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Les retenues de barrage sont régulièrement affectées par des problèmes de qualité d’eau liés à l’eutrophisation des masses d’eau (anoxies, blooms phytoplanctoniques notamment). Cette eutrophisation est causée par un apport excessif de phosphore et d’azote et peut être amplifiée par le changement climatique et les activités agricoles. La modélisation numérique est aujourd’hui un outil intéressant pour comprendre le fonctionnement biogéochimique des retenues hydrauliques, prédire la qualité de l’eau et gérer la ressource. L’objectif de cette étude est d’implémenter le modèle hydrodynamique couplé biogéochimique GLM-AED2 sur la retenue d’Eguzon et de déterminer dans quelle mesure ce dernier permet de prédire la qualité des eaux. Une base de données au pas de temps journalier des différen[...]

Les retenues de barrage sont régulièrement affectées par des problèmes de qualité d’eau liés à l’eutrophisation des masses d’eau (anoxies, blooms phytoplanctoniques notamment). Cette eutrophisation est causée par un apport excessif de phosphore et d’azote et peut être amplifiée par le changement climatique et les activités agricoles. La modélisation numérique est aujourd’hui un outil intéressant pour comprendre le fonctionnement biogéochimique des retenues hydrauliques, prédire la qualité de l’eau et gérer la ressource. L’objectif de cette étude est d’implémenter le modèle hydrodynamique couplé biogéochimique GLM-AED2 sur la retenue d’Eguzon et de déterminer dans quelle mesure ce dernier permet de prédire la qualité des eaux. Une base de données au pas de temps journalier des différentes variables d’intérêt du modèle a dans un premier temps été constituée. Cette étape a nécessité l’interpolation et l’extrapolation de nombreuses données. Le modèle a ensuite été testé sur la retenue d’étude sur l’année 2021. Les premières données simulées par le modèle reproduisent la mise en place d’une stratification thermique saisonnière, la présence d’une anoxie dans l’hypolimnion et le relargage de nutriments des sédiments en conditions anoxiques. Des écarts ont notamment été constatés entre les périodes de brassage et de réoxygénation des eaux, la simulation du phytoplancton, les concentrations en oxygène. Ces écarts pourraient être réduits en calibrant les paramètres du modèle en lien avec le phytoplancton et le brassage des eaux.