FR:

Afin de suivre l’évolution de l’occupation du sol du bassin versant de la rivière Cau (nord du Vietnam), des images HRVIR 2 du satellite SPOT-4 ont été acquises fin novembre 2007 et début janvier 2008. Dans un premier temps, l’approche de classification hiérarchique avec le mode de classification « avec caractéristiques liées aux classes (class-related features) » a été développée et appliquée afin d’extraire sept classes d’occupation du sol pertinentes à la modélisation hydrologique, sans distinguer les rizières des autres types de culture. Cette approche a montré son efficacité, la précision globale de la classification étant de 91 %. Une diminution significative de la confusion entre les milieux urbains, les terres agricoles et les plantations a été remarquée par rapport à une classification antérieure d’une image LANDSAT-7 de 2003, dont la précision globale était de 78 %. Par la suite, afin de distinguer les rizières des autres types de culture, deux séries d’images du satellite RADARSAT-2 en bande-C (double polarisation et polarimétriques) ont été utilisées. Ces images ont été acquises de mai 2009 à mai 2010 et couvrent deux périodes de croissance du riz, soit la période de la principale récolte (saison traditionnelle du riz) et celle du printemps. Pour les images double polarisation, en mode standard (S5), une méthode de seuillage a été appliquée sur la variation temporelle du signal entre les images acquises en début de saison et celles à la mi-saison. Cette méthode a permis de détecter 74 % des rizières de la saison traditionnelle du riz et 63 % des rizières de la saison de riz du printemps, selon une comparaison avec des données statistiques de la province de Thai Nguyen. La précision globale de la classification obtenue, pour toutes les classes d’occupation du sol, est de 71 % pour la saison traditionnelle de riz et de 67 % pour la saison de riz du printemps. Pour les images polarimétriques, en mode fin (FQ21), la matrice de cohérence a été choisie pour identifier les rizières d’une zone hétérogène. La classification a été réalisée à l’aide de l’algorithme SVM (Support Vector Machine). Ces dernières informations ont ensuite été intégrées à la carte thématique dérivée d’images SPOT-4 pour obtenir la carte finale. Cette carte sert directement à la modélisation hydrologique. Les calculs des besoins en eau pour la culture du riz ont montré que les rizières prennent une grande proportion du débit total dans les deux sous-bassins versants utilisés en exemple. Ces calculs montrent l’importance de détecter les rizières si l’on souhaite réaliser des simulations hydrologiques réalistes sur le bassin versant de la rivière Cau et confirment une des hypothèses de nos travaux, qui est que l’identification des rizières sur la carte d’occupation du sol améliore les évaluations et prédictions liées au cycle hydrologique.

EN:

In order to follow-up the evolution of land-cover in the Cau river watershed (northern Vietnam), SPOT-4 HRVIR 2 images were acquired at the end of November 2007 and at the beginning of January 2008. Initially, the hierarchical classification with class-related features approach has been developed and applied in order to extract seven land-cover classes relevant to hydrological modeling, without distinguishing between rice fields and other types of crop. This approach has proven to be effective, with overall classification accuracy of 91%. A significant decrease in confusion between urban areas, farmland and plantations was noted compared to a prior classification of a LANDSAT-7 image acquired in 2003 which had an overall accuracy of 78%. Subsequently, in order to distinguish paddy fields from other crop types, two series of RADARSAT-2 images which cover the centre region of the watershed were acquired during the second half of 2009 and the first half of 2010. One series of images were acquired as dual-polarization (like-polarization HH and cross-polarization HV) in standard mode (S5) and the others as quad-polarization in fine mode (FQ21). These images were acquired over a period which covers two rice growing periods, including the traditional crop season and the spring crop season. For dual polarization images (S5), a suitable thresholding method was applied to the ratio between images acquired at the beginning of the season and at the mid-season. This method detected 74% of rice fields in the traditional rice season and 63% of rice fields in the spring rice season, compared with statistical data from the province of Thai Nguyen. The overall classification accuracy for all land-cover classes is 71% for the traditional rice season and 67% for the spring rice season. As to the polarimetric images (FQ21), the coherence matrix was chosen to identify the rice fields of a heterogeneous zone. The classification was performed using the SVM (Support Vector Machine) algorithm. The latter information was then integrated into the thematic map derived from SPOT-4 images to obtain the final map. This map is directly used for hydrological modeling. Calculations of water requirements for rice cultivation have shown that rice fields take a large proportion of the total flow in the two sub-watersheds used as examples. These calculations show the importance of detecting rice fields when the realization of the realistic hydrological simulations on the Cau river watershed and to confirm the hypothesis that the identification of rice fields on the land-cover map improves assessments and predictions related to the hydrological cycle.

