# Rapport de fin de Projet RADHy Büech Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Büech

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, Nathalie Dubus, Jean-Christophe Loubier, Quentin Robiquet

► To cite this version:

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, et al. Rapport de fin de Projet RADHy Büech Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Büech. Inrae. 2023. hal-04575667

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# Rapport de fin de Projet RADHy Büech Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Büech

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, Nathalie Dubus, Jean-Christophe Loubier, Quentin Robiquet

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Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, et al. Rapport de fin de Projet RADHy Büech Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Büech. Inrae. 2023. hal-04575667

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# Projet RADHy Büech

## Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Büech

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, Nathalie Dubus, Jean-Christophe Loubier, Quentin Robiquet

## Rapport final

## Action n° 67 du Programme 2010 au titre de l'accord cadre Agence de l'Eau ZABR

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# Projet RADHy Büech

## Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Büech

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, Nathalie Dubus, Jean-Christophe Loubier, Quentin Robiquet

## Rapport final

## Action n° 67 du Programme 2010 au titre de l'accord cadre Agence de l'Eau ZABR

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**<u>Avertissement: Guide pour la lecture</u>**

Ce rapport, n'est pas rédigé comme un document scientifique mais comme un rapport d'activité à
destination de l'AERMC et de la ZABR. Il vise à mettre en perspective les activités et les
productions (scientifiques et autres) du projet Radhy Buëch. Il intègre ainsi des parties, des
traductions ou des images issues des productions scientifiques des auteurs qui ont été produites dans
le cadre du projet. Ces productions sont référencées dans chaque partie dans un encart orange
« **Communications** » situé en fin de partie. Cet encart vise à la fois à donner des pistes pour le
lecteur intéressé à rentrer dans les détails techniques des activités ou productions référencées, et à
mettre en évidence l'intérêt des ces activités ou productions dans les divers cercles ou leur
présentation a été réalisée (revues scientifiques, conférences académiques, colloques de discussions
sciences-sociétés, thèses de doctorat, rapports de stages, ...).

Chaque partie a été rédigée pour pouvoir être lue de manière indépendante mais nous invitons le
lecteur à commencer par lire l'introduction générale.
# Avertissement: Guide pour la lecture

Ce rapport, n'est pas rédigé comme un document scientifique mais comme un rapport d'activité à destination de l'AERMC et de la ZABR. Il vise à mettre en perspective les activités et les productions (scientifiques et autres) du projet Radhy Buëch. Il intègre ainsi des parties, des traductions ou des images issues des productions scientifiques des auteurs qui ont été produites dans le cadre du projet. Ces productions sont référencées dans chaque partie dans un encart orange « **Communications** » situé en fin de partie. Cet encart vise à la fois à donner des pistes pour le lecteur intéressé à rentrer dans les détails techniques des activités ou productions référencées, et à mettre en évidence l'intérêt des ces activités ou productions dans les divers cercles ou leur présentation a été réalisée (revues scientifiques, conférences académiques, colloques de discussions sciences-sociétés, thèses de doctorat, rapports de stages, ...).

Chaque partie a été rédigée pour pouvoir être lue de manière indépendante mais nous invitons le lecteur à commencer par lire l'introduction générale.
# Introduction générale : Déroulé d'un projet de modélisation interdisciplinaire ancré sur un territoire

**Contenu de cette partie:** Cette partie décrit le déroulé du projet incluant l'organisation mise en place pour adapter le projet chemin faisant en accord avec les acteurs institutionnels du territoire par le biais d'un comité de pilotage local, la relation avec les acteurs du territoires, et une explicitation de nos pratiques interdisciplinaires entre partenaires académiques et non académiques et acteurs de l'eau.

## 1 Un projet transdisciplinaire sur la gestion des périodes de basses eaux

### 1.1 Problématique

Les projets ZABR nous donnant la chance d'encrer nos réflexions sur des terrains d'études spécifiques nous débutons ce rapport sur les problématiques du Buëch. Depuis plusieurs années, le bassin versant du Buëch est soumis à un déséquilibre entre les besoins en eau de ses différents usagers et ses ressources disponibles. Ce bassin a d'ailleurs été classé Zone de Répartition des Eaux (ZRE<fnref n="1" />) par l'Agence de l'Eau Rhône-Méditerranée-Corse en 2012 afin de faciliter la conciliation des intérêts des différents utilisateurs de l'eau. De plus, un dispositif de restrictions d'usages de l'eau a été mis en place depuis la sécheresse de 2003 à l'échelle du département des Hautes-Alpes, dans lequel est située la grande majorité du bassin. Entre 2003 et 2017, des restrictions d'usages de l'eau légalement contraignantes ont été adoptées sur le bassin environ deux années sur trois, ayant notamment pour effet une interdiction d'irriguer au moins deux jours par semaine. Ces restrictions ont pour objectif de préserver l'eau pour les usages définis comme prioritaires dans le Code de l'Environnement, à savoir l'eau potable et l'eau pour les milieux aquatiques. C'est dans ce contexte que le projet RADHY Buëch a débuté en janvier 2019. Dans ce cadre l'analyse s'intéresse tout particulièrement à la modélisation des possibilités d'adaptation à court et moyen termes de l'irrigation durant une campagne en période d'étiage, c'est à dire lorsque l'eau de la rivière atteint son point le plus bas. L'objectif du projet est d'étudier les différentes possibilités d'adaptation selon la diversité des profils d'irrigants et des structures collectives d'irrigation, en prenant en compte la juxtaposition de leurs contraintes respectives et en mettant en perspectives ces adaptations du monde agricole avec le développement futur du Buëch. En ce qui concerne le monde agricole, l'irrigation du bassin du Buëch est en effet principalement collective. Les irrigants sont regroupés au sein d'associations syndicales de propriétaires avec un statut particulier : les Associations Syndicales Autorisées (ASA). Chaque propriétaire possède une ou plusieurs parcelle dépendant d'un ouvrage collectif (un canal par exemple) et ils ont collectivement intérêts à la réalisation de certains travaux.

Or, les différents agriculteurs propriétaires au sein d'une même ASA peuvent avoir des systèmes de production différents, entraînant des contraintes d'irrigation propres à chacun. De plus, les ASA se

<footnote n="1">1 Les ZRE sont des zones (bassins, sous-bassins, fractions de sous-bassins hydrographiques ou systèmes aquifères) où sont constatées une insuffisance, autre qu'exceptionnelle, des ressources par rapport aux besoins.</footnote>
# Introduction générale : Déroulé d'un projet de modélisation interdisciplinaire ancré sur un territoire

**Contenu de cette partie:** Cette partie décrit le déroulé du projet incluant l'organisation mise en place pour adapter le projet chemin faisant en accord avec les acteurs institutionnels du territoire par le biais d'un comité de pilotage local, la relation avec les acteurs du territoires, et une explicitation de nos pratiques interdisciplinaires entre partenaires académiques et non académiques et acteurs de l'eau.

## 1 Un projet transdisciplinaire sur la gestion des périodes de basses eaux

### 1.1 Problématique

Les projets ZABR nous donnant la chance d'encrer nos réflexions sur des terrains d'études spécifiques nous débutons ce rapport sur les problématiques du Buëch. Depuis plusieurs années, le bassin versant du Buëch est soumis à un déséquilibre entre les besoins en eau de ses différents usagers et ses ressources disponibles. Ce bassin a d'ailleurs été classé Zone de Répartition des Eaux (ZRE<fnref n="1" />) par l'Agence de l'Eau Rhône-Méditerranée-Corse en 2012 afin de faciliter la conciliation des intérêts des différents utilisateurs de l'eau. De plus, un dispositif de restrictions d'usages de l'eau a été mis en place depuis la sécheresse de 2003 à l'échelle du département des Hautes-Alpes, dans lequel est située la grande majorité du bassin. Entre 2003 et 2017, des restrictions d'usages de l'eau légalement contraignantes ont été adoptées sur le bassin environ deux années sur trois, ayant notamment pour effet une interdiction d'irriguer au moins deux jours par semaine. Ces restrictions ont pour objectif de préserver l'eau pour les usages définis comme prioritaires dans le Code de l'Environnement, à savoir l'eau potable et l'eau pour les milieux aquatiques. C'est dans ce contexte que le projet RADHY Buëch a débuté en janvier 2019. Dans ce cadre l'analyse s'intéresse tout particulièrement à la modélisation des possibilités d'adaptation à court et moyen termes de l'irrigation durant une campagne en période d'étiage, c'est à dire lorsque l'eau de la rivière atteint son point le plus bas. L'objectif du projet est d'étudier les différentes possibilités d'adaptation selon la diversité des profils d'irrigants et des structures collectives d'irrigation, en prenant en compte la juxtaposition de leurs contraintes respectives et en mettant en perspectives ces adaptations du monde agricole avec le développement futur du Buëch. En ce qui concerne le monde agricole, l'irrigation du bassin du Buëch est en effet principalement collective. Les irrigants sont regroupés au sein d'associations syndicales de propriétaires avec un statut particulier : les Associations Syndicales Autorisées (ASA). Chaque propriétaire possède une ou plusieurs parcelle dépendant d'un ouvrage collectif (un canal par exemple) et ils ont collectivement intérêts à la réalisation de certains travaux.

Or, les différents agriculteurs propriétaires au sein d'une même ASA peuvent avoir des systèmes de production différents, entraînant des contraintes d'irrigation propres à chacun. De plus, les ASA se

<footnote n="1">1 Les ZRE sont des zones (bassins, sous-bassins, fractions de sous-bassins hydrographiques ou systèmes aquifères) où sont constatées une insuffisance, autre qu'exceptionnelle, des ressources par rapport aux besoins.</footnote>
sont spécialisées au cours du temps avec l'évolution des techniques d'irrigation, et il semble exister
au sein du bassin du Buëch une hétérogénéité de profils d'ASA en fonction notamment des tech-
niques employées comme l'irrigation gravitaire et l'irrigation sous pression, apportant chacune leur
lot de contraintes spécifiques. De fait, la compréhension des systèmes de production à l'œuvre sur
le bassin du Buëch ainsi que celle du fonctionnement des ASA sont une clef importante pour pou-
voir étudier le bassin comme un système juxtaposant différentes échelles d'actions et de
contraintes : celles des logiques individuelles des agriculteurs au sein de leur exploitation, et celles
de ces mêmes agriculteurs avec leur casquette d'irrigant au sein des structures collectives. De plus
ces logiques s'inscrivent au sein du bassin versant du Buëch, territoire plus large qui a ses propres
dynamiques, et dont dépendent les systèmes de production et les ASA.

Les modèles « pluie - débit » utilisés actuellement pour les calculs de volumes prélevables peuvent
parfois avoir un fort pouvoir prédictifs mais ne permettent pas de prendre en compte des diversités
d'accès des usagers de l'eau (ils ne sont pas spatialisés) et encore moins les différentes contraintes
de ces usagers. Sur le Buëch il existe le modèle hydrologique spatialisé de manière fine J2000
Rhône, développé à l'échelle du bassin du Rhône qui comprend le bassin versant du Buëch. Mais il
ne permet pas de décrire explicitement d'une part les capacités d'adaptations des exploitations indi-
viduelles ou des structures de gestion collectives locales (les ASA) à l'échelle du bassin du Buëch
dans leurs diversités respectives et d'autre part les conséquences sur ces mêmes acteurs des restric-
tions ou des manques d'eau ou d'autres changement futur.

En proposant la construction de ce que nous avons appelé une représentation intégrée des socio-
hydrosystèmes, le projet visait à enrichir les outils existants de représentation des hydrosystèmes par
une prise en compte des rétroactions entre décisions des acteurs et fonctionnement de ces
hydrosystèmes. En Hydrologie, cette question entre sous le chapeau de la socio-hydrologie qui
consiste à intégrer des dynamiques « sociales » (dans notre cas, les descriptions des usages de l'eau
et de leurs déterminants) dans les modèles hydrologiques. Suite aux interactions entre l'équipe de
recherche porteuse du projet avec le Syndicat Mixte d'Aménagement de la Vallée de la Durance
(SMAVD) et en collaboration avec les acteurs institutionnels majeurs du bassin par la suite
organisés en comité de pilotage local du projet, le bassin versant du Buëch a été choisi comme
terrain d'étude pour mettre en œuvre de manière expérimentale une méthode originale basée sur le
couplage de modèles pour expliciter, évaluer et comparer différentes stratégies d'adaptation menées
par différents acteurs à différentes échelles. Dés le début du projet, il a été décidé d'un commun
accord entre les scientifiques des différentes équipes et le comité de pilotage local de se centrer sur
la gestion des périodes de basses eaux. C'est en effet l'enjeu qui semblait concilier le mieux les
compétences des équipes de recherches en présence (expertises sur l'usage agricole, présence d'un
modèle hydrologique journalier sur la zone, pas de compétences spécifiques en hydraulique pour
envisager une étude sur les risques d'inondations, ...) et les enjeux sur l'eau du territoire (bassin en
Zone de Répartition des Eaux, usage agricole grandement majoritaire pendant la période d'étiage,
PGRE en cours de révision, difficulté pour les acteurs « institutionnels » de l'EPTB (le SMIGIBA)
à la chambre d'agriculture en passant par la police de l'eau et la DDT à concilier les contraintes
environnementales et les contraintes du monde agricole dans sa diversité). L'objectif du projet
étant alors d'utiliser le modèle socio-hydrologique pour se faire rencontrer les problématiques du
sont spécialisées au cours du temps avec l'évolution des techniques d'irrigation, et il semble exister
au sein du bassin du Buëch une hétérogénéité de profils d'ASA en fonction notamment des tech-
niques employées comme l'irrigation gravitaire et l'irrigation sous pression, apportant chacune leur
lot de contraintes spécifiques. De fait, la compréhension des systèmes de production à l'œuvre sur
le bassin du Buëch ainsi que celle du fonctionnement des ASA sont une clef importante pour pou-
voir étudier le bassin comme un système juxtaposant différentes échelles d'actions et de
contraintes : celles des logiques individuelles des agriculteurs au sein de leur exploitation, et celles
de ces mêmes agriculteurs avec leur casquette d'irrigant au sein des structures collectives. De plus
ces logiques s'inscrivent au sein du bassin versant du Buëch, territoire plus large qui a ses propres
dynamiques, et dont dépendent les systèmes de production et les ASA.

Les modèles « pluie - débit » utilisés actuellement pour les calculs de volumes prélevables peuvent
parfois avoir un fort pouvoir prédictifs mais ne permettent pas de prendre en compte des diversités
d'accès des usagers de l'eau (ils ne sont pas spatialisés) et encore moins les différentes contraintes
de ces usagers. Sur le Buëch il existe le modèle hydrologique spatialisé de manière fine J2000
Rhône, développé à l'échelle du bassin du Rhône qui comprend le bassin versant du Buëch. Mais il
ne permet pas de décrire explicitement d'une part les capacités d'adaptations des exploitations indi-
viduelles ou des structures de gestion collectives locales (les ASA) à l'échelle du bassin du Buëch
dans leurs diversités respectives et d'autre part les conséquences sur ces mêmes acteurs des restric-
tions ou des manques d'eau ou d'autres changement futur.

En proposant la construction de ce que nous avons appelé une représentation intégrée des socio-
hydrosystèmes, le projet visait à enrichir les outils existants de représentation des hydrosystèmes par
une prise en compte des rétroactions entre décisions des acteurs et fonctionnement de ces
hydrosystèmes. En Hydrologie, cette question entre sous le chapeau de la socio-hydrologie qui
consiste à intégrer des dynamiques « sociales » (dans notre cas, les descriptions des usages de l'eau
et de leurs déterminants) dans les modèles hydrologiques. Suite aux interactions entre l'équipe de
recherche porteuse du projet avec le Syndicat Mixte d'Aménagement de la Vallée de la Durance
(SMAVD) et en collaboration avec les acteurs institutionnels majeurs du bassin par la suite
organisés en comité de pilotage local du projet, le bassin versant du Buëch a été choisi comme
terrain d'étude pour mettre en œuvre de manière expérimentale une méthode originale basée sur le
couplage de modèles pour expliciter, évaluer et comparer différentes stratégies d'adaptation menées
par différents acteurs à différentes échelles. Dés le début du projet, il a été décidé d'un commun
accord entre les scientifiques des différentes équipes et le comité de pilotage local de se centrer sur
la gestion des périodes de basses eaux. C'est en effet l'enjeu qui semblait concilier le mieux les
compétences des équipes de recherches en présence (expertises sur l'usage agricole, présence d'un
modèle hydrologique journalier sur la zone, pas de compétences spécifiques en hydraulique pour
envisager une étude sur les risques d'inondations, ...) et les enjeux sur l'eau du territoire (bassin en
Zone de Répartition des Eaux, usage agricole grandement majoritaire pendant la période d'étiage,
PGRE en cours de révision, difficulté pour les acteurs « institutionnels » de l'EPTB (le SMIGIBA)
à la chambre d'agriculture en passant par la police de l'eau et la DDT à concilier les contraintes
environnementales et les contraintes du monde agricole dans sa diversité). L'objectif du projet
étant alors d'utiliser le modèle socio-hydrologique pour se faire rencontrer les problématiques du
bassin versant et celles des périmètres irrigués et donc des usagers agricoles, tout en prenant en compte, notamment via des ateliers geo-prospectives, les autres enjeux relatifs à l'eau (eau potable, pêche, loisir, ...) présents sur le bassin versant et identifiés comme déterminants pour le devenir du territoire.

## 1.2 De pluri- à trans-disciplinaire

Une des caractéristiques des projets ZABR est de regrouper un consortium pluridisciplinaire. Le projet regroupait ainsi initialement l'UMR G-EAU pour ses compétences en modélisation multi-agents et en analyse des usages agricoles de l'eau, l'UR RiverLy, avec ses équipes spécialisées en hydraulique et hydrologie et l'UMR ESPACE pour ses compétences géographie et plus particulièrement en géoprospective.

Comme son nom l'indique (« Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Buëch »), le projet RADHy Buëch est avant tout un projet de modélisation. En effet le terme « Représentation » fait référence au modèle qui constitue une représentation du réel. La notion de représentation « intégrée » a quant-à elle été introduite pour indiquer que le modèle regroupe, sous un cadre interdisciplinaire cohérent, des champs de connaissance initialement distincts, parce qu'étant notamment rattachés à des disciplines scientifiques différentes telles que l'agronomie (qui va déterminer par exemple la dose d'eau d'irrigation à fournir à une parcelle irriguée), l'hydraulique (qui va décrire par exemple les écoulements dans les canaux d'irrigation des périmètres irrigués gravitaires), et l'hydrologie (qui décrit par exemple les écoulements dans un bassin versant). La discipline scientifique « informatique » qui porte le travail de modélisation doit fournir ce cadre interdisciplinaire cohérent qui permette une « intégration » de ces processus dans un seul modèle qui est ici dit interdisciplinaire car il n'est pas rattaché à une discipline en particulier mais intègre des champs de connaissances provenant de différentes disciplines.

Comme nous le verrons tout au long de ce rapport, il ne suffit pas pour construire un cadre interdisciplinaire de réunir des concepts dans un modèle mais il est également nécessaire d'intégrer les disciplines scientifiques dans leur ensemble, avec leurs méthodes et leurs cadres d'analyses.

Les activités géoprospectives du projet ont quant-à elles l'objectif d'accompagner les acteurs du territoire à se projeter dans le futur et portent des réflexions sur la manière dont les scénarios représentés dans le modèle (centrés sur l'usage agricole en période d'étiage) doivent pouvoir s'intégrer aux scénarios résultants de l'analyse géoprospective. Ce faisant, elles apportent la dimension trans-disciplinaire au projet : l'objectif de recherche, les cadres d'analyses utilisés et les modèles produits ne sont plus seulement orientés par des questions académiques mais par les enjeux sociétaux du territoire étudié.

Ainsi, dés la première phase de terrain du projet qui initiait le diagnostic agraire (objet de la première partie de ce rapport) un comité de pilotage que nous avons qualifié de « local » a été constitué pour orienter le projet au fur et à mesure de son avancement. Ce comité était constitué, en plus des chercheurs permanents du projet, d'un ou une représentant du SMIGIBA (l'EPTB du Buëch), de la DDT 05 (le département majoritaire du Buëch), d'EDF, de la chambre d'agriculture
bassin versant et celles des périmètres irrigués et donc des usagers agricoles, tout en prenant en compte, notamment via des ateliers geo-prospectives, les autres enjeux relatifs à l'eau (eau potable, pêche, loisir, ...) présents sur le bassin versant et identifiés comme déterminants pour le devenir du territoire.

## 1.2 De pluri- à trans-disciplinaire

Une des caractéristiques des projets ZABR est de regrouper un consortium pluridisciplinaire. Le projet regroupait ainsi initialement l'UMR G-EAU pour ses compétences en modélisation multi-agents et en analyse des usages agricoles de l'eau, l'UR RiverLy, avec ses équipes spécialisées en hydraulique et hydrologie et l'UMR ESPACE pour ses compétences géographie et plus particulièrement en géoprospective.

Comme son nom l'indique (« Représentation intégrée des Adaptations individuelles et des Dynamiques Hydrologiques sur le bassin du Buëch »), le projet RADHy Buëch est avant tout un projet de modélisation. En effet le terme « Représentation » fait référence au modèle qui constitue une représentation du réel. La notion de représentation « intégrée » a quant-à elle été introduite pour indiquer que le modèle regroupe, sous un cadre interdisciplinaire cohérent, des champs de connaissance initialement distincts, parce qu'étant notamment rattachés à des disciplines scientifiques différentes telles que l'agronomie (qui va déterminer par exemple la dose d'eau d'irrigation à fournir à une parcelle irriguée), l'hydraulique (qui va décrire par exemple les écoulements dans les canaux d'irrigation des périmètres irrigués gravitaires), et l'hydrologie (qui décrit par exemple les écoulements dans un bassin versant). La discipline scientifique « informatique » qui porte le travail de modélisation doit fournir ce cadre interdisciplinaire cohérent qui permette une « intégration » de ces processus dans un seul modèle qui est ici dit interdisciplinaire car il n'est pas rattaché à une discipline en particulier mais intègre des champs de connaissances provenant de différentes disciplines.

Comme nous le verrons tout au long de ce rapport, il ne suffit pas pour construire un cadre interdisciplinaire de réunir des concepts dans un modèle mais il est également nécessaire d'intégrer les disciplines scientifiques dans leur ensemble, avec leurs méthodes et leurs cadres d'analyses.

Les activités géoprospectives du projet ont quant-à elles l'objectif d'accompagner les acteurs du territoire à se projeter dans le futur et portent des réflexions sur la manière dont les scénarios représentés dans le modèle (centrés sur l'usage agricole en période d'étiage) doivent pouvoir s'intégrer aux scénarios résultants de l'analyse géoprospective. Ce faisant, elles apportent la dimension trans-disciplinaire au projet : l'objectif de recherche, les cadres d'analyses utilisés et les modèles produits ne sont plus seulement orientés par des questions académiques mais par les enjeux sociétaux du territoire étudié.

