh Nes’, ’Gooseberries’’Raspberries’, ’Blueberries’, ’Cranberries’, ’Coffee, green’

Oil Tree ’Olive’, ’Almonds, with shell’, ’Carobs’, ’Hazelnuts, with shell’, ’Olives’, ’Walnuts, with shell’’Pistachios’, ’Chestnuts’, ’Nuts, nes’, ’Almonds’, ’Walnuts’,’Hazelnuts (Filberts)’

Tobacco ’Tobacco, unmanufactured’, ’Tobacco Leaves’Rice ’Rice, paddy’, ’Taro (cocoyam)’, ’Rice, Paddy’Cotton ’Seed cotton’, ’Linseed’, ’Flax Fibre and Tow’, ’Flax fibre and tow’, ’Seed Cotton’, ’Jute’, ’Hempseed’

’Hemp Tow Waste’, ’Sisal’, ’Other Bastfibres’Sorghum ’Millet’, ’Poppy seed’Maize ’Buckwheat’, ’Maize, green’Oil Seed ’Rapeseed’, ’Sunflower seed’, ’Sesame seed’, ’Safflower seed’, ’Sesame Seed’, ’Sunflower Seed’

’Castor oil seed’, ’Oilseeds, Nes’Sugarcane ’Sugar Cane’, ’Sugar cane’

Table 4.2: Data on crops phases durations (Lp) in days provided by Allen et al.[1998] and crops plantation and harvesting dates provided by FAO WATER [2011]

Crop Aggregate L1p L2

p L3p L4

p Plantation date Harvesting date

Wheat 30 140 40 30 Oct AprPotatoes 30 35 50 30 Mar JulSugarbeet 45 75 80 30 Feb JulPulses 20 30 30 10 Mar JulVegetables 30 40 45 30 Mar JulFruits 60 90 120 95 Jan DecOil Tree 30 90 60 90 Jan DecTobacco 20 30 30 30 Mar JulRice 30 30 60 30 Apr AugCotton 30 50 60 55 Jul JanSorghum 20 35 40 30 May SepMaize 30 40 50 30 Apr AugOil Seed 25 35 45 25 May SepSugarcane 30 50 180 60 Jan Dec

Table 4.3: Crop coefficients

Crop Name Kc 1 Kc 2 Kc 3

Wheat 0.4 1.15 0.3Potatoes 0.5 1.15 0.75Sugarbeet 0.35 1.2 0.7Pulses 0.4 1.15 0.55Vegetables 0.6 1.1 0.9Fruits 0.75 0.75 0.75Oil Tree 0.5 0.9 0.6Tobacco 0.5 1.2 0.8Rice 1.2 1.1 0.8Cotton 0.35 1.2 0.6Sorghum 0.3 1.1 0.55Maize 0.3 1.2 0.6Oil Seed 0.35 1.1 0.35Sugarcane 1 1 1

mance, even if it is not appropriate in all cases, and data requirements are low.Following this method, evapotranspiration is computed as a function of meanmonthly daily minimum temperature T j

min, mean monthly daily maximumtemperature T j

max and daily extraterrestrial radiation Rja, here computed un-

der clear sky conditions [Allen et al., 1998]. Climatic data are taken fromthe CNRM climatic model outputs. Mean daily reference evapotranspirationET

j0 for month j for each climate grid point in mm.day−1 is computed as:

ETj0 = 0.408×0.0023×

T jmax + T j

2+17.8

×(T jmax− T

jmin)0.5×Rj

a (4.3)

The difference between reference and crop evapotranspiration is deter-mined based on the Single Crop Coefficient method. This method is usedfor irrigation planning, design and management, under standard field condi-tions with no limitations on crop growth or evapotranspiration related, forinstance, to soil water and salinity stress [Allen et al., 1998]. The three cropcoefficient values are taken from Allen et al. [1998] for each crop correspond-ing to the Mediterranean climate, as shown in table 4.3. For “oil tree”, cropcoefficients corresponding to the mean value of olive and pistachios are used.

Crop coefficient is set to the coefficient of the late season until the endof the year for perennial crops that have reached the last development phasewhile the total duration of the crop development is less than 365 days.

Last, irrigation needs are computed following the methodology presentedin the global irrigation model of Doll [2002]. According to this methodology,part of the precipitation percolates below the root zone or flows over thesurface as runoff. The remaining part, namely the “effective” precipitation,is stored in the root zone and is used by the crop in order to partly coverits water needs. In order to determine the effective precipitation per wetday, monthly precipitation is spread over the wet days. With P the monthlyprecipitation and wd the wet day frequency of the month in days, the effectiveprecipitation per wet day Pwd

eff in mm.day−1, is calculated at each grid pointas:

Pwdeff =

1 − 0.048 × Pwd

, if Pwd< 8.3mm,

4.17 + 0.1 × Pwd, otherwise.

Precipitation and wet day frequency under present conditions are pro-vided by CRU. Wet day frequency is not in the CNRM monthly climaticmodel outputs. On that account, a linear relation is fitted on CRU data,linking precipitation and wet day frequency. The resulting correlation coeffi-

cients are used together with CNRM precipitation data in order to computewet day frequency. A coefficient is computed for each month and grid cell.

The difference between the crop water needs and effective precipitationcorresponds to the irrigation water needs. For each localized crop c withnearest climatology grid point g and for each month m, with ph indexinggrowth stages occurring over a month, d(ph) the number of days of eachgrowth stage ph in month m, ETm

0 the reference crop evapotranspiration fora day in m.s−1, Kph

c the crop coefficient for this phase and crop and Ac thecrop area in m2, Irrigc

m monthly irrigation demand in m3 is:

Irrigcm =

d(ph) × ETm,g0 ×Kph

− Pwd,geff

× Ac ×1

γ(4.5)

The γ parameter, which is set to 0.5, is an efficiency coefficient and is usedto compute net irrigation requirements. This efficiency value is consideredsatisfactory for the Mediterranean region, in order to represent both saltleaching procedure realized with irrigation supplements which pond on thesoil surface and is allowed to infiltrate, and some inefficient irrigation uses.For the Nile basin, however, the efficiency value is certainly too low sinceimportant amounts of water return to the river [Margat and Treyer, 2004].

4.2.3 Determination of reservoir-demand links

The purpose of the methodology presented next is to associate each demandto a unique reservoir. First, for each demand, many potential associationsto reservoirs are determined. For each reservoir-demand couple, a least costpath is determined penalizing non gravitary moves on the path to the de-mand. Then, in order to obtain for each demand a set of potential linksto reservoirs, associations with costs below a threshold are chosen (section4.2.3.1). Networks with a unique reservoir associated to each demand areassessed in terms of the achieved total mean annual supply and average de-mand balance. Then, the network with the minimum total cost over all linksis chosen among the feasible ones (section 4.2.3.2).

4.2.3.1 Potential Reservoir-Demand links

The cost of a reservoir-demand link is computed by finding the least costpath using a cost function penalizing the distance from the river downstreamof the reservoir to the demand and the altitude difference for each upward

movement along the path, thereby penalizing non gravitary movements. It isnot possible to go upstream of the reservoir. The least cost path is selected.Then, each potential link to a reservoir is kept if its cost is lower than athreshold.

Indexing reservoirs by r and demands by j, with dpathr,j the covered dis-

tance along the examined path between the reservoir and demand node,∆Hup,path

r,j the altitude difference while moving upward along the path, costup

the penalty coefficient associated to upward movements along the reservoir-demand path, the total cost Costr,j of the r, j link is:

Costr,j = minpath

dpathr,j + costup × ∆Hup,path

Then, with cthresh the maximum cost of potential associations betweenreservoirs and demands, links are selected if Costr,j ≤ cthresh.

The penalty coefficient for upward movements along the path is set equalto 10000, implying that going up one meter is 10000 times more costly thanmoving horizontally 1 meter. The upper total cost threshold is set equal to1600000. It is also considered that reservoirs are only associated to demandslocated in the same country.

For North Africa 81% of the irrigated surfaces are potentially associatedto reservoirs. In Algeria, 46% of irrigation localizations and 66% of irri-gated surfaces are potentially associated to reservoirs. These rather highrates are considered to be satisfactory since many river tributaries are notpermanent in the South Mediterrean bank, hence reservoirs are the main wa-ter sources for the satisfaction of demands localized in these arid zones likeNile. However, in several basins other water reservoirs not represented in themethodology exist, like snowpack, groundwater and hillside reservoirs, whichmay satisfy part of the localized demands. Even if they are not represented,it is implicitly considered that associations excluded by the cost thresholdare covered by these natural water reservoirs. In the figures 4.1 and 4.2,the potential links are figured for the Eastern and Western part of Algeria.Algerian reservoirs-demands networks are validated in section 4.3.

4.2.3.2 Determination of the reservoir-demand network with onereservoir for each demand

In this step, a reservoirs-demands network where each demand is linked toonly one of its potentially associated reservoirs, is selected. Networks witha unique reservoir associated to a demand are first assessed in terms of theachieved mean annual supply and average demand balance over the network.

Determ

inatio

eservoir-D

Figure 4.1: Potential (purple lines) and finally kept (black lines) reservoir-demand links in the Eastern part of Algeria withCNRM climatic model outputs. Purple triangles represent reservoirs and red dots correspond to irrigation points, the sizeof which increase with the size of the irrigated crops perimeters. Latin numbers are the labels of the reservoir systems andarabic numbers correspond to the labels of the reservoirs in the systems where they belong

Determ

inatio

eservoir-D

Figure 4.2: Potential (purple lines) and finally kept (black lines) reservoir-demand links in the Western part of Algeria withCNRM climatic model outputs. Purple triangles represent reservoirs and red dots correspond to irrigation points, the sizeof which increase with the size of the irrigated crops perimeters. Latin numbers are the labels of the reservoir systems andarabic numbers correspond to the labels of the reservoirs in the systems where they belong

Then, among the feasible configurations, the one with the minimum totalcost over all the links is chosen.

Demands are still indexed by j ∈ [1, ND] and reservoirs by r ∈ [1, NR].Thanks to the methodology presented in the previous section, each demandis associated with a set of potential reservoirs, noted Pj for the demand j.The network of reservoirs is also available, and we note Ur the set of the rdirect upstream reservoirs. Reservoirs and demands are grouped together ingroups comprising all the reservoirs of reservoir networks in the group andall the demands potentially associated to the reservoirs, and those groups areprocessed independently.

In a given group, with nD the number of demands in the group and nR thenumber of reservoirs in the group, the association of a demand to a uniquereservoir is defined as a mapping A associating a reservoir to a demand whenit is in the set of the demand potential reservoirs:

A : [1, nD] → [1, nR]

A(j) ∈ Pj

Among the mappings that satisfy this condition, first, selection is done tokeep only associations for which mean annual inflow covers mean annual de-mand. Starting from leaf reservoirs and progressing downstream, each meanannual demand can be covered by the mean annual inflow of its associatedreservoir and residual inflow from upstream reservoirs.

For a leaf reservoir, with Ir its mean annual inflow, equal to the meanannual runoff Rr arriving at the reservoir, and Dj the mean annual value ofdemand j, the mean residual water volume available is:

Vr = Ir −∑

j∈A−1({r})

Dj (4.7)

Progressing downwards, the same balance is used, adding the residualvolume from upstream reservoirs. Thus, (4.7) is used with the inflow set to:

Ir = Rr +∑

u∈Ur

Vu (4.8)

If the residual volume of a reservoir in the group is negative, the associa-tion A is discarded. We note P the set of remaining associations.

Lastly, only one association A∗ is kept, the one such that the total cost

is minimal:

A∗ = argminA∈P

CostA(j),j (4.9)

At the beginning of network examination, the mean runoff available forthe reservoirs is based on the CNRM climatic model output as describedin section 4.2.1. In case no feasible networks exist for the group, reservoirsrunoff is increased with a multiplicative coefficient for all reservoirs in thegroup: R

= α · R. The coefficient α is increased until a possible network isdetermined.

In practice, these rules lead to combinatory explosion, and therefore somesimplifications are done in order to have a numerically feasible problem. Thefirst simplification is the grouping of demands that have the same potentialreservoir associations. The second simplification is based on the removal ofpotential links that have a distance above a cost cutting criterion. After theremoval of those potential links, the groups are determined again and thedistances are cut further if the estimated computation time is still too high.

Formally, as long as the estimated computation time is too long, for alldemands j in the group, the set of potential reservoirs Pj is modified, withthe new set of potential reservoirs, P ′

j , defined by:

r ∈ Pj, Costr,j ≤ cn

where cn, the cost cutting criterion follows an arithmetico-geometric se-quence:

2n(c0 − 1) + 1 (4.10)

The result of this methodology is visible on figures 4.1 and 4.2 for theeastern and western parts of Algeria, where the potential links are in purpleand the final links are in black. In most cases, the runoff had to be increased,sometime to very high values to find a match between reservoirs inflow anddemands. As will be shown in section 4.3, the results are nevertheless broadlyconsistent with available data sources.

Figure 4.3 offers a general overview of the code structure of ODDY-CCEIA: data importation, reservoir network construction, climatological-meteorological and runoff data extraction, potential reservoirs-demands linksdefinition, irrigation demand computation, final reservoirs-demands selec-tion, system operation simulation/ optimization. GRASS GIS [GRASS-GIS,2008] is used for the geographical analysis especially network and potentialreservoir-demand association. Scilab [Consortium Scilab, 2011] is used for

Figure 4.3: Overview of the model implementation/ code structure

4.3 Qualitative Validation 190

irrigation demand computation and selection of networks with only one de-mand association to a reservoir. Lastly PERL code is used for data handlingand GRASS support when shell scripting is not enough, and grads is usedfor runoff integration using masks and grid based runoff. Code is availableon demand.

4.3 Qualitative Validation

The methodology is initially applied on the Mediterranean region and a qual-itative validation is done on Algeria. Data availability is an important crite-rion for the choice of the validation case study. On that account, a diversityof available data at the country level have facilitated a good understandingof the Algerian water resources status. For Algeria, data from the book ofPerennes [1993] thereafter noted [P93], AQUASTAT [2005] [A05], AQUAS-TAT Program [2007] [A07], Messahel and Benhafid [2004] [M05I], Messahelet al. [2005] [M05II], ICOLD [2003] [ICOLD], and the Algerian Ministry ofWater Resources Ministere des Ressources en Eau Algerien [2007] [AMWR]have been used. These data sources provide information on reservoirs, de-mands, reservoir networks and demand-reservoir links.

The Maghreb is a region of interest since, according to [P93], the regionwill have to face the serious challenge of feeding a growing population goingfrom 25 to 100 million of inhabitants from the present to 2025, under the ad-ditional pressures of increased urbanization, erosion and a possible extensionof the desert. The Maghreb area is characterized by irregular precipitationsunder two contrasted climatic influences (Sahara, Mediterranean) and lim-ited agricultural land, hence dams and irrigated areas are considered as animportant means of agricultural production increase.

4.3.1 Overview of the Algeria’s water resource and de-mand profile

Algeria could regulate up to 9.5 km3 or even more if 4.9 km3 of groundwa-ter are taken into account. Surface water comes mainly from Mediterraneanbasins, since endorheic and Saharian river basins have a small contribution.According to [P93], 6 km3 can be regulated. Groundwater potential is consid-erable (6.71 km3). It is mainly localized in Sahara in deep aquifers, however,hence extraction is very costly and not sustainable. There is also a contrastbetween the West, with many plains not watered enough with only one wadi,the Chelif wadi (1.54 km3) (wadi= an ephemeral riverbed, the runoff of which

depends on precipitation and can remain dry for a long period of time), andthe East, a mountainous region with the wadis Kebir Rhummel (0.91 km3),Soummam (0.7 km3), coastal Constantinois (3.25 km3) and Isser (0.52 km3).Hence, water is missing in the West, while some is not used in the East [P93].

Surface water potentially mobilized during nineties were 5.703 km3, whileaccording to Inesg (Institut National d’etude de strategie globale, cited in[P93]), globally exploitable resources were, in the late eighties 1.5 km3 and1.4 km3, in 2000 could be 3 km3 and 1.6 km3, and in 2025 will be 4.7 km3

and 1.6 km3, for surface and groundwater respectively according to the mini-mum hypothesis on global exploitation ([P93]). According to [M05I], today’sAlgeria potential per year is 14 km3 in the North and 5.2 km3 in the Saharanregion.

A first generation of reservoirs were constructed between 1850 and 1894mainly to respond to the increasing drinking water demands, with some ofthem still in use today, while Djidiouia, Tletat and Magoum reservoirs havebeen decommissioned [P93]. In the 1920s, 20 dams were planned to be con-structed although only 9 were constructed between 1926 and 1945. In general,reservoirs of the twenties were not very big with the exception of Ghrib andOued Fodda. Hence only a small part of the national surface water potentialwas used.

In Algeria there are two types of irrigation areas, with Big IrrigatedPerimeters (BIP, “Grand Perimetre Irrigue”) which are in general satisfiedby reservoirs releases, and Small and Medium Hydraulics (SMH, “Petite etMoyenne Hydraulique”) which, according to [A05], are linked to hillside dams(5%), sources (2%), drilling (44%) and wells (49%) (table 4.4). In 1935, sevenBig Hydraulic Perimeters were defined: middle Chelif (Oued Fodda) with25386 ha, Hamiz (Hamiz) with 18470 ha, low Chelif (Charon) with 27700 ha,high Chelif (Ghrib) with 20260 ha, Mina (Bakhadda) with 13467 ha and Sig(Sarno-Cheurfas) with 8666 ha. Medium hydraulic zones were also definedwith a total extent of 45000 ha, which mainly contain irrigation perimetersnamely Ksob, Zardezas, Maghnia, Foum El Gueiss, Foum El Guerza.

In Algeria, in general, networks were realized with an important delay (de-lay in facilities realization, start of operation). According to the reports madeby the technical services during the sixties, this delay was due to availableflow reduction during fifties from 812 to 530 hm3, reservoir high sedimenta-tion rate from the thirties to the sixties (Ghrib from 280 to 179 hm3, Foddafrom 228 to 135 hm3), urban withdrawals and network losses at the farmlevel. Finally, only 70% of the Big Hydraulic Perimeters, were equipped andoverall only 45000 ha were irrigated between mid forties and sixties.

During the eighties, with the aim to organize the after oil period, priority

were given to hydraulics in order to counterbalance delay since only threereservoirs were built between 1962-80, irrigated areas were regressing andshortage appeared in urban areas. Further, in Algeria the objective was toincrease irrigated land from 282000 ha to 827000 ha in 20 years starting fromthe end of eighties. For this purpose, 65 barrages in the North (3 per year)and 50000 m of linear for drilling in the South, were planned.

A diversity of information on reservoirs and irrigated areas are providedby [P93], [A05], [A07], [M05I], [M05II], [ICOLD] and [AMWR]. Accordingto [P93] before 1962 14 reservoirs were constructed, between 1963-1979 8,between 1980-88 14, and during nineties 12, hence a total of 48 reservoirs. In[A05] 48 reservoirs are listed, 31 being used for irrigation which represents65% of 6074 hm3 withdrawn in 2000. According to [M05I], 50 reservoirsare constructed, 16 are under construction, 63 are under study and 400 hill-side dams are under operation. [AMWR] lists 56 reservoirs under study,14 under construction and 58 under operation. In [ICOLD] 114 reservoirsare registered, with 102 serving irrigation purposes. In this database, it isnot specified whether the construction of all of these reservoirs is completedand whether all the reservoirs are operating. Hence, from the comparison ofthe given reservoir numbers, the number of constructed and under operationreservoirs is probably more close to fifty, thus the number given by [ICOLD]likely includes reservoirs under construction.

Overall [A05] considers that 569418 ha (149860+363508+56050), for BIP,SMH and spate areas respectively) are irrigated, data used in the presentstudy through GMIA. In contrast, according to [M05I] the total irrigatedland at the country level is 420000 ha, according to [M05II] 650000 ha, and[AMWR] 1 million ha. As seen from the table 4.4, various definitions are usedfor the irrigation areas. The “potential”, “equipped”, “irrigable”, “irrigated”areas are generally used in order to define the Big Irrigated Perimeters. Sincethis type of irrigation areas extend over a wide region, there might be a dif-ference in the rate of irrigation equipment over this region, hence a differenceexist between the potentially and finally irrigated land (table 4.4).

For the Small and Medium Hydraulics, data are given on the “irrigated”land only according to [A05], although it is unclear what this really covers.The projected value of irrigated land cited by [P93] for the year 2010 listedin the table 4.4 concerns only the Northern part of Algeria.

Table 4.5 shows the area per province equipped for irrigation according toSiebert et al. [2005] used in the present study, as well as the irrigated land ofSMH and the equipped and irrigable land of BIP per province, provided by[M05II]. Comparing the values of irrigated land per province given by Siebertet al. [2005] and [M05II], one can notice that differences may be substantial:

Table 4.4: Area extents (in ha). The value of 419558 ha, according to [A05],corresponds to the sum of SMH area and spate (inundated) irrigation areas.

Data Source Year Area Type Potential Equipped Irrigable Irrigated

[P93] 1990 BIP - 145120 113350 36181[P93] 2010 BIP 1300000 - 765000 476000[A05] 2001 BIP 500000 149860 100300 33763[A05] 2001 SMH - 419558[M05I] 2005 BIP - 177000 100000 40000[M05I] 2005 SMH - 380000[M05II] 2003 BIP - 173350 103200 40000[M05II] 2003 SMH - 612289[AMWR] 2007 BIP - 212918 - 43718[AMWR] 2007 SMH - - - 889036

for instance, for the Illizi province the value given by Siebert et al. [2005]is only 2% of the value given by [M05II], while for the Saida province theSiebert et al. [2005] value is 5 times greater. In general, localization andextent of irrigated areas provided by Siebert et al. [2005] are consistent withthe mapping of areas illustrated in [M05I].

List of reservoirs, with various informations are provided by all datasources. In the present study they are localized and corresponding data,such as the storage capacity, are taken from [A07], which uses among otherdata sources [ICOLD] data, and provides shapefiles. From this list only reser-voirs located in Mediterranean river basins are taken. Some differences canbe seen in the reservoirs listed in the data sources: some dams are only listedin [P93] like Koudiat Affrem, or in [M05I] like Zhor, or in both but not inother sources like Hericha. These could be planned reservoirs in the past ordoomed reservoirs due to sedimentation. Some are only listed by [AMWR]and [P93] like Pr. Harbil, or [AMWR] and [M05I] like K.Rosfa, likely refer-ring to secondary/smaller reservoirs in operation. Other reservoirs are notlisted by [ICOLD] like Sarno, or [ICOLD] and [AMWR] like Souani, certainlyreferring to very small or out of operation reservoirs. Others are not citedby [A07] and [P93] like O Cherf, or [ICOLD] like Zit Emba, or [AMWR] likeKt Acerdoune, referring to recent not yet used projects. Other reservoirs aremissing only in the list provided by [A07] like Ben Harroun, or by [AMWR]like Ighil Emda, refer to new reservoirs. Finally, others listed only by [A07]

Table 4.5: Irrigated land per province, values in ha. “i.a.” stands for irrigatedarea, “eq.a.” for equipped area for BIP, “ir.a.” for irrigable area for BIP

Province Aquastat i.a. [M05II] i.a. [M05II] eq.a. [M05II] ir.a. BIP NameSkikda 6810 10200 - - -Annaba 2374 1974 - - -El Tarf 18319 10050 16500 14800 BounamoussaJijel 1024 5873 - - -

Boumerdes 14625 8654 17000 12000 HamizTizi Ouzou 5353 5628 3700 2000 Isser Sebaou

Bejaia 9155 6600 3500 2000 SoummamAlger 564 14583 - - -Tipaza 17396 11072 8600 7500 MitidjaGuelma 2947 9244 - - -Blida 44747 23005 8600 7500 MitdjaBouira 11929 2983 3800 3400 Arribs, M’chedellahMila 5501 7298 - - -

Constantine 3109 1944 - - -Setif 8570 11391 - - -Chlef 37351 14769 21800 10000 M.Cheliff

Souk Ahras 5997 3415 - - -Medea 5633 7318 - - -

Ain Defla 17339 26880 20200 16000 H.CheliffBordj Bou Arreridj 5290 5200 - - -

Mostaganem 20821 21500 - - -Relizane 32640 10035 32100 10000 L.Cheliff, Mina

Oum el Bouaghi 13481 6853 - - -M’Sila 20434 31550 5000 4000 K’sob

Tissemsilt 4401 5710 - - -Tebessa 4016 11707 - - -Batna 13200 19829 - - -Oran 4829 5326 - - -Djelfa 1755 17543 - - -

Mascara 33746 8006 27800 11000 Habra, SigTiaret 10379 14966 - - -

Khenchela 5540 20358 - - -Ain Temouchent 1013 3620 - - -Sidi Bel Abbes 10195 5110 - - -

Tlemcen 22620 18549 5100 4000 MaghniaBiskra 65382 76726 - - -Saida 16304 2975 2850 2000 Ain Skhouna

Laghouat 3654 17782 - - -El Oued 11092 45212 - - -

El Bayadh 1524 5130 - - -Naama 930 3900 - - -Ouargla 8847 18934 - - -Ghardaia 6022 13090 - - -Bechar 6898 8840 5400 4500 AbadlaAdrar 23000 23835 - - -Illizi 22 1270 - - -

Tindouf 33 421 - - -Tamanghasset 4000 7432 - - -

and [P93] like H. Meskoutine may be referring to reservoirs with changednames.

Based on coordinates given by [A07], 35 reservoirs are located. The relo-calization rule which performs well in most cases, in case small and importantriver tributaries are close, has the tendency to relocate a reservoir localizedon the small tributary to the important one. This is the case for one reser-voir in an Algerian Mediterranean basin (Boughzoul reservoir). 7 reservoirsendorheic or Saharan (Babar, Djorf Torba, Brezina, Fontaines des Gazelles,Foum El Gherza, Foum El Gueiss, Ksob) are not studied since the focusis on Mediterranean basins. The comparison above shows that additionalreservoirs could be located since they are currently operating (ex. Ben Zid,Deurdeur, H. Boughrara, Boukourdane, Taksebt, Zit Emba, Sikkak, SMBTaiba, Tilesdit, Tichy Haf).

4.3.2 Reconstructed reservoirs networks and reservoir-demand links using ODDYCCEIA methodology

Using the methodology presented in this paper, 13 reservoir networks are de-fined. The reservoirs of each network according to ODDYCCEIA results arelinked to various irrigation perimeters. The produced reservoir-demand linksand their comparison with the information given by various data sources,are presented next. The latin numbers correspond to reservoir systems whilearabic numbers correspond to individual dams in each system.

I) Souani (1), Meffrouch (2), Sidi Abdelli (3), Beni Bahdel (4):

Comparing the resulting map using the methodology presented in thispaper with the satellite images accessed through “Google Map”, the coor-dinates of Souani reservoir, as provided by [A07], seem erroneous since thereservoir falls on the localization of H. Boughrara reservoir, not listed in[A07]. The correct localization, as seen on the satellite images, should bemore in the northwest. Meffrouch reservoir is also wrongly localized in thenorthwest of its correct localization seen on satellite images, not far from theSikkak reservoir not listed in [A07]. Sidi Abdelli and Beni Bahdel reservoirs,as well as Souani and Meffrouch reservoirs, with their erroneous and correctlocalizations, are within the Tlemcen province.

Souani is an irrigation purpose reservoir according to [A07]. It is linkedto a small part of Maghnia irrigation perimeter and Tafna Isser perimeter,according to ODDYCCEIA. Meffrouch, Sidi Abdelli and Beni Bahdel areirrigation and water supply reservoirs according to [A07] and [ICOLD], whilefor [AMWR], they are only supply reservoirs. In ODDYCCEIA, the three

Qualita

Figure 4.4: Reservoir Networks in the Eastern part of Algeria obtained using CNRM climatic model outputs. Purple trianglesrepresent reservoirs, red dots correspond to irrigation points, the size of which increase with the size of the irrigated cropsperimeters areas, and black lines are the finally kept links. Latin letters are the labels of the reservoir systems and arabicnumbers correspond to the labels of the reservoirs in the systems they belong to

Qualita

Figure 4.5: Reservoir Networks in the Western part of Algeria obtained using CNRM climatic model outputs. Purple trianglesrepresent reservoirs, red dots correspond to irrigation points, the size of which increase with the size of the irrigated cropsperimeters areas, and black lines are the finally kept links. Latin letters are the labels of the reservoir systems and arabicnumbers correspond to the labels of the reservoirs in the systems they belong to

Qualita

Figure 4.6: Initial (black triangles) and corrected (red dots) localizations of Algerian reservoirs

reservoirs are linked to Maghnia irrigation perimeter.

According to [AMWR], Maghnia irrigation perimeter is only supplied byBeni Bahdel reservoir. ODDYCCEIA reproduces this link, however it asso-ciates to the perimeter Souani and Meffrouch reservoirs, probably because oftheir erroneous localization. For [M05II] the Tlemcen province which con-tains Maghnia and Tafna Isser irrigation perimeters, is supplied by 7 reser-voirs, hillside reservoirs, wells and direct extraction from rivers which may beassisted by the reservoirs releases. Hence, there is a difference between the 7reservoirs in [M05II] and the reservoir in [AMWR]. The reservoirs number in[A07] and thus, in ODDYCCEIA, seems to be closer to [M05II]. Consistencyof ODDYCCEIA with [AMWR] is only partial since, four reservoirs are as-sociated to Maghnia irrigation perimeter instead of one, from which two areerroneously localized.

II) Cheurfas (1), Fergoug (2), Bou Hanifia (3), Ouizert (4):

The positioning given by [A07] is in accordance with the satellite im-ages accessed through “Google Maps” for Cheurfas, Fergoug and Bou Hanifiareservoirs placed in the Mascara province. This is not the case for the Ouiz-ert reservoir which, as seen on the satellite images, is located more in thesouth of the location given by [A07]. With the correct localization Ouizertreservoir would have remained in Mascara province. Also, Fergoug reservoirhas a double, Erraguene reservoir, because in [A07] Erraguene is erroneouslyplaced at the location of Fergoug reservoir.

According to [A07], [AMWR] and [ICOLD] Cheurfas is an irrigation reser-voir. In ODDYCCEIA, Cheurfas reservoir is linked to Sig and Mleta irriga-tion perimeters. Bou Hanifia is a multipurpose (supply, irrigation) reservoiraccording to [A07] and [ICOLD], and transfers water to Fergoug reservoiraccording to [AMWR]. In ODDYCCEIA, it is also linked to Sig and Mletairrigation perimeters. Ouizert is a multipurpose reservoir according to [A07],while for [ICOLD] it is only a supply reservoir and for [AMWR] it trans-fers water to Bou Hanifia reservoir. In ODDYCCEIA, Ouizert reservoir islinked to Sig irrigation perimeter. Last, Fergoug is a multipurpose reservoiraccording to [A07], [ICOLD] and [AMWR]. In ODDYCCEIA it is linked toHabra irrigation perimeter. Sarno reservoir should have also been includedin this system, however with the erroneous coordinates provided by [A07], itis included in system III (see below more on Sarno).

