CARACTERISATION DU FONCTIONNEMENT HYDROLOGIQUE DES TROIS RIVIERES

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Caractérisation du fonctionnement hydrologique des trois rivières

Les caractéristiques physiques et chimiques d’une eau de rivière dépendent de la nature de ses sources d’eau, de leur proportion ainsi que des processus physiques et chimiques interagissant avec elle le long de son trajet. Une caractérisation des signatures géochimiques des eaux de rivière a été effectuée spatialement et saisonnièrement (pour les bassins prélevés durant les deux missions) afin de pouvoir déterminer l’origine et les processus impactant les eaux des trois rivières.

Ecoulement dans les trois rivières

Validation de la méthode d’estimation des débits

Les caractéristiques initiales à l’exutoire des trois bassins utilisées pour les estimations de débit pour les deux méthodes sont résumées dans la table II.1. L’ensemble des surfaces et des pluies moyennes annuelles en chaque point ainsi que les valeurs de débit obtenues avec les deux méthodes sont fournies dans l’annexe 7.
La comparaison entre les débits estimés avec la méthode 1 (ruissellement constant) et la méthode 2 (coefficient de ruissellement constant) est présentée dans la figure II.1. Les droites Q1 en fonction de Q2 montrent une bonne corrélation pour les trois bassins versants avec Q2 = 0.83 Q1 (R² = 1.00) pour la Nyando, Q2 = 0.84 Q1 (R² = 1.00) pour la Lufirio et Q2 = 1.13 Q1 (R² = 0.99) pour la Tukela. Ces relations montrent que les débits estimés avec les deux procédés sont analogues.
La différence de débits entre les méthodes est au maximum de 21 % (annexe 7) une valeur comprise dans les barres d’erreurs des deux méthodes. En effet, la précision sur le calcul de la méthode 1 est estimée à 20 % majoritairement due à l’erreur sur l’estimation de surface. Celle SurfaceDébit mesuréMARMAPCoefficient deRéferences pour le débit(km²) (m3/s)(mm/an)(mm/an)ruissellement(%)Nyando à l’exutoire348222.2201145014Raburu et al, 2012Lufilyo à Kisegese142542.4939200047Bergonzini, 1998Tukela à Tukela Mouth2900014615981020Milliman and Farnsworth, 2013 de la méthode 2 est estimée à 30 % liée en grande partie à l’erreur lors du calcul du coefficient de ruissellement à l’exutoire (15 %) et, de nouveau, à l’estimation de surface (10 %).
Sur le bassin versant de la Nyando comme pour la Lufilyo, Q1 est plus élevé que Q2 à faibles altitudes et moins élevé pour les hautes altitudes alors que pour la Tukela, l’inverse se produit. Ce comportement altitudinal est lié à l’ajout du paramètre MAP dans la deuxième méthode qui présente globalement une variabilité altitudinale. La précision de la méthode 1 étant meilleure que celle de la méthode 2 et les variations entre les résultats des deux méthodes étant compris dans l’imprécision des calculs, les débits calculés à partir de la méthode 1 sont retenus.
Afin de valider les estimations de débits Q1, ces derniers ont été comparés aux données bibliographiques hors exutoire (7 sites sur la Nyando, 1 site sur la Lufilyo et 5 sites sur la Tukela). Les relations ont été définies en utilisant la méthode de régression OLRS séparément pour la Nyando et la Tukela (figure II.2) où plusieurs sites sont disponibles et pour l’ensemble des sites des trois bassins.
Sur le bassin versant de la Nyando (Joleha et al., 2009; Mwaka, 1994; The Global Runoff Data Center (GRDC), 2018), l’ensemble des points se placent selon une droite de pente 0.94 (R² = 0.97, figure II.2N). La différence entre débits mesurés et estimés sur cette rivière va de 3 à 19 % et reste donc toujours inférieure à l’erreur sur le calcul de Q1.
Dans le cas de la Lufilyo, un seul point autre que l’exutoire a été recensé. Localisé à Lufilyu, le débit mesuré est de 19.2 m3/s (The Global Runoff Data Center (GRDC), 2018) pour un débit estimé à 13.7 m3/s. La différence entre les deux débits est donc supérieure (29 %) à l’erreur sur Q1. Le débit de la Lufilyo est peu documenté, des mesures supplémentaires de débit seraient nécessaires pour pouvoir valider la méthode d’estimation des débits pour ce bassin.
La relation linéaire entre débits estimés et mesurés (Talma et al., 2012; The Global Runoff Data Center (GRDC), 2018) sur la Tukela a une pente de 1.25 (n = 5, R² = 0.99, figure II.2T) due à une sous-estimation du débit aval et une surestimation des débits amont (Klein Waterval). Cet effet peut être dû à la forme large puis affinée du bassin versant et renforcé par la taille importante du bassin. Néanmoins, la différence entre mesures et estimations est inférieure ou égale à 20 % pour tous les points sauf à Klein Waterval où elle est de 47 % (-28.722 °N, 29.376 °E, Qmesuré = 17.85 m3/s, Q1 = 9.4 m3/s, S = 1869 km², issu de The Global Runoff Data Center (GRDC), 2018). Ce site particulier se situe en aval d’un barrage important qui régule le débit et peut expliquer la différence observée.
Pour l’ensemble des trois bassins versants, la pente obtenue est de 1.13 (n = 13, R² = 0.97) montre une bonne relation entre débit estimé et débit mesuré.
Compte-tenu des bonnes corrélations entre débits mesurés et calculés, au regard des erreurs analytiques sur le premier et celles sur le calcul pour le deuxième, valables à la fois sur l’ensemble des points et pour chaque bassin séparément, la méthode peut être considérée comme valide en première approximation.

