L'impact hydrologique des feux de forêt de 2003 sur le territoire de Cogolin :

INTRODUCTION :

Les feux de forêt sont depuis toujours l’un des pires fléaux pour les êtres vivants de la biosphère, leurs conséquences souvent désastreuses entrainent de profondes modifications souvent irréversibles comme la disparition de forêts ou encore d’écosystèmes ayant pris plusieurs centaines d’années à sa former. Une autre conséquence est la dégradation de sols qui une fois dénudés sont proies à l’érosion, cela engendrant des boucles de rétroactions négatives comportant des fléaux comme les inondations par exemple. Le plus souvent les feux de forêt apparaissent lors des périodes de sécheresse et sont d’origine humaine mais peuvent aussi résulter de la foudre qui s’abat sur le sol, mais ce dernier cas de figure est bien plus rare. En France les départements du Sud sont les plus impactés, le Var par exemple, a perdu en moyenne 1006 hectares de forêt entre 2015 et 2019. Dans ce même département, la ville de Cogolin a en 2003 connut des feux de forêt dévastateurs ayant un impact certain sur le ruissellement et l’érosion qui vont faire l’objet de l’étude qui va suivre. Cette étude se basera sur des bandes spectrales satellitaires rouge, verte, bleue et proche infrarouge d’avril et de septembre 2003 qui permettront après composition de créer des images satellitaires de 25 mètres de résolution sous format raster. Avec cela sont fournies des données d’occupation du sol, un modèle numérique de terrain, et des données sur les évènements pluvieux journaliers des trente dernières années précédent l’incendie. L’objectif sera donc en fonction d’une pluie journalière choisie de déterminer l’évolution du ruissellement, de l’érosion et par conséquent du débit de l’eau du bassin versant de la Giscle. Pour cela, il sera question en premier lieu de la méthode employée, en second lieu des résultats obtenus et de la discussion pour enfin conclure.

METHODE :

La zone d’étude se trouve à Cogolin et ses alentours, c’est une commune française située dans le département du Var, en région Provence-Alpes-Côte d'Azur, entre Saint-Tropez et Sainte-Maxime2. Cette commune est traversée par la Giscle qui est un fleuve côtier du Var de 26,7 kilomètres de long, qui se jette dans le golfe de Saint-Tropez, au niveau de Port-Grimaud3. Son débit moyen lors de précipitations de 50 mm par jour est d'environ 2,51 m3/s.3

Pour cette analyse sera requis le logiciel d’analyse géospatiale et de modélisation Terrset et le tableur Excel. Le logiciel étant en version anglaise, les étapes qui vont être citées seront en anglais elles aussi pour ce qui concerne la manipulation logicielle.

Etape 1 : Harmonisation des fenêtres

Il faut donc commencer le paramétrage des bandes satellitaires d’avril et septembre en les configurant comme le dossier d’occupation du sol «landuse-2003-25m-watershed-final-reclass ». Pour ce faire il faudra utiliser l’outil « Project » et remplir les modalités suivantes :

· Raster

· Input : nom de l’image « bande » que l’on veut paramétrer.

· Resample type : nearest neighbor

· Background value : 0

· Output reference informations :

Cocher « copy from existing files » et choisir «landuse-2003-25m-watershed-final-

reclass ».

Refaire de même pour toutes les autres bandes. Une fois cette étape passée, normalement les bandes auront le même paramétrage, les coordonnées X et Y seront les mêmes ce qui est important pour le reste du traitement.

Etape 2 : conception des NDVI et calcul de la pluie journalière.

Pour concevoir les NDVI (images fausses couleurs) de chaque moi respectif, il va falloir utiliser l’outil « Image composite utility » et respecter les modalités suivantes :

· Blue image band : B3

· Green image band : B2

· Red image band : B1

· B = Bande

Une fois validé seront obtenus les NDVI d’avril et de septembre de la zone étudiée qui indiquent l’intensité de la signature spectrale des végétaux et donc de la couleur verte issue de la réflectance de cette dernière due à l’activité chlorophyllienne.

