Les provinces des Prairies (Alberta, Saskatchewan et Manitoba) abritent d'importants bassins hydrographiques au cœur de l'écologie, de l'économie et du tissu social de la région. Ces bassins, comme le delta de la rivière Saskatchewan et le bassin de la rivière Churchill, jouent un rôle crucial pour l'agriculture, l'eau potable, l'hydroélectricité, les loisirs et le soutien à la diversité des écosystèmes.
Obtenir des renseignements fiables sur les volumes de la crue printanière pour les bassins hydrographiques des provinces des Prairies peut aider à bien planifier l'exploitation des réservoirs et la gestion des eaux utilisées par l'agriculture et d'autres secteurs, et par les ménages. Ces renseignements peuvent également aider à prévoir la quantité des nutriments employés dans l'agriculture qui sont charriés par les rivières vers les grands plans d'eau, comme le lac Winnipeg et la baie d'Hudson.
Un nouveau projet financé par le programme Océans du CNRC vise à améliorer la gestion de l'eau dans les provinces des Prairies à l'aide de modèles fondés sur l'apprentissage automatique et prévoir le ruissellement saisonnier dans plus de 100 bassins hydrographiques répartis dans la région. Ce projet est mené en collaboration avec l'Université de la Saskatchewan, l'équipe du centre de prévision des rivières (RFC) du ministère de l'Environnement et des Aires protégées de l'Alberta, l'agence de sécurité de l'eau de la Saskatchewan, le centre de prévision des régimes fluviaux du ministère de l'Infrastructure et des Transports du Manitoba, et le centre de recherche en génie océanique, côtier et fluvial du CNRC.
Naveed Khaliq, ingénieur principal en recherche océanographique au CNRC, explique que l'équipe a choisi de recourir à l'apprentissage automatique parce que cette solution est « très puissante pour extraire des tendances à partir des données ». « Toutefois, les chercheurs ne se contentent pas que d'entrer des données connues sur le débit d'eau et les conditions météorologiques dans un modèle de " boîte noire ", dit-il. Ils y entrent également des mécanismes causaux et une compréhension physique du mouvement de l'eau à travers les paysages des Prairies, formant ce que M. Khaliq appelle une « approche d'apprentissage automatique s'appuyant sur la physique ».
Cette démarche a pour but de publier des prévisions sur la disponibilité de l'eau, saisonnières ou sous-saisonnières, à un horizon d'au moins un mois, voire trois mois. L'exactitude devrait s'améliorer au cours de ces mois, à mesure que d'autres données sur les précipitations deviennent disponibles.
Naveed Khaliq mentionne que la recherche menée par l'équipe est axée sur les utilisateurs finaux. Pendant la durée du projet, les chercheurs travaillent de concert avec les agences responsables des ressources en eau des 3 provinces pour veiller à ce que les prévisions leur fournissent les renseignements dont ils ont besoin, soit, généralement, la quantité d'eau qui sera disponible dans les différents bassins hydrographiques. Il en résultera des constats scientifiques, en particulier, de nouvelles techniques utilisant des cadres d'apprentissage automatique pour prévoir la disponibilité de l'eau dans les bassins versants.
« La prévision sous-saisonnière à saisonnière (S2S) est essentielle pour tous les utilisateurs d'eau et elle attire l'attention et les investissements partout sur la planète, indique Amin Elshorbagy, professeur émérite à l'Université de la Saskatchewan. Je crois que cette initiative du CNRC, avec les contributions du gouvernement manitobain, arrive juste à point et, que non seulement elle procurera des avantages économiques au Canada, mais qu'elle permettra des contributions importantes à l'avancement scientifique de la prévision S2S. »
Naveed Khaliq considère que l'objectif du projet, qui fournira des renseignements sur les ressources en eau des mois à l'avance, contribuera à mieux planifier l'utilisation des ressources disponibles en eau (et à mieux planifier la protection des populations et des propriétés en cas d'inondation) et à soutenir le développement continu et les progrès économiques dans la région.
« Au CNRC, nous avons une expertise très solide dans ce domaine, en matière de prévision et de modélisation hydrologique ainsi que d'apprentissage automatique. »
« Nous avons pour objectif de fournir, avant le début de la saison, des renseignements sur la disponibilité en eau dans cette région afin que les producteurs d'hydroélectricité, le secteur agricole, les autorités responsables de la gestion de l'eau et les autorités responsables de la gestion des risques aux gouvernements provincial et fédéral puissent s'appuyer sur ces renseignements obtenus à l'avance concernant la disponibilité en eau pour planifier en conséquence. »
Faits en bref
- Les provinces des Prairies (Alberta, Saskatchewan et Manitoba) abritent d'importants bassins hydrographiques dont certains touchent les 3 provinces.
- La prévision du ruissellement printanier dans les bassins hydrographiques des provinces des Prairies peut informer les gestionnaires des ressources en eau sur la quantité d'eau qui sera disponible pour une utilisation industrielle et résidentielle, et permettre d'assurer la protection des populations et des biens en cas d'inondation.
- En ayant recours à des techniques d'apprentissage automatique et en intégrant les connaissances en physique, les chercheurs du CNRC et leurs partenaires universitaires mettent au point des modèles pour prévoir le ruissellement saisonnier dans plus de 100 bassins hydrologiques répartis dans la région des Prairies.
- Cette recherche est menée en partenariat avec les autorités provinciales de gestion de l'eau et vise à fournir aux utilisateurs finaux les renseignements qui leur seront les plus utiles. Elle vise également à mettre au point de nouvelles techniques de modélisation utilisant des cadres d'apprentissage automatique pour prévoir la disponibilité de l'eau.