FR:

Les aménagements opérés sur le territoire d’un bassin versant, notamment les processus rapides d’urbanisation et d’industrialisation, ont souvent un impact important sur les ressources en eau, tant en quantité qu’en qualité. La gestion intégrée des ressources en eau par bassin versant (GIEBV) est une méthode reconnue pour évaluer et contrôler l’impact de ces aménagements sur le régime hydrologique. Cette approche de GIEBV est d’autant plus bénéfique dans un contexte de données restreintes et/ou de mauvaise qualité. Dans un tel contexte, un modèle hydrologique peut permettre d’estimer les débits en rivière en tout point du bassin versant. Cet article étudie la capacité du modèle hydrologique distribué Hydrotel à reconstruire le régime hydrologique dans un contexte de données restreintes. Une application sur le bassin versant de la rivière Cau, au Vietnam, est présentée. Une méthodologie originale est également proposée pour identifier la discrétisation spatiale la plus appropriée pour la simulation hydrologique à l’échelle d’un bassin versant en fonction de l’objectif recherché. Les résultats obtenus démontrent que, même sur un bassin versant où les données disponibles sont limitées en quantité et en qualité, Hydrotel peut apporter des informations utiles pour la mise en place de la GIEBV. Cette application réussie d’Hydrotel dans une région tropicale soumise à la mousson et où les données hydrologiques sont restreintes permettra de promouvoir la démarche de GIEBV basée sur la modélisation des processus en Asie du Sud-Est, en général, et au Vietnam, plus particulièrement.

EN:

Rapid urbanization and industrialization processes often have a significant impact on water resources, both in quantity and quality. Integrated water resources management at the watershed scale (IWRM) is a recognized method for assessing and controlling the impact of development on the hydrological regime. This approach of IWRM is among the most beneficial methods to manage water in a context of limited data and/or poor quality data. In this context, a hydrological model can be used to estimate river flows at any point in the watershed. This paper investigates the ability of the Hydrotel distributed model to reconstruct the hydrological regime in a context of limited data. An application to the Cau River watershed in Vietnam is presented. An original methodology is also proposed to identify the most appropriate spatial discretization for hydrological simulation at the watershed scale according to the objective sought. The results show that even in a watershed where the available data are limited in quantity and quality, Hydrotel can provide useful information for the implementation of IWRM. This successful application of Hydrotel in a tropical monsoon region with limited hydrological data will promote the IWRM approach based on process modeling in Southeast Asia in general and in Vietnam, in particular.

FR:

La gestion de l’eau pour l’irrigation des rizières fait appel à des processus complexes. Le modèle Hydrotel est un outil qui permet de simuler les processus hydrologiques à l’échelle des bassins versants. Toutefois, ce modèle ne permet pas de prendre en compte le comportement hydrologique particulier des rizières. La présente étude vise à développer un sous-modèle qui, intégré dans Hydrotel, permettra de prendre en compte le comportement hydrologique des rizières et leur irrigation. Le modèle Hydrotel, avec et sans le sous-modèle développé spécifiquement pour les rizières, a été appliqué sur la partie amont du bassin versant de la rivière Cau au Vietnam. Cette application a démontré que la prise en compte des rizières et la simulation de leur fonctionnement hydrologique, avec le sous-modèle développé, permettent d’améliorer la qualité des simulations hydrologiques sur ce bassin versant. Hydrotel ainsi modifié pourra donc être utilisé, notamment, pour étudier l’impact des rizières sur les ressources en eau de bassins versants où la superficie des rizières est importante.

EN:

Water management for the irrigation of rice fields involves complex processes. The Hydrotel model is a tool for simulating hydrological processes at the watershed scale. However, this model does not allow taking into account the particular hydrological behavior of rice fields. The present study aims to develop a sub-model that, integrated into Hydrotel, will take into account the hydrological behavior of rice fields and their irrigation. The Hydrotel model, with and without the sub-model specifically developed for rice fields, was applied to the upstream part of the Cau River watershed in Vietnam. This application has demonstrated that taking into account rice fields and simulating their hydrological functioning, with the developed sub-model, makes it possible to improve the quality of the hydrological simulations on this watershed. Hydrotel thus modified can be used to study the impact of rice fields on the water resources of watersheds where the area of rice fields is large.