Variabilité spatiale des débits

Comme défini précédemment, le débit à l’exutoire est de 22.2 m3/s pour la Nyando (Raburu et al., 2012), de 52.1 m3/s pour la Lufilyo (estimé à partir du débit mesuré de 42.4 m3/s à Kisegese, Bergonzini, 1998) et de 146.0 m3/s pour la Tukela soit des valeurs de lames d’eau uniforme sur le bassin respectivement de 201 mm/an, 939 mm/an et 159 mm/an. Ces valeurs de lame d’eau sont cohérentes avec celles des rivières tropicales qui varient entre 79 et 2781 mm/an (Syvitski et al., 2014) et sont même toutes les trois supérieures à la moyenne des rivières tropicales africaines qui est 135 mm/an (Huang et al., 2012).
La Lufilyo présente une lame d’eau nettement supérieure aux deux autres rivières alors que son bassin est le plus petit. En effet, si les grands bassins versants ont des débits plus grands (Burgers et al., 2014), les petits bassins tropicaux présentent le plus souvent des lames d’eau plus importantes (Syvitski et al., 2014). Les grands bassins sont effectivment soumis à une plus grande variabilité climatique.
Pour les trois rivières, les débits estimés sont cohérents en termes de valeurs et de distribution spatiale avec ceux acquis dans la littérature (figure II.3). La Nyando présente des débits variant de 0.7 et 18.4 m3/s avec une plus grande variabilité dans la zone amont liée à l’existence des trois branches (figure II.3N). Pour la Lufilyo, les débits estimés sont compris entre 0.1 et 52 m3/s (figure II.3L). Enfin la Tukela a un débit compris entre 0.4 et 146 m3/s (figure II.3T).
L’accroissement du débit d’amont en aval s’explique par des apports en eaux (pluviales et souterraines) supérieurs aux pertes (évaporatoires et souterraines). Un comportement inhérent aux rivières pérennes dans le monde (Burgers et al., 2014; Syvitski et al., 2014).