Pour calculer la pluie journalière il faudra ouvrir le fichier contenant les données sur les pluies journalières ici donc le fichier Terrset « Pluie85 ». Pour commencer il faut trier les données supprimer les données ayant une pluviométrie en-dessous de 50 mm mais surtout celles ayant 9999 mm. Il faut ensuite classer les données dans un tableau pour concevoir le graphique en nuages de points de la période de retour des pluies au-dessus de 50 mm avec en abscises les intervalles des relevés pluviométriques et en ordonnées le nombre de jours. Avec cela il faut faire un tableau qui montre les données pluviométriques et les périodes de qui correspondent. Pour rappel le calcul de période de retour se fait via cette formule :

· Pr = X / N

· Pr = Période de retour

· X = Période totale analysée

· N = Nombre d’évènements pluvieux

Et cela donne si l’on prend 8 évènements pluvieux sur 30 ans :

· Pr = 30 / 8 = 3.75

Donc la période de retour se fait tous les 3.75 ans, à raison de 8 évènements pluvieux sur 30 ans. Il reste maintenant à connaitre quelle pluviométrie journalière correspond à cette période de retour, il faudra donc utiliser le graphique. Pour cela, sur le graphique doit aussi figurer une courbe de tendance exponentielle. Il faut ensuite choisir la période de retour qui est ici 3.75 ans. En partant de cette information il faut la reporter sur le graphique et tracer une droite parallèle à l’axe des abscisses passant par la valeur 8, correspondant à 8 évènements pluvieux figurant sur l’axe des ordonnées. Marquer d’un point le croisement entre cette droite et la courbe de tendance exponentielle, faire le rapport entre ce croisement et l’axe des abscisses pour déterminer la pluie journalière. Ici elle est située dans l’intervalle allant de 80 à 89.99 mm, par défaut il faudra prendre la valeur médiane de cet intervalle et donc la pluie journalière pour le reste de l’étude sera de 85 mm.

Etape 3 : Cartographie de la surface brûlée

Ici, en premier lieu il faudra utiliser l’outil « Vegindex » pour chaque moi (avril et septembre) pour créer le DNDVI. Cela se fera selon les modalités suivantes :

· Cocher NDVI

· First image : B2

· Second image : B1

· B = bande rouge, verte, bleue ou infrarouge.

Une fois ceci fait, il faut utiliser l’outil « Overlay » selon les modalités suivantes :

· Cocher « First – second »

· First image : « Vegindex avril »

· Second image : « Vegindex septembre »

Et voici donc le DNDVI créé. Il faut maintenant le reclasser en deux catégories pour mettre en évidence les valeurs spectrales de la cicatrice de feu qui sont au-dessus de O.40 dans le cas présent. Pour ce faire il faut utiliser l’outil « Reclass » selon les modalités suivantes :

· Type of file to reclass : image

· Classification type : user-defined reclass

· Input : DNDVI

· Assign a new value of :

O : to all values from -80 to just less than 0.40

1 : to all values from 0.40 to just less than 2

Il en ressortira un DNDVI avec deux catégories de valeurs, les valeurs de la catégorie 0 correspondant aux valeurs spectrales ne correspondant pas aux à la cicatrice du feu de septembre, et les valeurs de la catégorie 1 correspondant aux valeurs du DNDVI au-dessus de 0.40 et correspondant donc à la cicatrice de feu.

Mais un problème s’impose, ce qui fait l’objet de cette étape est la cicatrice de feu, et donc il ne faut retenir que les valeurs spectrales la concernant. Le DNDVI reclassé en deux catégories de valeurs possède des pixels de valeur supérieure 0.40 et donc de même couleur que la cicatrice de feu rendant donc impossible l’achèvement du traitement. Pour pallier ce problème il faut donc créer à l’aide de l’outil « Digitize » (figurant dans la barre d’outil) un masque grossier autour de la one brulée, puis l’enregistrer sous format vectoriel, et enfin le convertir au format raster grâce à l’outil « RasterVector ». Maintenant il faut ouvrir l’outil « Image Calculator » et y entrer l’équation suivante qui va additionner le masque du contour de feu et le DNDVI reclassé :

