SENEQUE Logiciel SIG de modélisation prospective de la qualité de l’eau Denis Ruelland CNRS, UMR 6590 Espaces Géographiques et SOciétés Avenue Olivier Messiaen 72085 LE MANS CEDEX 9 [email protected] L’expertise des processus liés aux fonctionnements des hydrosystèmes et à la pollution des ressources hydriques a conduit au développement de modèles hydrologiques d’évaluation de la qualité de l’eau. Associés aux Systèmes d’Information Géographique (SIG) via différentes approches de couplage, ces modèles sont devenus plus précis, plus maniables et plus performants. Nous abordons la problématique à travers l’expérience de pleine intégration du modèle RIVERSTRAHLER à un SIG aboutissant au développement de SENEQUE, un logiciel SIG de modélisation prospective de la qualité de l’eau de surface. En unifiant bases de données, SIG et modèle au sein d’une seule et même application ergonomique indépendante, le logiciel constitue un outil puissant d’analyse et de simulation au service de la recherche scientifique et des processus de gestion. Il facilite l’exploration et l’expérimentation à partir d’informations complexes et variées, permettant une interprétation plus rapide de la pertinence des paramètres de modélisation. Il représente aussi un dispositif transférable aux gestionnaires et devient un support privilégié de co-construction d’outil d’aide à la décision. Cette expérience nous invite à une réflexion sur les spécificités d’une telle approche, les exigences de sa mise en œuvre et les changements de paradigmes qu’elle entraîne dans les démarches de recherche appliquée. RÉSUMÉ.

ABSTRACT. Improved knowledge regarding water pollution and dynamic water modeling have contributed to the development of hydrological models to evaluate water quality. When linked to Geographical Information Systems (GIS), these models become more accurate, more flexible and more efficient. In this paper I present an integrated software (SENEQUE) that combines a hydrological model (RIVERSTRAHLER) with a GIS. This software provides a powerful tool for analyzing and simulating changes in surface water quality. For research purposes it provides a means for exploring complex information and interpreting the value of chosen parameters. For applied water management it serves as a collaborative tool. This experience gives an opportunity to develop a reflection on the specificities of such a tool, the constraints of its implementation, and the paradigmatic changes it involves in terms of applied research. MOTS-CLÉS :

SENEQUE, SIG, RIVERSTRAHLER, Modélisation, Intégration, Qualité de l’eau

de surface KEYWORDS:

SENEQUE, GIS, RIVERSTRAHLER, Modeling, Integration, Water quality.

Revue Internationale de Géomatique. Volume 14 – n° 1/2004, pages 97 à 117

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1. Introduction Depuis plus d’une vingtaine d’années, l’expertise des processus complexes liés aux fonctionnements des hydrosystèmes et à la pollution des ressources hydriques a conduit au développement de nombreux modèles d’évaluation de la qualité de l’eau. Parallèlement, les Systèmes d’Information Géographique ont offert l’opportunité d’organiser spatialement et de gérer efficacement les données de la modélisation et se sont notamment imposés au niveau des étapes de pre-processing (préparation des données d’entrée) et de post-processing (visualisation des résultats) de la modélisation hydrologique (Goodchild, 1993). Ainsi, de nombreuses expériences d’intégration entre modèle et SIG ont été mises en oeuvre pour répondre au besoin croissant d’amélioration des fonctionnalités des outils en hydrologie. Ces stratégies d’intégration sont disparates et aucun consensus ne semble avoir émergé tant au niveau de la théorie ou des pratiques en SIG que dans les communautés de modélisation (Bivand et al., 2000). Néanmoins, plusieurs recherches (Maidment, 1993 ; Fisher, 1994 ; Goodchild et al., 1996 ; Karimi et al., 1996 ; Tim, 1996 ; Sui et al., 1999) aboutissent à des typologies des modes d’intégration, qui peuvent être résumées en trois catégories : les systèmes connectés (loose coupling), les systèmes interfacés (tight coupling) et les systèmes de pleine intégration (full coupling). Les systèmes connectés (FIG. 1a) utilisent un progiciel SIG (ex : Arc/Info, Grass, …) et un modèle hydrologique numérique (ex : HEC-1, HEC-2, STORM,…). L’intégration réside dans le transfert de données au format ASCII ou binaire entre deux systèmes distincts sans interfaces communes. Les systèmes interfacés (FIG. 1b) correspondent eux à un niveau d’intégration plus avancé. Ils reposent sur des interfaces d’application généralement construites à partir des fonctions et du macrolangage disponibles au sein du progiciel SIG. Ces interfaces permettent de structurer les échanges avec le modèle implémenté sous forme de DLLs (Dynamic Link Libraries) ou d’exécutables à partir de langages informatiques tels que le Fortran ou le C/C++. Enfin, les systèmes de pleine intégration (FIG. 1c) peuvent être réalisés en utilisant un seul environnement de programmation, qu’il s’agisse d’un langage de programmation avancé ou du macro-langage d’un progiciel SIG. Le SIG et le modèle constituent alors un système homogène avec une base de données et des interfaces communes. Chacune de ces stratégies est une solution valide en fonction des besoins des utilisateurs et des moyens technologiques et financiers. L’un des principaux avantages des systèmes connectés est que chacun des deux outils peut être développé ou utilisé indépendamment, le modèle n’étant pas lié à un progiciel SIG spécifique, et inversement. Parce que l’investissement en programmation est minimisé, beaucoup d’experts SIG et de modélisateurs ont considéré cette stratégie comme la méthode la plus réaliste pour conduire les travaux de modélisation. Cependant, les transferts de données d’un système à l’autre sont complexes et peu conviviaux. La richesse et l’éventail des projets de systèmes interfacés montrent bien l’intérêt suscité par un traitement plus linéaire de l’information. Ces approches fournissent un