According to [AMWR], Sig irrigation perimeter is linked to Cheurfasreservoir. Hence ODDYCCEIA reproduces this link, however it associatestwo more upstream reservoirs to the perimeter. Habra irrigation perime-ter is linked to Bou Hanifia, Ouizert and Fergoug reservoirs for [AMWR].ODDYCCEIA reproduces the link of Habra perimeter with Fergoug reser-

voir, however ODDYCCEIA associates also reservoirs of the system III (seebelow) to the perimeter, links which do not exist for [AMWR]. The factthat Ouizert reservoir is erroneously linked to Sig perimeter and is missingfrom the links of Habra perimeter may be related to its wrong localization.ODDYCCEIA manages to reproduce the links of Sig and Habra irrigationperimeters, however for [M05II], Mascara province which contains Sig andHabra irrigation perimeters is only supplied by wells and drilling, and reser-voirs are not listed as —at least direct— supply sources. Hence, there is adifference between ODDYCCEIA and [M05II]. Information on Mleta irriga-tion perimeter is not provided by [AMWR]. According to [M05II], the Oranprovince, which contains Mleta irrigation perimeter, is supplied by drilling,wells, and sources. Reservoirs are not mentioned which is in contrast withODDYCCEIA which associates Cheurfas and Bou Hanifia reservoirs to Mletaperimeter. Overall, ODDYCCEIA results are still more consistent with thedata provided by [AMWR].

III) SMB Aouda (1), Sarno (2), Bakhadda (3), Dahmouni (4),Col. Bougara (5), Gargar (6), Merdja Sidi Abed (7), Sidi Yacoud(8, probably called Sly), Oued Fodda (9), Harreza (10), Ghrib (11),Boughzoul (12):

In terms of localization, comparing with “Google Maps” satellite images,[A07] provides an erroneous localization for Sarno reservoir, which shouldbe localized more in the west. With the correct localization, it moves fromthe Mascara to the Sidi Ben Abes province, and it should have been partof the system I. SMB Aouda and Bakhadda reservoirs are correctly locatedin Relizane and Tiaret provinces respectively. Merdja Sidi Abed reservoir,as also seen on the satellite images, seems to be erroneously located nextto Gargar reservoir while its correct position is more in the North. Withthe correct localization, Merdja Sidi Abed reservoir remains in the Relizaneprovince. Gargar reservoir is also correctly located in the Relizane province.

Sarno is a multipurpose reservoir according to [A07], while according to[AMWR] it is a supply reservoir only. Since Sarno reservoir is erroneouslylocalized, its link with Mina irrigation perimeter, as produced by ODDY-CCEIA, is not correct. SMB Aouda is a multipurpose reservoir accordingto [A07], [ICOLD] and [AMWR]. Bakhadda is also a multipurpose reservoir([A07],[ICOLD]), while for [AMWR] it is only a supply reservoir. Both SMBAouda and Bakhadda reservoirs, in ODDYCCEIA, are linked to a small partof Habra, Mina and Low Cheliff irrigation perimeters. Merdja Sidi Abed isan irrigation reservoir according to [A07] and [AMWR]. In ODDYCCEIA,Merdja Sidi Abed reservoir is indirectly linked, through an intersection, toLow Cheliff irrigation perimeter. Gargar is an irrigation reservoir for [A07]

and [M05II] and a multipurpose reservoir for [ICOLD] and [AMWR]. It islinked to Low and Mide Cheliff irrigation perimeters according to ODDYC-CEIA.

According to [AMWR], Mina perimeter is only linked to SMB Aoudareservoir. This link is reproduced by ODDYCCEIA, however it associates tothe perimeter two other reservoirs among which Sarno reservoir, located intothe wrong basin. For [AMWR], as mentioned in the system I, the links ofHabra irrigation perimeter with SMB Aouda and Bakhadda reservoirs do notexist, since the perimeter is only associated to reservoirs of the previous sys-tem. Also, according to [AMWR], Low Cheliff irrigation perimeter is linkedto Merdja Sidi Abed and Gargar reservoirs. Since Merdja Sidi Abed reser-voir is located by [A07] not very far from its correct position, ODDYCCEIAmanages to reproduce the link of the reservoir with the Low Cheliff perime-ter. Hence, among the four reconstructed links by ODDYCCEIA for the LowCheliff irrigation perimeter, two correspond to the links cited by [AMWR].In contrast, for [M05II], Relizane province, which contains Mina and LowCheliff irrigation perimeters, is supplied by drilling, wells, river abstractionsand sources, and reservoirs are not listed as direct supply sources. On thataccount, ODDYCCEIA, even if it associates three reservoirs instead of one toMina perimeter, four reservoirs instead of two to Low Cheliff perimeter andthree instead of one reservoir to Habra perimeter, is more consistent with[AMWR], than with [M05II] in which no reservoirs are listed.

Dahmouni reservoir is located in the Tiaret province. Comparing withsatellite images, Bougara reservoir seems to be located in the east. Harrezareservoir, probably also called Ouled Mellouk, as seen on the satellite imagesshould also be located more in the east. For both reservoirs, correct local-izations are certainly not very far from the localizations provided by [A07],hence Bougara reservoir stays within the Tiaret province and Harreza reser-voir within the Ain Defla province. Sidi Yacoub and Oued Fodda reservoirsare correctly located in Chlef province. Last Ghrib reservoir is located in theAin Defla province and Boughzoul reservoir in the Medea province.

Dahmouni is an irrigation reservoir according to all sources. In ODDY-CCEIA, it is linked to Mide and High Cheliff and part of Bougara irrigationperimeters. Col. Bougara reservoir is an irrigation reservoir according to[A07],[M05II] and [AMWR], and for [ICOLD] it is a multipurpose reservoir.According to ODDYCCEIA, Bougara reservoir is linked to Bougara irriga-tion perimeter. Harreza is an irrigation reservoir according to all sources. InODDYCCEIA, Harreza reservoir is linked to High Cheliff irrigation perime-ter. Sidi Yacoud is an irrigation reservoir according to [A07], while it is amultipurpose reservoir according to [AMWR] and [ICOLD]. It is linked to

Mide Cheliff irrigation perimeter, according to ODDYCCEIA. Oued Fodda isan irrigation reservoir according to all sources. In ODDYCCEIA it is linkedto Amra and Mide Cheliff irrigation perimeters. Ghrib reservoir is an irri-gation reservoir according to [A07], multipurpose according to [M05II] and[AMWR], or supply, irrigation and hydropower according to [ICOLD]. Ac-cording to ODDYCCEIA, it is linked to Mide and High Cheliff and Amrairrigation perimeters. Finally, Boughzoul is an irrigation reservoir accordingto [A07], for [AMWR] it transfers water to Ghrib reservoir, and for [ICOLD]it is an irrigation and flood control reservoir. In ODDYCCEIA it is not linkedto any demand.

According to [AMWR] Mide Cheliff perimeter is linked to Sidi Yacoudand Oued Fodda reservoirs. ODDYCCEIA reproduces these links however itassociates three more reservoirs which are correctly localized, Gargar, Dah-mouni and Ghrib to the perimeter, links which for [AMWR] do not exist. For[M05II], the Chlef province, which contains Mide Cheliff irrigation perime-ter is supplied by all types of supply nodes except reservoirs. Hence, forthe Mide Cheliff perimeter, ODDYCCEIA is more consistent with [AMWR].High Cheliff irrigation perimeter is linked to Ghrib and Deurdeur reservoirsaccording [AMWR]. ODDYCEIA reproduces the link to Ghrib reservoir, butnot to Deurdeur since this reservoir is not in [A07]. It also associates Dah-mouni and Harreza reservoirs to the perimeter, links which are not listed by[AMWR]. Concerning Amra irrigation perimeter neither the link to OuedFodda reservoir or the link to Ghrib reservoir are valid for [AMWR], sinceaccording to this source the perimeter is only linked to SMB Taiba reservoirwhich is not present in [A07]. [M05II] gives yet another picture since the AinDefla province, which contains High Cheliff and Amra irrigation perimeters,is linked to all supply sources but reservoirs. Hence for High Cheliff perime-ter ODDYCCEIA is more consistent with [AMWR], while the links definedby ODDYCCEIA for Amra perimeter are not in accordance with any datasource.

Last, Bougara irrigation perimeter is linked to Bougara reservoir accord-ing to [AMWR]. With the [A07] coordinates, Bougara reservoir is not lo-cated very far from its correct location and ODDYCCEIA reproduces thislink. Also, as for many other perimeters cited above, ODDYCCEIA asso-ciates one more reservoir to this perimeter, which is not in agreement with[AMWR]. In addition ODDYCCEIA, certainly wrongly associates the reser-voir to remote small irrigation perimeters. On the other hand, for [M05II],Tiaret province which contains C. Bougara irrigation perimeter, is suppliedby hillside reservoirs, drilling, wells, river abstractions and sources, hencereservoirs are not mentioned as (direct) supply nodes. On that account,

ODDYCCEIA is, again, more consistent with [AMWR].

However, the inconsistency of ODDYCCEIA with [M05II] is not as obvi-ous as it would seem at first. Indeed, reservoirs are not cited as direct supplysources by [M05II], but river abstractions are, and these abstractions may bepossible thanks to water releases made by upstream reservoirs. Informationson reservoir releases made for downstream river flow maintenance and onthe localisation and amount of river abstractions are not available. On thataccount, even if in fact a reservoir is indirectly associated to a downstreamirrigation perimeter, such a link reconstructed by ODDYCCEIA can not bevalidated.

Also, in ODDYCCEIA water transfers between reservoirs, like the transferfrom the Boughzoul to the Ghrib reservoir, are not represented. According toODDYCCEIA results, Boughzoul reservoir is not associated to any demand,while Ghrib reservoir is linked to demands. However, Boughzoul reservoiris upstream from Ghrib, hence, it can be considered that Ghrib reservoircaptures all the inflow of both reservoirs. Therefore this transfer is presentin ODDYCCEIA through the reservoirs network.

IV) Meurad (1), Hamiz (2):

On the basis of “Google Map” satellite images, Meurad reservoir, with thelocalization provided by [A07], is located on Boukerdane reservoir, while itshould be placed more in the south. With both localizations, Meurad reser-voir is located in Tipaza province. Also, Hamiz reservoir, according to [A07],is located on Meurad reservoir, while according to “Google map” images, it isplaced in the northeast next to Keddara reservoir. With the correct coordi-nates Hamiz reservoir moves from the Tipaza to the Blida province. Meuradis an irrigation reservoir according to [A07]. Following ODDYCCEIA results,Meurad reservoir is linked to a small part of Sahel Algerois Ouest irrigationperimeter and a small part of Mitidja perimeter. Hamiz is an irrigationreservoir for [A07] and [AMWR], it is a multipurpose reservoir for [ICOLD]and transfers water to Keddara reservoir according to [AMWR]. Accordingto ODDYCCEIA, Hamiz reservoir is linked to Hamiz, Mitidja and a part ofIsser Algerois irrigation perimeters.

According to [AMWR], Sahel Algerois Ouest perimeter is linked to Bouk-erdane reservoir (not present in [A07]), Hamiz perimeter to Hamiz reservoirand for Mitidja irrigation perimeter, neither Meurad or Hamiz reservoirs areamong its associated reservoirs (see below more on Mitidja). Further, Hamizreservoir is supposed to transfer water to Keddara reservoir, according to[AMWR]. Keddara reservoir, according to ODDYCCEIA, is linked to Soum-mam irrigation perimeter (see more in system VI). Even if transfers betweenreservoirs are not represented yet in ODDYCCEIA, the methodology could

reproduce a link between Hamiz reservoir and Soummam irrigation perime-ter, i.e. an indirect link between Hamiz and Keddara reservoirs, however thisis not the case, maybe because Hamiz is wrongly localized.

Although ODDYCCEIA reproduces the link to the Hamiz perimeter, isnot fully consistent with [AMWR] since it associates to Sahel Algerois andMitidja perimeters Meurad and Hamiz reservoirs which should not be linkedto them and do not associate Hamiz and Mitidja irrigation perimeters toBouroumi reservoir (see more in system V). These issues may be related tothe erroneous location of Hamiz reservoir, since in reality it should be nearKeddara reservoir.

[M05II] gives, however, another picture of the situation since the provinceAlger Boumerdes which contains Hamiz and Isser irrigation perimeters islinked to 3 reservoirs, as well as hillside reservoirs, drilling, wells and sources.Also, Tipaza province, which contains Sahel Algerois perimeter is linked toone reservoir, as well as hillside reservoirs, drilling, wells, sources and directriver abstractions. According to ODDYCCEIA results, the perimeters of Al-ger Boumerdes province are linked to two reservoirs Hamiz and Bouroumi(presented in the following reservoir system) and the perimeter of Tipazaprovince to one reservoir. Hence, despite the localization problems, reser-voir numbers according to ODDYCCEIA are close to the numbers given by[M05II]. Hence ODDYCCEIA results are more consistent with [M05II], com-pared to [AMWR].

V) Bouroumi (1):

Bouroumi reservoir is located in Ain Defla province. It is an irrigationreservoir according to [A07] and [ICOLD], while according to [AMWR] is amultipurpose reservoir. According to ODDYCEIA results, it is linked toHamiz and Mitidja irrigation perimeters. However, as mentioned in theprevious system, according to [AMWR], Hamiz perimeter is not linked toBouroumi. Nevertheless, according to [AMWR], Mitidja perimeter is in factassociated to Bouroumi, and also to Boukerdane (not present in [A07]). Incontrast, for [M05II], Blida province which contains the Mitidja irrigationperimeter, is linked to hillside reservoirs, drilling, wells, river extractions andsources, but no reservoirs are mentioned. Hamiz reservoir is correctly locatedin this province, however for [AMWR] is wrongly linked to Mitidja perime-ter. Hence, ODDYCCEIA is partly in line with [AMWR], since it reproducesthe link to Mitidja perimeter, despite the fact that reservoirs of the previ-ous system are also erroneously linked to this perimeter. It may also be inaccordance with [M05II], if the mentioned river abstractions are maintainedby reservoir releases.

VI) Ladrat (1), Keddara (2):

According to the satellite images from “Google Map”, Ladrat reservoirshould be located more in the southeast. Even with the correct coordinatesit stays in the Medea province. Keddara reservoir, with the relocalizationrule moves from Boumerdes to Blida province. Ladrat is an irrigation reser-voir according to [A07], [ICOLD] and [AMWR]. According to ODDYCCEIA,Ladrat, wrongly located, reservoir is linked to local demand and Arribs irri-gation perimeter. Keddara reservoir is a supply reservoir according to [A07],[AMWR] and [ICOLD]. It is linked to Soummam irrigation perimeter, ac-cording to ODDYCCEIA.

According to [AMWR], Arribs perimeter is supplied by Lekhal reservoir(see below more on Lekhal), hence the link reproduced by ODDYCCEIA be-tween the wrongly located Ladrat reservoir and Arribs irrigation perimeteris not consistent with this source. For Soummam irrigation perimeter dataare not given by [AMWR]. As mentioned in [M05II], Bouira province, whichcontains Arribs as well as M’chedellah (see below more on M’chedellah) ir-rigation perimeters, is supplied by one reservoir in addition to all the othersources. Referring to ODDYCCEIA results, Arribs perimeter is linked totwo reservoirs Ladrat and Lekhal. The difference between ODDYCCEIAand [M05II] reservoir numbers, may be related to the erroneous localizationof Ladrat reservoir. Also for [M05II], Bejaia province, which contains Soum-mam irrigation perimeter (see in system VIII more on Soummam), is notdirectly supplied by a reservoir. According to ODDYCCEIA results, Be-jaia province’s perimeter is linked to two reservoirs Keddara and Ain Zada(more on Ain Zada below). Hence, beside the localization problems, thereare differences in reservoir numbers between ODDYCCEIA and [M05II].

VII) Lekhal (1), Ain Zada (2):

According to “Google Maps” satellite images, Ain Zada reservoir shouldbe located more in the southeast compared to the localization given by[A07]. With the correct localization it moves from the Setif to the BBArreridj province. Lekhal reservoir is correctly located in Bouira province.Lekhal reservoir is a multipurpose reservoir according to [A07], [ICOLD] and[AMWR]. According to ODDYCCEIA results, Lekhal is linked to local de-mand, Arribs and Mchedellah irrigation perimeters. Ain Zada reservoir is amultipurpose reservoir according to [A07] and [ICOLD], while for [AMWR]it is only a supply reservoir. Ain Zada, according to ODDYCCEIA results,is linked to Soumamm irrigation perimeter. Information on reservoirs linkedto Soummam perimeter is not available in any data source, however sinceAin Zada is erroneously located in [A07], its association, according to ODD-YCCEIA, to Soumamm perimeter is certainly wrong. Consequently, ODD-YCCEIA is consistent with [AMWR], since it reproduces the link to Arribs

irrigation perimeter, even if Ladrat reservoir from the previous system is alsolinked to Arribs. In contrast, as mentioned in the previous system, there is adifference between the reservoir numbers given by ODDYCCEIA and [M05II]for Bouira and Bejaia provinces where Arribs and Mchedellah, and Soum-mam, irrigation perimeters are respectively located. In the present study,Saharian basins are not analysed, but one can notice that Ksob reservoirseems to be associated to irrigation areas nearby the reservoirs of the sys-tem VII. This seems quite a long transfer, and according to [AMWR] thisreservoir is linked to another irrigation perimeter next to it.

VIII) Ighil Emba (1):

Ighil Emba reservoir is an hydropower reservoir according to [A07] and[ICOLD]. It is located in Bejaia province. According to ODDYCCEIA re-sults, it is linked to local demand. This demand is located in Bejaia provincewhere also previously cited Arribs and Mchedellah irrigation perimeters arelocated. However, as mentioned in system VI, for [M05II] this province isnot directly supplied by reservoirs but only hillside reservoirs, drilling, wells,river abstractions probably supported by reservoirs releases and sources. Inthe current version of ODDYCCEIA, hydropower purpose and operation isnot represented, hence, even if Ighil Emba only purpose is hydropower, it isassociated to an irrigation perimeter.

IX) El Agrem (1):

El Agrem reservoir, with the coordinates provided by [A07] is erroneouslyplaced, since when comparing to satellite images of“Google Map”, it seems tobe located more in the south. With both localizations the reservoir remainsin Jijel province. El Agrem is an irrigation reservoir according to [A07], asupply reservoir according to [AMWR], and for [ICOLD] it is a multipurposereservoir. According to ODDYCCEIA, it is linked to local demand. Follow-ing [M05II], Jijel province, where this local perimeter is probably placed, islinked to 5 reservoirs plus hillside reservoirs, drilling, wells, direct abstrac-tions and sources. This number is in contrast with ODDYCCEIA results,since only El Agrem reservoir, which is erroneously located, is linked to theirrigation perimeter of this province. Consequently, ODDYCCEIA resultsare not consistent with the data source, probably because of the wrong local-ization of the reservoir and maybe because other reservoirs are not in [A07].

X) H. Grouz (1):

Hammam Grouz reservoir is a supply reservoir according to all sources([A07], [AMWR], [ICOLD]). It is correctly located in Mila province. Ac-cording to ODDYCCEIA results, Hammam Grouz is linked to local demand.For [M05II], Mila province, which contains this local demand as well as Mila

irrigation perimeter (see below more on Mila), is supplied by drillings, wells,river abstractions, and sources, however reservoirs are not cited as direct sup-ply source. River abstractions may be supported by reservoirs releases, forinstance from Hammam Grouz, however since it is not mentioned in [M05II],consistency of ODDYCCEIA results with data source is not obvious. Thesame situation was described above for Ighil Emba reservoir. Also, as seenfor Ighil Emba reservoir, even if H. Grouz is only a supply reservoir, it is asso-ciated to an irrigation perimeter, since domestic water use is not representedin ODDYCCEIA.

XI) Guenitra (1), Zardezas (2), Meskourdine (3)

From“Google maps”satellite images it can be seen that Guenitra reservoirwith the localization provided by [A07] is wrongly placed, since it falls onZardezas reservoir. In reality, according to the satellite images, it seems to belocated more in the northwest. Even with the correct localization, Guenitrareservoir remains in the Skikda province. Also the coordinates of the Zardezasreservoir given by [A07] seem to be wrong, since it is placed in the south ofits correct position which is taken by Guenitra reservoir. From the satelliteimages the wrong position of Zardezas reservoir does not seem to correspondto another reservoir. Zardezas reservoir, with the correct localization movesfrom the Constantine to Skikda province. Meskourdine reservoir is correctlyplaced in Guelma province.

Guenitra reservoir is a multipurpose reservoir according to [A07], [ICOLD]and [AMWR]. At the Zardezas reservoir localization, it is linked to Saf Safirrigation perimeter, according to ODDYCCEIA results. Zardezas reservoiris also a multipurpose reservoir for all sources. Last, Meskourdine reser-voir, probably called also H. Debagh, is an irrigation reservoir according to[A07]. It is linked, according to ODDYCCEIA results, to Saf Saf, Zit Emba,Bounamoussa and Guelma irrigation perimeters.

According to [AMWR], Saf Saf irrigation perimeter is supplied by Guen-itra and Zardezas reservoirs. ODDYCCEIA reproduces these links. ODDY-CCEIA also associates Meskourdine reservoir to the Saf Saf perimeter, how-ever, this link does not exist for [AMWR]. Zit Emba irrigation perimeter islinked according to ODDYCCEIA results to Meskourdine reservoir, howeverthis association does not exist according to [AMWR]. For this data source,Zit Emba perimeter is linked to Zit Emba reservoir which is not listed in[A07] hence not used in the present study. [AMWR] is the only precise datasource for Saf Saf and Zit Emba irrigation perimeters, since in [M05II], Skikdaprovince which contains both irrigation perimeters, is supplied not only byhillside reservoirs, drilling, wells and river abstractions, but also reservoirshowever their number is not specified. [AMWR] does not provide any in-

formation on Mila irrigation perimeter. The only information available isprovided by [M05II], according to which Mila province where Mila irrigationperimeter is located, is not, at least directly, linked to reservoirs. Accordingto [AMWR], Guelma irrigation perimeter is linked to H. Debagh reservoirwhich is probably also called Meskourdine. As it is mentioned for systemXIII below, [M05II] is in accordance with [AMWR], since Guelma provincewhich contains Guelma irrigation perimeter, is supplied by one reservoir.Hence, ODDYCCEIA results are in accordance with both data sources forGuelma perimeter. Last, as it is discussed for systems XII and XIII below,the association produced according to ODDYCCEIA results for the Bouna-moussa irrigation perimeter is not in agreement with [AMWR]. However,ODDYCCEIA manages to produce the link of Bounamoussa perimeter (seemore on the system below). Hence ODDYCCEIA results are consistent with[AMWR] for the Saf Saf perimeter despite the localization problems, but notfor Zit Emba since it is associated to Zit Emba reservoir which is not locatedin the present study. For Mila irrigation perimeter, consistency with [M05II]is not clear and for Guelma perimeter ODDYCCEIA results are consistentwith both data sources.

XII) Cheffia (1):

Cheffia reservoir is located in the Guelma province. According to [A07],[ICOLD] and [AMWR] it is a multipurpose reservoir. Cheffia reservoir, ac-cording to ODDYCCEIA results, is linked to Bounamoussa irrigation perime-ter. Comparing to [AMWR], ODDYCCEIA manages to reproduce the linkof the Bounamoussa perimeter with the Cheffia reservoir, but two additionallinks are produced with reservoirs from the system XI and XIII. In contrast,according to [M05II], El Tarf province which contains Bounamoussa irrigationperimeter, is not supplied by reservoirs but only hillside reservoirs, drilling,wells, direct abstractions and sources. Also, Foum El Gueiss reservoir locatedin the Saharian basin, seems to be erroneously linked to irrigation areas nextto the reservoirs of the systems IX to XII.

XIII) Ain Dalia (1):

Ain Dalia reservoir is correctly located in Souk Ahras province. Accordingto all data sources it is a supply reservoir. Ain Dalia reservoir, according toODDYCCEIA results is linked to local demand, Bounamoussa and Guelmairrigation perimeters. As mentioned in the two previous reservoir systems,for [AMWR], Guelma irrigation perimeter is linked to Meskourdine resevoir(H. Debagh) of the system XI, and Bounamoussa perimeter to Cheffia reser-voir of the system XII. Hence, ODDYCCEIA results are not consistent with[AMWR] since for this data source the link between Ain Dalia reservoir andthe two perimeters does not exist. However, according to [M05II], Souk Ahras

province where the local demand is placed, is supplied by 3 reservoirs in addi-tion to other supply sources. Ain Dalia could be one of these three reservoirs,although those reservoirs may also be located in the Saharian basins, whichare not considered in the present study. Hence ODDYCCEIA results for thissystem is not consistent with [AMWR], while accordance with [M05II] is notclear.

From the analysis of the 13 reservoir networks, several points can be high-lighted. First there are quite a few localization problems as it can be seen inFigure 4.6. For correctly located reservoirs, ODDYCCEIA manages, in gen-eral, to reproduce the links provided by [AMWR]. Also, some reservoirs arenot listed in [A07], hence information on their links with irrigation perime-ters provided by [AMWR] can not be validated. In addition, since the focusis on Mediterranean basins, reservoirs and irrigation perimeters localized inSaharian or endorheic basins were not fully analysed.

In general, ODDYCCEIA associates more reservoirs to the big irrigationperimeters, than the number of reservoirs that are, according to [AMWR],associated to them. This may be related to the fact that, in the methodology,irrigation areas are considered as separate irrigation points, hence differentreservoirs can be associated to points which belong to the same irrigationperimeter. Association with medium sized irrigation perimeters is also im-perfectly reconstructed. Indeed, the methodology allows long distance trans-fers, whereas in reality these perimeters are normally only linked to watersources located next.

Last, in the available data sources, information on irrigation perimeterswhich are supplied by direct river abstractions is not given. Hence, the asso-ciation of reservoirs to irrigation perimeters, not listed in [AMWR], may notbe an error in every case since the release of additional upstream reservoirsmay help maintain river flow. For example, the link found by ODDYCCEIAbetween Harreza reservoir of reservoir network III and High Cheliff irriga-tion perimeter, is not consistent with [AMWR]. However, Ain Defla provincewhere the perimeter is located, according to [M05II], is supplied by river ab-stractions, which may be maintained by releases from upstream reservoirs,like Harreza. Corresponding informations are not available, hence can notbe validated.

4.4 Conclusion 210

4.4 Conclusion

Water resources quantitative and qualitative aspects are already endangeredin many arid regions or in regions where the degree of river basin anthropiza-tion is significant, and will certainly have to face increasing socioeconomicand environmental pressures. On that account, there is a need to formulatelong term water resources planning. Integrated hydroeconomic models canbe useful screening tools in order to respond to this need. The challenge isto incorporate a double focus: to handle global questions a global extent isrequired, but heterogeneous water supply and demand profiles at the riverbasin level also need to be accounted for.

There is no globally available information on supply-demand associationsalthough they must be known in order to fully represent the network andassess their balance in time and space. From the literature two approacheswere identified: in large scale studies, flow routing assures the link betweentopologically connected grid cells each one being characterized by a ”storage”.Reservoirs may also be represented but they are managed individually. Incase studies, reservoirs are managed in a coordinated way and associatedthrough a nodal network, requiring very precise data.

There is a need to bridge the gap between the two approaches and for-mulate a methodology with a global extent and a generic reservoir-demandmodeling at the river basin level. To do so, an integrated generic methodol-ogy, part of a modeling framework called ODDYCCEIA, is presented in thispaper. The methodology comprises the following steps:

1. Reservoirs are localized, their sub-basins of flow accumulation are de-termined, reservoir networks are determined and runoff is computed ateach supply node

2. Demands are localized and computed. For now, irrigation is the onlydemand taken into account. Crops are localized and associated to ir-rigation points, and crop water needs are computed as the differencebetween crop evapotranspiration and effective precipitation

3. A generic reservoir-demand link reconstruction rule is applied in orderto associate each demand to a unique reservoir. For that purpose, first,for each potential reservoir-demand couple within a country, a leastcost path is determined penalizing non gravitary movements on thepath to the demand, and for each demand a set of associations withcosts below a threshold are chosen. Then, networks with a uniquereservoir associated to a demand are assessed in terms of the achieved

4.4 Conclusion 211

mean annual supply and demand balance. The chosen configurationcorresponds to the feasible one with the minimum cost over all links.

This generic methodology, which allows to determine a nodal structure witha global coverage, could be potentially applied to other regions worldwide,where a minimum set of data on reservoirs and demands localization andproperties are available. Another advantage of this methodology is that interbasin transfers may be represented.

The reconstructed reservoirs networks, located irrigated areas and thereservoir-demand links determined by ODDYCCEIA are validated qualita-tively on Algeria. A comparison between the reservoirs provided by Aquastatgeoreferenced data used in the present study and other data sources showsthat some reservoirs are not listed in Aquastat. The validation also shownthat the localization provided by Aquastat for some reservoirs is not correct.This has induced an error in some reservoir networks.

When reservoirs are correctly localized, the reservoir network (upstream-downstream reservoirs links, sub-basins) created based on hydro1k, is in goodagreement with information provided from the data sources. The relocaliza-tion rule, which is meant to move reservoirs to the nearest stream, performswell in most cases. Nevertheless in case small and important river tributariesare close, the rule will have the tendency to relocate a reservoir localized onthe small tributary to the important one. This is the case for one reservoirin an Algerian Mediterranean basin. Localization and extent of irrigated ar-eas provided by Siebert et al. [2005] are also consistent with the mapping ofexisting areas illustrated in [M05I].

When assessing supply-demand balance, in general, demand was muchlarger than supply. Despite this problem, links generated by ODDYCCEIAare in general consistent with links provided by the Ministry for the mainAlgerian irrigated areas. More difference exist with Messahel et al. [2005],since for many provinces reservoirs are not listed as direct supply sources.

A drawback of the methodology is the tendency to over associate reser-voirs with demands. For big irrigation perimeters, the reason may be thatirrigation areas are considered as individual irrigation points each possiblyassociated to a different reservoir, while in reality one reservoir supply thewhole area. The methodology also has a tendency to allow long distancetransfers to supply demands that are associated to other local water sources,like hillside reservoirs, groundwater, and sources. If information on thosesources, especially groundwater, was available, the rule could directly asso-ciate demands to this supply source hence avoid over association to reservoirsbut these data are not globally available for now.