Caractéristiques géochimiques des eaux

Caractéristiques physico-chimiques des rivières

Comparaison interbassin et saisonnalité

L’analyse des profils de température (T), de conductivité (EC), de pH et de la quantité de sels dissous (TDS) permet de mettre en évidence des différences de conditions physico-chimiques au sein d’une rivière ou entre des bassins et peut permettre d’identifier des zones de mélange potentielles.
Les valeurs des quatre paramètres sont fournies pour tous les points de prélèvement en annexe 8. Leur résumé statistique est donné dans la table II.2. La comparaison interbassin est effectuée sur la période de basses-eaux lorsque les trois bassins ont été échantillonnés et que le nombre de sites par bassin est plus grand. Le jeu de données ‘S2 partiel’ regroupe les mesures effectuées en octobre-novembre uniquement aux sites déjà prélevés en mars, soit 13 sites, afin de pouvoir discuter de la saisonnalité des paramètres de la Nyando et de la Tukela.
Les trois bassins ont des températures moyennes très similaires (environ 22 °C) (table II.2). La Lufilyo présente un écart de température plus élevé à cause du dénivelé de 2020 m entre les points amont et aval contre 1385 m pour la Tukela et 901 m pour la Nyando. Malgré un dénivelé plus important, la Tukela présente un écart de température plus faible que celui de la Nyando. En effet, en amont, l’exposition aux rayonnements solaires est plus importante sur la Tukela où la végétation haute est peu présente, alors que sur la Nyando la forêt recouvre la partie amont (voir chapitre 1 : I.5 et III.5). Ce phénomène peut induire des températures de l’eau plus chaudes en amont (figure II.4) malgré une température de l’air plus froide.
Dans les trois rivières, le pH est neutre à basique. Il vaut en moyenne 8.0 et varie entre 7.5 et 8.9 (table IIII.2). Ces valeurs sont relativement plus élevées que celles observées en moyenne dans les autres rivières tropicales (7.2, voir II.1.3 du chapitre d’introduction).
En moyenne, la conductivité et la TDS sont plus faibles dans la Lufilyo et plus élevées dans la Tukela (table IIII.2). Ce comportement non-latitudinal pourrait être dû à un effet de pluie et/ou un effet de taille de bassin. En effet, dans le premier cas, des pluies plus abondantes diminuent l’EC et la TDS car elles sont peu chargées en ions et diluent ainsi l’eau des rivières. À l’inverse, dans le deuxième cas, une plus grande surface disponible pour l’évaporation induit un enrichissement en ions dans l’eau et contribue ainsi à l’augmentation de la conductivité ou de la TDS. Dans le cas de la Tukela, les fortes TDS et EC moyennes sont essentiellement liées à un effet du mélange eau douce – eau de mer près de l’exutoire. Ce mélange explique la gamme de conductivité et de TDS bien plus étendue que sur les deux autres bassins. Si le point à l’exutoire n’est pas pris en compte, la conductivité de la Tukela varie entre 66 et 542 μS/cm et la TDS entre 43 et 257 mg/l montrant ainsi des gammes de valeurs proches de celles de la Nyando.
D’un point de vue saisonnier, la Nyando et la Tukela présentent en moyenne des températures de rivière plus élevées en mars. Néanmoins, si cette augmentation est relativement globale sur le bassin de la Nyando (sauf à Homa Lime), elle a lieu uniquement sur la partie supérieure du bassin de la Tukela. La partie proche de l’exutoire montre en effet des températures plus froides en mars qu’en octobre (annexe 8). Cette diminution est due à une entrée plus importante des eaux maritimes (plus froides) en mars 2016 confirmée par une conductivité nettement plus élevée pendant cette période à Tukela Mouth. Le pH est lui aussi plus élevé en période de hautes-eaux sur la Nyando ainsi que la conductivité et la TDS. La hausse du premier paramètre pourrait être liée par une augmentation de l’activité biologique due à la hausse de température (Demars et al., 2011; Talling, 2010). La hausse des deux autres paramètres peut aussi être liée à celle de la température qui accélère de nombreuses réactions chimiques comme la solubilité de nombreux éléments et augmente ainsi la quantité d’ions dans l’eau. Pour la Tukela, la TDS et la conductivité sont globalement inférieures en mars. Ces fortes conductivités et TDS observées en période sèche peuvent être liées à des effets d’évaporation qui vont enrichir globalement l’eau en ion.