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accès direct aux données spatialisées et permettent une visualisation immédiate des résultats de la modélisation. Elles présentent aussi certaines limites en se heurtant parfois aux difficultés de communication entre les macro-langages du SIG et les DLLs ou exécutables du modèle. Ceci est particulièrement vrai lorsque le modèle a besoin de fonctionnalités SIG au milieu d’un processus de calcul (par exemple, au sein d’une boucle itérative) ce qui rend l’implémentation intégrée plus difficile (Huang et al., 2002). De plus, les volumes grandissants de données spatiales à traiter et la nécessité de transfert des outils à des non-spécialistes conduisent à une demande de modélisation plus dynamique qui requiert une plus grande intégration des fonctions des SIG dans les modèles hydrologiques. Des systèmes pleinement intégrés semblent alors nécessaires. Bien que peu de travaux portent encore sur cette stratégie (Bajwa, 2000), de plus en plus de chercheurs sont séduits par la flexibilité des systèmes de modélisation complètement intégrés.

Figure 1. Différentes approches de couplage entre modèles et SIG (d’après Huang et al., 2002)

Pour aborder cette problématique, nous présentons l’expérience de développement du logiciel SENEQUE. Dans un premier temps, nous tenterons de comprendre comment le SIG s’est imposé dans les travaux de modélisation et quelles raisons ont conduit à la mise en œuvre d’un outil de pleine intégration. Nous décrirons ensuite les caractéristiques du logiciel et nous examinerons les éléments qui fondent son intégration. La discussion permettra de mettre en avant les spécificités du cas d’étude, de considérer ses limites et de présenter ses applications. Cette expérience nous amènera à envisager de tels systèmes de pleine intégration comme une véritable évolution de la place et du statut des outils de modélisation dans les démarches de recherche appliquée.

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2. Modélisation de l’hydrosystème Seine et SIG 2.1. Le modèle RIVERSTRAHLER L’étude de la Seine dans son bassin hydrographique entreprise dans le cadre du programme de recherche PIREN-Seine s’appuie sur la mise en œuvre de nombreux modèles numériques. Parmi ces modèles, le modèle RIVERSTRAHLER (Billen et al., 1994 ; Garnier et al., 1995 ; Billen et al., 1999 ; Garnier et al., 1999 ; Billen et al., 2001) a été développé afin d’orienter les choix en matière de gestion des eaux de surface par la prise en compte explicite des relations entre débits, rejets et niveaux de qualité. Il permet de calculer au pas de temps décadaire les principales variables de la qualité physico-chimique et microbiologique des eaux de surface à l’échelle d’un bassin versant, à partir des contraintes que constituent la morphologie du réseau hydrographique, la météorologie, la lithologie, l’usage du sol et les rejets ponctuels liés aux activités humaines (agricoles, urbaines et industrielles). Son application au bassin de la Seine est communément appelée SENEQUE (« la Seine en équations »). L’objectif de ce modèle n’est pas d’obtenir une description fine des évolutions temporelles à court terme mais bien de fournir une image globale de la qualité des eaux pour l’ensemble d’un bassin hydrographique.

Figure 2. Principes du modèle RIVERSTRAHLER (d’après Billen et al., 1999)

Le modèle est composé d’un module hydrologique et d’un module des processus biogéochimiques en milieu aquatique (FIG. 2). Le module hydrologique estime les flux d’eau à partir des données de pluviométrie et d’évapotranspiration sur le bassin versant. Une composante superficielle et une composante phréatique de l’écoulement spécifique du bassin versant sont calculées pour générer les débits. Le module biogéochimique, quant à lui, représente de manière générique la cinétique des

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processus liés au cycle du carbone et des nutriments dans les milieux aquatiques. La qualité de l’eau est décrite par la concentration en oxygène, en nutriments (NH4+, NO3-, PO43-, SiO2…), en matières en suspension et en carbone organique dissous et particulaire. Les compartiments biologiques sont représentés par des espèces d’algues, des organismes zooplanctoniques, des bactéries hétérotrophes ainsi que des bactéries nitrifiantes. Les bactéries fécales et les macrophytes sont également prises en compte en temps que variables d’état.