Ainsi, dés la première phase de terrain du projet qui initiait le diagnostic agraire (objet de la première partie de ce rapport) un comité de pilotage que nous avons qualifié de « local » a été constitué pour orienter le projet au fur et à mesure de son avancement. Ce comité était constitué, en plus des chercheurs permanents du projet, d'un ou une représentant du SMIGIBA (l'EPTB du Buëch), de la DDT 05 (le département majoritaire du Buëch), d'EDF, de la chambre d'agriculture
05, de la police de l'eau (AFB au début du projet et OFB à la fin mais il s'agissait de la même personne). En raison de la crise sanitaire, le comité n'a pas pu être réuni autant de fois que nous l'aurions souhaité et de toute façon avait une dimension davantage consultative que décisionnaire mais des interaction régulières entre les chercheurs et les membres du comité ont pu avoir lieu tout au long du projet sous diverses formes (appels téléphoniques, interviews, réunion en présentiel ou à distance).

## 1.3 Les grandes parties du projet

Le projet avait été organisé selon trois axes (les work packages dans la fiche technique soumise) qui constituent la base des trois parties de ce rapport. Ces axes étaient formulés de la manière suivante : 1. Connaissance des modes de gestion, de prise de décision des acteurs locaux et des leviers d'adaptation qu'ils maîtrisent; 2. Modélisation couplée du socio-hydrosystème sur le territoire cible et 3. Explicitation des résultats de simulations et exploration de stratégies d'adaptation à plusieurs échelles. Dans la pratique, la manière dont les activités de recherches ont été organisées autour de ces trois axes est synthétisée dans la Figure 1 qui illustre par la même occasion le plan de ce rapport et qui est détaillée dans le paragraphe suivant.

Étant donné le focus mis sur les périodes de basses eaux et l'usage agricole, l'axe 1 a été réalisé principalement sous la forme d'un diagnostic agraire (méthode nous venant des écoles d'agronomie françaises) qui a été adapté pour intégrer les questions d'adaptation de l'agriculture irriguée sur le territoire. Les résultats de cette analyse fournissent au projet une vision se voulant synthétique et complète de l'usage de l'eau agricole et une description des adaptations en cours et à venir aux différents niveaux identifiés (ASAs et Exploitations agricoles). Ces résultats sont présentés dans la Partie 1 de ce rapport.

L'axe 2, dont les résultats font l'objet de la partie 2 de ce rapport, concerne la modélisation couplée. Celle-ci a été menée par une approche de co-simulation, c'est à dire que, si l'on considère qu'un modèle couplé est composé de plusieurs modèles composants, chaque modèle composant est simulé par un logiciel de simulation différent (une plateforme de modélisation et de simulation)¹. La première partie du travail de ce type de modélisation consiste à adapter ou à construire chaque modèle composant dans sa propre plateforme de modélisation et simulation. Ces développements (en terme de construction ou d'adaptation du modèle conceptuel, de programmation du modèle, de récolte et d'organisation des données, etc.) sont présentés dans la Partie 2. Le premier chapitre de la Partie 2 présente ce qui concerne les adaptations du modèle de culture à l'échelle de la parcelle et du modèle hydrologique à l'échelle du Buëch et à celle du grand Buëch (sous partie du Buëch amont). Le deuxième chapitre de la Partie 2 présente un modèle multi-agents original développé intégralement dans le cadre du projet pour simuler un périmètre irrigué gravitaire. La principale originalité de ce modèle est de se baser sur la théorie de l'action située qui consiste à décrire les

<footnote n="11111">11111. L'alternative à la co-simulation est de recoder les modèles composants dans une seule plateforme de modélisation et de simulation suffisamment générique pour implémenter chacun des modèles. L'utilisateur n'a alors besoin que d'un seul logiciel pour simuler le modèle couplé. Comme cela est expliqué dans la Partie 2 de ce rapport, avec la méthode de co-simulation on s'économise l'effort de recodage des modèles mais on ajoute la modification des logiciels composants pour qu'ils puissent communiquer ensemble et le codage d'un logiciel tiers qui agence les simulations de chacun des logiciels composants.</footnote>
05, de la police de l'eau (AFB au début du projet et OFB à la fin mais il s'agissait de la même personne). En raison de la crise sanitaire, le comité n'a pas pu être réuni autant de fois que nous l'aurions souhaité et de toute façon avait une dimension davantage consultative que décisionnaire mais des interaction régulières entre les chercheurs et les membres du comité ont pu avoir lieu tout au long du projet sous diverses formes (appels téléphoniques, interviews, réunion en présentiel ou à distance).

## 1.3 Les grandes parties du projet

Le projet avait été organisé selon trois axes (les work packages dans la fiche technique soumise) qui constituent la base des trois parties de ce rapport. Ces axes étaient formulés de la manière suivante : 1. Connaissance des modes de gestion, de prise de décision des acteurs locaux et des leviers d'adaptation qu'ils maîtrisent; 2. Modélisation couplée du socio-hydrosystème sur le territoire cible et 3. Explicitation des résultats de simulations et exploration de stratégies d'adaptation à plusieurs échelles. Dans la pratique, la manière dont les activités de recherches ont été organisées autour de ces trois axes est synthétisée dans la Figure 1 qui illustre par la même occasion le plan de ce rapport et qui est détaillée dans le paragraphe suivant.

Étant donné le focus mis sur les périodes de basses eaux et l'usage agricole, l'axe 1 a été réalisé principalement sous la forme d'un diagnostic agraire (méthode nous venant des écoles d'agronomie françaises) qui a été adapté pour intégrer les questions d'adaptation de l'agriculture irriguée sur le territoire. Les résultats de cette analyse fournissent au projet une vision se voulant synthétique et complète de l'usage de l'eau agricole et une description des adaptations en cours et à venir aux différents niveaux identifiés (ASAs et Exploitations agricoles). Ces résultats sont présentés dans la Partie 1 de ce rapport.

L'axe 2, dont les résultats font l'objet de la partie 2 de ce rapport, concerne la modélisation couplée. Celle-ci a été menée par une approche de co-simulation, c'est à dire que, si l'on considère qu'un modèle couplé est composé de plusieurs modèles composants, chaque modèle composant est simulé par un logiciel de simulation différent (une plateforme de modélisation et de simulation)¹. La première partie du travail de ce type de modélisation consiste à adapter ou à construire chaque modèle composant dans sa propre plateforme de modélisation et simulation. Ces développements (en terme de construction ou d'adaptation du modèle conceptuel, de programmation du modèle, de récolte et d'organisation des données, etc.) sont présentés dans la Partie 2. Le premier chapitre de la Partie 2 présente ce qui concerne les adaptations du modèle de culture à l'échelle de la parcelle et du modèle hydrologique à l'échelle du Buëch et à celle du grand Buëch (sous partie du Buëch amont). Le deuxième chapitre de la Partie 2 présente un modèle multi-agents original développé intégralement dans le cadre du projet pour simuler un périmètre irrigué gravitaire. La principale originalité de ce modèle est de se baser sur la théorie de l'action située qui consiste à décrire les

<footnote n="11111">11111. L'alternative à la co-simulation est de recoder les modèles composants dans une seule plateforme de modélisation et de simulation suffisamment générique pour implémenter chacun des modèles. L'utilisateur n'a alors besoin que d'un seul logiciel pour simuler le modèle couplé. Comme cela est expliqué dans la Partie 2 de ce rapport, avec la méthode de co-simulation on s'économise l'effort de recodage des modèles mais on ajoute la modification des logiciels composants pour qu'ils puissent communiquer ensemble et le codage d'un logiciel tiers qui agence les simulations de chacun des logiciels composants.</footnote>
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décisions des agents comme des choix des agents parmi un ensemble d'opportunités d'actions toutes représentées explicitement dans le modèle. L'ensemble de ces opportunité est réactualisé en permanence au cours de la simulation en fonction de l'évolution des conditions environnementales et des actions des autres agents. La seconde partie du travail de modélisation, rédigée dans le chapitre 3, concerne le travail de couplage par co-simulation qui consiste donc à coupler chaque modèle composant de telle manière qu'il puisse être perturbé par les autres modèles, à adapter les plateformes de simulation pour qu'elles puissent être pilotées par une simulation maîtresse qui pilote l'ensemble des simulations composantes, et enfin à programmer cette simulation maîtresse orchestrant les simulations composantes. Ce travail de couplage se découpe en deux parties : Un couplage entre modèle de périmètre irrigué et modèle de croissance des cultures qui a pu être finalisé (COPAT cf. Partie 2) et un couplage entre modèle de périmètre irrigué et modèle hydrologique (COWAT) qui est à ce jour encore en phase de finalisation.

L'axe 3 enfin, dont les résultats font l'objet de la troisième partie de ce rapport présente la démarche géoprospective menée tout au long du projet. Cette démarche avait été prévue lors de l'écriture du projet puis en début du projet avec le comité de pilotage local, comme une approche participative visant à co-construire des scénarios prospectifs spatialisés avec des acteurs du territoire du Buëch, permettant notamment aux acteurs d'identifier et de partager leurs craintes, leurs désidérata pour le futur du bassin, es craintes et désidératas devant ensuite être intégrés au travail de modélisation et discutés à nouveau. En raison de la crise COVID, l'approche participative en tant que telle n'a pu avoir lieu et a été remplacée par une enquête en ligne dont l'objet et les résultats sont présentés dans le chapitre 1 de la partie 3 qui a pu donner lieu à des scénarios d'évolution du territoire présentés dans le chapitre 2. Le partage de ces résultats n'ayant pas pu être réalisé de manière présentielle, un prototype d'outil en ligne de présentation des résultats de simulation et de l'enquête géoprospective a été développé à la place. La présentation de ce prototype fait l'objet du chapitre 3.
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décisions des agents comme des choix des agents parmi un ensemble d'opportunités d'actions toutes représentées explicitement dans le modèle. L'ensemble de ces opportunité est réactualisé en permanence au cours de la simulation en fonction de l'évolution des conditions environnementales et des actions des autres agents. La seconde partie du travail de modélisation, rédigée dans le chapitre 3, concerne le travail de couplage par co-simulation qui consiste donc à coupler chaque modèle composant de telle manière qu'il puisse être perturbé par les autres modèles, à adapter les plateformes de simulation pour qu'elles puissent être pilotées par une simulation maîtresse qui pilote l'ensemble des simulations composantes, et enfin à programmer cette simulation maîtresse orchestrant les simulations composantes. Ce travail de couplage se découpe en deux parties : Un couplage entre modèle de périmètre irrigué et modèle de croissance des cultures qui a pu être finalisé (COPAT cf. Partie 2) et un couplage entre modèle de périmètre irrigué et modèle hydrologique (COWAT) qui est à ce jour encore en phase de finalisation.

L'axe 3 enfin, dont les résultats font l'objet de la troisième partie de ce rapport présente la démarche géoprospective menée tout au long du projet. Cette démarche avait été prévue lors de l'écriture du projet puis en début du projet avec le comité de pilotage local, comme une approche participative visant à co-construire des scénarios prospectifs spatialisés avec des acteurs du territoire du Buëch, permettant notamment aux acteurs d'identifier et de partager leurs craintes, leurs désidérata pour le futur du bassin, es craintes et désidératas devant ensuite être intégrés au travail de modélisation et discutés à nouveau. En raison de la crise COVID, l'approche participative en tant que telle n'a pu avoir lieu et a été remplacée par une enquête en ligne dont l'objet et les résultats sont présentés dans le chapitre 1 de la partie 3 qui a pu donner lieu à des scénarios d'évolution du territoire présentés dans le chapitre 2. Le partage de ces résultats n'ayant pas pu être réalisé de manière présentielle, un prototype d'outil en ligne de présentation des résultats de simulation et de l'enquête géoprospective a été développé à la place. La présentation de ce prototype fait l'objet du chapitre 3.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 1 : Organisation du projet et du rapport</figcaption></figure>

Nous avions dans notre fiche projet, proposé de fournir un certain nombre d'éléments que nous lisions ci-dessous en indiquant où le lecteur peut trouver ces éléments dans ce rapport. Une liste d'indicateurs dans et hors hydrologie utilisés par les acteurs dans leur prise de décision sur la ressource.

Pour l'axe 1 : « Une description des règles de décision des acteurs et des échelles de temps. Caractéristiques de leurs actions associées à une typologie des comportements d'acteurs. », c'est ce qui est décrit dans la partie 1 et l'annexe 2.

Pour l'axe 2 : « Un Modèle couplé hydrologie – modélisation à base d'agents et résultats de simulation évalués par rapport aux données ». Ce modèle couplé n'est pas finalisé à ce jour. Le modèle hydrologique, et son adaptation pour la co-simulation ainsi que son évaluation par rapport au données est présenté dans la Partie 2, chapitre 1, section 1.2. Le modèle à base d'agent destiné à être couplé est présenté dans la Partie 2 chapitre 2, le couplage est présenté dans le chapitre 3 de la partie 2. L'ensemble des codes informatiques, publications scientifiques et documentations techniques associés sont synthétisés dans l'Annexe 5.

Pour l'axe 3 : « Une analyse critique des limites des représentations modélisées, de la représentativité des acteurs identifiés et des conséquences sur la pertinence des résultats, de la comparaison des performances de scénarios d'adaptation et des avis des acteurs sur ces scénarios. » Cette partie a été réduite en raison de l'incapacité de se réunir avec les acteurs de terrain due à la crise COVID qui nous a amené à nous pencher plutôt sur la manière dont on pouvait donner à voir les résultats de simulation et les coordonner avec une démarche prospective plus large sur le devenir du bassin versant.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 1 : Organisation du projet et du rapport</figcaption></figure>

Nous avions dans notre fiche projet, proposé de fournir un certain nombre d'éléments que nous lisions ci-dessous en indiquant où le lecteur peut trouver ces éléments dans ce rapport. Une liste d'indicateurs dans et hors hydrologie utilisés par les acteurs dans leur prise de décision sur la ressource.

Pour l'axe 1 : « Une description des règles de décision des acteurs et des échelles de temps. Caractéristiques de leurs actions associées à une typologie des comportements d'acteurs. », c'est ce qui est décrit dans la partie 1 et l'annexe 2.

Pour l'axe 2 : « Un Modèle couplé hydrologie – modélisation à base d'agents et résultats de simulation évalués par rapport aux données ». Ce modèle couplé n'est pas finalisé à ce jour. Le modèle hydrologique, et son adaptation pour la co-simulation ainsi que son évaluation par rapport au données est présenté dans la Partie 2, chapitre 1, section 1.2. Le modèle à base d'agent destiné à être couplé est présenté dans la Partie 2 chapitre 2, le couplage est présenté dans le chapitre 3 de la partie 2. L'ensemble des codes informatiques, publications scientifiques et documentations techniques associés sont synthétisés dans l'Annexe 5.

Pour l'axe 3 : « Une analyse critique des limites des représentations modélisées, de la représentativité des acteurs identifiés et des conséquences sur la pertinence des résultats, de la comparaison des performances de scénarios d'adaptation et des avis des acteurs sur ces scénarios. » Cette partie a été réduite en raison de l'incapacité de se réunir avec les acteurs de terrain due à la crise COVID qui nous a amené à nous pencher plutôt sur la manière dont on pouvait donner à voir les résultats de simulation et les coordonner avec une démarche prospective plus large sur le devenir du bassin versant.
## 2 Déroulé du projet

Bien que les résultats du projet puissent être restitués sous la forme des trois grandes parties distinctes et cohérentes présentées dans la section précédente, il nous semblait important de souligner que les différentes dimensions du projet ont été menées de front et en interaction, à la fois au niveau des grands domaines scientifiques et modèles développés au court du projet et au niveau de l'interaction des chercheurs avec le territoire du Buëch. La Figure 2 ci-dessous schématise ces interactions.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 2 Déroulé du projet et interactions entre ses différentes dimensions</figcaption></figure>
## 2 Déroulé du projet

Bien que les résultats du projet puissent être restitués sous la forme des trois grandes parties distinctes et cohérentes présentées dans la section précédente, il nous semblait important de souligner que les différentes dimensions du projet ont été menées de front et en interaction, à la fois au niveau des grands domaines scientifiques et modèles développés au court du projet et au niveau de l'interaction des chercheurs avec le territoire du Buëch. La Figure 2 ci-dessous schématise ces interactions.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 2 Déroulé du projet et interactions entre ses différentes dimensions</figcaption></figure>
Communications

Bastien Richard, Isabelle Braud, Olivier Barreteau, Bruno Bonté (2021). Coupling an agent-based model of collective irrigation and a distributed hydrological model. Application to the Buech River Basin in Southern France. 1st Sociohydrology Conference, Delft, September 2021. Support visuel de la communication.

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio (2021). Représentation intégrée des adaptations individuelles et des dynamiques hydrologiques sur le bassin du Buëch - « Radhy Buëch » . Journée eau & Connaissance AERMC, Lyon, le 15 Novembre 2021. Support visuel de la communication et vidéo.

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio,
Nathalie Dubus, Jean-Christophe Loubier, Quentin Robiquet, (2020), Coupler modèles
hydrologiques distribués et modèles multi-agents: l'expérience du Buech (ZA Bassin du Rhône),
Communication orale au 5e colloque des Zones Ateliers – CNRS, 2000-2020, 20 ans de recherche
du Réseau des Zones Ateliers. Du 3 au 5 Novembre 2020, en ligne. Enregistrement disponible :
RTRMD. (2020, 4 novembre). *Coupler modèles hydrologiques distribués et modèles multi-agents:
l'expérience du Buech*. [Vidéo]. Canal-U. https://www.canal-u.tv/105219.
Communications

Bastien Richard, Isabelle Braud, Olivier Barreteau, Bruno Bonté (2021). Coupling an agent-based model of collective irrigation and a distributed hydrological model. Application to the Buech River Basin in Southern France. 1st Sociohydrology Conference, Delft, September 2021. Support visuel de la communication.

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio (2021). Représentation intégrée des adaptations individuelles et des dynamiques hydrologiques sur le bassin du Buëch - « Radhy Buëch » . Journée eau & Connaissance AERMC, Lyon, le 15 Novembre 2021. Support visuel de la communication et vidéo.

Bruno Bonté, Olivier Barreteau, Bastien Richard, Isabelle Braud, Christine Voiron-Canicio, Nathalie Dubus, Jean-Christophe Loubier, Quentin Robiquet, (2020), Coupler modèles hydrologiques distribués et modèles multi-agents: l'expérience du Buech (ZA Bassin du Rhône), Communication orale au 5e colloque des Zones Ateliers – CNRS, 2000-2020, 20 ans de recherche du Réseau des Zones Ateliers. Du 3 au 5 Novembre 2020, en ligne. Enregistrement disponible : RTRMD. (2020, 4 novembre). *Coupler modèles hydrologiques distribués et modèles multi-agents: l'expérience du Buech*. [Vidéo]. Canal-U. https://www.canal-u.tv/105219.
# Première partie : Analyse de l'usage de l'eau agricole
sur le Buëch

**Contenu de cette partie:** Cette partie décrit les connaissances acquises sur le Buëch à travers le diagnostic agraire réalisé (typologies d'exploitations et d'ASA, historique, pratiques et adaptation d'irrigation). Ce diagnostic est enrichi par l'analyse des données existantes réalisée pour la partie « usage » des modèles et le début de la modélisation conceptuelle du fonctionnement des périmètres agricoles. Elle discute également la méthode du diagnostic agraire. À noter qu'une grande partie de ces développements reprennent des textes du rapport de Stage de Master de Claire Distinguin citée en fin de partie.

## 1 Introduction : Une diversité de situations

Comme expliqué dans la partie précédente, le recentrage de la problématique du projet sur la gestion des périodes de basses eaux en période estivale a mis le focus sur l'usage agricole qui est le plus grand consommateur d'eau à cette période de l'année. Lorsque nous indiquions dans notre fiche projet vouloir fournir « Une liste d'indicateurs dans et hors hydrologie utilisés par les acteurs dans leur prise de décision sur la ressource » ainsi que « Une description des règles de décision des acteurs et des échelles de temps caractéristiques de leurs actions associées à une typologie des comportements d'acteurs », il s'agit en fait des acteurs agricoles du bassin. La partie la plus laborieuse étant, comme nous l'expliquons plus bas, de construire cette typologie de comportements d'acteurs.

Pour bien comprendre notre démarche et la méthode choisie, il convient de rappeler ici que l'intérêt du type de modélisation dont il est question dans ce projet (i.e. modélisation à base d'agents basée sur la théorie de l'action située, cf. la partie suivante) vise à permettre la prise en compte dans le modèle de différents niveaux d'hétérogénéité. Concernant les usages, il s'agit premièrement de l'hétérogénéité des agents au niveau des éléments qui les composent (par exemple les cultures ou les systèmes d'irrigation pour des agents représentant des exploitations agricoles). Il s'agit ensuite de l'hétérogénéité en terme de situation dans laquelle les agents se trouvent vis-à-vis de leur environnement (par exemple la position amont-aval d'une parcelle au sein d'un périmètre gravitaire, ou la position d'une exploitation dans le bassin versant qui va déterminer l'affluent auquel elle accède, le climat, etc.). Naturellement, en pratique, lors de la modélisation ces hétérogénéités sont en partie reliées puisque l'on imagine bien que les exploitations agricoles vont se développer en fonction des situations dans lesquelles elles se trouvent et on va par exemple trouver dans une zone donnée du bassin, des exploitations assez similaires. Avant de pouvoir identifier ces règles de décisions et cette typologie de comportements, il s'agit donc de pouvoir caractériser cette diversité de situations.

Cette volonté d'explorer et de caractériser cette diversité d'acteurs a par ailleurs été très bien accueillie par tous les membres du comité de pilotage local qui, chacun dans leurs rôles avaient, soit un accès limité à ces différents types d'usagers, soit un message à porter (pour ou à l'encontre du
# Première partie : Analyse de l'usage de l'eau agricole
sur le Buëch

**Contenu de cette partie:** Cette partie décrit les connaissances acquises sur le Buëch à travers le diagnostic agraire réalisé (typologies d'exploitations et d'ASA, historique, pratiques et adaptation d'irrigation). Ce diagnostic est enrichi par l'analyse des données existantes réalisée pour la partie « usage » des modèles et le début de la modélisation conceptuelle du fonctionnement des périmètres agricoles. Elle discute également la méthode du diagnostic agraire. À noter qu'une grande partie de ces développements reprennent des textes du rapport de Stage de Master de Claire Distinguin citée en fin de partie.

## 1 Introduction : Une diversité de situations

Comme expliqué dans la partie précédente, le recentrage de la problématique du projet sur la gestion des périodes de basses eaux en période estivale a mis le focus sur l'usage agricole qui est le plus grand consommateur d'eau à cette période de l'année. Lorsque nous indiquions dans notre fiche projet vouloir fournir « Une liste d'indicateurs dans et hors hydrologie utilisés par les acteurs dans leur prise de décision sur la ressource » ainsi que « Une description des règles de décision des acteurs et des échelles de temps caractéristiques de leurs actions associées à une typologie des comportements d'acteurs », il s'agit en fait des acteurs agricoles du bassin. La partie la plus laborieuse étant, comme nous l'expliquons plus bas, de construire cette typologie de comportements d'acteurs.

