Surveillance de la quantité et de la qualité de l'eau aux fins de l'adaptation au changement climatique

Principaux apprentissages

À propos de la région

Menaces climatiques

Le changement climatique a de graves répercussions sur la mer Noire, provoquant une érosion côtière et des inondations en raison de l’élévation du niveau de la mer et des températures. Ces changements perturbent les écosystèmes marins, modifiant la répartition et l'abondance des espèces tout en entraînant une acidification des océans et une carence en oxygène. Des températures plus élevées facilitent encore la propagation des espèces envahissantes, nuisant aux écosystèmes indigènes et réduisant l'absorption du CO2. En outre, des phénomènes météorologiques extrêmes, tels que les puissantes tempêtes qui ont frappé la Turquie en août 2021, ont gravement endommagé les écosystèmes et les infrastructures côtiers.  Les inondations catastrophiques dues à une série d'orages violents ont coûté la vie à 97 personnes et causé des destructions généralisées, y compris l'effondrement de bâtiments et de ponts.

Le changement climatique et ses conséquences directes et indirectes sont ici. Nous devons restructurer notre façon de penser et de faire face aux impacts du changement climatique, ce qui nécessite une approche régionale multidisciplinaire. Nous devons convaincre les gens que les pratiques actuelles ne sont pas durables.

Nicolaos Theodossiou, Coordinateur d'ARSINOE CS6

Une approche participative pour l'adaptation internationale au changement climatique

Mesures régionales d'adaptation au changement climatique

Bulgarie – Réserve naturelle

En Bulgarie, le projet ARSINOE se concentre sur la réserve de Ropotamo, un écosystème strictement protégé avec un accès humain limité. Pour évaluer le bassin hydrographique, l'équipe a effectué des levés aériens sans pilote et des analyses géospatiales, à l'aide d'ensembles de données nationaux et internationaux. Ils incluaient des projections climatiques pour les RCP4.5 et RCP8.5, c'est-à-dire des scénarios d'émissions modérées et maximales. Sur la base de ces résultats, l'équipe a identifié les emplacements potentiels des capteurs dans la réserve. Pendant ce temps, un innovateur sélectionné a lancé un programme de surveillance distinct à l'extérieur de la réserve le long de la rivière Ropotamo, mettant en œuvre une surveillance en temps réel de la qualité de l'eau sur trois sites clés:

• Un site de référence dans le cours supérieur,
• Un site adjacent à la réserve pour mesurer l'impact humain sur la région,
• Un site à cours inférieur près de l’estuaire pour évaluer la capacité d’autonettoyage du fleuve avant d’atteindre la mer Noire.

À la mi-septembre 2024, l’équipe du projet a installé le premier ensemble de capteurs et mis en place un site de démonstration, intégrant l’infrastructure nécessaire à la surveillance en temps réel de la qualité de l’eau. Ces capteurs ont mesuré des paramètres clés tels que les nitrates, le pH et la température.

Tout au long de la mise en œuvre, l'équipe a collecté des échantillons d'eau chaque mois et les a analysés dans un laboratoire à l'aide de méthodes standard pour étalonner, valider et vérifier les données des capteurs. Cette analyse a porté sur des indicateurs clés de la qualité de l'eau, notamment la chlorophylle et les algues bleu-vert. D'autres tests en laboratoire ont mesuré les niveaux de nutriments, tandis que les tests sur site se sont concentrés sur le pH et la température, facteurs critiques pour l'évaluation des impacts climatiques.

Le suivi s’est poursuivi jusqu’à la fin du mois de juin 2025 afin d’évaluer de manière approfondie la capacité de la réserve à s’autopurifier, c’est-à-dire sa capacité naturelle à se nettoyer dans différentes conditions saisonnières. L'analyse finale comparera la qualité de l'eau avant et après le débit de la rivière à travers la zone protégée, offrant des informations précieuses sur la façon dont la réserve atténue les impacts humains et améliore la résilience des écosystèmes face au changement climatique.

L'innovation à Ropotamo River joue un rôle direct dans l'adaptation au changement climatique en fournissant des données de qualité de l'eau à haute fréquence et spécifiques au site qui aident à détecter les facteurs de stress environnementaux liés à la variabilité climatique, tels que les températures élevées, les charges en nutriments et les pics de pollution. La capacité du système à détecter ces changements presque en temps réel est essentielle pour évaluer la manière dont les écosystèmes réagissent aux événements climatiques chroniques et extrêmes, tels que les sécheresses, les vagues de chaleur ou les inondations. L'identification des modèles de qualité de l'eau au moyen de capteurs soutient les systèmes d'alerte précoce et la gestion adaptative de l'eau, aidant les autorités locales à se préparer et à atténuer les effets du changement des niveaux de référence climatiques. En offrant une alternative rentable et à faible empreinte aux approches traditionnelles lourdes en laboratoire, le système améliore la résilience des écosystèmes fluviaux tout en renforçant la base scientifique des politiques régionales d'adaptation au changement climatique.

Roumanie – Delta du Danube

En Roumanie, le site d'étude est situé dans le delta du Danube. L'innovateur sélectionné, ProVerse, a mis au point un démonstrateur pour relever les défis liés à l'intégration de données provenant de diverses sources, notamment des capteurs sur site, des enregistrements historiques, des données satellitaires et d'autres ensembles de données pertinents. À l'aide d'outils avancés de traitement des données et de modélisation, le système analyse et prévoit les changements dans la qualité de l'eau.