4.4 Conclusion 212

Over-association of reservoirs to irrigation perimeters, however, may notbe an error in every case. Indeed, upstream reservoir release can help main-tain river flow which is extracted downstream to satisfy the area. However,neither the information on reservoir releases for river flow conservation northe information on the localisation and amount of direct river abstractionsare available, hence some of the links defined by ODDYCCEIA cannot bevalidated.

In ODDYCCEIA, water transfers-links between reservoirs are not—atleast directly—represented. The ministry cites some cases of water transfersbetween reservoirs, like the transfer from the Boughzoul to the Ghrib reser-voir. According to ODDYCCEIA, the former is not linked with any demandwhile the later is. However, as it can be seen from the reconstructed reser-voir network, Boughzoul is upstream from Ghrib, hence it can be consideredthat Ghrib receives the inflow of both reservoirs. Hence, Ghrib which cap-tures the inflow is also associated to several demands. Therefore, through thereconstructed structure of reservoirs network, some transfers are represented.

Also as, non-irrigation purposes are not represented in the model, allreservoirs are considered to have as only purpose irrigation and are linked toirrigated areas.

In future works, reservoirs with localization problems should be relocated.In the present study, only reservoirs listed in ICOLD national registers arelocalized. However, some national lists can be further extended, dependingon the availability of additional data sources. For instance, in the French[CFBR, 2011] and Turkish national dams-reservoirs register websites [TR-COLD, 2011], supplementary reservoirs are listed. Hence a better determi-nation of reservoir networks could be obtained as well as more consistencywith the reservoir-demand links. These updated links could help reach abetter supply and demand match.

The quantitative supply-demand mismatch is also something that shouldbe further investigated. Other demands could also be represented. Prelimi-nary investigation allowed to find global databases, like CARMA [CARMA,2007] for power plant cooling or CIESIN [Center for International Earth Sci-ence Information Network (CIESIN) et al., 2004] for settlements and domesticdemand.

Since there are some uncertainties related to the reconstructed reservoirnetworks and reservoirs-demands links, ODDYCCEIA results should not betaken in absolute terms, instead, the methodology should be used in orderto assess the difference between situations.

A process-based methodology like ODDYCCEIA could help assess the

4.4 Conclusion 213

quality of various data sources which may be sparse, by evaluating the influ-ence they have on the results of the methodology and help resolve possibledata inconsistencies. The outcomes of the methodology can give a first esti-mate and encourage further detailed investigations, cost-benefit analysis orfeasibility assessment studies. The methodology could also be included intoglobal climate change impact assessment studies or earth modeling studies.In an upcoming study, the last module of ODDYCCEIA will be presented.In this module, generic coordinated operating rules for reservoir systems aredetermined in order to satisfy demands at the highest reliability level. Thenthe complete methodology will be applied for the Mediterranean region underclimate change.

Bibliography 214

Bibliography

Allen, R., 2000. Using the FAO-56 dual crop coefficient method over an irrigatedregion as part of an evapotranspiration intercomparison study. Journal of Hy-drology 229, 27–41.

Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration –guidelines for computing crop water requirements. Tech. Rep. 56, FAO.

Anderson, J., Chung, F., Anderson, M., Brekke, L., Easton, D., Ejeta, M., Peter-son, R., Snyder, R., 2008. Progress on incorporating climate change into manage-ment of California’s water resources. Climatic Change 87 (Suppl 1), S91–S108.

AQUASTAT, 2005. Algerie.URL http://www.fao.org/nr/water/aquastat/countries_regions/

algeria/indexfra.stm

AQUASTAT Program, 2007. Dams and agriculture in Africa.URL http://www.fao.org/nr/water/aquastat/damsafrica/index.stm

CARMA, 2007. CARMA Carbon Monitoring for Action, The Center For GlobalDevelopment.URL http://carma.org/

Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Interna-tional Food Policy Research Institute (IFPRI), the World Bank, Centro Inter-nacional de Agricultura Tropical (CIAT), 2004. Global Rural-Urban MappingProject (GRUMP): Settlement points.URL http://sedac.ciesin.columbia.edu/gpw

CFBR, 2011. Commite francais des barrages et reservoirs.URL http://www.barrages-cfbr.eu/index2.html

Consortium Scilab, 2011. Scilab: Le logiciel libre de calcul numerique.URL http://www.scilab.org

Doll, P., 2002. Impact of climate change and variability on irrigation requirements:a global perspective. Climatic Change 54 (4), 269–293.

Doll, P., Kaspar, F., Lehner, B., 2003. A global hydrological model for derivingwater availability indicators: model tuning and validation. Journal of Hydrology270, 105–134.

Dubois, C., Somot, S., Sevault, F., Deque, M., Lheveder, B., Li, L., Carillo, A.,Dell’Aquilla, A., Elizalde-Arellano, A., Jacob, D., Scoccimarro, E., Oddo, P.,Gualdi, S., 2011. Future projections of the surface heat and water budgets ofthe Mediterranean sea in an ensemble of coupled atmosphere-ocean regionalclimate models, submitted to Climate Dynamics.

Bibliography 215

EUROSTAT, 2010. NUTS - nomenclature of territorial units for statistics.URL http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/nuts_

nomenclature/introduction

FAO, 2005. Agro-MAPS: Global spatial database of agricultural land-use statisticsversion 2.5.URL http://www.fao.org/landandwater/agll/agromaps/interactive/

page.jspx

FAO WATER, 2011. Crop water information.URL http://www.fao.org/nr/water/cropinfo.html

FAOSTAT, 2011. PRODSTAT food and agricultural commodities production.URL http://faostat.fao.org/site/339/default.aspx

GeoNetwork, 2009. Global administrative unit layers (GAUL), FAO.URL http://www.fao.org/geonetwork/srv/en/metadata.show?id=12691

GRASS-GIS, 2008. GRASS Development Team, Geographic Resources Analy-sis Support System (GRASS) Software. Open Source Geospatial FoundationProject.URL http://grass.osgeo.org

Gupta, N., Pilesjo, P., Maathuis, B., 2010. Use of geoinformatics for inter-basinwater transfer assessment. Water Resources 37 (5), 623–637.

Haddeland, I., Skaugen, T., Lettenmaier, D., 2007. Hydrologic effects of land andwater management in North America and Asia: 1700-1992. Hydrology and EarthSystem Sciences 11, 1035–1045.

Haddeland, I., Skaugen, T., Lettenmaier, D. P., 2006. Anthropogenic impacts oncontinental surface fluxes. Geophysical Research Letters 33, 1–4.

Hanasaki, N., Kanae, S., Oki, T., 2006. A reservoir operation scheme for globalriver routing models. Journal of Hydrology 327, 22–41.

Hanasaki, N., Kanae, S., Oki, T., Masuda, K., Motoya, K., Shirakawa, N., Y.Shen,Tanaka, K., 2008. An integrated model for the assessment of global water re-sources - Part 1: Model description and input meteorological forcing. Hydrologyand Earth System Sciences 12, 1007–1025.

Hotchkiss, R. H., Jorgensen, S. F., Stone, M. C., Fontaine, T. A., 2000. Regulatedriver modeling for climate change impact assessment: the Missouri river. Journalof the American Water Resources Association 36 (2), 375–386.

Bibliography 216

HYDRO1k, 2009. Hydro1k elevation derivative database.URL http://eros.usgs.gov/#/Find_Data/Products_and_Data_Available/

gtopo30/hydro

ICOLD, 2003. World Register of Dams. CIGB ICOLD.

Islam, M. S., Aramaki, T., Hanaki, K., 2005. Development and application of an in-tegrated water balance model to study the sensitivity of the Tokyo metropolitanarea water availability scenario to climatic changes. Agricultural Water Manage-ment 19, 423–445.

Lorenzo-Lacruz, J., Vicente-Serrano, S., Lopez-Moreno, J., Beguerıa, S., Garcıa-Ruiz, J., Cuadrat, J., 2010. The impact of droughts and water managementon various hydrological systems in the headwaters of the Tagus river (CentralSpain). Journal of Hydrology 386, 13–26.

Magilligan, F. J., Nislow, K., 2001. Long-term changes in regional hydrologicregime following impoundment in a humid-climate watershed. Journal of theAmerican Water Resources Association 37 (6), 1551–1569.

Margat, J., Treyer, S., 2004. L’eau des Mediterraneens: situations and perspec-tives. Tech. Rep. 158, PNUE/PAM.

Medellın-Azuara, J., Harou, J. J., Olivares, M. A., Madani, K., Lund, J. R.,Howitt, R. E., Tanaka, S. K., Jenkins, M. W., Zhu, T., 2008. Adaptabilityand adaptations of California’s water supply system to dry climate warming.Climatic Change 87 (Suppl 1), S75–S90.

Messahel, M., Benhafid, M., 2004. Amenagements hydro agricoles: situationactuelle et perspectives de developpement en Algerie. CIHEAM/IAMB -EUDG Research, Ch. 8, p. 312, options Mediterraneennes : Serie B. Etudes etRecherches N.48.URL http://ressources.ciheam.org/util/search/detail_numero.php?

mot=549&langue=fr

Messahel, M., Benhafid, M., Hocine, M. O., 2005. Efficience des systemesd’irrigation en Algerie. CIHEAM/IAMB -EU DG Research, Ch. 5, p. 264,options Mediterraneennes : Serie B. Etudes et Recherches N.52.URL http://ressources.ciheam.org/util/search/detail_numero.php?

mot=553&langue=fr

Miller, P., Lanier, W., Brandt, S., 2001. Using Growing Degree Days to predictplant stages. Tech. Rep. MT200103 AG 7/2001, Montana State University Ex-tension Service, montguide.

Bibliography 217

Ministere des Ressources en Eau Algerien, 2007. Etat signaletique des perimetresen exploitation.URL http://www.mre.gov.dz/eau/irrigation_agricole.htm

Minville, M., Brisette, F., Krau, S., Leconte, R., 2009. Adaptation to climatechange in the management of a canadian water-resources system exploited forhydropower. Water Resources Management 23, 2965–2986.

Mitchell, T., Jones, P., 2005. An improved method of constructing a database ofmonthly climate observations and associated high-resolution grids. InternationalJournal of Climatology 25 (6), 693–712.

Oki, T., Agata, Y., Kanae, S., Saruhashi, T., Yang, D., Musiake, K., 2001. Globalassessement of current water resources using Total Runoff Integrating Pathways.Hydrological Sciences 46 (6), 983–995.

Payne, J. T., Wood, A. W., Hamlet, A. F., Palmer, R. N., Lettenmaier, D. P.,2004. Mitigating the effects of climate change on the water resources of theColumbia river basin. Climatic Change 62, 233–256.

Perennes, J.-J. (Ed.), 1993. L’eau et les hommes au Maghreb Contribution a unepolitique de l’eau en Mediterranee. Hommes et Societes. KARTHALA.

Rani, D., Moreira, M. M., 2009. Simulation-optimization modeling: a survey andpotential application in reservoir systems operation. Water Resources Manage-ment 24 (6), 1107–1138.

Sabziparvar, A.-A., Tabari, H., 2010. Regional estimation of reference evapotran-spiration in arid and semiarid regions. Journal of Irrigation and Drainage Engi-neering 136 (10), 724–731.

Sahagian, D., 2000. Global physical effects of anthropogenic alterations: sea leveland water redistribution. Global and Planetary Change 25, 39–48.

Siebert, S., Doll, P., Hoogeveen, J., Faures, J.-M., Frenken, K., Feick, S., 2005.Development and validation of the global map of irrigation area. Hydrology andEarth System Sciences 9, 535–547.

Singer, M. B., 2007. The influence of major dams on hydrology through thedrainage network of the Sacramento river basin California. River Research andApplications 23, 55–72.

Somot, S., Sevault, F., Deque, M., Crepon, M., 2008. 21st century climate changescenario for the Mediterranean using a coupled atmosphere-ocean regional cli-mate model. Global and Planetary Change 63 (2–3), 112–126.URL http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0921818107001774

Bibliography 218

Somot, S., Sevaut, F., Deque, M., 2009. Design and first simulation with atri-coupled AORCM dedicated to the Mediterranean study. Tech. Rep. ReportNo.39, Research activities in atmospheric and oceanic modelling CAS/JSCWorking group on numerical experimentation.URL http://collaboration.cmc.ec.gc.ca/science/wgne/index.html,

http://www.cnrm.meteo.fr/gmgec/spip.php?rubrique31,samuel.somot@

meteo.fr

Stehfest, E., Heistermann, M., Priess, J. A., Ojima, D. S., Alcamo, J., 2007. Simu-lation of global crop production with the ecosystem model DayCent. EcologicalModelling 209, 203–219.

Strzepek, K. M., Major, D. C., Rosenzweig, C., Iglesias, A., Yates, D. N., Holt,A., Hillel, D., 1999. New methods of modeling water availability for agricul-ture under climate change: the U.S. Cornbelt. Journal of the American WaterResources Association 35 (6), 1639–1655.

Trajkovic, S., 2005. Temperature-based approaches for estimating reference evapo-transpiration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 131 (4), 316–323.

Trajkovic, S., Kolakovic, S., 2009. Estimating reference evapotranspiration usinglimited weather data. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 135 (4),443–449.

TRCOLD, 2011. Turkish committee on large dams.URL http://www.dsi.gov.tr/tricold/

Vanderlinden, K., Giraldez, J., Meirvenne, M. V., 2004. Assessing reference evapo-transpiration by the Hargreaves method in southern Spain. Journal of Irrigationand Drainage Engineering 130 (3), 184–191.

Vano, J. A., Voisin, N., Cuo, L., Hamlet, A. F., Elsner, M. M., Palmer, R. N.,Polebitski, A., Lettenmaier, D., 2010. Climate change impacts on water man-agement in the Puget Sound region, Washington state, USA. Water ResourcesManagement 102 (1–2), 261–286.

Vicuna, S., Leonardson, R., Hanemann, M., Dale, L., Dracup, J., 2008. Climatechange impacts on high elevation hydropower generation in California’s SierraNevada: a case study in the Upper American river. Climatic Change 87 (Suppl1), S123–S137.

Vorosmarty, C. J., Meybeck, M., Fekete, B., Sharma, K., Green, P., Syvitski, J. P.,2003. Anthropogenic sediment retention: major global impact from registeredriver impoundments. Global and Planetary Change 39, 169–190.

Bibliography 219

WaterStrategyMan, Sep. 2004. The WaterStrategyMan DSS a comprehensivedecision support system for the development of sustainable water manage-ment strategies. Tech. rep., Office International de l’eau, Hebrew Universityof Jerusalem,Water development departement Cyprus, INSULA, Aeoliki Ltd,Facultande de engenharia da universidade do Porto.

Introduction au chapitre 5.Adaptation des reglesoperationnelles des reservoirsen reseaux sous changementclimatique : Application sur laregion mediterraneenne

Dans ce chapitre, des regles operationnelles generiques des systemes dereservoirs sont presentees et sont determinees en prenant en compte le chan-gement climatique, de sorte a maximiser la fiabilite de satisfaction de lademande en irrigation. Comme cite dans le chapitre 4, le challenge est dedevelopper une methodologie avec une couverture geographique globale pourpouvoir integrer les changements globaux, et une modelisation generique desstructures offre-demande a l’echelle du bassin versant afin d’evaluer les im-plications locales des changements globaux. Au niveau du bassin versant,les profils d’offre et de demande etant heterogenes et souvent dissocies dansl’espace et le temps, les regles operationnelles des reservoirs peuvent aidera obtenir un meilleur equilibre offre-demande intra ou inter bassin. Dansla continuite de la methodologie presentee au chapitre 4, ici, l’intention estde proposer des regles operationnelles qui restent generiques, faciles a im-plementer, et qui peuvent prendre en consideration les profils d’offre et dedemande heterogenes et etre testees comme moyen de reduction des impactsdu changement climatique.

Dans la litterature, les approches liees au changement climatique et l’adap-tation, se differencient d’abord au niveau de la couverture geographique, eneffet, elles vont de l’echelle locale a l’echelle regionale-globale. Elles se dif-ferencient egalement au niveau du degre d’anthropisation considere pour les

Introduction au chapitre 5. Adaptation des regles operationnelles des reservoirs en

reseaux sous changement climatique : Application sur la region mediterraneenne 221

zones d’etude, allant de zones completement naturelles a des zones fortementanthropisees avec des configurations de systemes de reservoirs complexes. Al’echelle globale, les etudes qui considerent des zones naturelles ou natura-lisees, sont focalisees sur la modelisation des processus hydrologiques essen-tiels. Sans les schemas de routage d’eau, elles procedent a un bilan par pointde grille ainsi elles donnent une indication de la disponibilite moyenne eneau [Arnell , 1999]. Dans le cas ou elles incluent des schemas de routage quiconnectent les points de grille, elles peuvent fonctionner a un pas de temps as-sez fin afin de representer correctement la variabilite naturelle [Beyene et al.,2010]. Dans certaines de ces etudes, le role regulateur des reservoirs est consi-dere de facon simplifiee de sorte a realiser une meilleure evaluation des res-sources disponibles [Doll et al., 2003]. Dans des etudes a l’echelle globale, desregles operationnelles generiques sont proposees qui peuvent etre meme opti-misees [Haddeland et al., 2006]. Cependant, les reservoirs ne fonctionnementpas simultanement en tant que systeme. Ainsi, dans ces approches ce quimanque c’est la consideration des reservoirs dans des structures nodales danslesquelles ils fonctionnent de facon coordonnee afin d’atteindre un meilleurequilibre offre-demande.

Parmi les etudes a l’echelle du bassin versant, plusieurs types de reglesoperationnelles sont identifies. Dans certains cas les reservoirs [Islam et al.,2005] ou les agregats de reservoirs [Fowler et al., 2003] fonctionnent indivi-duellement avec des regles simples et predefinies qui, cependant, ne peuventpas s’ajuster a l’offre et la demande qui sont variables dans l’espace et letemps. L’operation individuelle ou coordonnee des reservoirs dans d’autresetudes, est definie sur la base de series historiques de debits entrants, de ni-veau de stockage et de lachers d’eau des reservoirs et peut etre ajustee parles operateurs [Fujihara et al., 2008]. Toutefois, les donnees historiques de-taillees necessaires souvent ne sont pas disponibles a l’echelle globale. L’hy-pothese de stationnarite faite et les ajustements faits par les operateurs,peuvent compromettre la definition des regles operationnelles avec cette me-thode pour des etudes a l’echelle globale-locale sous changement climatique.Des techniques d’optimisation sont egalement utilisees dans certaines etudesnotamment quand plusieurs objectifs contradictoires existent [Minville et al.,2010]. Cependant, si le nombre de variables est important, leur applicationpeut etre complexe et intensive en terme de temps de calcul. Certaines deces techniques sont utilisees dans des etudes a l’echelle regionale [Medellın-Azuara et al., 2008], mais la representation tres detaillee de l’offre et de lademande necessite des donnees qui ne sont pas disponibles a l’echelle globale.Ainsi leur application a d’autres regions n’est pas possible. Etant donne ledouble enjeux presente ci-dessus, des regles operationnelles ne se basant pas

sur des donnees historiques detaillees et sur l’avis des operateurs, faciles aimplementer et avec des temps de calculs raisonnables, sont necessaires.

Ici, pour completer la methodologie generique globale-locale de recons-truction des reseaux de reservoirs et de liens reservoirs-demandes ODDYC-CEIA, decrite au chapitre precedent, un module de regles generiques d’ope-ration coordonnee du reseau de reservoirs est presente. Dans ce module, pourles reservoirs en series, une regle predefinie est utilisee selon laquelle d’abordles reservoirs le plus en amont se remplissent et l’eau est extraite d’aborddes reservoirs les plus en aval [Lund et Guzman, 1999]. Pour les reservoirs enparallele, une regle parametrique simple est consideree. Le parametre β dela regle pour chaque reservoir en parallele represente l’allocation de l’espacevide entre les reservoirs en fonction de leurs capacites de stockage, de leursdebits entrants et de la demande en aval [Nalbantis et Koutsoyiannis, 1997].Ces regles sont generalisees afin de prendre en compte les demandes associeesa chaque reservoir. En parcourant les reseaux de l’amont vers l’aval, chaquereservoir est considere fonctionner selon la regle standard d’operation poursatisfaire d’abord ses demandes associees. Une partie, voire la totalite, de cesdemandes peut ne pas etre couverte par leurs reservoirs associes respectifs.En parcourant a nouveau le reseau de l’amont vers l’aval, ces demandes resi-duelles peuvent etre couvertes par les reservoirs en amont en appliquant lesregles pour les reservoirs en series ou en parallele. Une fois chaque demanderesiduelle traitee, les reservoirs sont agreges, et les memes regles sont appli-quees recursivement jusqu’a la racine du reseau pour satisfaire les demandesresiduelles situees en aval. Enfin, en parcourant le reseau vers l’amont, lesagregats sont desagreges afin de determiner de quel reservoir l’eau est ex-traite pour satisfaire chaque demande residuelle en aval.

Une fois ce module ajoute a la methodologie generique de reconstruction,elle est appliquee sur la Mediterranee, une region typiquement caracteriseepar de l’heterogeneite a plusieurs niveaux. En particulier, la disponibilitedes donnees est assez heterogene, ainsi une telle approche generique peuttres utile pour la region pour l’evaluation des impacts de plusieurs typesde changements globaux. Dans le chapitre, le changement climatique est laquestion globale etudiee pour la Mediterranee qui est deja caracterisee pardes niveaux d’evapotranspiration eleves et des periodes de secheresse et dedeficit en eau. Dans la methodologie, la seule demande representee est l’irri-gation qui constitue la demande la plus consommatrice en eau, ainsi qu’unsecteur influencable par les changements de productivite des sols, des deci-sions futures sur l’utilisation des sols et des changements du climat. Toujoursdans l’esprit de genericite, la methode applicable pour toutes les cultures dumodule de calcul de la demande en irrigation, est appliquee ici pour repre-

senter les changements de developpement dans le temps de chaque culturesous changement climatique. Pour definir les phases de developpement dechaque culture, deux scenarios sont consideres : selon le premier, la duree dechaque phase est fixe et elle est definie par le nombre connu de jours (S1) ;selon le deuxieme, chaque phase est realisee quand le nombre necessaire dedegre jours est accumule (S2). Les resultats sur le changement de la demandeprojetee et de la fiabilite sont presentes.

Selon les resultats d’ODDYCCEIA, le raccourcissement de la duree ducycle de developpement des cultures compense jusqu’a un certain point lahausse de l’evapotranspiration. Ceci peut etre surtout observe pour l’Afriquedu Nord alors que pour l’Asie et l’Europe cet effet est moins evident. Engeneral, pour l’Afrique du Nord, sous le scenario S2, la demande augmentede +0.4% et sous le scenario S1, de +14%. Les changements sont plus im-portants pour les zones sous influence climatique mediterranneene ou unereduction des precipitations est attendue. En Asie, sous le scenario S2, lademande est reduite de -1.8%, alors que sous le scenario S1, elle augmente de+4.7%. Enfin, en Europe, la difference entre les deux scenarios concernantle niveau de changement de demande n’est pas evidente alors que la diffe-rence concernant la distribution des changements est plus claire. En general,pour l’Europe, l’effet des deux scenarios peut sembler similaire, cependantles valeurs de changement de demande sont plus contrastees sous le scenarioS2, alors que, sous le scenario S1, les valeurs d’augmentation de demandesont plus homogenes. Ainsi, dans l’ensemble, il peut etre observe que sousle scenario S2, soit la demande decroıt de peu soit elle croıt legerement,alors que sous le scenario S1, le niveau de hausse de la demande est plusimportant. En raison du raccourcissement du cycle, l’utilisation de l’eau estreduite ainsi la hausse de l’evapotranspiration a cause de l’augmentation dela temperature, est partiellement et dans certains cas totalement compensee.Cependant, etant donne la diminution des precipitations et le changement deleur distribution intra-annuelle, cet effet est diminue.

En general, les changements de demandes sont en accord avec ceux trou-ves dans la litterature. Par exemple, sous le scenario S1, en Espagne, la de-mande en irrigation augmente sous changement climatique [Dıaz et al., 2007].Sous le scenario S2, en Europe du Sud, la demande semble plutot augmen-ter comme dans Wolf et Diepen [1995]. La coherence des resultats obtenuspour la France n’est pas evidente car, selon ODDYCCEIA, sous le scenarioS2, et comme obtenu dans Gonzalez-Camacho et al. [2008], la demande aug-mente, alors que selon Brisson et Levrault [2010], elle augmente dans le trescourt terme puis se stabilise voire diminue dans le long terme. Egalement,en Espagne sous le scenario S2, selon Iglesias et Minguez [1997], la demande

diminue, alors que selon ODDYCCEIA la demande augmente cependant lesvaleurs de changement de demande sont plus contrastees que sous le scenarioS1. En outre, l’accord avec les etudes a l’echelle Mediterraneenne n’est pasapparente car, selon Meza et al. [2008], pour une culture mediterraneenne,sous le scenario S2, la demande diminue, alors que selon ODDYCCEIA, pourcertaines regions la demande augmente alors que pour d’autres elle diminuecomme dans Lovelli et al. [2010]. Enfin, les resultats obtenus par sous-regionsont en accord avec les resultats de Doll [2002], car sous le scenario S2, lademande diminue en Afrique du Nord et augmente en Europe du Sud.

De facon generale, la fiabilite diminue sur la region mediterraneenne. EnAfrique du Nord, la reduction de la fiabilite peut atteindre les -25% et -32%sous les scenarios S2 et S1 respectivement pour certaines regions en Tunisie eten Algerie ou la reduction des precipitations est importante. En Europe, deschangements semblables sont observes (reduction de -23% et -34% sous lesscenarios S2 et S1 respectivement) pour certaines regions dans les Balkans.De plus, en Europe, les valeurs de changement de fiabilite sont assez contras-tees sous le scenario S2. En Italie par exemple, les changements vont de -11%a +2% sous le scenario S2, alors que sous le scenario S1 la fiabilite augmentede +1% sur l’ensemble. En Asie, les changements sont moins importants, avecdes diminutions qui peuvent atteindre les -10% sous les deux scenarios. Engeneral, les changements de la fiabilite, qui sont semblables pour les deux sce-nario, sont moins importants que ceux de la demande. Ainsi, les changementsde fiabilite semblent etre plus influences par les changements de ruissellement.Pour certaines regions, le changement des regles operationnelles des reservoirspermet de conserver la fiabilite malgre la hausse de la demande, cependantla hausse de la fiabilite n’est pas possible car les changements des regles nepermettent pas de compenser completement les changements de demande etde ruissellement.

Bibliographie

Arnell, N. W., Climate change and global water resources, Global EnvironmentalChange, 9, S31–S49, 1999.

Doll, P., F. Kaspar, et B. Lehner, A global hydrological model for deriving wateravailability indicators : model tuning and validation, Journal of Hydrology, 270,105–134, 2003.

Fowler, H., C. Kilsby, et P. O’Connell, Modeling the impacts of climatic changeand variability on the reliability, resilience, and vulnerability of a water resourcesystem, Water Resources Research, 39 (8), doi :DOI:10.1029/2002WR001778,2003.

Fujihara, Y., K. Tanaka, T. Watanabe, T. Nagano, et T. Kojiri, Assessing theimpacts of climate change on the water resources of the Seyhan river basin inTurkey : Use of dynamically downscaled data for hydrologic simulations, Journalof Hydrology, 353, 33–48, doi :DOI:10.1016/j.jhydrol.2008.01.024, 2008.

Gonzalez-Camacho, J. M., J. C. Mailhol, et F. Ruget, Impacts locaux attendus del’augmentation du CO2 dans l’atmosphere sur la productivite de l’eau du maısdans la Drome, France, Irrigation and Drainage, 57, 229–243, 2008.

Haddeland, I., T. Skaugen, et D. P. Lettenmaier, Anthropogenic impacts oncontinental surface fluxes, Geophysical Research Letters, 33, 1–4, doi :10.1029/2006GL026047, 2006.

Iglesias, A., et M. Minguez, Modelling crop-climate interactions in Spain : vul-nerability and adaptation of different agricultural systems to climate change,Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 1, 273–288, 1997.

Lund, J. R., et J. Guzman, Derived operating rules for reservoirs in series or inparallel, Journal of Water Resources Planning and Management, 125 (3), 143–153, 1999.

Meza, F. J., D. Silva, et H. Vigil, Climate change impacts on irrigated maize inMediterranean climates : evaluation of double cropping as an emerging adapta-tion alternative, Agricultural systems, 98, 21–30, doi :10.1016/j.agsy.2008.03.005,2008.

Minville, M., S. Krau, F. Brisette, et R. Leconte, Behaviour and performance of awater resource system in Quebec (Canada) under adapted operating policies ina climate change context, Water Resources Management, 24, 1333–1352, doi :DOI:10.1007/s11269-009-9500-8, 2010.

Nalbantis, I., et D. Koutsoyiannis, A parametric rule for planning and manage-ment of multiple-reservoir systems, Water Resources Research, 33 (9), 2165–2177, 1997.

Wolf, J., et C. V. Diepen, Effects of climate change on grain maize yield potentialin the European community, Climatic Change, 29, 299–331, 1995.

Chapter 5

Reservoir network operatingrules adaptation under climatechange: Application over theMediterranean region

Abstract

Climate change could be an extra burden for water resourceswhich are already quantitatively and qualitatively limited in manyarid regions or in regions where the degree of river basin an-thropization is substantial. Reservoirs operating rules modifica-tion can be envisaged as a flexible option to adapt to climatechange. In the present study, to satisfy irrigation demand at thehighest reliability level, a simple optimized coordinated operatingrule for reservoir network is used to complete an integrated genericmodeling framework called ODDYCCEIA. Irrigation demand andreliability changes are computed for the Mediterranean region un-der climate change. Two possibilities for the measurement of cropdevelopment phases are examined: constant phases durations oraccumulated degree days (GDD). For this application, the hydro-climatic outputs of the Meteo-France regional climatic model areused. According to ODDYCCEIA results, evapotranspiration in-crease is counterbalanced by crop development cycle shorteningup to a certain level. Overall, under the fixed duration scenario,demand increase is more important. For the African and Asiansub-regions, under the fixed GDD scenario, small decreases or in-creases are expected, while for the European sub-region demandincreases and the demand increase values are more contrasted.Operating rules change allow to conserve reliability up to a cer-tain limit. Reliability changes are less pronounced than demandchanges and the results are quite comparable for both scenarios.Hence, reliability changes seem to be more influenced by changesin inflow.