Pour bien comprendre notre démarche et la méthode choisie, il convient de rappeler ici que l'intérêt du type de modélisation dont il est question dans ce projet (i.e. modélisation à base d'agents basée sur la théorie de l'action située, cf. la partie suivante) vise à permettre la prise en compte dans le modèle de différents niveaux d'hétérogénéité. Concernant les usages, il s'agit premièrement de l'hétérogénéité des agents au niveau des éléments qui les composent (par exemple les cultures ou les systèmes d'irrigation pour des agents représentant des exploitations agricoles). Il s'agit ensuite de l'hétérogénéité en terme de situation dans laquelle les agents se trouvent vis-à-vis de leur environnement (par exemple la position amont-aval d'une parcelle au sein d'un périmètre gravitaire, ou la position d'une exploitation dans le bassin versant qui va déterminer l'affluent auquel elle accède, le climat, etc.). Naturellement, en pratique, lors de la modélisation ces hétérogénéités sont en partie reliées puisque l'on imagine bien que les exploitations agricoles vont se développer en fonction des situations dans lesquelles elles se trouvent et on va par exemple trouver dans une zone donnée du bassin, des exploitations assez similaires. Avant de pouvoir identifier ces règles de décisions et cette typologie de comportements, il s'agit donc de pouvoir caractériser cette diversité de situations.

Cette volonté d'explorer et de caractériser cette diversité d'acteurs a par ailleurs été très bien accueillie par tous les membres du comité de pilotage local qui, chacun dans leurs rôles avaient, soit un accès limité à ces différents types d'usagers, soit un message à porter (pour ou à l'encontre du
monde agricole en général) qui s'accommodait mal de son hétérogénéité faute de pouvoir la décrire de manière riche et « neutre ». Citons l'exemple d'un représentant du monde agricole, représentant la chambre d'agriculture lors d'un comité de pilotage local et qui, lorsque l'on demande de positionner les problèmes actuels sur le bassin, nous dit « le problème c'est qu'il manque une grande retenue collinaire dans le Buëch amont car les agriculteurs ont besoin de plus d'eau». On imagine bien que ce n'est pas forcément le problème majeur de l'ensemble des agriculteurs du bassin.

Notre objectif, dans notre analyse de l'usage agricole, n'était donc pas tant d'obtenir des fonctions de décisions donnant les meilleures prédicitions de ce que les acteurs vont effectivement faire dans telle ou telle situation, que de décrire, de manière à la fois compréhensible et synthétique, la diversité des configurations dans lesquelles les acteurs du monde agricole sur le bassin avaient à prendre leurs décisions, leurs marges de manœuvres et les conséquences de leurs choix sur leurs propres exploitations, sur les périmètres irrigués, et sur leurs confrères du monde agricole.

Claire Distinguin, qui a été au cœur de la réalisation de ce diagnostic au cours de son stage de master 2 au sien du projet Radhy Buëch résume ce travail de la manière suivante: *Depuis plusieurs années, le bassin versant du Buëch est soumis à une recrudescence des conflits d'usage de l'eau entre les besoins en eau pour les milieux et le monde agricole, en amont et en aval du bassin. Les changements climatiques et notamment la récurrence des sécheresses estivales entraînent une fragilisation des milieux naturels et davantage de difficultés pour irriguer. Dans ce contexte, le projet [...] RADHY Buëch [...] et une thèse réalisée au sein de ce même projet s'intéresse à la modélisation des possibilités d'adaptations à court et moyen termes de l'irrigation en période d'étiage notamment selon la diversité des profils d'irrigants. La présente étude cherche à décrire et à analyser cette diversité en lien avec les dynamiques agraires en cours et passées du bassin. Une meilleure connaissance des usages agricole de l'eau est nécessaire pour intégrer une représentation plus fine et plus complexe de leurs comportements, notamment en termes de stratégie de pilotage de l'irrigation. [...] L'approche par diagnostic agraire a permis la compréhension des pratiques et des stratégies d'irrigation possible et mise en place par les agriculteurs en fonction de leur contexte agraire, de leur système de production mais aussi de la trajectoire historique de leur exploitation.* (Distinguin, 2019)

C'est ce travail qui est présenté dans cette partie qui reprend de nombreux éléments du mémoire de fin d'étude de Claire Distinguin (Distinguin, 2019).

# 2 Matériel et Méthode

## 2.1 La méthode du diagnostic agraire

Le diagnostic agraire vise à « identifier et hiérarchiser les éléments de diverses natures qui conditionnent le fonctionnement et l'évolution des exploitations agricoles d'une région. Ces éléments explicatifs sont à rechercher non seulement au niveau des exploitations agricoles elles-mêmes et de leur fonctionnement, mais aussi, plus globalement, au niveau du milieu écologique, économique et social dans lesquelles elles se trouvent plongées » (Cochet et al., 2007). C'est une analyse multiéchelle qui permet d'articuler d'organiser de manière synthétique et cohérente l'observation de la production agricole selon différents niveaux d'échelles hiérarchiques (c'est à dire emboîtés les uns
monde agricole en général) qui s'accommodait mal de son hétérogénéité faute de pouvoir la décrire de manière riche et « neutre ». Citons l'exemple d'un représentant du monde agricole, représentant la chambre d'agriculture lors d'un comité de pilotage local et qui, lorsque l'on demande de positionner les problèmes actuels sur le bassin, nous dit « le problème c'est qu'il manque une grande retenue collinaire dans le Buëch amont car les agriculteurs ont besoin de plus d'eau». On imagine bien que ce n'est pas forcément le problème majeur de l'ensemble des agriculteurs du bassin.

Notre objectif, dans notre analyse de l'usage agricole, n'était donc pas tant d'obtenir des fonctions de décisions donnant les meilleures prédicitions de ce que les acteurs vont effectivement faire dans telle ou telle situation, que de décrire, de manière à la fois compréhensible et synthétique, la diversité des configurations dans lesquelles les acteurs du monde agricole sur le bassin avaient à prendre leurs décisions, leurs marges de manœuvres et les conséquences de leurs choix sur leurs propres exploitations, sur les périmètres irrigués, et sur leurs confrères du monde agricole.

Claire Distinguin, qui a été au cœur de la réalisation de ce diagnostic au cours de son stage de master 2 au sien du projet Radhy Buëch résume ce travail de la manière suivante: *Depuis plusieurs années, le bassin versant du Buëch est soumis à une recrudescence des conflits d'usage de l'eau entre les besoins en eau pour les milieux et le monde agricole, en amont et en aval du bassin. Les changements climatiques et notamment la récurrence des sécheresses estivales entraînent une fragilisation des milieux naturels et davantage de difficultés pour irriguer. Dans ce contexte, le projet [...] RADHY Buëch [...] et une thèse réalisée au sein de ce même projet s'intéresse à la modélisation des possibilités d'adaptations à court et moyen termes de l'irrigation en période d'étiage notamment selon la diversité des profils d'irrigants. La présente étude cherche à décrire et à analyser cette diversité en lien avec les dynamiques agraires en cours et passées du bassin. Une meilleure connaissance des usages agricole de l'eau est nécessaire pour intégrer une représentation plus fine et plus complexe de leurs comportements, notamment en termes de stratégie de pilotage de l'irrigation. [...] L'approche par diagnostic agraire a permis la compréhension des pratiques et des stratégies d'irrigation possible et mise en place par les agriculteurs en fonction de leur contexte agraire, de leur système de production mais aussi de la trajectoire historique de leur exploitation.* (Distinguin, 2019)

C'est ce travail qui est présenté dans cette partie qui reprend de nombreux éléments du mémoire de fin d'étude de Claire Distinguin (Distinguin, 2019).

# 2 Matériel et Méthode

## 2.1 La méthode du diagnostic agraire

Le diagnostic agraire vise à « identifier et hiérarchiser les éléments de diverses natures qui conditionnent le fonctionnement et l'évolution des exploitations agricoles d'une région. Ces éléments explicatifs sont à rechercher non seulement au niveau des exploitations agricoles elles-mêmes et de leur fonctionnement, mais aussi, plus globalement, au niveau du milieu écologique, économique et social dans lesquelles elles se trouvent plongées » (Cochet et al., 2007). C'est une analyse multiéchelle qui permet d'articuler d'organiser de manière synthétique et cohérente l'observation de la production agricole selon différents niveaux d'échelles hiérarchiques (c'est à dire emboîtés les uns
dans les autres). Chaque niveau est schématisé sous la forme de « systèmes » spécifiques qui com-
prennent un certains nombre de caractéristiques à observer. Le niveau le plus large, qui contient les
autre, est le système agraire. Il est défini d'après Mazoyer comme « un mode d'exploitation du mi-
lieu, historiquement constitué et durable, adapté aux conditions bioclimatiques d'un espace donné,
et répondant aux conditions et aux besoins sociaux du moment » (Mazoyer, 1987). Le niveau
d'échelle inférieure s'intéresse aux systèmes de production correspond à l'échelle de l'exploitation
agricole individuelle. Celui-ci se définit comme « un mode de combinaison entre terre, force et
moyens de travail à des fins de production végétale et animale, commun à un ensemble d'exploita-
tion (...) caractérisé par la nature des productions, de la force de travail (qualification), des moyens
de travail mis en œuvre et par leurs proportions » (Reboul, 1976). Le dernier niveau est celui des
systèmes de culture et d'élevage qui décrivent les pratiques à l'échelle de la parcelle (ou plutôt
d'une production agricole donnée) afin d'apporter une lecture systémique plus riche que l'approche
technique (Cochet et al, 2007). Le système de production permet de décrire les dynamiques entre
unités de production que sont les systèmes de cultures et d'élevage. À ces niveaux d'études clas-
siques du diagnostic agraire s'ajoute dans notre cas la caractérisation des ASAs en tant que struc-
tures collective. À noter que les ASAs ne constituent pas réellement un niveau hiérarchique puisque
toutes les parcelles d'un même agriculteur ne sont pas forcément comprises dans une même ASA.

La méthodologie est constituée de trois phases principales :

* Une étude de milieu pour comprendre l'environnement dans lequel évoluent les agriculteurs, notamment en termes de climat, de topographie, de sols qui définissent des zones agro-éco-logiques différentes qui ont chacune des propriétés et des modes d'exploitation spécifiques pour l'agriculture. Cette phase a principalement recours à la bibliographie et à l'étude de paysage ;

* Une étude de l'histoire agricole de la région pour identifier ses dynamiques de différencia-
  tion et de transformation des systèmes de production, par exemple suivant leur taille ou leur
  accès à certaines ressources, avec un intérêt particulier pour l'accès à l'eau pour l'irrigation
  dans notre cas ;

* Une étude de caractérisation technique et économique des systèmes de production en œuvre dans la région, pour proposer des profils « types » (ou archétypes) de ces systèmes avec la même gamme de moyens de production, en faisant ressortir leurs logiques de fonctionnement. L'ajout de données économiques permet de comparer les systèmes technico-économiques entre eux. Dans notre étude, et selon les besoins du projet, ces aspects économiques ont peu été étudiés au profit des aspects liés à l'irrigation qui renseignent plus vis-à-vis de l'axe d'étude qui centré sur le lien à l'irrigation.

Chacune des trois études a comporté de nombreuses interactions avec le terrain et ses acteurs (Dis-
tinguin, 2019 ; Richard 2021). Le Tableau 1 et la Figure 3 en Annexe illustrent respectivement le
type d'acteurs et la localisation des agriculteurs du Buëch interviewés dans le cadre de ce diagnos-
tic. Le total des entretiens réalisés par Claire Distinguin regroupe le nombre d'agriculteurs et/ou
présidents d'ASA, le nombre de présidents d'ASA non agriculteurs et les acteurs des services pu-
dans les autres). Chaque niveau est schématisé sous la forme de « systèmes » spécifiques qui com-
prennent un certains nombre de caractéristiques à observer. Le niveau le plus large, qui contient les
autre, est le système agraire. Il est défini d'après Mazoyer comme « un mode d'exploitation du mi-
lieu, historiquement constitué et durable, adapté aux conditions bioclimatiques d'un espace donné,
et répondant aux conditions et aux besoins sociaux du moment » (Mazoyer, 1987). Le niveau
d'échelle inférieure s'intéresse aux systèmes de production correspond à l'échelle de l'exploitation
agricole individuelle. Celui-ci se définit comme « un mode de combinaison entre terre, force et
moyens de travail à des fins de production végétale et animale, commun à un ensemble d'exploita-
tion (...) caractérisé par la nature des productions, de la force de travail (qualification), des moyens
de travail mis en œuvre et par leurs proportions » (Reboul, 1976). Le dernier niveau est celui des
systèmes de culture et d'élevage qui décrivent les pratiques à l'échelle de la parcelle (ou plutôt
d'une production agricole donnée) afin d'apporter une lecture systémique plus riche que l'approche
technique (Cochet et al, 2007). Le système de production permet de décrire les dynamiques entre
unités de production que sont les systèmes de cultures et d'élevage. À ces niveaux d'études clas-
siques du diagnostic agraire s'ajoute dans notre cas la caractérisation des ASAs en tant que struc-
tures collective. À noter que les ASAs ne constituent pas réellement un niveau hiérarchique puisque
toutes les parcelles d'un même agriculteur ne sont pas forcément comprises dans une même ASA.

La méthodologie est constituée de trois phases principales :

* Une étude de milieu pour comprendre l'environnement dans lequel évoluent les agriculteurs, notamment en termes de climat, de topographie, de sols qui définissent des zones agro-éco-logiques différentes qui ont chacune des propriétés et des modes d'exploitation spécifiques pour l'agriculture. Cette phase a principalement recours à la bibliographie et à l'étude de paysage ;

* Une étude de l'histoire agricole de la région pour identifier ses dynamiques de différencia-
  tion et de transformation des systèmes de production, par exemple suivant leur taille ou leur
  accès à certaines ressources, avec un intérêt particulier pour l'accès à l'eau pour l'irrigation
  dans notre cas ;

* Une étude de caractérisation technique et économique des systèmes de production en œuvre dans la région, pour proposer des profils « types » (ou archétypes) de ces systèmes avec la même gamme de moyens de production, en faisant ressortir leurs logiques de fonctionnement. L'ajout de données économiques permet de comparer les systèmes technico-économiques entre eux. Dans notre étude, et selon les besoins du projet, ces aspects économiques ont peu été étudiés au profit des aspects liés à l'irrigation qui renseignent plus vis-à-vis de l'axe d'étude qui centré sur le lien à l'irrigation.

Chacune des trois études a comporté de nombreuses interactions avec le terrain et ses acteurs (Dis-
tinguin, 2019 ; Richard 2021). Le Tableau 1 et la Figure 3 en Annexe illustrent respectivement le
type d'acteurs et la localisation des agriculteurs du Buëch interviewés dans le cadre de ce diagnos-
tic. Le total des entretiens réalisés par Claire Distinguin regroupe le nombre d'agriculteurs et/ou
présidents d'ASA, le nombre de présidents d'ASA non agriculteurs et les acteurs des services pu-
blics, soit 42 au total, auxquels s'ajoutent de nombreux entretiens préalables et complémentaires réalisés par Bastien Richard avec un sous-échantillon de ces mêmes personnes.

L'étude qui est présentée ici cherche donc à mobiliser cette méthodologie adaptée du diagnostic agraire pour décrire et à analyser la diversité des systèmes de production en lien avec les dynamiques agraires en cours et passées du bassin du Buëch, et avec une focale sur l'irrigation et ses structures collectives. Dans ce but, les résultats sont organisés en trois parties : la première partie propose une caractérisation du milieu, la seconde partie offre une synthèse de l'histoire agricole du bassin du Buëch, et la troisième partie propose une caractérisation des systèmes de productions et des associations d'irrigants.

## 3 Résultats

Les résultats du projet sur cette analyse de l'usage de l'eau agricole du Buëch sont présentés de manière extensive dans le mémoire fin d'étude de Claire Distinguin et dans le chapitre n°3 de la thèse de doctorat de Bastien Richard. L'objectif de cette section est tout principalement de proposer une synthèse de ces résultats visant à fournir au lecteur une vision globale de la problématique de l'usage de l'eau agricole sur le bassin. Il s'agit également d'illustrer les principaux outils utilisés par des exemples des résultats qu'ils ont apportés de manière à permettre au lecteur de mieux cerner ce qu'il pourra trouver dans les documents plus complets et de mieux comprendre les outils utilisés dans le cas notamment où il pourrait les utiliser dans d'autres contextes.

Notons que l'outil principal utilisé est l'entretien semi-directif qui, comme il est très connu, ne sera pas illustré de la sorte. Nous en rappelons toutefois la nature. La méthode de l'entretien semi-directif suppose de recueillir le point de vue de l'interviewé sur ses pratiques, ce n'est pas un questionnaire mais la construction d'un discours à partir d'un entretien. L'objectif est de comprendre les pratiques, les adaptations face aux périodes d'étiage et aussi la façon dont ils les justifient par leur propre « monde de références » (Girard, 2006). Comme le présente Girard, cette étape requiert de nombreux aller-retour entre matériaux recueillis et formalisations de la diversité des pratiques. Plussieurs guides d'entretien ont été réalisés pour répondre aux objectifs des deux phases de terrain. Lors des entretiens, les récits de vie étaient enregistrés (après accord de l'intéressé) en complément d'une prise de notes afin d'être le plus possible en interaction et de faciliter l'échange avec la personne.

### 3.1 Le Buëch et son milieu

Il s'agit des résultats de la première phase du diagnostic agraire qui permet de caractériser le milieu dans lequel l'exploitation agricole se développe. Deux zones bien distinctes ont clairement été identifiées entre l'amont et l'aval du bassin, ainsi qu'une troisième à la jonction entre ces deux zones. La différence topographique ainsi que la différence de climat entre la zone amont (zone 1 sur la carte) et la zone aval (zone 3 sur la carte) va différentier de fait les potentialités en terme de cultures, d'installation d'infrastructures etc. et l'on va voir dans les parties suivantes que l'exploitation agricole s'organise de fait différemment dans ces trois zones.
blics, soit 42 au total, auxquels s'ajoutent de nombreux entretiens préalables et complémentaires réalisés par Bastien Richard avec un sous-échantillon de ces mêmes personnes.

L'étude qui est présentée ici cherche donc à mobiliser cette méthodologie adaptée du diagnostic agraire pour décrire et à analyser la diversité des systèmes de production en lien avec les dynamiques agraires en cours et passées du bassin du Buëch, et avec une focale sur l'irrigation et ses structures collectives. Dans ce but, les résultats sont organisés en trois parties : la première partie propose une caractérisation du milieu, la seconde partie offre une synthèse de l'histoire agricole du bassin du Buëch, et la troisième partie propose une caractérisation des systèmes de productions et des associations d'irrigants.

## 3 Résultats

Les résultats du projet sur cette analyse de l'usage de l'eau agricole du Buëch sont présentés de manière extensive dans le mémoire fin d'étude de Claire Distinguin et dans le chapitre n°3 de la thèse de doctorat de Bastien Richard. L'objectif de cette section est tout principalement de proposer une synthèse de ces résultats visant à fournir au lecteur une vision globale de la problématique de l'usage de l'eau agricole sur le bassin. Il s'agit également d'illustrer les principaux outils utilisés par des exemples des résultats qu'ils ont apportés de manière à permettre au lecteur de mieux cerner ce qu'il pourra trouver dans les documents plus complets et de mieux comprendre les outils utilisés dans le cas notamment où il pourrait les utiliser dans d'autres contextes.

Notons que l'outil principal utilisé est l'entretien semi-directif qui, comme il est très connu, ne sera pas illustré de la sorte. Nous en rappelons toutefois la nature. La méthode de l'entretien semi-directif suppose de recueillir le point de vue de l'interviewé sur ses pratiques, ce n'est pas un questionnaire mais la construction d'un discours à partir d'un entretien. L'objectif est de comprendre les pratiques, les adaptations face aux périodes d'étiage et aussi la façon dont ils les justifient par leur propre « monde de références » (Girard, 2006). Comme le présente Girard, cette étape requiert de nombreux aller-retour entre matériaux recueillis et formalisations de la diversité des pratiques. Plussieurs guides d'entretien ont été réalisés pour répondre aux objectifs des deux phases de terrain. Lors des entretiens, les récits de vie étaient enregistrés (après accord de l'intéressé) en complément d'une prise de notes afin d'être le plus possible en interaction et de faciliter l'échange avec la personne.

### 3.1 Le Buëch et son milieu

Il s'agit des résultats de la première phase du diagnostic agraire qui permet de caractériser le milieu dans lequel l'exploitation agricole se développe. Deux zones bien distinctes ont clairement été identifiées entre l'amont et l'aval du bassin, ainsi qu'une troisième à la jonction entre ces deux zones. La différence topographique ainsi que la différence de climat entre la zone amont (zone 1 sur la carte) et la zone aval (zone 3 sur la carte) va différentier de fait les potentialités en terme de cultures, d'installation d'infrastructures etc. et l'on va voir dans les parties suivantes que l'exploitation agricole s'organise de fait différemment dans ces trois zones.
Zone Atelier Bassin du Rhône

La différence de climat entre les zones est illustrée par la comparaison des données météorologiques entre la ville de Veynes pour l'amont et de Laragne-Montéglin pour l'aval qui enregistre une température moyenne sur l'année de 10.6°C soit 1,7°C de plus que la ville de Veynes, et des précipitations en moyenne de 808 mm, soit 98 mm de moins que la ville de Veynes. De manière générale et assez intuitive, une différence de degrés s'observe entre la partie amont du bassin et la partie aval ; Il fait plus froid l'hiver en amont du bassin et plus chaud l'été en aval du bassin. Les trois zones peuvent se résumer ainsi :

1. La zone du Bochaîne (amont du bassin) : Cette zone regroupe le Grand Buëch et le Petit Buëch et le massif du Dévoluy jusqu'à la jonction des deux bras du Buëch, au pied de la ville de Serres. Son altitude s'étage entre 680 et 2709 m avec le Pic de Bure. Les précipitations moyennes sont un peu plus élevées, 1200 mm par an. La végétation est constituée de Chênes pubescents et de Pins sylvestres sur les versants sud. Les versants exposés au soleil sont composés de landes à Genêts et les versants à l'ombre, d'Hêtres (Gonzales, 2002).

2. La zone du Serrois-Rosanais (médiane du bassin) : Cette zone connait un exode rural fort. Elle se situe à 1750 m non loin de la montagne de l'Aup et de la frontière de la Drôme, son altitude moyenne est de 1000 m. Son climat est caractéristique des Préalpes du sud. Les pluies y sont plus rares de 800 à 1000 mm par an et l'air y est sec. Les landes sont dominées par la présence de Genêts et les reboisements par des Pins noirs couvrent de grandes étendues (Gonzales, 2002). Le Serrois regroupe les communes de Serres, Sigottier, La Piarre, La Bâtie-Montsaléon, Le Bersac, Savournon, Saint-Genis, Montrond, Méreuil, Montclus et l'Epine. Le Rosanais est le prolongement naturel de la région drômoise des Baronnies. Il regroupe les communes de Rosans, Saint-André-de-Rosans, L'Epine, Ribeyret, Moydans, Montmorin, Montclus, Sigottier, La Piarre, Bruis, Sainte-Marie.

3. La zone du Laragnais (aval du bassin) : Le Laragnais se situe au nord de Sisteron sur un vaste plateau en aval du bassin. Les massifs de Saint-Genis et d'Aujour composés de calcaire dominant le paysage. Le Laragnais est un district dont l'altitude s'étage entre 478 et 1824 m avec la montagne d'Aujour. Le climat y est sub-méditerranéen. La température moyenne annuelle est de 11,5°C et les précipitations moyennes de 750 mm par an. Les milieux naturels sont modifiés par la plantation de plusieurs hectares de cultures fruitières irriguées. La vallée se compose de prairies propices aux développements floristiques et faunistiques et abrite exceptionnellement une zone arborée de Chênes verts et de Châtaigniers. Enfin, la ripisylve se compose de Chênes pubescents (Gonzales, 2002).