FR:

Depuis plusieurs années, le Vietnam est reconnu en Asie comme un des plus gros exportateurs de riz au monde. Ce résultat a été rendu possible grâce à différents programmes du gouvernement vietnamien. Un de ces programmes a permis d’investir dans des ouvrages hydrauliques d’irrigation pour développer la production du riz. Aujourd’hui, plusieurs ouvrages hydrauliques sont construits sur le bassin versant de la rivière Cau et sont exploités à plusieurs fins. Ils servent, entre autres, les besoins en eau industrielle et domestique, à la production hydroélectrique, à l’irrigation des rizières et à la protection contre les crues. Il est donc nécessaire de définir des règles de gestion et d’opération de ces ouvrages pour satisfaire à tous les besoins en eau, et ce, particulièrement dans le cadre d’une gestion intégrée des ressources en eau à l’échelle du bassin versant. L’objectif du travail présenté dans cet article est de modéliser l’évolution des volumes d’eau d’un réservoir et de proposer une méthode pour gérer un réservoir utilisé à plusieurs fins, dont l’irrigation des rizières. Un cas particulier est présenté pour le lac-réservoir Nui Coc, au Vietnam. Dans le cadre d’un projet de gestion intégrée des ressources en eau du bassin versant de la rivière Cau, sur lequel le lac-réservoir Nui Coc est situé, le modèle Hydrotel a été utilisé pour les simulations hydrologiques. Or ce modèle ne possédait pas de sous-modèle de gestion de réservoir adapté à l’irrigation des rizières ni à la prise en compte de divers types de besoins en eau. Il a donc fallu développer un sous-modèle comprenant deux modules et l’adapter à la problématique d’irrigation des rizières à partir du lac Nui Coc. Ce sous-modèle ainsi développé a permis de reproduire, avec le modèle Hydrotel ainsi modifié, la variation historique du volume d’eau dans le lac Nui Coc puis d’évaluer les possibilités d’expansion des rizières.

EN:

For several years, Vietnam has been recognized in Asia as one of the largest rice exporting countries in the world. This result was made possible through various programs of the Vietnamese government. One of these programs was to invest in irrigation hydraulic infrastructures to develop rice production. Today, several hydraulic infrastructures are built on the catchment of the Cau River and are exploited for several purposes. They serve, among others, industrial and domestic water supply, hydroelectric production, irrigation of rice fields and protection against floods. It is therefore necessary to define rules for the management and operation of these structures in order to satisfy all water needs, especially in the context of integrated water resources management at the watershed scale. The objective of this paper is to model the evolution of the water volumes of a reservoir and to propose a method for managing a reservoir used for several purposes, including irrigation of rice fields. A special case is presented for the Nui Coc lake-reservoir in Vietnam. As part of an integrated water resource management project for the Cau River watershed, on which the Nui Coc reservoir is located, the Hydrotel model was used for hydrological simulations. However, this model did not have a reservoir management sub-model suitable for irrigating rice fields and taking into account various types of water requirements. It was therefore necessary to develop a sub-model including two modules and to adapt it to the problem of irrigation of rice fields from Lake Nui Coc. This sub-model allowed reproducing, with the Hydrotel model modified, the historical variation of the volume of water in Lake Nui Coc then to evaluate the possibilities of expansion of the rice fields.

EN:

A methodology is proposed for the calibration of river water quality models on large watersheds, in the absence of intensive measurements for water quality and quantity. This methodology is based on: 1) the use of the results from a hydrological model to provide the required hydrological variables to the water quality model; 2) five assumptions for the definition of initial and boundary conditions; 3) a three-step regionalized calibration method, in which the specific characteristics of the different subwatersheds are taken into account and 4) the adjustment of some parameters in order to reproduce processes that are not explicitly represented in the model. The regionalized calibration method relies on a comprehensive study of the land use and characteristics on each subwatershed and the definition of different sets of parameters values in distinct regions. Application to the Cau River, in Vietnam, with QUAL-GIBSI, an adaptation of the QUAL2E model, showed that: i) calibration and validation results were significantly improved by applying regionalized calibration as compared to an initial calibration for which a single set of parameters values was used for the whole simulated river stretch and ii) use of a hydrological model to provide discharge at various points in the watershed allowed to overcome the lack of detailed measurements of discharge at locations other than the watershed outlet.

