1

Érosion des terres agricoles

et des berges de la Liane

sur le territoire du Syndicat

des eaux de Quesques -

Boulonnais

Vers une estimation de la nature et de

l’ampleur des phénomènes

Avril – Mai 2016

Eloi Alves Ferracioli Zélie Gahon Robin Lalu

Camille Lepetit Gabin Ouvrard Patricia Zhang

2

Table des matières

Liste des abréviations .......................................................................................................................... 5

Remerciements ..................................................................................................................................... 6

Introduction ............................................................................................................................................ 6

I. Ruissellement et érosion des parcelles agricoles ........................................................................ 8

A. La difficulté de mettre en évidence l’érosion sur le territoire .......................................... 8

1. Contexte de la zone d’étude : organisation du territoire et conséquences sur

l’érosion .......................................................................................................................................... 8

2. Démarche entreprise : observations sur le terrain et entretiens avec les acteurs

locaux ........................................................................................................................................... 13

3. Cartographie des risques érosifs à l’échelle du syndicat des eaux de Quesques ... 14

B. Caractérisation des sous bassins du syndicat de Quesques en termes d’érosion .. 19

1. Méthode de caractérisation ............................................................................................... 19

2. Résultats du traitement statistique ................................................................................... 22

C. Modélisation de l’érosion sur des sous bassins “pilotes” ............................................. 27

1. Présentation des deux sous bassins pilotes .................................................................. 28

2. Méthode de modélisation: modèle de ruissellement et modèle empirique de

prévision de l'érosion à l'échelle du champ cultivé ................................................................ 29

D. Dynamique d’évolution du territoire agricole : évaluation de l’importance des

retournements de prairie dans le syndicat .................................................................................. 38

II. Érosion des berges ........................................................................................................................ 39

A. Etude de l’influence des retournements de prairies sur l’érosion des berges ........... 39

1. Objectifs et choix des zones d’étude .............................................................................. 39

2. Proposition d’une méthode pour une étude future ........................................................ 41

B. État des lieux de l’érosion des berges aux endroits parcourus ................................... 42

1. Protocole d’observation utilisé pour collecter les données .......................................... 42

2. Explication des causes majeures de l’érosion ............................................................... 43

C. Évolution temporelle de l’érosion des berges : comparaison avec l’étude réalisée en

2005 par David Collin ..................................................................................................................... 46

1. Méthode de comparaison .................................................................................................. 46

2. Résultats obtenus ............................................................................................................... 46

3. Limites de la méthode utilisée et propositions d’amélioration ..................................... 49

Conclusion ........................................................................................................................................... 50

Bibliographie ........................................................................................................................................ 51

3

Annexe 0 : informations sur les mesures de turbidité à la station de potabilisation de Carly . 52

Annexe 1 : Traitement sous ArcGis des continuités hydrologiques ........................................... 55

Annexe 2 : Caractériser le risque érosif global d’une région par application de l’équation

USLE (Universal Soil Loss Equation) .............................................................................................. 59

Annexe 3 : Détails techniques des traitements statistiques sur les 214 sous-bassins versants

............................................................................................................................................................... 63

Annexe 4 : Modélisation du ruissellement dans un bassin versant ............................................ 74

Annexe 5 : Notice des couches SIG présentant les résultats de terrain obtenus sur la

thématique d’érosion des berges ..................................................................................................... 76

Annexe 6 : Fiche méthode utilisée pour les observations des érosions de berges ................. 79

Liste des figures

Figure 1 : Le bassin de la Liane et la zone d’étude, le Syndicat de Quesques

Figure 2 : Occupation du sol en 2014 sur le Syndicat de Quesques

Figure 3 : Réseau de fossés de Selles repérés par traitement informatique

Figure 4 : Résultats de l’USLE sur le Syndicat de Quesques obtenus à partir de la couche

CLC et localisation des aménagements proposés par la Chambre d’Agriculture

Figure 5 : Résultats de l’USLE sur le Syndicat de Quesques obtenus à partir du RPG et

localisation des aménagements proposés par la Chambre d’Agriculture

Figure 6 : Découpage en sous bassins versants sur le Syndicat de Quesques

Figure 7 : Schéma d’un talweg court sur surface peu inclinée

Figure 8 : Schéma d’un talweg long et marqué sur surface inclinée

Figure 9 : Représentation graphique des sous bassins versants selon les dimensions 1 et 2

(ACP)

Figure 10 : Dendrogramme des 214 sous bassins versants obtenu par classification

ascendante hiérarchique.

Figure 11 : Groupes des sous bassins versants obtenus avec la méthode de CAH fondé sur

les 7 variables choisies.

Figure 12 : Résultats USLE pour les sous bassins versants appartenant à des groupes

comprenant des sous bassins avec propositions d’aménagement par CAH

Figure 13 : Groupes des sous bassins versants obtenus avec la méthode de k-means

Figure 14 : Résultats USLE pour les sous bassins versants appartenant à des groupes

comprenant des sous bassins avec propositions d’aménagement par la méthode des k-

means

Figure 15 : Présentation des deux sous bassin pilotes.

Figure 16 : Occupation du sol sur le sous bassin de Selles

Figure 17 : Résultats de l’USLE sur le sous bassin versant de Selles obtenu à partir des

cultures en place au 12 Avril 2016

Figure 18 : Principaux axes d’écoulement sur le sous bassin de Selles

Figure 19 : ruissellement au cours de l’année (en mm/ha) pour la succession maïs-blé

Figure 20 : ruissellement au cours de l’année (en mm/ha) pour la succession blé-maïs

Figure 21 : ruissellement au cours de l’année (en mm/ha) pour la succession maïs-maïs

Figure 22 : modélisation des écoulements d’eau avec une bande enherbée en bordure du

cours d’eau

4

Figure 23 : Retournements de prairie entre 2007 et 2014

Figure 24 : Localisation des zones parcourues

Figure 25 : Schémas montrant les mesures effectuées pour caractériser les érosions de

berge

Liste des tableaux

Tableau 1 : Correspondance entre les données de CLC utilisées et leur interprétation

Tableau 2 : Dates d’intervention sur les parcelles pour une succession blé-maïs

Tableau 3 : Dates d’intervention sur les parcelles pour une succession maïs-blé

Tableau 4 : Dates d’intervention sur les parcelles pour une succession maïs-maïs

Tableau 5 : Moyenne des critères principaux caractérisant les érosions de berge observées

au Pont de la Brique

Tableau 6 : Deux types d’érosion observés au Pont de la Brique

Tableau 7 : Moyenne des critères principaux caractérisant les érosions de berge observées

à Henneveux

Tableau 8 : Photographies caractéristiques des observations effectuées sur la portion

Henneveux

Tableau 9: Moyenne des critères principaux caractérisant les érosions de berge observées

au Ruisseau au fromage

Tableau 10 : Deux types d’érosion observés au Ruisseau au fromage

Tableau 11 : Comparaison entre les mesures 2005 et 2016 au point Henneveux10

Tableau 12 : Comparaison des photos prises au point Henneveux10 en 2005 et 2016

Tableau 13 : Comparaison entre les mesures 2005 et 2016 au point Henneveux12

Tableau 14 : Comparaison des photos prises au point Henneveux12 en 2005 et 2016

Tableau 15 : Comparaison entre les mesures 2005 et 2016 au point Pont_Brique_06_01

Tableau 16 : Comparaison des photos prises au point Pont_Brique_06_01 en 2005 et 2016

5

Liste des abréviations ACP : Analyse en Composantes Principales CAH : Classification Ascendante Hiérarchique CLC : Corine Land Cover DIAR : Diagnostic Agronomique de Ruissellement DREAL : Direction Régionale de l’Environnement de l’Aménagement et du Logement GEDA : Groupe d’Etude et de Développement Agricole GPS : Global Positioning System INRA : Institut National de Recherche Agronomique Lidar : Light detection and ranging MNT : Modèle Numérique de Terrain PAC : Politique Agricole Commune RPG : Registre Parcellaire Graphique SYMSAGEB : Syndicat Mixte pour le Schéma d’Aménagement et de Gestion des Eaux du Boulonnais UCS : Unité Cartographique de Sol USLE : Universal Soil Loss Equation UTS : Unité Typologique de Sol

6

Remerciements Nous tenons à remercier toutes les personnes qui nous ont permis d’effectuer ce projet en nous transmettant des données, en nous recevant en entretien ou en nous répondant par téléphone ou par courrier électronique.

Nous remercions l’équipe du SYMSAGEB et en particulier Mmes Alexandre et Barbet et M. Collin. Nous remercions également M. Clabaut, maire de Selles, M. Derancourt de la Chambre d’Agriculture, M. Boutin du Parc Naturel Régional des Caps et Marais d’Opale, M. Saint-Maxent, maire de Quesques, Mme Delattre du Syndicat Mixte pour le SAGE de la Canche, M. Cazin, adjoint au maire de Colembert, M. Blocklet de Veolia, MM. Lecomte et Regnault, agriculteurs à Selles, et les équipes du Syndicat des Eaux de Quesques.

Enfin, nous remercions nos professeurs qui nous ont encadrés et guidés tout au long de ce projet, Mme Faburé, M. Cladière et M. Martin.

Introduction La Liane est un des principaux fleuves côtiers du Boulonnais. Elle prend sa source à

Quesques à 30 km de la côte, au pied d’une cuesta de craie d’âge Crétacé. Elle traverse dix communes, se déverse dans le bassin Frédéric Sauvage, puis se jette dans la Manche à Boulogne-sur-Mer. Les échanges de ce bassin avec la mer sont réalisés grâce à un barrage, qui permet de limiter l’influence des marées sur le niveau de la Liane. Ce bassin nécessite des curages réguliers souvent très onéreux, comme ce fut le cas en 2005-2006 avec un coût de 70 000€ d’après le SYMSAGEB, car les particules transportées par la Liane y sédimentent. D’autre part, la forte charge de la Liane engendre des arrêts réguliers de la station de potabilisation d’eau située à Carly jusqu’à cent fois par an d’après les données transmises par la station (Annexe 0), quand la charge sédimentaire dépasse les 150 UTN (Unité de Turbidité Néphélométrique, mesurant la turbidité de l’eau).

Malgré les mesures prises pour protéger la vallée de la Liane des inondations, comme la construction du bassin Frédéric Sauvage, des problèmes persistent. En effet, dans le bassin versant de la Liane, en particulier en aval. Sur les 20 dernières années (1996-2015), dix ont donné lieu à des arrêtés de catastrophe naturelle “inondations et coulées de boues” ont été pris 10 années sur les 20 dernières (1996, 1998, 1999, 2000, 2001, 2006, 2007, 2012, 2014 et 2015).

Dans le Boulonnais, la problématique de l’eau est gérée par la Commission Locale de l’Eau et le Syndicat Mixte pour le Schéma d’Aménagement et de Gestion des Eaux du Boulonnais (SYMSAGEB). Le SYMSAGEB s’intéresse notamment aux causes de la forte charge en sédiments de la Liane. Celle-ci pourrait avoir deux origines: l’érosion des parcelles agricoles en amont et celle des berges. Bien que la forte concentration de la Liane en sédiments ait principalement des conséquences en aval du bassin versant, il serait nécessaire d’agir dès l’amont pour limiter la charge de la Liane en sédiments. Jusqu’à présent, aucun diagnostic complet reprenant les zones soumises à l’érosion n’a été posé et, faute d'informations complètes, la Communauté d’agglomération du Boulonnais semble minimiser ce problème. L’objet de ce rapport est d’évaluer l’ampleur des phénomènes d’érosion des terres agricoles, des berges de la Liane et de ses affluents et d’en identifier les causes. Ce document vise a fois à évaluer le phénomène d'érosion des berges de la Liane et des sols agricoles, en amont, et à donner des pistes pour savoir si agir sur la portion de Liane comprise dans le territoire couvert par le syndicat intercommunal des eaux de Quesques permettrait de

7

limiter les problèmes de charge sédimentaire du cours d’eau en aval. Cela justifierait de déployer des actions dans la zone du syndicat des eaux de Quesques.

Dans une première partie, nous nous attacherons à étudier les phénomènes de ruissellement et d’érosion des parcelles agricoles. L’érosion des berges de la Liane et de ses affluents sera étudiée dans une deuxième partie.

Figure 1 : Le bassin de la Liane et la zone d’étude, le Syndicat de Quesques

8

I. Ruissellement et érosion des parcelles agricoles Dans cette partie nous nous intéressons à l’érosion des terres agricoles pour tenter de

la mettre en évidence puis en comprendre les causes et les mécanismes.

A. La difficulté de mettre en évidence l’érosion sur le territoire

1. Contexte de la zone d’étude : organisation du territoire et conséquences sur l’érosion

a. Caractérisation des sols

Le syndicat intercommunal des eaux de Quesques se situe à la limite entre le haut

boulonnais, constitué d’un plateau crayeux recouvert de limons, et le bas boulonnais qui correspond au fond de vallée de la Liane où le substrat est composé d’argiles du Jurassique.

Le syndicat intègre les bordures crayo-argileuses du plateau où se trouve notamment la source de la Liane. Les sols qui se développent sur ces deux types de roche mère différents n’ont donc pas le même comportement hydrique. Les phénomènes de ruissellement et les mécanismes érosifs ne seront donc pas les mêmes. Cependant la grande majorité du territoire du syndicat se situe sur les argiles du Jurassique qui donnent naissance à des sols argileux. La texture de sol est importante du point de vue de l’érosion. Les sols en question sont peu sensibles aux phénomènes de battance car la teneur importante en argile participe à maintenir la cohérence entre les agrégats de sol. En revanche il s’agit de sols peu perméables où l’infiltration de l’eau sera lente, ce qui peut entraîner des phénomènes de ruissellement quand les précipitations sont violentes ou quand elles sont régulières et longues.

b. Caractérisation de l’occupation des sols

La couverture végétale du sol a une influence importante sur le volume de

ruissellement que peut produire, transmettre ou absorber une surface. Elle joue aussi un rôle de barrière en interceptant une partie des gouttes d’eau et donc en réduisant la force avec laquelle elles frappent le sol et peuvent désagréger les mottes de sol. En particulier il convient de s’intéresser à l’état des surfaces durant les périodes où les précipitations peuvent être importantes et régulières, en l’occurrence aux alentours des mois de novembre et décembre, les mois les plus pluvieux, (d’après les données pluviométriques de la DREAL Nord Pas-de-Calais) et globalement tout l’hiver quand un épisode pluvieux assez long se déclare.

9

Figure 2 : Occupation du sol en 2014 sur le Syndicat de Quesques

Au cours de l’année les cultures céréalières comme le blé ne constituent qu’une couverture du sol temporaire. Dans le cas d’une monoculture de maïs, en novembre le maïs de l’année est récolté et celui de l’année suivante n’est pas encore semé. En ce qui concerne le blé d’hiver, le faible taux de recouvrement des plantules lors de la période où le volume des précipitations est le plus important ne permet que de réduire faiblement le ruissellement sur les parcelles et la mobilisation des particules de sol, dans le cas où les conditions sont réunies pour qu’il y ait ruissellement, c’est-à-dire lorsque le sol est saturé en eau ou qu’une couche ne laissant pas l’eau percoler s’est formée en surface. L’exposition à des précipitations importantes d’un sol quasi nu lors de ces périodes crée un risque érosif important. A l’inverse les prairies et les bois limitent le ruissellement et l’érosion. L’occupation du sol est donc à appréhender de manière dynamique. Les données du Registre Parcellaire Graphique (RPG, voir l’Annexe 7) entre 2007 et 2014 permettent d’accéder aux surfaces représentées par chaque type d’occupation du sol (prairies temporaires, permanentes, maïs, blé…) pour les îlots de parcelles agricoles déclarés dans le cadre de la PAC. Nous avons pu noter que le bocage du bas boulonnais est majoritairement implanté en prairies. On trouve les cultures de blé et maïs qui sont les plus courantes surtout en bordure de plateau. Les rotations, d’après la Chambre d’Agriculture et nos observations sur le terrain, consistent en une alternance de cultures de blé et de maïs ou en la succession blé/orge d’hiver/maïs.

Pour les surfaces non agricoles, la couche SIG Corine Land Cover permet d’avoir une idée de l’occupation du sol dans la zone d’étude, ce qui est très important dans la mesure où les forêts et les surfaces imperméabilisées n’ont pas du tout la même capacité d’infiltration. En effet, les surfaces imperméabilisées ont elles aussi une capacité d’infiltration très faible et le pourcentage de surface imperméabilisée est à prendre en compte lorsqu’on étudie le fonctionnement hydrique d’un bassin versant.

10

c. Caractérisation des pratiques et itinéraires culturaux

Les pratiques agricoles et particulièrement la gestion de l’interculture et des résidus de

culture (laissés en place ou exportés) sont des points à examiner du point de vue de l’érosion. Les moissons du blé et du colza sont assez tardives dans cette région du nord de la France et se déroulent aux alentours de mi-août en général. La plupart des exploitations de la région étudiée pratiquent l’élevage d’après la Chambre d’Agriculture donc les cultures de maïs et la paille des culture de blé sont exportées pour nourrir les animaux mais pas les résidus des cultures de colza fortement traitées et donc impropres à la consommation pour les animaux. Du fumier est ensuite généralement épandu pour les cultures de printemps et une interculture est éventuellement implantée (moutarde blanche ou avoine de printemps à cette date), mais cette pratique est rare voire absente dans la zone d’après un entretien mené avec la Chambre d’Agriculture.

Le labour modifie la cohérence du sol : il diminue la cohésion des agrégats de sol. Les particules fines et la matière organique sont davantage susceptibles d’être mises en suspension et exportées vers le bas du versant. Ce risque est d’autant plus important que le travail du sol se fait dans le sens de la pente et creuse des dérayures qui accélèrent l’écoulement de l’eau et donc sa capacité érosive. La répétition des labours en condition trop humide peut créer une semelle de labour qui freine l’infiltration de l’eau dans le sol autour de 25 centimètres de profondeur. Les modes d’implantations des cultures (labour, travail du sol sans labour ou semis direct) et de désherbage doivent être pris en compte car ils conditionnent le nombre de passage d’engins agricoles sur les parcelles). Les dates d’interventions mécaniques peuvent jouer un rôle dans la capacité d’infiltration du sol car un tassement du sol peut être provoqué par l’entrée d’un engin sur la parcelle alors que le sol n’est pas ressuyé. D’après les données fournies par la chambre d’agriculture et le Groupement d'étude et de Développement Agricole (GEDA) du boulonnais, l’implantation des cultures se fait environ à 80% après un labour et à 20 % par travail du sol sans labour, le semis direct étant quasi absent. Le désherbage ne se fait pas de manière mécanique mais par voie chimique. Pour le blé, le semis se fait entre le 15/10 et le 20/11 directement après le labour, le colza est implanté entre le 20/08 à 15/09 selon les mêmes modalités. Pour les premiers semis, le recours à un déchaumage dans les jours qui suivent la récolte est possible pour quelques parcelles libérées très tôt (fin juin après un colza). Enfin pour le maïs, un labour d’automne est pratiqué et le semis se fait au printemps après deux passages d’engins pour préparer le sol : d’abord une herse rotative puis un vibroculteur.

d. Caractérisation du maillage parcellaire

La taille des parcelles agricoles détermine la distance le long de laquelle l’eau qui ruisselle peut s’écouler sans rencontrer d’obstacle topograhique ou végétal (si le sol est nu). C’est donc une distance le long de laquelle l’eau peut accélérer. Plus la taille de la parcelle est importante, plus cette distance est longue et plus la capacité érosive du ruissellement est importante. Le paysage de bocage du bas boulonnais impose une taille des parcelles modestes. D’après nos observations sur le terrain et les données SIG, les dimensions des parcelles deviennent plus importantes en bordure du plateau, dans la zone qui constitue la transition avec le haut boulonnais.