Ces zones se différencient également par leurs paysages, ce qui nous donne l'occasion de présenter l'outil de la lecture paysagère. En effet, le début de l'étude a commencé par l'observation des paysages afin de comprendre les formes d'artificialisation du bassin versant, la morphologie du paysage et les diverses activités humaines. Cette première étape était basée sur la collecte d'informations sur les facteurs d'ordre physique et agro-écologique (géologie, topographie, etc.). Ces observations ont été réalisées sur des points hauts pour faciliter la lecture paysagère du bassin versant. Cette phase a permis d'établir les premières hypothèses quant aux contraintes, opportunités et modes d'exploitation du milieu. Deux exemples sont présentés ici pour illustrer la zone amont (coupe a. sur la carte de la Figure 3) et la zone aval (coupe b. sur la carte de la Figure 3). Les Fi-
Zone Atelier Bassin du Rhône

La différence de climat entre les zones est illustrée par la comparaison des données météorologiques entre la ville de Veynes pour l'amont et de Laragne-Montéglin pour l'aval qui enregistre une température moyenne sur l'année de 10.6°C soit 1,7°C de plus que la ville de Veynes, et des précipitations en moyenne de 808 mm, soit 98 mm de moins que la ville de Veynes. De manière générale et assez intuitive, une différence de degrés s'observe entre la partie amont du bassin et la partie aval ; Il fait plus froid l'hiver en amont du bassin et plus chaud l'été en aval du bassin. Les trois zones peuvent se résumer ainsi :

1. La zone du Bochaîne (amont du bassin) : Cette zone regroupe le Grand Buëch et le Petit Buëch et le massif du Dévoluy jusqu'à la jonction des deux bras du Buëch, au pied de la ville de Serres. Son altitude s'étage entre 680 et 2709 m avec le Pic de Bure. Les précipitations moyennes sont un peu plus élevées, 1200 mm par an. La végétation est constituée de Chênes pubescents et de Pins sylvestres sur les versants sud. Les versants exposés au soleil sont composés de landes à Genêts et les versants à l'ombre, d'Hêtres (Gonzales, 2002).

2. La zone du Serrois-Rosanais (médiane du bassin) : Cette zone connait un exode rural fort. Elle se situe à 1750 m non loin de la montagne de l'Aup et de la frontière de la Drôme, son altitude moyenne est de 1000 m. Son climat est caractéristique des Préalpes du sud. Les pluies y sont plus rares de 800 à 1000 mm par an et l'air y est sec. Les landes sont dominées par la présence de Genêts et les reboisements par des Pins noirs couvrent de grandes étendues (Gonzales, 2002). Le Serrois regroupe les communes de Serres, Sigottier, La Piarre, La Bâtie-Montsaléon, Le Bersac, Savournon, Saint-Genis, Montrond, Méreuil, Montclus et l'Epine. Le Rosanais est le prolongement naturel de la région drômoise des Baronnies. Il regroupe les communes de Rosans, Saint-André-de-Rosans, L'Epine, Ribeyret, Moydans, Montmorin, Montclus, Sigottier, La Piarre, Bruis, Sainte-Marie.

3. La zone du Laragnais (aval du bassin) : Le Laragnais se situe au nord de Sisteron sur un vaste plateau en aval du bassin. Les massifs de Saint-Genis et d'Aujour composés de calcaire dominant le paysage. Le Laragnais est un district dont l'altitude s'étage entre 478 et 1824 m avec la montagne d'Aujour. Le climat y est sub-méditerranéen. La température moyenne annuelle est de 11,5°C et les précipitations moyennes de 750 mm par an. Les milieux naturels sont modifiés par la plantation de plusieurs hectares de cultures fruitières irriguées. La vallée se compose de prairies propices aux développements floristiques et faunistiques et abrite exceptionnellement une zone arborée de Chênes verts et de Châtaigniers. Enfin, la ripisylve se compose de Chênes pubescents (Gonzales, 2002).

Ces zones se différencient également par leurs paysages, ce qui nous donne l'occasion de présenter l'outil de la lecture paysagère. En effet, le début de l'étude a commencé par l'observation des paysages afin de comprendre les formes d'artificialisation du bassin versant, la morphologie du paysage et les diverses activités humaines. Cette première étape était basée sur la collecte d'informations sur les facteurs d'ordre physique et agro-écologique (géologie, topographie, etc.). Ces observations ont été réalisées sur des points hauts pour faciliter la lecture paysagère du bassin versant. Cette phase a permis d'établir les premières hypothèses quant aux contraintes, opportunités et modes d'exploitation du milieu. Deux exemples sont présentés ici pour illustrer la zone amont (coupe a. sur la carte de la Figure 3) et la zone aval (coupe b. sur la carte de la Figure 3). Les Fi-
Zone Atelier Bassin du Rhône

gures 4 et 5 illustrent bien respectivement ces différences de paysages entre le vallées encaissées de la zone amont et la grande vallée aval de type plaine agricole.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 3: Les différentes zones du bassin versant du Buëch (Distinguin 2019 sur la base d'une carte du SMIGIBA)</figcaption></figure>
Zone Atelier Bassin du Rhône

gures 4 et 5 illustrent bien respectivement ces différences de paysages entre le vallées encaissées de
la zone amont et la grande vallée aval de type plaine agricole.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 3: Les différentes zones du bassin versant du Buëch (Distinguin 2019 sur la base d'une carte du SMIGIBA)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 4:** Coupe transversale en amont du bassin versant après Aspres-sur-Buëch (côté Grand Buëch) – En haut: Photo depuis les hauteurs de la montagne de l'Ubac (© C. Distinguin) – En bas: Coupe schématique (Distingin, 2019)</figcaption></figure>

Les autres éléments recueillis au niveau du Buëch et son milieu concernent le relief, la richesse flo-
ristique et animale, le détail du climat et des sols, les régimes hydrologiques, le recensement des
usages principaux (eau potable (1 %), l'irrigation (9 %) et l'industrie (dont l'hydroélectricité
(90 %)), les aménagements hydrauliques et une synthèse des études déjà réalisées sur l'agriculture
et ses prélèvement en eau d'irrigation sur le bassin. Ces éléments sont décrits en détail dans le mé-
moire de fin d'études de C. Distinguin. Nous ne citerons ici que certains points saillant à savoir que
le Buëch comptais 362 exploitations agricoles en 2008 avec une SAU totale de 32'418 ha et que 35
ASA sont présentes sur l'ensemble du bassin versant du Buëch (13 ASA en irrigation sous-pression,
20 ASA en irrigation gravitaire, 2 ASA mixte (irrigation en aspersion et irrigation en gravitaire)) et
que les cultures irriguées sont principalement des prairies, des céréales et des vergers.
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 4:** Coupe transversale en amont du bassin versant après Aspres-sur-Buëch (côté Grand Buëch) – En haut: Photo depuis les hauteurs de la montagne de l'Ubac (© C. Distinguin) – En bas: Coupe schématique (Distingin, 2019)</figcaption></figure>

Les autres éléments recueillis au niveau du Buëch et son milieu concernent le relief, la richesse flo-
ristique et animale, le détail du climat et des sols, les régimes hydrologiques, le recensement des
usages principaux (eau potable (1 %), l'irrigation (9 %) et l'industrie (dont l'hydroélectricité
(90 %)), les aménagements hydrauliques et une synthèse des études déjà réalisées sur l'agriculture
et ses prélèvement en eau d'irrigation sur le bassin. Ces éléments sont décrits en détail dans le mé-
moire de fin d'études de C. Distinguin. Nous ne citerons ici que certains points saillant à savoir que
le Buëch comptais 362 exploitations agricoles en 2008 avec une SAU totale de 32'418 ha et que 35
ASA sont présentes sur l'ensemble du bassin versant du Buëch (13 ASA en irrigation sous-pression,
20 ASA en irrigation gravitaire, 2 ASA mixte (irrigation en aspersion et irrigation en gravitaire)) et
que les cultures irriguées sont principalement des prairies, des céréales et des vergers.
<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Figure 5: Coupe transversale en aval du bassin versant avant Laragnes-Montéglin – En haut: Photo depuis au sommet de la crête de la montagne de Chabre (© B. Richard) – En bas: Coupe schématique (Distingin, 2019)

## 3.2 Le Buëch et son histoire agricole

Afin de donner du corps à l'analyse des exploitations agricoles réalisée dans le diagnostic agraire, le deuxième outil utilisé que nous illustrons ici est l'historique d'évolution des exploitations agricoles. Les informations historiques ont été recueillies lors d'entretiens avec les agriculteurs et agricultrices de tout âge. Il était notamment demandé aux agriculteurs et agricultrices de raconter leur installation sur l'exploitation et son évolution jusqu'à aujourd'hui ou de parler de l'exploitation à l'époque de leurs parents pour faciliter l'identification des périodes. D'autres personnes rencontrées au gré du séjour apportaient des informations supplémentaires quant à l'histoire agricole locale.

Cette analyse a identifié quatre grandes phases et différentes « trajectoires » menant aux exploitations observées aujourd'hui. La frise présentée dans la Figure suivante synthétise bien ce résultat. Encore une fois le détail est disponible dans (Distinguin, 2019) et (Richard, 2012).
<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Figure 5: Coupe transversale en aval du bassin versant avant Laragnes-Montéglin – En haut: Photo depuis au sommet de la crête de la montagne de Chabre (© B. Richard) – En bas: Coupe schématique (Distingin, 2019)

## 3.2 Le Buëch et son histoire agricole

Afin de donner du corps à l'analyse des exploitations agricoles réalisée dans le diagnostic agraire, le deuxième outil utilisé que nous illustrons ici est l'historique d'évolution des exploitations agricoles. Les informations historiques ont été recueillies lors d'entretiens avec les agriculteurs et agricultrices de tout âge. Il était notamment demandé aux agriculteurs et agricultrices de raconter leur installation sur l'exploitation et son évolution jusqu'à aujourd'hui ou de parler de l'exploitation à l'époque de leurs parents pour faciliter l'identification des périodes. D'autres personnes rencontrées au gré du séjour apportaient des informations supplémentaires quant à l'histoire agricole locale.

Cette analyse a identifié quatre grandes phases et différentes « trajectoires » menant aux exploitations observées aujourd'hui. La frise présentée dans la Figure suivante synthétise bien ce résultat. Encore une fois le détail est disponible dans (Distinguin, 2019) et (Richard, 2012).
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 26 : Evolution historique des exploitations agricoles enquêtées du bassin versant du Buëch (C.Distinguin, 2019)</figcaption></figure>

Figure 6 : Les grandes trajectoires des exploitations agricoles du Buëch au cours du siècle dernier (Distinguin, 2019).
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 26 : Evolution historique des exploitations agricoles enquêtées du bassin versant du Buëch (C.Distinguin, 2019)</figcaption></figure>

Figure 6 : Les grandes trajectoires des exploitations agricoles du Buëch au cours du siècle dernier (Distinguin, 2019).
## 3.3 Le Buëch d'aujourd'hui, ses cultures, ses exploitations agricoles et ses ASAs

Le diagnostic a enfin permis de caractériser la diversité des cultures du territoire: l'association des lectures de paysages et de l'analyse historique a permis d'identifier et de mettre en évidence les conditions d'émergence et de développement des cultures cultivées. Ces données ont été récoltées lors des entretiens avec les acteurs agricoles et à partir des observations menées au cours de l'étude paysagère ; l'objectif n'étant pas seulement de décrire les pratiques mais également d'identifier les raisons qui ont amené ces agriculteurs et agricultrices à cultiver telle ou telle production végétale (le choix des cultures, la logique des successions, l'itinéraire technique, etc.). De même pour les pratiques d'élevage pour lesquelles ont pu être réunies les informations sur la localisation des différents types d'animaux présents sur le bassin, les races, les espèces et les techniques d'élevage pratiquées. L'objectif concernant l'élevage a alors été de montrer la façon dont sont conduits le(s) troupeau(x) par les agriculteurs et agricultrices (les techniques d'alimentation, de reproduction, etc.). L'annexe 3 présente un exemple de caractérisation de système d'élevage.

Une fois les systèmes de cultures et d'élevages définis, il est possible de définir les différents systèmes de production (exploitations agricoles « types » présentes sur le territoire). Il s'est alors agit d'approfondir l'analyse des systèmes de culture, d'élevage et d'exploitation des ressources naturelles notamment hydriques, initiée dans les étapes précédentes. Suite à de nouveaux entretiens ci-blés et approfondis avec des agricultrices et des agriculteurs en activité il a été alors possible de caractériser les systèmes productifs mis en œuvre sur le bassin et de comprendre les pratiques. Chacun des dix systèmes productifs identifiés (ceux que l'on retrouve dans la colonne de droite de la Figure 6 ont ainsi été caractérisés. La Figure 7 ci-dessous présente la fiche signalétique du système de production «SP 1.1. : Les éleveurs d'ovins viandes transhumants dans les alpages » pris à titre d'exemple. Elle illustre notamment : la répartition des types d'irrigation (camembert bleu), l'occupation du sol d'une ferme type et la rotation des cultures (camemberts jaunes et verts) et le calendrier type de production d'une exploitation de ce type (tableau du bas). L'annexe 3 reprend l'intégralité de la caractérisation du SP1.1. Les autres sont disponibles dans (Distinguin, 2019).
## 3.3 Le Buëch d'aujourd'hui, ses cultures, ses exploitations agricoles et ses ASAs

Le diagnostic a enfin permis de caractériser la diversité des cultures du territoire: l'association des lectures de paysages et de l'analyse historique a permis d'identifier et de mettre en évidence les conditions d'émergence et de développement des cultures cultivées. Ces données ont été récoltées lors des entretiens avec les acteurs agricoles et à partir des observations menées au cours de l'étude paysagère ; l'objectif n'étant pas seulement de décrire les pratiques mais également d'identifier les raisons qui ont amené ces agriculteurs et agricultrices à cultiver telle ou telle production végétale (le choix des cultures, la logique des successions, l'itinéraire technique, etc.). De même pour les pratiques d'élevage pour lesquelles ont pu être réunies les informations sur la localisation des différents types d'animaux présents sur le bassin, les races, les espèces et les techniques d'élevage pratiquées. L'objectif concernant l'élevage a alors été de montrer la façon dont sont conduits le(s) troupeau(x) par les agriculteurs et agricultrices (les techniques d'alimentation, de reproduction, etc.). L'annexe 3 présente un exemple de caractérisation de système d'élevage.

Une fois les systèmes de cultures et d'élevages définis, il est possible de définir les différents systèmes de production (exploitations agricoles « types » présentes sur le territoire). Il s'est alors agit d'approfondir l'analyse des systèmes de culture, d'élevage et d'exploitation des ressources naturelles notamment hydriques, initiée dans les étapes précédentes. Suite à de nouveaux entretiens ci-blés et approfondis avec des agricultrices et des agriculteurs en activité il a été alors possible de caractériser les systèmes productifs mis en œuvre sur le bassin et de comprendre les pratiques. Chacun des dix systèmes productifs identifiés (ceux que l'on retrouve dans la colonne de droite de la Figure 6 ont ainsi été caractérisés. La Figure 7 ci-dessous présente la fiche signalétique du système de production «SP 1.1. : Les éleveurs d'ovins viandes transhumants dans les alpages » pris à titre d'exemple. Elle illustre notamment : la répartition des types d'irrigation (camembert bleu), l'occupation du sol d'une ferme type et la rotation des cultures (camemberts jaunes et verts) et le calendrier type de production d'une exploitation de ce type (tableau du bas). L'annexe 3 reprend l'intégralité de la caractérisation du SP1.1. Les autres sont disponibles dans (Distinguin, 2019).
Zone Atelier Bassin du Rhône

Les fermes d'ovins viandes transhumants dans les alpages
(Source : entretiens réalisés par Claire Distinguin en mars et juin 2019)

Localisation : zone amont du bassin du Buëch

Surfaces cultivées : entre 70 et 135 ha

Nombre d'actifs : 1 à 2 actifs

Nombre d'agnelages : 2

Surfaces irriguées : moyenne de 22 ha par exploitation

Types d'irrigation : irrigations par canaux gravitaire et par aspersion

Nombre d'enrouleurs : 1 à 3 enrouleurs

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

300 à 380 brebis

Répartition des types d'irrigation par ferme
(2 éleveurs sur 5 concernés)

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Occupation du sol d'une ferme
type

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Rotation des cultures

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

• Luzerne ou mix

• Céréales
(ou 2 ans céréales et
1 an mèteil)

• Sainfoin-trèfles

• Céréales (orge)

<table><caption>Figure 7 : Fiche signalétique du système de production type « SP 1.1 : Les éleveurs d'ovins viandes transhumants dans les alpages » (Distinguin, 2019).</caption><thead><tr><th></th><th>oct-18</th><th>nov-18</th><th>déc-18</th><th>janv-19</th><th>févr-19</th><th>mars-19</th><th>avr-19</th><th>mai-19</th><th>jun-19</th><th>juil-19</th><th>août-19</th><th>sept-19</th></tr></thead><tbody><tr><td>roupeau</td><td>rédescende du<br/>troupeau</td><td>Stabulation (en fonction de la météo)</td><td colspan="2">Sur les parcours</td><td colspan="2">Transhumance<br/>15 juin (une partie du troupeau)</td><td colspan="4">Rédescende d'un lot<br/>pour agnelage (mi-acôt)</td></tr><tr><td>rainies<br/>sturelles</td><td>Pâturage du<br/>regain</td><td></td><td colspan="2">Fin<br/>avril - mai</td><td colspan="2">Agnelage<br/>2 lot</td><td colspan="4">Agnelage<br/>1er lot</td></tr><tr><td>égumeuses<br/>sainfoin<br/>uzerne<br/>trèfle, etc.</td><td>4e coupe pâturée<br/>par les brebis</td><td colspan="2">Épandage du fumier</td><td colspan="2">voir mi-mai</td><td>1er coupe<br/>15/20 juin</td><td>2e coupe</td><td colspan="2">3e coupe</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>rege<br/>riticale<br/>lé - Avoine</td><td>Sems des<br/>céréales<br/>1er semaine</td><td>Labour</td><td>Désherbage</td><td>Apport d'engrais</td><td colspan="2">Irrigation<br/>occasionnelle</td><td colspan="2">2e coupe<br/>10 juillet</td><td colspan="2">3e coupe ou pâture</td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>lètel d'hiver</td><td>Semis</td><td>Labour</td><td>Déchaumage méc</td><td>Déchaumage méc</td><td colspan="2">Récolte en fourrage</td><td colspan="2">Récolte en grain</td><td colspan="2">Moisson orge-blé et triticale</td><td colspan="2">Labour des<br/>semis<br/>d'automne</td></tr><tr><td>lateriel agricole</td><td></td><td></td><td colspan="2">Entretien du matériel</td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td></tr><tr><td>nîtretien des parcs</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="2">Visites et agrandissement des parcs</td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td><td colspan="2"></td></tr></tbody></table>
Zone Atelier Bassin du Rhône

Les fermes d'ovins viandes transhumants dans les alpages
(Source : entretiens réalisés par Claire Distinguin en mars et juin 2019)

Localisation : zone amont du bassin du Buëch

Surfaces cultivées : entre 70 et 135 ha

Nombre d'actifs : 1 à 2 actifs

Nombre d'agnelages : 2

Surfaces irriguées : moyenne de 22 ha par exploitation

Types d'irrigation : irrigations par canaux gravitaire et par aspersion

Nombre d'enrouleurs : 1 à 3 enrouleurs

<figure><img src="image_16.png" /></figure>

300 à 380 brebis

Répartition des types d'irrigation par ferme
(2 éleveurs sur 5 concernés)

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

Occupation du sol d'une ferme
type

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

Rotation des cultures

<figure><img src="image_19.png" /></figure>

<table><caption>Figure 7 : Fiche signalétique du système de production type « SP 1.1 : Les éleveurs d'ovins viandes transhumants dans les alpages » (Distinguin, 2019).</caption><thead><tr><th></th><th>oct-18</th><th>nov-18</th><th>déc-18</th><th>janv-19</th><th>févr-19</th><th>mars-19</th><th>avr-19</th><th>mai-19</th><th>jun-19</th><th>juil-19</th><th>août-19</th><th>sept-19</th></tr></thead><tbody><tr><td>roupeau</td><td>redescende du troupeau</td><td>Stabulation (en fonction de la météo)</td><td colspan="2">Sur les parcours</td><td colspan="2">Transhumance<br/>15 juin (une partie du troupeau)</td><td colspan="4">Redescende d'un lot<br/>pour agnelage (mi-acôt)</td></tr><tr><td>rainies sturelles</td><td>Pâturage du regain</td><td colspan="2">Fin<br/>avril - mai</td><td colspan="2">Agnelage<br/>2 lot</td><td colspan="2">Brebis sur les prairies autour de l'exploitation</td><td colspan="2">1er coupe<br/>15/20 juin</td><td>2e coupe</td><td>3e coupe</td></tr><tr><td>égumeuses sainfoin uzerne trèfle, etc.</td><td>4e coupe pâturée par les brebis</td><td colspan="2">Epandage du fumier</td><td colspan="2">Sams des fourrages (voir avril)</td><td colspan="2">Irrigation</td><td>1er coupe</td><td>2e coupe<br/>10 juillet</td><td>3e coupe ou pâture</td></tr><tr><td>rege réticule lé - Avoine</td><td>Sams des céréales 1er semaine</td><td>Labour</td><td>Désérbage</td><td colspan="2">Apport d'engrais</td><td colspan="2">Irrigation occasionnelle</td><td colspan="2">Moisson orge-blé et triticale</td><td>Labour des semis d'automne</td></tr><tr><td>létel d'hiver</td><td>Sams</td><td>Labour</td><td>Déchaumage méc</td><td colspan="2">Déchaumage méc</td><td colspan="2">Récolte en fourrage</td><td colspan="2">Récolte en grain</td><td></td></tr><tr><td>latteriel agricole</td><td></td><td></td><td colspan="2">Entretien du matériel</td><td colspan="2"></td><td colspan="4">Visites et agrandissement des parcs</td></tr><tr><td>nîtretien des parcs</td><td></td><td></td><td colspan="2"></td><td colspan="4"></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
De la même manière, une typologie a été réalisée pour les caractériser les différents types d'ASAs présentes sur le territoire qui a menée à l'identification de 9 grands types d'ASAs en utilisant les critères suivants pour les discriminer :

* Système d'irrigation par Aspersion, versus Gravitaire ;

* Surface de l'ASA importante (>150 ha), moyenne (50 à 150 ha), ou petite (>50 ha) ;

* Pourcentage de surface agricole au sein de l'ASA complète (100 %), importante (>85 %) ou ASA mixte (< 85 %) ;

* Présence ou non de jardins urbains ;

* Présence de tour d'eau ;

* Nombre d'adhérents (3 nivveaux).

Ce qui nous a mené à distinguer les 9 types d'ASAs suivant qui ont chacun été caractérisé sous forme de profil d'ASA décrits en détails dans (Distinguin, 2019). Le profil A1 – ASA en aspersion avec tour d'eau est illustré de manière synthétique par la Figure 8.