2.2. Des besoins de la modélisation au SIG La modélisation de la qualité de l’eau s’organise en plusieurs étapes (Meybeck et al., 1998). Tout d’abord, il s’agit de fournir au modèle un certain nombre de variables de forçage (ou contraintes) sous forme de fichiers de valeur numérique. Plus tard, après que les schémas conceptuels aient été choisis, que les équations mathématiques qui les traduisent aient été établies et résolues, le modèle doit être vérifié, calé et validé. Dans un premier temps, les résultats calculés par le modèle (variables d’état) sont comparés à un ensemble de mesures de terrain ; le calage visant à ajuster au mieux les estimations aux observations. Dans un second temps, la validation consiste à appliquer le modèle à une situation différente de celle qui a été utilisée pour le calage et à comparer les résultats du modèle et les mesures. Pour ce faire, le modèle doit notamment être testé sur le même site (voire sur un autre site) pour d’autres situations hydrologiques ou météorologiques. En conséquence, la modélisation, qui repose sur un découpage géographique de l’espace et une période de temps, doit intégrer les configurations spatiales et temporelles des objets. Dans le cas du modèle RIVERSTRAHLER, la composition chimique et biologique de l’eau de surface est simulée pour deux principaux types d’objets spatiaux interconnectés (FIG. 3). Dans les secteurs amont, la complexité du chevelu hydrographique est idéalisée pour des objets bassins représentés selon un schéma régulier de confluences pour lesquelles les variables de forçage ainsi que les résultats sont considérés comme homogènes pour chaque drain d’un même ordre de Strahler (Strahler, 1957). Cette approche statistique est très économe en temps de calcul mais conduit à une indéniable perte de résolution géographique des résultats de la modélisation. Plus en aval, le modèle calcule la composition de l’eau pour des objets dénommés axes. Ceux-ci sont traités sous la forme d’un drain principal le long duquel les objets et les résultats sont localisés suivant des points kilométriques. Les milieux stagnants en communication sont pris en compte, soit de manière statistique lorsque, comme c’est le cas pour les étangs, ils se raccordent aux différents ordres d’un bassin (on considère alors leurs caractéristiques moyennes par ordre hydrologique), soit sous forme individualisée, comme c’est le cas pour les grands ouvrages de retenues connectés sur un axe de rivière (on tient compte d’une morphologie précise et des valeurs réelles journalières des débits dérivés et restitués).

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Figure 3. Discrétisation spatiale du modèle RIVERSTRAHLER

La segmentation de l’espace en unités hydrologiques ainsi que la nécessité de normaliser et d’archiver les observations de toutes natures assemblées dans le cadre de la zone concernée ont ouvert la porte tout naturellement aux Systèmes d’Information Géographique. Ainsi, le géoréférencement et la structuration sous Arc/Info™ des bases de données relatives aux cours d’eau, à la topographie, à la météorologie, à l’usage du sol, à la lithologie, aux rejets domestiques ou industriels, aux mesures de terrain… ont permis d’exploiter progressivement les capacités d’analyse spatiale du SIG pour répondre aux besoins de la modélisation. Par son aptitude à extraire, agréger et combiner l’ensemble des données spatio-temporelles, le SIG est devenu incontournable pour la préparation des fichiers d’entrée et pour la visualisation, notamment cartographique, des résultats du modèle.

2.3. Limites de l’association du modèle et du SIG L’association du modèle RIVERSTRAHLER et du SIG montre ses limites. Bien que le SIG offre une solution puissante pour la prise en charge de la variabilité spatio-temporelle dans les processus hydrologiques, il n’en reste pas moins que la plupart des opérations d’échange avec le modèle consistent en des manipulations fastidieuses pour passer d’un système à un autre. La séparation physique entre les premières versions informatisées du modèle (RIVERSTRAHLER 1.0 et 1.3 sous DOS, 2.0 sous Excel) et le SIG révèle un manque de cohésion entre les outils et une parcellisation des données et des traitements, qui s’opposent à toute vision d’ensemble. Ce dispositif génère une

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segmentation de la gestion et du traitement de l’information. L’enchaînement des nombreuses opérations à réaliser, qu’elles concernent l’extraction des bases de données, les calculs du modèle ou la représentation des résultats en confrontation avec les données observées est lourde et complexe. Les échanges entre les deux outils ne sont pas implémentés et reposent sur des procédures manuelles d’importation et de formatage de données ; le chaînage des traitements n’est pas optimisé et les temps de réponse aux questions de modélisation sont importants. Il s’ensuit un ralentissement de l’activité de modélisation et une difficulté de transfert de l’outil auprès des gestionnaires dès lors que l’insuffisance de linéarité entre les procédures requiert l’intervention successive de différents spécialistes. Ces limites nous ont conduits à envisager un couplage de pleine intégration entre le modèle RIVERSTRAHLER et le SIG par le développement d’un système spécifique.

