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Gérer un barrage en temps réél depuis l'espace

  LE CAS DU FLEUVE NIGER AMONT

Les grands barrages sont conçus pour stocker des volumes d'eau qui sont ensuite relâchés pour satisfaire divers besoins sur place ou en aval. Opérer des lâchers optimums permet de garantir une disponibilité de la ressource tout au long de la saison, mais peut s'avérer particulièrement difficile lorsque l'état hydrique en aval est mal connu. Dans une étude parue dans Water Resources Research, un chercheur du LEGOS, et ses collègues franco-américains, démontrent le potentiel des observations du futur satellite SWOT pour une gestion opérationnelle (en temps réel) optimale du barrage de Sélingué dans le bassin amont du Niger, dont l'un des objectifs est de maintenir un débit minimum à l'amont du Delta Intérieur, soit environ 300 km en aval du barrage.

Le barrage de Sélingué, situé sur un affluent du fleuve Niger au Mali, est utilisé entre autre pour le soutien d'étiage. Des lâchers de barrage sont opérés de manière à maintenir un débit minimum à Kirango, situé 300 km en aval, permettant de préserver un bon état écologique dans le Delta Intérieur du Niger juste en aval. Le temps de propagation entre Sélingué et Kirango étant d'environ 30 jours à l'étiage, il est indispensable d'anticiper les lâchers de barrage suffisamment à l'avance.

Bassin amont du Niger et tronçon du fleuve étudié (en bleu foncé).

Un modèle de propagation peut être utilisé dans un algorithme de régulation automatique (Model Predictive Control) pour déterminer les lâchers minimum permettant de satisfaire le débit d'étiage à un horizon de 30 à 50 jours. A chaque pas de temps, le modèle doit être initialisé à partir de la connaissance de l'état du cours d'eau, c'est-à-dire les volumes d'eau disponibles tout le long du tronçon. En l'absence d'observation, cette connaissance est entachée d'incertitudes, notamment sur l'estimation des apports latéraux dus à la pluie.

L'étude montre que ces incertitudes limitent fortement les performances du contrôle automatique du barrage, avec des débits d'étiages à Kirango souvent non satisfaits et un volume d'eau lâché supérieur au volume optimum. L'altimétrie spatiale nadir (e.g. Envisat, Jason 2) permet, par des mesures de hauteur d'eau sur les grands fleuves comme le Niger, d'améliorer l'estimation de l'état du cours d'eau, mais l'échantillonnage spatial et temporel reste trop faible et les incertitudes trop grandes pour des applications opérationnelles. La future mission spatiale SWOT (CNES, NASA), dont le lancement est prévu en 2020, produira des observations des surfaces et hauteurs de l'ensemble des lacs et rivières du globe avec une précision verticale de l'ordre de 10 cm par km². De plus, les observations seront effectuées selon une fauchée et non plus une trace (comme pour les altimètres nadir actuels), offrant ainsi une couverture réellement globale. Ce nouveau type d'observations revêt un intérêt particulier dans les régions non ou peu instrumentées et les bassins transfrontaliers tels que celui du Niger qui s'étend sur pas moins de 10 pays d'Afrique de l'Ouest (dont Guinée, Mali,Niger, Nigeria). Dans cette étude, des données synthétiques SWOT sont générées sur le tronçon Sélingué-Kirango puis assimilées dans un modèle d'écoulement en rivière utilisé pour connaître l'état du cours d'eau. Malgré les erreurs inhérentes à la donnée SWOT, l'assimilation de ces mesures permet une amélioration importante de l'estimation de l'état du cours d'eau. L'algorithme de contrôle automatique dépasse alors largement les performances obtenues sans assimilation, avec un débit d'étiage maintenu à son minimum, et donc  un volume d'eau lâché optimum. Les auteurs démontrent ainsi le fort potentiel des futures observations SWOT pour la gestion opérationnelle d'un barrage en amont d’un cours d’eau majeur mais mal instrumenté.

Référence

Munier, S., A. Polebistki, C. Brown, G. Belaud, and D. P. Lettenmaier (2015), SWOT data assimilation for operational reservoir management on the upper Niger River Basin, Water Resour. Res., 51, 554–575, doi:10.1002/2014WR016157.

Contact

Simon Munier, LEGOS, simon.munier@legos.obs-mip.fr

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