Variabilité intra-bassin de la température : gradients altitudinaux

De nombreux processus biogéochimiques sont thermo-dépendants tels que l’évaporation, la dissolution ou la précipitation de solide (IAEA, 2001), le développement biologique (Fitter et al., 1998) ou encore le fractionnement isotopique (IAEA, 2001). Connaitre l’évolution de la température dans le bassin est donc nécessaire pour bien comprendre les processus. La figure II.4 montre l’évolution de la température en fonction de l’altitude en périodes de hautes et de basses-eaux.
Les rivières de la Nyando et de la Lufilyo présentent un gradient négatif de température cohérent avec un équilibrage entre les températures de l’air et de l’eau. Dans la Nyando, les deux branches présentent des gradients de température de l’eau disctincts : -2.3 °C/100m (R²=0.69) pour la Tinderet et -1.0 °C/100m (R²=0.78) pour la Kimologit ou la Kepchorian. Cette différenciation est due probablement à la différence de pente et de débits entre les deux vallées. La Lufilyo présente quant à elle un gradient de -0.4 °C/100m (R²=0.87).
Enfin, deux gradients de température sont visibles sur le bassin de la Tukela pendant les basses-eaux : le premier en aval est négatif et le deuxième en amont est positif. Le même comportement semblent se produire pendant les hautes-eaux : le gradient amont est bien visible mais l’absence de points intermédiaires rend difficile la validation du gradient aval. Le gradient aval est de -1.3 °C/100m (R²=0.92) et présente le même comportement que les deux autres rivières. Le gradient inverse en amont est de 2,3°C/100m (R²=0.4) en octobre-novembre et 4.5°C/100m (R²=0.95) en mars. Cette augmentation de la température de la rivière avec l’altitude ne suit pas les variations de température de l’air et peut s’expliquer par trois effets majeurs : un changement de couverture végétale, un changement de climat ou un apport d’eaux
souterraines plus chaudes. Or, dans le cas de la Tukela, le climat et la couverture végétale au niveau des sites amont varient peu (voir chapitre 1 : III.3 et III.5). Cette augmentation de température est donc vraisemblablement liée aux apports des nappes lenticulaires, dont les caractéristiques physiso-chimiques sont très variables, selon les sources (chapitre 1 : III.4).

Variabilité spatiale de la conductivité et relation avec la TDS

La conductivité et la TDS caractérise le contenu en ions présents dans l’eau, quantitativement et qualitativement pour le premier et quantitativement uniquement pour le deuxième. En effet, la conductivité électrique prend en compte la charge de chaque élément renseignant sur sa forme ionique. Une évolution conjointe entre les deux paramètres implique en première approximation que les changements de forme et de proportion des éléments peuvent être considérés comme négligeables.
La figure II.5 présente l’évolution de la concentration en sels dissous (TDS) en fonction de la conductivité pour les deux périodes étudiées. Dans le cas de la Tukela, la zone de mélange eau de mer – eau salée n’a pas été prise en compte dans la figure. Les trois rivières montrent une bonne corrélation entre TDS et EC. Celle-ci est visible, plus forte en période de basses-eaux qu’en période de hautes-eaux avec respectivement des pentes de ~0.5 et de ~0.25. Les résultats géochimiques sont ainsi cohérents avec la conductivité mesurée.