3. SENEQUE, couplage de pleine intégration de RIVERSTRAHLER avec un SIG 3.1. Principes L’objectif de développement du logiciel SENEQUE vise à rassembler au sein d’une interface conviviale commune les diverses fonctions d’un système intégré d’information et d’aide à la décision sur la qualité de l’eau. Ce système doit permettre à la fois de visualiser et d'intégrer les bases de données, d'en extraire les données pour un projet de modélisation défini, de piloter le déroulement de ce projet, de simuler des scénarios prospectifs et enfin de visualiser les résultats de la modélisation sous forme graphique ou cartographique (FIG. 4).

Figure 4. Organigramme général du logiciel SENEQUE

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L’outil est conçu comme un applicatif, c’est à dire une application, à laquelle correspondent des procédures informatisées, développées à partir des fonctionnalités des SIG sur la base de besoins clairement identifiés et d’une base de données structurée (Denegre et al., 1996). Il est construit dans l’environnement de programmation de Visual Basic™ associé aux fonctionnalités SIG offertes par la bibliothèque de composants géographiques MapObjects™ et aux outils graphiques de l’active X MSChart™ de manière à constituer un logiciel inédit, complètement dédié et indépendant des progiciels existants. Il utilise ou produit néanmoins des fichiers au format des progiciels Arc/Info™ et ArcView™. En dehors des fichiers SIG (graphiques et tabulaires), de simples fichiers texte sont utilisés et générés lors des différentes étapes de la modélisation, ce qui confère à l’outil une grande souplesse dans son dialogue avec d’autres modèles ou applications.

3.2. Structuration d’une base de données spatio-temporelles L’applicatif SENEQUE s’appuie sur une base de données spatio-temporelles dérivée de la production de certains organismes nationaux : réseau hydrographique issu de la ®BD Carthage (Institut Géographique National), données météorologiques (pluies et évapotranspiration journalières - Météo-France), occupation du sol issue de ®Corine Land Cover (Institut Français sur l’ENvironnement), Modèle Numérique de Terrain (United States Geological Survey), mesures de débits (DIrections Régionales de l’Environnement), observations de la qualité de l’eau (Réseau National de Bassins), fonds géologiques (Bureau de Recherches Géologiques et Minières), données socio-économiques (Service Central des Enquêtes et des Etudes Statistiques). D’autres données proviennent directement des gestionnaires (rejets de stations d’épurations, pollutions industrielles, localisation des ouvrages hydrauliques, prélèvements) ou des travaux de recherche (observations de qualité, caractérisation des zones humides ripariennes…). La base de données de l’applicatif est conçue selon une organisation rigoureuse s’inspirant du formalisme entité-relation (Laurini et al., 1993 ; Pantazis et al., 1996). Cette organisation vise à adapter les structures de données au dispositif précis des traitements de la modélisation. Ainsi, les spécificités du modèle RIVERSTRAHLER imposent de développer une structure de réseau hydrographique conciliant la décomposition strahlérienne des objets bassin et kilométrique des objets axe. Pour ce faire, le réseau hydrographique respecte une topologie de graphe connexe orienté compatible avec les requêtes de cheminement et où chaque confluence marque le début d’un nouvel arc. Chaque arc est décrit par des informations attributaires telles que l’ordre de Strahler, la longueur, la largeur et la pente et peut être décomposé en tronçons kilométriques par segmentation dynamique au moment des traitements. Tous les tronçons du réseau sont renseignés par un code topologique inspiré des travaux de Pfastetter (Pfastetter, 1989) et Verdin (Verdin, 2001). Ce système de codage basé sur la topologie du réseau de drainage et l’importance de la surface drainée permet l’indexation des entités du réseau de manière à optimiser les

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fonctionnalités de propagation amont-aval nécessaires aux requêtes de cheminement dans le réseau. Une couverture de bassins versants dits élémentaires (BVE), dérivée d’un traitement du MNT, est mise en place directement en association avec le réseau hydrographique. Les entités polygonales de cette couverture représentent la surface directement drainée par chacun des arcs du réseau hydrographique. De fait, les entités BVE sont liées par une règle de propriété stricte aux entités arcs, leur représentation graphique respective expliquant leur distinction en deux entités (FIG. 5).

Figure 5. Modèle entité-relation du réseau hydrographique pour SENEQUE

Comme dans le monde réel, cette structure de réseau hydrographique et de sa couverture associée de BVE représente la base sur laquelle s’articule la quasi-totalité des autres objets spatiaux (FIG. 6). Les entités ponctuelles comme les stations d’observations (et leurs séries de mesures journalières), les ouvrages d’extraction et de rejet d’eau, ou les rejets ponctuels sont « accrochées » (ou se rejettent) aux sommets des arcs du réseau tandis que les entités surfaciques comme l’usage du sol ou la lithologie sont traitées par superposition selon les limites des entités BVE. Cette organisation au sein du logiciel constitue le composant central de la distribution et de la résolution spatiales du modèle.