FR:

Une méthodologie est proposée pour le calage de modèles de qualité de l’eau sur des bassins versants de grande taille où les mesures de qualité et de quantité d’eau sont rares. Cette méthodologie est basée sur : 1) l’utilisation des résultats de simulation d’un modèle hydrologique pour fournir les valeurs de variables de nature hydrologique requises par le modèle de qualité de l’eau; 2) cinq hypothèses pour la définition des conditions initiales et aux limites; 3) une méthode de calage en trois étapes, prenant en compte les caractéristiques spécifiques des différents sous-bassins versants et 4) l’ajustement de la valeur de certains paramètres de façon à reproduire les processus qui ne sont pas explicitement représentés dans le modèle. La méthode de calage régionalisée se base sur une étude exhaustive de l’occupation du sol et des caractéristiques de chaque sous-bassin versant ainsi que sur la définition de différents jeux de valeurs de paramètres dans chaque région particulière. L’application de la méthode proposée sur la rivière Cau, au Vietnam, avec QUAL-GIBSI, une adaptation du modèle QUAL2E, a montré que : i) les résultats de calage et de validation sont améliorés grâce à la méthode de calage régionalisée par rapport à un calage initial, pour lequel un seul jeu de valeurs de paramètres a été utilisé pour tout le tronçon de rivière modélisé et ii) l’utilisation d’un modèle hydrologique pour fournir des valeurs de débits en différents points du bassin versant permet de surmonter le manque de données de débits mesurées ailleurs qu’à l’exutoire du bassin versant.

FR:

La dégradation de la qualité de l’eau des bassins versants est principalement due au développement socio-économique, dont découlent la croissance démographique, l’urbanisation, l’industrialisation et l’intensification de l’agriculture. La gestion intégrée des ressources en eau par bassin versant (GIEBV) peut être appliquée pour limiter cet impact négatif. Le modèle GIBSI (Gestion Intégrée par Bassin versant à l’aide d’un Système Informatisé) est un outil qui peut être utilisé pour cette GIEBV. GIBSI inclut notamment un sous-modèle pour la production et le transport de l'azote et du phosphore (PO) ainsi qu’un sous-modèle pour la qualité de l’eau en rivière (Qual-GIBSI). Cette étude est axée principalement sur l’applicabilité de ces deux sous-modèles dans une zone tropicale avec un climat de type mousson dans un contexte de données restreintes. Cet exercice a comme objectif, entre autres, de valider si ces sous-modèles sont applicables dans ces conditions. L’application permet également de vérifier dans quelle mesure les normes de qualité de l’eau en rivière sont respectées. Le bassin versant de la rivière Cau au Vietnam est utilisé comme cas d’application. Nous avons démontré à travers cette étude que, même sur ce bassin versant tropical soumis à la mousson où les données disponibles sont limitées en quantité et en qualité, les modèles PO et Qual-GIBSI peuvent apporter des informations utiles pour la gestion de la qualité de l’eau.

EN:

The degradation of water quality in watersheds is mainly due to socio-economic development, including population growth, urbanization, industrialization and intensification of agriculture. Integrated watershed resources management (IWRM) can be applied to limit this negative impact. The GIBSI model is a tool that can be used to apply IWRM. It includes a sub-model for nitrogen and phosphorus production and transport (PO), and a sub-model for river water quality (Qual-GIBSI). This study focuses mainly on the applicability of these two sub-models in a tropical zone with a monsoon-type climate in a context of restricted data. This exercise will, among other things, validate whether these sub-models are applicable under these conditions. The application will also verify to what extent the river water quality standards are met. The Cau River watershed in Vietnam is used as a case study. We demonstrated through this study that even in this monsoon tropical catchment area where available data are limited in quantity and quality, the PO and Qual-GIBSI models can provide useful information for managing water quality.