· Contour de feu intermédiaire = ([contour_de_feu_mask_raster]+[dndvi_reclass])*100

Maintenant il faut reclasser le contour de feu « intermédiaire » via l’outil « Reclass » en respectant les modalités suivantes :

· Type of file to reclass : image

· Classification type : user-defined reclass

· Input : Contour_de_ffeu_intermediaire

· Assign a new value of :

O : to all values from 0 to just less than 200

1 : to all values from 200 to just less than 9999

Ainsi donc, le contour de feu final se retrouve avec deux catégories de valeurs, celles de la catégorie 1 valant 200 et plus représentant la cicatrice de feu et celles de la catégorie 2 en dessous représentant les zones non incendiées pour le cas présent. Ensuite multiplier par 100 via « Image Calculator » le contour de feu final pour avoir en échelle des valeurs allant de 0 à 100 permettant de continuer le traitement par la suite, la cicatrice de feu finale restera inchangée malgré la multiplication.

Etape 4 : Cartes d’occupation du sol

La première carte d’occupation du sol est déjà fournie par le fichier « landuse-2003-25m-watershed-final-reclass.rst », il s’agit ici donc de faire la seconde carte d’occupation du sol. Pour ce faire, il faudra utiliser l’outil « Overlay » selon les modalités suivantes :

· First image : contour_de_feu_final

· Second image : landuse-2003-25m-watershed-final-reclass.rst

· Cocher : « First + second »

Cela donnera la carte d’occupation du sol de septembre qu’il faudra recolorer de préférence comme la carte d’occupation du sol d’avril grâce à l’outil « Symbol workshop » selon les modalités suivantes.

· New : Input : Occupation_du_sol_septembre

· Cocher palette et valider

· Une fois les plages de couleurs déterminées : enregitrer via « save » et

rouvrir l’occupation du sol de septembre.

Etape 5 : Cartes du ruissellement

Il s’agit maintenant de réaliser les cartes du ruissellement de la zone d’étude et pour ce faire il va falloir commencer par réaliser un tableau comme le tableau 1 regroupant les données fournies à propos du coefficient de ruissellement en fonction de l’occupation du sol.

Tableau 1 : Coefficients de ruissellement en fonction de l’occupation du sol

Une fois le tableau réalisé il faut premièrement reclasser la carte d’occupation du sol d’avril en remplaçant les valeurs de la colonne « Assign a new value of » par les coefficients de ruissellement y correspondant. Bien sûr il faudra retirer le coefficient de ruissellement de la surface brûlée pour le mois d’avril car l’incendie n’avait pas encore eu lieu. Il faudra réitérer l’opération pour la carte du ruissellement de septembre en n’oubliant donc pas de rajouter le coefficient de ruissellement de septembre.

Etape 6 : carte d’infiltration

Pour réaliser les cartes d’infiltration le processus est exactement le même que pour le ruissellement, mais avant cela il faut déterminer les coefficients d’infiltration grâce à la formule suivante :

· Ci = P – (P x Cr)

· Ci = coefficient d’infiltration

· P = Pluie

· Cr = Coefficient de ruissellement

Cela donne donc le tableau suivant :

Tableau 2 : Coefficients d’infiltration en fonction de l’occupation du sol et d’une pluie journalière de 85 mm

Etape 7 : Calcul du débit d’eau du bassin versant

Il faut premièrement créer le fichier précipitations en reclassant le fichier « mnt-giscle25m-bv mode filter 3x3.rst » à l’aide de l’outil « Reclass » selon les modalités suivantes :

· Type of file to reclass : mnt-giscle25m-bv mode filter 3x3.rst

· Classification type : user-defined reclass

· Input : Pluie_85mm

· Assign a new value of :

85 : to all values from 0 to just less than 9999

Maintenant il est tant d’utiliser l’outil « Runoff » pour cartographier le débit d’eau selon les modalités suivantes pour les mois d’avril et septembre respectivement :

