Caractérisation, Evaluation, modélisation des échanges entre aquifères karstiques et rivières : application à la Cèze (Gard, France) / Hervé Chapuis ; sous la direction de Bernard Guy

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Karst

Eaux souterraines

Réseaux neuronaux (informatique)

Cèze (France ; cours d'eau)

Guy, Bernard (1952-.... ; géologue) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Marmonier, Pierre (1956-....) (Président du jury de soutenance / praeses)

Pistre, Séverin (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Dumas, Dominique (1967-.... ; géographe) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Johannet, Anne (Membre du jury / opponent)

Paran, Frédéric (1973-....) (Membre du jury / opponent)

Graillot, Didier (1953-....) (Membre du jury / opponent)

Université de Lyon (2015-....) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Résumé / Abstract : Ce travail s’inscrit dans un projet de recherche interdisciplinaire (Zone Atelier Bassin du Rhône – Agence de l’Eau Rhône Méditerranée Corse) portant sur la rivière Cèze, affluent du Rhône.Le terrain d’expérimentation se situe dans les formations karstiques du bassin de la Cèze (Gard, France). Cette zone touristique est exposée à une croissance démographique et de l’activité agricole, engendrant une augmentation de la demande en eau. La thèse se concentre sur la restitution des eaux karstiques à la rivière en période estivale pour en comprendre le fonctionnement de l’hydrosystème en période de basses eaux, quand la ressource est vulnérable.Ce travail a permis d’élaborer une méthodologie, pour analyser et quantifier les échanges entre la rivière et l’aquifère karstique, fondée sur : la géologie, l’hydrologie, la géochimie, la biologie, la radioactivité en radon, l’analyse d’images infrarouges thermiques et la modélisation. Les résultats obtenus avec ces approches sont confrontés pour interpréter les interactions karst/rivière d’un point de vue qualitatif et/ou quantitatif (localisation, périodicité, débits). La confrontation de ces résultats met en avant l’intérêt d’une méthodologie interdisciplinaire pour interpréter et quantifier les échanges karst/rivière. L’application de la méthode montre qu’en juin 2015, la Cèze est alimentée à 50 % par des eaux karstiques.L’analyse multi-métrique du système karstique a permis d’acquérir de nouvelles connaissances sur son fonctionnement nécessaires pour paramétrer le modèle par réseaux de neurones qui constitue la dernière étape de ce travail.

Résumé / Abstract : This work is part of an interdisciplinary research project (Rhone Basin Workshop Zone – the Rhone-Mediterranean and Corsica Water Agency) on the river Cèze, a tributary of the Rhône.The experimental field is located in the karstic formations of the Cèze basin (Gard, France). This tourist area is exposed to population growth and agricultural activity, causing an increase in water demand. The thesis focuses on the karstic water restitution to the river during summer, in order to understand the functioning of the hydrosystem in periods of low water levels, when the resource is vulnerable.This work led to the development of a methodology to analyze and quantify the exchanges between karstic aquifers and rivers. This methodology is based on geology, hydrology, geochemistry, biology, radon radioactivity, infrared thermal imaging analysis and modeling. The results obtained with these approaches are compared in order to understand the karst/river interactions from a qualitative and/or quantitative point of view (localization, frequency, flow rates). The comparison of these results highlights the advantages of an interdisciplinary methodology for understanding and quantifying the karst/river exchanges. The application of this method shows that in June 2015, 50 % of the river Cèze was fed by karstic waters.The multi-metric analysis of the karstic system has led to new knowledge about its functioning. This knowledge is necessary to set the model’s parameters using neural networks, which is the last stage of this work.