Keywords: integrated assessment, irrigation, reservoirs network, operat-ing rules, adaptation, climate change, Mediterranean

5.1 Introduction

Water resources which, in some regions, are already quantitatively and quali-tatively limited, are facing increasing pressures caused by global and regional-local socioeconomic and environmental changes [Lopez-Moreno et al., 2007].Population increase, economic activities diversification and change in irri-gation demand are important socioeconomic drivers, while land use mod-ification, biodiversity protection and environmental flow requirements arethe principal environmental constraints. In many regions, demands, mainlydriven by socioeconomic factors, are expanding and supply is constrained tofollow demand expansion with the realization of important hydraulic worksmobilizing surface and groundwater resources. This situation is not alwayssustainable and could conduce to resources depletion [Bates et al., 2008].In addition, since water resources are already scarce in some regions, notonly quantitatively, but also qualitatively, competition between demands isalready a problem.

The importance of issues requiring global scale such as virtual water traderelevance, climate change or water as a limiting factor for agriculture ordevelopment, is on the rise. Taking into account these global questions whichcould have local implications for water resources, there is a need to formulatean integrated approach for the assessment of water supply-demand balanceand the evaluation of different sustainable mechanisms in the supply or thedemand side in order to achieve a better equilibrium over space and time.

Among the global questions, climate change is of growing concern. Tak-ing into account climate change in long term water resources planning isimportant, since it will seriously, although in a uncertain way, impact thevariables of the hydrological cycle (precipitation, evaporation, streamflow,groundwater level). With climate change, changes in mean, variability andextremes are expected, although the sign, magnitude and exact localisationof the changes may vary across climatic models.

In the supply side, reservoirs are of particular importance at the riverbasin level, since they regulate, spatially and temporally, variable water re-sources. Traditionally, reservoirs have been designed to respond to historicalhydro-climatic conditions. However, stationarity hypothesis for reservoir de-sign and management may not be acceptable under climate change.

Reservoirs re-dimensioning or change of their operation can be foreseenas adaptation options that can potentially reduce climate change impacts onhuman societies and ecosystems. Reservoirs are long-lived and irreversibleinvestments, hence their redimensioning needs to be anticipated. However,anticipation requires detailed information on how local climate will changewhich is not available at present [Bates et al., 2008]. Hence, before uncer-tainty is resolved, postponing of investment could be envisaged [Venkateshand Hobbs, 1999].

Change of existing reservoirs operation is a more flexible adaptation op-tion since operating rules may be modified rapidly. However, there is noagreement on their effectiveness under climate change. Burn and Simonovic[1996] and Hossain et al. [2010], describe how, a lack of operating rules adap-tation could lead to reservoirs performance decrease and induce considerablecosts for the water sector. Lettenmaier et al. [1999], in their U.S. regionalperspective study, show that operating rules adaptation is effective, but onlyfor modest hydrological changes. In contrast, in Wood et al. [1997] hydro-meteorological changes do not significantly alter optimal operation policies ofthe Tacoma water supply system, and climate change do not affect operationdecision nor performance.

In the present study, the objective is to determine operating rules op-timized in order to satisfy the projected irrigation demands at the highestreliability level under climate change. When studying climate change, alarge coverage is important. But climate change will also have different im-plications for the water resources balance, planning and management for thedifferent river basins. Therefore, supply and demand spatiotemporal riverbasin profiles have to be represented. Hence, the challenge is to formulatean integrated water resources assessment with a regional-global geographicextent and a modelling at the river basin level where reservoirs and demandsare represented. In this framework there is a need to formulate an easy toimplement generic operation modeling and data used should be restrictedto data available at the global level. In the present paper, a generic rulefor reservoirs network coordinated operation is proposed which completesa reservoir network and reservoir-demand links reconstruction methodologypresented in a previous study.

5.1.1 Supply side and adaptation under climate change

In the literature, various approaches are used in order to assess water re-sources vulnerability, under current or future socioeconomic and hydrocli-matic conditions. These approaches have different spatial extents from local

to regional-global scales. There is also a diversity related to the presence ornot of reservoirs. Some studies consider natural flows while others representreservoir systems with increasingly complex configurations functioning withdifferent operating policies. In the next two sections, studies at the river basinand the regional-global level are presented, in order to provide an overview ofoperating rule modeling approaches, and help identify an approach which fitswith the double focus of genericity and basin heterogeneity representation.

5.1.1.1 River basin level studies

At the river basin scale, various studies are realized with the assumptionthat catchments are natural. Ducharne et al. [2007] use an agronomical,hydrogeological, land surface, and water quality modeling framework for theassessment of human activities and climate change impacts on the Seine basin(27 sub-basins), with simulated runoff correction to remove the influence of 3upriver reservoirs. Beyene et al. [2010] assess the impacts of climate change onthe Blue Nile, using VIC, a semi-distributed grid based land surface modelwith flow routing at 1/2 ◦ spatial resolution, calibrated using observationsfrom, among others, the main stem of High Aswan Dam. In such approachesthe focus is on the hydrological modeling (surface ground water, exchangewith vegetation and atmosphere, quality,...), but man made reservoirs arenot considered or only used for flow naturalization.

However, the majority of basins are managed by dams-reservoirs as wellas other hydraulic infrastructures, and their operation has an important in-fluence in the temporal and spatial distribution of runoff. In Mimikou andBaltas [1997], one reservoir is represented and its operation is assessed underclimate change using present rules with energy constraints and rule curves(maximum power pool level) defined by local operators. Li et al. [2010] useSystem Dynamics with feedback loops linking watershed hydrological struc-ture, streamflow generation, and change in reservoir volume, with existingoperating rule curves and demand for the Shellmouth dam, for reliabilityassessment of drought and flood control.

In other studies, rule curves are adjusted under changing climatic con-ditions. For instance, in Wood et al. [1997] adaptive rule curves for thereservoir of Tacoma system are determined to maximize net benefits (sup-ply, flood control) subject to instream needs. In this case study reallocationdecision and performance are not significantly modified with climate change.

Optimization techniques are also used in one-reservoir studies at the riverbasin level under climate change, as in Schaefli et al. [2007]. In this study,daily discharge simulations are computed with a conceptual semi lumped

model and the Mauvoisin reservoir releases are determined with a mixeddeterministic and stochastic model. In this case, potential climate changehas statistically significant negative impacts on system performance. Rajeand Mujumdar [2010] use GCM outputs downscaled to monsoon streamflowand business as usual rules, namely the simplest operation rule, the standardoperation policy, commonly used for single reservoirs according to whichwater is released when available, with current rule curves for flood protection.Adaptive optimal policies with stochastic dynamic programming are also usedfor reliability maximization (irrigation, flood, power generation) for Hirakuddam.

In more complex river basin studies, an increasing number of reservoirshave to be considered. In such studies reservoirs can operate under climatechange with the current rule curves defined by the operators, as it is done inVano et al. [2010b] and Vano et al. [2010a]. In the first study, a distributedhydrological-soil-vegetation model and a daily water management model withcurrent operating policies and demands, are used for three supply systems (4reservoirs) of Puget Sound region. Reliabilities are above 98% in 2020 butdrop by 5% in 2080 in case of a 10% demand increase. In the second article,the Yakima watershed is studied, with five reservoirs and 2 confluences, usingVIC model and the water management model used by USBR implemented bythe Riverware software. Current rules are used depending on water rights,primary focus on agricultural water demand and minimum instream flowneeds. They conduce to shortages 68% and 43% of the years, for A1B andB1 scenarios respectively. Under the A1B (B1) scenario, a +4.9% (+3.4%)annual precitation increase and a +3.52 ◦C (+2.49 ◦C) annual temperatureincrease, are projected in 2080.

Fujihara et al. [2008] apply current operating rules determined with his-torical records and interviews of dam operators, under climate change. In thetwo reservoirs water is stored in order to preserve a target operational levelwhich is the average of the historical levels and water is released to meet de-mand regardless of the level. Despite flow decrease, scarcity does not occur,except if irrigated area increase. Such an approach is very data demanding,since long historical records are needed, as well as operators judgment.

In studies at the river basin scale with more than one reservoir repre-sented, operation may also be determined under climate change using op-timization techniques. For instance, dynamic and stochastic optimizationprogramming are used in the studies of Minville et al. [2009] and Minvilleet al. [2010]. In the first study, the Peribonka watershed is studied with tworeservoirs and 3 power plants in series, using regional climate model outputsand a physically based distributional model. Weekly operation rules deter-

mined based on optimization programming conduce to hydropower and spillincrease and reliability decrease. In the second study, for the same system,a linear reservoir based lumped conceptual model is used and reservoir oper-ating rules are determined based on the same optimization model, but underprofit maximization objective. In other studies, metaheuristic optimizationmethods are used under climate change, for example the Differential Evolu-tion model. This is used together with a rainfall-runoff model in the study ofEum and Simonovic [2010] in which the upper and lower optimal rule curvesfor 3 reservoirs in the Nakdong basin are determined. In this study, smallerreservoirs are to be found more sensitive to rule changes.

Optimization techniques avoid relying on current operation. However,when multiple reservoirs are present, they may be too complicated and com-putationally intensive [Labadie, 2004], hence simpler rules may be used. Forinstance, Lund and Guzman [1999] suggest simple optimization deduced op-erating rules. For reservoirs in series they are based on the principle of fillingthe upper reservoirs first and emptying the lower reservoirs first. For reser-voirs in parallel the probabilities of spill or emptying are equalized (NewYork City rule) or more space is left in reservoirs where the expected in-flows are greater (space rule). Nalbantis and Koutsoyiannis [1997] propose aparametric rule applicable for various purposes (restricting spills, losses, con-veyance, satisfaction of secondary uses) and reservoirs systems, and test iton the Athens water supply system which includes 4 reservoirs, 2 aqueductsand a tunnel. According to this rule each reservoir operation is determinedbased on two parameters, the rule is simulated and the parameter values aredetermined using optimization. For the Athens case study, parameters areoptimized for system’s release maximization and operating cost minimiza-tion. Those rules do not require much data, and are rather simple, and somay be applied to complex reservoirs systems.

Some studies at the river basin level represent more complex multi-reservoirsystems. For instance, Nawaz and Adeloye [2006] use a daily rainfall-runoffmodel and the modified sequential peak algorithm for multiple reservoir sys-tem which gives the possibility to select a priori the system’s vulnerability orvolumetric failure risk and is inverted in order to obtain the yield for a givenstorage. In their case study on the Yorkshire basin, there are 11 reservoirs,parallel reservoirs are grouped, hence the system ends up with 5 distinctreservoirs.

Despite the reservoirs system complexity, reservoirs may also be consid-ered to be operating individually with simple predefined rules under climatechange. For instance, in Islam et al. [2005], the reservoirs of the 8-reservoirsystem of Kurihashi basin operate with the standard operation rule to cover a

target flow requirement under climate change. A deterministic water balancemodel, calibrated with naturalized observed flows is used to assess the wateravailable for reservoirs. In Fowler et al. [2003], reservoirs of the Yorkshiresystem are aggregated into 10 groups each operating with standard controlrules taking into account pipe and water treatment size constraints. How-ever, reservoir aggregation do not allow to define the individual contributionof each reservoir. Also, under climate change water supply and demand spa-tiotemporal variability will probably be modified. Hence, simple rules likethe standard operation policy, which are not adjusted to take into accountthis modification, may no longer be appropriate.

To represent coordinated operation, rule curves defined by operators areused, in their existing form in Hotchkiss et al. [2000], or adjusted under cli-mate change in Payne et al. [2004]. In the first case, climate change effectsare assessed on the Missouri basin with 6 reservoirs functioning individuallybased on a Master Manual and as a system with priority given to the Gavinsdam releases. Rule curve adjustment as done in Payne et al. [2004], mayprove to be necessary, since current rules based on the stationarity hypoth-esis, may not guarantee a satisfactory reservoir performance under climatechange. The Columbia river simulation model allows to assess alternativerule curves defined from heuristic combinational techniques with flood, en-ergy and instream targets for 33 reservoirs. Rule curves can be adjustedunder climate change, however their data requirements are high and they aresubject to operators judgments, compromising their use for generic complexreservoir systems.

In river basins with complex reservoir systems, more elaborated approachesmay be used with optimization techniques, which can be appropriate whenthere are multiple, often conflicting objectives. For instance, Sigvaldason[1976] apply network flow optimization with reservoir prioritization, fivetime based storage zones per reservoir and channel flow constraints for a 48-reservoir network in the Trent basin. Vicuna et al. [2008] use the VIC gridbased model and determine optimal rules with multi step linear program-ming over a 12 month moving horizon (only first kept) with the objective ofenergy generation revenues maximization under the constraint of minimuminstream flow needs, for 11 reservoirs of the Upper American river. Martin[1983] formulate a deterministic non linear optimization problem with suc-cessive linear approximation for the determination of optimal release for a 27reservoir system of Arkansas White Red river. Finally, Mizyed et al. [1992]for the determination of operation of the 19 reservoir system of Mahaweli,test the usefulness of optimal control and implicit stochastic approaches.

5.1.1.2 Regional-Global level studies

Going beyond the scale of the watershed, studies with a global-regional cov-erage allow for the representation of interactions between various sub-regionswith heterogeneous supply-demand profiles. This scale is also required inorder to incorporate global issues and, depending on the studied issue andthe supply and demand features taken into consideration, assess their impacton water resources and evaluate adaptation measures.

Several studies at the global scale consider that water resources are notmanaged by hydraulic infrastructures, despite the fact that most of the riverbasins in the world are highly regulated. Depending on their level of spatialand temporal refinement, various hydrological processes are represented andwater availability is assessed at different degrees of spatiotemporal detail.Arnell [1999], at the global scale, uses a conceptual grid-based water balancemodel at 0.5 ◦, without representing flow routing. The volume of the runoffgenerated within each country is the sum of the area-weighed runoff generatedin each grid cell of the country with upstream runoff taken into account. Sinceflow is not routed through a river network, upstream cells are identified bysuperimposing global watershed onto national boundaries. This model isused in Arnell [2004] for the water stress assessment at the watershed scale,where it is emphasized that the evolution of the components of the waterbalance is computed for each grid cell separately.

In contrast, in other approaches, grid cells “storage” are considered, andtopologically connected “storages” are linked through river routing. For ex-ample, Oki et al. [2001] compute water availability at each grid cell as thesum of runoff generated by land surface models and river discharge computedwith TRIP routing scheme at 0.5 ◦ resolution, while annual global abstractionis distributed based on GIS approach.

However, most of the water resources are regulated by reservoirs and con-tribute to a better supply-demand equilibrium over time and space. Severalstudies at the regional-global scale take reservoirs into consideration withoutany specific operating rules, with the aim of integrating in a elementary waytheir regulation effect and assessing more accurately available water supply.For example, Doll et al. [2003] present a global hydrology model at 0.5 ◦ spa-tial resolution, which is part of the global model WATERGAP 2. The modelincludes a vertical water balance and water from upstream cells transportedthrough a series of storages. In this storage approach, “local” lake, reservoir,wetland storages are taken into account, flow is routed from cell to cell basedon a global direction map, and “global” lake, reservoir or wetland storagesof each cell receive flow routed from upstream cells. In this approach, lakes

outflow is a function of area, depth, maximum active storage capacity anda coefficient. Demands are satisfied from river discharge or lakes of the gridcell or from adjacent cells. There are no specific operating rules as reser-voirs outflow is computed in the same way as for lakes. This simple storageapproach is also used in Lehner et al. [2006] who assess the risk of hydrolog-ical extremes under climate change at the continental (European) scale withWATERGAP model. The simplicity of the assumptions made for reservoirsare justified by the difficulty to obtain information on reservoirs operation atthe scale of the study.

Several studies at the regional or global scale take into account reservoirsoperating individually with basic rules, in most of the cases without opti-mization and with aggregation. For example, Kirshen et al. [2005] estimatesurface water storage curves for 11 size classes and 10 physiographic zonesusing modified sequential peak algorithm to assess the mean yield for 14major basins of China (0 to 460 reservoirs). This methodology is appliedin order to determine, under climate change, the cost of groundwater sup-ply and of the basin’s aggregated storage requirement to increase yield forconsumption, instream requirements and water transfer. Ward et al. [2010]estimate the partial global and regional adaptation costs for providing rawindustrial and domestic water supply, over 281 food production units, withthe use of rainfall-runoff model at 0.5 ◦, current ICOLD reservoirs, economet-ric equations for the computation of abstractions per person and two supplyincrease options. Reservoirs are aggregated and the modified Sequential PeakAlgorithm is used to determine the mean available water.

Since information on reservoir operation is not available at the regionalor global scale, in several studies some simple hypothesis are made. Forinstance Lehner et al. [2005], to assess global changes impacts on Europeanhydropower potential, introduce into the WATERGAP’s global hydrologymodel described in Doll et al. [2003], 5991 geo-referenced European stations.The stations are either reservoirs, which can store water over long periodsand provide steady electricity supply, or run-of-river stations, which have avery limited retention ability, can not harness discharge above a thresholdand may only provide a fluctuating energy production.

Meigh et al. [1999] compute water scarcity with a grid-based approach forthe Eastern and Southern Africa using a lumped conceptual rainfall-runoffmodel for local runoff and a simple Muskingum approach which provides atime delay and a degree of dispersion in flows routed between adjacent cells.Groundwater availability is also taken into account. Reservoirs are distin-guished between those that have as main function outflow regulation andthose used for water storage. For the first type, outflow is proportional to

current storage raised at a power, while for the second type, water is releasedto meet demands. Artificial transfers are also implemented as fixed flowor flow to meet required demand. Demands are taken, if available, from re-ports, else simple linear relationships are defined to model them and estimateinterdependencies between types of demand (ex. livestock number-rural pop-ulation) or between demands and climate. Also, if available, data on watersources are used, otherwise typical ground and surface water combinationsare used.

There are also studies at the regional scale where operation rule curves aredefined for individual reservoirs. In this category, we can find for instance theWEAP reservoir/river/use system water balance accounting model. It is usedby Strzepek et al. [1999] in their study on U.S. Cornbelt (21 states) dividedinto 6 water regions, for the assessment of water availability for agricultureunder climate change. The model has a nodal structure, where each basin’sstorage, which expresses the total water supply of the basin, is representedby a “reservoir”. Since the spatial scale of WEAP is coarse, the separationbetween surface and groundwater is difficult to achieve, hence basin’s supplycorresponds to their joint yield. Water is abstracted first from river flowthen from reservoir storage and is allocated according to demand priorities,irrigation being last. According to Stockholm Environment Institute [2011],the user who builds the studied network should define its operation data,namely the inactive, buffer, conservation and flood control zones. In addition,a buffer coefficient can be defined to slow down releases when storage levelfalls into the buffer zone. Hence, its application to a wide geographic regionmay be restrained by these data requirements.

Studies at the regional or global scale propose individual generic operat-ing rules. For example Haddeland et al. [2007] and Haddeland et al. [2006a],assess the impacts of irrigation and reservoir importance in North Americaand Asia with 183 and 257 reservoirs respectively. The VIC model is used, to-gether with a generic reservoir module presented in Haddeland et al. [2006b].In this module the minimum release is set equal to the seven-day consecutivelow flow with a ten year recurrence period while the maximum release is afunction of the storage at the end of the operational year, the daily inflow,the minimum release and the daily evaporation. In case there are many up-stream reservoirs located in different tributaries, demands are divided basedon storage capacity, else, demands for shared downstream areas representdemands for all reservoirs. For multipurpose reservoirs, priority is given toirrigation, followed by flood control and hydropower production maximiza-tion. Daily releases are optimized using the SCEM-UA algorithm, based onthe inflow of the next 12 months, storage capacity and downstream water

or power demand. The methodology is generic enough to be implementedover a wide geographic region, however, simultaneous operation of multiplereservoirs is not taken into consideration.

Hanasaki et al. [2008] present an integrated global model at 1 ◦ resolution,applied in Hanasaki et al. [2008] under climate change, in which computedrunoff is routed with a river scheme similar to TRIP, and environmental,agricultural and anthropogenic water demands are computed per grid cell. Inthis model each reservoir is taken into account separately. This model utilizesthe generalized rules suggested by Hanasaki et al. [2006] developed basedon global available datasets, for 400 worldwide reservoirs located on TRIP,operating individually over defined operational years as a function of storagecapacity, purpose (non-irrigation, irrigation), current volume, simulated flowand downstream demand (until the next reservoir, max distance 10 grid),with possibility of release reduction for system recovery, at annual, monthly,and daily step. As in Haddeland et al. [2006b], this rule is generic enoughto be implemented over a wide region, however it concerns individual nonoptimized reservoir operation.

Strzepek et al. [2010], assess the effect of water supply change on eco-nomic production potential. For this purpose, runoff is computed with theCommunity Land Model, a land surface model, and is routed downstreamto the oceans with the River Transport Model. This runoff is aggregatedat the Food Production Units level and is used as an input from the WaterResources System which is a global river basin scale model. In the WaterManagement System module of the model, first the total water supply is de-termined per month, then the total is allocated to the different sectors andfor irrigation to different crops. Water supply is represented as depletion overconsumption, where surface or ground water resources depletion is equal towater withdrawal minus return flow. Each basin’s storage is represented by areservoir. The reservoir is operated following a traditional reservoir operationmodel, based on natural water availability, storage regulation, withdrawal ca-pacity, and committed flow requirements, in order to maximize reliability ofsupply which drives water application according to demand in crop growthstages.

Several regional approaches go beyond independent operation of reser-voirs and represent an important number of reservoirs operating in a coor-dinated way. These approaches have been developed for specific extendedregions for which all characteristics are known: reservoir network configu-ration, reservoir-demand links, operation policies, pipe network distributionfor local demands or long distance transfers, several demands (municipal,irrigation, hydropower, recreation, navigation...), wells and drilling, water

markets, regulatory or institutional constraints, etc. For example, Ander-son et al. [2008] apply CalSim II generalized simulation model developed forthe State Water Project and Central Valley Project, with current operationrules, and streamflow statistically derived from VIC model at 1/8th ◦ forcedby downscaled climatic model outputs. CalSim II, working at fine time steps,can incorporate ensembles forecasting, climate change scenarios and watertransfers [Rani and Moreira, 2009]. Brekke et al. [2004] also use the CalSimII Benchmark Study G-model for the monthly operation of the interrelatedlocal, state and federal systems serving San Joaquin River region, occupy-ing the great Central Valley, with a LP/mixed integer programming solverin order to determine release, flow routing though the system, storage, ex-ports and indices of water quality. With the same CalSim model, Brekkeet al. [2009] evaluate risk based planning as a robust tool for identification ofadaptation strategies. Still on California, Medellın-Azuara et al. [2008] utilizefor the California interconnected water system the engineering-optimizationmodel CALVIN with 51 reservoirs, 28 groundwater basins, 54 economic de-mand nodes, 1250 natural and built links, which includes a HEC-PRM linearnetwork flow optimization algorithm.

In the same category of regional approaches taking into account reservoirssystem, WaterStrategyMan [2004] presents a GIS based decision support sys-tem for the assessment of various water management strategies, with specialattention to social system responses and use of multicriteria analysis. In thismodel supply-demand networks of cases studies in Italy, Portugal, Spain,Israel, Greece and Cyprus are represented and allocation is done based onpriorities (demand, supply), reservoirs are operating based on known rules,and for each time step the flow on the network is found that minimizes short-age based on a MaxFlow and Augmenting-Path maxflow algorithms. Thesestudies represent at a very detailed level all the supply and demand featureswhich contribute to the extensive description of the water resources profileof the wide region.

These approaches can be powerful tools for operational purposes. How-ever, water resources representation is too data intensive to fit with the ob-jective of developing a generic river basin modeling with water supply anddemand computation over an extended geographic region.

5.1.2 Demand side projection in global assessment stud-ies

For the evaluation of supply and demand equilibrium, attention must alsobe given to socioeconomic and environmental demands evolution in time and

space. For global assessment studies, data availability is a significant issuesince gathering data on historical withdrawal, in particular on evaporativeconsumption, is a difficult task. Demand projection is also complex, sincedrivers choice is delicate and their projection is uncertain [Shen et al., 2008].

In general, socio-economic and climatic factors are the main water de-mand drivers. However, the relation between demand and climate drivershas not been extensively determined. For domestic demand the focus of thedemand forecasting studies is mainly put on the reliable description of the re-lationship between water use and socioeconomic factors [Florke and Alcamo,2004].

Population, economic growth and technological progress are commonlyused drivers for the projection of non irrigation demands in global studies.As described in Alcamo et al. [2003], in the WATERGAP model, domesticand industrial water use intensities follow a sigmoid and hyperbolic curverespectively and are functions of per capita annual gross domestic product.Rates of improvement in the water use efficiency are also considered. Still inWATERGAP [Florke and Alcamo, 2004], thermal power plant water with-drawal depends on electricity produced by the plant, station specific waterwithdrawal intensity, and technological change, while manufacturing with-drawal depends on manufacturing water intensity, technological change andgross value added. In Shen et al. [2008] domestic demand is also a functionof GDP, and since industrial GDP is linearly correlated to electricity con-sumption, a coefficient is deduced representing industrial restructuring andefficiency improvement, in addition to economic growth and rate of recycledwater use. In Ward et al. [2010] urban water demand is determined economet-rically based on UN population and urbanization scenarios, average GDP perperson from 5 integrated economic assessment models for climate change andGDP per person at PPP. Municipal demand is a function of urbanization andGDP per person, while industrial demand is function of population and GDPper person. According to Strzepek et al. [2010] municipal demand is drivenby per capita income, while industrial demand depends on the industrializa-tion level, the adoption of water conservation technologies, regulations andprices, and electrical energy demand depends on generation policies, watergenerating technologies and environmental management policies.

Irrigation, however, is the major water consumption sector in many re-gions of the world, as in the Mediterranean area, the area under study in thispaper. It is also a demand which will be influenced both by land productivitychanges and future land use decisions [Stehfest et al., 2007], as well as changesin climate. Effective adaptation to changing conditions could include policiesrelated to agriculture in the supply side, for example, use of water of various

qualities, reserve increase, conjunctive use, or in the demand side as, changein irrigation methods, in cultivation practices, or crop pattern improvement,in order to control non beneficial consumptive uses and minimize non benefi-cial non reusable uses [Pereira et al., 2002]. Under climate change, irrigationdemand will probably be the most affected demand with significant increases,despite the potential CO2 fertilizing effect [Gonzalez-Camacho et al., 2008].However, according to Fischer et al. [2007], climate change mitigation couldreduce these increased requirements by 40% in 2080. Also, demand increasecould be attenuated by the reduction of the duration of the crop developmentphases [Brisson and Levrault, 2010].

Irrigation demand is dependent on conveyance efficiency, irrigation inten-sity, water application uniformity and water use efficiency [Shen et al., 2008;Reca et al., 2001; Ali et al., 2000; Leenhardt et al., 2004; Strzepek et al.,2010; WaterStrategyMan, 2004]. In many studies, the soil water accountingapproach is followed considering soil water capacity or moisture depth, seep-age and percolation losses and ponding depths [Ali et al., 2000; Leenhardtet al., 2004; Strzepek et al., 2010]. In some studies importance is given totemporal water delivery [Leenhardt et al., 2004; Reca et al., 2001; Strzepeket al., 2010], to salinity [WaterStrategyMan, 2004; Strzepek et al., 2010] andto crop water stress sensitivity [Reca et al., 2001; Strzepek et al., 2010]. Inother studies allocation is based on economic criteria, for instance crop prof-itability [Strzepek et al., 2010; Reca et al., 2001].

Purkey et al. [2008] assess climate change impacts on water for irriga-tion, using the WEAP planning tool and econometric expressions linking dy-namically crop pattern with climatic and supply (surface water and ground-water depth) variables. According to Joyce et al. [2006], these expressionsare derived from a multinomial regression analysis of synthetic data of cropshares generated by the Central Valley Production model. Irrigation effi-ciency gradual improvement is represented by modifying lower and upperirrigation thresholds.

Rosenzweig et al. [2004] use a different methodology for the evaluation ofwater resources for agriculture under climate change, with CERES-Maize andSOYGRO dynamic process crop growth models dedicated to maize and soy-bean, together with CROPWAT empirical regional irrigation managementmodel. CERES-Maize and SOYGRO models describe daily phenologicaldevelopment and growth as a response to environmental factors like soil,weather and management, and direct physiological CO2 effects are takeninto account. Simulations are done for rainfed and fully irrigated productionconsidering adequate nitrogen fertilization. Crop cultivars and managementinputs represent current practices and for climate change simulations planta-

5.2 ODDYCCEIA methodology presentation 242

tion date is adjusted to consider autonomous adaptation of farmers. Crop co-efficient values computed from these models, monthly precipitation, monthlypotential evapotranspiration computed with the water balance model, irri-gated crop areas provided by FAO and national agricultural statistical ser-vices and estimated irrigation efficiency are used by CROPWAT to computenet irrigation requirements.

The literature review shows that a generic reservoir network coordinatedoperation modeling which could be applied at the global level is still missing.Here, the objective is to present a reservoirs network coordinated operationmodule which fills this gap. The model is used to project irrigation de-mands reliability under climate change with operating rules adaptation. Thewhole framework, called ODDYCCEIA, is first applied over the Mediter-ranean region, an area typically characterized by heterogeneous water supplyand demand profiles over space and time under present socioeconomic andhydroclimatic conditions, an heterogeneity which may be accentuated underclimate change.

In the present paper, a recall of the other modules of ODDYCCEIA isgiven. Information are provided on CNRM climatic model outputs whichare used under present and future climatic conditions and the two scenarioson crops development phases used for the computation of irrigation demandare described. Next, the reservoir operating rule module of ODDYCEIA isdescribed. Last, results are presented on the Mediterranean region on theprojected irrigation demand and reliability change with and without climatechange.

5.2 ODDYCCEIA methodology presentation

ODDYCCEIA is meant to be generic, thus potentially applicable to vari-ous regions of the world. It integrates globally available data on reservoirsand demands properties and localizations as well as hydroclimatic data, andrepresents water management at the river basin scale.

5.2.1 Reservoirs inflow, irrigation demand computa-tion and networks reconstruction

On the supply side, reservoirs are located [ICOLD, 2003; AQUASTAT Pro-gram, 2007] and their basins are determined using Hydro1k terrain data[HYDRO1k, 2009]. Reservoir network is reconstructed by defining upstream-downstream reservoir links.