* A1 : ASA en aspersion avec tour d'eau

* A2 : ASA en aspersion avec une prise dans un cours d'eau ou dans un canal gravitaire sans tour d'eau

* A3 : ASA en aspersion alimentée par EDF sans tour d'eau

* A4 : Petite ASA en aspersion et en gravitaire

* G1 : ASA gravitaire avec beaucoup d'adhérents, beaucoup de surfaces urbanisées sans tour d'eau

* G2 : ASA gravitaire avec beaucoup d'adhérents, beaucoup de surfaces urbanisées avec tour d'eau

* G3 : Petite ASA gravitaire avec 100% d'agriculteurs avec tour d'eau

* G4 : Petite ASA gravitaire avec peu d'adhérents, urbanisée avec tour d'eau

* G5 : Petite ASA gravitaire avec peu d'adhérents, beaucoup de surfaces aricoles sans tour d'eau
Zone Atelier Bassin du Rhône

De la même manière, une typologie a été réalisée pour les caractériser les différents types d'ASAs présentes sur le territoire qui a menée à l'identification de 9 grands types d'ASAs en utilisant les critères suivants pour les discriminer :

* Système d'irrigation par Aspersion, versus Gravitaire ;

* Surface de l'ASA importante (>150 ha), moyenne (50 à 150 ha), ou petite (>50 ha) ;

* Pourcentage de surface agricole au sein de l'ASA complète (100 %), importante (>85 %) ou ASA mixte (< 85 %) ;

* Présence ou non de jardins urbains ;

* Présence de tour d'eau ;

* Nombre d'adhérents (3 nivveaux).

Ce qui nous a mené à distinguer les 9 types d'ASAs suivant qui ont chacun été caractérisé sous forme de profil d'ASA décrits en détails dans (Distinguin, 2019). Le profil A1 – ASA en aspersion avec tour d'eau est illustré de manière synthétique par la Figure 8.

* A1 : ASA en aspersion avec tour d'eau

* A2 : ASA en aspersion avec une prise dans un cours d'eau ou dans un canal gravitaire sans tour d'eau

* A3 : ASA en aspersion alimentée par EDF sans tour d'eau

* A4 : Petite ASA en aspersion et en gravitaire

* G1 : ASA gravitaire avec beaucoup d'adhérents, beaucoup de surfaces urbanisées sans tour d'eau

* G2 : ASA gravitaire avec beaucoup d'adhérents, beaucoup de surfaces urbanisées avec tour d'eau

* G3 : Petite ASA gravitaire avec 100% d'agriculteurs avec tour d'eau

* G4 : Petite ASA gravitaire avec peu d'adhérents, urbanisée avec tour d'eau

* G5 : Petite ASA gravitaire avec peu d'adhérents, beaucoup de surfaces aricoles sans tour d'eau
## Profil A1
ASA en aspersion avec tour d'eau

### Caractéristiques :

- Peu d'adhérents 50 à 150

- Beaucoup de surfaces agricoles (94 à 100%)

- Réseau en bon état

- Présence de tour d'eau

- Moyennement sécurisée en eau

<table><caption>Figure 8 : Présentation synthétique du profil d'ASA A1.</caption><thead><tr><td>ASA concernées</td><td>Commentaires</td></tr></thead><tbody><tr><td>ASA de Maraize</td><td>Périmètre irrigué : 200 ha<br>Adaptation de l'irrigation par rapport au tour d'eau<br>Non soumise aux restrictions<br>Pas assez d'eau pour faire l'antigel car réserve de 8.000m3 (différent du lac)<br>Prise d'eau dans le lac de Peyssier</td></tr><tr><td>ASA d'Aiguebelle</td><td>Périmètre irrigué : 12 ha<br>Adaptation de l'irrigation par rapport au tour d'eau<br>Retenue alimentée par une source<br>Surfaces de l'ASA 100%<br>3 agriculteurs dans l'ASA</td></tr></tbody></table>

### Communications

Distinguin, C. (2019). *L'eau d'irrigation du buëch : entre actions collectives et logiques d'individualisation. une approche par l'analyse-diagnostic de système agraire*. Mémoire de master, ISTOM / INRAE G-Eau.

Richard, B. (2020). Chapitre 3 : Case study dans : *Coupling agent-based and agro-hydrological modeling to represent human actions within an agrohydrosystem. Application to collective irrigation in the Buëch catchment (France)*. Thèse de doctorat en Hydrology soutenue à l'Institut agronomique, vétérinaire et forestier de France, 2020. (Anglais).

## 4 Références bibliographiques

Cochet, H., Devienne, S. & Dufumier, M. (2007). *L'agriculture comparée, une discipline de synthèse?*. Économie rurale, n°297-298, pp. 99-112.

Gonzales, G (2002). *Schéma départemental des carrières des Hautes-Alpes*. Rapport BRGMRP/50234 FR. 158 p., 17 fig., 18 tab., 29 Annexes.

Mazoyer M. (1987). *Dynamique des systèmes agraires*. Rapport de synthèse présenté au Comité des systèmes agraires. Paris : 16-17-18 Novembre 1987. Paris. Ronéo, 20p.

Reboul, C. (1976). *Mode de production et système de culture et d'élevage*. Économie rurale, n°112, pp. 55-65.
## Profil A1
ASA en aspersion avec tour d'eau

### Caractéristiques :

- Peu d'adhérents 50 à 150

- Beaucoup de surfaces agricoles (94 à 100%)

- Réseau en bon état

- Présence de tour d'eau

- Moyennement sécurisée en eau

<table><caption>Figure 8 : Présentation synthétique du profil d'ASA A1.</caption><thead><tr><td>ASA concernées</td><td>Commentaires</td></tr></thead><tbody><tr><td>ASA de Maraize</td><td>Périmètre irrigué : 200 ha<br>Adaptation de l'irrigation par rapport au tour d'eau<br>Non soumise aux restrictions<br>Pas assez d'eau pour faire l'antigel car réserve de 8.000m3 (différent du lac)<br>Prise d'eau dans le lac de Peyssier</td></tr><tr><td>ASA d'Aiguebelle</td><td>Périmètre irrigué : 12 ha<br>Adaptation de l'irrigation par rapport au tour d'eau<br>Retenue alimentée par une source<br>Surfaces de l'ASA 100%<br>3 agriculteurs dans l'ASA</td></tr></tbody></table>

### Communications

Distinguin, C. (2019). *L'eau d'irrigation du buëch : entre actions collectives et logiques d'individualisation. une approche par l'analyse-diagnostic de système agraire*. Mémoire de master, ISTOM / INRAE G-Eau.

Richard, B. (2020). Chapitre 3 : Case study dans : *Coupling agent-based and agro-hydrological modeling to represent human actions within an agrohydrosystem. Application to collective irrigation in the Buëch catchment (France)*. Thèse de doctorat en Hydrology soutenue à l'Institut agronomique, vétérinaire et forestier de France, 2020. (Anglais).

## 4 Références bibliographiques

Cochet, H., Devienne, S. & Dufumier, M. (2007). *L'agriculture comparée, une discipline de synthèse?*. Économie rurale, n°297-298, pp. 99-112.

Gonzales, G (2002). *Schéma départemental des carrières des Hautes-Alpes*. Rapport BRGMRP/50234 FR. 158 p., 17 fig., 18 tab., 29 Annexes.

Mazoyer M. (1987). *Dynamique des systèmes agraires*. Rapport de synthèse présenté au Comité des systèmes agraires. Paris : 16-17-18 Novembre 1987. Paris. Ronéo, 20p.

Reboul, C. (1976). *Mode de production et système de culture et d'élevage*. Économie rurale, n°112, pp. 55-65.
# Deuxième partie : Modélisation intégrée

**Contenu de cette partie** : Pour bien expliquer la nature des travaux de modélisation réalisés dans le projet, il nous est nécessaire de revenir sur les cadres théoriques sur lesquels ils se basent. Nous essayerons d'être pédagogues pour les non informaticiens en nous basant à chaque fois, sur la théorie puis sur une explicitation basée sur des exemples concret qui peuvent parler à tout-un-chacun. Après une introduction donnant notre approche générale, nous présentons ici les modèles de simulation construits et les résultats de simulation obtenus le cas échéant, en renvoyant autant que possible aux documents scientifiques produits au cours du projet. Les modèles dont il est question sont les suivant : un modèle hydrologique, un modèle de croissance de culture, un modèle à base d'agent de gestion de périmètre irrigué et un couplage entre ces modèles deux à deux.

## Introduction : Le choix de la co-simulation

La partie modélisation du projet a comporté des travaux de différents types incluant : la paramétrisation de deux modèles sur notre cas d'étude (le modèle agronomique Optirrig-Aspres-Sur-Buëch présenté dans la section 1.1 et le modèle hydrologique distribué J2000-Buëch présenté dans la section 1.2), la construction d'un modèle qui n'existaient pas auparavant (le modèle à base d'agent WatASit présenté dans le chapitre 2) et deux couplages de modèles menant à deux modèles couplés (le modèle COPAT combinant modèle à base d'agents et modèle agronomique présenté dans la section 3.4 et le modèle COWAT non encore achevé combinant modèle à base d'agents et modèle hydrologique présenté dans la section 3.5). D'un point de vue thématique chacun de ces modèles porte sur une échelle différente et est détaillé dans des chapitres dédiés de la thèse de Bastien Richard (2021) (cf. Figure 9) et on imagine bien que les couplages entre ces modèles pose de nombreuses questions conceptuelles et techniques qui sont décrites plus en détail dans cette introduction.
# Deuxième partie : Modélisation intégrée

**Contenu de cette partie** : Pour bien expliquer la nature des travaux de modélisation réalisés dans le projet, il nous est nécessaire de revenir sur les cadres théoriques sur lesquels ils se basent. Nous essayerons d'être pédagogues pour les non informaticiens en nous basant à chaque fois, sur la théorie puis sur une explicitation basée sur des exemples concret qui peuvent parler à tout-un-chacun. Après une introduction donnant notre approche générale, nous présentons ici les modèles de simulation construits et les résultats de simulation obtenus le cas échéant, en renvoyant autant que possible aux documents scientifiques produits au cours du projet. Les modèles dont il est question sont les suivant : un modèle hydrologique, un modèle de croissance de culture, un modèle à base d'agent de gestion de périmètre irrigué et un couplage entre ces modèles deux à deux.

## Introduction : Le choix de la co-simulation

La partie modélisation du projet a comporté des travaux de différents types incluant : la paramétrisation de deux modèles sur notre cas d'étude (le modèle agronomique Optirrig-Aspres-Sur-Buëch présenté dans la section 1.1 et le modèle hydrologique distribué J2000-Buëch présenté dans la section 1.2), la construction d'un modèle qui n'existaient pas auparavant (le modèle à base d'agent WatASit présenté dans le chapitre 2) et deux couplages de modèles menant à deux modèles couplés (le modèle COPAT combinant modèle à base d'agents et modèle agronomique présenté dans la section 3.4 et le modèle COWAT non encore achevé combinant modèle à base d'agents et modèle hydrologique présenté dans la section 3.5). D'un point de vue thématique chacun de ces modèles porte sur une échelle différente et est détaillé dans des chapitres dédiés de la thèse de Bastien Richard (2021) (cf. Figure 9) et on imagine bien que les couplages entre ces modèles pose de nombreuses questions conceptuelles et techniques qui sont décrites plus en détail dans cette introduction.
Zone Atelier Bassin du Rhône

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 9 : Les modèles composants et modèles couplés développés dans le cadre du projet, les échelles considérées et les chapitres correspondant dans la thèse Bastien Richard (2021) (d’après (Richard, 2021)).</figcaption></figure>

En informatique en général et en modélisation et simulation en particulier, la gestion de l'hétérogénéité, c'est à dire l'intégration d'éléments de natures différentes se pose à plusieurs niveaux. Aussi, différentes couches d'intégrations ont-elles été identifiées par la Théorie de la Modélisation et de la Simulation (Zeigler 2000) bien résumées en français dans la thèse de doctorat de R. Duboz (2004) de la manière suivante : « Zeigler et Sarjoughian (Zeigler 2000) ont défini une hiérarchie conceptuelle [des niveaux d'intégration]. Cette hiérarchie propose six couches interdépendantes qui représentent chacune une problématique précise. La Figure 10 présente ce cadre conceptuel hiérarchique. La couche « réseau » contient tous les éléments physiques de calcul (stations de travail, serveur...), de connexion et d'interconnexion et les logiciels et protocoles liés aux réseaux. La couche « simulation » est une couche logicielle qui a pour objectif d'exécuter les modèles. Elle intègre les protocoles nécessaires pour les bases de la simulation distribuée, la gestion des accès aux bases de données, le contrôle du cycle d'exécution de la simulation, la visualisation et l'animation des comportements simulés. La couche « modélisation » supporte le développement des modèles dans des formalismes qui doivent être indépendants de l'implémentation de la couche « simulation ». Les trois couches suivantes sont des couches de haut niveau qui concernent les acteurs humains
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 9 : Les modèles composants et modèles couplés développés dans le cadre du projet, les échelles considérées et les chapitres correspondant dans la thèse Bastien Richard (2021) (d'après (Richard, 2021)).</figcaption></figure>

En informatique en général et en modélisation et simulation en particulier, la gestion de l'hétérogénéité, c'est à dire l'intégration d'éléments de natures différentes se pose à plusieurs niveaux. Aussi, différentes couches d'intégrations ont-elles été identifiées par la Théorie de la Modélisation et de la Simulation (Zeigler 2000) bien résumées en français dans la thèse de doctorat de R. Duboz (2004) de la manière suivante : « Zeigler et Sarjoughian (Zeigler 2000) ont défini une hiérarchie conceptuelle [des niveaux d'intégration]. Cette hiérarchie propose six couches interdépendantes qui représentent chacune une problématique précise. La Figure 10 présente ce cadre conceptuel hiérarchique. La couche « réseau » contient tous les éléments physiques de calcul (stations de travail, serveur...), de connexion et d'interconnexion et les logiciels et protocoles liés aux réseaux. La couche « simulation » est une couche logicielle qui a pour objectif d'exécuter les modèles. Elle intègre les protocoles nécessaires pour les bases de la simulation distribuée, la gestion des accès aux bases de données, le contrôle du cycle d'exécution de la simulation, la visualisation et l'animation des comportements simulés. La couche « modélisation » supporte le développement des modèles dans des formalismes qui doivent être indépendants de l'implémentation de la couche « simulation ». Les trois couches suivantes sont des couches de haut niveau qui concernent les acteurs humains
de la modélisation et de la simulation. La couche « recherche » qui met au point les modèles, la couche « décision » qui comprend l'exploration du comportement des modèles et la couche « collaboration », qui comprend les phases de concertation entre les participants à la construction du modèle. »

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 10 – Cadre conceptuel de la modélisation et de la simulation par Zeigler & Sarjoughian. (d'après Duboz 2004)</figcaption></figure>

Nous allons essayer de traduire ce cadre dans un langage de non-informaticien en nous basant sur des exemples du projet.

**La couche modélisation** : Lorsque l'on parle de « modèle », on pense à l'ensemble des équations et des règles qui décrivent le comportement du système représenté et on se situe donc dans la couche de modélisation. Il s'agit typiquement du modèle J2000-Buëch décrit dans la section 1.2 de cette partie. Les modèles que nous utilisons ici décrivent des systèmes dynamiques, c'est à dire qui évoluent avec le temps. Or ces descriptions sont elles mêmes des objets compliqués, c'est à dire que même si on connaît leur fonctionnement, l'ensemble des équations, des valeurs de paramètres etc. il faut un ordinateur pour les simuler, c'est à dire calculer l'évolution du modèle au cours du temps pour un jeu de paramètres donné.

**La couche simulation** : Le programme utilisé pour calculer ces simulations est appelé le simulateur. Souvent, dans le domaine de la modélisation et de la simulation appliquée à l'environnement, le simulateur est confondu avec le modèle<fnref n="2" /> au point que l'on caractérise souvent les modèles par la plateforme de simulation utilisée pour le simuler (même dans ce rapport par exemple nous pourrons dire du modèle hydrologique que c'est un « modèle J2000 », ou du modèle à base d'agents que c'est un « modèle CoRMAS »). Dans le cas du modèle J2000-Buëch par exemple, le modèle conceptuel s'appelle J2000-Buëch, il est décrit dans la section 1.2, et le simulateur informatique s'appelle également J2000-Buëch mais le premier désigne la description du modèle et le second le

<footnote n="2">2 À noter que confondre le simulateur et le modèle n'est une « bonne pratique » dans le domaine de la modélisation et de la simulation. S'il n'est pas pas question de revenir là dessus dans ce rapport, on peut tout de même résumer un des soucis que pose cette ten-dance en disant que les chercheurs / modélisateurs se sont habitués à des outils de simulation et finissent par voir le monde qu'ils mo-délisent à travers ces outils au lieu de considérer à chaque fois l'ensemble des possibilités mathématiques imaginables pour construire leur modèle.</footnote>
de la modélisation et de la simulation. La couche « recherche » qui met au point les modèles, la couche « décision » qui comprend l'exploration du comportement des modèles et la couche « collaboration », qui comprend les phases de concertation entre les participants à la construction du modèle. »

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 10 – Cadre conceptuel de la modélisation et de la simulation par Zeigler & Sarjoughian.</figcaption></figure>

(d'après Duboz 2004)

Nous allons essayer de traduire ce cadre dans un langage de non-informaticien en nous basant sur
des exemples du projet.

**La couche modélisation** : Lorsque l'on parle de « modèle », on pense à l'ensemble des équations et des règles qui décrivent le comportement du système représenté et on se situe donc dans la couche de modélisation. Il s'agit typiquement du modèle J2000-Buëch décrit dans la section 1.2 de cette partie. Les modèles que nous utilisons ici décrivent des systèmes dynamiques, c'est à dire qui évoluent avec le temps. Or ces descriptions sont elles mêmes des objets compliqués, c'est à dire que même si on connaît leur fonctionnement, l'ensemble des équations, des valeurs de paramètres etc. il faut un ordinateur pour les simuler, c'est à dire calculer l'évolution du modèle au cours du temps pour un jeu de paramètres donné.

**La couche simulation** : Le programme utilisé pour calculer ces simulations est appelé le simula-
teur. Souvent, dans le domaine de la modélisation et de la simulation appliquée à l'environnement,
le simulateur est confondu avec le modèle<fnref n="2" /> au point que l'on caractérise souvent les modèles par la
plateforme de simulation utilisée pour le simuler (même dans ce rapport par exemple nous pourrons
dire du modèle hydrologique que c'est un « modèle J2000 », ou du modèle à base d'agents que
c'est un « modèle CoRMAS »). Dans le cas du modèle J2000-Buëch par exemple, le modèle
conceptuel s'appelle J2000-Buëch, il est décrit dans la section 1.2, et le simulateur informatique
s'appelle également J2000-Buëch mais le premier désigne la description du modèle et le second le

<footnote n="2">2 À noter que confondre le simulateur et le modèle n’est une « bonne pratique » dans le domaine de la modélisation et de la simulation. S’il n’est pas pas question de revenir là dessus dans ce rapport, on peut tout de même résumer un des soucis que pose cette ten-dance en disant que les chercheurs / modélisateurs se sont habitués à des outils de simulation et finissent par voir le monde qu’ils mo-délisent à travers ces outils au lieu de considérer à chaque fois l’ensemble des possibilités mathématiques imaginables pour construire leur modèle.</footnote>
programme informatique qui permet de simuler ce modèle. Le simulateur J2000-Buëch donc, est implémenté dans la plateforme J2000, elle-même étant une instance de la plateforme JAMS (Just Another Modelling System) qui est programmée en Java. Le simulateur de notre modèle de périmètre irrigué par contre est implémenté dans la plateforme CoRMAS elle-même programmée dans un langage de programmation informatique qui s'appelle SmallTalk. Alors que ces détails d'implémentation ne nous intéressent pas dans la couche modélisation (ce qui nous interesse est la représentation que l'on a choisie pour notre bassin versant), ils ont toute leur place dans la couche simulation où il s'agit justement de construire le programme informatique qui va simuler le modèle.

**La couche recherche :** En amont de la couche modélisation, on trouve en premier lieu la couche recherche qui justifie le choix des modèles, collecte et organise la connaissance que l'on a du système étudié, etc. Les concepts, les outils, les méthodes mobilisés dans cette couche sont propre à la discipline scientifique dédiée à l'étude du système modélisé. Dans notre cas par exemple pour le modèle de périmètre irrigué, cela correspond typiquement aux activités réalisées lors du diagnostic agraire décrites dans la première partie de ce rapport. Pour le modèle hydrologique ces activités sont décrites dans la section 1.2 ce cette partie, dans le premier paragraphe qui décrit les caractéristiques hydrologiques connues du bassin, dans les outils de mesures et autres procédures propres à l'hydrologie (bases de données de la banque hydro, etc.).

**Les couches collaboration et décision :** Dans les couches de collaboration et de décision on se rapporte encore plus du système étudier en considérant les activités qui permettent de donner à voir, ou dans certains cas (mais pas vraiment dans notre projet si l'on considère que les utilisateurs finaux sont les acteurs du Buëch) de co-construire le modèle avec ses utilisateurs et d'utiliser ce modèle pour la prise de décision au sujet de l'objet modélisé. Dans notre projet, ces activités sont l'objet de la partie « géoprospective » et sont décrites dans la troisième partie de ce rapport.

**Le couplage de modèle et co-simulation :** Dans notre cas, nous cherchons à réunir un modèle hydrologique avec un modèle de périmètre irrigué dans un seul modèle. On parle de modèles composants (le modèle hydrologique et le modèle de périmètre irrigué) réunis en un modèle composé (aussi appelé modèle couplé), le modèle qui intègre les deux. Le couplage peut s'envisager à différents niveaux. Il faut forcément réfléchir le couplage au niveau de la couche de modélisation de manière à assurer la cohérence des interactions choisies entre les variables de chacun des modèles, au niveau des échelles considérées, des unités, des processus impliqués dans ces interactions etc. En fonction des modèles il est parfois possible de « coder » tous les modèles dans une même plateforme de simulation, voire simplement de « brancher » des simulateurs déjà construits dans une même plateforme de simulation dite modulaire. Chaque sous-modèle composant est un « module ». C'est ce qui est fait par exemple dans le modèle J2000-Buëch (au sein la plateforme JAMS) où le modèle hydrologique qu'est J2000-Buëch est en fait un modèle composé faisant intervenir un modèle composant pour l'évapotranspiration, un autre pour les écoulements le sol, etc. Dans notre cas de couplage entre modèle hydrologique et modèle de périmètre irrigué, il n'existait de pas de plateforme qui intègre déjà ces deux modèles sous la forme de composants que l'on aurait pu « brancher » l'un a l'autre. Il s'agissait alors soit de recoder l'un des simulateurs dans la plateforme de l'autre, soit d'organiser la communication entre des simulateurs différents ayant chacun leur propre
programme informatique qui permet de simuler ce modèle. Le simulateur J2000-Buëch donc, est implémenté dans la plateforme J2000, elle-même étant une instance de la plateforme JAMS (Just Another Modelling System) qui est programmée en Java. Le simulateur de notre modèle de périmètre irrigué par contre est implémenté dans la plateforme CoRMAS elle-même programmée dans un langage de programmation informatique qui s'appelle SmallTalk. Alors que ces détails d'implémentation ne nous intéressent pas dans la couche modélisation (ce qui nous interesse est la représentation que l'on a choisie pour notre bassin versant), ils ont toute leur place dans la couche simulation où il s'agit justement de construire le programme informatique qui va simuler le modèle.