FR:

L’objectif principal de ce travail est d’évaluer l’influence de différentes sources de pollution sur la qualité de l’eau du bassin versant de la rivière Cau au Vietnam. L’outil utilisé pour cette évaluation est GIBSI (Gestion Intégrée par Bassin versant à l’aide d’un Système Informatisé). Pour cette évaluation, les sous-modèles PO, pour simuler le transport de l’azote et du phosphore, et Qual GIBSI, pour simuler la qualité de l’eau en rivière, seront utilisés. Pour pouvoir appliquer ces modèles, une méthode originale de calage régionalisé, tenant compte des caractéristiques de différentes zones du territoire, est développée. Cette approche permet de tenir compte des caractéristiques des différentes zones du bassin versant pour reproduire au mieux les données observées. Ensuite, à partir de scénarios, l’effet des différentes sources de pollution est comparé. En particulier, l’impact sur la qualité de l’eau du bassin versant de la rivière Cau de la pollution diffuse d’origine agricole et d’origine domestique rurale est évalué. Les résultats démontrent que la pollution diffuse a un impact plus important sur la dégradation de la qualité de l’eau de ce bassin versant que les autres sources de pollution.

EN:

The main objective of this work is to evaluate the influence of different pollution sources on the water quality of the Cau River watershed in Vietnam. The tool used for this evaluation is GIBSI (Gestion Intégrée par Bassin versant à l’aide d’un Système Informatisé). For this assessment, the sub-models PO, to simulate the transport of nitrogen and phosphorus, and Qual-GIBSI, to simulate river water quality, will be used. In order to apply these models, an original method of regionalised calibration, taking into account the characteristics of different zones in the watershed, is developed. This approach makes it possible to take account the characteristics of the different zones of the catchment area in order to reproduce the observed data as well as possible. Then, from scenarios, the effect of different pollution sources is compared. In particular, the impact on water quality on Cau River watershed of diffuse pollution from agricultural sources and rural domestic origin is assessed. The results show that diffuse pollution has a greater impact on the degradation of water quality on this watershed than other pollution sources.

EN:

In this study, we made a verification of water quality between forecasted and monitoring data in 2015 to find out the differences for Cau River water quality, BOD₅ concentration (5-day Biochemical Oxygen Demand). Then, an analysis on main development factors which may cause these differences was made. The results showed that in general, BOD₅ monitoring concentrations are lower than forecasted median results and meet the standard QCVN 08-MT:2015/BTNMT for surface water quality, while the forecasted concentrations in some periods are over the standard. Local government’ control of population growth in Bac Kan City is considered as one of the major reasons to make Cau River water quality better than forecasted. The statistic population data of Bac Kan City in 2015 is lower than the forecasted population: 26.19% lower than the forecasted in the low population growth scenario (S1), 28.04% in the medium population growth scenario (S2), and 29.8% in the high population growth scenario (S3). Besides, the operation of domestic wastewater treatment plant in Cho Moi Town, which was not considered in developing and assessing the impacts of population scenarios on water quality, is also considered as one of the reasons why the Cau River monitoring water quality (BOD₅ concentration) is better than forecasted. This verification result is important and useful for increasing the quality of scenario development and water quality forecast in the future.

FR:

Cette étude compare les concentrations en DBO₅ (demande biochimique en oxygène après cinq jours) mesurées en 2015 et celles prédites pour la rivière Cau avec l’outil GIBSI selon différents scénarios d’évolution du territoire prévus par les autorités. L’objectif est d’expliquer les différences observées. Les résultats montrent qu’en général les concentrations mesurées en DBO₅ sont plus faibles que la médiane des valeurs prédites pour l’année 2015 selon les scénarios et qu’elles respectent le critère de qualité de l’eau de surface QCVN 08-MT:2015/BTNMT. Les différences entre les concentrations observées et prédites s’expliquent principalement par le fait que la croissance de la population a été moindre qu’initialement prévu par les autorités dans la ville de Bac Kan. En effet, la population recensée en 2015 dans cette ville était respectivement de 26,19 %, 28,04 % et 29,08 % inférieure à celle prévue selon les scénarios de croissance faible (S1), moyenne (S2) et élevée (S3) de la population. Également, la mise en opération d’une station de traitement des eaux usées à Cho Moi, qui n’avait pas été prise en compte dans les scénarios analysés, est un autre facteur ayant entraîné une meilleure qualité de l’eau que celle prédite par les scénarios. Les résultats obtenus montrent que les futurs scénarios de développement devront être mieux élaborés en matière de croissance démographique et mieux tenir compte des prévisions d’investissement pour le traitement des eaux usées, afin d’améliorer les prédictions de qualité de l’eau en rivière.