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Figure 6. Modèle Conceptuel des Données du logiciel SENEQUE

3.3. Traitements et interfaces de pilotage La conception des interfaces de l’applicatif est conforme aux standards de Windows : écrans de saisie, menus déroulants, sélection directe d’objets visualisés à l’écran par désignation avec la souris…. Des fonctionnalités SIG sont intégrées de manière à mieux gérer les données spatialisées aussi bien que pour automatiser et faciliter la préparation des variables d’entrée. Un effort important a été mené pour développer des fonctions permettant une consultation orientée selon les besoins de la modélisation. Dans SENEQUE, un projet de modélisation est un ensemble de scénarios simulés par le modèle (Ruelland et al., 2004). Il est défini par la portion d’espace et les données de référence auxquelles il s’applique. Le paramétrage des données de contraintes évolue selon les scénarios ; il est possible dès le premier scénario, appelé scénario de référence, qui mobilise des entrées qui constitueront les références du projet. La délimitation spatiale du champ de modélisation, appelée aussi découpage, est basée sur le choix de segments de cours d’eau à considérer comme les constituants d’un bassin ou à individualiser comme un axe principal ou secondaire, voire naire (FIG. 7). L’applicatif propose des outils de sélection semi-automatiques de sorte que l’utilisateur puisse réaliser un découpage en fonction du problème posé et de la résolution spatiale recherchée dans le projet. Stocké au sein d’une bibliothèque,

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ce découpage pourra être utilisé pour d’autres projets. Une fois le découpage précisé, l’utilisateur paramètre l’ensemble des données d’entrée pour le nouveau projet. Il peut alors lancer le calcul des fichiers de contraintes qui seront traités par le modèle pour le calcul du fonctionnement biogéochimique des différents objets du découpage (axes et bassins).

Figure 7. Exemple de découpage géographique dans SENEQUE

Les interfaces de visualisation des résultats de la modélisation proposent trois types de représentation : 1) un graphique des variations saisonnières correspondant à une représentation décadaire des débits ou concentrations en un point du réseau (exutoire d’un ordre de Strahler d’un bassin ou point kilométrique d’un axe) pour une année donnée (FIG. 8a) ; 2) un graphique des variations longitunales correspondant à une description kilométrique des débits ou concentrations le long d’un axe pour une décade donnée (FIG. 8b) ; 3) une cartographie des résultats relatifs à une décade pour chaque objet du découpage, qu’il soit axe ou bassin (FIG. 8c). Pour les deux premières figurations, l’utilisateur peut changer d’objet d’étude par simple sélection sur la carte et demander à ce que les résultats estimés soient confrontés de manière automatique aux données mesurées des stations d’observations.

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Figure 8a. Visualisation des résultats en variations saisonnières dans SENEQUE

Figure 8b. Visualisation des résultats en profils longitudinaux dans SENEQUE

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Figure 8c. Visualisation des résultats sous forme cartographique dans SENEQUE

Par ailleurs, l’applicatif offre des dispositifs pour l’élaboration et la confrontation de divers scénarios au sein d’un même projet. Après avoir calculé les résultats pour un scénario de référence, l’utilisateur peut accéder au paramétrage du calcul des fichiers de contraintes pour la création d’un nouveau scénario. Il peut choisir par exemple un régime météorologique différent de celui relatif à l’année de modélisation qui a servi pour le scénario de référence, changer les performances des stations d’épurations ou encore sélectionner de nouveaux fichiers pour le paramétrage du calcul des apports diffus (FIG. 9). Des fichiers de métadonnées associés aux tables ou couvertures explicitent leur signification et leur provenance. Le système ne calcule alors de fichiers de contraintes que pour les variables qui diffèrent du scénario de référence : ce sont ces fichiers associés à ceux du scénario de référence pour les variables inchangées qui serviront au calcul des résultats du nouveau scénario, les interfaces de visualisation des résultats permettant ensuite la confrontation avec les scénarios antérieurs (FIG. 8b).