**La couche recherche :** En amont de la couche modélisation, on trouve en premier lieu la couche recherche qui justifie le choix des modèles, collecte et organise la connaissance que l'on a du système étudié, etc. Les concepts, les outils, les méthodes mobilisés dans cette couche sont propre à la discipline scientifique dédiée à l'étude du système modélisé. Dans notre cas par exemple pour le modèle de périmètre irrigué, cela correspond typiquement aux activités réalisées lors du diagnostic agraire décrites dans la première partie de ce rapport. Pour le modèle hydrologique ces activités sont décrites dans la section 1.2 ce cette partie, dans le premier paragraphe qui décrit les caractéristiques hydrologiques connues du bassin, dans les outils de mesures et autres procédures propres à l'hydrologie (bases de données de la banque hydro, etc.).

**Les couches collaboration et décision :** Dans les couches de collaboration et de décision on se rapproche encore plus du système étudier en considérant les activités qui permettent de donner à voir, ou dans certains cas (mais pas vraiment dans notre projet si l'on considère que les utilisateurs finaux sont les acteurs du Buëch) de co-construire le modèle avec ses utilisateurs et d'utiliser ce modèle pour la prise de décision au sujet de l'objet modélisé. Dans notre projet, ces activités sont l'objet de la partie « géoprospective » et sont décrites dans la troisième partie de ce rapport.

**Le couplage de modèle et co-simulation :** Dans notre cas, nous cherchons à réunir un modèle hydrologique avec un modèle de périmètre irrigué dans un seul modèle. On parle de modèles composants (le modèle hydrologique et le modèle de périmètre irrigué) réunis en un modèle composé (aussi appelé modèle couplé), le modèle qui intègre les deux. Le couplage peut s'envisager à différents niveaux. Il faut forcément réfléchir le couplage au niveau de la couche de modélisation de manière à assurer la cohérence des interactions choisies entre les variables de chacun des modèles, au niveau des échelles considérées, des unités, des processus impliqués dans ces interactions etc. En fonction des modèles il est parfois possible de « coder » tous les modèles dans une même plateforme de simulation, voire simplement de « brancher » des simulateurs déjà construits dans une même plateforme de simulation dite modulaire. Chaque sous-modèle composant est un « module ». C'est ce qui est fait par exemple dans le modèle J2000-Buëch (au sein de la plateforme JAMS) où le modèle hydrologique qu'est J2000-Buëch est en fait un modèle composé faisant intervenir un modèle composant pour l'évapotranspiration, un autre pour les écoulements le sol, etc. Dans notre cas de couplage entre modèle hydrologique et modèle de périmètre irrigué, il n'existait de pas de plateforme qui intègre déjà ces deux modèles sous la forme de composants que l'on aurait pu « brancher » l'un a l'autre. Il s'agissait alors soit de recoder l'un des simulateurs dans la plateforme de l'autre, soit d'organiser la communication entre des simulateurs différents ayant chacun leur propre
logique mais que l'on va devoir simuler ensemble. On parle dans ce cas de co-simulation. C'est ce choix de co-simulation qui a été fait et qui nécessite de travailler au niveau de la couche réseau.

**La couche réseau** : Dans un ordinateur ou entre différents ordinateurs reliées dans un réseau informatique, il est possible de faire communiquer des programmes informatiques l'un avec l'autre. Pour ce faire, des protocoles de communication (une sorte de langage commun basé sur syntaxe simple bien décrite) on été spécifiés de manière à ce que n'importe quel programme puisse communiquer avec n'importe quel autre en utilisant ce langage commun. Un protocole dont tout le monde connaît le nom est le protocole HTTP qui permet de faire des requêtes sur le web et que l'on utilise lorsque l'on va sur internet. C'est le protocole que nous avons utilisé pour faire communiquer nos plate-formes de simulation (et donc nos simulateurs et donc nos modèles) ensemble. Si les langages informatiques utilisés « comprennent » ces protocoles, la communication n'est pas forcément prévue au sein des plateformes de modélisation et de simulation. Un important travail a de fait été réalisé pour permettre à la plateforme J2000 de communiquer avec d'autres programmes en utilisant ce protocole HTTP.

La Figure 11 décrit les outils utilisés et les développement réalisés au cours du projet dans chacune des couches qui nous concernent dans cette Partie, à savoir les couches réseau, simulation et modélisation. Nous résumons donnons dans le tableau présenté en Annexe 5 toutes les informations pratiques relatives au sujet des outils développés (le langage et ou la plateforme de programmation, la location des codes produits pendant le projet et les publications scientifiques le cas échéant).

La paramétrisation des modèles agronomique « optirrig » à l'échelle de la parcelle (Optirrig-Buëch) et hydrologique « J2000 » à l'échelle du bassin versant (J2000 – Buëch) sont présentés dans les Sections 2.1 et 2.2 respectivement. Le modèle « CoRMAS » (WatASit) de gestion de périmètre irrigué (modèle à base d'agents programmé sous la plateforme de modélisation et de simulation CoRMAS (Common Pool Resource Multi-Agents Systems) qui intègre et relie les échelles de la parcelle, de l'exploitation agricole et du périmètre irrigué) est présenté dans le chapitre 2 de cette partie. Le couplage entre modèle agronomique et modèle multi-agents (COPAT) est présenté dans la Section 3.1 et le couplage entre modèle multi-agents et modèle hydrologique (COWAT) est présenté dans la Section 3.2.
logique mais que l'on va devoir simuler ensemble. On parle dans ce cas de co-simulation. C'est ce choix de co-simulation qui a été fait et qui nécessite de travailler au niveau de la couche réseau.

**La couche réseau** : Dans un ordinateur ou entre différents ordinateurs reliées dans un réseau informatique, il est possible de faire communiquer des programmes informatiques l'un avec l'autre. Pour ce faire, des protocoles de communication (une sorte de langage commun basé sur syntaxe simple bien décrite) on été spécifiés de manière à ce que n'importe quel programme puisse communiquer avec n'importe quel autre en utilisant ce langage commun. Un protocole dont tout le monde connaît le nom est le protocole HTTP qui permet de faire des requêtes sur le web et que l'on utilise lorsque l'on va sur internet. C'est le protocole que nous avons utilisé pour faire communiquer nos plate-formes de simulation (et donc nos simulateurs et donc nos modèles) ensemble. Si les langages informatiques utilisés « comprennent » ces protocoles, la communication n'est pas forcément prévue au sein des plateformes de modélisation et de simulation. Un important travail a de fait été réalisé pour permettre à la plateforme J2000 de communiquer avec d'autres programmes en utilisant ce protocole HTTP.

La Figure 11 décrit les outils utilisés et les développement réalisés au cours du projet dans chacune des couches qui nous concernent dans cette Partie, à savoir les couches réseau, simulation et modélisation. Nous résumons donnons dans le tableau présenté en Annexe 5 toutes les informations pratiques relatives au sujet des outils développés (le langage et ou la plateforme de programmation, la location des codes produits pendant le projet et les publications scientifiques le cas échéant).

La paramétrisation des modèles agronomique « optirrig » à l'échelle de la parcelle (Optirrig-Buëch) et hydrologique « J2000 » à l'échelle du bassin versant (J2000 – Buëch) sont présentés dans les Sections 2.1 et 2.2 respectivement. Le modèle « CoRMAS » (WatASit) de gestion de périmètre irrigué (modèle à base d'agents programmé sous la plateforme de modélisation et de simulation CoRMAS (Common Pool Resource Multi-Agents Systems) qui intègre et relie les échelles de la parcelle, de l'exploitation agricole et du périmètre irrigué) est présenté dans le chapitre 2 de cette partie. Le couplage entre modèle agronomique et modèle multi-agents (COPAT) est présenté dans la Section 3.1 et le couplage entre modèle multi-agents et modèle hydrologique (COWAT) est présenté dans la Section 3.2.
Zone Atelier Bassin du Rhône

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 11 : Outils, modèles et plateformes informatiques utilisés (en blanc) et développés (en gris) au cours du projet. Détails dans le corps du texte.</figcaption></figure>
Zone Atelier Bassin du Rhône

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 11 : Outils, modèles et plateformes informatiques utilisés (en blanc) et développés (en gris) au cours du projet. Détails dans le corps du texte.</figcaption></figure>
# 1. Adaptations d'un modèle de croissance de cultures et d'un modèle hydrologique distribué

## 1.1. Le modèle de culture à l'échelle de la parcelle<fnref n="3" />

### A. Le modèle Agronomique

Le modèle Optirrig est une structure à deux couches, interne et externe. La couche interne effectue des calculs hydro-agronomiques basés sur l'évolution d'une variable d'état appelée l'indice de surface foliaire (LAI pour Leaf Area Index en anglais) et représentant la surface de feuille de la plante. Cette variable, souvent utilisée en modélisation agronomique synthétise le niveau de développement de la plante. Cette couche interne est basée sur des concepts initialement présents dans le modèle PILOTE (Mailhol et al., 2011) et maintenant appelé PILOTE-R tel que codé dans le langage R. La couche externe d'Optirrig permet l'utilisation de plusieurs exécutions à des fins numériques diverses, par exemple des scénarios exploratoires d'irrigation et de fertilisation et/ou des scénarios climatiques, des analyses d'incertitude et de sensibilité, l'ajustement de modèles ou l'irrigation. La Figure 12 donne un aperçu de la structure et des principales variables du modèle, parmi lesquelles le LAI et l'indice de stress hydrique (WSI pour Water Stress Index en anglais) qui nous intéresse particulièrement ici puisque c'est l'information qui va être transmise au modèle agents et que les « agents ». Le WSI est calculé comme étant le rapport entre la transpiration réelle et la transpiration maximale. Il est calculé par le « module » sol comme une moyenne mobile de 10 jours.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Figure 12 : Vue d'ensemble du modèle Optirrig pour la simulation des variables WSI et LAI (adapté de). Les forçages climatiques sont des carrés aux contours épais, les variables intermédiaires sont des croquis gris pâle et les variables d'état clés sont des croquis gris aux contours épais. L'irrigation

<footnote n="3">³ Cette sous-section est une traduction d'une partie de l'article (Richard et al. 2022b) publié dans le journal "Agricultural Water Management dans le cadre du projet.</footnote>
# 1. Adaptations d'un modèle de croissance de cultures et d'un modèle hydrologique distribué

## 1.1. Le modèle de culture à l'échelle de la parcelle<fnref n="3" />

### A. Le modèle Agronomique

Le modèle Optirrig est une structure à deux couches, interne et externe. La couche interne effectue des calculs hydro-agronomiques basés sur l'évolution d'une variable d'état appelée l'indice de surface foliaire (LAI pour Leaf Area Index en anglais) et représentant la surface de feuille de la plante. Cette variable, souvent utilisée en modélisation agronomique synthétise le niveau de développement de la plante. Cette couche interne est basée sur des concepts initialement présents dans le modèle PILOTE (Mailhol et al., 2011) et maintenant appelé PILOTE-R tel que codé dans le langage R. La couche externe d'Optirrig permet l'utilisation de plusieurs exécutions à des fins numériques diverses, par exemple des scénarios exploratoires d'irrigation et de fertilisation et/ou des scénarios climatiques, des analyses d'incertitude et de sensibilité, l'ajustement de modèles ou l'irrigation. La Figure 12 donne un aperçu de la structure et des principales variables du modèle, parmi lesquelles le LAI et l'indice de stress hydrique (WSI pour Water Stress Index en anglais) qui nous intéresse particulièrement ici puisque c'est l'information qui va être transmise au modèle agents et que les « agents ». Le WSI est calculé comme étant le rapport entre la transpiration réelle et la transpiration maximale. Il est calculé par le « module » sol comme une moyenne mobile de 10 jours.

<figure><img src="image_23.png" /></figure>

Figure 12 : Vue d'ensemble du modèle Optirrig pour la simulation des variables WSI et LAI (adapté de). Les forçages climatiques sont des carrés aux contours épais, les variables intermédiaires sont des croquis gris pâle et les variables d'état clés sont des croquis gris aux contours épais. L'irrigation

<footnote n="3">³ Cette sous-section est une traduction d'une partie de l'article (Richard et al. 2022b) publié dans le journal "Agricultural Water Management dans le cadre du projet.</footnote>
est notée I+ pour indiquer que ce forçage du modèle dépend des règles de décision en matière d'irrigation (Richard et al., 2022b).

La simulation de l'indice de surface foliaire LAI est réalisée en prenant notamment en compte la température moyenne journalière du jour, la température de base de la culture, la valeur maximale du LAI et la sensibilité de la plante au stress hydrique. En pratique, nous avons utilisé une version récente du modèle Optirrig (Cheviron et al., 2016) développée à l'INRAE G-Eau. Cette version Optirrig-D spécifiquement développée pour l'approche de co-simulation (" D " désigne l'horizon journalier spécifique de la simulation) permet le forçage externe des instructions d'irrigation pour certains pas de temps (i.e. un programme extérieur, dans notre cas le modèle multi-agents détermine à chaque pas de temps si il y a irrigation ou pas), avant le calcul des variables d'état du modèle (LAI et WSI).

## B. L'adaptation du modèle agronomique pour la co-simulation

La version Optirrig-D développée dans cette étude est donc une fonction journalière dérivée du modèle Optirrig, qui est habituellement exécuté sans interruption du début à la fin de la période de simulation. Dans cette utilisation classique, l'irrigation (I+, en L m-2 j-1 en unités légales, souvent exprimée en mm) est soit programmée selon des règles de décision, donnant lieu à un calendrier d'irrigation, soit décidée à partir de données de terrain et/ou de prédictions du modèle, typiquement lorsque la quantité d'eau disponible dans les réservoirs de la zone racinaire (R1, R2) passe sous un certain seuil (voir Matériaux supplémentaires). Cependant, comme le couplage avec l'ABM nécessite de forcer I+ en fonction des actions de l'agent, il est nécessaire de pouvoir le modifier au cours de la simulation, à chaque pas de temps quotidien et c'est pour ajouter cette fonctionnalité que nous avons développé Optirrig-D.

Le modèle Optirrig-Buëch, basé sur la version journalière Optirrig-D ainsi construite, est décrit de manière extensive dans (Richard et al., 2020) et (Richard et al., 2022b), incluant les valeurs de paramètres utilisées etc. Les scripts et les codes informatiques développés sont également mis à disposition (cf. Annexe 5) de manière à ce que le modèle Optirrig-D puisse être co-simulé avec n'importe quel autre simulateur à pas de temps constant programmé avec le langage R et qui utiliserait le LAI et le WSI pour déterminer les périodes d'irrigation.
est notée I+ pour indiquer que ce forçage du modèle dépend des règles de décision en matière d'irrigation (Richard et al., 2022b).

La simulation de l'indice de surface foliaire LAI est réalisée en prenant notamment en compte la température moyenne journalière du jour, la température de base de la culture, la valeur maximale du LAI et la sensibilité de la plante au stress hydrique. En pratique, nous avons utilisé une version récente du modèle Optirrig (Cheviron et al., 2016) développée à l'INRAE G-Eau. Cette version Optirrig-D spécifiquement développée pour l'approche de co-simulation (" D " désigne l'horizon journalier spécifique de la simulation) permet le forçage externe des instructions d'irrigation pour certains pas de temps (i.e. un programme extérieur, dans notre cas le modèle multi-agents détermine à chaque pas de temps si il y a irrigation ou pas), avant le calcul des variables d'état du modèle (LAI et WSI).

## B. L'adaptation du modèle agronomique pour la co-simulation

La version Optirrig-D développée dans cette étude est donc une fonction journalière dérivée du modèle Optirrig, qui est habituellement exécuté sans interruption du début à la fin de la période de simulation. Dans cette utilisation classique, l'irrigation (I+, en L m-2 j-1 en unités légales, souvent exprimée en mm) est soit programmée selon des règles de décision, donnant lieu à un calendrier d'irrigation, soit décidée à partir de données de terrain et/ou de prédictions du modèle, typiquement lorsque la quantité d'eau disponible dans les réservoirs de la zone racinaire (R1, R2) passe sous un certain seuil (voir Matériaux supplémentaires). Cependant, comme le couplage avec l'ABM nécessite de forcer I+ en fonction des actions de l'agent, il est nécessaire de pouvoir le modifier au cours de la simulation, à chaque pas de temps quotidien et c'est pour ajouter cette fonctionnalité que nous avons développé Optirrig-D.

Le modèle Optirrig-Buëch, basé sur la version journalière Optirrig-D ainsi construite, est décrit de manière extensive dans (Richard et al., 2020) et (Richard et al., 2022b), incluant les valeurs de paramètres utilisées etc. Les scripts et les codes informatiques développés sont également mis à disposition (cf. Annexe 5) de manière à ce que le modèle Optirrig-D puisse être co-simulé avec n'importe quel autre simulateur à pas de temps constant programmé avec le langage R et qui utiliserait le LAI et le WSI pour déterminer les périodes d'irrigation.
## 1.2 La mise en place d'une modélisation hydrologique distribuée sur le bassin versant du Buëch, adaptée aux objectifs de l'étude

### A. Le modèle hydrologique

Il convient tout d'abbord de décrire dans les grandes lignes le terrain d'application du modèle d'un point de vue hydrologique. Il s'agit du bassin versant du Buëch (réduit ensuite au bassin du Grand Buëch (336 km²). Ce bassin est situé dans une zone de moyenne montagne (contreforts sud de la chaîne des Alpes), et à proximité de la ville de Gap, France. Il fait partie des zones rurales françaises, avec une densité de population de 14.4 habitants par kilomètre carré (contre 105.8 en moyenne en France). La partie amont du bassin est limitée par une chaîne de montagnes culminant à 2000m et couverte de forêts de feuillus et de conifères, de prairies, de pelouses et de surfaces minérales sur des pentes fortes. La partie aval est différenciée par la présence de cultures d'hiver et de printemps, et de zones urbanisées ou commerciales. L'exutoire du bassin versant est la confluence avec le Petit Buech à l'altitude de 680m. La géologie est constituée de calcaires jurassiques, avec des dépôts fluvio-glaciaires dans la partie aval conduisant à une capacité de stockage des eaux du sol limitée. Le bassin versant du Grand Buëch est soumis à des périodes d'étiage sévères, avec un débit mensuel minimum avec une probabilité de 1/5 de ne pas être dépassé (QMNA5) de 1.1 m³s⁻¹, et qui peut conduire à des restrictions d'usage de l'eau (Sauquet et al., 2019). Le temps que met une particule d'eau provenant de la partie du bassin la plus éloignée hydrologiquement de l'exutoire pour atteindre l'exutoire (temps de concentration) est de 13 heures (Gautier, 1992). L'irrigation de surface domine et consiste en des syndicats d'irrigants gérant des réseaux collectifs de canaux gravitaires. Le syndicat d'irrigants d'Aspres-Sur-Buëch est assez représentatif de cette irrigation collective de surface, avec une surface irrigable de 75 ha (la moyenne est de 50 ha par syndicat d'irrigants), et des types de cultures (38,9% de prairies, 29,5% de fourrages et 23,7% de céréales). Il comprend 74 parcelles agricoles irriguées au sein du réseau gravitaire collectif par 10 irrigants.

L'objectif de la modélisation étant de comparer différentes stratégies des agriculteurs vis-à-vis de l'irrigation, il est nécessaire que les acteurs du territoire puissent disposer des informations nécessaires à la prise de décision, à la bonne échelle spatiale et temporelle. Pour ce qui concerne la décision d'irriguer, l'échelle spatiale pertinente est celle de la parcelle (et de l'exploitation) et l'échelle temporelle est celle de la journée. Ce besoin contraint les besoins en termes de modélisation hydrologique, cette dernière devant être capable de fournir les informations hydrologiques à une échelle spatiale cohérente avec les besoins des agriculteurs, c'est-à-dire le brin de rivière où l'eau d'irrigation peut être prélevée. Il faut aussi que le modèle hydrologique soit capable d'intégrer les actions d'irrigation dans sa mise à jour des calculs de bilan hydrologique (évapotranspiration, humidité des sols, débits dans les cours d'eau). Ceci nous a orienté vers la mise en œuvre d'une modélisation hydrologique distribuée.

Il existait déjà, sur le bassin versant du Buëch une première modélisation de ce type, correspondant aux résultats d'une modélisation J2000 mise en œuvre à l'échelle du bassin du Rhône (projet Modélisation hydrologique distribuée du Rhône, Branger et al., 2016). Néanmoins la résolution spatiale
## 1.2 La mise en place d'une modélisation hydrologique distribuée sur le bassin versant du Buëch, adaptée aux objectifs de l'étude

### A. Le modèle hydrologique

Il convient tout d'abbord de décrire dans les grandes lignes le terrain d'application du modèle d'un point de vue hydrologique. Il s'agit du bassin versant du Buëch (réduit ensuite au bassin du Grand Buëch (336 km²). Ce bassin est situé dans une zone de moyenne montagne (contreforts sud de la chaîne des Alpes), et à proximité de la ville de Gap, France. Il fait partie des zones rurales françaises, avec une densité de population de 14.4 habitants par kilomètre carré (contre 105.8 en moyenne en France). La partie amont du bassin est limitée par une chaîne de montagnes culminant à 2000m et couverte de forêts de feuillus et de conifères, de prairies, de pelouses et de surfaces minérales sur des pentes fortes. La partie aval est différenciée par la présence de cultures d'hiver et de printemps, et de zones urbanisées ou commerciales. L'exutoire du bassin versant est la confluence avec le Petit Buech à l'altitude de 680m. La géologie est constituée de calcaires jurassiques, avec des dépôts fluvio-glaciaires dans la partie aval conduisant à une capacité de stockage des eaux du sol limitée. Le bassin versant du Grand Buëch est soumis à des périodes d'étiage sévères, avec un débit mensuel minimum avec une probabilité de 1/5 de ne pas être dépassé (QMNA5) de 1.1 m³s⁻¹, et qui peut conduire à des restrictions d'usage de l'eau (Sauquet et al., 2019). Le temps que met une particule d'eau provenant de la partie du bassin la plus éloignée hydrologiquement de l'exutoire pour atteindre l'exutoire (temps de concentration) est de 13 heures (Gautier, 1992). L'irrigation de surface domine et consiste en des syndicats d'irrigants gérant des réseaux collectifs de canaux gravitaires. Le syndicat d'irrigants d'Aspres-Sur-Buëch est assez représentatif de cette irrigation collective de surface, avec une surface irrigable de 75 ha (la moyenne est de 50 ha par syndicat d'irrigants), et des types de cultures (38,9% de prairies, 29,5% de fourrages et 23,7% de céréales). Il comprend 74 parcelles agricoles irriguées au sein du réseau gravitaire collectif par 10 irrigants.

L'objectif de la modélisation étant de comparer différentes stratégies des agriculteurs vis-à-vis de l'irrigation, il est nécessaire que les acteurs du territoire puissent disposer des informations nécessaires à la prise de décision, à la bonne échelle spatiale et temporelle. Pour ce qui concerne la décision d'irriguer, l'échelle spatiale pertinente est celle de la parcelle (et de l'exploitation) et l'échelle temporelle est celle de la journée. Ce besoin contraint les besoins en termes de modélisation hydrologique, cette dernière devant être capable de fournir les informations hydrologiques à une échelle spatiale cohérente avec les besoins des agriculteurs, c'est-à-dire le brin de rivière où l'eau d'irrigation peut être prélevée. Il faut aussi que le modèle hydrologique soit capable d'intégrer les actions d'irrigation dans sa mise à jour des calculs de bilan hydrologique (évapotranspiration, humidité des sols, débits dans les cours d'eau). Ceci nous a orienté vers la mise en œuvre d'une modélisation hydrologique distribuée.