The Mediterranean region is characterized by a climate in transition be-tween the desertic climate in the South and the climate in the mid latitudesin the North. The region is already characterized by high evapotranspira-tion rates, droughts and deficits [Lorenzo-Lacruz et al., 2010]. Under cli-mate change, mean annual warming could reach 2.2-5.1 ◦C based on thescenario A1B, an increase which is more marked comparing to the rest ofthe world. There is less uncertainty in global warming projections for theMediterranean zone compared to the other regions concerning the sign ofprecipitation changes, yet the magnitude and precise localization of changesvary among the models. On most of the Mediterranean area, mean annualprecipitation will probably decrease, reaching a 20% reduction in South Eu-rope. The contrast could be even more pronounced in North Africa. Rainand snow cover periods will probably shorten, and evaporation will certainlyincrease. Precipitation decrease and evaporation increase should conduceto low soil moisture, while mean annual river flows would decrease, with aprobable seasonal redistribution with more water during the winter in snowdominated basins [Hallegatte et al., 2008]. Hence, in the water cycle, theshare of precipitation which evaporate, run over the surface and drain to thegroundwater will change. These hydro-climatic changes, in addition to in-creasing water demands, will certainly constitute important pressures for thewater resources which will probably change quantitatively and qualitatively[Lopez-Moreno et al., 2007; Garcıa-Ruiz et al., 2011].

Outputs of the simulations made with CNRM model, namely runoff aswell as other hydroclimatic variables, under present and future conditions, areused. The CNRM model is based on three models, namely ARPEGE-Climatea global stretched-grid atmospheric model, NEMO-ORCA2 and NEMO-MED8,respectively global and Mediterranean oceanic models. The exchange at theStrait of Gibraltar between the two oceans is done as follows: the exchangedfields are temperature and salinity profiles from the global ocean to theMediterranean Sea and water, heat and salt are transports from the Mediter-ranean Sea to the global ocean. The configuration of ARPEGE-Climate cov-ers the whole planet with a stretched grid which allows a refinement overthe Mediterranean region with a 50 km spatial resolution. For the presentday spatial concentration and distribution of atmospheric GHG and aerosolsare taken from observations, while for the future A1B IPCC-SRES emissionsare used. 6-hourly and daily atmospheric fields are provided by ARPEGEClimate model on the original grid. Values are extracted on a monthly timestep over fifty years in the present and future period on a longitude-latitudegrid [Somot et al., 2008, 2009; Dubois et al., 2011].

Irrigation is the principal consumption sector for most of the regions of

the world, and especially in the Mediterranean area. In ODDYCCEIA, ir-rigation is the only demand taken into account. Crop area ratios are takenfrom FAO Agromaps at sub-national levels if available [FAO, 2005]. If thisis not the case, national values are taken from FAOstat/PRODSTAT [FAO-STAT, 2011]. Irrigation areas from Siebert et al. [2005] are used. Irrigationrequirements are computed as the difference between effective precipitationand crop evapotranspiration, following Doll [2002] as well as guidelines pro-vided in Allen et al. [1998]. Potential evapotranspiration is computed withthe Heargrave method. Here, a constant efficiency coefficient is used for thecomputation of net irrigation requirements, which incorporates conveyance,application, distribution and water use efficiencies. A simple soil model isconsidered which empties at the end of the month, and no specific soil prop-erties are considered. Two scenarios are examined in the present paper forthe definition of crop development phases:

1. For each development phase a fixed length in days, taken from Allenet al. [1998] rescaled using FAO WATER [2011] planting and harvestingdates, is considered.

2. For each development phase a fixed number of necessary growing degreedays is also considered [Stehfest et al., 2007]. In case of temperatureincrease, phase duration will be shortened since the necessary degreedays accumulate more rapidly.

An essential challenge for ODDYCCEIA is the association of reservoirsand demands. Since there is no available information on reservoirs-demandslinks at the Mediterranean level, a generic methodology is developed in orderto determine those links. This method is based on topological constraintswith a penalization of distance covered and altitude difference of ascendingmoves, along the supply-demand path, and water balance constraint on totalnetwork mean annual supply and demand. In order to fulfill the secondconstraint inflow is increased if necessary.

5.2.2 System operating rule simulation/optimization

This part of ODDYCCEIA focuses on the computation of coordinated oper-ating rules of reservoirs networks under the objective of reliability maximiza-tion, taking into account available runoff under present and future hydro-climatic conditions. The operating rules for reservoirs in parallel are deter-mined using the parametrization-simulation-optimization (PSO) approachsuggested by Nalbantis and Koutsoyiannis [1997] and Koutsoyiannis and

Economou [2003], with a parametric rule. A predefined rule for reservoirsin series suggested by Lund and Guzman [1999] is used according to whichthe upper part of the system is allowed to fill first while the most downriverreservoirs are drained first. The PSO approach is compared in Koutsoyiannisand Economou [2003] to high dimensional perfect foresight and “equivalentreservoir” methods, for an hypothetical two-reservoir system. 41 problemsare constructed based on various objectives, water uses, reservoir systemcharacteristics and hydrological scenarios, showing that PSO gives solutionsthat are not inferior to the other methods.

The objective of the operating rules is the reliability maximization. De-mands to be satisfied Dn,t associated to the reservoir n, and demands finallymeet Dsat

n,t are summed over the network and over all time steps, in order tocompute the reliability performance indicator:

Rnet =

∑N ∑T Dsatn,t

∑N ∑T Dn,t

where N is the number of reservoirs in the network and T the number oftime periods. No priorities are set among demands.

For reservoirs in parallel, the parametric rule of Nalbantis and Kout-soyiannis [1997] is used, with a βl parameter for each reservoir l upstreamof an intersection with nl upstream reservoirs such that

∑nll βl = 1, and

with the second parameter of the rule set to αl = Kl − βl ×∑nl

l Kl whereKl is the storage capacity of the reservoir l. The β parameters of the reser-voirs in parallel express the allocation of empty space among these reservoirswhich is done as a function of their storage capacities, inflows, and commondownstream demand.

The rules for reservoirs in parallel are presented for a system where wateris withdrawn from reservoirs to meet a common downstream demand. Inthe present study, each reservoir is linked to demands, hence the above ruleshave to be generalized in order to take into consideration in-site reservoirdemands.

5.2.2.1 Leaf reservoirs

For reservoirs without upstream, i.e. leaf reservoirs, the standard operatingpolicy is used to satisfy the associated (in-site) demand. According to thispolicy, water is released when available, and the excess of water is spilled. Incase in-site demand is only partly satisfied, reservoir is necessarily empty asdemand is greater than available water.

For the leaf reservoir r, let consider Kr the storage capacity, Ir,t the inflowand Dr,t the associated demand at the time step t. The current volumeV cur0

r,t, the residual—non satisfied—demand ∆Dr,t and the excess of waterspilled SPr,t of the leaf reservoir, are:

If V curr,t−1 + Ir,t −Dr,t > Kr,

V cur0r,t = Kr,

∆Dr,t = 0,

SPr,t = V curr,t−1 + Ir,t −Dr,t −Kr

If V curr,t−1 + Ir,t −Dr,t < 0,

V cur0r,t = 0,

∆Dr,t = Dr,t − V curr,t−1 − Ir,t, (5.2)

SPr,t = 0

Otherwise,

V cur0r,t = V curr,t−1 + Ir,t −Dr,t,

∆Dr,t = 0,

SPr,t = 0

Inflow Ir,t is equal to the runoff arriving at the reservoir Rr,t for a leafreservoir. In case V cur0

r,t is not zero the remaining volume may be furtherused to satisfy downstream demands as explained below.

Progressing downstream, leaf reservoirs and their direct downstream reser-voirs, constitute a system of reservoirs in series or in parallel. The down-stream reservoir r, will receive, beside its available runoff, the excess of watereventually spilled by each reservoir up from the set of its direct upstreams U :

Ir,t = Rr,t +U∑

SPup,t (5.3)

5.2.2.2 A reservoir and its immediate upstream in series

Let us consider a system of reservoirs formed by a reservoir l and its directdownstream ds (reservoirs in series). For reservoirs in series, water is first ex-tracted from the most downriver reservoir then progressively from the upriverreservoirs. Hence reservoir ds will first, partly or totally, satisfy its in-sitedemand following the equation (5.2), with inflow computed in equation (5.3).

Then, its residual demand ∆D0ds,t could be, partly or totally, satisfied by the

upstream reservoir, with updated current volume V cur1l,t:

if V cur0l,t ≥ ∆D0

V cur1l,t = V cur0

l,t − ∆D0ds,t

∆D1ds,t = 0.

otherwise

V cur1l,t = 0

∆D1ds,t = ∆D0

ds,t − V cur0l,t.

5.2.2.3 A reservoir and immediate upstream reservoirs in parallel

Let us now consider a system of reservoirs formed by nl upstream reservoirsl and a direct downstream reservoir dp (reservoirs in parallel). First, thereservoir dp will cover, partly or totally, its associated demand, based, again,on equations (5.2) and (5.3). The residual demand ∆D0

dp,t will eventuallybe covered by upstream reservoirs using the parametric rule [Nalbantis andKoutsoyiannis, 1997]. The upstream system total final water volume is:

V systdp,t =

V cur0l,t − ∆D0

dp,t (5.5)

If V systdp,t > 0, it means that upstream reservoirs have enough water to

cover the downstream residual demand. In the opposite case, all upstreamreservoirs are emptied and ∆D1

dp,t = −V systdp,t + ∆D0

dp,t is the residual demandthat can not be satisfied.

If upstream volume covers the residual demand, the parametric rule isused to determine from which upstream reservoir water is extracted. In thatcase, the target volume Starg

l,t of each upstream reservoir is:

Stargl,t = Kl + βl ×

V systdp,t −

These target volumes may not be consistent with constraints on volumes,i.e. volumes may be negative or exceed storage capacity. Hence, their cor-rected target volumes Starg,corr

l,t are:

Starg,corrl,t =

Kl, if Stargl,t > Kl,

0, if Stargl,t < 0,

Stargl,t , otherwise.

Once these inconsistencies are corrected, the new target volumes maynot add up to the system’s volume V syst

dp,t . Hence for the second change, acorrection coefficient is defined [Nalbantis and Koutsoyiannis, 1997]. Thecorrection factor φdp,t is computed as follows:

φdp,t =(V syst

dp,t −∑nl

l Starg,corrl,t ) ×Kl

∑nll Starg,corr

l,t × (Kl − Starg,corrl,t )

Based on the φdp,t correction factor, new target volumes Starg,newl are

computed as:

Starg,newl,t = Starg,corr

l,t ×

φdp,t ×

1 −(Starg,corr

These two corrections have to be done repeatedly until the previous con-straints are fulfilled.

Starg,newl,t can be greater than the current volume V cur0

l,t. For the set Rg

of upstream reservoirs for which this condition holds (Rg = {r/Starg,newr,t >

V cur0r,t}), the final target volumes is set equal to their current volumes.

The residual demand is covered by the set Rl of remaining upstream reser-voirs which have target volumes lower than their current volumes (Rl ={r/Starg,new

r,t < V cur0r,t}). Each one of these reservoirs contribution is set to

be proportional to its current volume, and its final target volume will be∀l ∈ Rl:

Starg,finl,t =

V cur0l,t

r∈Rl V cur0r,t

V systdp,t −

r∈Rg

V cur0r,t

(5.10)

5.2.2.4 Network processing: reservoirs aggregation and disaggre-gation

The rules presented above allow to determine residual volumes of leaf reser-voirs, 2 reservoirs in series and upstream reservoirs in parallel with a down-stream reservoir. For a whole system, the residual demands and volumesare determined starting from the most upriver parts of the network and go-ing downstream. Going down through the network, systems of reservoirsconstituted by leaf reservoirs with one downstream reservoir, in series or inparallel are processed, and the satisfaction of residual downstream demand is

5.3 Results 249

determined as described above. Then, the reservoirs of the system are aggre-gated into one reservoir. Hence, with other reservoirs (possibly aggregates)and their direct downstream reservoir, they constitute a global system eitherwith one upstream aggregate branch, if no other reservoirs aggregate exist inparallel, or with several upstream aggregate branches, and one downstreamdemand (Figure 5.1). Going further down, the rules are used again for thesatisfaction of the residual demand of the direct downstream reservoir, andthe reservoir is then included into the aggregate and network processing con-tinues to the next direct downstream reservoir. This recursion continues untilreaching the network root.

While progressing downstream, in-site demands are satisfied first. Eachtime a downstream residual demand is to be covered by upstream reservoirsaggregate, it has to be determined from which reservoir of each upstreamaggregate, water is withdrawn. For this purpose, the rules used to determinethe amount of water coming from parallel branches are used while going upuntil reaching leaf reservoirs.

A genetic algorithm is used to optimize the β parameters in order to avoidlocal minima and end up with global optimum solutions.

5.3 Results

Results are presented for three sub-areas of the Mediterranean region, namelyAfrican, Asian and European sub-areas. ODDYCCEIA is run for the present(without climate change) and future (with climate change) conditions, until2050. For each period, reservoirs operating rules are optimized and simulated,using the module previously presented. For the simulations corresponding tothe past, initial reservoirs volumes are set equal to their storage capacity,while for the future, initial volumes are equal to the volumes of the end ofthe past period. The default scilab genetic algorithm is used and couples tobe selected for crossover and mutation are set to 22, generations/iterationsto be computed to 10, mutation probability to 0.1, crossover probability to0.7 and the size of population of individuals to 100.

5.3.1 Demand and reliability changes

In Figure 5.2 results on demand change for the African region are presented.The demands have been computed with the two scenarios of irrigation com-putation presented above. With Dcc the irrigation demand under climatechange, Dnocc the demand without climate change, the relative change in

5.3 Results 250

Leaf reservoir: SOP

One downstreamreservoir: parametric rule

rules for onedownstreamreservoir used

After agregation

Rules of waterabstraction in the agregate alreadydetermined

More agregation downstream untilthe river mouth is attained

The originalsystem: reservoirswith in−sitedemands

System withupstream demandsalready satisfied

agregation

Figure 5.1: Upstream aggregation into branches for operating rule computation

5.3 Results 251

2050, ∆Dproj2050 is:

∆Dproj2050 =

Dcc −Dnocc

(5.11)

In Figure 5.4 results on reliability change for the African region are pre-sented. With Rcc the reliability under climate change determined through op-timization, and Rnocc the reliability without climate change, also optimized,the change ∆R2050 is:

∆R2050 = Rcc −Rnocc (5.12)

In the African region changes are very marked. Under the fixed plantgrowth duration scenario, percent demand change is important around +14%(Figure 5.3) compared to an increase around +0.4% (Figure 5.2) in the fixedGDD scenario. In the GDD scenario, indeed, shortening of the crops growthdevelopment compensates evapotranspiration increase under climate change.The geographic distribution of changes is the same for both scenarios. Inthe Atlantic part of Morocco, small changes are observed. For the fixedGDD scenario, demand decreases (-2.1%), or increases by very small amounts(+0.4%). For the fixed duration scenario, an overall demand increase can beseen (+6%). On the Nile basin, where precipitation does not play a rolein irrigation demand, under the fixed GDD scenario demand decreases by-4.7%, while under the fixed duration scenario demand change is very small.In Libya as well, changes are small (+0.4% for the fixed GDD scenario, -1%for the fixed duration scenario). Changes are more marked in countries witha more pronounced Mediterranean influence, like Algeria or Tunisia, becauseof precipitation reduction. In Tunisia, for the fixed GDD scenario, demandincrease is still small (around +5.5%), while for the fixed durarion scenariodemand increase goes up to +14%. Similar changes can be seen for Algeria,where for the fixed duration phase scenario demand increase reaches +28%in some zones.

This difference can also be seen in the reliability changes: reliability de-crease reaches -25% under the fixed GDD scenario (Figure 5.4) and -32%under the fixed duration scenario (Figure 5.5). These extreme changes areonly found for a few geographic zones in Tunisia and Algeria, both countrieswhere precipitation decrease is important. For both scenarios, Tunisia seemsto be split between regions with no reliability change and regions with thehighest reliability change observed over the North African area. In Algeria,various values of reliability reduction can be observed. In general, reliabilityis reduced by -6% for the fixed GDD scenario and a little more (-8%) forthe fixed duration scenario. Reliability do not change for both scenarios onthe Nile basin and Libya. In Morocco, no change is observed under the fixed

lts252

Figure 5.2: Demand change for the African sub-region for the fixed growing degrees days irrigation demand scenario

lts253

Figure 5.3: Demand change for the African sub-region for the fixed duration irrigation demand scenario

5.3 Results 254

GDD scenario, while for the fixed duration scenario reliability decreases by-8%.

Hence, it can be seen that in countries like Egypt and Libya, small demandchanges are observed under both scenarios while reliability is not changing.In Morocco, under the fixed GDD scenario, small demand changes and nilreliability changes are expected, while under the fixed duration scenario,a +6% demand increase and -8% reliability decrease are expected. Last,in counties under Mediterranean influence, it can be seen that reliabilitychanges can be more marked. In Tunisia, under the fixed GDD scenario, anoverall demand increase of +5.5% and a reliability change ranging from 0% to-25% are expected, while under the fixed duration scenario, a +14% demandincrease and a reliability change ranging from 0% to -32% are expected. Yet,in general, the differences between the two demand scenarios (fixed GDD andfixed length) for changes in reliability are less important than the differencesfor changes in demand, except in countries under Mediterranean influencewhere precipitation reduction can be important. On that account, overall,the water system may be more sensitive to changes in inflow that to changesin demands in the case studied here.

For the Asian region, under the fixed GDD scenario a slight demanddecrease is observed (Figure 5.6), while under the fixed duration scenarioa slight increase is seen (Figure 5.7). In the fixed GDD scenario, demanddecreases are around -1.8%, while, in the fixed duration scenario, demandincreases by about +4.7%. In Turkey, for the fixed GDD scenario, demandincrease is around +2%. There is some heterogeneity, as for some sub-regionsdemand increase can reach +9.8%. For the fixed duration scenario increaseis more marked, around +4.7%. For this scenario, demand decreases (-1.9%)are also observed for some zones in Turkey. In the Middle East area, for thefixed GDD scenario demand tend to decrease (about -1.8%), while for thefixed duration scenario demand increases (+1.4%) with, however, some het-erogeneity. For Cyprus, under the fixed GDD scenario, demand is decreasedby -1.8% in one basin of the island and by -5.7% in the other. For the fixedduration scenario, demand increases by +4.7% in one basin and by +11.2%in the other basin of the island. For the Asian region the crop growth cycleduration shortening conduces to demand reduction however the effect is lesspronounced than for the African region.

Reliability does not seem to be very sensitive to the scenario of irrigationdemand change. In Turkey as well as in the Middle East area, for the fixedGDD scenario, a small increase is observed (around +1.2%). For some zonesin Turkey, however reliability decreases by -9.6%. For the fixed duration sce-nario also, a small reliability increase (about +1%) can be seen in Turkey

lts255

Figure 5.4: Reliability change for the African sub-region for the fixed GDD irrigation demand scenario

lts256

Figure 5.5: Reliability change for the African sub-region for the fixed duration irrigation demand scenario

lts257

Figure 5.6: Demand change for the Asian sub-region for the fixed GDD irrigation demand scenario

lts258

Figure 5.7: Demand change for the Asian sub-region for the fixed duration irrigation demand scenario

5.3 Results 259

and the Middle East area. Still, in Turkey, in a very small area, reliabilitydecreases by -10.8% for this scenario. Last, in Cyprus, reliability decreasesby almost a similar rate for both scenarios (around -6%). Hence, it can beseen that in Turkey, under the fixed GDD scenario, a small demand increase(+2%) is expected as well as a small reliability increase (1.2%) although withexceptions since in few areas reliability decreases by -9.6%. Under the fixedduration scenario, similar changes can be seen, however, demand increase isslightly more important (+4.7%) and reliability increase slightly less impor-tant (+1%) with only one area caracterized by a reduction reaching -10.8%.In the Middle East area, under the fixed GDD scenario, a small demanddecrease as well as a small reliability increase are expected, while under thefixed duration scenario, a small demand increase (+1.4%) and a smaller reli-ability increase (+1%) are expected. Last in Chyprus, under the fixed GDDscenario demand reduction can reach -5.7% while under the fixed durationscenario demand increase can reach +11.2%, and for both scenarios an over-all reliability reduction of -6% can be seen. On that account, as seen for theAfrican region, reliability change seems to be in general less important thandemand change, showing that, in this case, water system is more sensitive toinflow changes.

Moving to the European region, the effects of the fixed GDD scenario (Fig-ure 5.10) and the fixed duration scenario (Figure 5.11) on demand changeare quite similar. Between the two scenarios, the difference concerning thelevel of demand change is not apparent, however the difference concerningthe distribution of changes is more obvious. Overall, demand change valuesare more contrasted under the fixed GDD scenario in comparison with thefixed duration scenario. For instance in Italy, under the fixed GDD scenario,various rates of demand increase can be seen across the country (0%, 8%,17%, 25%), while under the fixed duration scenario, values of demand in-crease are more homogeneous (about 11.3%). Also, the extent of areas ofthe southern parts of the European countries with no demand change un-der the fixed GDD scenario is reduced under the fixed duration scenario. InSpain also for the fixed GDD scenario, various demand increase rates canbe seen (0%, 8%, 25%, 34%), while for the fixed duration scenario, even ifa +16.9% demand increase seems to be a little more dominant, there is stillsome heterogeneity (0%, 5.6%, 11.3%, 22.6%). For France as well under thefixed GDD scenario, demand increase varies from 8% to 25% and under thefixed duration scenario, an overall +11.3% demand increase can be seen withvery few areas caracterized by +5.6% and +16.9% increases. For Slovenia,Croatia, Bosnia-Herzegovina, Montenegro and Albania, under the fixed GDDscenario, in general demand increases by +17%, however in some areas +25%

lts260

Figure 5.8: Reliability change for the Asian sub-region for the fixed GDD irrigation demand scenario

lts261

Figure 5.9: Reliability change for the Asian sub-region for the fixed duration irrigation demand scenario

5.3 Results 262

demand increase can be noticed, while under the fixed duration scenario, de-mand increases by +11.3% over the whole area. In Bulgaria, Macedonia andthe North part of Greece demand increase rates vary from +8% to +25%with a slight dominance of the +25% increase rate, while under the fixedduration scenario a +11.3% can be observed. Last, in the rest of Greece forthe fixed GDD scenario demand increase rates vary from 0% to +8%, whilefor the fixed duration scenario a +5.6% demand increase can be seen stillwith some heterogeneity. As observed for Spain, Italy, and Greece the areawith no demand change under the fixed GDD scenario, reduces under theother scenario. For these areas percent demand change increases. It can beseen that the crop growth cycle reduction shortening conduces to a differ-ence between the North and South areas of the European sub-region. Also,for Spain and Greece, heterogeneity in demand increase rates is maintainedunder the fixed duration scenario.

Reliability change values for the European region under the fixed GDDscenario seem to be more contrasted. For instance in Italy, reliability changevaries from -11% to +1.8% while under the fixed duration scenario a commonincrease of +1% is found with reliability changes varying from -16% to +1%.The extreme values of reliability change are quite similar with the ones ob-served for the African sub-region. Under the fixed GDD scenario, maximalreliability reduction reaches -23%, while under the fixed duration scenariothe maximal change is -34%, both values observed over the Balkan area. InSpain for the fixed GDD scenario, reliability change rates vary from -11% to+1.8% and for the fixed duration scenario a +1% demand increase seems todominant however there is still some heterogeneity since reliability changerates vary from -16% to +1%. For France, for both scenarios, the range ofreliability change values is more restrained i.e. reliability changes vary from-4.4% to +1.8% under the fixed GDD scenario and from -8% to +1% un-der the fixed duration scenario. For Slovenia, Croatia, Bosnia-Herzegovina,Montenegro and Albania the contrast is more marked under the fixed GDDscenario since values are going from -11% to +1.8%, while under the fixedduration scenario an overall reliability increase of +1% can be observed witha more restrained range (from -8% to +1%). For Bulgaria, Macedonia andthe North part of Greece under the fixed GDD scenario, reliability changerates vary from -23% to +1.8% however an overall -4.4% demand decreaseis observed. Under the other scenario, reliability change rates vary from -34% to +1% with an overall +1% increase seen. Last, for the rest of Greecereliability change rates vary under the fixed GDD scenario from -16.8% to+1.8% and under the fixed duration scenario from -16% to +1%. The North-South differention under the fixed GDD scenario seems to be less pronounced.

lts263

Figure 5.10: Demand change for the European sub-region for the fixed GDD irrigation demand scenario

lts264

Figure 5.11: Demand change for the European sub-region for the fixed duration irrigation demand scenario

5.3 Results 265

Hence, some heterogeneity in reliability change values can still be seen forSpain and Greece especially for the fixed GDD scenario.

Hence it can be seen that in Italy, under the fixed GDD scenario, demandincrease varies from 0% to 25% and reliability change varies from -11% to 2%,while under the fixed duration scenario, a +11.3% demand increase and anoverall +1% reliability increase are observed. Changes for Slovenia, Croatia,Bosnia-Herzegovina, Montenegro and Albania are quite similar with Italychanges. In Spain, under the fixed GDD scenario, similar demand changeswith Italy can be seen. Demand increase varies from 0% to 34% and reli-ability change from -11% to 2%. Under the fixed duration scenario, valuesare still heterogeneous since demand increase varies from 0% to 22.6% andreliability change varies from -16% to +1%. In France, under the fixed GDDscenario, demand increase varies from 8% to +25% and reliability changeonly from -4.4% to 2%, while under the fixed duration scenario, an homoge-neous demand increase of +11.3% is observed and reliability change rangesfrom -8% to +1%. In Bulgaria, Macedonia and the North part of Greece sim-ilar demand increase rates with France are observed, while in contrast withFrance, reliability change values are more homogeneous; an overall -4.4% re-liability decrease and a +1% increase are observed under the fixed GDD andfixed durations respectively. Last, in the rest of Greece, under the fixed GDDscenario, demand increase varies from 0% to +8% and reliability change from-16.8% to +2%. Under the fixed duration scenario, reliability change range isquite similar, while an homogeneous demand increase of +5.6% is observed.On that account, as noticed for the African and Asian regions, reliabilitychange seems to be less important than demand change, hinting that, in thiscase, water system is more sensitive to inflow changes.

5.3.2 Comparison with demand changes from the lit-erature

The +16.9% demand increase in Spain for the fixed duration scenario is con-sistent with the results of Dıaz et al. [2007]. In this study on the Guadalquivirbasin, unchanged cropping and crop practices and current crop periods andcoefficients are assumed and irrigation demand under climate change is com-puted with the CROPWAT model. Irrigation demand is projected to in-crease, especially for summer crops, on average by 16-20% due to precipita-tion reduction and precipitation distribution change over the year. For thefixed GDD scenario however, ODDYCCEIA results on Spain are not fullyconsistent with the results of Iglesias and Minguez [1997]. In this study,climate change impacts on irrigated maize are assessed using maize CERES

lts266

Figure 5.12: Reliability change for the European sub-region for the fixed GDD irrigation demand scenario

lts267

Figure 5.13: Reliability change for the European sub-region for the fixed duration irrigation demand scenario

5.3 Results 268

model for the evaluation of its daily phenological development and growth.According to their results, the significant crop growing season shorteningdue to temperature increase, conduces to crop evapotranspiration reductionleading to irrigation requirement decrease. Following ODDYCCEIA results,a small demand increase is observed in general and for some areas in theNorth part of Spain demand increase can reach +34%. Hence, accordingto ODDYCCEIA, crop growth development shortening does not compensateevapotranspiration increase and precipitation decrease.

In France, Gonzalez-Camacho et al. [2008], assess climate change impactson maize irrigation needs with STICS model in the Drome region. Accordingto their results, crop growth cycle duration is reduced by 20% while therequired watering amount is increased by 14%. It is mentioned also thatin the peak period the deficit is accentuated since the same irrigation needshave to be satisfied in a shorter time period, and during the low water periodwatering frequency is increased due to temperature raise hence during Julyirrigation needs are increased by 25%. ODDYCCEIA results are in agreementsince under the fixed GDD scenario an overall irrigation demand increase canbe seen.

Brisson and Levrault [2010] also assess climate change impacts on agri-culture for France. According to their results, crop growth cycle shorteningwill conduce for spring crops to increase of irrigation needs in the near termand stabilization, and in some cases, reduction of irrigation needs in the longterm. According to ODDYCCEIA results demand change values under thefixed GDD scenario are disparate, however, either a moderate or an impor-tant increase is observed, while according to Brisson and Levrault [2010] adecrease can be expected.

In Southern Europe, ODDYCCEIA is consistent with Wolf and Diepen[1995] where climate change effects on necessary irrigation requirements toreach potential maize yield level are assessed using a dynamic crop growthmodel. According to their results, growing periods are shortened due totemperature rise and null to moderate irrigation requirement increases areexpected. Taking also into account the CO2 effect, conduces, according totheir results, to moderate to major irrigation requirement decreases. Here,this effect is not considered, however, under the fixed GDD scenario an overalldemand increase can be seen.

One study provide results for the whole Mediterranean area. For instanceLovelli et al. [2010] use CROPWAT model with adjusted crop coefficient ac-cording to future climate trend, and Growing Degree Day method for phe-nological phase length computation, to assess water and irrigation needs oftomato and wheat, crops typically growing in the Mediterranean area. Ac-

5.3 Results 269

cording to their results, crop phase length reduction is probable, especiallyfor tomato. For wheat, this leads to crop evapotranspiration decrease andin combination with a more favorable precipitation distribution, would con-duce to irrigation requirement reduction. For tomato, at first potential andcrop evapotranspiration increase, then they decrease due to cycle length re-duction. Also, since precipitation decreases, irrigation requirements increase.Even though Lovelli et al. [2010] do not assess demand change per sub-area ofthe Mediterranean region and here demand change is not presented by crop,ODDYCCEIA results are quite in agreement with Lovelli et al. [2010] out-comes, since under the fixed GDD scenario for the African sub-region a verysmall increase is observed, for the Asian sub-region a small decrease, while forthe European sub-region a rather high demand increase can be seen. Hence,there is some agreement in terms of the expected signs of demand change.

Meza et al. [2008] study maize productivity under climate change in cen-tral Chile (irrigated region with Mediterranean climate), using DSSAT cropsimulation model. They find an earlier physiological maturity due to temper-ature increase and a potential evapotranspiration rise due to the increasedimportance of the advective component of Penman Montheith equation. Inthe study, actual evapotranspiration is sensitive to CO2 since stomatal con-ductance is reduced. The result of these three changes is actual evapotranspi-ration and seasonal irrigation needs reduction, although, as stated in Mezaand Silva [2009], crops with a photosynthetic system of type C4 like maizeare less affected by the fertilizing CO2 effect. Hence, the negative impact oftemperature increase is more important. In this study, results on irrigationdemand change are always appointed to the CO2 effect, however, since thenegative temperature effect is more important irrigation demand reductionwill be probably less pronounced compared to the assessment provided byMeza et al. [2008]. Hence, it can be considered that ODDYCCEIA resultsare partly in agreement with Meza et al. [2008] results.