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Figure 9. Paramétrage des contraintes d’apports diffus avec SENEQUE

4. Discussion 4.1. Avantages et spécificités du cas d’étude Le niveau d’intégration de SENEQUE représente l’authentique fusion du modèle RIVERSTRAHLER avec les fonctions d’un SIG et ouvre de nouvelles perspectives aux modélisateurs. Au sein du même outil, le SIG assure la spatialisation et la visualisation des phénomènes alors que la diffusion spatiale et temporelle de ces phénomènes est explicitement prise en compte par le modèle. Les interfaces ergonomiques permettent de chaîner les différentes étapes de la modélisation, depuis la sélection et la transformation des jeux de données jusqu’à la visualisation finale des résultats sous forme de graphiques et de cartes. Les dispositifs de simulation, pour ajuster les paramètres et observer dynamiquement les résultats correspondants, facilitent fortement l’étude de scénarios alternatifs sur la qualité des eaux de rivière. Destiné à réaliser des tâches considérablement répétitives, le logiciel permet de dégager un temps précieux pour ajuster le modèle à de nouvelles hypothèses scientifiques sur le fonctionnement de l’hydrosystème ; il offre un environnement interactif performant pour explorer les erreurs et les incertitudes inhérentes à la modélisation et pour tester le modèle sur différentes zones et à des échelles spatiales variées. Ces éléments font de SENEQUE un outil dynamique de représentation et d’étude des phénomènes du monde réel et lui confèrent une véritable dimension d’aide à la décision.

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Le développement de systèmes intégrés de modélisation comme SENEQUE implique la conception d’interfaces visuelles permettant de piloter les procédures informatisées implémentées pour réaliser les différents traitements assignés au système. De nombreux progiciels SIG du marché disposent d’outils intégrés de développement qui permettent de personnaliser et de créer des applications en fonction des nécessités. Ces outils sont constitués, en général, d’un macro-langage permettant d’enchaîner automatiquement des phases de traitement et de dispositifs visant à adapter les interfaces du progiciel aux besoins spécifiques. Plusieurs travaux s’appuient sur ces technologies pour l’intégration d’un SIG et d’un modèle hydrologique : c’est le cas par exemple d’AVTOP (Huang et al., 2002) ou d’AVSWAT (Di Luzzio et al., 2001) qui couplent respectivement les modèles hydrologiques TOPMODEL et SWAT avec le progiciel ArcView™. Ce choix technologique a fait ses preuves mais présente plusieurs inconvénients. Tout d’abord, il nécessite l’installation du progiciel d’origine en même temps que l’application développée, multipliant ainsi le coût de déploiement. D’autre part, la création d’interfaces est largement conditionnée par les interfaces du progiciel, compliquant parfois la démarche d’adéquation ergonomique aux besoins. Enfin, l’implémentation à partir d’un macro-langage s’avère parfois insuffisamment puissante pour l’intégration de modèles sophistiqués (Sui et al., 1999) et est plus longue que des programmes écrits à partir de langage de programmation avancés comme Visual Basic, C/C++, ou Fortran (Huang et al., 2002). Face à ces problèmes, une alternative idéale consiste à utiliser des composants informatiques SIG, à condition toutefois que ces composants disposent des fonctions nécessaires d’analyse spatiale et de visualisation et puissent être facilement interfacés. Cette solution, qui a été retenue pour le développement du logiciel SENEQUE, fournit un environnement plus commode pour le développement des applications et des perspectives plus souples de déploiement.

4.2. Limites et recommandations méthodologiques Par rapport aux pratiques antérieures, on voit bien les avantages apportés par un système complètement intégré. Cependant, le caractère convivial de l’outil s’oppose au manque de souplesse lié à sa mise en œuvre. Les principales limites rencontrées concernent la disponibilité et la qualité de l’information mobilisée, la rigidité de la structure des données et la mise à jour du logiciel. La réussite de la mise en place d’un tel applicatif SIG dépend pour une bonne part de la disponibilité et de la qualité des données spatio-temporelles qui lui sont liées. La modélisation d’un système hydrologique de taille importante comme la Seine, traitant de manière transversale un ensemble de processus liés à la qualité de l’eau, exige à la fois une grande diversité de données et une simplification de la réalité. Théoriquement, cette simplification s’organise avec les meilleures connaissances sur le fonctionnement du système et les données les plus complètes et les plus fiables, qui permettent de le décrire. Mais, les mesures de type purement