· Input surface image : mnt-giscle25m-bv mode filter 3x3.rst

· Add précipitation image : pluie__85 (= fichier pluie réalisé précédemment)

· Add infiltration image : carte d’infiltration d’avril OU septembre

· Cocher « Perform pit removal »

Il faut maintenant convertir les unités des cartes de débit d’eau en m3/ s en utilisant l’outil « Image calculator » selon les modalités suivantes :

· Output file : Débit_avril_m3s

· Expression to process = [runoff]/1000*25*25/24/3600

Il est normalement obtenu des valeurs de débit en m3/s.

Maintenant il ne reste plus qu’à convertir en fichier vecteur les cartes de débit et les superposer aux cartes d’occupation du sol y correspondant selon le moi.

Il ne reste plus qu’à comparer et placer les points d’analyse.

Récapitulatif :

· Etape 1 : Harmonisation des fenêtres

· Etape 2 : conception des NDVI et calcul de la pluie journalière

· Etape 3 : Cartographie de la surface brûlée

· Etape 4 : Cartes d’occupation du sol

· Etape 5 : Cartes du ruissellement

· Etape 6 : carte d’infiltration

· Etape 7 : Calcul du débit d’eau du bassin versant

RESULTATS ET DISCUSSION :

Le premier résultat à fournir ici est le graphique des pluies journalières de la figure 1 qui a permis de connaitre l’intervalle de pluviométrie journalière sur lequel il fallait travailler en prenant sa valeur médiane, c’est-à-dire 85mm.

Figure 1 : Graphique des évènements pluviométriques intenses à Cogolin entre 2000 et 2005.

Ensuite vient la cartographie de la surface brûlée de la figure 2 réalisée en seconde étape sur Terrset.

Figure 2 : Cartographie de la surface brûlée

A partir de cette surface brûlée et l’occupation du sol d’avril, il est donc possible de créer la carte d’occupation du sol de septembre. Il est donc possible de comparer ces cartes par la suite comme le montre la figure 3.

Figure 3 : Cartes d’occupation du sol de Cogolin en avril et septembre 2003

La carte d’occupation du sol de septembre montre que le feu dévasté en grande partie les espaces forestiers, les vignobles et les espaces enherbés. Une partie de la ville et des espaces agricoles semblent avoir été touchés mais si l’on zoome, il est possible de se rendre compte que non. Alors pourquoi le feu se serait-il arrêté à proximité de ces zones comme le montre la figure 4 ?

Figure 4 : Zoom sur la carte d’occupation du sol de septembre 2003 à Cogolin.

Une explication valable pour la remarque faite précédemment est que ces zones forestières à proximité des habitations et des espaces agricoles ont été volontairement brûlées par l’homme, ce furent donc des mesures préventives à la propagation de l’incendie dans le but de l’empêcher de dévaster les espaces anthropisés. Cette prévention est bel et bien justifiée et a sûrement fonctionné mais est-ce que certains paramètres ont-ils été pris en compte ? Des paramètres comme le ruissellement, l’infiltration et la capacité de l’occupation du sol à contenir la Giscle en cas de crue ont-ils été retenus ? Pour comprendre les impacts de ces brûlis orchestrés par les hommes et le reste de la cicatrice de feu sur les paramètres précédemment cités, il faudra donc cartographier le ruissellement et l’infiltration de la zone. A partir de ces cartes d’occupation du sol ont été réalisées les cartes de ruissellement de la figure 5 et les cartes d’infiltration de la figure 6.

Figure 5 : Cartes de ruissellement de Cogolin en avril et septembre 2003.

Il est évident ici que si l’on fait une moyenne des coefficients de ruissellement de la carte, il y a aura une très forte augmentation de celui-ci, et cela n’est pas de bon augure pour les terres agricoles qui seront plus en proie à l’érosion diffuse ou concentrée et les villes à l’inondation qui plus est avec des eaux chargées en sédiments. Le même constat devrait être tiré grâce aux cartographies de la capacité d’infiltration de la zone étudiée.