Doll [2002] assesses climate change impacts on optimal crop pattern andgrowing season as well as irrigation requirements, using the Global map ofirrigated areas. According to this study, starting dates of the growing seasonsshift by at least one week. In North Africa and Middle East regions net irriga-tion requirements are reduced despite temperature increase and precipitationdecrease. This is due to optimal growing seasons shift to the winter monthssince summer temperatures under climate change exceed optimal tempera-tures for crop growth. During winter months solar radiation hence potentialevapotranspiration are lower. Climate change also modifies the areas wheremulticropping is done. For OECD and Eastern Europe, irrigation require-ments increase. Again, results given by Doll [2002] are quite in agreement

5.4 Conclusion 270

with ODDYCCEIA, since the applied methodology corresponds to the fixedGDD scenario here and for the African and Asian sub-regions demand isreduced while for Europe an increase is observed.

5.4 Conclusion

In many regions, water demands are expanding without limitation, drivenby socioeconomic changes, constraining supply to follow this evolution. Inaddition, climate change could constitute an extra burden for water resourcesalready quantitatively and qualitatively limited. In this study, operating ruleadaptation is taken into account to determine the change in irrigation demandreliability satisfaction under climate change.

To achieve this objective, a generic coordinated operation modeling isformulated. This module includes a predefined rule for reservoirs in series[Lund and Guzman, 1999] and a simple parametric rule for reservoirs inparallel according to which the empty space is allocated as a function ofstorage capacity, inflow and common downstream demand [Nalbantis andKoutsoyiannis, 1997]. The rules are generalized in order to take into accountnetworks of reservoirs and associated demands. Optimal operating rules aredetermined based on simulation-optimization.

The methodology is first applied under climate change on the Mediter-ranean region which is already characterized by high evapotranspiration rates,droughts and deficits. In this region, precipitation will probably decrease andevaporation will increase due to temperature rise under climate change, con-ducing to the reduction of soil moisture and mean annual flow with a probableseasonal redistribution.

For irrigation demand computation, two scenarios are examined for thedefinition of crop development phases. In the first, the duration of each phaseis constant while in the second, phases are determined based on degree dayaccumulation.

In ODDYCCEIA the crop development cycle shortening which conducesto water use reduction, counterbalances evapotranspiration increase up to acertain level due to precipitation decrease and precipitation intra-annual dis-tribution change. This effect is mainly observed for the African sub-region,while for the Asian and European sub-regions this effect is less pronounced.Under the fixed GDD scenario, for the African and Asian sub-regions, eitherrelatively small decrease rates or slight increase rates are found, while un-der the fixed duration scenario demand increase rates are more important.For the African sub-region, where the demand changes are very marked, a

5.4 Conclusion 271

demand increase of a few percent (+0.4%) is observed for the fixed GDD sce-nario, while for the fixed duration scenario a more than 10% demand increaseis expected. The changes are more noticeable in countries under Mediter-ranean influence due to precipitation reduction. For the Asian sub-region,under the fixed GDD scenario a slight demand decrease is found, while underthe fixed duration scenario a small demand increase. Last for the Europeanregion, the difference concerning the level of demand change between the twoscenarios is not apparent, whereas the difference concerning the distributionof changes is more obvious. Overall, the effects of the two scenarios mayseem similar, however, demand change values are more contrasted under thefixed GDD scenario, while under the fixed duration scenario demand increasevalues are more homogeneous.

Overall, reliability decreases over the Mediterranean region. In general,it can be observed that reliability changes are less important that changes indemand and the results under the fixed GDD and fixed duration scenariosare more similar. For the African sub-region extreme reliability reductions(-25% and -32% under the fixed GDD and fixed duration scenarios respec-tively) are found in some parts of Tunisia and Algeria, where precipitationreduction is important. For the European sub-region, the level of reliabilityreduction is quite similar (-23% and -34% under the fixed GDD and fixedduration scenarios respectively) and is expected for few areas of the Balkans.Also, it can be seen that reliability change values are more contrasted un-der the fixed GDD scenario, since for instance across Italy reliability changeranges from around -11% to +2%, while under the fixed duration scenario re-liability increases by +1% almost everywhere. Last, for the Asian sub-region,reliability changes are less pronounced with reductions reaching around -10%for both irrigation change scenarios. Hence, reliability changes seems to bemore sensitive to changes in inflow. Reservoirs and changes in operating rulesallow to maintain reliability in some regions, sometimes with increased de-mand. However, overall, they limit the reliability decrease without being ableto counterbalance completely changes in demand and inflow. ODDYCCEIAresults are quite in agreement with demand changes found in the literature.For instance for Spain under the fixed duration scenario [Dıaz et al., 2007]or for France under the fixed GDD scenario [Gonzalez-Camacho et al., 2008]there is an agreement, while for France [Brisson and Levrault, 2010] or thewhole Mediterranean area under the fixed GDD scenario, consistency is notclear.

In future works, MIRCA2000 data [Portmann et al., 2010] could be usedin order to determine crop calendars. Also, the existing simple soil modelcould be replaced by a more elaborated one using elements for instance from

5.4 Conclusion 272

ORCHIDEE/SECHIBA [Guimberteau, 2010; Ducharne et al., 2003]. In addi-tion, groundwater could be modeled in a simplified way in order to representlocal groundwater abstraction. It is envisaged also to represent other uses likepower plant cooling and domestic demand. For this purpose, a preliminary in-vestigation helped finding global databases like CARMA [CARMA, 2007] forpower plant and CIESIN [Center for International Earth Science InformationNetwork (CIESIN) et al., 2004] for settlements and domestic demand. De-mands could be computed following global assessment methods or economet-rics. The distinction could be made between evaporative and non-evaporativeuses and evaporation from reservoirs could be represented. Economic criteriacould then be used in order to allocate water resources according to demandprioritization. The integrated water resources methodology could be used inorder to study various questions like virtual water trade, activities and pop-ulation relocalization due to supply reduction, reservoirs network redimen-sioning taking into account climatic and non-climatic uncertainties, reservoirnetwork operating rule determination considering conflicting objectives andthe investment postponing option. The methodology could also be coupledwith sectoral models and integrated into general equilibrium models in orderto assess propagation effects.

Bibliography 273

Bibliography

Alcamo, J., Doll, P., Henrichs, T., Kaspar, F., Lehner, B., Rosch, T., Siebert, S.,2003. Development and testing of the WaterGap 2 global model of water useand availability. Hydrological Sciences 48 (3), 317–337.

Ali, M. H., Shui, L. T., Yan, K. C., Eloubaidy, A. F., Foung, K., 2000. Mod-eling water balance components and irrigation efficiences in relation to waterrequirements for double-cropping systems. Agricultural Water Management 46,167–182.

Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration –guidelines for computing crop water requirements. Tech. Rep. 56, FAO.

Anderson, J., Chung, F., Anderson, M., Brekke, L., Easton, D., Ejeta, M., Peter-son, R., Snyder, R., 2008. Progress on incorporating climate change into manage-ment of California’s water resources. Climatic Change 87 (Suppl 1), S91–S108.

AQUASTAT Program, 2007. Dams and agriculture in Africa.URL http://www.fao.org/nr/water/aquastat/damsafrica/index.stm

Arnell, N. W., 1999. Climate change and global water resources. Global Environ-mental Change 9, S31–S49.

Arnell, N. W., 2004. Climate change and global water resources: SRES emissionsand socio-economic scenarios. Global Environmental Change 14, 31–52.

Bates, B., Kundzewicz, Z., Wu, S., (Eds.), J. P., 2008. Climate Change and Water.IPCC Secretariat, Geneva, Technical Paper of the Intergovernmental Panel onClimate Change.

Beyene, T., Lettenmaier, D. P., Kabat, P., 2010. Hydrologic impacts of climatechange on the Nile river basin: Implications of the 2007 IPCC climate scenarios.Climatic Change 100 (3/4), 433–461.

Brekke, L. D., Maurer, E. P., Anderson, J. D., Dettinger, M. D., Townsley, E. S.,Harrison, A., Pruitt, T., 2009. Assessing reservoir operations risk under climatechange. Water Resources Research 45.

Brekke, L. D., Miller, N. L., Bashford, K. E., Quinn, N. W., Dracup, J. A., 2004.Climate change impacts uncertainty for water resources in the San Joaquinriver basin, California. Journal of the American Water Resources Association40, 149–164, issue 1.

Brisson, N., Levrault, F. (Eds.), 2010. Changement climatique, agriculture et foreten France: Simulations d’impacts sur les principales especes. ADEME, le LivreVert du projet CLIMATOR (2007-2010).

Bibliography 274

Burn, D. H., Simonovic, S. P., 1996. Sensitivity of reservoir operation performanceto climatic change. Water Resources Management 10, 463–478.

CARMA, 2007. CARMA Carbon Monitoring for Action, The Center For GlobalDevelopment.URL http://carma.org/

Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Interna-tional Food Policy Research Institute (IFPRI), the World Bank, Centro Inter-nacional de Agricultura Tropical (CIAT), 2004. Global Rural-Urban MappingProject (GRUMP): Settlement points.URL http://sedac.ciesin.columbia.edu/gpw

Dıaz, J. R., Weatherhead, E., Knox, J., Camacho, E., 2007. Climate change im-pacts on irrigation water requirements in the Guadalquivir river basin in Spain.Regional Environmental Change 7, 149–159.

Doll, P., 2002. Impact of climate change and variability on irrigation requirements:a global perspective. Climatic Change 54 (4), 269–293.

Doll, P., Kaspar, F., Lehner, B., 2003. A global hydrological model for derivingwater availability indicators: model tuning and validation. Journal of Hydrology270, 105–134.

Dubois, C., Somot, S., Sevault, F., Deque, M., Lheveder, B., Li, L., Carillo, A.,Dell’Aquilla, A., Elizalde-Arellano, A., Jacob, D., Scoccimarro, E., Oddo, P.,Gualdi, S., 2011. Future projections of the surface heat and water budgets ofthe Mediterranean sea in an ensemble of coupled atmosphere-ocean regionalclimate models, submitted to Climate Dynamics.

Ducharne, A., Baubion, C., Benoit, N., Billen, G., Brisson, N., Garnier, J., Kieken,H., Lebonvallet, S., Ledoux, E., Mary, B., Mignolet, C., Poux, X., Sauboua, E.,Schott, C., Thery, S., Viennot, P., 2007. Long term prospective of the SeineRiver system: Confronting climatic and direct anthropogenic changes. Scienceof the Total Environment 375, 292–311.

Ducharne, A., Golaz, C., Leblois, E., Laval, K., Polcher, J., Ledoux, E., de Marsily,G., 2003. Development of a high resolution runoff routing model, calibration andapplication to assess runoff from the LMD GCM. Journal of Hydrology 280,207–228.

Eum, H.-I., Simonovic, S. P., 2010. Integrated reservoir management system foradaptation to climate change: The Nakdong river basin in Korea. Water Re-sources Management 24 (13), 3397–3417.

Bibliography 275

FAO, 2005. Agro-MAPS: Global spatial database of agricultural land-use statisticsversion 2.5.URL http://www.fao.org/landandwater/agll/agromaps/interactive/

page.jspx

FAO WATER, 2011. Crop water information.URL http://www.fao.org/nr/water/cropinfo.html

FAOSTAT, 2011. PRODSTAT food and agricultural commodities production.URL http://faostat.fao.org/site/339/default.aspx

Fischer, G., Tubiello, F. N., van Velthuizen, H., Wiberg, D. A., 2007. Climatechange impacts on irrigation water requirements: effects of mitigation, 1990-2080. Technological Forecasting and Social Change 74, 1083–1107.

Florke, M., Alcamo, J., 2004. European outlook on water use. Tech. rep., Cen-ter for Environmental Systems Research - University of Kassel, final Report,EEA/RNC/03/007.

Fowler, H., Kilsby, C., O’Connell, P., 2003. Modeling the impacts of climaticchange and variability on the reliability, resilience, and vulnerability of a waterresource system. Water Resources Research 39 (8).

Fujihara, Y., Tanaka, K., Watanabe, T., Nagano, T., Kojiri, T., 2008. Assessingthe impacts of climate change on the water resources of the Seyhan river basin inTurkey: Use of dynamically downscaled data for hydrologic simulations. Journalof Hydrology 353, 33–48.

Garcıa-Ruiz, J. M., Lopez-Moreno, J. I., Vicente-Serrano, S. M., Lasanta-Martınez,T., Beguerıa, S., 2011. Mediterranean water resources in a global change sce-nario. Earth-Science Reviews 105 (3–4), 121–139.

Gonzalez-Camacho, J. M., Mailhol, J. C., Ruget, F., 2008. Impacts locaux attendusde l’augmentation du CO2 dans l’atmosphere sur la productivite de l’eau du maısdans la Drome, France. Irrigation and Drainage 57, 229–243.

Guimberteau, M., 2010. Modelisation de l’hydrologie continentale et influences del’irrigation sur le cycle de l’eau. These de doctorat, Universite Pierre et MarieCurie, Paris VI, Paris.

Haddeland, I., Lettenmaier, D. P., Skaugen, T., 2006a. Effects of irrigation on thewater and energy balances of the Colorado and Mekong river basins. Journal ofHydrology 324, 210–223.

Haddeland, I., Skaugen, T., Lettenmaier, D., 2007. Hydrologic effects of land andwater management in North America and Asia: 1700-1992. Hydrology and EarthSystem Sciences 11, 1035–1045.

Bibliography 276

Haddeland, I., Skaugen, T., Lettenmaier, D. P., 2006b. Anthropogenic impacts oncontinental surface fluxes. Geophysical Research Letters 33, 1–4.

Hallegatte, S., Somot, S., Nassopoulos, H., 2008. Region mediterraneenne etchangement climatique. IPEMED (Institut de Prospective Economique duMonde Mediterraneen).

Hanasaki, N., Kanae, S., Oki, T., 2006. A reservoir operation scheme for globalriver routing models. Journal of Hydrology 327, 22–41.

Hanasaki, N., Kanae, S., Oki, T., Masuda, K., Motoya, K., Shirakawa, N., Y.Shen,Tanaka, K., 2008. An integrated model for the assessment of global water re-sources - Part 1: Model description and input meteorological forcing. Hydrologyand Earth System Sciences 12, 1007–1025.

Hossain, F., Jeyachandran, I., Pielke, S. R., 2010. Dam safety due to human alter-ation of extreme precipitation. Water Resources Research 46.

Hotchkiss, R. H., Jorgensen, S. F., Stone, M. C., Fontaine, T. A., 2000. Regulatedriver modeling for climate change impact assessment: the Missouri river. Journalof the American Water Resources Association 36 (2), 375–386.

HYDRO1k, 2009. Hydro1k elevation derivative database.URL http://eros.usgs.gov/#/Find_Data/Products_and_Data_Available/

gtopo30/hydro

ICOLD, 2003. World Register of Dams. CIGB ICOLD.

Iglesias, A., Minguez, M., 1997. Modelling crop-climate interactions in Spain: vul-nerability and adaptation of different agricultural systems to climate change.Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change 1, 273–288.

Islam, M. S., Aramaki, T., Hanaki, K., 2005. Development and application of an in-tegrated water balance model to study the sensitivity of the Tokyo metropolitanarea water availability scenario to climatic changes. Agricultural Water Manage-ment 19, 423–445.

Joyce, B., Vicuna, S., Dale, L., Dracup, J., Hanemann, M., Purkey, D., Yates,D., 2006. Climate change impacts on water for agriculture in California: a casestudy in the Sacramento Valley. Tech. rep., California Climate Change Center,white Paper.

Kirshen, P., Mccluskey, M., R., R. V., Strzepek, K., 2005. Global analysis ofchanges in water supply yields and costs under climate change: a case study inChina. Climatic Change 68 (3), 303–330.

Bibliography 277

Koutsoyiannis, D., Economou, A., 2003. Evaluation of the parameterization-simulation-optimization approach for the control of reservoir systems. WaterResources Research 39 (6).

Labadie, J. W., 2004. Optimal operation of multireservoir systems: state-of-the-art-review. Journal of Water Resources planning and Management 130 (2).

Leenhardt, D., Trouvat, J., Gonzales, G., Perarnaud, V., Prats, S., Bergez, J.,2004. Estimating irrigation demand for water management on a regional scaleI. ADEAUMIS, a simulation platform on bio-decisional modelling and spatialinformation. Agricultural Water Management 68, 207–232.

Lehner, B., Czisch, G., Vassolo, S., 2005. The impact of global change on thehydropower potential of Europe: a model-based analysis. Energy Policy 33,839–855.

Lehner, B., Doll, P., Alcamo, J., Henrichs, T., Kaspar, F., 2006. Estimating theimpact of global change on flood and drought risks in Europe: a continentalintegrated analysis. Climatic Change 75, 273–299.

Lettenmaier, D. P., Wood, A. W., Palmer, R. N., Wood, E. F., Stakhiv, E. Z., 1999.Water resources implications of global warming: a U.S. regional perspective.Climatic Change 43, 537–579.

Li, L., Xu, H., Chen, X., Simonovic, S., 2010. Streamflow forecast and reservoiroperation performance assessment under climate change. Water Resources Man-agement 24, 83–104.

Lopez-Moreno, J., Beniston, M., Garcıa-Ruiz, J., 2007. Environmental changeand water management in the Pyrenees: facts and future perspectives forMediterranean mountains. Global and Planetary Change 61 (3–4), 300–312.URL http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/

S0921818107001865

Lorenzo-Lacruz, J., Vicente-Serrano, S., Lopez-Moreno, J., Beguerıa, S., Garcıa-Ruiz, J., Cuadrat, J., 2010. The impact of droughts and water managementon various hydrological systems in the headwaters of the Tagus river (CentralSpain). Journal of Hydrology 386, 13–26.

Lovelli, S., Perniola, M., Tommaso, T. D., Ventrella, D., Moriondo, M., Amato,M., 2010. Effects of rising atmospheric CO2 on crop evapotranspiration in aMediterranean area. Agricultural water management 97, 1287–1292.

Lund, J. R., Guzman, J., 1999. Derived operating rules for reservoirs in seriesor in parallel. Journal of Water Resources Planning and Management 125 (3),143–153.

Bibliography 278

Martin, Q. W., 1983. Optimal operation of multiple reservoir systems. Journal ofWater Resources Planning and Management 109 (1), 58–74.

Medellın-Azuara, J., Harou, J. J., Olivares, M. A., Madani, K., Lund, J. R.,Howitt, R. E., Tanaka, S. K., Jenkins, M. W., Zhu, T., 2008. Adaptabilityand adaptations of California’s water supply system to dry climate warming.Climatic Change 87 (Suppl 1), S75–S90.

Meigh, J., McKenzie, A., Sene, K., 1999. A grid-based approach to water scarcityestimates for eastern and southern Africa. Water Resources Management 13,85–115.

Meza, F. J., Silva, D., 2009. Dynamic adaptation of maize and wheat productionto climate change. climatic change 94, 143–156.

Meza, F. J., Silva, D., Vigil, H., 2008. Climate change impacts on irrigated maizein Mediterranean climates: evaluation of double cropping as an emerging adap-tation alternative. Agricultural systems 98, 21–30.

Mimikou, M. A., Baltas, E., 1997. Climate change impacts on the reliability ofhydroelectric energy production. Hydrological Sciences 45 (5), 661–678.

Minville, M., Brisette, F., Krau, S., Leconte, R., 2009. Adaptation to climatechange in the management of a canadian water-resources system exploited forhydropower. Water Resources Management 23, 2965–2986.

Minville, M., Krau, S., Brisette, F., Leconte, R., 2010. Behaviour and performanceof a water resource system in Quebec (Canada) under adapted operating policiesin a climate change context. Water Resources Management 24, 1333–1352.

Mizyed, N. R., Loftis, J. C., Fortane, D. G., 1992. Operation of large multireservoirsystems using optimal-control theory. Journal of Water Resources Planning andManagement 118 (4), 371–387.

Nalbantis, I., Koutsoyiannis, D., 1997. A parametric rule for planning and manage-ment of multiple-reservoir systems. Water Resources Research 33 (9), 2165–2177.

Nawaz, N., Adeloye, A., 2006. Monte Carlo assessment of sampling uncertainty ofclimate change impacts on water resources yield in Yorkshire, England. ClimaticChange 78, 257–292.

Oki, T., Agata, Y., Kanae, S., Saruhashi, T., Yang, D., Musiake, K., 2001. Globalassessement of current water resources using Total Runoff Integrating Pathways.Hydrological Sciences 46 (6), 983–995.

Bibliography 279

Payne, J. T., Wood, A. W., Hamlet, A. F., Palmer, R. N., Lettenmaier, D. P.,2004. Mitigating the effects of climate change on the water resources of theColumbia river basin. Climatic Change 62, 233–256.

Pereira, L. S., Oweis, T., Zairi, A., 2002. Review irrigation management underwater scarcity. Agricultural Water Management 57, 175–206.

Portmann, F. T., Siebert, S., Doll, P., 2010. MIRCA2000—global monthly irri-gated and rainfed crop areas around the year 2000: A new high-resolution dataset for agricultural and hydrological modeling. Global Biogeochemical Cycles24 (GB1011).

Purkey, D. R., Joyce, B., Vicuna, S., Hanemann, M. W., Dale, L. L., Yates,D., Dracup, J. A., 2008. Robust analysis of future climate change impacts onwater for agriculture and other sectors: a case study in the Sacramento Valley.Climatic Change 87 (Suppl 1), S109–S122.

Raje, D., Mujumdar, P., 2010. Reservoir performance under uncertainty in hydro-logic impacts of climate change. Advances in Water Resources 33, 312–326.

Rani, D., Moreira, M. M., 2009. Simulation-optimization modeling: a survey andpotential application in reservoir systems operation. Water Resources Manage-ment 24 (6), 1107–1138.

Reca, J., Roldan, J., Alcaide, M., Lopez, R., Camacho, E., 2001. Optimizationmodel for water allocation in deficit irrigation systems I. Description of themodel. Agricultural Water Management 48, 103–116.

Rosenzweig, C., Strzepek, K. M., Major, D. C., Iglesias, A., Yates, D. N., Mc-Cluskey, A., Hillel, D., 2004. Water resources for agriculture in a changing cli-mate: international case studies. Global Environmental Change 14, 345–360.

Schaefli, B., Hingray, B., Musy, A., 2007. Climate change and hydropower produc-tion in the swiss alps: quantification of potential impacts and related modellinguncertainties. Hydrology and Earth System Sciences 11 (3), 1191–1205.

Shen, Y., Oki, T., Utsumi, N., Kanae, S., Hanasaki, N., 2008. Projection of futureworld water resources under SRES scenarios: water withdrawal. HydrologicalSciences 53 (1), 11–33.

Siebert, S., Doll, P., Hoogeveen, J., Faures, J.-M., Frenken, K., Feick, S., 2005.Development and validation of the global map of irrigation area. Hydrology andEarth System Sciences 9, 535–547.

Sigvaldason, O., 1976. A simulation model for operating a multipurpose multireser-voir system. Water Resources Research 12 (2), 263–278.

Bibliography 280

Somot, S., Sevault, F., Deque, M., Crepon, M., 2008. 21st century climate changescenario for the Mediterranean using a coupled atmosphere-ocean regional cli-mate model. Global and Planetary Change 63 (2–3), 112–126.URL http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0921818107001774

Somot, S., Sevaut, F., Deque, M., 2009. Design and first simulation with atri-coupled AORCM dedicated to the Mediterranean study. Tech. Rep. ReportNo.39, Research activities in atmospheric and oceanic modelling CAS/JSCWorking group on numerical experimentation.URL http://collaboration.cmc.ec.gc.ca/science/wgne/index.html,

http://www.cnrm.meteo.fr/gmgec/spip.php?rubrique31,samuel.somot@

meteo.fr

Stehfest, E., Heistermann, M., Priess, J. A., Ojima, D. S., Alcamo, J., 2007. Simu-lation of global crop production with the ecosystem model DayCent. EcologicalModelling 209, 203–219.

Stockholm Environment Institute, May 2011. WEAP Water Evaluation And Plan-ning System Tutorial a collection of stand-alone modules to aid in learning theWEAP software. Tech. rep., Stockholm Environment Institute.

Strzepek, K., Schlosser, A., Farmer, W., Awadalla, S., Baker, J., Rosegrant, M.,Gao, X., 2010. Modeling the global water resource system in an integrated as-sessment modeling framework: IGSM-WRS. Tech. Rep. 189, MIT.

Strzepek, K. M., Major, D. C., Rosenzweig, C., Iglesias, A., Yates, D. N., Holt,A., Hillel, D., 1999. New methods of modeling water availability for agricul-ture under climate change: the U.S. Cornbelt. Journal of the American WaterResources Association 35 (6), 1639–1655.

Vano, J. A., Scott, M. J., Voisin, N., Stockle, C. O., Hamlet, A. F., Mickelson,K. E., Elsner, M. M., Lettenmaier, D., 2010a. Climate change impacts on watermanagement and irrigated agriculture in the Yakima river basin, Washington,USA. Water Resources Management 102 (1–2), 287–317.

Vano, J. A., Voisin, N., Cuo, L., Hamlet, A. F., Elsner, M. M., Palmer, R. N.,Polebitski, A., Lettenmaier, D., 2010b. Climate change impacts on water man-agement in the Puget Sound region, Washington state, USA. Water ResourcesManagement 102 (1–2), 261–286.

Venkatesh, B. N., Hobbs, B. F., 1999. Analyzing investments for managing LakeErie levels under climate change uncertainty. Water Resources Research 35 (5),1671–1683.

Vicuna, S., Leonardson, R., Hanemann, M., Dale, L., Dracup, J., 2008. Climatechange impacts on high elevation hydropower generation in California’s Sierra

Bibliography 281

Nevada: a case study in the Upper American river. Climatic Change 87 (Suppl1), S123–S137.

Ward, P., Strzepek, K., Pauw, W., Brander, L., Hughes, G., Aerts, J., 2010.Partial costs of global climate change adaptation for the supply of raw industrialand municipal water: a methodology and application. Environmental ResearchLetters 5 (044011), 10.

WaterStrategyMan, Sep. 2004. The WaterStrategyMan DSS a comprehensivedecision support system for the development of sustainable water manage-ment strategies. Tech. rep., Office International de l’eau, Hebrew Universityof Jerusalem,Water development departement Cyprus, INSULA, Aeoliki Ltd,Facultande de engenharia da universidade do Porto.

Wolf, J., Diepen, C. V., 1995. Effects of climate change on grain maize yieldpotential in the European community. Climatic Change 29, 299–331.

Wood, A. W., Lettenmaier, D. P., Palmer, R. N., 1997. Assessing climatic changeimplications for water resources planning. Climatic Change 37, 203–228.

Conclusion et perspectives

Cette these avait pour objectif premier de developper des outils contri-buant a une meilleure comprehension des mecanismes par lesquels, en modi-fiant le cycle de l’eau, le changement climatique global pouvait affecter uneregion donnee, ici le Bassin Mediterraneen, zone particulierement fragile dupoint de vue de l’approvisionnement en eau.

Le principal defi methodologique que nous esperons avoir releve etait d’in-tegrer une necessaire couverture globale et la prise en compte de l’heteroge-neite des profils d’offres et demandes d’eau par bassin versant. La strategiescientifique que nous avons choisie a ete de developper des modeles generiquespouvant recuperer les donnees disponibles a l’echelle globale pour donnerune description satisfaisante des specificites locales. Le degre de pertinencede cette strategie peut etre apprecie a l’aune de quelques resultats que nouspensons a la fois robustes et novateurs.

Elements methodologiques et resultats

Un premier ensemble de tels resultats est obtenu a partir d’un modelede dimensionnement optimal d’un reservoir a l’echelle du bassin versant. Enconsiderant que la demande suit l’offre des qu’un niveau de fiabilite de 95%est garanti, nous avons calcule l’evolution du volume optimal des barragesdans un contexte de changement climatique. Sur la base du critere de valeuractualisee nette du systeme pour une valeur unitaire donnee de l’eau, onobtient une baisse du volume optimal superieur a celui des etudes fixant uncertain objectif de fiabilite et supposant constante la demande en eau. Labaisse du dimensionnement optimal peut aller, selon les modeles climatiques(19 modeles du GIEC-AR4 pour le scenario SRES A2), jusqu’a 34 % duvolume optimal a climat constant. Mais une etude du cout de l’erreur nuancel’importance pratique de ce resultat puisque celui-ci n’est que de 2.8 % de lavaleur nette pour une vallee courte meme avec un taux d’actualisation faible.Cela signifie que l’optimum est relativement plat et appelle une reflexion surla pertinence du seul critere de la VAN pour discriminer entre plusieurs choixde dimensionnement et sur le besoin de criteres decisionnels rendant mieuxcompte du cout de l’erreur.

Un deuxieme ensemble de resultats est obtenu a partir d’une methodologieavec une couverture geographique etendue et un modele generique permet-tant d’integrer l’heterogeneite spatio-temporelle de l’offre et de la demande al’echelle du bassin versant. Cette methodologie se positionne entre les etudesa l’echelle globale avec des schemas de routage et les etudes a l’echelle re-gionale ou locale qui representent des reseaux de reservoirs fonctionnant defacon coordonnee. Dans ces etudes, les regles operationnelles sont determinees

sur la base de donnees historiques ou de techniques d’optimisation souventcomplexes et intensives en terme de temps de calcul. La methodologie a per-mis le test de regles operationnelles de gestion de l’eau tenant compte desliens amont aval des reservoirs (et leurs sous bassins) reconstitues, des debitsentrants determines sur la base des sorties du modele climatique CNRM,d’un schema de localisation des cultures irriguees, de caracterisation de cescultures et d’evaluation de leurs besoins en irrigation, ainsi que des liensreservoirs-demandes (chaque demande associee uniquement a un reservoir)reconstitues sur la base de donnees topologiques et hydrologiques. L’opera-tion coordonnee des reservoirs est determinee afin de satisfaire la demandeen irrigation au plus haut niveau de fiabilite.

Teste sur l’Afrique du Nord et notamment sur l’Algerie, le modele repro-duit assez bien a la fois les reseaux de reservoirs, la localisation des zonesirriguees, et les demandes associees a chaque cours d’eau et reservoir notam-ment les transferts longue distance malgre une tendance a surassocier desreservoirs aux demandes. Les demandes etant bien superieures a l’offre, pourobtenir des reseaux faisables, les ruissellements annuels moyens des reser-voirs ont du etre augmentes plusieurs fois. Le modele a ete applique pourtester l’evolution de la fiabilite de l’approvisionnement en eau de la regionselon deux hypotheses sur le developpement des cultures. Dans la premiere(S1), la duree en jours de chaque phase de developpement des plantes estfixe. Dans la deuxieme (S2), celle-ci evolue avec le changement climatiquepuisque elle est liee a un nombre necessaire de degres-jour pour la realisa-tion de chaque phase. On montre alors que le raccourcissement de la dureedu cycle de developpement compense jusqu’a un certain point la hausse del’evapotranspiration ; ainsi, en Afrique du Nord, alors que dans le scenario S1la demande augmente de +14% pour compenser la hausse de temperature,elle augmente que de +0.4% dans le scenario S2. De facon generale la fiabi-lite de l’approvisionnement en eau diminue sur la region. Les changements defiabilite semblent etre plus influences par les changements de ruissellement.Pour certaines regions, le changement des regles operationnelles, etant don-nee une sorte d’adaptation spontanee de la vegetation (scenario S2), permetde conserver la fiabilite malgre la hausse de la demande.