Le Boulonnais est caractérisé par un bocage le plus souvent préservé, entraînant un linéaire dense de haies et de fossés notamment sur les portions les plus plates. La prise en compte de ces particularités paysagères est primordiale dans la compréhension des phénomènes de ruissellement et plus largement d’érosion. Les données SIG et nos

11

observations sur le terrain montrent que le réseau des haies est très dense en fond de vallée de la Liane et s’éclaircit en bordure de plateau.

Les haies constituent des obstacles naturels qui freinent la vitesse du ruissellement et diminuent la capacité de transport de l’eau qui ruisselle sur les parcelles. Elles piègent une partie des sédiments mobilisés et empêchent l’exportation d’un important volume de sol hors des parcelles. Ainsi la profondeur de sol est de plus en plus importante de l’amont du versant vers la haie lorsque celle-ci est plantée parallèlement aux courbes de niveau ce qui se traduit également par une diminution de la pente en amont de la haie. En revanche, l’érosion du sol est accentuée directement en aval de la haie car l’eau débarrassée de sa charge solide qui a traversé la haie garde sa capacité érosive, ce qui a pour effet d’accentuer la pente en aval de la haie. Cependant, en valeur absolue, la masse de terre exportée vers le cours d’eau est moins importante quand la pente est interrompue par des haies car une partie du sol est retenue par celle-ci [1].

Les racines des arbustes qui forment les haies augmentent la porosité du sol. Ce dernier présente donc une capacité d’infiltration plus grande qu’un sol nu ou cultivé. De plus les végétaux de la haie prélèvent des quantités d’eau non négligeables dans le sol, notamment en été quand l’évapotranspiration des plantes est la plus forte. Cette eau est en grande partie indisponible pour les plantes cultivées car leurs racines ne leurs permettent pas d’atteindre cette ressource en eau. Le sol sous la haie sera donc saturé plus tardivement lorsque les pluies reprendront à l’automne [2].

Les haies sont donc des éléments importants sur lesquels il a fallu acquérir des données pour comprendre le fonctionnement hydrique d’un bassin versant. La couche SIG qui situe les haies en 2005 à l’échelle du territoire boulonnais a été comparée aux photographies aériennes de 2014 pour vérifier la justesse des données SIG recueillies. Il ressort de cet examen qu’il n’y a eu que peu d’arrachage de haies dans le territoire correspondant au syndicat des eaux de Quesques entre 2005 et 2014 et que ces arrachages ont eu lieu sur le plateau au sud et à l’est du syndicat.

La caractérisation du contexte local nous a permis de comprendre les spécificités du territoire boulonnais (notamment la texture argileuse du sol ainsi que la dualité des modes d’occupation du sol entre le haut et le bas Boulonnais). Elle a fourni des paramètres (textures de sol, dates d’intervention sur les parcelles, pratiques agricoles les plus courantes) que nous avons utilisé pour ajuster les modèles mobilisés dans notre approche qui combine plusieurs échelles d’étude (de l’échelle du territoire du Syndicat Intercommunal des eaux de Quesques jusqu’à l’échelle d’un sous-bassin versant particulier) pour comprendre les phénomènes érosifs qui ont lieu dans la zone couverte par le syndicat.

e. Caractérisation de la continuité hydrologique et du rôle des fossés

L’érosion sur les parcelles agricoles aura une influence sur la charge sédimentaire de

la Liane ou de ses affluents uniquement si une continuité hydrologique est opérée entre les parcelles où les particules de terres sont mobilisables par le processus érosif et le cours d’eau. Les linéaires de fossés sont des éléments importants dans cette continuité. D’une part les fossés peuvent participer à l’augmentation de la charge de la Liane en court-circuitant les réseaux de haies ou de prairies se trouvant en aval des cultures, et donc en annulant leurs effets de rétention et de dépôts. D’autre part, ils peuvent participer à diminuer la charge de la Liane par leur comblement progressif (sédimentation dans les fossés plutôt que dans la Liane) ou par rupture de la continuité jusqu’à la Liane ou ses affluents. Un curage régulier des fossés peu inclinés est nécessaire au maintien de leur bon fonctionnement.

12

La pente du fossé qui détermine si l’on se situe dans un régime de sédimentation ou de creusement du fossé. En effet, des fossés avec un dénivelé peu important seront plus sujets à la sédimentation des particules mobilisées en amont. Au contraire, des fossés aux dénivelés importants favorisent les écoulements des parcelles vers les cours d’eau [3].

Les linéaires de fossés sont des éléments sur lesquels il est possible de jouer pour gérer la charge provenant de l’érosion agricole et notamment l’endroit de son déversoir. L’importance de ceux-ci dans le transport de la charge sédimentaire nous a par ailleurs été confirmée par les acteurs locaux, notamment M. Philippe Clabaut, maire de Selles et géologue.

Nous avons alors cherché à repérer ces fossés sur le syndicat, mais cela s’est avéré compliqué. A l’échelle entière du syndicat, les fossés sont peu marqués sur le Modèle Numérique de Terrain (MNT) à 1 mètre. Toutefois, en procédant comme expliqué en Annexe 1, il est possible d’observer davantage de fossés sur le MNT, même si le recensement n’est pas exhaustif.

Figure 3 : Réseau de fossés de Selles repérés par traitement informatique

La plupart des fossés qui ne sont pas bordés d’arbres (comme ceux bordant les routes)

sont repérables tandis que les fossés sous talus ou bordés par de la végétation, même larges et bien marqués, ne sont pas repérés.

13

De plus, les fossés dont la largeur est inférieure à la précision du MNT, mêmes “nus” ne ressortent que très rarement. Le long d’un tel fossé, le Lidar (laser permettant de cartographier le relief) peut pointer une fois dans le fossé, une fois juste à côté et ainsi de suite. Une telle discontinuité de valeur de pixel est ainsi difficilement interprétable. Nous voulions parfaire le traitement en confrontant les hypothèses de présence de fossés aux orthophotographies. Cela s’est également révélé peu fructueux car les fossés sont très souvent situés sous des haies ou des linéaires d’arbres.

Par ailleurs, l’autre point de défaut du Lidar est la non-détection des drains et fossés enterrés (traversant les routes, drainant les parcelles…) jouant un rôle non négligeable dans la continuité hydrologique.

En somme, le MNT est très utile pour repérer les fossés “nus” (non bordés par de la végétation) mais se révèle moins efficace pour les fossés peu marqués ou masqués par la végétation sur les vues aériennes et sur le MNT. Avec le traitement informatique précisé en Annexe 1 et appliqué à la commune de Selles nous avons obtenu la carte présentée en Figure 3.

Une phase de terrain pour confronter les localisations de fossés visualisés sur le Lidar avec leur localisation réelle et pour repérer les fossés non détectés par traitement numérique nous semble donc indispensable.

2. Démarche entreprise : observations sur le terrain et entretiens avec les acteurs locaux

Afin de comprendre le mécanisme à l’origine de l’érosion dans la région de Quesques,

nous avons réalisé des enquêtes auprès des acteurs locaux.

Nous avons interrogé François Derancourt, de la Chambre d’agriculture du Nord Pas-

de-Calais. Celui-ci a participé en 2014 à la réalisation d’un diagnostic de territoire sur les bassins versants de la Liane et du Wimereux. Selon lui, la texture est majoritairement argileuse dans la région que nous étudions, donc cela ralentit fortement l’infiltration de l’eau dans le sol et conduit à des sols engorgés. Il en résulterait une érosion par débordement suite à une saturation de profil, lorsque la capacité maximale de rétention de l’eau du sol est atteinte. Cela s’explique également par la multiplicité des sources au niveau du bas de la cuesta. Les périodes les plus propices à l’érosion sont l’hiver, car le cumul de pluies est important, et en juin à cause des forts orages qui peuvent survenir. François Derancourt a observé quelques figures d’érosion dans les talwegs les plus creux. Les figures d’érosion étaient alors des ravines, ne dépassant pas la profondeur du labour. De plus, il a observé des dépôts de terre dans certains fossés.

Selon le maire de Quesques, Paul Saint-Maxent il n’y a pas vraiment de problème de départ de terre sur la commune de Quesques. En revanche, du fait des très nombreuses sources d’eau présentes dans cette zone, les prairies sont engorgées et l’eau ruisselle sur les chemins. En hiver, le débit d’eau est très important dans les fossés.

Nous avons interrogé Christèle Alexandre, du SYMSAGEB, pour savoir si elle avait vu des traces d’érosion sur le terrain. Elle n’en a pas constaté. Selon elle, du fait de la situation en amont du syndicat des eaux, le ruissellement n’est pas assez concentré pour que l’on puisse observer des figures d’érosion (par exemple des ravines) sur le terrain. D’après elle, l’érosion a également lieu plutôt en hiver. Les agriculteurs et les maires ne sont pas forcément

14

conscients qu’il y a de l’érosion dans la région car c’est un phénomène diffus, qui ne se voit pas. Cependant, ce phénomène a bien lieu selon elle car la charge de la Liane ne peut pas résulter uniquement de l’érosion des berges.

Nous avons contacté Emilie Delattre, animatrice du bassin versant de la Canche ayant réalisé un diagnostic de territoire pour évaluer la sensibilité à l’érosion des sols et au ruissellement de ce bassin versant. D’après elle, même sur un bassin davantage soumis à l’érosion que le bassin versant de la Liane (car les sols sont plus limoneux et les cultures plus à risque), il est difficile cette année de voir des figures d’érosion sur le terrain car l’année est moins pluvieuse. Il est donc compréhensible que nous n’ayons pas observé de figures d’érosion en allant sur le terrain.

Nous avons rencontré Mathieu Boutin, en charge de l’agriculture et de la biodiversité au Parc naturel régional des Caps et Marais d’Opale. Selon lui, le problème d’érosion dans le Boulonnais est ancien et n’est toujours pas résolu car c’est un problème complexe. Il était difficile pour M. Boutin de nous fournir des informations précises sur l’érosion au niveau du syndicat des eaux de Quesques car celui-ci travaille à l’échelle du Parc naturel, qui est beaucoup plus large que le syndicat des eaux.

Nous avons également posé des questions à Thierry Cazin, agriculteur et adjoint au maire de Colembert. Selon lui, il est difficile de localiser précisément les zones où il y a de l’érosion car celle-ci est diffuse. Il n’a pas observé de ravines et n’a pas non plus entendu d’autres agriculteurs en témoigner. D’après lui les parcelles sont trop petites pour que le ruissellement soit suffisamment important pour créer des ravines. L’érosion est beaucoup moins prononcée dans le syndicat de Quesques que dans la région de Montreuil (située au sud de Quesques). Les fortes pluies sont à l’origine de la saturation du sol en eau et du ruissellement d’après M. Cazin. Christophe Lecomte, agriculteur à Selles, n’a pas non plus constaté de griffures ou d’autres figures d’érosion sur ses parcelles.

Ainsi, les témoignages des différents acteurs locaux ne nous permettent pas d’identifier de zone où l’érosion est avérée et peut facilement être mise en évidence grâce à des observations sur le terrain. L’année passée particulièrement faible en épisodes orageux et la période de terrain en plein printemps n’étaient en outre pas des facteurs propices à l’observation de figures d’érosion. Il nous est donc difficile de comprendre les mécanismes à l’origine de l’érosion au niveau du syndicat des eaux de Quesques. Il ressort des entretiens menés avec les acteurs locaux qu’en bas de pente du ruissellement peut être produit par saturation du profil de sol mais aussi que des ravines peuvent apparaître lorsque que le talweg, c’est-à-dire la ligne de collecte des eaux, est encaissé et suffisamment long.

Ainsi, ne pouvant pas fonder notre étude sur des observations de terrain, nous avons cartographié le risque érosif global des parcelles de la région de Quesques en nous fondant sur des données collectées auprès des acteurs locaux.

3. Cartographie des risques érosifs à l’échelle du syndicat des eaux de Quesques

a. Principe de la modélisation du risque érosif

Dans un premier temps, notre but a été d’identifier de manière globale les zones les

plus sensibles à l’érosion. Nous avons réalisé un premier diagnostic des risques d’érosion sur le Syndicat des eaux de Quesques grâce à l’application de l’équation Universal Soil Loss Equation (USLE). L’USLE est un modèle empirique de prévision de l'érosion à l'échelle du

15

champ cultivé, qui donne une quantité de terre exportée en dehors de la surface choisie comme référence sur un an [4]. C’est un modèle adapté lorsque que le ruissellement se fait de manière diffuse et non concentrée, c’est à dire pour une parcelle de versant qui produit son propre ruissellement érosif.

L’idée de pouvoir quantifier la quantité de terre mobilisée à l’échelle d’une parcelle sur un an a été abandonnée très tôt car l’équation USLE est correctement étalonnée pour des types de sols et des climats que l’on rencontre dans certaines zones des États-Unis et donne des résultats quantitatifs qui ne correspondent pas toujours aux résultats des observations que l’on peut faire en France. C’est pourquoi nous avons utilisé ce modèle pour comparer des zones entre elles de manière qualitative, afin d’identifier de manière globale les zones les plus sensibles aux départs de terre.

La modélisation USLE tient compte de l’occupation du sol, de la pente, de la texture du sol, des précipitations annuelles, de l’occupation du sol et des pratiques culturales. Dans un premier temps nous avons réalisé une modélisation à l’échelle du Syndicat des eaux de Quesques sans tenir compte des pratiques culturales car leur variabilité à l’échelle du syndicat était difficile à appréhender. Selon ce modèle, l'érosion est une fonction multiplicative de plusieurs facteurs [4] :

E = R * K * L * S * C

E est la perte de terre sur le long terme, en t.ha-1.an-1

R est l'indice d'érosivité des pluies. Il est égal à l'énergie cinétique des pluies multipliée

par l'intensité maximale des pluies durant 30 minutes exprimée en cm par heure. L’application de cette formule étant compliquée, ce facteur est approché grâce à la pluviométrie annuelle en mm [5] :

R = 0.04830*P1.610 si P < 850 mm

R = 587.8 – 1.219*P + 0.004105*P² si P > 850 mm

La pluviométrie annuelle est globalement uniforme sur le syndicat des eaux de Quesques. Elle a été déterminée à partir de l’annuaire pluviométrique de 2014 réalisé par la DREAL du Nord-Pas-de-Calais. Trois stations pluviométriques se trouvent à proximité de notre zone d’étude : Desvres, Henneveux et Wirwignes. Nous avons réalisé la moyenne sur ces 3 stations de la pluviométrie annuelle moyenne sur la période 2004 -2014.

K est l'érodibilité des sols. Ce facteur est fonction du taux de matières organiques et de la texture des sols, de la perméabilité et de la structure du profil. Nous l’avons déterminé à partir de la carte des Unités Cartographiques de Sols (UCS) du Boulonnais. Chaque UCS est décrite par les types de sols (calcosols, redoxisols,...) qui la composent et leurs proportions, ce qui permet de déterminer la teneur en sable, argile et limon du sol et donc d’estimer le facteur K grâce à une table de correspondance [4]. Certaines zones n’étaient pas renseignées dans la carte des UCS du Boulonnais. Pour estimer le facteur K sur ces zones, nous nous sommes servis des données pédologiques transmises par la Communauté de Communes de Desvres Samer. Les sols situés sur le plateau ont ainsi été classés en limons.

C est un facteur prenant en compte le couvert végétal. A l’échelle du Syndicat des

eaux de Quesques, il était compliqué de connaître précisément l’occupation du sol sur tout le territoire. Dans un premier temps nous avons donc utilisé la méthode de Morschel et Fox [6] : un facteur C de 0.001 est attribué aux bois car les espaces boisés sont des freins à l’érosion (ils couvrent fortement le sol), et un facteur de 0.5 est associé

16

aux cultures. Les prairies étant également un frein à l’érosion, nous leur avons attribué un facteur de 0.02 [4]. La couche Corine Land Cover (CLC) a alors été utilisée pour déterminer l’occupation du sol sur le territoire du syndicat.

Prairies Cultures Bois

Codes de Corine Land Cover pris en

compte

- Prairies et autres surfaces toujours en herbe à usage agricole - Pelouses et pâturages naturels

- Cultures annuelles associées à des cultures permanentes - Systèmes culturaux et parcellaires complexes - Surfaces essentiellement agricoles, interrompues par des espaces naturels importants - Terres arables hors périmètres d'irrigation

- Forêts de feuillus - Forêts de conifères - Forêts mélangées - Forêt et végétation arbustive en mutation

Tableau 1 : Correspondance entre les données de CLC utilisées et leur interprétation

Cependant, la couche CLC est peu précise puisque les unités cartographiées font au minimum 25ha et qu’on peut donc trouver des occupations de sol hétérogènes dans une même unité. Pour cette raison nous avons dans un deuxième temps cartographié le facteur C sur le syndicat de Quesques en se basant sur les données du RPG. La cartographie réalisée n’est pas exhaustive car des surfaces agricoles ne font pas l’objet de déclaration et ne se trouvent donc pas dans le RPG et parce que les surfaces non agricoles ne sont pas déclarées au RPG. Connaissant le type de culture de chaque ilot du RPG, nous avons pu améliorer la précision du facteur C. Celui-ci peut intégrer le type de culture (a) mais également les techniques culturales (b) : C = a*b [4]

- Le terme (a) varie de 0.02 pour une prairie à 0.5 pour du maïs ensilage. Nous l’avons déterminé grâce aux données du RPG de 2014 [4].

- Le terme (b) varie de 0.25 pour du semis direct à 1.0 pour un labour d’automne. Nous l’avons déterminé pour chaque parcelle grâce aux informations transmises par François Derancourt de la chambre d’agriculture [4] : les parcelles de blé, colza et maïs sont labourées en automne (donc on leur attribue un facteur de 1). Les prairies n’étant pas travaillées, on leur attribue le facteur le plus faible, soit 0.25.

S est le facteur tenant compte de la pente de la parcelle. Celui-ci est approchée grâce la pente du pixel exprimée en pourcentage :

S = 0.00654 pente² + 0.0456 pente + 0.065 [7]

Nous avons donc réalisé une carte de pente à partir du MNT à 5 mètres. Nous avons préféré le MNT à 5 mètres plutôt que celui à 1 mètre car la prise en compte du micro-relief de la parcelle (bosse, creux sur la parcelle) aurait faussé le résultat.

L représente la longueur de pente. Ce facteur a été calculé grâce à la formule suivante [8] :

L = (D/22.13)m où D est la résolution du MNT utilisé et avec m = 0.5 si la pente est supérieure à 5 %, 0.4 si la pente est comprise entre 3 et 5 %, 0.3 si la pente est comprise entre 1 et 3 % et 0.2 si la pente est inférieure à 1 %. L’avantage de cette formule est qu’elle est simple à calculer, mais l’inconvénient est qu’elle est moyennement précise. L’aspect longueur de pente n’est que peu pris en compte par cette formule. Une formule permettant de calculer plus précisément L aurait pu être utilisée mais nous n’avons pas réussi à mettre en œuvre le calcul [8].

17

b. Résultats : cartographie du risque érosif global des terres du syndicat

Malgré les incertitudes pesant sur les choix effectués dans ce travail il nous a semblé

intéressant de se fonder sur ce modèle pour dresser une cartographie du territoire couvert par le Syndicat des eaux de Quesques rendant compte du risque érosif relatif en comparant la sensibilité à l’érosion d’une zone par rapport à une autre.

