Pour calculer le Risque Stress hydrique, nous utilisons la variable issue du [Copernicus Climate Data Store (CDS)] :
- monthly soil moisture in upper soil portion (mrsos) : l'humidité du sol dans la partie supérieure (les 7 premiers cm), exprimée en kg m⁻². Cet indicateur est une mesure directe de la quantité d'eau disponible pour les racines des plantes et donc un excellent indicateur indirect du stress hydrique agricole et écologique.
Contrairement à d'autres risques basés sur des seuils absolus, le stress hydrique dépend fortement du climat local. C'est pourquoi le niveau de risque d'un mois donné est défini en comparant sa valeur d'humidité du sol avec la distribution statistique historique (centiles) des valeurs pour ce même mois calendaire. Un mois est considéré 'en stress' s'il est significativement plus sec que sa norme historique.
Pour définir le niveau de risque annuel, nous comptons le nombre de mois où l'humidité du sol descend en dessous de certains seuils historiques :
- N_extreme : Nombre de mois où l'humidité du sol se situe dans les 10% les plus secs de l'histoire (valeur ≤ 10e centile).
- N_very_high : Nombre de mois où l'humidité est comprise entre le 10e et le 20e centile le plus sec.
- N_high : Nombre de mois où l'humidité est comprise entre le 20e et le 30e centile le plus sec.
Cette approche permet d'évaluer la durée et la gravité des déficits d'humidité du sol au cours de l'année.
La méthodologie utilisée pour l'évaluation du Risque de Stress Hydrique est une approche à la pointe de la technologie, entièrement soutenue par la science du climat et de l'agronomie, car :
- Elle utilise une variable physique directe (mrsos - humidité du sol) qui est plus proche de l'impact réel sur la végétation que les indicateurs purement météorologiques comme la pluie.
- Elle définit le 'stress' non pas avec des seuils absolus, mais par une anomalie statistique (centiles) par rapport à la climatologie locale, ce qui la rend applicable à n'importe quel écosystème.
- Elle évalue le risque annuel en tenant compte à la fois de l'intensité (à quel point un mois est sec) et de la durée (combien de mois sont en stress).
L'utilisation de l'humidité du sol (Soil Moisture) comme indicateur clé pour la sécheresse agricole et écologique est une pratique standard. Les principaux rapports internationaux et les systèmes de surveillance s'appuient sur elle.
- Special Report on Climate Change, Desertification, Land Degradation, Sustainable Land Management, Food Security, and Greenhouse gas fluxes in Terrestrial Ecosystems (SRCCL) (Rapport spécial sur le changement climatique, la désertification, la dégradation des terres, la gestion durable des terres, la sécurité alimentaire et les flux de gaz à effet de serre dans les écosystèmes terrestres)
Ce rapport du GIEC consacre des sections entières à la manière dont le changement climatique affecte l'humidité du sol, l'identifiant comme la variable cruciale qui relie la sécheresse météorologique (manque de pluie) à la sécheresse agricole (manque d'eau pour les plantes) et à la dégradation des terres.
Notre approche consistant à utiliser les centiles historiques pour définir les seuils de stress est la base d'indices standardisés largement utilisés.
- Multivariate Standardized Drought Index: A parametric multi-index model (Indice de sécheresse normalisé multivarié : un modèle multi-indices paramétrique)
Dans ce travail est utilisé le Standardized Soil Moisture Index (SSI). Le SSI est calculé en considérant la série historique des valeurs d'humidité du sol pour un mois donné, en calculant la distribution de probabilité et en transformant la valeur actuelle en une anomalie standardisée. Utiliser les centiles (10e, 20e, 30e) est la manière non paramétrique de faire cela.
Compter le nombre de mois qui dépassent les seuils de stress est une pratique standard pour évaluer la sévérité et la durée d'une sécheresse au cours de l'année, utilisée par les principaux observatoires de la sécheresse.
- The European and Global Drought Observatories (Les Observatoires Européen et Mondial de la Sécheresse)
Ces systèmes de surveillance opérationnelle ne se basent pas sur un seul 'jour sec', mais évaluent l'évolution de la sécheresse dans le temps. Leurs cartes de classification sont le résultat d'une synthèse de différents indicateurs, où la persistance des conditions d'anomalie (tout comme notre décompte de mois $N_{\text{high}}$, $N_{\text{very high}}$, $N_{\text{extreme}}$) est un facteur critique pour augmenter le niveau d'alerte. Notre matrice de risque, qui attribue un risque plus élevé aux stress prolongés ($N_{\text{high}} \geq 3$) ou aux stress intenses ($N_{\text{extreme}} > 0$), reflète exactement la logique opérationnelle de ces entités.
En conclusion, notre méthodologie est une synthèse des meilleures pratiques scientifiques et opérationnelles. Elle utilise une variable physique directe et pertinente (humidité du sol), l'évalue avec une méthode statistique robuste et standardisée (anomalies basées sur des centiles), et classe le risque annuel en considérant à la fois l'intensité et la durée du stress, en pleine cohérence avec les principaux systèmes de surveillance de la sécheresse dans le monde.