Il existait déjà, sur le bassin versant du Buëch une première modélisation de ce type, correspondant aux résultats d'une modélisation J2000 mise en œuvre à l'échelle du bassin du Rhône (projet Modélisation hydrologique distribuée du Rhône, Branger et al., 2016). Néanmoins la résolution spatiale
utilisée (200 m sur la topographie) n'était pas suffisante pour les besoins de la simulation sur le Buëch, en particulier pour la discrétisation du bassin versant en « Hydrological Response Units » (HRUs), les unités de modélisation sur lesquelles les processus sont supposés homogènes et qui résultent du croisement d'informations sur la topographie, la géologie, l'occupation du sol et les types de sols.

Une modélisation spécifique, J2000_Buëch, a donc été mise en œuvre pour obtenir la résolution spatiale requise. La représentation des processus utilisée est celle présentée dans la thèse de Ivan Horner (2020) et le modèle tourne avec un pas de temps journalier, suffisant pour l'application visée. Le travail initial sur le modèle a surtout porté sur la discrétisation spatiale avec la prise en compte des informations suivantes dans la discrétisation du modèle (Richard, 2020, chapitre 3):

* Modèle numérique de terrain de l'IGN à 25 m de résolution

* Carte géologique décrite dans Wasson et al. (2002) à l'échelle 1:250 000 provenant de la base de données Hydro-éco-région (HydroEco)

* Pédologie du sol issue du programme Référentiel pédologique régional sur la région PACA (1/250 000ème) selon un calcul décrit dans Braud et al. (2013)

* Occupation du sol à 10 m de résolution issue de l'analyse d'images Sentinel2. Ces données ont été complétées, pour le parcellaire détaillé et les cultures par le Registre Parcellaire Graphique (RPG, 2015)

* La base Hydra V2 qui décrit les réseaux d'irrigation sur la région PACAet qui contient les shapefiles des syndicats d'irrigants (c'est-à-dire les surfaces des péri-mètres irrigués) et les shapefiles des réseaux hydrauliques (c'est-à-dire les prises, branches, jonctions et rejets des réseaux) pour identifier les parcelles agricoles des-servies par les périmètres irrigués collectifs

* Le réseau hydrographique issu de la BD Carthage

* Le réseau des stations de mesures hydrométriques sur le bassin

Ces informations ont permis de déterminer les HRUs en se fixant comme critères de discrétisa-tion des sous-bassins versants de surface minimale de 5 km² et des HRUs de taille minimale de 1 km². Le réseau hydrographique a, par ailleurs, été découpé pour inclure les barrages, les points de prélèvement et de rejets pour augmenter le réalisme des simulations par rapport aux pratiques d'irri-gation. Une sortie importante de cette étape de maillage est aussi l'obtention d'un schéma de rou-tage des écoulements de HRU en HRU jusqu'au réseau hydrographique. Ceci a permis d'avoir une configuration du modèle sur laquelle une évaluation des performances avec les données de débits disponibles était possible. Le modèle a ainsi été mis en œuvre sur la période 1960-2017, avec le for-cage météo journalier sur des mailles de 8x8 km², issu des données SAFRAN et une période d'ini-tialisation du modèle de 2 ans. Le modèle a été évalué avec les données de débits disponibles via le calcul de critères de performance statistiques standard (biais, erreur quadratique moyenne, critère de Nash), démontrant des performances acceptables dans la plupart des stations considérées (cf. Figure 13 ci-dessous).
utilisée (200 m sur la topographie) n'était pas suffisante pour les besoins de la simulation sur le Buëch, en particulier pour la discrétisation du bassin versant en « Hydrological Response Units » (HRUs), les unités de modélisation sur lesquelles les processus sont supposés homogènes et qui résultent du croisement d'informations sur la topographie, la géologie, l'occupation du sol et les types de sols.

Une modélisation spécifique, J2000_Buëch, a donc été mise en œuvre pour obtenir la résolution spatiale requise. La représentation des processus utilisée est celle présentée dans la thèse de Ivan Horner (2020) et le modèle tourne avec un pas de temps journalier, suffisant pour l'application visée. Le travail initial sur le modèle a surtout porté sur la discrétisation spatiale avec la prise en compte des informations suivantes dans la discrétisation du modèle (Richard, 2020, chapitre 3):

* Modèle numérique de terrain de l'IGN à 25 m de résolution

* Carte géologique décrite dans Wasson et al. (2002) à l'échelle 1:250 000 provenant de la base de données Hydro-éco-région (HydroEco)

* Pédologie du sol issue du programme Référentiel pédologique régional sur la région PACA (1/250 000ème) selon un calcul décrit dans Braud et al. (2013)

* Occupation du sol à 10 m de résolution issue de l'analyse d'images Sentinel2. Ces données ont été complétées, pour le parcellaire détaillé et les cultures par le Registre Parcellaire Graphique (RPG, 2015)

* La base Hydra V2 qui décrit les réseaux d'irrigation sur la région PACAet qui contient les shapefiles des syndicats d'irrigants (c'est-à-dire les surfaces des péri-mètres irrigués) et les shapefiles des réseaux hydrauliques (c'est-à-dire les prises, branches, jonctions et rejets des réseaux) pour identifier les parcelles agricoles des-servies par les périmètres irrigués collectifs

* Le réseau hydrographique issu de la BD Carthage

* Le réseau des stations de mesures hydrométriques sur le bassin

Ces informations ont permis de déterminer les HRUs en se fixant comme critères de discrétisa-tion des sous-bassins versants de surface minimale de 5 km² et des HRUs de taille minimale de 1 km². Le réseau hydrographique a, par ailleurs, été découpé pour inclure les barrages, les points de prélèvement et de rejets pour augmenter le réalisme des simulations par rapport aux pratiques d'irri-gation. Une sortie importante de cette étape de maillage est aussi l'obtention d'un schéma de rou-tage des écoulements de HRU en HRU jusqu'au réseau hydrographique. Ceci a permis d'avoir une configuration du modèle sur laquelle une évaluation des performances avec les données de débits disponibles était possible. Le modèle a ainsi été mis en œuvre sur la période 1960-2017, avec le for-cage météo journalier sur des mailles de 8x8 km², issu des données SAFRAN et une période d'ini-tialisation du modèle de 2 ans. Le modèle a été évalué avec les données de débits disponibles via le calcul de critères de performance statistiques standard (biais, erreur quadratique moyenne, critère de Nash), démontrant des performances acceptables dans la plupart des stations considérées (cf. Figure 13 ci-dessous).
Zone Atelier Bassin du Rhône

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 13 : Évaluation du modèle hydrologique au niveau des 4 stations Banque Hydro.</figcaption></figure>

Pour donner une représentation plus intuitive, les courbes des valeurs de débits à l'exutoire observées et simulées sur la station de la Bâtie-Montsalon sont illustrées dans la Figure 14 à titre d'exemple (les indicateurs pour cette station sont rappelés dans le Tableau 1 ci-dessous).
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<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 13 : Évaluation du modèle hydrologique au niveau des 4 stations Banque Hydro.</figcaption></figure>

Pour donner une représentation plus intuitive, les courbes des valeurs de débits à l'exutoire observées et simulées sur la station de la Bâtie-Montsalon sont illustrées dans la Figure 14 à titre d'exemple (les indicateurs pour cette station sont rappelés dans le Tableau 1 ci-dessous).
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<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 14 : Comparaison des débits simulés par le modèle hydrologique versus observés à la station de la Bâtie-Montsalon.</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Performances du modèle hydrologique.</caption><thead><tr><td>Indicateur</td><td>Biais</td><td>Érreur quadratique moyenne</td><td>Nash</td></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur</td><td>27,80</td><td>8,80</td><td>0,5</td></tr></tbody></table>

## B. L'adaptation du simulateur de modèle hydrologique J2000 pour la co-simulation

D'un point de vue de la modélisation, pour le couplage avec le modèle multi-agents de simulation de l'irrigation, il a été nécessaire de faire évoluer le modèle J2000_Buëch. Lors d'un même pas de temps journalier, il faut en effet être capable de modifier localement le bilan hydrologique de chaque unité soumise à irrigation tout en conservant leur topologie d'écoulement du ruissellement et des flux de sub-surface et souterrain d'une unité à l'autre. La solution proposée dans l'approche COWAT (Coupling Plant and Water Trajectories) consiste à considérer chaque parcelle irriguée du modèle agent comme une « HRU-parcelle » ayant son propre bilan dans le modèle hydrologique.

Cela permet, chaque jour, de forcer les bilans de chaque HRU-parcelle par l'irrigation simulée dans le modèle WatASit, puis de simuler l'hydrologie perturbée par l'irrigation à l'échelle du sous-bassin en conservant la même topologie d'écoulement des flux hydrologiques.

Pour réaliser cela, il a fallu modifier le modèle J2000_Buëch pour prendre en compte les parcelles irriguées dans la modélisation. Ces dernières sont en effet simulées explicitement dans le modèle agent, mais ne sont pas explicitement présentes dans les HRUs originelles. Pour ce faire, il a fallu faire évoluer le maillage et introduire le concept de HRU-parcelle et de HRU-tronquée (Figure 15). Les HRU-parcelles permettent de représenter les parcelles irriguées à l'intérieur des différentes HRUs. Les HRUs -parcelles possèdent leur propre bilan hydrologique, ce qui permet en particulier d'y prendre en compte l'irrigation calculée par le modèle agent et de tenir compte de l'irrigation dans le calcul du ruissellement et de l'évapotranspiration de la HRU-parcelle. Il est par ailleurs fait l'hypothèse que ces HRUs-parcelles ne sont en interaction qu'avec leur HRU « mère », ce qui permet de ne pas modifier le routage du modèle J2000_Buëch initial (Figure 16).
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<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 14 : Comparaison des débits simulés par le modèle hydrologique versus observés à la station de la Bâtie-Montsalon.</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 1 : Performances du modèle hydrologique.</caption><thead><tr><td>Indicateur</td><td>Biais</td><td>Érreur quadratique moyenne</td><td>Nash</td></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur</td><td>27,80</td><td>8,80</td><td>0,5</td></tr></tbody></table>

## B. L'adaptation du simulateur de modèle hydrologique J2000 pour la co-simulation

D'un point de vue de la modélisation, pour le couplage avec le modèle multi-agents de simulation de l'irrigation, il a été nécessaire de faire évoluer le modèle J2000_Buëch. Lors d'un même pas de temps journalier, il faut en effet être capable de modifier localement le bilan hydrologique de chaque unité soumise à irrigation tout en conservant leur topologie d'écoulement du ruissellement et des flux de sub-surface et souterrain d'une unité à l'autre. La solution proposée dans l'approche COWAT (Coupling Plant and Water Trajectories) consiste à considérer chaque parcelle irriguée du modèle agent comme une « HRU-parcelle » ayant son propre bilan dans le modèle hydrologique.

Cela permet, chaque jour, de forcer les bilans de chaque HRU-parcelle par l'irrigation simulée dans le modèle WatASit, puis de simuler l'hydrologie perturbée par l'irrigation à l'échelle du sous-bassin en conservant la même topologie d'écoulement des flux hydrologiques.

Pour réaliser cela, il a fallu modifier le modèle J2000_Buëch pour prendre en compte les parcelles irriguées dans la modélisation. Ces dernières sont en effet simulées explicitement dans le modèle agent, mais ne sont pas explicitement présentes dans les HRUs originelles. Pour ce faire, il a fallu faire évoluer le maillage et introduire le concept de HRU-parcelle et de HRU-tronquée (Figure 15). Les HRU-parcelles permettent de représenter les parcelles irriguées à l'intérieur des différentes HRUs. Les HRUs -parcelles possèdent leur propre bilan hydrologique, ce qui permet en particulier d'y prendre en compte l'irrigation calculée par le modèle agent et de tenir compte de l'irrigation dans le calcul du ruissellement et de l'évapotranspiration de la HRU-parcelle. Il est par ailleurs fait l'hypothèse que ces HRUs-parcelles ne sont en interaction qu'avec leur HRU « mère », ce qui permet de ne pas modifier le routage du modèle J2000_Buëch initial (Figure 16).
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Figure 15 : Illustration du concept de HRU-parcelles (en hachuré) et de HRU-tronquée (en gris clair). Il est fait l'hypothèse que les HRU-parcelles ne sont en interaction qu'avec leur HRU-mère, ce qui permet de ne pas modifier le routage des HRU initiales (haut de la figure).
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Figure 15 : Illustration du concept de HRU-parcelles (en hachuré) et de HRU-tronquée (en gris clair). Il est fait l'hypothèse que les HRU-parcelles ne sont en interaction qu'avec leur HRU-mère, ce qui permet de ne pas modifier le routage des HRU initiales (haut de la figure).
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<figure><img src="image_27.png" /></figure>

Figure 16. Mise en œuvre du concept de HRU-parcelles sur le bassin du Grand Buëch en amont de Serres. Les HRUs du modèle initial apparaissent en contours noirs. Les HRUs-parcelles sont les polygones colorés, avec un zoom sur le secteur du périmètre irrigué d'Aspres sur Buëch (gauche de la figure). On y visualise les HRUs-parcelles en vert correspondant à l'ensemble des exploitations du secteur irrigué. Les parcelles irriguées sont entourées en bleu. Les lignes colorées sont les brins de rivière où les prélèvements peuvent être réalisés et où sont calculés les débits.

D'un point de vue de la simulation, il s'agit d'être capable de stopper l'exécution du modèle hydrologique pour le « perturber » (changer la valeur de certaines variables d'état, comme l'eau apportée aux plantes dans certaines HRU-parcelles dans notre cas par exemple) au bon endroit et ce sans introduire d'incohérence dans le reste des calculs. Notre travail de co-simulation impliquant plusieurs plateformes informatiques différentes programmées dans différents langages informatique, nous avons choisi de faire communiquer ces programmes par le protocole HTTP. Cette fonctionnalité n'était pas offerte par la plateforme J2000 (elle existait déjà dans la plateforme CoRMAS) et nous avons donc due l'ajouter. Cela a été fait de manière générique, c'est à dire qu'elle peut désormais être utilisée pour n'importe quel modèle hydrologique que l'on voudrait co-simuler avec un autre
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Figure 16. Mise en œuvre du concept de HRU-parcelles sur le bassin du Grand Buëch en amont de Serres. Les HRUs du modèle initial apparaissent en contours noirs. Les HRUs-parcelles sont les polygones colorés, avec un zoom sur le secteur du périmètre irrigué d'Aspres sur Buëch (gauche de la figure). On y visualise les HRUs-parcelles en vert correspondant à l'ensemble des exploitations du secteur irrigué. Les parcelles irriguées sont entourées en bleu. Les lignes colorées sont les brins de rivière où les prélèvements peuvent être réalisés et où sont calculés les débits.

D'un point de vue de la simulation, il s'agit d'être capable de stopper l'exécution du modèle hydrologique pour le « perturber » (changer la valeur de certaines variables d'état, comme l'eau apportée aux plantes dans certaines HRU-parcelles dans notre cas par exemple) au bon endroit et ce sans introduire d'incohérence dans le reste des calculs. Notre travail de co-simulation impliquant plusieurs plateformes informatiques différentes programmées dans différents langages informatique, nous avons choisi de faire communiquer ces programmes par le protocole HTTP. Cette fonctionnalité n'était pas offerte par la plateforme J2000 (elle existait déjà dans la plateforme CoRMAS) et nous avons donc due l'ajouter. Cela a été fait de manière générique, c'est à dire qu'elle peut désormais être utilisée pour n'importe quel modèle hydrologique que l'on voudrait co-simuler avec un autre
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simulateur que l'on peut piloter via le protocole HTTP et utiliserait des variables hydrologique pour
régler des irrigations situées à des endroit spécifiques du bassin-versant. Le développement de cette
fonctionnalité est une tâche assez technique et spécifique qu'il n'est pas pertinent de présenter dans
ce rapport. Il convient tout de même de dire que ce travail est construit autour du développement
d'un nouveau composant JAMS - J2000 (le CouplingComponent) qui a nécessité le travail à plein
temps d'un informaticien pendant plusieurs mois et que les codes informatiques développés, ainsi
qu'une documentation ont été mis à disposition (cf. Annexe 5). De manière générale ces travaux
sont présentés dans le chapitre 7 de (Richard et al., 2020).

Ce type de modification du modèle et du simulateur nécessite, en plus de la validation (comparaison
des résultats simulés aux résultats observés), une étape de vérification (comparaison entre ce que
l'on veut que le simulateur calcule et ce qui calculé réellement). Pour cela nous avons développé
des outils qui permettent de vérifier la conservation de masse au cours de la simulation et la topolo-
gie du réseau de HRUS et de brins de rivières (pour vérifier que les brins de rivières simulés se
jettent bien dans les bons brins de rivières, et idem pour les HRUs). Des exemples sont présentés en
Annexe 4. Nous avons en outre pour ce faire eu à recoder le programme de calcul de la topologie
des bassins utilisé par J2000 (HRU Delin) comme expliqué également en Annexe 4.
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simulateur que l'on peut piloter via le protocole HTTP et utiliserait des variables hydrologique pour
régler des irrigations situées à des endroit spécifiques du bassin-versant. Le développement de cette
fonctionnalité est une tâche assez technique et spécifique qu'il n'est pas pertinent de présenter dans
ce rapport. Il convient tout de même de dire que ce travail est construit autour du développement
d'un nouveau composant JAMS - J2000 (le CouplingComponent) qui a nécessité le travail à plein
temps d'un informaticien pendant plusieurs mois et que les codes informatiques développés, ainsi
qu'une documentation ont été mis à disposition (cf. Annexe 5). De manière générale ces travaux
sont présentés dans le chapitre 7 de (Richard et al., 2020).

Ce type de modification du modèle et du simulateur nécessite, en plus de la validation (comparaison
des résultats simulés aux résultats observés), une étape de vérification (comparaison entre ce que
l'on veut que le simulateur calcule et ce qui calculé réellement). Pour cela nous avons développé
des outils qui permettent de vérifier la conservation de masse au cours de la simulation et la topolo-
gie du réseau de HRUS et de brins de rivières (pour vérifier que les brins de rivières simulés se
jettent bien dans les bons brins de rivières, et idem pour les HRUs). Des exemples sont présentés en
Annexe 4. Nous avons en outre pour ce faire eu à recoder le programme de calcul de la topologie
des bassins utilisé par J2000 (HRU Delin) comme expliqué également en Annexe 4.
## 2. Construction d'un modèle multi-agents du périmètre irrigué gravitaire basé sur la théorie de l'action située

Du point de vue des activités de modélisation, la plus grande partie du travail du projet a porté sur la construction du modèle WatASit de modélisation multi-agents du périmètre irrigué gravitaire et l'analyse de ses simulations. En effet, le projet RADHy Buëch s'étant focalisé sur l'usage agricole en période de basse eau et plus particulièrement sur la représentation des adaptations mises en œuvre, de leur explication et de leurs conséquence, et la majeure partie de l'irrigation étant collective sur le bassin du Buëch, il semblait important de disposer d'une bonne représentation des dynamiques d'irrigation qui puisse prendre en compte les aspects techniques et quantitatifs nécessaire aux discussions entre le niveau de l'exploitation agricole et le niveau du périmètre irrigué de manière à pouvoir par la suite mettre en discussion les problématiques rencontrées à ces niveau avec celles rencontrées à l'échelle du bassin versant.

Rappelons tout d'abord ce que nous entendons par « Modèle à base d'agents » ou « système multi-agents qui sont la base de notre modèle. Nous traduisons pour cela un passage de la thèse Bastien Richard (Richard, 2020).

L'intelligence artificielle distribuée (DAI) propose de décomposer un problème en un ensemble de sous-problèmes, chacun ayant un solveur spécifique. Cette approche s'oppose à l'approche classique de l'intelligence classique de l'intelligence artificielle où la solution d'un problème était assignée à un seul programme qui était parfois difficile à développer et à maintenir (Boissier et al., 2004). Dans la veine de l'IAD, les systèmes multi-agents (SMA) sont composés d'un ensemble d'entités et ont une portée plus large que la résolution de problèmes puisqu'ils sont également utilisés comme modèles de la réalité. Ferber (1995) a proposé de définir un SMA comme suit :

* Un ensemble d'objets qui sont localisés. Ces objets sont passifs ou actifs (les agents). Les objets passifs peuvent être perçus, créés, détruits et modifiés par les agents.

* Un ensemble de relations qui unissent les objets entre eux.

* Un ensemble d'opérations (actions) permettant aux agents de percevoir, produire, consommer, transforme et de manipuler les objets,

* Des opérateurs chargés de représenter l'application de ces opérations et la réaction du monde à cette tentative d'adaptation, que l'on appellera les "lois de l'Univers".

Boissier et al. (2004) définissent trois grands domaines d'application : 1) Modéliser, observer, expliquer ou prédire le comportement de systèmes réels complexes, 2) La création de simulations dans lesquelles des agents jouent le rôle d'êtres humains et 3) la résolution de problèmes dans un contexte distribué. Notre travail porte principalement sur le premier domaine, en particulier la modélisation, l'observation et la représentation de l'action humaine dans les modèles agricoles à base d'agents.

Dans ce travail, nous construisons donc un modèle de système multi-agent au sens de l'approche Modeling and Simulation (MS) (Michel et al., 2002). Dans la communauté des agents (surtout francophone), de tels modèles sont appelés "Agent-Based Models" (ABM), et il existe des initiatives
## 2. Construction d'un modèle multi-agents du périmètre irrigué gravitaire basé sur la théorie de l'action située

Du point de vue des activités de modélisation, la plus grande partie du travail du projet a porté sur la construction du modèle WatASit de modélisation multi-agents du périmètre irrigué gravitaire et l'analyse de ses simulations. En effet, le projet RADHy Buëch s'étant focalisé sur l'usage agricole en période de basse eau et plus particulièrement sur la représentation des adaptations mises en œuvre, de leur explication et de leurs conséquence, et la majeure partie de l'irrigation étant collective sur le bassin du Buëch, il semblait important de disposer d'une bonne représentation des dynamiques d'irrigation qui puisse prendre en compte les aspects techniques et quantitatifs nécessaire aux discussions entre le niveau de l'exploitation agricole et le niveau du périmètre irrigué de manière à pouvoir par la suite mettre en discussion les problématiques rencontrées à ces niveau avec celles rencontrées à l'échelle du bassin versant.

Rappelons tout d'abord ce que nous entendons par « Modèle à base d'agents » ou « système multi-agents qui sont la base de notre modèle. Nous traduisons pour cela un passage de la thèse Bastien Richard (Richard, 2020).

L'intelligence artificielle distribuée (DAI) propose de décomposer un problème en un ensemble de sous-problèmes, chacun ayant un solveur spécifique. Cette approche s'oppose à l'approche classique de l'intelligence classique de l'intelligence artificielle où la solution d'un problème était assignée à un seul programme qui était parfois difficile à développer et à maintenir (Boissier et al., 2004). Dans la veine de l'IAD, les systèmes multi-agents (SMA) sont composés d'un ensemble d'entités et ont une portée plus large que la résolution de problèmes puisqu'ils sont également utilisés comme modèles de la réalité. Ferber (1995) a proposé de définir un SMA comme suit :

* Un ensemble d'objets qui sont localisés. Ces objets sont passifs ou actifs (les agents). Les objets passifs peuvent être perçus, créés, détruits et modifiés par les agents.