Table des matières

INTRODUCTION
I. INTRODUCTION GENERALE
II. CONTEXTE DE L’ETUDE
II.1. Continuum terre-mer aquatique : cycle de l’eau et cycle du carbone
II.2. L’Afrique de l’Est : une région complexe en pleine évolution
CHAPITRE 1 : SITES ET METHODOLOGIE
I. BASSIN VERSANT DE LA NYANDO (0°S, KENYA)
I.1. Généralités et caractéristiques morphologiques
I.2. Contexte géologique
I.3. Contexte climatologique
I.4. Contexte hydrologique et hydrogéologique
I.5. Contexte environnemental actuel
II. BASSIN VERSANT DE LA LUFILYO (9°S, TANZANIE)
II.1. Généralités et caractéristiques morphologiques
II.2. Contexte géologique
II.3. Contexte climatologique
II.4. Contexte hydrologique et hydrogéologique
II.5. Contexte environnemental actuel
III. BASSIN VERSANT DE LA TUKELA (29°S, AFRIQUE DU SUD)
III.1. Généralités et caractéristiques morphologiques
III.2. Contexte géologique
III.3. Contexte climatologique
III.4. Contexte hydrologique et hydrogéologique
III.5. Contexte environnemental actuel
IV. COMPARAISON DES CARACTERISTIQUES MORPHOLOGIQUES, HYDRO-CLIMATIQUES ET ENVIRONNEMENTALES DES TROIS BASSINS
V. MATERIELS ET METHODES
V.1. Campagnes de prélèvements
V.2. Echantillonnage et mesures in-situ
V.3. Analyses en laboratoire des eaux
V.4. Analyses en laboratoire des matières en suspension
V.5. Analyses en laboratoire des sols et sédiments
V.6. Définitions des paramètres calculés
V.7. Méthodes de régression linéaire
CHAPITRE 2 : CARACTERISATION DU FONCTIONNEMENT HYDROLOGIQUE DES TROIS RIVIERES
I. ECOULEMENT DANS LES TROIS RIVIERES 65
I.1. Validation de la méthode d’estimation des débits
I.2. Variabilité spatiale des débits
II. CARACTERISTIQUES GEOCHIMIQUES DES EAUX 69
II.1. Caractéristiques physico-chimiques des rivières
II.2. Caractéristiques physico-chimiques des eaux non fluviatiles
II.3. Hydrochimie et faciès géochimique des eaux
III. FONCTIONNEMENT HYDOLOGIQUE DE TROIS RIVIERES EST-AFRICAINES ESTIMEE A L’AIDE DES ISOTOPES STABLES (Δ18O-H2O ET Δ2H-H2O) A L’ECHELLE LOCALE ET REGIONALE (NIVET ET AL, 2018, SOUMIS A ISOTOPE IN ENVIRONMENTAL AND HEALTH STUDIES)
III.1. Introduction
III.2. General setting
III.3. Material and methods
III.4. Results and discussions
III.5. Conclusion
IV. CONCLUSION DU CHAPITRE 104
CHAPITRE 3 : TRANSFERT ET EVOLUTION DU CARBONE DANS TROIS RIVIERES EST-AFRICAINES
I. EVOLUTION DES FLUX FLUVIATILES DE CARBONE EN PERIODE SECHE LE LONG D’UN GRADIENT LATITUDINAL TROPICAL EN AFRIQUE DE L’EST AU COURS D’UNE ANNEE DE SECHERESSE (NIVET ET AL, EN PREPARATION POUR SOUMISSION A BIOGEOCHEMISTRY)
I.1. Introduction
I.2. Study sites
I.3. Material and methods
I.4. Results
I.5. Discussion
I.6. Conclusion
II. SAISONNALITE DES TRANSFERTS DE CARBONE DISSOUS VIA LES RIVIERES
III. PREMIERE ESTIMATION DES APPORTS ET DES PERTES EN CARBONE LE LONG DE LA RIVIERE
III.1. Distribution spatiale des apports et pertes en carbone le long des biefs
III.2. Origine des apports et des pertes en carbone organique particulaire dans les biefs
IV. CONCLUSION DU CHAPITRE
DISCUSSION ET CONCLUSION GENERALE
BIBLIOGRAPHIE
TABLES DES ILLUSTRATIONS
ILLUSTRATIONS DU CHAPITRE D’INTRODUCTION
ILLUSTRATIONS DU CHAPITRE I
ILLUSTRATIONS DU CHAPITRE II
ILLUSTRATIONS DU CHAPITRE III
ILLUSTRATIONS DU CHAPITRE DE CONCLUSION
ANNEXES

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