Figure 4 : Résultats de l’USLE sur le Syndicat de Quesques obtenus à partir de la

couche CLC et localisation des aménagements proposés par la Chambre d’Agriculture Note : les intervalles des classes ne sont pas égaux pour plus de lisibilité dans les

nuances de risque dans la zone de bocage

En utilisant les données de la couche CLC pour cartographier le risque érosif global des terres du syndicat de Quesques on constate que la zone de plateau est potentiellement plus sensible à l‘érosion que la zone de bocage. La raison principale de cette sensibilité à l’érosion est que cette zone est davantage cultivée que dans le bocage, où le sol est couvert par des prairies. Cela peut aussi en partie être expliqué par une érodibilité du sol plus forte, du fait d’une texture limoneuse. Au niveau de la pente entre le plateau et le bocage, les départs de terre sont susceptibles d’être importants, notamment parce que la pente est forte. Cette zone se situant dans le bassin versant de la Liane, l’érosion de ces terres pourrait apporter une quantité importante de sédiments dans le cours d’eau. Le bas boulonnais présente un risque d’érosion plus faible, mais certaines zones à proximité directe de la Liane apparaissent comme plus sensibles à l’érosion. La raison de cette sensibilité est que les sols sont moins couverts à ces endroits, du fait de leur mise en culture, contrairement au reste de cette zone

18

qui est constituée de prairies. Les zones les moins sensibles à l’érosion sont en outre celles qui comportent un réseau de haie dense. Ainsi, les départs de terre dans ces zones auront peu de conséquences sur la charge sédimentaire de la Liane, les sédiments et l’eau étant en partie retenus au niveau de ces haies.

En utilisant les données du RPG de 2014 pour cartographier le risque érosif, on constate également que le bocage est une zone moins sensible aux départs de terre que le plateau et la zone de pente entre celui-ci et le bas boulonnais. Dans le bocage les parcelles les plus à risque sont celles cultivées en maïs, notamment parce que cette culture couvre peu le sol en début de cycle au printemps.

Figure 5 : Résultats de l’USLE sur le Syndicat de Quesques obtenus à partir du RPG et

localisation des aménagements proposés par la Chambre d’Agriculture

Les zones les plus susceptibles de participer à la charge de la Liane sont donc les zones cultivées du bas boulonnais, et la zone de pente entre le plateau et le bocage. Ce sont à ces zones qu’il conviendrait de s’intéresser en priorité pour limiter les départs de terre potentiellement responsables de la charge sédimentaire de la Liane. D’autre part, on constate que les aménagements proposés par François Derancourt lors du diagnostic de 2014 sont localisés dans les zones les plus sensibles à l’érosion. Les aménagements proposés par François Derancourt ont l’air d’être en cohérence avec l’analyse des risques d’érosion diffuse traduits par l’USLE. Nous avons donc décidé de mener notre travail futur en considérant les zones dans lesquelles M. Derancourt a proposé des aménagements comme les zones à risque érosif.

Le modèle USLE présente néanmoins un certain nombre de limites. Il ne tient pas compte de la répartition des pluies au cours de l’année et de leur intensité. Les données concernant la texture du sol présentent des UCS dont les caractéristiques sont une agrégation peu précise des particularités des UTS (unités de texture de sols), plus précises, mais qui ne sont pas localisées sur la carte des UCS. Ce modèle néglige certaines interactions possibles

19

entre les facteurs (effet de la pente combiné au couvert végétal sur l'érosion par exemple). Enfin, l’équation USLE ne rend pas compte des particularités spatiales d’un bassin versant qui déterminent son fonctionnement hydrique et qui peuvent avoir une grande influence sur l’érosion : la disposition des haies par rapport à la pente du versant, le réseau de fossés susceptible de conduire les particules fines mobilisées, l’agencement des cultures et des prairies les unes par rapport aux autres, la forme du talweg.

Afin de compléter notre étude sur l'érosion des terres agricoles, nous avons ensuite utilisé une méthode statistique dans le but de caractériser plus précisément les sous bassins du syndicat.

B. Caractérisation des sous bassins du syndicat de Quesques en termes d’érosion

1. Méthode de caractérisation

Les travaux de François Derancourt ont été repris comme fondement pour l’identification des zones les plus sensibles à l’érosion. Il a été considéré que les aménagements proposés pour limiter le ruissellement par le diagnostic de la Chambre d’ Agriculture du Nord Pas-De-Calais témoignaient d’une sensibilité particulière de la zone où l’aménagement est conseillé. Dans un premier temps nous avons délimité des sous bassins versants sous SIG en plaçant les exutoires en aval de l’aménagement, le long des directions d’écoulement préférentiel mises en évidence à l’aide du MNT à 1 m, de sorte que l’aménagement en question soit inclus dans le sous bassin versant. Nous avons également délimité d’autres sous bassins versants de taille comparable aux précédents. A partir de cela, nous avons cherché à savoir par analyse statistique si les sous bassins incluant des propositions d’aménagements présentaient des caractéristiques communes (c.f. B.2.). Des sous bassins sans proposition d’aménagement mais avec les mêmes caractéristiques pourraient être des sous bassins présentant un risque érosif.

La fonction “bassins versants” d’ArcGis a été utilisée pour découper le territoire du Syndicat intercommunal des eaux de Quesques en sous bassins présentant des talwegs collecteurs d’au moins 10 ha, de manière à inclure les aménagements proposés par le diagnostic sur le ruissellement de la Chambre d’Agriculture du Nord Pas-De-Calais. Nous avons distingué deux bassins versants différents pour chaque intersection de talweg.

20

Figure 6 : Découpage en sous bassins versants sur le Syndicat de Quesques Les lignes pâles correspondent aux limites des sous bassins versants.

L’ensemble de ces sous bassins versants ont été caractérisés selon des critères

considérés comme pertinents du point de vue de l’érosion et applicables numériquement à l’ensemble du Syndicat. Quelques-uns de ces critères sont cartographiés dans l’annexe:

la taille moyenne des îlots dans le sous bassin, car nous avons précédemment vu l’importance du maillage parcellaire dans les ruissellements (données utilisées : les îlots PAC du RPG de 2014)

le pourcentage de surface en prairie, car nous avons également déjà vu leur

importance dans la limitation du ruissellement (données utilisées : registre parcellaire graphique)

le pourcentage de surface de zones imperméables, car elles introduisent des

ruissellements conséquents pouvant avoir des conséquences non négligeables (données utilisées : les codes de tissu urbain continu et discontinu; des zones industrielles, commerciales et industriels et des réseaux routiers et ferroviaires de CLC, une base de données européenne d’occupation biophysique des sols). La faible précision du CLC (polygones de surface minimum de 25 ha) peut poser des problèmes, notamment des zones urbanisées non repérées telles que le village de Selles ou de Quesques.

21

la longueur totale des haies rapportée à la surface totale du bassin, car le bas-

boulonnais est bocager et les haies jouent un rôle important dans la limitation des ruissellements et de l’érosion (données utilisées : la couche des haies de 2005 transmise par le SYMSAGEB ainsi que la couche des 214 sous bassins versants délimités sous SIG pour calculer leur surface)

le pourcentage de surface en interculture longue introduisant donc de façon sous-

jacente l’indicateur relevant des rotations culturales, car la durée où les sols sont laissés nus et donc davantage soumis aux processus érosifs est un élément majeur expliquant les départs de terre (données utilisées : l’outil RPG Explorer détaillé en Annexe 7 et les données du RPG)

la densité de talweg (représentant la longueur de talweg par hectare et introduisant

l’indicateur de la pente), car elle nous renseigne sur l’organisation des axes de ruissellement du bassin. En effet, plus le talweg est encaissé plus le processus érosif est concentré et donc des figures types ravines peuvent apparaître, comme confirmé par M. Derancourt de la Chambre d’Agriculture. Un talweg court témoigne d’une confluence de nombreux axes de ruissellement distincts sur une courte distance, proche de l’exutoire. A contrario, un talweg plutôt long témoigne de la confluence progressive de l’amont vers l’exutoire des axes de ruissellement. Dans le premier cas, les axes de ruissellement unitaires ne se rejoignent que près de l’exutoire et donc le risque érosif est partagé entre tous les axes de ruissellement, alors que dans le second cas les axes de ruissellement unitaires se rencontrent de l’amont vers l’exutoire augmentant le débit de ruissellement au niveau du talweg et donc le risque érosif à cet endroit. (données utilisées : le MNT et les fonctions flowdirection et flowaccumulation du module hydrologique de Spatial Analyst sous ArcGis, cf description des fonctions annexe 1).

Figure 7 :Schéma d’un talweg court, long et sur surface peu inclinée

Figure 8 : Schéma d’un talweg marqué, sur surface inclinée

(les linéaires bleus et fin correspondent à des axes d’écoulement ou de ruissellement unitaire qui confluent dans le talweg plus ou moins marqué, figuré en bleu bordé de noir. Les axes de ruissellement unitaires et les talwegs peuvent êre permanents ou non)

la pente maximale: la pente était un facteur important dans l’explication du risque érosif dans la modélisation par l’équation USLE. Nous avons considéré la pente maximale de chaque sous bassin versant et non la pente moyenne puisque cette dernière rendrait moins bien compte des variations plus localisées de pente qui pourraient devenir très fortes et potentiellement faciliter l’érosion. La densité de talweg pourrait peut-être contenir l’information sur les pentes, mais l’analyse statistique nous permettra de vérifier s’il y a corrélation ou non entre ces deux paramètres.

22

Une analyse statistique dont une Analyse en Composantes Principales (ACP) a ensuite été conduite (c.f. B.2.) pour tenter d’identifier des groupes de sous bassins versants qui auraient une sensibilité particulière à l’érosion en les situant par rapport aux bassins où des ouvrages de lutte contre l’érosion ont été proposés et pour tenter d’en identifier les principaux facteurs responsables.

2. Résultats du traitement statistique

Une fois les six critères déterminés pour les 214 sous bassins versants, nous avons procédé à une analyse statistique pour essayer de discriminer les sous bassins en groupes et d’identifier les principaux facteurs qui seraient responsables de l’érosion. Trois méthodes ont été testées.

a. Résultats donnés par l’Analyse par Composantes Principales

L’ACP (Analyse en Composantes Principales) est une méthode permettant de représenter graphiquement et simplement un nuage de points d’individus. Elle met d’abord en avant les corrélations entre les variables choisies et les regroupe selon leur corrélation en nouvelles variables appelées “composantes principales”, ce qui permet de réduire le nombre de variables. Ensuite, cette méthode permet de représenter les individus (ici nos 214 sous bassins versants) selon ces composantes principales uniquement. A partir de cette représentation, on peut identifier d’éventuels groupes d’individus.

Nous avons travaillé sur des données normées et centrées, afin de faire un changement d’échelle et de ramener toutes les variables initialement d’unités différentes au même niveau d’importance. Dans un premier temps, nous avons procédé à la définition des “composantes principales” (aussi appelées “dimensions”). Les données ici nous permettent de garder 3 dimensions (dim 1, 2 et 3) selon lesquelles on pourra représenter les 214 sous bassins (les détails techniques de l’analyse sont détaillés en annexe). Nous avons constaté que la dimension 1 est définie comme étant un axe exprimant les caractéristiques parcellaires (elle regroupe les variables taille moyenne des îlots et pourcentage surfacique en prairie), la dimension 2 donne des informations sur les axes de ruissellement (densité de talweg et pente maximale sont bien corrélées) et enfin la dimension 3 indique la présence ou non d’obstacles à l’écoulement (densité de haies, pourcentage de surfaces imperméables). On ne retient cependant pas ce dernier axe car il n’est pas assez significatif.

Figure 9 : Représentation graphique des 214 sous bassins versants selon les dimensions 1 et 2 (ACP). Note : Les sous bassins versants comportant des aménagements de F. Derancourt sont coloriés en rouge.

23

On remarque que les sous bassins versants avec aménagements sont situés dans une zone où la dimension 1 est globalement négative et la dimension 2 positive. D’après l’ACP ce sont des sous bassins avec des petits îlots et/ou des pourcentages surfaciques en prairie peu importants, et de pente maximale et/ou densité de talweg plus importants. Après vérification des valeurs des critères sur les sous bassins, il semble que pour la dimension 1 les sous bassins avec les propositions d’aménagement ont effectivement des tailles d’îlots plus petits et un pourcentage surfacique en prairies plus faible que la moyenne sur les 214 sous bassins. De même pour la dimension 2, les sous bassins avec aménagements semblent effectivement avoir une pente maximale et une densité de talweg plus importantes que la moyenne des 214 sous bassins.

Il semblerait alors que les facteurs entrant en compte pour expliquer un potentiel risque

érosif soient surtout une petite taille d’îlots (ce qui est plutôt surprenant), un pourcentage surfacique en prairie faible, une pente maximale forte et une densité de talweg importante. Il est possible que le critère “petite taille d’îlots” ressorte puisqu’elle est corrélée au pourcentage surfacique en prairie (corrélation partielle de ces variables: 0,48). Néanmoins, de manière générale, il est difficile d’identifier à partir de l’ACP des groupes de sous bassins versants avec ou sans problèmes érosifs à partir des groupes de sous bassins versants avec ou sans proposition d’aménagement. Nous avons alors testé deux autres méthodes statistiques.

A l’aide de deux méthodes de classification non supervisée (Classification Ascendante Hiérarchique et algorithme des k-means), nous avons tenté de faire des groupes de sous bassins versants tels que les individus soient les plus homogènes possibles au sein d’un même groupe, et que les groupes soient différenciés. Nous avons ensuite confronté ces groupes aux résultats de la modélisation USLE donnant les zones potentiellement sensibles à l’érosion. Pour les explications des détails techniques de ces algorithmes, se référer à l’annexe 3 du rapport.

b. Résultats donnés par la méthode de Classification Ascendante Hiérarchique

Les sous bassins versants avec les aménagements de F. Derancourt ne sont pas clairement agglomérés dans un seul groupe mais sont plutôt regroupés dans 3 groupes sur les 5. Néanmoins, on constate que ces 3 groupes ont des grands effectifs.

Figure 10 : Dendrogramme des 214 sous bassins versants obtenu par classification ascendante hiérarchique. Note : Les sous bassins avec aménagements ont des noms plus long et les rectangles rouges représentent les groupes qu’on peut distinguer.

Les groupes de sous bassins versants sont répartis

géographiquement comme ci-contre:

24

Figure 11 : Groupes des sous bassins versants obtenus avec la méthode de CAH fondé sur les 7 variables choisies. Les groupes incluant les bassins avec les propositions d’aménagement sont les groupes 1, 2 et 3.

Figure 12 : Résultats USLE pour les sous bassins versants appartenant à des groupes comprenant des sous bassins avec propositions d’aménagement par CAH

Nous avons superposé les groupes avec la carte USLE obtenue afin de voir s’ils recoupent des zones à fort risque érosif selon l’USLE. En comparant avec la carte USLE

25

obtenue dans la partie I.A.3 (c.f. Figure 12), on remarque que les sous bassins des groupes 1, 2 et 3 sont situés dans les zones à plus fort risque érosif décrites par la carte USLE, dont celles de la cuesta, mais aussi dans des zones à moindre risque d’après le traitement USLE puisque ces trois groupes occupent une grande surface du syndicat. Les groupes 1, 2 et 3 ne présentent donc pas d’homogénéité et le regroupement obtenu n’est pas significatif.

c. Résultats donnés par l’algorithme des K-means

Nous avons choisi de fixer le nombre de groupes à 5, inspiré des résultats de la CAH.

De même que pour la méthode CAH on constate que les groupes contenant les bassins avec aménagements occupent une grande superficie et donc incluent des zones à risque érosif tout comme des zones à plus faible risque. Le groupement obtenu par cette méthode n’est pas significatif non plus.

Le regroupement des sous bassins versants obtenu est représenté sur la carte ci-contre:

Figure 13 : Groupes des sous bassins versants obtenus avec la méthode de k-means Note : Les groupes incluant les bassins avec aménagements sont les groupes 2, 3 et 4.

26

Figure 14 : Résultats USLE pour les sous bassins versants appartenant à des groupes comprenant des sous bassins avec propositions d’aménagement par la méthode des k-means

d. Conclusions et limites de la démarche

En conclusion, les trois méthodes utilisées ne permettent pas de distinguer clairement

un groupe de sous bassins versants à problèmes érosifs potentiels et un autre sans problèmes à partir des 7 variables sélectionnées. Cependant, nous avons pu déterminer à partir de l’ACP que les caractéristiques comme une petite taille moyenne des îlots, un pourcentage surfacique en prairie faible, une pente maximale forte et une densité de talweg importante semblent correspondre aux bassins avec aménagements, et donc par extension probablement aux sous bassins avec un risque érosif.

La méthode générale présentée ci-dessus, pour être réalisée à une échelle “macroscopique”, doit utiliser des indicateurs calculables sur l’ensemble des sous bassins du Syndicat. Cette contrainte spatiale entraîne nécessairement des biais du fait de la mise à l’écart d’indicateurs pertinents à une échelle inférieure mais qui nécessitent des données locales qui posent problème pour les généraliser à une grande échelle. C’est notamment le cas pour les itinéraires techniques agricoles et l’organisation spatiale des éléments de surface constituant les sous bassins et jouant sur les continuités hydrologiques. Nous aurions peut-être aussi dû choisir le critère longueur de pente de l’USLE qui rendrait mieux compte des axes d’écoulement au sein d’une parcelle plutôt que la pente maximale pouvant être mesurée dans un sous bassin versant, mais nous avions rencontré des difficultés techniques pour calculer de manière précise cette longueur de pente. De manière générale, les critères choisis n’interviennent peut-être pas de la même façon selon les sous bassins versants. En choisissant d’autres critères, nous obtiendrions peut-être d’autres groupements significatifs.

27

De plus, le MNT à 1m à partir duquel nous avons travaillé est coupé au milieu du syndicat. Nous n’avons alors pas de sous bassin versant dans le sud-est de la zone d’étude, qui pourtant possède des parcelles à fort potentiel érosif selon l’USLE. Cela a certainement une influence sur notre regroupement puisque cela aurait pu donner plus de poids à un groupe avec risque érosif qui apparaîtrait alors plus clairement. Il aurait peut-être fallu compléter notre traitement avec un découpage du MNT à 5m mais nous aurions perdu en précision sur les informations à calculer. Enfin, toute cette approche s’appuie sur l’hypothèse forte de départ, qui était de considérer que tous les sous bassins versants ayant des propositions d’aménagements de F. Derancourt étaient effectivement des bassins à risque érosif. D’une part, peut-être que ces sous bassins ne comportent pas une sensibilité à l’érosion plus évidente que les autres sous bassins et donc les caractéristiques relevées grâce à l’ACP ne seraient pas propres aux bassins à risque érosif. D’autre part, les autres sous bassins sans propositions d’aménagements pourraient tout de même présenter un risque érosif, d’autant plus que les propositions d’aménagement ont été conclues principalement avec des agriculteurs enclins à coopérer avec la chambre d’agriculture. Cela pourrait biaiser notre interprétation des facteurs expliquant le risque érosif puisqu’on aurait probablement une représentation graphique des sous bassins différente à l’aide de l’ACP, et on aurait aussi obtenu d’autres groupements avec les méthodes de classification.

Pour parfaire cette méthode, nous avons donc développé par la suite une méthode sur des surfaces plus réduites sur des sous bassins où des paramètres tels que les pratiques culturales seront pris en compte.

C. Modélisation de l’érosion sur des sous bassins “pilotes”

Une approche à l’échelle du bassin versant a été développée afin de mieux comprendre

les processus d’érosion à l’œuvre et notamment car la méthode précédente ne prenait pas en compte des indicateurs définissables à l’échelle du syndicat tels que les itinéraires techniques ou les continuités hydrographiques et donc les fossés. La méthode que nous avons suivie est ensuite généralisable à tout autre bassin où les informations supplémentaires devront être récoltées.

Avant de nous rendre pour la première fois sur le terrain, nous avions donc décidé de travailler sur quelques sous bassins versants délimités selon les affluents de la Liane et présentant des caractéristiques intéressantes pour notre étude (taille raisonnable, présence de cultures d’hiver, de haies, proximité à la Liane ou à un de ses affluents). Cependant, lors des périodes de terrain nous nous sommes rendus compte que les fossés de ces sous bassins n’étaient que très rarement accessibles car souvent situés sur des propriétés privées. Nous avons donc rencontré les maires de Selles et de Quesques afin de déterminer des sous bassins intégrant les contraintes préalablement perçues sur le terrain (accessibilité et taille) et aux risques érosifs avérés.

