[Soutenance de thèse] 17/12/2025 – Hadrien Di Costanzo : « La sécheresse et ses incertitudes en contexte méditerranéen. Un modèle bayésien pour une gestion proactive de la ressource en eau et de ses usages : application aux bassins du Gardon d’Anduze et du Galeizon. » (UMR ESPACE)

Monsieur Hadrien DI COSTANZO soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés : « La sécheresse et ses incertitudes en contexte méditerranéen. Un modèle bayésien pour une gestion proactive de la ressource en eau et de ses usages : application aux bassins du Gardon d’Anduze et du Galeizon. » dirigés par Cyrille GENRE-GRANDPIERRE et Madame Delphine BLANKE, le mercredi 17 décembre 2025.

Laboratoire

UMR 7300 ESPACE – Étude des Structures, des Processus d’Adaptation et des Changements de l’Espace

Composition du jury de soutenance

M. Cyrille GENRE-GRANDPIERRE	Avignon Université, UMR ESPACE 7300 CNRS	Directeur de thèse
M. Vincent MORON	Aix-Marseille Université, CEREGE UM 34 CNRS	Rapporteur
Mme Anne JOHANNET	IMT-Mines Alès	Rapporteure
M. Pierre-Alain AYRAL	UMR ESPACE 7300 CNRS	Examinateur
Mme Delphine BLANKE	Avignon Université, LMA	Co-directrice de thèse
Mme Caire DELUS	claire.delus@univ-lorraine.fr	Examinatrice
M. Giovanni FUSCO	UMR ESPACE – Uniersité Côte d’Azur	Examinateur

Résumé

Cette thèse propose une approche innovante pour modéliser et gérer la sécheresse stricto sensu, définie comme une tension entre l’offre et la demande en eau, en s’appuyant sur une méthodologie bayésienne appliquée aux bassins méditerranéens du Gardon d’Anduze et du Galeizon. Face à la complexité et à l’incertitude inhérentes à ce phénomène, un réseau bayésien dynamique a été développé pour intégrer à la fois les dimensions environnementales (précipitations, évapotranspiration, débits) et anthropiques (eau potable, tourisme), tout en quantifiant les incertitudes liées aux données ou à des raisonnements scénaristiques. Cette approche permet non seulement de simuler les interactions entre variables, mais aussi d’identifier les leviers critiques pour une gestion adaptative, comme la saisonnalité des prélèvements ou l’anticipation stochastique de la propagation du déficit hydrique dans les bassins. En intégrant des techniques d’apprentissage automatique, l’avis d’experts et des données publiques variées (provenant de Météo France, MODIS, INSEE, entre autres), le modèle bayésien, intitulé HydroSec, constitue un outil opérationnel précieux pour prédire les périodes de tension sur la ressource en eau et orienter les décisions des gestionnaires locaux. Ceci est particulièrement crucial dans le contexte actuel de changement global où l’aridité, tout comme la demande en eau, ont déjà augmenté et sont susceptibles de continuer à le faire. Les résultats soulignent l’efficacité des réseaux bayésiens pour transformer l’incertitude en information opérationnelle, ouvrant la voie à une gestion plus résiliente et proactive de la sécheresse en milieu méditerranéen.

Mots-clés :

Sécheresse, Ressource en eau, Bayésianisme, hydro-climatologie, Géographie physique, Réseau bayésien