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quantitatif sont toujours insuffisamment nombreuses, surtout dans des domaines comme le milieu naturel où leur obtention est difficile et onéreuse (Guigo et al., 1995). La description spatio-temporelle des éléments comporte alors parfois des imprécisions, qui, en s’ajoutant à l’inéluctable idéalisation des processus réels par le modèle, rendent difficile l’interprétation de la pertinence des paramètres de modélisation. Ainsi, les hypothèses retenues pour la description du système reposent parfois sur des données qui ne sont pas renseignées ou qui contiennent des valeurs approximatives. La base de données peut évidemment être structurée de manière à être enrichie au fur et à mesure de l’obtention ou de la manipulation de l’information lacunaire. Néanmoins, les modèles de simulation des systèmes sont très globaux et d’autant moins précis que les données ne le sont pas. Quand la quantification est peu poussée, les outils de modélisation doivent être utilisés avec discernement et ils ne sauraient être considérés comme des outils prévisionnels. Par ailleurs, la structure de données de SENEQUE présente une certaine rigidité. Aucun dispositif au sein du logiciel n’a été prévu pour importer les diverses informations requises et les structurer en vue de son bon fonctionnement. C’est le choix qui a été retenu pour ne pas alourdir l’outil avec des fonctions l’éloignant de sa finalité première et rendant sa manipulation moins efficace. Il reste donc fortement dépendant d’applications externes pour la préparation des bases de données spatiotemporelles. Cette structuration préalable exige beaucoup de temps et d’expertise, puisqu’elle englobe l’acquisition, le prétraitement et la mise à jour des données. Elle concerne aussi la maîtrise de la cohérence des données spatio-temporelles, qui est primordiale pour l’obtention de réponses fiables et la mise en oeuvre de raisonnements valides (Laurini et al., 1993). La cohésion des données attributaires renvoie aux contraintes d’intégrité des bases de données conventionnelles : chaque entité a un identifiant unique, les champs respectent une structure strictement spécifiée… Il s’agit aussi de certifier la cohérence topologique et sémantique des objets graphiques. Par exemple, le graphe connexe orienté représentant le réseau hydrographique doit répondre à des exigences basiques telles que l’écoulement se fait de l’amont à l’aval, à chaque confluence débute un nouvel arc, un bassin élémentaire contributif est parcouru par un seul bief… Pour aborder ces problèmes, de nombreux programmes de construction et de test de cohérence doivent être développés parallèlement à l’application de manière à garantir l’intégrité de volumes de données considérables. Lors de la transposition à d’autres zones, la validité des requêtes attributaires et spatiales (et par extension des calculs de la modélisation) dépend largement du contrôle de l’homogénéité spatiale, descriptive et temporelle de l’information. Enfin, on peut souligner que la maintenance et la mise à jour d’un tel outil de recherche ne sont pas figées. Elles se distinguent des applicatifs très répandus dans les domaines des transports, de l’aménagement foncier ou encore des réseaux de distribution, par une évolution permanente et rapide liée aux améliorations incessantes apportées au modèle ou aux données. Par exemple, le pas de temps journalier a été retenu pour les entités disposant dès aujourd’hui de ce genre

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d’informations (stations météorologiques, mesures de débits…) mais on peut envisager demain de pouvoir disposer d’une résolution temporelle aussi fine pour d’autres entités (stations d’épurations, prélèvements d’eau…). Il s’agit d’ailleurs de pouvoir généraliser ce type de préoccupation partout où cela a un sens. Ce souci de plus grand réalisme entraîne la remise en cause permanente de l’outil, l’oblige à s’adapter constamment par des changements profonds du système aussi bien au niveau de la structure des bases de données que des équations de calcul.

4.3. Applications et implications La nouvelle Directive Cadre Européenne sur l’Eau1 impose que les Agences de l’Eau disposent dès 2003 des outils nécessaires à démontrer l’efficacité de leur plan d’action pour atteindre l’objectif de restaurer le « bon état écologique » des milieux aquatiques. En mettant en perspective sous un format convivial l’ensemble des connaissances disponibles sur l’hydrosystème et en produisant une information directement mobilisable dans les processus de décision, SENEQUE constitue un dispositif transférable au monde de la gestion. Par son ergonomie, le logiciel peut être manipulé indépendamment de la connaissance qu’il renferme sans que l’utilisateur soit nécessairement un spécialiste du traitement de l’information géographique ou de la modélisation hydrologique. En cela, il se distingue des outils traditionnels, qui restent souvent d’un maniement délicat et surtout sont de médiatisation difficile. Le déploiement du logiciel au sein de l’Agence de l’Eau Seine-Normandie (depuis 2002) montre que d’outil de recherche, SENEQUE peut devenir aussi outil de gestion. Cette transférabilité contraint notamment le monde de la recherche à l’exercice difficile mais essentiel de l’intégration des besoins des gestionnaires. Ainsi, les utilisateurs-gestionnaires ont souhaité que la typologie SEQ-Eau (Système d’Evaluation de la Qualité de l’Eau), qu’ils emploient pour définir les seuils d’altération de la qualité physico-chimique et biologique de l’eau, soit accessible au niveau de la représentation des résultats dans le logiciel (FIG. 8). Dans le cadre de l’expérimentation de scénarios tendanciels à l’horizon 2015 sur la Seine, ils ont demandé à pouvoir intégrer des bases de données d’écoulements (FIG. 6) relatifs à des années composites ou de référence (années sèches ou années humides) de manière à court-circuiter les calculs du module hydrologique du modèle. Ces exemples illustrent le fait qu’associés davantage à l’utilisation, les gestionnaires contribuent à l’élaboration d’un outil de modélisation plus complet et mieux adapté. Néanmoins, la collaboration étroite entre recherche et gestion, renforcée par l’utilisation concomitante du logiciel, ne permet que partiellement de prévenir des limites de l’outil. Si sa convivialité et sa propension fédératrice permettent de dépasser la complexité scientifique et technique sur laquelle il repose, et en font un