Perspectives

Ces resultats, pensons-nous, montrent la pertinence des modelisationsretenues, mais nous sommes conscients de n’avoir parcouru que les premieresetapes d’un programme au long cours. Nous voudrions, dans cette conclusion,suggerer quels developpements qui pourraient etre effectues sur la base des

travaux de cette these. Ces developpements peuvent etre regroupes en troisgrands ensembles, d’ailleurs non totalement separables.

Un premier ensemble est de nature essentiellement technique :

— Amelioration du modele generique de dimensionnement en incluant lesvolumes de sedimentation et d’inondation et en integrant l’evaporation dessurfaces d’eau libre. Sur le premier point, des methodes efficaces et coherentesavec notre approche globale devraient pouvoir etre adaptees des travaux deMimikou [1994]. Les volumes de sedimentation peuvent etre mieux cernes enfonction du poids unitaire et du debit moyen des sediments a partir de mo-deles d’erosion. La distribution des sediments peut aussi etre calculee afin dedeterminer le niveau de perte de volume utile. Quant a l’inondation retenuepour le dimensionnement du deversoir, elle pourra etre determinee sur la basede l’hydrogramme unitaire et de la crue de dimensionnement. Le niveau d’eaumaximum du reservoir pourra etre determine par le routage de la crue parle barrage. Enfin, la representation de l’evaporation des surfaces d’eau libredes reservoirs devra etre effectuee en liaison avec des travaux en cours. Di-vers modeles existent necessitant un certain nombre de donnees soit fourniespar les modeles climatiques soit ayant besoin d’un calcul intermediaire avecdes formules donnees par Allen et al. [1998]. Dans les travaux en cours, lesmodeles de Priestley Taylor, deBruin Keijman, Penman, Brutsaert-Stricker,Papadakis et Thorthwaite ont ete testes pour un cas artificiel. Les quatrepremiers, essentiellement influences par le rayonnement, sont en coherence,alors que les autres, influences par la temperature, semblent etre differentsen terme de valeur moyenne et amplitude.

— Integration de l’offre souterraine comme element essentiel de l’offre eneau en Mediterranee [Pulido-Velazquez et al., 2008]. Dans un premier temps,il pourra etre considere que chaque demande est satisfaite en priorite parl’eau souterraine disponible localement. La part de chaque demande noncouverte constituera la demande a satisfaire par les reservoirs. Un modelegenerique de nappes, s’inspirant de SECHIBA/ORCHIDEE [Guimberteau,2010; Ducharne et al., 2003] devra par la suite etre elabore, les caracteris-tiques desquelles devront etre recensees. Il pourra alors etre applique aux don-nees cartographiques existantes (UNESCO, cartes geologiques, Siebert et al.[2005]) necessaires pour la localisation des lieux de pompage afin d’elaborerun modele simplifie de pompage. Diverses formes de restrictions techniques etreglementaires sur les quantites prelevees pourront etre integrees. Des reglesoperationnelles d’utilisation conjointe pourront ainsi etre formulees en consi-derant les nappes comme des reservoirs supplementaires. Le choix sera faitpar le biais d’un coefficient qui lie le niveau des nappes et des reservoirs ala quantite prelevee et qui sera optimise en utilisant le critere de maximi-

sation du surplus des usages moins les couts de pompage ou de la fiabilite.Des travaux sont en cours pour l’utilisation conjointe a l’echelle du bassinversant.

— Validation quantitative de la methodologie globale-locale en utilisantles observations de Wolfgang Ludwig sur la base des debits issus des sortiesdes modeles climatiques regionaux ou calcules suivant le modele empiriquede Ludwig et al. [2009]. Cette validation permettra entre autres de mieuxcerner les reports entre eaux souterraines et eaux de surface.

Un deuxieme ensemble de travaux doit porter sur la composante econo-mique du modele de dimensionnement et du modele regional :

— Sur le modele de dimensionnement optimal, en dehors de l’introductionde regles parametriques de partage entre l’utilisation de l’eau pour la satis-faction des demandes et le maintien d’un volume pour l’ecretage des crueset de l’evaluation des consequences economiques des inondations pour leszones vulnerables en aval, l’essentiel de l’effort devrait porter sur les modelesd’investissement dans l’incertain. On est ici en presence d’investissements ir-reversibles et on peut penser, dans le meme esprit que Venkatesh et Hobbs[1999] a des approches bayesiennes avec decision sequentielle et arrivee pro-gressive de l’information. L’avis d’experts pourra etre integre sous forme deprobabilites subjectives attribuees aux scenarios de changement climatiquequi sera reevalue a chaque etape de decision a la base des changements ob-serves. Un des enjeux ici est de mettre en regard l’incertitude introduite parle changement climatique (dynamiques transitoires, changements de la varia-bilite inter-annuelle des modeles climatiques globaux, scenarios d’emission,methodes de descente d’echelle, modeles hydrologiques) et les autres typesd’incertitudes, y compris celles relevant des demandes et des arrangementsinstitutionnels (politiques de tarification, valeur unitaire de l’eau dependantedu niveau de demande, evolution des demandes dans l’espace et le temps,importations d’eau, marches d’eau...). Ainsi cette methodologie pourra etreintegree dans la methodologie generique globale-locale dans laquelle les re-servoirs sont representes avec leur dimensions actuelles. Des sites potentielsde construction de nouveaux barrages pourront etre determines en utilisantdes indices hydrologiques et topologiques.

— Sur le modele regional, l’important est de disposer d’indicateurs de lavaleur economique de l’eau. Cette valeur pourra etre derivee d’analyses econo-metriques sur la base des enquetes disponibles pour les menages, d’enquetessur l’utilisation de l’electricite et de l’eau par les entreprises manufacturiereset les services, et, enfin pour l’agriculture, en reprenant la methode presentepar Strobl et Strobl [2010] qui se base sur les terres cultivees localisees a partirde donnees d’usage des sols derivees des images satellites, les informations

climatiques et les debits. Ces etudes econometriques en panel permettrontde comprendre le role de l’eau et sa variabilite pour les secteurs. Ainsi, etantdonne que les situations de manque d’eau pourraient etre accentuees souschangement climatique, l’eau pourra etre allouee a la demande avec la plusgrande valeur economique.

Ces relations quantitatives pourront etre utilisees pour le calcul des de-mandes en eau sectorielles. La methode WATERGAP [Alcamo et al., 2003]pourra aussi etre utilisee pour leur calcul au niveau national sur la base deparametres socioeconomiques. Suivant WATERGAP, des donnees historiquesde demandes (Eurostat, Plan Bleu) et de richesse (FMI) pourront etre uti-lisees pour determiner la fonction quantite utilisee-revenu par habitant. Lesvaleurs ajoutees des secteurs industriels de GTAP pourront etre utilisees pourla desagregation au niveau sectoriel et la quantite utilisee par unite de valeurajoutee d’un produit industriel pourra etre determinee sur la base de donneeshistoriques de demandes (Eurostat, Plan Bleu) et de valeur ajoutee (Ener-data). CARMA fournie des donnees sur la production electrique actuelle desstations et sur l’intensite de leur emissions de CO2 sur la base desquellesleur type est deja determine. Le procede de refroidissement devra aussi etreconnue, information jusqu’a present disponible uniquement pour les stationsnucleaires francaises. Pour le calcul de la demande en irrigation, la methodeactuellement implementee pourra etre utilisee avec des ameliorations commel’utilisation de MIRCA2000 [Portmann et al., 2010] pour la determinationdes calendriers des cultures et la meilleure representation des sols en utili-sant eventuellement des elements d’ORCHIDEE/SECHIBA. La localisationexacte des usages evaporatifs et non evaporatifs n’etant pas connue, une reglegenerique qui represente en moyenne les differents ordres pourra etre consi-deree.

Un troisieme ensemble de travaux porte sur les elements necessaires ala prospective des vulnerabilites du bassin mediterraneen provoquees par latransformation des regimes de precipitation dont il beneficie. Il s’agit ici d’unchantier difficile dans la mesure ou il implique de faire tenir dans une mo-delisation coherente une prospective des activites humaines (localisation desactivites, migrations, choix technologiques dans l’energie, l’agriculture, l’ha-bitat) et une description de l’impact de la transformation des approvisionne-ments en eau sur ces activites, en particulier l’agriculture. La difficulte est iciqu’il faut disposer, en principe, non seulement d’une description maıtrisabledes flux physiques et des indicateurs de niveau de production mais aussi uneendogeneisation des prix relatifs (le prix de l’eau certes mais aussi celui del’energie et celui de la terre qui est determinant pour comprendre la locali-sation des diverses activites et l’impact des prix alimentaires sur les niveaux

de vie) et, enfin d’une description des feedbacks que l’evolution de ses prixrelatifs a sur l’activite generale, la distribution sectorielle de cette activite etsur le niveau de vie des menages.

Les impacts directs des penuries ou des inondations seraient faibles parrapport a la production totale. Cependant, les impacts sur la productivite etl’investissement des secteurs directement touches pourraient se transmettreaux autres secteurs donnant ainsi lieu a des importants effets de propaga-tion l’analyse desquels necessite l’etude du bouclage macroeconomique. Nonseulement les secteurs directement touches sont lies a toute l’economie maissymetriquement le cout de certains facteurs peut influencer le cout des po-litiques de gestion de l’eau. L’etude de ces questions est conditionnelle al’existence d’un cadre permettant de faire discuter le modele d’agriculture,d’eau et de bati comme IMACLIM-R qui permet de renseigner l’equilibreeconomique general a partir de donnees sectorielles, notamment du secteureau [Sassi et al., 2010].

On doit donc passer a des modeles des effets d’equilibre general permet-tant dans la ligne suivie au Cired avec le modele Imaclim d’organiser un dia-logue coherent entre “expertises d’ingenieurs” sur les potentiels techniques,dynamiques sectorielles et dynamiques macro-economiques. Mais pour inte-grer les effets de l’approvisionnement en eau sur le developpement, on estconfronte a un probleme d’integration “bottom-up” - “top-down” d’un niveausuperieur a celui rencontre dans le dossier de l’energie. Il faut en effet prendreen charge des interactions globales comme des marches agricoles et des prixde la terre et des dynamiques et contraintes tres spatialisees autour d’unsecteur, l’eau, critique pour le developpement mais qui pese peu dans unecomptabilite macroeconomique. Il etait impossible de relever le defi dans lecadre de cette these et probablement il est impossible de le faire dans uneseule equipe. C’est a une vaste communaute scientifique interdisciplinaire des’y atteler et c’est une condition necessaire a mieux prendre la mesure del’impact economique et social des changements climatiques globaux.

Bibliographie 289

Bibliographie

Aftias, M., Ydreuseis, Ecole Polytechnique d’Athenes Grece, 1992.

Alcamo, J., P. Doll, T. Henrichs, F. Kaspar, B. Lehner, T. Rosch, et S. Siebert,Development and testing of the WaterGap 2 global model of water use andavailability, Hydrological Sciences, 48 (3), 317–337, 2003.

Alcamo, J., M. Florke, et M. Marker, Future long-term changes in global waterresources driven by socio-economic and climatic changes, Hydrological Sciences,52 (2), 247–275, 2007.

Ali, M. H., L. T. Shui, K. C. Yan, A. F. Eloubaidy, et K. Foung, Modeling water ba-lance components and irrigation efficiences in relation to water requirements fordouble-cropping systems, Agricultural Water Management, 46, 167–182, 2000.

Allen, R., Using the FAO-56 dual crop coefficient method over an irrigated regionas part of an evapotranspiration intercomparison study, Journal of Hydrology,229, 27–41, 2000.

Allen, R. G., L. S. Pereira, D. Raes, et M. Smith, Crop evapotranspiration –guidelines for computing crop water requirements, Document de travail 56, FAO,1998.

Amarasinghe, U., T. Shah, et P. G. McCornick, Seeking calm water : exploringpolicy options for India’s water future, Natural Resources Forum, 32, 305–315,2008.

Ambrosi, P., Amplitude et calendrier des politiques de reduction des emissions faceaux risques climatiques : lecons des modeles integres, These de doctorat, Ecoledes Hautes Etudes en Sciences Sociales, Paris, 2004.

Amengual, A., V. Homar, R. Romero, S. Alonso, et C. Ramis, A quantile-quantileapproach for the adjustment of climate potential for tourism at local and regionalscales : Application to the Mediterranean coastal region, Document de travail,Universitat de les Illes Balears, 5th HymeX Workshop, 2011.

Anctil, F., J. Rousselle, et N. Lauzon (Eds.), Hydrologie cheminements de l’eau,Presses Internationales Polytechnique, 2005.

Anderson, J., F. Chung, M. Anderson, L. Brekke, D. Easton, M. Ejeta, R. Peterson,et R. Snyder, Progress on incorporating climate change into management ofCalifornia’s water resources, Climatic Change, 87 (Suppl 1), S91–S108, doi :DOI:10.1007/s10584-007-9353-1, 2008.

AQUASTAT, Algerie, 2005.

AQUASTAT Program, Dams and agriculture in Africa, 2007.

Bibliographie 290

Arnell, N. W., Climate change and water resources in Britain, Climatic Change,39, 83–110, 1998.

Arnell, N. W., Climate change and global water resources, Global EnvironmentalChange, 9, S31–S49, 1999.

Arnell, N. W., Climate change and global water resources : SRES emissions andsocio-economic scenarios, Global Environmental Change, 14, 31–52, 2004.

Arnell, N. W., et E. K. Delaney, Adapting to climate change : public watersupply in England and Wales, Climatic Change, 78, 227–255, doi :10.1007/s10584-006-9067-9, 2006.

Artuso, M., M. Ertaud, O. Godard, et J. Hourcade, La Mediterranee : un potentielde ressources menace ?, chap. 6, p. 120, CIHEAM, options Mediterraneennes N.31, 1975.

Asokan, S. M., et D. Dutta, Analysis of water resources in the mahanadi river basin,India under projected climate conditions, Hydrological Processes, 22, 3589–3603,doi :10.1002/hyp.6962, 2008.

Attane, I., et Y. Courbage, La demographie en mediterranee. situation et projec-tions, Document de travail 11, Economica - Plan Bleu, 2001.

Ballestero, E., Inter-basin water transfer public agreements : a decision approachto quantity and price, Water Resources Management, 18, 75–88, 2004.

Benoit, G., et A. Comeau, Mediterranee les perspectives du Plan Bleu sur l’envi-ronnement et le developpement, Document de travail, Plan Bleu, 2005.

Bigano, A., J. Hamilton, et R. Tol, Climate change and tourism in the Mediterra-nean, Document de travail, Research Unit on Sustainability and Global Change,Hamburg University, working Paper FNU-157, 2008.

Brekke, L. D., N. L. Miller, K. E. Bashford, N. W. Quinn, et J. A. Dracup, Climatechange impacts uncertainty for water resources in the San Joaquin river basin,California, Journal of the American Water Resources Association, 40, 149–164,doi :DOI:10.1111/j.1752-1688.2004.tb01016.x, issue 1, 2004.

Bibliographie 291

Brekke, L. D., E. P. Maurer, J. D. Anderson, M. D. Dettinger, E. S. Towns-ley, A. Harrison, et T. Pruitt, Assessing reservoir operations risk under climatechange, Water Resources Research, 45, doi :DOI:10.1029/2008WR006941, 2009.

Brikowski, T. H., Doomed reservoirs in Kansas, USA ? climate change and ground-water mining on the Great Plains lead to unsustainable surface water storage,Journal of Hydrology, 354, 90–101, 2008.

Brinegar, H. R., et F. A. Ward, Basin impacts of irrigation water conservationpolicy, Ecological Economics, 69, 414–426, doi :10.1016/j.ecolecon.2009.07.020,2009.

Brouwer, R., et M. Hofkes, Integrated hydro-economic modelling : approaches, keyissues, and future research directions, Ecological Economics, 66, 16–22, doi :10.1016/j.ecolecon.2008.02.009, 2008.

Bruinsma, J., World agriculture : Towards 2015/2030. an fao perspective, Docu-ment de travail, FAO, earthscan London, 2003.

Burn, D. H., et S. P. Simonovic, Sensitivity of reservoir operation performance toclimatic change, Water Resources Management, 10, 463–478, 1996.

Callaway, J. M., D. B. Louw, J. C. Nkomo, M. E. Hellmuth, et D. A. Sparks, TheBerg river dynamic spatial equilibrium model : A new tool for assessing thebenefits and costs of alternatives for coping with water demand growth, climatevariability, and climate change in the Western Cape, AIACC Working Paper 31,2007.

CARMA, CARMA Carbon Monitoring for Action, The Center For Global Deve-lopment, 2007.

Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Internatio-nal Food Policy Research Institute (IFPRI), the World Bank, et Centro Inter-nacional de Agricultura Tropical (CIAT), Global Rural-Urban Mapping Project(GRUMP) : Settlement points, 2004.

CFBR, Commite francais des barrages et reservoirs, 2011.

Chabrol, D., P. Criqui, O. Godard, et J. Hourcade, Elements pour une nouvelleapproche de la gestion de l’eau dans les pays mediterraneens, chap. 7, p. 120,CIHEAM, options Mediterraneennes N. 31, 1975.

Bibliographie 292

Christensen, N., et D. Lettenmaier, A multimodel ensemble approach to assessmentof climate change impacts on hydrology and water resources of the Colorado riverbasin, Hydrology and Earth System Sciences, 11, 1417–1434, 2007.

Consortium Scilab, Scilab : Le logiciel libre de calcul numerique, 2011.

Conway, D., From headwater tributaries to international river : observing andadapting to climate variability and change in the Nile basin, Global Environ-mental Change, 15, 99–114, doi :10.1016/j.gloenvcha.2005.01.003, 2005.

de Graaf, R., N. van de Giesen, et F. van de Ven, Alternative water managementoptions to reduce vulnerability for climate change in the Netherlands, NaturalHazards, 51, 407–422, doi :10.1007/s11069-007-9184-4, 2009.

de Loe, R., R. Kreutzwiser, et L. Moraru, Adaptation options for the near term :climate change and the Canadian water sector, Global Environmental Change,11, 231–245, 2001.

Dessai, S., Robust adaptation decisions amid climate change uncertainties, Phd,University of East Anglia, Norwich, 2005.

Dessai, S., et M. Hulme, Assessing the robustness of adaptation decisions to climatechange uncertainties : A case study on water resources management in the eastof England, Global Environmental Change, 17, 59–72, 2007.

Doll, P., F. Kaspar, et B. Lehner, A global hydrological model for deriving wateravailability indicators : model tuning and validation, Journal of Hydrology, 270,105–134, 2003.

Dubois, C., et al., Future projections of the surface heat and water budgets of theMediterranean sea in an ensemble of coupled atmosphere-ocean regional climatemodels, submitted to Climate Dynamics, 2011.

Ducharne, A., C. Golaz, E. Leblois, K. Laval, J. Polcher, E. Ledoux, et G. de Mar-sily, Development of a high resolution runoff routing model, calibration andapplication to assess runoff from the LMD GCM, Journal of Hydrology, 280,207–228, 2003.

Bibliographie 293

Ducharne, A., et al., Long term prospective of the Seine River system : Confrontingclimatic and direct anthropogenic changes, Science of the Total Environment,375, 292–311, 2007.

Eum, H.-I., et S. P. Simonovic, Integrated reservoir management system for adap-tation to climate change : The Nakdong river basin in Korea, Water ResourcesManagement, 24 (13), 3397–3417, doi :10.1007/s11269-010-9612-1, 2010.

EUROSTAT, NUTS - nomenclature of territorial units for statistics, 2010.

FAO, Agriculture : toward 2015/30, Document de travail, FAO, fAO, Global pers-pective studies Unit, 2000.

FAO, Agro-MAPS : Global spatial database of agricultural land-use statistics ver-sion 2.5, 2005.

FAO WATER, Crop water information, 2011.

FAOSTAT, PRODSTAT food and agricultural commodities production, 2011.

Feng, S., L. X. Li, Z. G. Duan, et J. L. Zhang, Assessing the impacts of South-to-North water transfer project with decision support systems, Decision SupportSystems, 42, 1989–2003, doi :10.1016/j.dss.2004.11.004, 2007.

Fischer, G., F. N. Tubiello, H. van Velthuizen, et D. A. Wiberg, Climate changeimpacts on irrigation water requirements : effects of mitigation, 1990-2080, Tech-nological Forecasting and Social Change, 74, 1083–1107, doi :10.1016/j.techfore.2006.05.021, 2007.

Fisher, A. C., et S. J. Rubio, Adjusting to climate change : implications of increasedvariability and asymmetric adjustment cost for investment in water reserves,Journal of Environmental Economics and Management, 34, 207–227, 1997.

Florke, M., et J. Alcamo, European outlook on water use, Document de travail,Center for Environmental Systems Research - University of Kassel, final Report,EEA/RNC/03/007, 2004.

Fowler, H., C. Kilsby, et P. O’Connell, Modeling the impacts of climatic changeand variability on the reliability, resilience, and vulnerability of a water resourcesystem, Water Resources Research, 39 (8), doi :DOI:10.1029/2002WR001778,2003.

Frederick, K. D., et G. E. Schwarz, Socioeconomic impacts of climate change onU.S. water supplies, Journal of the American Water Resources Association,35 (6), 1563–1583, 1999.

Bibliographie 294

Fujihara, Y., K. Tanaka, T. Watanabe, T. Nagano, et T. Kojiri, Assessing theimpacts of climate change on the water resources of the Seyhan river basin inTurkey : Use of dynamically downscaled data for hydrologic simulations, Journalof Hydrology, 353, 33–48, doi :DOI:10.1016/j.jhydrol.2008.01.024, 2008.

Garcıa-Ruiz, J. M., J. I. Lopez-Moreno, S. M. Vicente-Serrano, T. Lasanta-Martınez, et S. Beguerıa, Mediterranean water resources in a global changescenario, Earth-Science Reviews, 105 (3–4), 121–139, doi :10.1016/j.earscirev.2011.01.006, 2011.

GeoNetwork, Global administrative unit layers (GAUL), FAO, 2009.

Georgakakos, A., H. Yao, C. Demarchi, et M. Mullusky, Model development for si-mulation and optimisation of the Western Sterea Hellas hydrosystem, evaluationof management of the water resources of Sterea Hellas, Document de travail 39,Department of Water Resources, Hydraulic and Maritime Engineering – Natio-nal Technical University of Athens, Athens, phase 3, 1999.

Godard, O., Planification integree du developpement et gestion des ressources dansle bassin mediterraneen, Document de travail, CIRED/PNUE, Propositions pourle Programme des Nations Unies pour l’environnement, 1974.

Godard, O., L’occupation des espaces littoraux mediterraneens, chap. 4, p. 120,CIHEAM, options Mediterraneennes N. 31, 1975.

Gohar, A. A., et F. A. Ward, Gains from expanded irrigation water trading inEgypt : an integrated basin approach, Ecological Economics, 69, 2535–2548,doi :10.1016/j.ecolecon.2010.07.030, 2010.

Gonzalez-Camacho, J. M., J. C. Mailhol, et F. Ruget, Impacts locaux attendus del’augmentation du CO2 dans l’atmosphere sur la productivite de l’eau du maısdans la Drome, France, Irrigation and Drainage, 57, 229–243, 2008.

GRASS-GIS, GRASS Development Team, Geographic Resources Analysis SupportSystem (GRASS) Software. Open Source Geospatial Foundation Project, 2008.

Groves, D. G., et R. J. Lempert, A new analytic method for finding policy-relevantscenarios, Global Environmental Change, 17, 17–85, 2007.

Groves, D. G., D. Knopman, R. J. Lempert, S. Berry, et L. Wainfan, Presentinguncertainty about climate change to water resource managers – summary ofworkshops with the inland empire utilities agency, RAND, Santa Monica, CA,2007.

Guan, D., et K. Hubacek, A new and integrated hydro-economic accountingand analytical framework for water resources : A case study for North

Bibliographie 295

China, Journal of Environmental Management, 88, 1300–1313, doi :10.1016/j.jenvman-2007-07-010, 2008.

Guimberteau, M., Modelisation de l’hydrologie continentale et influences de l’irri-gation sur le cycle de l’eau, These de doctorat, Universite Pierre et Marie Curie,Paris VI, Paris, 2010.

Gupta, N., P. Pilesjo, et B. Maathuis, Use of geoinformatics for inter-basin watertransfer assessment, Water Resources, 37 (5), 623–637, 2010.

Gurluk, S., et F. A. Ward, Integrated basin management : water and food po-licy options for Turkey, Ecological Economics, 68, 2666–2678, doi :10.1016/j.ecolecon-2009-05-001, 2009.

Haddeland, I., D. P. Lettenmaier, et T. Skaugen, Effects of irrigation on the wa-ter and energy balances of the Colorado and Mekong river basins, Journal ofHydrology, 324, 210–223, 2006a.

Haddeland, I., T. Skaugen, et D. P. Lettenmaier, Anthropogenic impacts oncontinental surface fluxes, Geophysical Research Letters, 33, 1–4, doi :10.1029/2006GL026047, 2006b.

Haddeland, I., T. Skaugen, et D. Lettenmaier, Hydrologic effects of land and wa-ter management in North America and Asia : 1700-1992, Hydrology and EarthSystem Sciences, 11, 1035–1045, 2007.

Hallegatte, S., Strategies to adapt to an uncertain climate change, Global Environ-mental Change, 19, 240–247, doi :10.1016/j.gloenvcha.2008.12.003, 2009.

Hallegatte, S., J.-C. Hourcade, et P. Ambrosi, Using climate analogues for assessingclimate change economic impacts in urban areas, Climatic Change, 82 (1–2), 47–60, doi :10.1007/s10584-006-9161-z, 2007.

Hallegatte, S., S. Somot, et H. Nassopoulos, Region mediterraneenne et chan-gement climatique, 63 pp., IPEMED (Institut de Prospective Economique duMonde Mediterraneen), 2008.

Hamouda, M. A., M. M. N. El-Din, et F. I. Moursy, Vulnerability assessment of wa-ter resources systems in the Eastern Nile basin, Water Resources Management,23, 2697–2725, doi :10.1007/s11269-009-9404-7, 2009.

Hanasaki, N., S. Kanae, et T. Oki, A reservoir operation scheme for global riverrouting models, Journal of Hydrology, 327, 22–41, doi :10.1016/j.jhydrol.2005.11.011, 2006.

Bibliographie 296

Hanasaki, N., S. Kanae, T. Oki, K. Masuda, K. Motoya, N. Shirakawa, Y.Shen,et K. Tanaka, An integrated model for the assessment of global water resources- Part 1 : Model description and input meteorological forcing, Hydrology andEarth System Sciences, 12, 1007–1025, 2008.

Harou, J. J., et J. R. Lund, Ending groundwater overdraft in hydro-economicsystems, Hydrogeology Journal, 16, 1039–1055, doi :10.1007/s10040-008-0300-7,2008.

Harou, J. J., M. Pulido-Velazquez, D. E. Rosenberg, J. Medellın-Azuara, J. R.Lund, et R. E. Howitt, Hydro-economic models : concepts, design, applications,and future prospects, Journal of Hydrology, 375, 627–643, doi :10.1016/j.jhydrol.2009.06.037, 2009.

Heinz, I., M. Pulido-Velazquez, J. Lund, et J. Andreu, Hydro-economic modelingin river basin management : implications and applications for the EuropeanWater Framework Directive, Water Resources Management, 21, 1103–1125, doi :10.1007/s11269-006-9101-8, 2007.

Hervieu, B., Dynamiques agricoles et alimentaires en mediterranee, Document detravail, CIHEAM, communication Cahors, 6 novembre 2006, 2006.

Hossain, F., I. Jeyachandran, et S. R. Pielke, Dam safety due to human al-teration of extreme precipitation, Water Resources Research, 46, doi :DOI:10.1029/2009WR007704, 2010.

Hotchkiss, R. H., S. F. Jorgensen, M. C. Stone, et T. A. Fontaine, Regulated rivermodeling for climate change impact assessment : the Missouri river, Journal ofthe American Water Resources Association, 36 (2), 375–386, 2000.

Hourcade, J., L’environnement, obstacle ou argument pour un nouvel ordre econo-mique international : essai de prospective a l’echelle du bassin mediterraneen,chap. 5, p. 120, CIHEAM, options Mediterraneennes N. 31, 1975.

Hourcade, J., et S. Hallegatte, Le rapport stern sur l’economie du changementclimatique : de la controverse scientifique aux enjeux pour la decision publiqueet privee, Document de travail 7, Veolia, 2008.

Hourcade, J. C., Deux scenarios pour la Mediterranee. Essai d’analyse de deuxformes d’interdependance entre l’Europe des Neuf et la Rive Sud de la Mediter-ranee, Document de travail, Colloque “Energie, environnement et societe”, EDF,Maison des sciences de l’homme, Centre d’etude sur les institutions internatio-nales, Breau-sans-Nappe, 1977a.

Hourcade, J. C., Energie, environnement et division internationale du travail :essai de prospective a l’echelle du bassin mediterraneen, Document de travail,Universite Paris I, 1977b.

Bibliographie 297

Hughes, G., P. Chinowsky, et K. Strzepek, The costs of adaptation to climatechange for water infrastructure in OECD countries, Utilities Policy, 18, 142–153, doi :10.1016/j.jup.2010.03.002, 2010.

HYDRO1k, Hydro1k elevation derivative database, 2009.

ICOLD, Cost impact on future dam design – Analysis and proposals, Bulletins,vol. 83, CIGB ICOLD, 1992.

ICOLD, World Register of Dams, CIGB ICOLD, 2003.

Iglesias, A., et M. Minguez, Modelling crop-climate interactions in Spain : vul-nerability and adaptation of different agricultural systems to climate change,Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 1, 273–288, 1997.

IPCC, Climate Change 2001 : Synthesis Report, 398 pp., Cambridge UniversityPress, available in French as ISBN 92-9169-215-8, also available in Arabic, Chi-nese, Spanish and Russian, 2001.

IPCC, Climate Change 2007 The Physical Science Basis, 996 pp., Cambridge Uni-versity Press, contribution of the Working Group I to the Fourth AssessmentReport of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007.