28

1. Présentation des deux sous bassins pilotes

Deux bassins versants susceptibles de connaître des problèmes d’érosion ont donc été

délimités avec les maires de Quesques et de Selles.

Figure 15 : Présentation des deux sous bassin pilotes

Le sous bassin de Selles mesure 3.5 ha et a été déterminé par la fonction bassin versant de ArcGis qui, en plaçant le point d’exutoire, délimite la ligne de partage des eaux arrivant à ce point en prenant en compte le MNT à 1m. Ce sous bassin présente selon Philippe Clabaut, maire de Selles et géologue de formation, une arrivée d'eau turbide sur des photos prises en hiver, donc un lessivage, probablement diffus. Le risque érosif semble être confirmé par la localisation de deux propositions d’aménagement (fascines) de la Chambre d’Agriculture. Il semble par ailleurs idéal pour une étude type car il contient la majeure partie des facteurs jouant dans le processus d’érosion. En effet, il comprend une prairie, une parcelle de blé et une parcelle de maïs. Un linéaire de fossés et de haies est présent ainsi que des surfaces imperméables de type route.

Le deuxième sous bassin pilote que nous voulions étudier se trouve à Quesques et mesure 50.3 ha. Il regroupe un nombre de parcelles plus important et qui sont plus grandes du fait de sa localisation sur la cuesta. Le linéaire de fossé est un peu moins présent (probablement à cause de la forte pente) mais les haies sont nombreuses. Néanmoins, nous manquions de données MNT à 1m dans cette zone et de temps pour effectuer des observations sur le terrain et nous avons donc dû abandonner l’étude de ce sous bassin.

29

Figure 16 : Occupation du sol sur le sous bassin de Selles

2. Méthode de modélisation: modèle de ruissellement et modèle empirique de prévision de l'érosion à l'échelle du champ cultivé

Notre démarche consiste à appliquer l’USLE sur le sous bassin pilote en utilisant des

données plus précises que pour l’ensemble du Boulonnais, afin d’avoir une idée de la sensibilité à l’érosion des parcelles en fonction de leur conduite culturale, puis à modéliser le ruissellement produit par chacune de ces parcelles. La modélisation du ruissellement à une échelle réduite tient compte des spécificités spatiales du bassin versant (réseau de fossés, de haies, organisation des prairies et cultures) et a été possible grâce aux observations sur le terrain, qui ont notamment servi à recenser tous les fossés. Ces deux approches doivent permettre d’identifier les types de culture et pratiques associées rendant les parcelles sensibles à l’érosion et d’identifier celles qui sont les plus susceptibles d’apporter des particules fines à la Liane du fait de leur position dans le bassin versant.

30

a. Modélisation des départs de terre par application de l’équation USLE

La modélisation par l’USLE présentée en partie A3 a été appliquée au sous bassin de

Selles, et a pu être affinée. En effet à cette échelle nous pouvons améliorer la précision du facteur C. Celui-ci peut intégrer le type de culture (a), les techniques culturales (b) mais également pratiques de travail du sol (c) :

C = a*b*c - Les termes (a) et (b) de la même manière qu’en partie A3. - Le terme (c) varie de 0.25 pour une culture en bande suivant les courbes de niveau

à 1.0 pour une culture effectuée dans le sens de la pente. Pour déterminer ce facteur nous nous sommes appuyés sur l’observation des orthophotos de 2014. En effet, le sens de travail du sol est visible sur ces photos. Nous faisons l’hypothèse que le sens de travail du sol n’a pas changé entre 2014 et aujourd’hui car il est en grande partie lié à des contraintes géographiques (localisation de l’entrée du champ, pente de la parcelle...).

Figure 17 : Résultats de l’USLE sur le sous bassin versant de Selles obtenu à partir des

cultures en place au 12 Avril 2016

Il est à noter que l’USLE donne une quantité de terre exportée de la parcelle sur un an. Or, sur une année, les cultures d’une même parcelle peuvent varier. Ce modèle peut donc être utilisé pour tester différentes occupations du sol et pratiques culturales et comparer les résultats en terme de sensibilié aux départs de terre. Cela permet d’identifier les pratiques les plus à risque sur un sous bassin donné. La modélisation USLE a ici été effectuée pour l’occupation du sol relevée lors de nos observations de terrain du 12 Avril. Par exemple, on constate ici que la parcelle de colza, cultivée à contre pente et labourée en automne, présente plus de risque de départs de terre que la parcelle située à sa gauche, cultivée en maïs, à contre pente, et labourée en automne (figure 17).

31

Après avoir identifié les pratiques culturales les plus à risque sur un sous bassin

versant et donc la période de l’année où l’érosion est la plus probable (période correspondant au moment où ces pratiques sont réalisées), il est intéressant de modéliser le ruissellement produit sur les parcelles conduites selon ces pratiques et pour ces périodes-là et ainsi tenir compte de la répartition de l’occupation des sols dans la zone en question. On a alors une meilleure idée du fonctionnement global de la zone vis-à-vis de l’érosion. C’est ce qui est fait dans la suite de cette partie.

b. Modélisation du ruissellement sur les parcelles du sous bassin

i. Étude des écoulements et du rôle des fossés dans le ruissellement de l’eau

Afin d’étudier le rôle des fossés et des continuités hydrologiques dans le ruissellement

de l’eau, une première étape a été de repérer et cartographier les fossés sur notre sous bassin d’étude. Pour cela nous avons utilisé les fossés repérés sur le MNT comme expliqué précédemment et complété le réseau par les autres types de fossés non repérables sur le MNT via des observations de terrain (c.f. I.A.1.e et annexe 1)

Ensuite nous avons voulu comprendre l’importance du linéaire de fossés dans les écoulements d’eau grâce aux diverses fonctions du modèle hydrologique de Spatial Analyst sous ArcGis. En calquant sous forme d’un figuré polyligne le linéaire de fossés repéré sur le MNT ainsi que ceux déterminés sur le terrain, nous avons pu “creuser” artificiellement le modèle de terrain le long de ces fossés. Pour les détails pratiques d’une telle opération, se reporter à l’Annexe 1.

Nous supposons que la profondeur à laquelle nous creusons les fossés n’a pas d’influence sur l’écoulement de ce qu’il contient. En effet, un fossé plus ou moins creusé dirigera l’eau qu’il reçoit toujours dans la même direction et avec la même vitesse. C’est davantage la largeur et la pente de celui-ci qui influe sur le comportement de ce qu’il contient.

Nous avons de nouveau appliqué les fonctions “flow direction” et “flow accumulation” du module hydrologique de Spatial Analyst pour visualiser les chemins préférentiels de l’écoulement sur notre sous bassins pilotes et ainsi percevoir l’influence ou non des réseaux de fossés dans ces écoulements.

Sur le bassin de Selles on s’aperçoit de plusieurs choses pour les écoulements : Cas 1 : Pour les parcelles à proximité directe de la Liane, les écoulements se font vers cette dernière. Cas 2 : Certains fossés, notamment en amont, récoltent de nombreux axes d’écoulement. Cas 3 : Certains fossés à contrario ne récoltent pas les écoulements directement car ces derniers se font parallèlement à ce linéaire. En revanche ils connectent le réseau de fossés au cours d’eau.

32

Figure 18 : Principaux axes d’écoulement sur le sous bassin de Selles

i. résultats des études de ruissellement sous DIAR

L’équation USLE permet d’avoir une idée de la sensibilité d’une parcelle agricole à

l’érosion. En revanche, elle ne tient pas compte de l’organisation spatiale du bassin versant. Elle ne permet pas d’appréhender l’effet de la répartition de l’occupation du sol sur l’écoulement des eaux à l’échelle locale. Elle ne permet pas non plus d’évaluer la contribution d’une zone en termes de volume de ruissellement produit lors d’une pluie. C’est pour tenter d’éclaircir ces zones d’ombre qu’une modélisation du ruissellement dans un bassin versant précis, celui de Selles, a été établie. C’est une zone où le risque d’érosion est moyen selon l’équation USLE donc sur laquelle une meilleure connaissance du ruissellement est intéressante.

α. Production de ruissellement et occupation du sol

Pour modéliser le ruissellement, il convient de disposer au préalable de la quantité de ruissellement produite par les parcelles agricoles et les routes que l’on retrouve dans le bassin versant. Il faut aussi tenir compte de l’absorption du ruissellement par les bandes enherbées situées entre la Liane et les parcelles agricoles.

33

Ruissellement agricole Le Logiciel DIAR (Diagnostic Agronomique de Ruissellement) développé par l’INRA

permet de modéliser la production de ruissellement par les parcelles d’une exploitation agricole en tenant compte du type de culture et des pratiques culturales qui y sont mises en oeuvre. Ce logiciel a été utilisé pour modéliser le ruissellement des parcelles agricoles à l’échelle du bassin versant d’étude de Selles.

Deux rotations de culture ont été identifiées à l’échelle du bassin versant : la rotation maïs/blé et la monoculture de maïs. La rotation maïs/blé peut donner lieu à deux successions de culture : le semis d’un maïs après un blé ou l’inverse.

Les pratiques culturales qui ont servi à paramétrer le logiciel ont été renseignées d’après les informations fournies par la Chambre d’Agriculture du Nord Pas-de-Calais (F. Derancourt) et le GEDA (M. Dulot). Elles correspondent à la connaissance empirique que les experts interrogés ont des pratiques agricoles de la zone étudiée. Il faut toutefois prendre en considération le fait qu’ils travaillent à une échelle beaucoup plus large, celle du département, et qu’ils n’ont pas une appréciation précise des itinéraires techniques mis en place dans la zone. Les pratiques culturales utilisées pour modéliser le ruissellement peuvent donc comporter quelques inexactitudes dues à des particularités très locales mais elles reflètent les pratiques majoritaires à l’échelle de la zone considérée. Elles sont détaillées ci-dessous. La texture de sol a été choisie d’après la carte des UCS du Boulonnais. Elle correspond à un limon argileux (LA). Les données pluviométriques utilisées pour la simulation sont celles de la station météorologique de Desvres : les données ont été récupérées pour 4 années, de 2010 à 2014 et incorporées au modèle.

Blé - Maïs ensilage (LA) date

Culture en place : blé ou escourgeon 01/ 07

Récolte : blé-escourgeon paille exportée 15/ 08

Labour 15/ 10

Semis : préparation semis Semis 15/ 04

Semis : maïs non biné 16/ 04

Tableau 2 : Dates d’intervention sur les parcelles pour une succession blé-maïs

Maïs ensilage - Blé (LA) date Culture en place : maïs non biné 01/ 07 Récolte : maïs ensilage 03/ 10 Labour 15/ 10 Semis : préparation semis 16/ 10 Semis : blé ou escourgeon 17/ 10

Tableau 3 : Dates d’intervention sur les parcelles pour une succession maïs-blé

Maïs ensilage - maïs ensilage (LA) date Culture en place : maïs non biné 01/ 07 Récolte : maïs ensilage 03/ 10 Labour 15/ 10 Semis : préparation semis 15/ 04 Semis : maïs non biné 16/ 04

Tableau 5 : Dates d’intervention sur les parcelles pour une succession maïs-maïs

34

Résultats La succession maïs-blé semble plus ruisseler que la succession blé-maïs pendant la

période qui suit les récoltes du maïs ou du blé à l’automne (environ 30 mm/ha cumulés entre la récolte et le labour contre 25mm/ha). Le ruissellement est plus important en hiver pour la succession maïs-blé alors que le sol est complètement nu pour la succession blé-maïs. Cela est dû au fait que l'on effectue un labour à l'automne en prévision des semis de maïs au printemps qui augmente la capacité d'infiltration du sol et rend la surface plus rugueuse, ceci diminuant le ruissellement. Les agrégats de sol de la succession maïs-blé sont plus fins. La structure de la surface du sol préparé pour le semis est plus facilement dégradée par les précipitations. Le ruissellement se produit donc pour un cumul de pluies moins important que pour la succession blé-maïs même s'il y a une couverture partielle par les plantules de blé lors de l’hiver. Le ruissellement commence plus tôt pour la succession blé-maïs car il débute après la moisson quand la couverture végétale est éliminée (les pailles sont exportées car il s’agit d’exploitations d’élevage, source : F.Derancourt). Les graphiques suivants donnent le ruissellement moyen en mm/ha pour les scénarii détaillés dans la légende.

Figure 19 : ruissellement au cours de l’année (en mm/ha) pour la succession maïs-blé

(valeurs en histogramme par décade)

35

Figure 20 : ruissellement au cours de l’année (en mm/ha) pour la succession blé-maïs (valeurs en histogramme par décade)

Pour la monoculture de maïs, le ruissellement moyen sur l'année montre un pic entre

la récolte du maïs et le labour d’automne pour les années où on dispose des données de pluviométrie. Le ruissellement en hiver ne semble pas plus important que pour le reste de l'année. Le labour d'automne semble là aussi jouer un rôle déterminant dans le ruissellement puisque si on retarde le labour dans les paramètres de la simulation, le pic de ruissellement de fin septembre-début octobre dure plus longtemps. Ainsi, plus le labour est effectué tardivement et plus la surface des sols est propice au ruissellement pendant une longue période.

Figure 21 : ruissellement au cours de l’année (en mm/ha) pour la succession maïs-maïs

36

D’après la simulation, la première moitié du mois d’octobre semble être la période la plus sensible du point de vue de l’érosion. C’est donc la simulation de ruissellement pour cette période qui sera utilisée (et en particulier la journée du 3 octobre) et confrontée à la sensibilité à l’érosion des parcelles.

Il faut préciser que si le labour rend la surface du sol plus rugueuse et augmente la capacité d'infiltration, il diminue aussi la cohérence entre les agrégats de sol et le rend plus sensible à l'érosion, ce qui n'apparaît pas ici. De plus, le logiciel DIAR repose sur une approche hortonienne du ruissellement (lorsque la vitesse de précipitation dépasse la vitesse d’infiltration de l’eau en surface ) et ne rend pas compte du fait que le ruissellement peut avoir lieu parce que le sol est saturé. En cela, la simulation ignore une particularité locale : les sols à forte teneur en argiles du bas boulonnais pourraient être saturés en eau en hiver et produire du ruissellement par nappe.

Ruissellement sur route Le volume de ruissellement produit par la route a été déterminé pour une pluie de 29

mm d’après la formule : V = 0.029*Surface active [9]. La surface active définie par Sa = Sroute * Coefficient de ruissellement est ici égale à la surface de route car cette dernière est considérée comme imperméable donc son coefficient de ruissellement est égal à 1. Ce volume a ensuite été converti en mm/ha.

Absorption du ruissellement par les bandes enherbées La capacité d’infiltration des bandes enherbées a été évaluée sur DIAR en utilisant une

exploitation composée d’un hectare de prairie. Les bandes enherbées ont donc été apparentées à des prairies en termes d’infiltration de l’eau. La hauteur d’eau absorbée par la prairie (en mm/ha) a été calculée au 3 octobre en faisant la différence entre l’apport d’eau représenté par la hauteur de précipitation et la production de ruissellement par cet hectare de prairie.

β. Fossés et réseau hydrographique

La connaissance du réseau de fossés est apparue comme nécessaire à l’estimation

des directions d’écoulement préférentielles dans un bassin versant. C’est ainsi que le travail de cartographie des fossés de la commune de Selles a été mis à profit car il permet de disposer d’un MNT intégrant les fossés dans toute leur continuité.

γ. Modélisation du ruissellement dans le bassin versant de Selles

Une couche raster sur laquelle chaque pixel d’une surface est affecté de la valeur du

ruissellement produit par cette surface (en mm/m²) a été créée. Elle permet de combiner la production du ruissellement par les différentes surfaces et la topographie pour modéliser les directions préférentielles d’écoulement de l’eau dans le bassin versant. En modifiant la couche raster de production de ruissellement selon l’occupation du sol, on peut évaluer la contribution du bassin versant en termes de volume de ruissellement pour différents scénarii. Par exemple une comparaison a été réalisée pour évaluer l’effet de la bande enherbée présente entre les parcelles et le cours d’eau sur la limitation du ruissellement. Deux modélisations ont été effectuées : l’une avec les bandes enherbées et l’autre sans.

37

Figure 22 : Modélisation des écoulements d’eau avec une bande enherbée en bordure du

cours d’eau

On constate que le volume ruisselé estimé (mesuré en pointant la valeur de la cellule sur la Liane la plus en aval de la zone est plus important (de 10% environ) sans bande enherbée (704 902 L) qu’avec une bande enherbée (632 281 L). Cela permet de vérifier que le changement d’occupation du sol a bien une influence sur la modélisation réalisée et que cette dernière peut être utilisée pour tester différents scénarii d’occupation du sol pour une date donnée.

Les directions d’écoulement obtenues permettent d’identifier les situations où le ruissellement peut provoquer des dommages érosifs importants. Il est possible de savoir si une parcelle de maïs qui vient d’être récoltée peut ruisseler sur une parcelle préparée pour le semis de blé en aval ou de savoir si une parcelle de blé peut, pendant la période hivernale, ruisseler sur un champ labouré destiné au semis du maïs au printemps (cela nécessite pour ce dernier cas d’établir la modélisation du ruissellement pour l’hiver).

La modélisation via DIAR semble montrer une quantité ruisselée plus faible en présence de bandes enherbées. Les surfaces en herbe sont caractérisées par une capacité d’infiltration élevée qui permet d’expliquer ce résultat. De ce fait, les prairies constituent des surfaces à grand enjeu du point de vue de l’érosion.

38

D. Dynamique d’évolution du territoire agricole : évaluation de l’importance des retournements de prairie dans le syndicat

Les prairies jouent un rôle très important dans la régulation de l’érosion hydrique des sols. En effet, les plantes qui composent les prairies prélèvent l’eau dans les horizons superficiels et leurs racines augmentent la porosité du sol. La capacité d’infiltration du ruissellement de la prairie est ainsi plus importante que celle d’un sol nu ou que celle d’un sol cultivé. Le ruissellement est donc moins important, son pouvoir érosif diminue. De plus, les prairies ralentissent l’eau et favorisent la sédimentation des particules en suspension [10]. Ainsi une prairie située entre une parcelle agricole et le cours d’eau sert de tampon et limite l’arrivée des particules issues de la parcelle agricole en amont dans le cours d’eau. La France étant actuellement entraînée dans une dynamique de retournement de prairies [11] nous avons souhaité nous intéresser à cette dynamique dans la région étudiée, qui comporte beaucoup de prairies. Pour cela nous nous sommes appuyés sur les déclarations des agriculteurs pour la PAC qui sont regroupées dans le fichier RPG et à l’aide du logiciel de l’INRA “RPG Explorer” (voir l’Annexe 7) nous avons pu déterminer la succession des cultures déclarées dans les îlots entre 2006 et 2014. Nous nous sommes intéressés aux îlots déclarés “prairie permanente” (code 18) et “prairie temporaire” (code 19) entre 2006 et 2013 et qui ne l’étaient plus en 2014, c’est-à-dire aux îlots qui comprennent une partie de leur surface qui était en prairie et qui a été retournée entre 2006 et 2014, et nous en avons trouvé quelques-uns dans notre zone d’étude.

Figure 23 : Îlots comprenant des surfaces en prairie retournées entre 2007 et 2014

Nous nous sommes ensuite confrontés au terrain pour constater l’occupation réelle du

sol et nous nous sommes aperçus que des prairies pouvaient également se retrouver sous les codes 16 “fourrage” et 28 “divers”. Nous avons donc refait le traitement précédent en éliminant les prairies qui ont été annoncées retournées en “fourrage” et en “divers” car nous avons considérés ces retournements comme administratifs, c’est-à-dire que la modification de la déclaration pour la PAC ne reflète pas forcément un changement d’occupation du sol réel sur

39

le terrain. Ce sont les retournements en orange sur la Figure 23. Le nombre d’îlots repérés comme retourné est donc cette fois beaucoup faible.