1. DCEE 2000/60/CE du parlement et du Conseil du 23 octobre 2000.

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support privilégié de co-construction, elles engendrent aussi une certaine opacité lors de son utilisation : pour des utilisateurs peu familiarisés avec le travail de modélisation, l’outil fonctionne dans une large mesure comme une boîte noire. Il s’agira de prendre du recul sur le statut prêté au logiciel par les gestionnaires : connaissent-ils vraiment ses limites ? L’utilisent-ils comme un outil heuristique ou prédictif ? Il s’agira également de mettre en évidence l’influence des résultats de l’outil sur la décision, et d’examiner si le logiciel n’a pas influencé le processus de décision autrement que par ses résultats (en imposant une certaine façon de poser le problème, en facilitant la diffusion de concepts particuliers…). Etre conscient des incertitudes et des effets de séduction éventuellement pervers des outils de modélisation fait désormais partie des exigences de la réflexion et du débat critique vis-à-vis des sciences et de leurs usages sociaux.

5. Conclusion De nombreuses recherches en hydrologie sont aujourd’hui menées pour répondre à des enjeux d’action et de gestion. Or, ces contextes, qui restent souvent implicites, peuvent s’avérer déterminants dans l’orientation des travaux de modélisation, y compris dans les choix les plus technologiques de fondement des modèles. Les Systèmes d’Information Géographique se sont évidemment imposés dans les démarches de couplage avec les modèles environnementaux car ils constituent une plateforme informatique déjà très intégrée offrant des outils de gestion, d’analyse et de visualisation des données en un seul emballage. Néanmoins, les solutions relativement répandues couplant un modèle numérique avec un progiciel SIG n’offrent qu’une interopérabilité limitée et représentent des dispositifs difficilement transférables auprès des gestionnaires. L’originalité de la démarche présentée dans ce papier réside surtout, au-delà de l’adaptation à un modèle particulier, dans le fait que bases de données, SIG et modèle sont complètement unifiés au sein d’une seule et même application ergonomique indépendante des progiciels du marché. Cette unification, qui repose sur l’identification des passerelles de coopération (aux sens méthodologique et logiciel) entre deux systèmes (Claramunt et al., 2000) préalablement distincts, permet de tirer parti des complémentarités entre modèle (outil de simulation) et SIG (outil d’analyse spatiale) au sein d’une structure logicielle inédite. Cette dernière accroît considérablement les capacités du modèle en permettant à l’utilisateur de visualiser les données spatialisées disponibles, sélectionner la représentation spatiale la plus adaptée à ses besoins, automatiser l’extraction des variables d’entrées correspondantes, piloter les calculs du modèle et visualiser les résultats obtenus. Par ailleurs, la conception générique du logiciel rend son application possible sur n’importe quel hydrosystème pour lequel une base de données peut être assemblée en adéquation avec les structures définies (Ruelland et al., 2004). Enfin, son format permet le transfert auprès de non-spécialistes.

Le logiciel SENEQUE

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L’opérationnalité de SENEQUE apparaît suffisamment structurante pour que son application et son développement puissent jouer un rôle central dans l’organisation des recherches hydrologiques sur la qualité des eaux de surface de la Seine. Au départ, le SIG était perçu comme une technologie alors que la modélisation apparaissait comme la véritable activité scientifique. A terme, la mise en place d’un dispositif pouvant délivrer en permanence une information géographique adaptée à un besoin spécifique crée une valeur ajoutée qui finit par changer le statut du SIG vis-à-vis du modèle et débouche sur une véritable association ; la connaissance liée aux modèles amenant à la technique de gestion des données géographiques qui pousse elle-même à modifier la codification de la connaissance, alternativement. Le continuum entre technologie et science devient plus flou encore avec un outil de pleine intégration ; destiné à agir pour nous, les règles de ses actions, sa sémantique et sa logique constituent aussi des pistes de réflexion et des guides de formalisation de notre pensée. A travers ce type d’outils, les recherches sur les processus, la collecte d’information et les activités de développement du modèle sont organisées en étroite interaction. Un cadre d’usage imaginatif et créatif est proposé pour perfectionner, illustrer, faciliter l’acquisition des connaissances et enfin, créer une nouvelle pratique de modélisation au service de la recherche scientifique et des processus de gestion.

Remerciements L’auteur tient à remercier Gilles Billen, Thierry Joliveau, François Laurent, Sébastien Caquard, et Nathalie Molines pour leurs critiques, remarques et suggestions judicieuses qui ont inspiré la rédaction de cet article. Ce travail est financé dans le cadre du PIREN-Seine, Groupement de Recherche rassemblant des équipes du CNRS, de l’INRA, du Cemagref, du CEREVE et de diverses Universités et Grandes Ecoles.

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