Figure 6 : Cartes de la capacité d’infiltration à Cogolin en avril et septembre 2003.

Avec les cartes fournies jusqu’ici il est possible de confirmer que les milieux végétalisés sont effectivement des conducteurs de feux de forêt mais haut-delà de cela, ils sont aussi de formidables systèmes d’absorption des eaux pluviales, permettant la régulation de ces dernières. Cette importance est flagrante quand l’on voit la corrélation évidente entre perte du couvert végétal, et baisse de la capacité d’infiltration ou couvert végétal et hausse du taux ruissellement. Il faut maintenant voir l’impact de tous ces paramètres et de l’incendie sur le débit de la Giscle via la figure 7 qui va suivre.

Figure 7 : Analyse du débit de la Giscle sur trois points clés du cours d’eau en avril et en septembre.

Premièrement, les cartes d’occupation du sol montrent ici les segments de la Giscle où le débit est supérieur à 5 m3/s dans la zone étudiée. En se référant au tableau, force est de constater que le débit s’amplifie à partir du point de relevé numéro 2, ce qui est tout à fait compréhensible car ici convergent la Mole et la Giscle. Cette remarque faite, il faut maintenant comparer avril et septembre, en prenant bien en compte qu’avril est le deuxième moi du printemps et ce dernier est donc par conséquent moins sec que septembre marquant la fin de l’été. Le tableau de la figure 7 montre bien que le débit de la Giscle en amont (relevé 1), c’est-à-dire en à proximité de la zone incendiée a beaucoup augmenté après l’incendie, avec un taux de croissance d’environ 0.4 (valeur arrondie) ou pour être plus précis de 37.5 %. Pour ce qui est des autres points relevés la proportion d’augmentation du débit est moins forte mais il faut prendre en compte que par effet d’échelle l’augmentation du débit relevé aux points 2 et 3 est présente mais moins forte car le débit d’eau était déjà plus important en raison de la convergence de la Giscle et de la Mole. Cela va donc augmenter entre le relevé 1 et 2 la capacité érosive du cours d’eau qui passe à proximité du bâti urbain dense, laissant présager de potentielles inondations lors de crues décennales par exemple. Ces inondations peuvent être aggravées par la charge en sédiments du cours d’eau due à une érosion diffuse ou concentrée (selon le type de sol) de la surface brûlée.

CONCLUSION :

Pour conclure, il faut tout d’abord dire que oui, le feu de forêt a bel et bien eu un impact sur le débit de la Giscle car la le taux de ruissellement a augmenté et la capacité d’infiltration a diminué sur la zone incendiée faisant ruisseler plus d’eau vers la zone de dépression, c’est-à-dire la Giscle et renforçant donc son débit. Le renforcement de ce débit peut être la cause d’une érosion des berges du cours d’eau plus rapide, de crues plus importantes et de même de charges sédimentaires plus importantes lors des crues dues à une érosion diffuse ou concentrée en l’absence de couvert végétal. Ce qui n’est pas de bon augure pour les espaces agricoles et urbains à proximité, en sachant que la Giscle traverse la ville de Cogolin. Il faut aussi ne pas oublier de préciser que la totalité de la cicatrice de feu n’est pas due à l’incendie mais aussi à des brûlis en préventive de la part de l’homme pour stopper la progression d’un éventuel incendie s’il venait à trop se rapprocher des exploitations, des habitats et donc de la ville. Pour finir, le constat est que le couvert végétal joue un rôle crucial lors d’évènements pluvieux, car il permet une meilleure structuration du sol, permettant une meilleure infiltration de l’eau et rendant le sol plus résistant au processus érosif hydrique, surtout en zone de pente où le relief accentue l’érosion hydrique.

SOURCES :

1 : https://www.promethee.com/default/bilan-tableaux

2 : https://fr.wikipedia.org/wiki/Cogolin#G%C3%A9ographie

3 : https://fr.wikipedia.org/wiki/Giscle