Nous avons également constaté que l’échelle de l’îlot n’était pas adaptée pour constater et localiser précisément d’éventuels retournements de prairies car elle est trop grande. En effet, il suffit qu’une simple parcelle, même de petite taille soit retournée pour que tout l’îlot soit marqué en retournement de prairies. Finalement, il semble qu’il y ait eu peu de retournements de prairies dans le syndicat de Quesques entre 2006 et 2014.

En conclusion, les observations de terrain n’ont pas été suffisantes pour mettre en évidence l’érosion des terres agricoles dans le syndicat des eaux de Quesques. Il subsiste encore de nombreuses incertitudes sur les processus d’érosion à l’oeuvre. D’après la modélisation USLE réalisée, les zones les plus sensibles à l’érosion sont les terres cultivées du bas boulonnais et les terres situées dans la zone de pente entre le plateau et le bocage. L’analyse statistique que nous avons menée à l’échelle du syndicat ne nous permet pas de distinguer clairement un groupe de sous bassins versant sensibles à l’érosion d’un autre groupe de sous bassins moins sensible, mais nous donne des pistes sur les caractéristiques similaires entre sous bassins potentiellement à risque érosif. Le logiciel DIAR permet de réaliser un diagnostic du ruissellement à une échelle locale et a été utilisé sur le sous bassin de Selles à titre d’exemple. Ce diagnostic permet de savoir où sont susceptibles d’être emmenées les particules mobilisées sur les parcelles agricoles. La forte charge en sédiments de la Liane peut s’expliquer par l’érosion des terres agricoles qui a fait l’objet de notre étude en première partie mais aussi par l’érosion des berges de la Liane et de ses affluents. C’est à ce deuxième aspect que nous nous intéressons dans la suite de ce rapport.

II. Érosion des berges

Dans le but de comprendre l’origine de la charge sédimentaire importante au niveau de la Liane et des diverses conséquences que ce phénomène peut causer en aval, les acteurs locaux nous ont signalé l’intérêt de s’intéresser à l’érosion des berges. Nous avons donc travaillé sur l’érosion des berges selon différents objectifs. Les prairies bordant le plus souvent les cours d’eau et étant parfois retournées, comme vu précédemment, il nous a semblé intéressant d’étudier l’impact de ces retournements sur l'érosion des berges. Dans un deuxième temps, nous avons souhaité dresser un état des lieux des berges à certains endroits. Enfin, nous avons tenté d’étudier l’évolution temporelle de l’érosion des berges en comparant nos résultats avec l’étude réalisée en 2005 par David Collin, en charge du pilotage des plans de gestion des cours d’eau au SYMSAGEB depuis la transmission de la compétence de gestion des berges du Parc Naturel au SYMSAGEB lors de sa création.

A. Etude de l’influence des retournements de prairies sur l’érosion des berges

1. Objectifs et choix des zones d’étude

Notre objectif de départ était de réaliser un état des lieux des berges de la Liane en

lien avec la problématique d’érosion de ces dernières mentionnée par les acteurs locaux. Le chevelu hydrographique de la zone étant particulièrement conséquent et nos phases de terrain courtes, cette étude devait être menée sur des zones bien déterminées géographiquement.

40

Afin de préciser ces zones d’études, il nous a semblé pertinent de nous intéresser aux conséquences des retournements de prairies situées en bordure des cours d’eau sur l’état des berges. En effet, les prairies jouent un rôle de tampon important dans la rétention d’eau lors de ruissellement, limitant donc potentiellement la charge érosive provenant des parcelles en amont. Un retournement de ces prairies pour une implantation de culture pourrait donc avoir deux effets négatifs se combinant. D’une part cela entraînerait une moindre rétention d’eau et de sédiments aux abords des cours d’eau ainsi qu’une augmentation possible des départs de terre. D’autre part il pourrait y avoir une accentuation de l’érosion des berges du fait du travail des terres agricoles, via les tracteurs et les outils mécaniques (demi-tour d’engins à proximité immédiate des berges)

A partir des résultats de traitement des retournements de prairies présentés dans la première partie de ce rapport (I-D) nous avons pu identifier visuellement les prairies retournées situées au bord de la Liane. L’outil buffer aurait aussi pu être utilisé pour un nombre plus grand de prairies retournées : il permet de créer un cordon continu plus ou moins large le long de la Liane et de récupérer toutes les informations se trouvant dans cette zone dont la largeur peut être déterminée par l’opérateur. Nous avons choisi des zones dont le contexte local nous semblait a priori intéressant pour notre étude : nos quatre zones sont situées dans le syndicat des eaux de Quesques, un retournement de prairie postérieur à 2007 y a été repéré à proximité directe et David Collin y a déjà prospecté en 2005.

Des observations selon les mêmes critères que M. Collin devaient permettre à la fois de décrire d’éventuels phénomènes d'érosion apparus après 2005 et d’apprécier l’évolution des figures d’érosion déjà mentionnées en 2005 et donc potentiellement liée au retournement des prairies puisque les retournements repérés sont postérieurs à 2007.

Voici les zones d’études sélectionnées et leurs caractéristiques :

Figure 24 : Localisation des zones parcourues

Parmi les 4 zones choisies, deux comprennent des observations d’érosion de berge

en 2005 en bordure d’une prairie retournée (Henneveux et Pont de la Brique) et ont donc été comparées aux données récoltées en 2005. Les deux autres n’en comportent pas

41

(Menneville, ruisseau au fromage) et ont été prospectées pour savoir si des figures d’érosion sont apparues depuis le passage de M. Collin.

Sur le terrain, nous avons cherché à vérifier les résultats obtenus par le premier traitement informatique qui repérait les retournements de prairie à partir du RPG. Contrairement à ce que nous avions prévu, à Henneveux, au niveau du pont de la Brique et au Ruisseau au Fromage, aucune prairie n’a été retournée. A Menneville, seule une parcelle d’environ 2 hectares sur l’ilot de 12,6 ha est passée de prairie à culture maraîchère. Par ailleurs cette parcelle est séparée de la Liane par des prairies.

C’est suite à ces observations que nous avons choisi de refaire le traitement informatique pour repérer les retournements de prairie en considérant les codes “fourrage” et “divers” du RPG comme des prairies mais nous n’avons donc pas pu étudier l’influence des retournements de prairie sur l’érosion des berges de la Liane et de ses affluents.

2. Proposition d’une méthode pour une étude future

Pour établir une corrélation entre les retournements de prairies et l’érosion des berges

à partir des observations réalisées en 2016 et en 2005 un protocole précis doit être établi. En effet, même si a priori seul le paramètre retournement de prairie a changé entre les deux dates, les causes des érosions vues ne seront pas nécessairement liées au retournement. Une érosion peut apparaître du fait de la présence d’embâcles dans le cours d’eau, de la construction ou la destruction d’un ouvrage hydraulique sur le cours d’eau, ou du changement de trajectoire du cours d’eau dû à un arbre isolé ou des atterrissements. L’importance de la détermination de la cause de l’érosion observée est donc primordiale. Pour une étude future, il convient de procéder comme suit :

identifier des prairies (à l’échelle parcellaire et non des îlots) situées en bordure de cours d’eau, ayant été retournées, et où aucune figure d’érosion n’a été observée antérieurement au retournement de prairie

sur ces zones, identifier les figures d’érosion qui avaient déjà été repérées sur ces zones, identifier les éventuelles figures d’érosion apparues postérieurement au

retournement de prairie décrire ces figures d’érosion, et en identifier la cause si aucune cause naturelle (embâcle naturel, méandre) ou liés aux activités humaines

(construction d’un ouvrage hydraulique, piétinement de bovins) n’a été identifiée, l’érosion (son apparition ou son évolution) peut être due au retournement de prairie

comparer ces observations avec des observations réalisées sur des sites de morphologie similaire (idéalement proches des sites précédents), où le cours d’eau est bordé par une prairie non retournée

Nous n’avons pas été en mesure d’étudier l’impact du retournement de prairies sur l’érosion des berges de la Liane et de ses affluents. Sur ces mêmes zones d’études, nous avons alors cherché à caractériser les érosions observées et à déterminer si le phénomène érosif avait évolué depuis 2005.

42

B. État des lieux de l’érosion des berges aux endroits parcourus

1. Protocole d’observation utilisé pour collecter les données

Nous avons réalisé des observations sur le terrain selon la fiche méthode présentée en annexe 5. Nous avons sélectionné des critères utilisés par David Collin en 2005 en vue d’établir une comparaison avec ses observations (cela sera traité dans la partie suivante). Nous avons également utilisé de nouveaux critères, afin de caractériser au mieux, de façon systématique et reproductible toutes les érosions observées. Les principaux critères retenus sont donc:

les caractéristiques morphologiques du site : zone de méandre ou non, rive sur laquelle est observée l’érosion, hauteur de berge, profondeur de l’eau en pied de berge, intensité du courant

mesures de l’érosion: longueur (distance séparant les points délimitant l’érosion en suivant la forme de berge) et largeur

largeur du cours d’eau entre les deux rives avant l’érosion, sur la zone érosive et après l’érosion

cause(s) de l’érosion: naturelle (zone de méandre, absence de ripisylve, fort courant) ou liée aux activités humaines (piétinement d’animaux, passage d’engins agricoles).

caractéristiques de la ripisylve (largeur, densité, espèces présentes)

Figure 25 : Schémas montrant les mesures effectuées pour caractériser les érosions de berge

43

2. Explication des causes majeures de l’érosion

a. Pont de la Brique

Sur les 800 m de cours d’eau parcourus, nous avons constaté 12 figures d’érosion.

Les causes en jeu sont l’absence de ripisylve, le méandrement naturel et aussi le piétinement de bovins accentué par l’absence ou la détérioration des clôtures à certains endroits.

Cette zone d’étude a des caractéristiques propres et marquées. Les figures d’érosions y sont le plus souvent soit abruptes, par blocs, soit en pente douce à cause du piétinement des bovins. On trouve de nombreuses prairies en bordure de cours d’eau et les clôtures sont absentes ou détériorées. Une autre cause d'érosion dans cette zone est le méandrement naturel. L'absence de végétation sur la berge est un facteur aggravant l'érosion puisque le sol n’est pas retenu par la végétation.

Les berges ont une hauteur relativement constante, d’environ 1.3 m quand les érosions sont dues aux méandres. La hauteur des berges est quasiment nulle quand les érosions sont dues au piétinement des bovins venant jusque dans l’eau. Par ailleurs, quelques îlots d'atterrissement sont présents, déviant le cours d’eau de part et d’autre de l'atterrissement, et renforçant le courant frappant les berges.

Paramètre

Longueur

d’érosion

Largeur d’érosio

n

Hauteur des

berges

Profondeur du cours

d’eau

Largeur de la ripisylve

Densité de la ripisylve

Moyenne (± l’écart

type)

21.5 m (±3.6)

0a ou 4.6b (±3.8) m

0b ou 1.3a

(±0.4) m

faible (0 - 30 cm)

Inexistence à très faible

Essentiellement herbacée

quand présente

a dans le cas d’érosions abruptes dues aux méandres b dans le cas d’érosions dues aux bovins Tableau 5 : Moyenne des critères principaux caractérisant les érosions de berge observées au Pont de la Brique

Érosion due à des îlots d'atterrissement (photo n°1756)

Érosion due au piétinement de bovins (photo n°1724)

Tableau 6 : Deux types d’érosion observés au Pont de la Brique

44

b. Henneveux

Sur les 560 m de cours d’eau parcourus, nous avons observé 18 zones d’érosion. A l’instar de la zone du Pont de la Brique, la zone de Henneveux possède elle aussi

des caractéristiques propres. Le cours d’eau est plus encaissé et donc les berges plus hautes. La ripisylve est beaucoup plus marquée que dans la zone précédente. Le méandrement est aussi majeur dans la zone. Les principales causes d’érosion sont le méandrement et la faible densité de la ripisylve. Il n’y a ici pas de problèmes de piétinement de bovins puisque les berges sont plus encaissées et donc difficiles d’accès et parce que les parcelles jouxtant les berges ne sont pas des prairies, ou ne sont pas des prairies utilisées pour y mettre les bovins. De nombreux débris de bois morts sont présents dans la zone. Cela doit gêner l’écoulement de l’eau quand le débit est important, favorisant donc les érosions de berge. De nombreux troncs d’arbres sont tombés dans le lit du cours d’eau ou menacent de tomber.

Paramètre Longueur d’érosion

Largeur d’érosion

Hauteur des

berges

Profondeur du cours

d’eau

Largeur de la

ripisylve

Densité de la

ripisylve Moyenne (± l’écart type)

11.8 (±4.6) m

2.3(±1.1) m

2.6 (±0.4)m

45 (±22) cm Très faible à

moyenne

divers

Tableau 7 : Moyenne des critères principaux caractérisant les érosions de berge observées

à Henneveux

Débris végétaux, arbres sectionnées, création de

méandres (photo n°1672)

Arbres prêt à tomber, déplacement du cours d’eau (photo n°1684)

Erosion par manque de ripisylve, jouxtant une culture labourées avec bande enherbée < 6m

(photo n°1653)

Tableau 8 : Photographies caractéristiques des observations effectuées sur la portion Henneveux

45

c. Ruisseau aux fromages

Sur les 420 m de cours d’eau parcourus, nous avons observé 4 zones d’érosion. Cette zone étudiée ne présente pas de méandres. L’érosion est due aux piétinements des bovins sur la rive gauche et à des îlots d'atterrissement qui dévient le courant.

Paramètre Longueur d’érosion

Largeur d’érosion

Hauteur des

berges

Profondeur du cours

d’eau

Largeur de la

ripisylve

Densité de la ripisylve

Moyenne (± écart-

type)

9.2 (±4.1) m

3.1(±2.1) m

1 m 20 (±17) cm 1 m Faible (herbacé et

parfois arborée)

Tableau 9: Moyenne des critères principaux caractérisant les érosions de berge observées au Ruisseau au fromage

Érosion due à des méandres provoqués par des îlots d'atterrissement

(photo n°1613)

Érosion due aux piétinements de bovins (photo n° 1609)

Tableau 10 : Deux types d’érosion observés au Ruisseau au fromage

d. Menneville

Sur les 400 m de cours d’eau parcourus, nous n’avons pas observé de figures

d’érosion. La raison est selon nous l’importance de la ripisylve à cet endroit. Nous avons réalisé un transect représentant bien la zone.

46

e. Conclusion

L’état des lieux que nous avons réalisé montre que les berges sont érodées pour

diverses causes. Certains facteurs de détérioration des berges sont liés aux activités humaines et peuvent donc être limités : la pose de clôture et de systèmes d’abreuvoirs en bordure de cours d’eau permettrait de limiter l’accès de celui-ci au bétail [12]. Cela limiterait les apports de sédiments provenant des berges et la remise en suspension des sédiments déposés au fond du cours d’eau. Dans les zones où la densité de la végétation est faible, on peut recommander des actions de reconstitution de la ripisylve afin d’améliorer la protection physique des berges par les racines des végétaux [12]. Des techniques de génie végétal peuvent également être utilisées pour stabiliser les berges [12].

C.Évolution temporelle de l’érosion des berges : comparaison avec l’étude réalisée en 2005 par David Collin

1. Méthode de comparaison

Pour comparer nos observations avec l’état des lieux réalisé en 2005 par David Collin, nous avons récupéré de nombreuses données auprès de celui-ci : un rapport sur l’état des berges de la Liane réalisé par un stagiaire en 2005, une étude sur la sédimentation sableuse de la Liane, le plan de gestion de la Liane et une étude sur l’érosion dans le bassin de la Slack. Après lecture de ces rapports, nous avons constaté qu’il n’y avait pas dans ces documents de méthodologie détaillée pour évaluer une évolution temporelle de l’érosion des berges. Des fiches techniques ont été réalisées par le stagiaire en 2005. Ces fiches détaillaient la commune et le sous bassin versant dans lequel une érosion de berge avait été observée, l'occupation du sol et des berges à cet endroit, et essayaient de décrire le type d'érosion, sa cause et ses impacts. David Collin nous a ensuite expliqué sa démarche et fourni un shape localisant les phénomènes érosifs qu’il a constatés et leurs caractéristiques (longueur, largeur, cause, hauteur de berge). Nous avons donc repris entièrement ces critères (en les complétant par d’autres critères trouvés dans la bibiographie) pour établir une comparaison. Sur les zones que nous avons prospectées, les figures d’érosion ont été repérées par un GPS dont la précision maximale est de 6m. Une fois traitées et géolocalisées sur SIG, les informations obtenues sur le terrain étaient susceptibles d’être comparées à celles de David Collin.

2. Résultats obtenus

La comparaison des observations n’a pas été évidente à cause de différences entre la

manière dont Monsieur Collin a retranscrit les mesures de terrain (prise en note de toutes les observations, de manière manuscrite, et non selon des critères systématiques) et notre protocole d’observation. Le protocole de David Collin est donc difficilement reproductible. De plus, la comparaison a été difficile à cause de la mauvaise précision dans la localisation des érosions que nous avons observées. En effet, de nombreuses figures d’érosion peuvent être présentes sur un linéaire assez court. Or la précision de notre GPS de terrain (6m) n’est pas idéale et les données récoltées par David Collin en 2005 sont difficilement localisables de par la prise de notes écrites. Un GPS ou tout autre système de localisation plus précis semble donc être indispensable pour réaliser une telle étude. Néanmoins, 8 points GPS parmi les 35 que nous avons réalisés cette année coïncident avec les figurés SIG renseignés par M. Collin.

47

Pour tenter de passer outre les problèmes de localisation, nous nous sommes appuyés sur les photographies qu’avait prises David Collin en 2005 en les confrontant à nos propres photographies. A l’issue de cette comparaison, nous pouvons amorcer une comparaison pour 3 relevés pour lesquels nous sommes sûrs de travailler sur la même figure d’érosion entre 2005 et 2016. Deux points se situent sur le site d’Henneveux (Henneveux10 et Henneveux12), le troisième se situe au niveau du Pont de la Brique (Pont_Brique_06_01).

Henneveux10 :

Critère d’évaluation

Longueur d’érosion

Hauteur de berges

Profondeur d’eau

Cause identifiée

2005 (Collin) 25 m 180 cm 10 cm Glissement car manque de ripisylve

2016 (AgroParisTech)

14.8 m 270 cm 50 cm Manque de ripisylve

Tableau 11 : Comparaison entre les mesures 2005 et 2016 au point Henneveux10

D’après les mesures, nous n’arrivons pas à caractériser clairement l’évolution de la

figure d'érosion considérée dans le temps. La comparaison des photos semble être ici plus pertinente et semble confirmer une augmentation de la hauteur des berges et donc un creusement du lit du cours d’eau.

Photo prise en 2005

Photo prise en 2016

Tableau 12 : Comparaison des photos prises au point Henneveux10 en 2005 et 2016

Henneveux12 :

Critère d’évaluation Longueur d’érosion

Hauteur de berges

Profondeur d’eau

Cause identifiée

2005 (Collin)

12 m 230 cm 30 cm

2016 (AgroParisTech)

19.6m 330 cm 50 cm Manque de ripisylve

Tableau 13 : Comparaison entre les mesures 2005 et 2016 au point Henneveux12

On remarque que les caractéristiques globales de la figure d’érosion ont augmenté.

Les photos sont ici aussi plus parlantes que la comparaison des mesures effectuées.

48

Photo prise en 2005

Photo prise en 2016

Tableau 14 : Comparaison des photos prises au point Henneveux12 en 2005 et 2016

Pont_Brique_06_01 :

Critère d’évaluation

Longueur d’érosion

Hauteur de berges

Profondeur d’eau

Cause identifiée

2005 (Collin) 16 m 190 cm 80 cm atterrissement et souche en amont

2016 (AgroParisTech)

24.6 m non mesurée (berge

inaccessible)

non mesurée (berge

inaccessible)

îlot d'atterrissement en amont

Tableau 15 : Comparaison entre les mesures 2005 et 2016 au point Pont_Brique_06_01

La difficulté d’accès à la berge érodée du fait de la profondeur de l’eau à cet endroit

empêche une comparaison exhaustive des caractéristiques de l’érosion. On constate tout de même que la longueur de la zone érodée a augmenté.

