Vulnérabilité de l'agriculture en réponse aux changements climatiques : étude de l'influence passée et future de l'occupation agricole du territoire sur le régime hydrologique et la qualité de l'eau d'un bassin versant, à l'aide d'un système de modélisation intégrée : rapport final.
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de recherche porte sur l'évaluation du rôle passé et futur de l'occupation du territoire agricole dans les processus d'adaptation de l'agriculture au changement climatique et son influence sur l'hydrologie.Pour ce faire, nous utilisons le système de modélisation intégrée GIBSI appliqué sur le bassin versant de la rivière Chaudière.Dans un premier temps (approche rétrospective), nous avons reconstitué l'évolution passée de l'occupation du territoire à l'aide de sept images satellites (1976, 1981, 1987, 1990, 1995, 1999 et 2003).Nous avons ainsi pu constater une augmentation de la superficie des terres agricoles au détriment des forêts entre 1976 et 1990 (respectivement 15,3% et 21,7% de la superficie totale du bassin versant), puis une diminution après 1990 pour atteindre 17,2% en 2003.Nous avons ensuite intégré ces images dans GIBSI et réalisé des simulations hydrologiques sur 30 ans de données météorologiques.Les résultats démontrent que la lame d'eau annuelle, la charge en sédiments et le débit d'étiage à l'exutoire du bassin versant sont fortement influencés par l'évolution de la superficie agricole (corrélation positive).On retrouve des observations similaires à l'échelle des sous-bassins les plus agricoles.Dans un deuxième temps (approche prédictive), nous avons évalué l'effet de scénarios d'évolution de l'occupation du territoire dans un contexte de changement climatique.Afin de définir les chroniques météorologiques futures (période 2010-2039) utilisées en entrée du modèle hydrologique de GIBSI, trois méthodes basées sur les modèles de circulation générale ont été comparées : la méthode des deltas, la mise à l'échelle (communément appelé downscaling) statistique et une méthode mixte.Les résultats montrent que la lame d'eau annuelle à l'exutoire du bassin devrait diminuer légèrement dans un contexte de CC (horizon 2025), de l'ordre de 5%.Cette diminution se produirait surtout durant l'été et l'automne.La lame d'eau pourrait diminuer en hiver du fait de l'augmentation de la température.Le débit de pointe printanier tendrait à diminuer, tandis qu'il est impossible de tirer une conclusion concernant les débits d'étiage.La charge annuelle de sédiments diminuerait également de l'ordre de 12%.Dans ce contexte, un scénario d'occupation du sol « productiviste » engendrerait une forte augmentation de la lame d'eau en été et en automne, une augmentation des débits d'étiage et une augmentation de l'érosion.Cela représenterait donc une atténuation, voire une inversion de l'effet des CC.Au contraire, un scénario d'occupation du sol « rustique » engendrerait une diminution de la lame d'eau en été et en automne, une diminution des débits d'étiage et une diminution de l'érosion.Cela accentuerait donc l'effet des CC.Toutefois, ces résultats doivent être pondérés par la grande incertitude liée aux méthodes, données et scénarios utilisés.De plus, ils ne prennent pas (ou difficilement) en compte l'effet des évènements extrêmes.Pour ce faire, des expériences en conditions contrôlées (parcelles REMERCIEMENTSCette étude a impliqué un grand nombre de collaborateurs, de professionnels de recherches, de stagiaires et d'étudiants.Ils sont tous cités au chapitre 9. Les auteurs tiennent à les remercier chaleureusement pour leur contribution.Les auteurs tiennent également à remercier le personnel ouvrier de la Ferme expérimentale de l'IRDA à Saint-Lambert-de-Lauzon pour leur aide technique lors des opérations agricoles.Nos remerciements vont également à Mme Marie-Claude Laferrière (étudiante d'été du CEGEP de Sainte-Foy) et à Mme Christelle Medjid (stagiaire Maîtrise professionnelle de l'Université Laval) pour leur participation lors des activités d'étalonnage et de simulations de pluie.Ce projet FACC-A946 a reçu l'appui financier du Programme Impacts et Adaptation, Fonds d'action pour les changements climatiques de Ressources naturelles Canada ainsi que l'appui financier d'Ouranos, Consortium sur la climatologie régionale et l'adaptation aux changements climatiques.Nous tenons également à souligner les contributions à la conception de ce projet de MM Claude Bernard de l'IRDA, Alain Bourque d'Ouranos et Ferdinand Bonn de l'Université de Sherbrooke.L'identification du besoin de mener des études à l'échelle parcellaire à l'aide d'un simulateur de pluie revient à MM Bourque et Bernard.Alors que l'intérêt d'étudier le rôle passé de l'occupation agricole sur le comportement hydrologique d'un bassin versant à l'aide de la modélisation intégrée avait été identifié par M Bonn 2 .Par ailleurs, certaines parties de ce projet ont pu être réalisées en s'appuyant sur les travaux menés dans le cadre d'autres projets de recherche.C'est le cas notamment en ce qui concerne le développement et le calage du système de modélisation GIBSI, financé en majeure partie par le Fonds Québécois de Recherche sur la Nature et les Technologiques (FQRNT Programme Environnement rural et forestier) par le biais du projet 2004-EN-101585 dont le titulaire est Alain N. Rousseau.2 Malheureusement décédé à l'automne 2006 dans un accident de la route survenu au Maroc.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".