Ji, X., E. Kang, R. Chen, W. Zhao, S. Xiao, et B. Jin, Analysis of water resourcessupply and demand and security of water resources development in irrigationregions of the middle reaches of the Heihe river basin, Northwest China, Agri-cultural Sciences in China, 5 (2), 130–140, 2006.

Jonkman, S., M. Bockarjova, M. Kok, et P. Bernardini, Integrated hydrodynamicand economic modelling of flood damage in the Netherlands, Ecological Econo-mics, 66, 77–90, doi :10.1061/j.ecolecon.2007.12.022, 2008.

Joyce, B., S. Vicuna, L. Dale, J. Dracup, M. Hanemann, D. Purkey, et D. Yates,Climate change impacts on water for agriculture in California : a case study inthe Sacramento Valley, Document de travail, California Climate Change Center,white Paper, 2006.

Karamouz, M., A. Moridi, et N. Aghaee, Development of water allocation policiesconsidering the demand variations : a system dynamics approach, Impacts ofglobal climate change Proceedings of World Water and Environmental ResourcesCongress ASCE, pp. 1–12, doi :10.1061/40792(173)69, 2005.

Bibliographie 298

Kiparsky, M., et P. H. Gleick, Climate change and California water resources : asurvey and summary of the literature, Document de travail, Pacific Institute,2003.

Kirshen, P., M. Mccluskey, R. V. R., et K. Strzepek, Global analysis of changesin water supply yields and costs under climate change : a case study in China,Climatic Change, 68 (3), 303–330, doi :10.1007/s10584-005-1148-7, 2005.

Koch, H., et U. Grunewald, A comparison of modelling systems for the deve-lopment and revision of water resources management plans, Water ResourcesManagement, 23, 1403–1422, doi :10.1007/s11269-008-9333-x, 2009.

Koch, H., et S. Vogele, Dynamic modelling of water demand, water availabilityand adaptation strategies for power plants to global change, Ecological Eco-nomics, 68 (7), 2031–2039, doi :10.1016/j.ecolecon.2009.02.015, methodologicalAdvancements in the Footprint Analysis, 2009.

Koutsoyiannis, D., Reliability concepts in reservoir design, dans Water Encyclo-pedia, Surface and Agricultural Water, vol. 4, edite par J. H. Lehr et J. Keeley,pp. 259–265, Wiley New York, 2005.

Koutsoyiannis, D., et A. Economou, Evaluation of the parameterization-simulation-optimization approach for the control of reservoir systems, WaterResources Research, 39 (6), doi :10.1029/2003WR002148, 2003.

Koutsoyiannis, D., S. Roti, J. Tzeranis, et T. Xanthopoulos, Hydrological investi-gation of the thessalia water basin, Document de travail 7, Department of WaterResources, Hydraulic and Maritime Engineering – National Technical Universityof Athens, Athens, final Report, 1988.

Koutsoyiannis, D., A. Efstratiadis, et G. Karavokiros, A decision support toolfor the management of multi-reservoir systems, Journal of the American WaterResources Association, 38 (4), 945–958, 2002.

Labadie, J. W., Optimal operation of multireservoir systems : state-of-the-art-review, Journal of Water Resources planning and Management, 130 (2), 2004.

Larsen, S. V., Risk as a challenge in practice : investigating climate change inwater management, Regional Environmental Change, 11 (1), 111–122, doi :10.1007/s10113-010-0123-7, 2010.

Leenhardt, D., J. Trouvat, G. Gonzales, V. Perarnaud, S. Prats, et J. Bergez, Esti-mating irrigation demand for water management on a regional scale I. ADEAU-MIS, a simulation platform on bio-decisional modelling and spatial information,Agricultural Water Management, 68, 207–232, doi :10.1016/j.agwat.2004.04.004,2004.

Bibliographie 299

Lehner, B., G. Czisch, et S. Vassolo, The impact of global change on the hydropowerpotential of Europe : a model-based analysis, Energy Policy, 33, 839–855, doi :DOI:10.1016/j.enpol.2003.10.018, 2005.

Lehner, B., P. Doll, J. Alcamo, T. Henrichs, et F. Kaspar, Estimating the impactof global change on flood and drought risks in Europe : a continental integratedanalysis, Climatic Change, 75, 273–299, doi :DOI:10.1007/s10584-006-6338-4,2006.

Lempert, R. J., et M. T. Collins, Managing the risk of uncertain thresholds res-ponses : comparison of robust, optimum, and precautionary approaches, RiskAnalysis, 27, 1009–1026, 2007.

Lempert, R. J., et D. G. Groves, Identifying and evaluating robust adaptive policyresponses to climate change for water management agencies in the Americanwest, Technological Forecasting and Social Changes, 77, 960–974, doi :10.1016/j.techfore.2010.04.007, 2010.

Lempert, R. J., et M. E. Schlesinger, Robust strategies for abating climate change,Climatic Change, 45 (3-4), 387–401, 2000.

Lempert, R. J., D. G. Groves, S. W. Popper, et S. C. Bankes, A general, analyticmethod for generating robust strategies and narrative scenarios, ManagementScience, 52 (4), 514–528, 2006.

Letcher, R., B. Croke, A. Jakeman, et W. Merritt, An integrated modelling toolboxfor water resources assessment and management in highland catchments : Modeldescription, Agricultural Systems, 89, 106–131, doi :10.1016/j.agsy.2005.08.006,2006.

Lettenmaier, D. P., et D. P. Sheer, Climatic sensitivity of California water re-sources, Journal of Water Resources Planning and Management, 117 (1), 108–125, 1991.

Lettenmaier, D. P., A. W. Wood, R. N. Palmer, E. F. Wood, et E. Z. Stakhiv,Water resources implications of global warming : a U.S. regional perspective,Climatic Change, 43, 537–579, 1999.

Li, L., H. Xu, X. Chen, et S. Simonovic, Streamflow forecast and reservoir operationperformance assessment under climate change, Water Resources Management,24, 83–104, doi :DOI:10.1007/s11269-009-9438-x, 2010.

Liao, S., C. Chen, et S. Hsu, Estimating the value of El Nino southern oscillationinformation in a regional water market with implications for water management,Journal of Hydrology, 394, 347–356, doi :10.1016/j.jhydrol.2010.09.008, 2010.

Bibliographie 300

Lins, H. F., et E. Z. Stakhiv, Managing the nation’s water in a changing climate,Journal of the American Water Resources Association, 34 (6), 1255–1264, 1998.

Lopez-Moreno, J., M. Beniston, et J. Garcıa-Ruiz, Environmental change andwater management in the Pyrenees : facts and future perspectives for Medi-terranean mountains, Global and Planetary Change, 61 (3–4), 300–312, doi :10.1016/j.gloplacha.2007.10.004, 2007.

Lorenzo-Lacruz, J., S. Vicente-Serrano, J. Lopez-Moreno, S. Beguerıa, J. Garcıa-Ruiz, et J. Cuadrat, The impact of droughts and water management on varioushydrological systems in the headwaters of the Tagus river (Central Spain), Jour-nal of Hydrology, 386, 13–26, doi :10.1016/j.jhydrol.2010.01.001, 2010.

Loukas, A., N. Mylopoulos, et L. Vasiliades, A modeling system for the evaluationof water resources management strategies in Thessaly, Greece, Water ResourcesManagement, 21 (10), 1673–1702, doi :10.1007/s11269-006-9120-5, 2007.

Ludwig, W., E. Dumont, M. Meybeck, et S. Heussner, River discharges of waterand nutrients to the mediterranean and black sea : Major drivers for ecosystemchanges during past and future decades ?, Progress in Oceanography, 80 (3–4),199–217, doi :doi:10.1016/j.pocean.2009.02.001, 2009.

Lund, J. R., et J. Guzman, Derived operating rules for reservoirs in series or inparallel, Journal of Water Resources Planning and Management, 125 (3), 143–153, 1999.

Magilligan, F. J., et K. Nislow, Long-term changes in regional hydrologic regimefollowing impoundment in a humid-climate watershed, Journal of the AmericanWater Resources Association, 37 (6), 1551–1569, 2001.

Magnan, A., J. Hamilton, A. Bujosa, J. Rossello, et R. Bille, Mediterranean tou-rism and climate change : identifying future demand and assessing destinationsvulnerability, Document de travail, CIRCE European Project, regional Assess-ment of Climate Change in the Mediterranean Presentation of the section 4(Tourism), Part 2 (People), Vol 2, CIRCE fourth general assembly, 2011.

Mahjouri, N., et M. Ardestani, A game theoretic approach for interbasin waterresources allocation considering the water quality issues, Environmenal Monito-ring Assessment, 167, 527–544, doi :10.1007/s10661-009-1070-y, 2010.

Margat, J., et S. Treyer, L’eau des Mediterraneens : situations and perspectives,Document de travail 158, PNUE/PAM, 2004.

Bibliographie 301

Martin, Q. W., Optimal operation of multiple reservoir systems, Journal of WaterResources Planning and Management, 109 (1), 58–74, 1983.

Medellın-Azuara, J., J. Harou, et R. E. Howitt, Estimating economic value ofagricultural water under changing conditions and the effects of spatial ag-gregation, Science of the Total Environment, 408, 5639–5648, doi :10.1016/j.scitotenv-2009-08-013, 2010.

Mehrotra, R., Sensitivity of runoff, soil moisture and reservoir design to climatechange in central indian river basins, Climatic Change, 42, 725–757, 1999.

Meigh, J., A. McKenzie, et K. Sene, A grid-based approach to water scarcityestimates for eastern and southern Africa, Water Resources Management, 13,85–115, 1999.

Mendelsohn, R., et L. L. Bennett, Global warming and water management : waterallocation and project evaluation, Climatic Change, 37, 271–290, 1997.

Mendelsohn, R., W. Morrison, M. E. Schlesinger, et N. G. Andronova, Country-specific market impacts of climate change, Climatic Change, 45, 553–569, 2000.

Messahel, M., et M. Benhafid, Amenagements hydro agricoles : situation actuelleet perspectives de developpement en Algerie, chap. 8, p. 312, CIHEAM/IAMB-EU DG Research, options Mediterraneennes : Serie B. Etudes et RecherchesN.48, 2004.

Messahel, M., M. Benhafid, et M. O. Hocine, Efficience des systemes d’irrigationen Algerie, chap. 5, p. 264, CIHEAM/IAMB -EU DG Research, options Medi-terraneennes : Serie B. Etudes et Recherches N.52, 2005.

Meza, F. J., et D. Silva, Dynamic adaptation of maize and wheat production toclimate change, climatic change, 94, 143–156, doi :10.1007/s10584-009-9544-z,2009.

Meza, F. J., D. Silva, et H. Vigil, Climate change impacts on irrigated maize inMediterranean climates : evaluation of double cropping as an emerging adapta-tion alternative, Agricultural systems, 98, 21–30, doi :10.1016/j.agsy.2008.03.005,2008.

Michailidis, A., et K. Mattas, Using real options theory to irrigation dam invest-ment analysis : an application of binomial option pricing model, Water ResourcesManagement, 21, 1717–1733, doi :10.1007/s11269-006-9122-3, 2007.

Bibliographie 302

Millennium Ecosystem Assessment Board, Ecosystems and Human Well-being :Scenarios, vol. 2, 1032 pp., Island press, 2005.

Miller, P., W. Lanier, et S. Brandt, Using Growing Degree Days to predict plantstages, Document de travail MT200103 AG 7/2001, Montana State UniversityExtension Service, montguide, 2001.

Mimikou, M., Water Resources Technology (in Greek), 592 pp., Papasotiriou, 1994.

Mimikou, M., P. Hadjisavva, et Y. Kouvopoulos, Regional effects of climate changeon water resources systems, dans Proceedings of the Vienna Symposium, editepar IAHS, 201, pp. 173–182, IAHS, 1991a.

Mimikou, M. A., et E. Baltas, Climate change impacts on the reliability of hydroe-lectric energy production, Hydrological Sciences, 45 (5), 661–678, 1997.

Mimikou, M. A., et Y. S. Kouvopoulos, regional climate change impacts : I impactson water resources, Hydrological Sciences, 36 (3), 247–258, 1991.

Mimikou, M. A., P. S. Hadjisavva, Y. S. Kouvopoulos, et H. Afrateos, regionalclimate change impacts : II impacts on water management works, HydrologicalSciences, 36 (3), 259–270, 1991b.

Ministere des Ressources en Eau Algerien, Etat signaletique des perimetres enexploitation, 2007.

Minville, M., F. Brisette, S. Krau, et R. Leconte, Adaptation to climate changein the management of a canadian water-resources system exploited for hy-dropower, Water Resources Management, 23, 2965–2986, doi :DOI:10.1007/s11269-009-9418-1, 2009.

Minville, M., S. Krau, F. Brisette, et R. Leconte, Behaviour and performance of awater resource system in Quebec (Canada) under adapted operating policies ina climate change context, Water Resources Management, 24, 1333–1352, doi :DOI:10.1007/s11269-009-9500-8, 2010.

Mitchell, T., et P. Jones, An improved method of constructing a database ofmonthly climate observations and associated high-resolution grids, InternationalJournal of Climatology, 25 (6), 693–712, doi :10.1002/joc.1181, 2005.

Mizyed, N. R., J. C. Loftis, et D. G. Fortane, Operation of large multireservoirsystems using optimal-control theory, Journal of Water Resources Planning andManagement, 118 (4), 371–387, 1992.

Molle, F., et J. Berkoff, Cities vs. agriculture : a review of intersectoral waterreallocation, Natural Resources Forum, 33, 6–18, 2009.

Bibliographie 303

MWH, Upper San Joaquin river basin storage investigation Montgomery reservoirsurface storage option technical appendix to the phase 1 investigation report,Document de travail, Bureau of Reclamation Mid-Pacific Region, California De-partment of Water Resources, The California Bay-Delta Authority, 2003.

Nalbantis, I., et D. Koutsoyiannis, A parametric rule for planning and manage-ment of multiple-reservoir systems, Water Resources Research, 33 (9), 2165–2177, 1997a.

Nalbantis, I., et D. Koutsoyiannis, Upgrading and updating of hydrological infor-mation of Thessalia, Document de travail 4, Hydraulic and Maritime Engineering– National Technical University of Athens, Athens, final Report, 1997b.

Nawaz, N., et A. Adeloye, Monte Carlo assessment of sampling uncertainty ofclimate change impacts on water resources yield in Yorkshire, England, ClimaticChange, 78, 257–292, doi :DOI:10.1007/s10584-005-9043-9, 2006.

Oki, T., Y. Agata, S. Kanae, T. Saruhashi, D. Yang, et K. Musiake, Global as-sessement of current water resources using Total Runoff Integrating Pathways,Hydrological Sciences, 46 (6), 983–995, 2001.

Palmer, R. N., et G. W. Characklis, Reducing the costs of meeting regional wa-ter demand through risk-based transfer agreements, Journal of EnvironmentalManagement, 90, 1703–1714, doi :10.1016/j.jenvman.2008.11.003, 2009.

Payne, J. T., A. W. Wood, A. F. Hamlet, R. N. Palmer, et D. P. Lettenmaier,Mitigating the effects of climate change on the water resources of the Columbiariver basin, Climatic Change, 62, 233–256, 2004.

Pereira, L. S., T. Oweis, et A. Zairi, Review irrigation management under waterscarcity, Agricultural Water Management, 57, 175–206, 2002.

Perennes, J.-J. (Ed.), L’eau et les hommes au Maghreb Contribution a une politiquede l’eau en Mediterranee, Hommes et Societes, 646 pp., KARTHALA, 1993.

Portmann, F. T., S. Siebert, et P. Doll, MIRCA2000—global monthly irrigated andrainfed crop areas around the year 2000 : A new high-resolution data set for agri-cultural and hydrological modeling, Global Biogeochemical Cycles, 24 (GB1011),doi :10.1029/2008GB003435, 2010.

Prudhomme, C., et H. Davies, Assessing uncertainties in climate change impactanalyses on the river flow regimes in the UK. Part 1 : baseline climate, ClimaticChange, 93, 177–195, doi :10.1007/s10584-008-9464-3, 2009a.

Bibliographie 304

Prudhomme, C., et H. Davies, Assessing uncertainties in climate change impactanalyses on the river flow regimes in the UK. Part 2 : future climate, ClimaticChange, 93, 197–222, doi :10.1007/s10584-008-9461-6, 2009b.

Pulido-Velazquez, M., J. Andreu, A. Sahuquillo, et D. Pulido-Velazquez, Hydro-economic river basin modelling : The application of a holistic surface-groundwater model to assess opportunity costs of water use in Spain, EcologicalEconomics, 66, 51–55, doi :0.1016/j.ecolecon.2007.12.016, 2008.

Purkey, D. R., B. Joyce, S. Vicuna, M. W. Hanemann, L. L. Dale, D. Yates, etJ. A. Dracup, Robust analysis of future climate change impacts on water foragriculture and other sectors : a case study in the Sacramento Valley, ClimaticChange, 87 (Suppl 1), S109–S122, 2008.

Quinn, N., L. Brekke, N. Miller, T. Heinzer, H. Hidalgo, et J. Dracup, Model inte-gration for assessing future hydroclimate impacts on water resources, agricultu-ral production and environmental quality in the San Joaquin basin, Califronia,Environmental Modelling & Software, 19, 305–316, 2004.

Quinn, N. W., N. L. Miller, J. A. Dracup, L. Brekke, et L. F. Grober, An integra-ted modeling system for environmental impacts analysis of climate variabilityand extreme weather events in the San Joaquin basin Califronia, Advances inEnvironmental Research, 5, 309–317, 2001.

Quintana Seguı, P., A. Ribes, E. Martin, F. Habets, et J. Boe, Comparison ofthree downscaling methods in simulating the impact of climate change on thehydrology of Mediterranean basins, Journal of Hydrology, 383 (1–2), 111–124,doi :10.1016/j.jhydrol.2009.09.050, 2010.

Raje, D., et P. Mujumdar, Reservoir performance under uncertainty in hydrologicimpacts of climate change, Advances in Water Resources, 33, 312–326, doi :DOI:10.1016/j.advwatres.2009.12.008, 2010.

Rani, D., et M. M. Moreira, Simulation-optimization modeling : a survey andpotential application in reservoir systems operation, Water Resources Manage-ment, 24 (6), 1107–1138, doi :DOI:10.1007/s11269-009-9488-0, 2009.

Reca, J., J. Roldan, M. Alcaide, R. Lopez, et E. Camacho, Optimization modelfor water allocation in deficit irrigation systems I. Description of the model,Agricultural Water Management, 48, 103–116, 2001.

Robinson, P. J., Climate change and hydropower generation, International Journalof Climatology, 17, 983–996, 1997.

Rogers, P., Engineering design and uncertainties related to climate change, Clima-tic Change, 37, 229–242, 1997.

Bibliographie 305

Rosenzweig, C., K. M. Strzepek, D. C. Major, A. Iglesias, D. N. Yates, A. Mc-Cluskey, et D. Hillel, Water resources for agriculture in a changing climate :international case studies, Global Environmental Change, 14, 345–360, doi :DOI:10.1016/j.gloenvcha.2004.09.003, 2004.

Sabziparvar, A.-A., et H. Tabari, Regional estimation of reference evapotranspira-tion in arid and semiarid regions, Journal of Irrigation and Drainage Enginee-ring, 136 (10), 724–731, 2010.

Sahagian, D., Global physical effects of anthropogenic alterations : sea level andwater redistribution, Global and Planetary Change, 25, 39–48, 2000.

Sassi, O., R. Crassous, J.-C. Hourcade, V. Gitz, H. Waisman, et C. Guivarch,IMACLIM-R : a modelling framework to simulate sustainable development pa-thways, International Journal of Global Environmental Issues, 10 (1/2), 5–24,doi :10.1504/IJGENVI.2010.030566, 2010.

Schaefli, B., B. Hingray, et A. Musy, Climate change and hydropower productionin the swiss alps : quantification of potential impacts and related modellinguncertainties, Hydrology and Earth System Sciences, 11 (3), 1191–1205, 2007.

Schar, C., P. L. Vidale, D. Luthi, C. Frei, C. Haberli, M. A. Liniger, et C. Ap-penzeller, The role of increasing temperature variability in European summerheatwaves, Nature, 427, 332–336, doi :10.1038/nature02300, 2004.

Seckler, D., U. Amarasinghe, D. Molden, R. de Silva, et R. Barker, World waterdemand and supply, 1990 to 2025 : scenarios and issues, Document de travail 19,International Water Management Institute, iWMI Research Report, 1998.

Shen, Y., T. Oki, N. Utsumi, S. Kanae, et N. Hanasaki, Projection of future worldwater resources under SRES scenarios : water withdrawal, Hydrological Sciences,53 (1), 11–33, 2008.

Shiklomanov, I. A., World water resources and their use, joint SHI/UNESCO pro-duct, 1999.

Siebert, S., P. Doll, J. Hoogeveen, J.-M. Faures, K. Frenken, et S. Feick, Develop-ment and validation of the global map of irrigation area, Hydrology and EarthSystem Sciences, 9, 535–547, 2005.

Sigvaldason, O., A simulation model for operating a multipurpose multireservoirsystem, Water Resources Research, 12 (2), 263–278, 1976.

Singer, M. B., The influence of major dams on hydrology through the drainage net-work of the Sacramento river basin California, River Research and Applications,23, 55–72, doi :10.1002/rra.968, 2007.

Bibliographie 306

Somot, S., F. Sevault, M. Deque, et M. Crepon, 21st century climate change scena-rio for the Mediterranean using a coupled atmosphere-ocean regional climate mo-del, Global and Planetary Change, 63 (2–3), 112–126, doi :10.1016/j.gloplacha.2007.10.003, 2008.

Somot, S., F. Sevaut, et M. Deque, Design and first simulation with a tri-coupledAORCM dedicated to the Mediterranean study, Document de travail ReportNo.39, Research activities in atmospheric and oceanic modelling CAS/JSC Wor-king group on numerical experimentation, 2009.

Stehfest, E., M. Heistermann, J. A. Priess, D. S. Ojima, et J. Alcamo, Simulation ofglobal crop production with the ecosystem model DayCent, Ecological Modelling,209, 203–219, doi :10.1016/j.ecolmodel.2007.06.028, 2007.

Stockholm Environment Institute, WEAP Water Evaluation And Planning Sys-tem Tutorial a collection of stand-alone modules to aid in learning the WEAPsoftware, Document de travail, Stockholm Environment Institute, 2011.

Strobl, E., et R. O. Strobl, The distributional impact of large dams : Evidencefrom cropland productivity in Africa, Journal of Development Economics, InPress, Corrected Proof, doi :10.1016/j.jdeveco.2010.08.005, 2010.

Strzepek, K., A. Schlosser, W. Farmer, S. Awadalla, J. Baker, M. Rosegrant, etX. Gao, Modeling the global water resource system in an integrated assessmentmodeling framework : IGSM-WRS, Document de travail 189, MIT, 2010.

Strzepek, K. M., D. C. Major, C. Rosenzweig, A. Iglesias, D. N. Yates, A. Holt,et D. Hillel, New methods of modeling water availability for agriculture underclimate change : the U.S. Cornbelt, Journal of the American Water ResourcesAssociation, 35 (6), 1639–1655, 1999.

Strzepek, K. M., G. W. Yohe, R. S. Tol, et M. W. Rosegrant, The value of thehigh Aswan Dam to the Egyptian economy, Ecological Economics, 66, 117–126,doi :10.1016/j.ecolecon.2007.08.019, 2008.

Sun, G., S. G. McNulty, J. A. M. Myers, et E. C. Cohen, Impacts of multiplestresses on water demand and supply across the Southeastern United States,Journal of the American Water Resources Association, 44 (6), 1441–1457, 2008.

Tanaka, S. K., T. Zhu, J. R. Lund, R. E. Howitt, M. W. Jenkins, M. A. Pulido,M. Tauber, R. S. Ritzema, et I. C. Ferreira, Climate warming and water mana-gement adaptation for California, Climatic Change, 2006.

Tol, R. S. J., New estimates of the damage costs of climate change – Part II :Dynamic estimates, Environmental and Resource Economics, 21 (2), 135–160,2002a.

Bibliographie 307

Tol, R. S. J., New estimates of the damage costs of climate change – Part I :Benchmark estimates, Environmental and Resource Economics, 21 (1), 47–73,2002b.

Trajkovic, S., Temperature-based approaches for estimating reference evapotrans-piration, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 131 (4), 316–323, 2005.

Trajkovic, S., et S. Kolakovic, Estimating reference evapotranspiration using li-mited weather data, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 135 (4),443–449, 2009.

TRCOLD, Turkish committee on large dams, 2011.

United Nations, Population prospects. the 2000 revision volume I : Comprehensivetables, Document de travail st/esa/ser.a/198, United Nations, Department ofEconomic and Social Affairs, Population Division, New York, 2001a.

United Nations, Population prospects. the 2000 revision volume II : The sex andage distribution of populations, Document de travail st/esa/ser.a/199, UnitedNations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division, NewYork, 2001b.

van Heerden, J. H., J. Blignaut, et M. Horridge, Integrated water and economicmodelling of the impacts of water market instruments on the South Africaneconomy, Ecological Economics, 66, 105–116, doi :10.1016/j.ecolecon.2007.11.011, 2008.

Vanderlinden, K., J. Giraldez, et M. V. Meirvenne, Assessing reference evapotrans-piration by the Hargreaves method in southern Spain, Journal of Irrigation andDrainage Engineering, 130 (3), 184–191, 2004.

Vano, J. A., M. J. Scott, N. Voisin, C. O. Stockle, A. F. Hamlet, K. E. Mickelson,M. M. Elsner, et D. Lettenmaier, Climate change impacts on water managementand irrigated agriculture in the Yakima river basin, Washington, USA, Wa-ter Resources Management, 102 (1–2), 287–317, doi :10.1007/s10584-010-9856-z,2010a.

Vano, J. A., N. Voisin, L. Cuo, A. F. Hamlet, M. M. Elsner, R. N. Palmer, A. Pole-bitski, et D. Lettenmaier, Climate change impacts on water management in thePuget Sound region, Washington state, USA, Water Resources Management,102 (1–2), 261–286, doi :10.1007/s10584-010-9846-1, 2010b.

Venkatesh, B. N., et B. F. Hobbs, Analyzing investments for managing Lake Erielevels under climate change uncertainty, Water Resources Research, 35 (5), 1671–1683, 1999.

Bibliographie 308

Vicuna, S., R. Leonardson, M. Hanemann, L. Dale, et J. Dracup, Climate changeimpacts on high elevation hydropower generation in California’s Sierra Nevada :a case study in the Upper American river, Climatic Change, 87 (Suppl 1), S123–S137, doi :DOI:10.1007/s10584-007-9365-x, 2008.

Vogel, R. M., C. J. Bell, et N. M. Fennessey, Climate, streamflow and water supplyin the northeastern United States, Journal of Hydrology, 198, 42–68, 1997.

Vorosmarty, C. J., M. Meybeck, B. Fekete, K. Sharma, P. Green, et J. P. Sy-vitski, Anthropogenic sediment retention : major global impact from regis-tered river impoundments, Global and Planetary Change, 39, 169–190, doi :10.1016/S0921-8181(03)00023-7, 2003.

Ward, F. A., Economics in integrated water management, Environmental Model-ling & Software, 24, 948–958, doi :10.1016/j.envsoft.2009.02.002, 2009.

Ward, F. A., et M. Pulido-Velazquez, Efficiency, equity, and sustainability in awater quantity-quality optimization model in the Rio Grande basin, EcologicalEconomics, 66, 23–37, doi :10.1061/j.ecolecon.2007.08.018, 2008.

Ward, F. A., J. F. Booker, et A. M. Michelsen, Integrated economic, hydrologic,and institutional analysis of policy responses to mitigate drought impacts inRio Grande basin, Journal of Water Resources Planning and Management, 132,488–502, doi :10.1061/(ASCE)0733-9496(2006)132:6(488), 2006.

Ward, P., K. Strzepek, W. Pauw, L. Brander, G. Hughes, et J. Aerts, Partial costsof global climate change adaptation for the supply of raw industrial and muni-cipal water : a methodology and application, Environmental Research Letters,5 (044011), 10, doi :10.1088/1748-9326/5/4/044011, 2010.

WATECO, Common implementation strategy for the Water Framework Direc-tive (2000/60/EC), Guidance document n1 economics and the environment theimplementation challenge of the Water Framework Directive, European Com-mission, 2003.

WaterStrategyMan, The WaterStrategyMan DSS a comprehensive decision sup-port system for the development of sustainable water management strategies,Document de travail, Office International de l’eau, Hebrew University of Jerusa-lem,Water development departement Cyprus, INSULA, Aeoliki Ltd, Facultandede engenharia da universidade do Porto, 2004.

Watson, P. S., et S. Davies, Modeling the effects of population growth on waterresources : a CGE analysis of the South Plate river basin in Colorado, TheAnnals of Regional Science, 46 (2), 331–348, doi :10.1007/s00168-009-0326-3,2009.

Bibliographie 309

Wolf, J., et C. V. Diepen, Effects of climate change on grain maize yield potentialin the European community, Climatic Change, 29, 299–331, 1995.

Wood, A. W., D. P. Lettenmaier, et R. N. Palmer, Assessing climatic changeimplications for water resources planning, Climatic Change, 37, 203–228, 1997.

Zaman, A., H. Malano, et B. Davidson, An integrated water trading-allocationmodel, applied to a water market in Australia, Agricultural Water Management,96, 149–159, doi :10.1016/j.agwat.2008.07.008, 2009.

50004971.pdf - International Nuclear Information System (INIS)

Documents

Transcript of 50004971.pdf - International Nuclear Information System (INIS)

wooi - International Nuclear Information System (INIS)

fi - International Nuclear Information System (INIS)

Untitled - International Nuclear Information System (INIS)

MASm - International Nuclear Information System (INIS)

THÈSE - International Nuclear Information System (INIS)

pétrolière - International Nuclear Information System (INIS)

Transactions - International Nuclear Information System (INIS)

C214 - International Nuclear Information System (INIS)

2016 - International Nuclear Information System (INIS)

MASTER - International Nuclear Information System (INIS)

JAERI - International Nuclear Information System (INIS)

REP - International Nuclear Information System (INIS)

6 - International Nuclear Information System (INIS)

agreement - International Nuclear Information System (INIS)

PROGRAM - International Nuclear Information System (INIS)

UKBOTUH - International Nuclear Information System (INIS)

physics - International Nuclear Information System (INIS)

tliillfiSI - International Nuclear Information System (INIS)

Radioa - International Nuclear Information System (INIS)

LABORATORY - International Nuclear Information System (INIS)