Photo prise en 2005

Photo prise en 2016

Tableau 16 : Comparaison des photos prises au point Pont_Brique_06_01 en 2005 et 2016

49

3. Limites de la méthode utilisée et propositions d’amélioration

Pour conclure, nous nous sommes aperçus qu’une comparaison temporelle de l’état

des berges avec les travaux effectués en 2005 par M. Colin est très difficile, tout d’abord parce que le repérage précis des figures d’érosion considérées est délicat : l’utilisation d’un système de localisation type GPS plus précis nous semble indispensable. De plus, la prise d’information sur le terrain non systématisée et normée par des indicateurs complique la comparaison : l’utilisation du même protocole précis (type fiche de terrain pré-remplie) et reproductible pour toutes les études réalisées sur l’érosion des berges nous semble également indispensable. En effet il est impossible de reproduire une prise de mesure à l’identique entre des observateurs différents si les critères à observer et la manière dont ils doivent être mesurés ne sont pas clairement explicités. Par exemple, pour une figure d’érosion donnée, il est difficile à 11 ans d’intervalle de mesurer la longueur de l’érosion de la même façon si un schéma précis de la situation expliquant comment mesurer ce critère n’a pas été effectué auparavant. Il nous semble donc nécessaire pour chacune des figures d’érosion étudiées de réaliser une étude approfondie, quitte à diminuer le nombre de zones d’érosion prospectées. Pour chacune d’entre elle, des transects et des schémas précis des mesures effectuées avec des repères fixes dans le temps (arbres, rochers …), voire même des modélisations 3D sous logiciel, seraient appréciables. En outre, la différence de contexte météorologique semble également biaiser les mesures de par les différences de profondeur d’eau et d’état de la ripisylve (notamment herbacée) que certains évènements comme les orages peuvent entraîner : des relevés dans des conditions et précédents météorologiques semblables nous semble être nécessaire.

En somme le travail que nous avons réalisé sur l’érosion des berges de la Liane et de ses affluents a permis de réaliser un diagnostic partiel de l’état actuel des berges. Cependant nous n’avons pas pu apprécier leur évolution depuis 2005. Ce travail pourrait servir de point de départ pour une étude future, en constituant un état de référence pour suivre l’état des berges. En reprenant les mêmes critères que ceux que nous avons utilisés et en les mesurant de la même manière un état des lieux des berges pourra être dressé dans quelques années et comparé à celui que nous avons réalisé cette année.

50

Conclusion La forte charge de la Liane est responsable d’arrêts réguliers de la station de pompage

de Carly et du comblement du bassin Frédéric Sauvage, ce qui entraîne des pertes économiques qui restent à quantifier précisément pour savoir s’il est intéressant pour le territoire du boulonnais de limiter la quantité de sédiments arrivant dans la Liane et ses affluents dès l’amont du cours d’eau. Le travail que nous avons réalisé constitue une amorce pour étudier l’érosion dans le syndicat des eaux de Quesques. Nous nous sommes intéressés à l’érosion des terres agricoles et à celle des berges de la Liane et de ses affluents. Nous avons montré que l’érosion dans cette région est un phénomène complexe, et qu’il est difficile d’en comprendre les mécanismes. La mise en évidence du problème d’érosion sur la base d’observations de terrain semble compliquée. Convaincre la communauté d’agglomération de Boulogne de la nécessité d’agir en amont de la Liane va donc nécessiter de mettre en œuvre d’autres moyens d’étude que de simples observations de terrain ou d’intensifier ces dernières. En outre, les études existantes sur l’érosion en France ont essentiellement été menées dans des zones fortement pentues et/ou aux sols limoneux, ce qui n’est pas le cas de la région de Quesques. Ce qui ne permet pas de disposer des outils déjà établis pour étudier l’érosion ou alors cela impose de les utiliser en ayant bien conscience des limites qu’ils présentent pour décrire l’érosion dans le Boulonnais. Nous avons proposé plusieurs méthodes permettant d’étudier le risque érosif des terres agricoles de la région. Une modélisation des départs de terre des parcelles agricoles permet d’identifier les zones où l’enjeu est le plus important et où il convient d’étudier le phénomène érosif en priorité. A l’échelle du syndicat des eaux, nous avons initié une méthode statistique permettant d’identifier les sous bassins versant susceptibles de présenter un risque d'érosion important et les principaux facteurs qui en sont responsables. Enfin, nous avons proposé une méthode s’appliquant à l’échelle d’un sous bassin versant et permettant de modéliser le ruissellement produit par les parcelles agricoles. Nous avons également réalisé un état des lieux (non exhaustif) des berges de la Liane et proposé un protocole de suivi de leur évolution dans le temps. Afin de poursuivre le travail que nous avons réalisé, il serait intéressant de quantifier les apports de sédiments dus à l’érosion des berges et ceux imputables à l’érosion des terres agricoles. Cela permettrait d’orienter une étude future pour étudier plus précisément le phénomène érosif.

51

Bibliographie [1] Grimaldi C., Merot P., Viaud V., 2009. Impact des haies sur la ressource en eau et en sol à partir de l’exemple de la Bretagne : résultats récentes et perspectives. Revue Forestière Française n°5. [2] Bardet C., Daroussin J., Le Bissonnais Y., Thorette J., Institut Français de l'Environnement 2002. L’érosion hydrique des sols en France. [3] Bussière M., 1996, L'érosion des sols cultivés en France: manifestation, coûts, remèdes. Mém. D.E.S.S., Univ. Picardie Jules Verne. [4] Hilborn D., Stone R.P, 2000. Fiche technique Équation universelle des pertes en terre (USLE). Ontario, Ministère de l’Agriculture, de l’Alimentation et des Affaires rurales [5] Renard K.G., Freimund J.R., 1994. Using monthly precipitation data to estimate the R factor in the revised USLE. Journal of Hydrology, n° 157. [6] D. Fox, J. Morschel, 2004. Une méthode de cartographie du risque érosif : une application aux collines du Terrefort Lauragnais. Mappemonde n°76. [7] Dumas P., Payet E., Pennober G., 2011. Modélisation de l’érosion hydrique des sols sur un bassins versant du sud-ouest de Madagascar, le Fiherenana. Vertigo, volume 11 n°3. [8] Desmet P.J.J, Govers G., 1996. A GIS procedure for automatically calculating the USLE LS factor on topogrphically complex landscape unit. Journal of Soil and Water Conservation. [9] Rétention des eaux pluviales à la parcelle, Instructions techniques d’Assainissement Départemental, 2006. Conseil général des Hauts-de-Seine, Aménagement du Territoire. [10] Boulday D., Langlois B., Ouvry J-F. Expérience en Pays de Caux : effet des bandes ligneuses sur le ruissellement et mise en oeuvre dans le projet INNOBIOMA. Journée d’échanges : Les cultures BIOMASSE, un atout pour lutter contre l’érosion des sols ?, organisée par le RMT Biomasse et Territoires, 8 Mars 2016. [11] Allaire G., Bortzmeyer M., Cahuzac E., Faïq C., Fuzeau V., Therond O., 2013. Les prairies permanentes : évolution des surfaces en France - Analyse à travers le registre Parcellaire Graphique. Collection “Études et documents” du Service de l’Economie, de l’Evaluation et de l’Intégration du Développement Durable du Commissariat Général au Développement Durable, n°96. [12] Plan de gestion de la Liane et de ses affluents 2012-2021 réalisé par le SYMSAGEB

52

Annexe 0 : informations sur les mesures de turbidité à la station de potabilisation de Carly

Les mesures fournies par la station de potabilisation de Carly couvrent toute l’année 2013, les périodes du 1er janvier 2014 au 14 décembre 2014, du 10 mars 2015 au 13 décembre 2015 et enfin du 1er janvier 2016 au 25 mai 2016. Elles sont effectuées à des intervalles de temps de 5 minutes en général.

Le seuil d’arrêt de la station est de 150 UTN (Unité de Turbidité Néphélométrique).

Le calcul du nombre d’arrêts de la station a été effectué selon deux méthodes :

1. On considère que le nombre de fois où la station a été arrêtée correspond strictement au nombre de séries de mesures dépassant 150 UTN, et cela même si des blocs de mesures dépassant 150 UTN se suivent et comportent quelques mesures ponctuelles inférieures au seuil.

2. La différence de la seconde méthode est de considérer un intervalle d’arrêt un ensemble de mesures dépassant globalement 150 UTN mais comportant quelques mesures ponctuelles en dessous du seuil.

Schéma explicitant les deux méthodes utilisées sur un extrait des mesures de turbidité à la station de potabilisation de Carly

53

Tableau récapitulatif :

2016 2015 2014 2013

Nombre de mesures 42826 78140 62909 52444

Nombre de mesures dépassant 150 UTN (seuil arrêt station) 1038 345 2157 1784

% mesures dépassant le seuil 2% 0% 3% 3%

Méthode 1

Nombre d’arrêts de station (i.e. nombre séries de mesures supérieures à 150 UTN) 82 43 119 100

Durée moyenne d’un événement (h) 1,1 0,7 3,0 3,0

Fréquence moyenne (even/semaine) 1,6 0,8 2,3 1,9

Méthode 2

Nombre d’arrêts de station 8 11 36 25

Selon la méthode 1 :

54

Selon la méthode 2 :

55

Annexe 1 : Traitement sous ArcGis des continuités hydrologiques Ci-dessous seront présentés les détails techniques de la méthode utilisée afin de tenter d’apprécier l’importance des continuités hydrologiques et notamment du rôle des fossés.

1. Identification du réseau de fossé

Cette identification peut être débutés sur un modèle numérique de terrain assez précis

(1m ou moins). Le MNT associe à chaque pixel une valeur, le MNT global (ie sur tout le syndicat) a donc une amplitude de valeurs prises par les pixels donnée. La légende donne des gammes de couleur en fonction du gradient de valeurs. Plus l’amplitude de valeur possible est importante, moins le gradient de couleur est précis. Ainsi sur le MNT global, le contraste n’est pas suffisant pour repérer tous les fossés. Pour résoudre ce problème, il suffit d’exporter uniquement les pixels de la zone d’intérêt. Leur nombre est donc moins important, leur amplitude également et donc le contraste est augmenté. Plus la zone exportée regroupe une faible quantité de pixels, meilleure la résolution sera.

Vue du MNT global d’une zone de Selles

Vue du MNT local exporté de cette zone

Vue de l’orthophoto de cette zone

Tableau 1 : Comparaison des vues MNT disponibles et de l’orthophoto

On repère bien sur cette portion du MNT des lignes foncées qui correspondent à des altitudes plus faibles et qu’on peut donc considérer comme des fossés. La comparaison avec l’orthophoto montre que ces lignes sont en bordure de parcelles et cela semble concordant avec le fait que les lignes repérées soient des fossés. Il est ensuite nécessaire de matérialiser ce linéaire de fossés sous un figuré (type polyligne).

Pour créer la couche de fossés de la commune de Selles le protocole a donc été de repérer les fossés sur le MNT et de s’aider des orthophotos pour confirmer les suspicions de présence de fossés. Les orthophotos permettent aussi d’extrapoler et de relier deux bouts de fossé qui étaient interrompus sur le MNT et dont on peut supposer qu’ils forment dans la réalité un fossé continu.

Voici le résultat de ce traitement pour la commune de Selles :

56

Figure 1 : Carte des fossés repérés informatiquement à Selles

Ces informations sont à prendre avec précaution dans la mesure où tous les fossés ne

sont pas visibles sur le MNT et que les lignes peu visibles sont soumises à l’interprétation. Dans tous les cas rien ne remplace des observations de terrain qui sont beaucoup plus fiables.

2. Modification du modèle numérique de terrain

Nous avons vu que le MNT ne permet pas de repérer tous les types de fossés. Certains fossés sous haies ou pas assez larges ne sont pas repérés et ne sont donc pas “creusés” dans la couche ce qui rompt les potentielles continuités hydrologiques et biaise les modélisations d’écoulement. Une phase de terrain pour repérer ces fossés et confirmer la présence de ceux vus sur le MNT est donc indispensable. Pour surmonter cette difficulté nous avons eu l’idée de modifier le MNT. En ajoutant au figuré polyligne repéré sur le MNT les fossés que nous avons pu déterminer sur le terrain, nous avons obtenu le linéaire complet sous forme d’un shape de polylignes. Nous avons donc ensuite “creusé” artificiellement le modèle de terrain le long de ces fossés. Voici le détails des opérations à réaliser pour creuser les linéaires de fossés dans le MNT

Faire une copie du MNT (dupliquer) sous QGis

Ouvrir le shape du linéaire de fossés sous QGis

Creer un buffer autour du linéaire de fossés sous QGis (vecteur<outil de géotraitement<tampon) d’une largeur 1

Enregistrer le buffer dans la copie du MNT (raster < conversion < rasteriser < mettre la copie du MNT en fichier de sortie)

Reprendre avec ArcGis < calculatrice raster Ici deux possibilités selon la version de ArcGis

57

1°) soit la valeur des pixels du buffer est NoData 2°) soit la valeur des pixels du buffer est 0

sélectionner les valeurs = Nodata ou les valeurs = 0 selon les cas via la calculatrice raster

(On obtient un shape binaire avec une valeur de 1 sur le linéaire de fossés et une valeur de 0 ailleurs)

Modifier au besoin la valeur de 1 en x (profondeur avec laquelle les fossés seront creusés)

Calcuatrice raster : faire l’opération copie du MNT - le shape binaire avec la calculatrice raster

On obtient donc une copie du MNT avec les fossés creusés d’une valeur de 1 ou de x

A priori, il n’était pas nécessaire d’effectuer cette opération pour les fossés déjà visibles

sur le MNT mais le fait de creuser les fossés non repérés d’une profondeur différente aurait perturbé les modèles d’écoulement. A l’issue de ce traitement, le MNT de base voit donc ses valeurs conservées pour les pixels ne correspondant pas à des fossés et ses valeurs diminuées d’une constante pour les pixels se trouvant sur le linéaire de fossés.

Nous supposons que la profondeur à laquelle nous creusons les fossés n’a pas d’influence sur l’écoulement de ce qu’il contient. En effet, un fossé plus ou moins creusé dirigera l’eau qu’il reçoit toujours dans la même direction et avec la même vitesse. C’est davantage la largeur et la pente de celui-ci qui influe sur le comportement de ce qu’il contient. Les fonctions du module hydrologique de Spatial Analyst peuvent ensuite être appliquées.

3. Fonctions du module hydrologique de Spatial Analyst (SIG)

Pour tenter de comprendre l’importance du linéaire de fossés dans les écoulements

d’eau nous avons utilisé les diverses fonctions du modèle hydrologique de Spatial Analyst sous ArcGis.

Nous avons utilisé la fonction direction de flux ou flow direction qui consiste, en se

basant sur le raster du MNT à 1m une fois les fossés creusés, à déterminer pour chaque cellule dans quelle direction, c’est à dire dans quelle cellule adjacente, un flux potentiel se déversera en intégrant les variations d’altitude entre la cellule considérée et les 8 cellules qui l’entourent.

Imaginons que les valeurs d’altitude du MNT pour une région donnée soient les

suivantes alors le résultat du flow direction sera celui-ci si le code est le suivant :

58

Valeurs d’altitude du MNT Code considéré Résultat du flow direction

Prenons par exemple la cellule en haut à gauche. Ayant une valeur d’altitude de 78 et en regardant les altitudes de ses voisines, la fonction direction de flux précise qu’un potentiel flux dans cette cellule s’écoulera vers la cellule de plus basse altitude, à savoir celle qui se trouve en bas à droite (ayant une altitude de 67). En fonction du code considéré, la valeur associée à cette cellule sera donc 2.

Nous avons également utilisé la fonction accumulation de flux ou flow accumulation qui repose sur la fonction précédente. Elle permet, pour chaque cellule considérée, de calculer le flux accumulé en cumulant toutes les cellules qui s’écoulent dedans.

Reprenons les résultats du flow direction, alors le flow accumulation donnera le raster suivant (en gardant le même système d’encodage).

Résultat du flow direction Signification du flow direction Résultat du flow accumulation

Nous avons donc mis en oeuvre ces deux méthodes numériques sur les deux sous bassins pilotes afin de comprendre comment les écoulement se faisaient et pour percevoir l’influence ou non des réseaux de fossés dans ces écoulements.

59

Annexe 2 : Caractériser le risque érosif global d’une région par application de l’équation USLE (Universal Soil Loss Equation) Objectif : Cartographier sous SIG les départs de terre possibles selon l’équation USLE Principe : Selon le modèle USLE, l'érosion est une fonction multiplicative de plusieurs facteurs :

E = R * S * K * 0.1317 * C * L

E est la perte de terre sur le long terme, en t.ha-1.an-1

R est l'indice d'érosivité des pluies. Ce facteur est approché grâce à la pluviométrie

annuelle en mm sur la zone considérée (Renard et Freimund, 1994) :

R = 0.04830*P1.610 si P < 850 mm

R = 587.8 – 1.219*P + 0.004105*P² si P > 850 m

S est le facteur tenant compte de la pente de la parcelle. Celui-ci est approché grâce

la pente de la parcelle exprimée en pourcentage (Payet et al., 2011) :

S = 0.00654 pente² + 0.0456 pente + 0.065

K est l'érodibilité des sols. Ce facteur est fonction du taux de matière organique et de

la texture des sols, de la perméabilité et de la structure du profil. Une table permet de faire la correspondance entre la classe texture du sol et le facteur K.

Figure 1: Table de correspondance entre la classe texturale du sol et le facteur K (source : Hilborn et Stone, 2000)

60

On peut également déterminer K grâce à l’équation suivante (Morschel et Fox, 2004) :

MO : teneur en matières organiques M : texture des sols avec M = (% limons + % sables)*(100 - % argiles) b : indice de structure du sol (compris entre 1 et 4) c : perméabilité du sol (compris entre 1 et 6)

C est un facteur prenant en compte le couvert végétal. Il est le produit du facteur associé au type de culture, du facteur associé à la méthode de travail du sol et du facteur associé à la pratique de conservation du sol.

Figure 2 : Tables de correspondance permettant de calculer le facteur C (source : Hilborn et Stone, 2000)

Si les informations ne sont pas disponibles de manière précise à l’échelle de la région étudiée, il est possible de calculer C comme suit (Morschel et Fox, 2004) :

C = 0.001 pour un espace boisé C = 1 pour un sol nu

C = 0.5 pour un espace agricole

L est la longueur de pente. Il peut être calculé comme suit (Desmet et Govers, 1996):

Ui,j : aire contribuant au flux d’eau arrivant dans la cellule de coordonnées (i,j) Di,j : résolution du MNT qui sert de base au travail Xi,j = sin(exposition) + cos(exposition) m = 0.5 si la pente est supérieure à 5 % m = 0.4 si la pente est comprise entre 3 % et 5% m = 0.3 si la pente est comprise entre 1 % et 3% m = 0.2 si la pente est inférieure à 1 % La formule simplifiée, mais moins précise, peut également être utilisée :

61

Données nécessaires : carte de pluviométrie annuelle en mm dans la région

- Modèle Numérique de Terrain, avec la précision la plus grande possible (mais restant inférieure à 5m) carte des sols de la zone étudiée permettant de déterminer leur classe texturale

OU éventuellement : teneur en matières organiques du sol, pourcentage de limons, sables et argiles, indice de structure du sol et perméabilité du sol - type de culture en place dans la région et mode de travail du sol associé.

L’occupation du sol peut être obtenue grâce à la couche Corine Land Cover, bien que les informations contenues dans cette couche ne soient pas très précises. Elle peut être utilisée pour caractériser de manière globale une région, mais est peu recommandée pour faire une étude à l’échelle d’un sous bassin versant par exemple. Pour des données plus complètes, on peut se baser sur le RPG. Le mode de travail du sol peut être obtenu grâce aux itinéraires techniques des parcelles après discussion avec les agriculteurs, ou de manière moins précise auprès de la Chambre d’agriculture. Traitement SIG à mettre en place : 1. A partir de la carte de pluviométrie annuelle, construire un raster donnant le facteur R

grâce à la calculatrice raster.