Le démonstrateur contient quatre systèmes distincts, tous construits sur la plate-forme ProVerse:

1. Un pipeline de données pour l'acceptation et le traitement des données de séries chronologiques,
2. Bases de données pour le stockage à long terme des données brutes et traitées,
3. Service d'état mondial qui permet des changements d'état dans le time-lapse des modèles de simulation,
4. Technologie Metaverse.

Une bouée fluviale protège les instruments des risques naturels et permet une surveillance fiable.

Au cours de la première phase, l'équipe du projet et l'innovateur ont mis en place un pipeline de données pour recevoir et traiter des données de séries chronologiques. Ils ont également co-développé des bases de données pour stocker à la fois des données brutes et traitées sur le long terme. De plus, les capteurs de qualité de l'eau ont été achetés et étalonnés dans les installations ProVerse.

La plate-forme metaverse est maintenant prête à collecter des données du monde réel à partir de la bouée. L’équipe du projet utilisera ces données sur la qualité de l’eau pour visualiser, simuler et analyser l’incidence du changement climatique sur la capacité naturelle de biofiltration du delta du Danube. En tirant parti de la technologie métaverse, la plateforme soutiendra le développement de stratégies d'adaptation ciblées.

L’innovation améliore la capacité des parties prenantes locales à surveiller les menaces pesant sur la qualité de l’eau et à y répondre, contribuant ainsi à la résilience au changement climatique dans le delta du Danube. Les visualisations en temps réel et les prévisions de scénarios permettent de détecter plus tôt les conditions liées aux proliférations d'algues nocives, aux augmentations de salinité ou à la charge en nutriments. Cela peut soutenir des efforts de conservation plus ciblés et une meilleure gestion des écosystèmes sensibles.

Turquie – Marmara et delta de la mer Noire

En Turquie, l’équipe a sélectionné la connexion entre la mer de Marmara et la mer Noire, ainsi que les eaux du sud-ouest de la mer Noire, en tant qu’étude de cas subsidiaire. Les parties prenantes représentant cette région ont recensé les principaux défis, tels que la pollution, la baisse de la qualité de l’eau – en particulier la perte d’oxygène – et son incidence sur la pêche. Pour répondre à ces préoccupations, des expéditions régulières de recherche maritime ont contribué à la surveillance et à l'analyse des paramètres de qualité de l'eau de mer.

L'équipe turque a également participé à la sélection de l'un des innovateurs du projet ARSINOE pour relever les défis de la pollution marine sur le site. Ils ont choisi la plateforme «Smart Monitoring Sensors» de Polyregnum, qui est déployée pour la première fois en mer Noire. Cette plate-forme combine des capteurs intelligents avec des paramètres mondiaux de qualité de l'eau pour surveiller à distance la pollution de l'air et de l'eau, tout en améliorant la compréhension des interactions air-mer.

Équipée d’un système de traitement des données alimenté par l’IA, la plateforme suit les niveaux de pollution en mer Noire en analysant de multiples paramètres, notamment la température, la salinité, les niveaux de pH, l’humidité et les niveaux de dioxyde de carbone, indicateurs clés du réchauffement climatique. Après avoir terminé les essais de corrosion, l'équipe a intégré tous les capteurs dans la plate-forme, dont le lancement était prévu début avril 2025.

La plate-forme SMS améliore l'adaptation au changement climatique en mer Noire en surveillant en permanence les variables environnementales clés et les indicateurs critiques des changements liés au climat. Une meilleure compréhension des interactions air-mer et la détection précoce des signes de stress écosystémique favorisent des réponses rapides et fondées sur des données probantes. La plateforme permet également aux autorités locales et aux parties prenantes d'identifier les tendances climatiques à long terme et de mettre en œuvre des mesures d'adaptation qui préservent la qualité de l'environnement, la santé publique et la résilience des écosystèmes dans la région.

Grèce – Vers un bassin versant virtuel relié à la mer Noire

En Grèce, l’équipe de recherche a sélectionné le fleuve Aliakmon, le plus long du pays, pour la surveillance en raison de son rôle essentiel dans la production d’énergie, l’agriculture et l’approvisionnement en eau. Ces diverses demandes créent un défi complexe en matière de gestion de l'eau. Pour y remédier, les chercheurs ont installé des capteurs à faible coût pour surveiller le débit de la rivière, ce qui a permis le développement d’un jumeau numérique pour favoriser une gestion plus efficace de l’eau.

Le Digital Twin fonctionne quotidiennement pour générer des prévisions hebdomadaires sur la consommation d'eau pour l'approvisionnement en eau, l'irrigation et la production d'électricité. Il permet de prévoir le débit d’eau sortant des réservoirs de la rivière, car il prend en compte les données hydrologiques, météorologiques et de production d’énergie. Cela aide les chercheurs et les autorités à mieux comprendre les relations complexes entre les différentes utilisations de l'eau et à améliorer l'efficacité de la gestion de l'eau. La prise en compte des scénarios climatiques actuels et futurs renforce en fin de compte la résilience climatique.

L'étude de quatre sous-cas distincts a permis d'établir un lien conceptuel entre les besoins locaux et régionaux et les processus clés. Il a appliqué le concept de bassin versant virtuel pour présenter les meilleures pratiques pour une approche globale d'adaptation de la source à la mer dans la gestion de l'eau.

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