* Un ensemble de relations qui unissent les objets entre eux.

* Un ensemble d'opérations (actions) permettant aux agents de percevoir, produire, consommer, transforme et de manipuler les objets,

* Des opérateurs chargés de représenter l'application de ces opérations et la réaction du monde à cette tentative d'adaptation, que l'on appellera les "lois de l'Univers".

Boissier et al. (2004) définissent trois grands domaines d'application : 1) Modéliser, observer, expliquer ou prédire le comportement de systèmes réels complexes, 2) La création de simulations dans lesquelles des agents jouent le rôle d'êtres humains et 3) la résolution de problèmes dans un contexte distribué. Notre travail porte principalement sur le premier domaine, en particulier la modélisation, l'observation et la représentation de l'action humaine dans les modèles agricoles à base d'agents.

Dans ce travail, nous construisons donc un modèle de système multi-agent au sens de l'approche Modeling and Simulation (MS) (Michel et al., 2002). Dans la communauté des agents (surtout francophone), de tels modèles sont appelés "Agent-Based Models" (ABM), et il existe des initiatives
de formalisation intéressantes proposant des méta-modèles (i.e. ces manières de concevoir des modèles à bases d'agents) riches et génériques. Notre travail s'appuie sur le méta-modèle Agent de la plateforme CORMAS (Bommel et al., 2015) dédiée à la conception de modèles de systèmes multi-agents de gestion de ressources communes. Nous restons dans la lignée du méta-modèle CORMAS qui considère qu'un modèle à base d'agents est simplement un "modèle de MAS" et où un agent est une entité qui représente une entité sociale dans la vie réelle. Nous utiliserons le terme ABM dans ce sens dans ce document. suivants. La partie "sociale" et les interactions "environnement-homme" de l'ABM développé dans ce travail utilisera cependant un méta-modèle spécifique développé au chapitre 4 de (Richard et al., 2020) et qui inclut comme nous l'expliquons ci-dessous une représentation explicite des actions et même des possibilités d'actions offertes à chaque instant aux agents par l'environnement. La description de la dynamique environnementale sera basée sur d'autres formalismes tels que l'hydrologie distribuée (cf. Section précédente) par exemple.

Ainsi, dans le cadre du projet RADHy Buëch, Bastien Richard propose dans sa thèse un modèle à base d'agent pour représenter l'irrigation gravitaire au niveau opérationnel, et discute de son apport pour la représentation et la compréhension des changements de gestion observés. Ainsi dans son troisième chapitre, il décris d'abord le modèle WatASit de manière extensive. Nous proposons un modèle basé sur le concept d'Affordance qui rend explicite les possibilités d'action disponibles pour chaque agent.

L'approche permet de générer, pour chaque agent et pour chaque pas de temps, un ensemble d'options spatialement réparties qui conditionnent les trajectoires des agents sans faire appel à une re-planification ou à des algorithmes de décision complexes. L'approche tire aussi parti de la mise à jour systématique de l'ensemble des options pour les faire correspondre aux différents échelles spatio-temporelles des contraintes opérationnelles, telle que la disponibilité de l'eau en plusieurs droits du réseau. Comme preuve de concept, le modèle WatASit a été appliqué au fonctionnement d'un réseau gravitaire collectif du bassin du Buëch qui a abandonné le partage historique de l'eau par tours d'eau. Chaque bras de canal irrigué, chaque connexion entre les bras de canal, exploitation et chaque irriguant du périmètre ainsi que chaque des parcelles du périmètre sont représentés dans le modèle (cf. Figure 17). Les résultats de simulations montrent que si l'abandon de la coordination par tours d'eau permet effectivement une augmentation du nombre de possibilités d'irrigation, il met également en exergue les inégalités entre irrigants en termes de capacité à irriguer et d'abandons d'irrigation. Le changement d'organisation n'impacte pas tous les irrigants de la même façon, selon la localisation, notamment en aval du réseau, et le nombre de parcelles irrigables de chacun.
de formalisation intéressantes proposant des méta-modèles (i.e. ces manières de concevoir des modèles à bases d'agents) riches et génériques. Notre travail s'appuie sur le méta-modèle Agent de la plateforme plateforme CORMAS (Bommel et al., 2015) dédiée à la conception de modèles de systèmes multi-agents de gestion de ressources communes. Nous restons dans la lignée du méta-modèle CORMAS qui considère qu'un modèle à base d'agents est simplement un "modèle de MAS" et où un agent est une entité qui représente une entité sociale dans la vie réelle. Nous utiliserons le terme ABM dans ce sens dans ce document. suivants. La partie "sociale" et les interactions "environnement-homme" de l'ABM développé dans ce travail utilisera cependant un méta-modèle spécifique développé au chapitre 4 de (Richard et al., 2020) et qui inclut comme nous l'expliquons ci-dessous une représentation explicite des actions et même des possibilités d'actions offertes à chaque instant aux agents par l'environnement. La description de la dynamique environnementale sera basée sur d'autres formalismes tels que l'hydrologie distribuée (cf. Section précédente) par exemple.

Ainsi, dans le cadre du projet RADHy Buëch, Bastien Richard propose dans sa thèse un modèle à base d'agent pour représenter l'irrigation gravitaire au niveau opérationnel, et discute de son apport pour la représentation et la compréhension des changements de gestion observés. Ainsi dans son troisième chapitre, il décris d'abord le modèle WatASit de manière extensive. Nous proposons un modèle basé sur le concept d'Affordance qui rend explicite les possibilités d'action disponibles pour chaque agent.

L'approche permet de générer, pour chaque agent et pour chaque pas de temps, un ensemble d'options spatialement réparties qui conditionnent les trajectoires des agents sans faire appel à une re-planification ou à des algorithmes de décision complexes. L'approche tire aussi parti de la mise à jour systématique de l'ensemble des options pour les faire correspondre aux différents échelles spatio-temporelles des contraintes opérationnelles, telle que la disponibilité de l'eau en plusieurs droits du réseau. Comme preuve de concept, le modèle WatASit a été appliqué au fonctionnement d'un réseau gravitaire collectif du bassin du Buëch qui a abandonné le partage historique de l'eau par tours d'eau. Chaque bras de canal irrigué, chaque connexion entre les bras de canal, exploitation et chaque irriguant du périmètre ainsi que chaque des parcelles du périmètre sont représentés dans le modèle (cf. Figure 17). Les résultats de simulations montrent que si l'abandon de la coordination par tours d'eau permet effectivement une augmentation du nombre de possibilités d'irrigation, il met également en exergue les inégalités entre irrigants en termes de capacité à irriguer et d'abandons d'irrigation. Le changement d'organisation n'impacte pas tous les irrigants de la même façon, selon la localisation, notamment en aval du réseau, et le nombre de parcelles irrigables de chacun.
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<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Figure 17 : Les réseaux collectifs d'irrigation du bassin versant du Buëch (à gauche), et la zone d'étude (encadré rouge). Dans l'encadré rouge sont cartographiées les parcelles irriguées desservies en eau par le réseau gravitaire d'Aspres-Sur-Buëch choisi comme cas d'étude pour le modèle WatA-Sit (source : RPG 2017 et BD Hydra consulté en mars 2019). Les couleurs des parcelles correspondent aux identifiants des irrigants. Lorsque le réseau est coordonné par des créneaux journaliers, chaque ligne colorée désigne la branche arrosée pendant un créneau horaire donné. Par exemple, la branche verte s'écoule pendant le créneau A, c'est-à-dire pendant les 3 premiers jours de chaque période de 10 jours. La branche bleue s'écoule pendant les 3 jours suivants, la branche orange pendant le 7ème jour, et la branche rose pendant les 3 derniers jours, puis à nouveau la branche verte est mise en eau (Richard et al., 2022a).

Dans sa thèse, Bastien Richard explore également comment les changements de trajectoire des agents dans un modèle tel que WatASit peuvent être liés à l'évolution de leurs possibilités d'action, avant et après l'abandon de la coordination par tour d'eau. Les résultats de la simulation montrent que l'approche fournit un niveau intermédiaire de visualisation et d'analyse. Dans notre exemple, la valeur ajoutée de ce niveau réside dans l'information qu'il fournit sur la nature des trajectoires simulées. La Figure 18 donne un exemple du niveau de détail de ce qui est représenté dans le modèle et que l'on a ainsi pu analyser. On y voit pour un irrigant donné, l'évolution des possibilités d'irrigations qu'il a eu au cours de la simulation au niveau de chacune de ses parcelles (qui ne sont pas toutes sur les même canaux et n'ont donc pas toutes le même accès à l'eau) et les actions d'irrigation qu'il a au final « choisi » de réaliser. Il s'agit bien de résultat de simulation et donc ces
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<figure><img src="image_28.png" /></figure>

Figure 17 : Les réseaux collectifs d'irrigation du bassin versant du Buëch (à gauche), et la zone d'étude (encadré rouge). Dans l'encadré rouge sont cartographiées les parcelles irriguées desservies en eau par le réseau gravitaire d'Aspres-Sur-Buëch choisi comme cas d'étude pour le modèle WatA-Sit (source : RPG 2017 et BD Hydra consulté en mars 2019). Les couleurs des parcelles correspondent aux identifiants des irrigants. Lorsque le réseau est coordonné par des créneaux journaliers, chaque ligne colorée désigne la branche arrosée pendant un créneau horaire donné. Par exemple, la branche verte s'écoule pendant le créneau A, c'est-à-dire pendant les 3 premiers jours de chaque période de 10 jours. La branche bleue s'écoule pendant les 3 jours suivants, la branche orange pendant le 7ème jour, et la branche rose pendant les 3 derniers jours, puis à nouveau la branche verte est mise en eau (Richard et al., 2022a).

Dans sa thèse, Bastien Richard explore également comment les changements de trajectoire des agents dans un modèle tel que WatASit peuvent être liés à l'évolution de leurs possibilités d'action, avant et après l'abandon de la coordination par tour d'eau. Les résultats de la simulation montrent que l'approche fournit un niveau intermédiaire de visualisation et d'analyse. Dans notre exemple, la valeur ajoutée de ce niveau réside dans l'information qu'il fournit sur la nature des trajectoires simulées. La Figure 18 donne un exemple du niveau de détail de ce qui est représenté dans le modèle et que l'on a ainsi pu analyser. On y voit pour un irrigant donné, l'évolution des possibilités d'irrigations qu'il a eu au cours de la simulation au niveau de chacune de ses parcelles (qui ne sont pas toutes sur les même canaux et n'ont donc pas toutes le même accès à l'eau) et les actions d'irrigation qu'il a au final « choisi » de réaliser. Il s'agit bien de résultat de simulation et donc ces
« choix » sont en réalité le résultat de règles de décision que nous avions programmé dans notre modèle mais l'on voit bien ici qu'il ne s'agit pas uniquement du résultat d'une règle de décision mais d'un ensemble d'éléments (structure du canal d'irrigation, mode de coordination du réseau, pluviométrie etc.) qui mettent les agents dans des situations de décisions particulières qui conditionnent grandement leurs actions : l'agriculteur ne peut pas irriguer une parcelle si toutes les conditions ne sont pas réunies, cela qui est matérialisé dans le modèle par les possibilités d'actions (Affordances).

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 18 : Analyse du comporte de l'agent du modèle WatASit représentant l'irrigant n°2 du péri-mètre irrigué d'Aspres sur Bëch. A) Diagramme à barres du pourcentage de parcelles de l'agent avec une action d'inondation (en haut) et une affordance d'inondation (en bas) au cours de la campagne d'irrigation simulée du 1er mai au 30 septembre dans les configurations de modèles avec tour d'eau (DailySots barres noires pointillées) et sans tour d'eau (NoSlots barres vertes). B) Visualisation des options d'irrigation quotidiennes de l'agent d'irrigation 2 dans la configuration du modèle avec tour d'eau, du 1er mai au 14 juin. DOY (Day Of the Year) est le jour de l'année. C) Emplacement des parcelles de l'agent dans le réseau d'irrigation gravitaire.</figcaption></figure>

Grace à ce niveau de détail de l'analyse de ce qui se passe dans nos simulations offert par l'explication des possibilités d'action par les affordance, on montre par exemple que lorsque le réseau d'irrigation n'est pas coordonné par les agents irrigants, les options d'irrigation existent et ne sont pas la cause des abandons de l'irrigation, qui sont dues au manque d'eau au niveau des parcelles les moins bien desservies par le réseau. Dans nos simulations, la coordination du réseau réduit forte-
« choix » sont en réalité le résultat de règles de décision que nous avions programmé dans notre modèle mais l'on voit bien ici qu'il ne s'agit pas uniquement du résultat d'une règle de décision mais d'un ensemble d'éléments (structure du canal d'irrigation, mode de coordination du réseau, pluviométrie etc.) qui mettent les agents dans des situations de décisions particulières qui conditionnent grandement leurs actions : l'agriculteur ne peut pas irriguer une parcelle si toutes les conditions ne sont pas réunies, cela qui est matérialisé dans le modèle par les possibilités d'actions (Affordances).

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Figure 18 : Analyse du comporte de l'agent du modèle WatASit représentant l'irrigant n°2 du péri-mètre irrigué d'Aspres sur Bëch. A) Diagramme à barres du pourcentage de parcelles de l'agent avec une action d'inondation (en haut) et une affordance d'inondation (en bas) au cours de la campagne d'irrigation simulée du 1er mai au 30 septembre dans les configurations de modèles avec tour d'eau (DailySots barres noires pointillées) et sans tour d'eau (NoSlots barres vertes). B) Visualisation des options d'irrigation quotidiennes de l'agent d'irrigation 2 dans la configuration du modèle avec tour d'eau, du 1er mai au 14 juin. DOY (Day Of the Year) est le jour de l'année. C) Emplacement des parcelles de l'agent dans le réseau d'irrigation gravitaire.</figcaption></figure>

Grace à ce niveau de détail de l'analyse de ce qui se passe dans nos simulations offert par l'explication des possibilités d'action par les affordance, on montre par exemple que lorsque le réseau d'irrigation n'est pas coordonné par les agents irrigants, les options d'irrigation existent et ne sont pas la cause des abandons de l'irrigation, qui sont dues au manque d'eau au niveau des parcelles les moins bien desservies par le réseau. Dans nos simulations, la coordination du réseau réduit forte-
ment les abandons d'irrigation pour ces parcelles, mais la difficulté vient alors de la situation individuelle de chaque agent irrigant pour satisfaire tous les besoins d'irrigation simultanés pendant une fenêtre de temps réduite. La mobilisation du concept d'Affordance permet également de prendre du recul par rapport à la façon dont les humains sont représentés dans le modèle, avec par exemple un manque d'anticipation des agents lorsque le réseau d'irrigation n'est pas coordonné.

Ces résultats sont publiés en français dans la revue francophone d'Hydrologie la *Houille Blanche* (Richard et al., 2020a) et en anglais dans la revue anglophone de modélisation des systèmes sociaux et environnementaux *Social and Ecological Systems Modelling* (Richard et al., 2020b). Ils sont présentés de manière plus extensive dans les chapitres 4 et 5 de (Richard et al., 2020b).

# 3 Les modèles couplés

## 3.1 Le couplage COPAT :

Il s'agit tout d'abord de montrer la faisabilité d'un couplage entre un modèle à base d'agent horaire à l'échelle d'un périmètre irriguée (WatASit), avec un modèle de culture journalier à l'échelle de la parcelle (Optirrig), pour mieux prendre en compte les contraintes spécifiques à la gestion du réseau gravitaire. En effet, les modèles de culture fournissent des stratégies d'irrigation optimales au niveau de la parcelle. Toutefois, dans de nombreux endroits comme dans le bassin du Buëch, l'irrigation est souvent gérée collectivement afin de coordonner l'approvisionnement en eau au niveau de chaque réseau, avec de potentiels effets de rétroaction sur la dynamique des plantes. Pour saisir ces rétroactions lors d'une cam-pagne d'irrigation collective, nous avons proposé l'approche COPAT (COupling Plant and Agent Trajectories). L'élément clé de l'approche est la dérivation du modèle de culture en une fonction quotidienne (présenté dans la Section 1.1 de cette partie), ce qui a permis d'exécuter cette version quotidienne comme un modèle esclave du modèle à base d'agents, et donc de permettre le couplage au pas de temps journalier. Ce couplage a permis de donner des ordres d'irrigation journaliers au niveau de chaque parcelle en fonction de nouvelles contraintes spécifiques au réseau collectif d'irrigation gravitaire, comme l'écoulement nécessaire dans le canal, et de récupérer les variables agro-hydrologiques des parcelles (i.e. Leaf Area Index, Water Stress Index) pour les cultures de céréales qui sont les seules disponibles avec le simulateur optirrig journalier pour l'instant. Il s'agit aussi en effet d'illustrer l'influence mutuelle des trajectoires des agents et des trajectoires des cultures irriguées. Les résultats de simulations, illustrés sur un cas d'étude et une campagne d'irrigation, montrent que potentiellement l'irrigation simulée par le modèle couplé a un impact sur le stress hydrique moyen et la gravité du stress lorsque les plantes sont réparties dans l'espace selon un gradient amont-aval le long du réseau. Dans ce cas, une absence de coordination entraîne un stress hydrique plus précoce, en moyenne, que lorsque le réseau est coordonné. Ces résultats sont présentés dans le chapitre 5 de la thèse de Bastien Richard (Richard, 2020a) et publiés dans la revue internationale *Agricultural Water Management* (Richard et al., 2022b). Les codes informatiques sont mis à disposition (cf. Annexe 5).

La Figure 19 illustre l'intérêt d'avoir un couplage avec un modèle multi-agents plutôt que le modèle optirrig seul. On y voit que si on prend le modèle optirrig seul qui ne permet pas de prendre en compte les contraintes amont/aval complexes relatives à la position des parcelles dans les canaux et
ment les abandons d'irrigation pour ces parcelles, mais la difficulté vient alors de la situation individuelle de chaque agent irrigant pour satisfaire tous les besoins d'irrigation simultanés pendant une fenêtre de temps réduite. La mobilisation du concept d'Affordance permet également de prendre du recul par rapport à la façon dont les humains sont représentés dans le modèle, avec par exemple un manque d'anticipation des agents lorsque le réseau d'irrigation n'est pas coordonné.

Ces résultats sont publiés en français dans la revue francophone d'Hydrologie la *Houille Blanche* (Richard et al., 2020a) et en anglais dans la revue anglophone de modélisation des systèmes sociaux et environnementaux *Social and Ecological Systems Modelling* (Richard et al., 2020b). Ils sont présentés de manière plus extensive dans les chapitres 4 et 5 de (Richard et al., 2020b).

# 3 Les modèles couplés

## 3.1 Le couplage COPAT :

Il s'agit tout d'abord de montrer la faisabilité d'un couplage entre un modèle à base d'agent horaire à l'échelle d'un périmètre irriguée (WatASit), avec un modèle de culture journalier à l'échelle de la parcelle (Optirrig), pour mieux prendre en compte les contraintes spécifiques à la gestion du réseau gravitaire. En effet, les modèles de culture fournissent des stratégies d'irrigation optimales au niveau de la parcelle. Toutefois, dans de nombreux endroits comme dans le bassin du Buëch, l'irrigation est souvent gérée collectivement afin de coordonner l'approvisionnement en eau au niveau de chaque réseau, avec de potentiels effets de rétroaction sur la dynamique des plantes. Pour saisir ces rétroactions lors d'une cam-pagne d'irrigation collective, nous avons proposé l'approche COPAT (COupling Plant and Agent Trajectories). L'élément clé de l'approche est la dérivation du modèle de culture en une fonction quotidienne (présenté dans la Section 1.1 de cette partie), ce qui a permis d'exécuter cette version quotidienne comme un modèle esclave du modèle à base d'agents, et donc de permettre le couplage au pas de temps journalier. Ce couplage a permis de donner des ordres d'irrigation journaliers au niveau de chaque parcelle en fonction de nouvelles contraintes spécifiques au réseau collectif d'irrigation gravitaire, comme l'écoulement nécessaire dans le canal, et de récupérer les variables agro-hydrologiques des parcelles (i.e. Leaf Area Index, Water Stress Index) pour les cultures de céréales qui sont les seules disponibles avec le simulateur optirrig journalier pour l'instant. Il s'agit aussi en effet d'illustrer l'influence mutuelle des trajectoires des agents et des trajectoires des cultures irriguées. Les résultats de simulations, illustrés sur un cas d'étude et une campagne d'irrigation, montrent que potentiellement l'irrigation simulée par le modèle couplé a un impact sur le stress hydrique moyen et la gravité du stress lorsque les plantes sont réparties dans l'espace selon un gradient amont-aval le long du réseau. Dans ce cas, une absence de coordination entraîne un stress hydrique plus précoce, en moyenne, que lorsque le réseau est coordonné. Ces résultats sont présentés dans le chapitre 5 de la thèse de Bastien Richard (Richard, 2020a) et publiés dans la revue internationale *Agricultural Water Management* (Richard et al., 2022b). Les codes informatiques sont mis à disposition (cf. Annexe 5).

La Figure 19 illustre l'intérêt d'avoir un couplage avec un modèle multi-agents plutôt que le modèle optirrig seul. On y voit que si on prend le modèle optirrig seul qui ne permet pas de prendre en compte les contraintes amont/aval complexes relatives à la position des parcelles dans les canaux et
encore moins les tour d'eau (scénario NoCollCons en pointillés verts) on n'observe quasiment pas de stress hydrique sur les parcelles de céréales. Alors que lorsque l'on intègre les contraintes collectives amont/aval et / ou de tour d'eau (autres courbes de couleur) on observe des cas avec des stress hydriques à plusieurs reprises dans la campagne qui varient en fonction des scénarios choisis et sont notamment les plus importantes dans le cas où toutes les contraintes sont prises en compte (scénario SpaTimeCollCons).

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Figure 19 : Évolution moyenne de l'indicateur de stress hydrique (WSI) des plantes dans le modèle en fonction des contraintes prises en compte par le modèle (NoIrri (pas d'irrigation), NoCollCons (pas de contrainte collective), TimCollCons (tours d'eau mais sans prendre en compte les contraintes amont-aval), SpaCollCons (contraintes amont/aval sans mise en place de tour d'eau) et SpaTimCollCons (contraintes amont/aval et présence de tour d'eau)). Les couleurs de fond bleu, jaune, orange et rouge indiquent respectivement une gravité faible, moyenne, élevée et très élevée du stress hydrique des plantes.</figcaption></figure>

La figure 20 permet de rentrer les détails de l'analyse de ces résultats en ne nous intéressant plus uniquement à la valeur moyenne du WSI mais en regardant ce qui se passe au niveau de chaque parcelle. On peut y voir par exemple que d'après notre modèle, si l'on prend en compte les contraintes spatiales amont/aval (graphiques du bas), lorsque les pratiques du périmètre sont passées d'une irrigation organisée par tour d'eau (SpaTimeCollCons en bas à droite) à une irrigation sans tour d'eau (SpaCollCons) les agriculteurs on en fait « sacrifié » deux parcelles qui étaient en aval et qui sont passé d'un stress élevé à un stress très élevé mais ont abaissé le niveau de stress hydrique de nombreuses parcelles en amont (6 parcelles avaient subies un stress hydrique élevé avec la configuration en tour d'eau sont passées à un stress moyen dans la configuration sans tour d'eau).