2. Créer une carte des pentes à partir du MNT, puis construire un raster donnant le facteur S dans la zone étudiée grâce à la calculatrice raster.

3. Construire un raster donnant le facteur K. Pour cela, une nouvelle couche peut être créée : tracer les polygones délimitant les classes texturales de sol à la main, puis rentrer dans la table attributaire de la couche créée le facteur K associé à chaque polygone. Ensuite, convertir la couche créée en un raster.

Voici un exemple de cartographie du facteur K obtenue sur le syndicat des eaux de Quesques.

Figure 3 : Cartographie du facteur K sur le syndicat des eaux de Quesques

62

4. Construire un raster donnant le facteur C. Si l’on travaille à partir de la couche Corine Land Cover ou du RPG, il suffit de rajouter une colonne donnant le facteur C dans la table attributaire.

Voici les catégories à prendre en compte si l’on travaille avec la couche Corine Land Cover:

Prairies Cultures Bois Codes de

Corine Land Cover pris en compte

- Prairies et autres surfaces toujours en herbe à usage agricole - Pelouses et pâturages naturels

- Cultures annuelles associées à des cultures permanentes - Systèmes culturaux et parcellaires complexes - Surfaces essentiellement agricoles, interrompues par des espaces naturels importants - Terres arables hors périmètres d'irrigation

- Forêts de feuillus - Forêts de conifères - Forêts mélangées - Forêt et végétation arbustive en mutation

Si l’on veut travailler à partir d’observations réalisées sur le terrain, il faut construire une couche dont la table attributaire comporte le facteur C associé à chaque culture (en traçant le contour des parcelles à la main) puis convertir cette couche en un raster.

Voici un exemple de cartographie du facteur C sur le syndicat des eaux de Quesques obtenu à partir de la couche CLC.

Figure 4 : Cartographie du facteur C sur le syndicat des eaux de Quesques obtenu à partir de la CLC

5. Pour calculer le facteur longueur de pente :

63

a. A partir de la carte de pente créée précédemment, créer un raster donnant le coefficient m (utiliser la condition « con » de la calculatrice raster)

b. Construire une carte d’exposition (fonction « exposition »), puis un raster

donnant le terme xi,j grâce à la calculatrice raster

c. Créer un raster donnant l’accumulation de flux (fonction flow accumulation sous

ArcGis) puis le raster Ui,j étant le produit du raster accumulation de flux par la résolution du MNT au carré.

d. Grâce à la calculatrice raster, créer le raster Li,j

6. Pour cartographier le risque érosif global de la région étudiée, il suffit d’utiliser la calculatrice raster pour calculer E d’après l’équation USLE (multiplier tous les rasters obtenus précédemment).

Voici à titre d’exemple la cartographie du risque érosif sur le syndicat des eaux de Quesques.

Figure 5 : Cartographie du risque érosif sur le syndicat des eaux de Quesques

Annexe 3 : Détails techniques des traitements statistiques sur les 214 sous-bassins versants

64

1. Cartographie de quelques variables choisies pour l’étude

Pourcentage de surface en prairie

Longueur totale des haies rapportée à la surface totale du bassin

Pente maximale dans chaque sous bassin

65

2. Détails techniques de l’ACP

Nous avons travaillé sur des données normées et centrées, afin de faire un changement d’échelle et de ramener toutes les variables initialement d’unités différentes au même niveau d’importance. Dans un premier temps, nous avons procédé à la définition des “composantes principales” (aussi appelées “dimensions”). Les données ici nous permettent de garder 3 dimensions (dim 1, 2 et 3) selon lesquelles on pourra représenter les 214 sous bassins.

Table des valeurs propres: > library(FactoMineR) > acp.sbv=PCA(SBV,scale.unit=TRUE,ncp=7,quali.sup=8) > round(acp.sbv$eig,4)#valeurs propres et contribution cumulée eigenvalue percentage of variance cumulative percentage of variance comp 1 1.6650 23.7860 23.7860 comp 2 1.3624 19.4623 43.2483 comp 3 1.0732 15.3314 58.5797 comp 4 0.9696 13.8514 72.4311 comp 5 0.9434 13.4767 85.9079 comp 6 0.5431 7.7583 93.6661 comp 7 0.4434 6.3339 100.0000

Matrice des corrélations:

> cor(SBV2) X..surfacique.de.prairies X..surfacique.de.prairies 1.00000000 Densité.de.haies..m.ha. 0.12943969 X..Surface.Impermeable 0.01478263 X..Interculture.Longue -0.09851379 Densité.de.Talweg..km.ha. 0.15532793 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 0.49730579 pente.maximale -0.06263884 Densité.de.haies..m.ha. X..surfacique.de.prairies 0.12943969 Densité.de.haies..m.ha. 1.00000000 X..Surface.Impermeable -0.08652304 X..Interculture.Longue -0.03441297 Densité.de.Talweg..km.ha. -0.16289034 taille.moyenne.des.ilôts..ha. -0.06423719 pente.maximale -0.01083870

66

X..Surface.Impermeable X..Interculture.Longue X..surfacique.de.prairies 0.01478263 -0.09851379 Densité.de.haies..m.ha. -0.08652304 -0.03441297 X..Surface.Impermeable 1.00000000 0.02086832 X..Interculture.Longue 0.02086832 1.00000000 Densité.de.Talweg..km.ha. -0.08017068 -0.06374512 taille.moyenne.des.ilôts..ha. -0.05156472 -0.15711917 pente.maximale 0.23802289 0.03920615 Densité.de.Talweg..km.ha. X..surfacique.de.prairies 0.15532793 Densité.de.haies..m.ha. -0.16289034 X..Surface.Impermeable -0.08017068 X..Interculture.Longue -0.06374512 Densité.de.Talweg..km.ha. 1.00000000 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 0.20201549 pente.maximale 0.26066747 taille.moyenne.des.ilôts..ha. pente.maximale X..surfacique.de.prairies 0.49730579 -0.06263884 Densité.de.haies..m.ha. -0.06423719 -0.01083870 X..Surface.Impermeable -0.05156472 0.23802289 X..Interculture.Longue -0.15711917 0.03920615 Densité.de.Talweg..km.ha. 0.20201549 0.26066747 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 1.00000000 -0.06417064 pente.maximale -0.06417064 1.00000000

Matrice des corrélations partielles: > library(ppcor) > pcor(SBV2)$estimate X..surfacique.de.prairies X..surfacique.de.prairies 1.000000000 Densité.de.haies..m.ha. 0.210226984 X..Surface.Impermeable 0.094569022 X..Interculture.Longue -0.008658176 Densité.de.Talweg..km.ha. 0.123460787 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 0.483408733 pente.maximale -0.086124803 Densité.de.haies..m.ha. X..surfacique.de.prairies 0.21022698 Densité.de.haies..m.ha. 1.00000000 X..Surface.Impermeable -0.13158521 X..Interculture.Longue -0.04949132 Densité.de.Talweg..km.ha. -0.19406426 taille.moyenne.des.ilôts..ha. -0.13268283 pente.maximale 0.07783091 X..Surface.Impermeable X..Interculture.Longue X..surfacique.de.prairies 0.094569022 -0.008658176 Densité.de.haies..m.ha. -0.131585209 -0.049491320 X..Surface.Impermeable 1.000000000 -0.005358256 X..Interculture.Longue -0.005358256 1.000000000 Densité.de.Talweg..km.ha. -0.173385036 -0.049593200 taille.moyenne.des.ilôts..ha. -0.052042406 -0.121304477 pente.maximale 0.277306185 0.041225819 Densité.de.Talweg..km.ha. X..surfacique.de.prairies 0.1234608 Densité.de.haies..m.ha. -0.1940643 X..Surface.Impermeable -0.1733850 X..Interculture.Longue -0.0495932 Densité.de.Talweg..km.ha. 1.0000000 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 0.1191930 pente.maximale 0.3197818 taille.moyenne.des.ilôts..ha. pente.maximale X..surfacique.de.prairies 0.48340873 -0.08612480 Densité.de.haies..m.ha. -0.13268283 0.07783091 X..Surface.Impermeable -0.05204241 0.27730619 X..Interculture.Longue -0.12130448 0.04122582 Densité.de.Talweg..km.ha. 0.11919300 0.31978175 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 1.00000000 -0.05336311 pente.maximale -0.05336311 1.00000000

67

Cercles de corrélation par ACP selon les 3 dimensions:

Les dimensions expliquent max 20% de la variabilité environ. Plus une variable est

proche d’un axe, plus elle contribue à la construction de cet axe. Certaines variables sont loin du cercle de corrélation: elles sont donc mal représentées selon les axes définis, cela signifie que la représentation des individus selon ces axes ne tient pas bien compte de ces variables.

Table de contribution en pourcentage des variables pour la construction des 3 premiers axes:

68

> acp.sbv$var$contrib[,1:3] Dim.1 Dim.2 Dim.3 X..surfacique.de.prairies 36.653600549 1.1059271 8.778066 Densité.de.haies..m.ha. 0.003491679 13.8395839 36.98436 X..Surface.Impermeable 0.961168682 18.2380833 34.16544 X..Interculture.Longue 7.868783706 0.8795863 4.217609e-01 Densité.de.Talweg..km.ha. 13.368333047 21.8686899 12.39866 taille.moyenne.des.ilôts..ha. 41.071277832 0.1331375 1.045891e-04 pente.maximale 0.073344504 43.9349919 7.251606

La dimension 1 est conjointement expliquée par la taille moyenne des îlots et le

pourcentage surfacique des prairies. La dimension 2 est construite par la pente maximale et la densité de talweg. Enfin la dimension 3 est construite principalement par la densité de haies et le pourcentage de surface imperméable. La variable pourcentage en interculture longue intervient un peu dans la construction de la dimension 1 mais pas de manière significative.

D’après les tableaux de corrélation et corrélation partielle ainsi que les cercles de corrélation, les variables taille moyenne des îlots et pourcentage surfacique de prairies sont corrélées positivement (coefficient de corrélation partielle: 0,48). Elles sont corrélées négativement au pourcentage d’interculture longue mais cette dernière n’est pas bien représentée selon les dimensions 1 et 2. Les variables pente maximale et densité du talweg sont corrélées positivement entre elles (coefficient de corrélation partielle: 0,31). Enfin, les variables densité de haies et pourcentage en surface imperméable sont corrélées négativement mais pas très fortement (-0,13). D’après le cercle de corrélation dim 2/dim 3, ces variables font un angle droit et sont donc peu corrélés, mais d’après le cercle dim 1/dim 3, les variables sont corrélés positivement, ce qui est contradictoire avec le coefficient de corrélation. On décide alors de ne pas tenir compte de la représentation des sous bassins versants selon les dimensions 1 et 3 et on ne peut pas interpréter les informations en fonction de la dimension 3.

On confronte alors les valeurs de ces variables pour les sous bassins versants avec propositions d’aménagements avec les moyennes sur les 214 sous bassins pour vérifier si dans chaque cas chacun des deux variables entrent en jeu :

Dim 1 Dim 2

Sous bassin % surfacique de prairies

taille moyenne des îlots (ha)

pente maximale (%)

densité de talweg (km/ha)

8 16,87% 3,02 77,32% 1,15

11 27,55% 2,47 136,35% 0,8

46 50,48% 2,74 95,00% 1,13

117 44,45% 1,82 110,76% 1,19

153 58,07% 3,76 52,19% 1,27

164 32,83% 1,95 126,58% 0,61

171 48,59% 3,23 128,40% 1,25

195 19,89% 1,15 91,97% 0,79

196 58,39% 1,58 76,65% 1,14

208 73,27% 2,84 2446,00% 1,14

209 77,54% 3,14 5260,00% 1,16

Moyenne des 214 bassins 62,10% 3,204 92,00% 1,02

Tableau: valeur des variables expliquant dim 1 et dim 2 pour les sous bassins versants avec aménagements. En rouge: les valeurs sont inférieures à la moyenne de la variable considérée sur les 214 sous bassins versants; en vert elles sont supérieures.

Représentations des sous bassins en fonction d’autres combinaisons d’axes:

69

On remarque que les sous bassins avec aménagements sont situés dans la zone où

la dimension 2 est positive, et on ne tient pas compte de la dimension 3. Cela concorde avec les remarques précédentes: ces bassins sont donc avec une pente maximale et un densité de talweg plus important.

3. CAH

Cet algorithme permet de construire un nombre de groupes inconnu à l’étape initiale, en agglomérant 2 entités à chaque étape (un individu et un autre individu ou groupe d’individus) tout en minimisant la distance intra-groupe. On s’arrête lorsqu’il n’y a plus qu’un groupe. On peut visualiser le regroupement à l’aide d’un dendogramme. Ici, la distance utilisée est la distance de Ward comme distance inter-groupe, qui permet de réaliser la fusion optimale limitant l’hétérogénéité au sein d’un groupe. L’avantage de cet algorithme est qu’il est stable et qu’on ne choisit pas le nombre de groupes à l’avance, mais il est plus lent dès qu’on a un grand nombre d’individus.

Regroupement obtenu:

70

> SBVCN<-scale(SBV2,scale=T,center=T) > sbv.dist<-dist(SBVCN,method="euclidean") > sbv.cah.ward<-hclust(sbv.dist,method="ward.D2") > plot(sbv.cah.ward,hang=-1) #dendogramme > cutree(sbv.cah.ward,k=5) 0 1 2 3 4 5 6 1 2 1 1 2 2 2 7 8 - 1Am 9 10 11 - 1Am 12 13 2 2 2 1 2 1 1 14 15 16 17 18 19 20 1 2 1 2 2 3 2 21 22 23 24 25 26 27 2 3 2 2 1 2 2 28 29 30 31 32 33 34 2 2 2 3 3 3 1 35 36 37 38 39 40 41 3 1 3 4 3 4 3 42 43 44 45 46 - 2Am 47 48 2 2 3 4 2 4 4 49 50 51 52 53 54 55 1 3 1 3 3 2 1 56 57 58 59 60 61 62 1 1 3 1 2 3 4 63 64 65 66 67 68 69 2 3 3 3 2 4 3 70 71 72 73 74 75 76 4 1 4 3 3 2 3 77 78 79 80 81 82 83 2 3 2 4 3 4 3 84 85 86 87 88 89 90 3 4 1 2 3 3 2 91 92 93 94 95 96 97 3 3 2 3 2 3 3 98 99 100 101 102 103 104 3 3 2 2 2 3 3 105 106 107 108 109 110 111 2 2 2 2 2 2 1 112 113 114 115 116 117 - 3Am 118 2 3 2 3 2 2 3 119 120 121 122 123 124 125 2 4 3 3 2 3 3 126 127 128 129 130 131 132 3 2 3 3 3 3 3 133 134 135 136 137 138 139 3 2 3 1 3 2 2 140 141 142 143 144 145 146 3 3 3 2 3 3 3 147 148 149 150 151 152 153 - 1Am 2 2 3 1 2 4 3 154 155 156 157 158 159 160 5 5 2 3 3 1 2 161 162 163 164 - 2Am 165 166 167 2 2 2 1 2 2 2 168 169 170 171 - 2Am 172 173 174 2 2 2 2 3 2 3 175 176 177 178 179 180 181 3 2 3 3 2 3 3 182 183 184 185 186 187 188 2 3 3 3 2 2 2 189 190 191 192 193 194 195 - 3Am 3 3 3 1 2 2 1 196 - 3Am 197 198 199 200 201 202 3 2 3 2 2 3 2 203 204 205 206 207 208 - 2Am 209 - 1Am 2 3 3 2 2 2 2 210 211 212 213 3 2 2 3

4. K-means

71

Cet algorithme nécessite de définir au départ combien de groupes on souhaiterait obtenir et combien d’étapes de calcul on souhaite avoir. Chacun de ces groupes est constitué initialement d’un seul individu choisi au hasard. Ensuite, à chaque étape, on affecte les individus restant au groupe dont ils sont le plus proches du centre en essayant de minimiser l’hétérogénéité au sein d’un groupe et on recalcule les nouveaux centres. L’avantage de cet algorithme est qu’il est rapide et permet une application sur un grand jeu de données, mais la répartition finale dépend d’une part du nombre de groupes choisi, et d’autre part de la partition initiale.

Pour un nombre de groupe égal à 5 (inspiré des résultats de la CAH) et une initialisation aléatoire de l’algorithme, la partition obtenue après plusieurs exécutions de l’algorithme est plutôt stable.

Regroupement obtenu: > sbv.kmeans8=kmeans(SBV2,centers=5,iter.max=1000,nstart=1) > sbv.kmeans8$totss [1] 673.8111 > sbv.kmeans8$tot.withinss [1] 116.8352 > sbv.kmeans8$withinss [1] 38.823841 24.790482 24.211700 24.090048 4.919093 > sbv.kmeans8$between [1] 556.9759 > sbv.kmeans8$cluster 0 1 2 3 4 5 6 7 8 - 1Am 1 1 4 2 2 1 4 2 4 9 10 11 - 1Am 12 13 14 15 16 17 1 3 4 3 3 3 4 3 3 18 19 20 21 22 23 24 25 26 1 4 2 4 1 2 2 3 1 27 28 29 30 31 32 33 34 35 3 2 2 1 2 3 4 3 4 36 37 38 39 40 41 42 43 44 2 2 5 4 5 3 4 2 2 45 46 - 2Am 47 48 49 50 51 52 53 5 4 5 5 3 2 3 1 4 54 55 56 57 58 59 60 61 62 2 4 3 4 1 3 4 4 5 63 64 65 66 67 68 69 70 71 1 3 1 2 4 5 2 5 3 72 73 74 75 76 77 78 79 80 5 1 3 4 2 3 2 1 5 81 82 83 84 85 86 87 88 89 2 5 2 4 5 5 3 4 1 90 91 92 93 94 95 96 97 98 3 2 2 2 2 4 2 4 3 99 100 101 102 103 104 105 106 107 1 2 1 2 4 2 2 4 3 108 109 110 111 112 113 114 115 116 4 4 2 3 2 2 4 1 4 117 - 3Am 118 119 120 121 122 123 124 125 3 3 2 5 3 4 2 4 2 126 127 128 129 130 131 132 133 134 2 4 4 2 2 2 2 4 2 135 136 137 138 139 140 141 142 143 2 2 2 4 1 2 2 2 2 144 145 146 147 148 149 150 151 152 2 1 4 4 4 4 2 4 5 153 - 1Am 154 155 156 157 158 159 160 161 2 5 3 2 4 4 4 2 4 162 163 164 - 2Am 165 166 167 168 169 170 3 4 3 3 4 3 3 4 3 171 - 2Am 172 173 174 175 176 177 178 179 4 2 3 4 2 3 2 3 2 180 181 182 183 184 185 186 187 188 4 2 4 2 2 4 4 2 3 189 190 191 192 193 194 195 - 3Am 196 - 3Am 197 4 2 5 3 2 4 3 3 3 198 199 200 201 202 203 204 205 206 1 4 4 3 3 4 3 2 3 207 208 - 2Am 209 - 1Am 210 211 212 213

72

4 4 4 2 3 4 2

Tableau de contingence entre les deux sortes de regroupements: > comparaison2<-table(cutree(sbv.cah.ward,k=5),sbv.kmeans8$cluster) > comparaison2 1 2 3 4 5 1 1 4 16 4 1 2 10 24 19 36 0 3 10 39 11 22 1 4 0 0 0 0 14 5 0 0 1 0 1 5. Code sur R

setwd("C:/Users/Patricia/Documents/AGRO/2A/PROJET_EROSION/ACP_CAH") SBV<-read.table(file="214SBV_7variables_presenceabsenceam.csv",sep=";",skip=0,header=T, row.names = 1) as.factor(SBV[,8]) SBV2<-SBV[,1:7] clusteram<-t(SBV$Presence.amenagement[1:214]) clusteram #tableau du facteur présence ou non d'aménagement ###################################### #description des donnees summary(SBV2) par(mfrow = c(1,1)) plot(SBV2) sapply(SBV2,sd) SBVCN<-scale(SBV2,scale=T,center=T) boxplot(SBVCN) #correlation cor(SBV2) library(ppcor) pcor(SBV2)$estimate ###################################### #ACP library(FactoMineR) acp.sbv=PCA(SBV,scale.unit=TRUE,ncp=7,quali.sup=8) round(acp.sbv$eig,4)#valeurs propres et contribution cumulée plot(acp.sbv$eig$eigSBValue) #méthode du coude #contribution des variables acp.sbv$var$contrib[,1:3] #cercles de corrélation plot(acp.sbv,choix="var") plot(acp.sbv,choix="var",axes=c(1,3)) plot(acp.sbv,choix="var",axes=c(2,3)) #représentation des individus #diapo: library(lattice) xyplot(acp.sbv$ind$coord[,2] ~ acp.sbv$ind$coord[,1], SBV, groups=clusteram, grid=TRUE, xlab="Dim 1: taille moy îlots et %surfacique prairies", ylab="Dim 2: pente max et densité talweg", panel = function(x,y,...){ panel.superpose(x,y,..., pch=list("+","X"), cex=2, col=c("grey","red")) }) #rapport: par(pch="•") # abcisses: dim 1 / ordonnées: dim 2

73

plot(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,2], col=clusteram, xaxt="n", yaxt="n", pch=c(1,20), xlab="Dim 1: taille moy îlots et %surfacique prairies", ylab="Dim 2: pente max et densité talweg") axis(1, pos=0, at=seq(-8, 8, by = 2)) axis(2, pos=0, at=seq(-8, 8, by = 2)) legend<-c("sans amenagement","avec amenagement") legend(x=2, y=-3, cex=0.8, legend, col=c("black","red"), pch=20) #abcisses: dim 2 / ordonnées: dim 3 plot(acp.sbv$ind$coord[,2],acp.sbv$ind$coord[,3], col=clusteram, xaxt="n", yaxt="n", xlab="Dim 2: pente max, densité talweg", ylab="Dim 3") axis(1, pos=0, at=seq(-8, 8, by = 2)) axis(2, pos=0, at=seq(-8, 8, by = 2)) legend<-c("sans amenagement","avec amenagement") legend(x=1, y=6, cex=0.8, legend, col=c("black","red"), pch=20) # abcisses: dim 1 / ordonnées: dim 3 plot(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,3], col=clusteram, xaxt="n", yaxt="n", xlab="Dim 1: taille moy îlots, %surfacique prairies", ylab="Dim 3") axis(1, pos=0, at=seq(-8, 8, by = 2)) axis(2, pos=0, at=seq(-8, 8, by = 2)) legend<-c("sans amenagement","avec amenagement") legend(x=2, y=5, cex=0.8, legend, col=c("black","red"), pch=20) #Autre méthode d'affichage # plot(acp.sbv,choix="ind", habillage=8) # plot(acp.sbv,choix="ind",axes=c(1,3), habillage=8) # plot(acp.sbv,choix="ind",axes=c(2,3), habillage=8) #Affichage 3D en fonction des trois dimensions #library(rgl) #plot3d(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,2],acp.sbv$ind$coord[,3]) #,col=as.integer(SBV$Nb.amenagements..facteur.) ###################################### #CAH sbv.dist<-dist(SBVCN,method="euclidean") sbv.cah.ward<-hclust(sbv.dist,method="ward.D2") plot(sbv.cah.ward,hang=-1) #dendogramme cutree(sbv.cah.ward,k=5) res4=rect.hclust(sbv.cah.ward,k=5) #représentation des 5 groupes ###################################### #k-means # 2 groupes # sbv.kmeans1=kmeans(SBV2,centers=2,iter.max=100,nstart=1) # sbv.kmeans1$totss # sbv.kmeans1$tot.withinss # sbv.kmeans1$withinss # sbv.kmeans1$between # sbv.kmeans1$cluster # # sbv.kmeans2=kmeans(SBV2,centers=2,iter.max=100,nstart=1) # sbv.kmeans2$totss # sbv.kmeans2$tot.withinss # sbv.kmeans2$withinss # sbv.kmeans2$between # sbv.kmeans2$cluster # # 3 groupes # sbv.kmeans3=kmeans(SBV2,centers=3,iter.max=200,nstart=1) # sbv.kmeans3$totss # sbv.kmeans3$tot.withinss # sbv.kmeans3$withinss # sbv.kmeans3$between # sbv.kmeans3$cluster # # sbv.kmeans4=kmeans(SBV2,centers=3,iter.max=200,nstart=1) # sbv.kmeans4$totss

74

# sbv.kmeans4$tot.withinss # sbv.kmeans4$withinss # sbv.kmeans4$between # sbv.kmeans4$cluster # # 4 groupes # sbv.kmeans5=kmeans(SBV2,centers=4,iter.max=200,nstart=1) # sbv.kmeans5$totss # sbv.kmeans5$tot.withinss # sbv.kmeans5$withinss # sbv.kmeans5$between # sbv.kmeans5$cluster # # sbv.kmeans6=kmeans(SBV2,centers=4,iter.max=300,nstart=1) # sbv.kmeans6$totss # sbv.kmeans6$tot.withinss # sbv.kmeans6$withinss # sbv.kmeans6$between # sbv.kmeans6$cluster # 5 groupes sbv.kmeans7=kmeans(SBV2,centers=5,iter.max=200,nstart=1) sbv.kmeans7$totss sbv.kmeans7$tot.withinss sbv.kmeans7$withinss sbv.kmeans7$between sbv.kmeans7$cluster sbv.kmeans8=kmeans(SBV2,centers=5,iter.max=1000,nstart=1) sbv.kmeans8$totss sbv.kmeans8$tot.withinss sbv.kmeans8$withinss sbv.kmeans8$between sbv.kmeans8$cluster # #comparaison entre kmeans à 6 variables et kmeans à 7 variables # SBV3<-read.table(file="214SBV_6variables.csv",sep=";",skip=0,header=T, row.names = 1) # SBV4<-SBV[,1:6] # sbv.kmeans0=kmeans(SBV4,centers=5,iter.max=1000,nstart=1) # sbv.kmeans0$totss # sbv.kmeans0$tot.withinss # sbv.kmeans0$withinss # sbv.kmeans0$between # sbv.kmeans0$cluster # comparaison<-table(sbv.kmeans0$cluster,sbv.kmeans8$cluster) # comparaison #comparaison dendogramme/kmeans 8 comparaison2<-table(cutree(sbv.cah.ward,k=5),sbv.kmeans8$cluster) comparaison2 # #représentation graphique groupes kmeans # plot(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,2],type="n") # text(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,2],rownames(SBVCN),col=sbv.kmeans8$cluster) # #plot(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,2],col=sbv.kmeans2$cluster) #dim 1 et 2 # # plot(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,3],type="n") # text(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,3],rownames(SBVCN),col=sbv.kmeans8$cluster) # # plot(acp.sbv$ind$coord[,2],acp.sbv$ind$coord[,3],type="n") # text(acp.sbv$ind$coord[,2],acp.sbv$ind$coord[,3],rownames(SBVCN),col=sbv.kmeans8$cluster) # # library(rgl) # plot3d(acp.sbv$ind$coord[,1],acp.sbv$ind$coord[,2],acp.sbv$ind$coord[,3],col=sbv.kmeans8$cluster) #

Annexe 4 : Modélisation du ruissellement dans un bassin versant

75

Production du ruissellement et occupation du sol

1. Choisir tout d’abord une date pour laquelle on réalisera la modélisation du ruissellement : par exemple une date pour laquelle la sensibilité du bassin versant à l’érosion est exacerbée.

2. Calcul du ruissellement des différentes parcelles agricoles grâce au logiciel DIAR pour cette date. Les données nécessaires à la réalisation de cette étape sont la pluviométrie quotidienne dans la zone d’étude, si possible sur plusieurs années, ainsi que les successions de culture pratiques culturales avec les dates d’intervention sur les parcelles, les plus précises possibles. On crée des exploitations fictives d’un hectare puisqu’un ne s’intéresse qu’au ruissellement en mm/ha. Il faut choisir le mode “affichage du ruissellement journalier” affichage dans “option d’affichage des résultats” quand on fait l’analyse.

3. Calcul du ruissellement produit par la route et du ruissellement absorbé par la bande enherbée (apparentée à une prairie) pour la date donnée.

a. V = 0.029*Surface active [9]. La surface active est ici égale à la surface de route car cette dernière est considérée comme imperméable (Sa = Sroute * Coefficient de ruissellement (=1 pour une route)). Ce volume a ensuite été converti en mm/ha. b. Absorption du ruissellement par les bandes enherbées

La capacité d’infiltration des bandes enherbées a été évaluée en prenant la différence sur DIAR entre la hauteur de précipitation pour le 3 octobre et la hauteur de ruissellement produite par un hectare de prairie.

2. Création d’une couche raster où chaque pixel d’une parcelle est affecté de la valeur du ruissellement (en mm/ha) produit par la parcelle.

Production du ruissellement sur la zone d’étude de Selles en fonction des surfaces

76

Réseau de fossés et écoulement des eaux Un réseau de fossé net est nécessaire pour que la modélisation de l’écoulement des eaux dans le bassin versant soit correcte. Il faut donc retoucher le MNT sur la zone en question selon la méthode décrite dans l’annexe concernant les fossés.

Traitement SIG et modélisation du ruissellement

1. Préparer le MNT pour l’utilisation des fonctions “flow direction” et “flow accumulation” en utilisant la fonction “Remplissage” du module “Hydrologie” pour combler les creux dus à des erreurs de mesure sur le MNT pouvant gêner la modélisation de l’écoulement.

2. Utiliser successivement les fonctions flow direction puis flow accumulation qui calcule pour une cellule donnée le nombre de cellules qui s’y déversent. Pour cette dernière on utilise le raster de production de ruissellement construit comme raster de pondération du “flow accumulation”. La valeur de la cellule la plus en aval indique la contribution de la zone étudiée en termes de volume de ruissellement.

Annexe 5 : Notice des couches SIG présentant les résultats de terrain obtenus sur la thématique d’érosion des berges NB : la carte finale regroupant toutes les informations présentées ci-dessous a été empaquetée dans le fichier pack_carte_erosion_berges. Si jamais un souci à l’ouverture de ce pack a lieu, l’ensemble des données unitaires sont présentes dans le dossier Données. Releves_terrain_2016 : (après jointure avec la table attributaire tout_les_points (Erosion_berges<Table attributaire) sur le champ id_jointure) Ensemble de points prospectés en 2016 dont la table attributaire possède les informations suivantes : - Localisation : dénomination arbitraire, selon la zone d’étude - Nom_fiche : précise le nom présent sur la fiche de terrain papier - GPS_Nom : précise le nom du point GPS réalisé sur le terrain. Une mention <Approx> signifie que les points ont été placés à posteriori sur les orthophotos car un relevé GPS sur le terrain n’était pas possible. - GPS_lat : précise les coordonnées de la latitude du point considéré (en WGS84). Ne pas prendre pour argent comptant la précision des coordonnées, la précision du GPS de terrain était de 6m. - GPS_long : précise les coordonnées de la longitude du point considéré (en WGS84). Ne pas prendre pour argent comptant la précision des coordonnées, la précision de GPS du terrain était de 6m.

77

- rive : G signifie que l’étude a été portée sur la rive gauche (selon le sens du courant), D pour la rive droite - meandre : O signifie que l’érosion se trouve dans une zone de méandre, N signifie que ce n’est pas le cas - Erosion_Longeur : précise la longeur de l’érosion étudiée (m) - Erosion_Largeur : précise la largeur de l’érosion étudiée (m) - Eau_Profondeur : précise la profondeur d’eau au niveau de l’érosion étudiée (m) - Berges_Hauteur : précise la hauteur de berge au niveau de l’érosion étudiée (m) - Cours_deau_avant : précise la largeur du cours d’eau avant l’érosion étudiée (m) - Cours_deau_pendant : précise la largeur du cours d’eau pendant l’érosion étudiée (m) - Cours_deau_apres : précise la largeur du cours d’eau après l’érosion étudiée (m) - Cause : précise la cause probable de l’érosion étudiée - Ripisylve_largeur : précise la largeur de ripisylve au niveau de l’érosion étudiée (m) - Ripisylve_densite : précise la densité (selon trois classes) de la ripisylve au niveau de l’érosion étudiée - Photos_numero : précise le(s) numéro(s) de photo(s) prise(s) pour l’érosion étudiée - Remarques : précise d’éventuelles remarques n’entrant pas dans les critères ci-dessus Retournement2007 à Retournement2014 : représente les ilôts (et non les parcelles) qui pour une année donnée et selon le RPG, possèdent des prairies retournées. Attention aux limites fortes de cette information (cf le corps du rapport) syndicat quesques : représente la délimitation du syndicat des eaux de Quesques aerodata : représente la couche d’ortho-photos prises en 2014 Erosion_Colin_2005 (transmis par Monsieur David Collin du SYMSAGEB) : représente un ensemble de polylignes correspondant aux relevés de terrain réalisés par Monsieur David Collin en 2005. La table attributaire possède les informations suivantes :

78

Longueur : précise la longueur de la polyligne dessinée sur le SIG représentant approximativement la longueur de l’érosion observée sur le terrain (m) Hauteur : précise la hauteur de l’érosion observée, renseignée uniquement pour 4 érosions, qui sont en-dehors des zones prospectées par l’étude de 2016 (cm) Long : précise la longueur de l’érosion mesurée sur le terrain et annotée dans les fiches de terrain de Mr David Collin (m) Etat lieu : précise les caractéristiques de l’érosion observée sur le terrain, l’état de la ripisylve ou tout autre information nécessaire à la compréhension de la zone étudiée Travaux : précise les propositions d’aménagements à réaliser pour protéger les berges de l’érosion constatée Photo : précise le numéro des photos prises à l’endroit de l’érosion étudiée Profondeur : précise la profondeur du cours d’eau à l’endroit de l’érosion étudiée (cm) Protection_Colin_2005 (transmis par Monsieur David Collin du SYMSAGEB) : représente un ensemble de polylignes correspondant aux proposition d’aménagements faisant suite aux relevés de terrain réalisés par Monsieur David Collin en 2005. La table attributaire possède les informations suivantes : Longueur : précise la longueur de la polyligne dessiné sur le SIG représentant approximativement la longueur de l’érosion observée sur le terrain (m) (identique au champ Longueur du shape Erosion_Colin pour les zones où des propositions d’aménagements ont été effectuées) Hauteur : précise la hauteur de l’érosion observée (cm) Etat lieux : précise les caractéristiques de l’érosion observée sur le terrain, l’état de la ripisylve ou tout autre information nécessaire à la compréhension de la zone étudiée Travaux : précise les propositions d’aménagements à réaliser pour protéger les berges de l’érosion constatée Long : précise la longueur de l’érosion mesurée sur le terrain et annotée dans les fiches de terrain de Mr David Collin (m) Photo avt : précise le numéro des photos prises à l’endroit de l’érosion étudiée Profondeur : précise la profondeur du cours d’eau à l’endroit de l’érosion étudiée (cm)

79

Annexe 6 : Fiche méthode utilisée pour les observations des érosions de berges

Numéro de la fiche

LOCALISATION Lieu-dit

Coordonnées GPS (noms des points)

retournement de prairie datant de :

érosion constatée en 2005 : oui / non MORPHOLOGIE DU SITE

Rive (en se mettant dans le sens du courant)

gauche - droite

Forme de la rive Convexe - tronçon droit - concave

Zone de méandre oui / non

Section du cours d’eau

Elargissement - Rétrécissement - Rectiligne - zone de déposition

Ecoulement Lent - Fort courant - Turbulent

Mesures Hauteur de berge :

Hauteur au pied de la berge :

Largeur du cours d’eau :

avant l’érosion :

80

zone érosive :

après l’érosion :

Pente de berge %

ETAT DE LA VEGETATION

âge de la végétation (jeune, moyen, gros arbre)

Haut de talus:

Zone de pente :

Bas de talus:

type de végétation +: aulne - frene - saulne - chêne - érable sycomore - charme - aubépine

-: peuplier cultivar - érable negundo

autre:

largeur ripisylve (m)

Densité Haut de talus: Dénudée - Faible densité - moyenne - élevée

Zone de pente : Dénudée - Faible densité - moyenne - élevée

Bas de talus: Dénudée - Faible densité - moyenne - élevée

OCCUPATION Des sols occupation parcelle limitrophe :

si prairie : traces de piétinement de bovins : oui / non

présence d’une cloture : oui / non

autre:

des berges nature du substrat :

argile - limons - sable - graviers - autres:

nature des alluvions:

du lit présence d’atterissement : oui / non

nature : sable - gravat - autre :

ETAT DE LA BERGE

bon / moyen + /

moyen - / mauvais

préciser :

(si mauvais : présence de galeries de rongeurs - arbres déracinés - arbres aux racines apparentes…)

EROSION Ampleur de l’érosion Faible - Moyenne (-) - Moyenne (+) - Forte

Type Affouillement = érosion à la base d’une berge

effondrement = rupture d’un volume de berges cohérentes qui se trouve en surplomb par suite d’un affouillement au pied

description :

Mesures Longueur de l’érosion : Largeur de l’érosion :

type de matériau enlevé

Sables - sédiments/argiles - graviers

Autre:

81

Cause origine hydrique (vitesse du courant) - piétinement par bovins - tassement agricole - embacle - arbre isolé - ouvrage provoquant érosion en amont / aval

préciser :

Impact Mise en suspension de matériaux - Altération de la qualité de l’eau -

Déstabilisation des berges - Effet sur le méandrage

EQUIPEMENT/

OBSTACLES

pont - seuil - enrochement - béton/mur (renforcement des berges)

débris végétaux - déchets

autres obstacles :

libre écoulement des obstacles/sédiments?

HYDROLOGIE Prise d’eau - Restitution d’eau - canalisation

ACCESSIBILITE DU SITE

pour d’éventuels travaux

Facile - Moyen - Difficile - Impossible

Numéros des photos prises :

Remarques éventuelles :

Schéma de la situation :

Annexe 7 : Précisions à propos du Registre Parcellaire Graphique et du logiciel RPG Explorer

Depuis 2006 et conformément à la réglementation européenne (réglementation communautaire n°1593/2000) la France a mis en place le Registre Parcellaire Graphique, un système d’information géographique qui permet de localiser les parcelles agricoles déclarées par les agriculteurs chaque année dans le cadre le la Politique Agricole Commune (PAC) européenne. Le fichier Shapefile regroupe différentes informations pour chacun des îlots qui sont rendus anonymes en étant identifiés par un identifiant numérique unique et différent d’année en année. Les principales informations sont les données graphiques de l’îlot, la commune, le groupe de culture (numéroté de 1 à 28 selon une clé) principale, la surface, le département, la classe d’âge de l’exploitant et la forme juridique de l’exploitation. Le RPG dégradé est accessible sur le site Géoportail et le RPG complet ne peut être délivré que par l’Agence des Services et de Paiement. Au cours de notre étude nous avons été amenés à nous intéresser aux types de cultures mises en place dans la région de Quesques et leurs évolutions au cours du temps. Le logiciel RPG Explorer, développé par l’Inra nous a permis de faire un suivi dans le temps des îlots de culture. L’un des intérêt de cet outil est en effet de pouvoir établir une filiation des îlots d’une année à l’autre. Ensuite, en faisant des manipulations des données obtenues sur un logiciel de bureautique classique nous avons pu sélectionner les îlots d’intérêt et étudier leur évolution. Pour plus d’informations se référer au site d’AgroParisTech à l’adresse : https://tice.agroparistech.fr/coursenligne/courses/RPGEXPLORER/index.php