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Reduced order modelling of Hopf bifurcations for the Navier-Stokes equations through invariant manifolds
No full textInternational audienceThis work introduces a parametric simulation-free reduced order model for incompressible flows undergoing a Hopf bifurcation, leveraging the parametrisation method for invariant manifolds. Unlike data-driven approaches, this method operates directly on the governing equations, eliminating the need for full-order simulations. The proposed model is computed at a single value of the bifurcation parameter, yet remains valid over a range of values. The approach systematically constructs an invariant manifold and embedded dynamics, providing an accurate and efficient reduction of the original system. The ability to capture pre-critical steady states, the bifurcation point, and post-critical limit cycle oscillations is demonstrated by a strong agreement between the reduced-order model and full-order simulations, while achieving significant computational speed-up
Exact Functional ANOVA Decomposition for Categorical Inputs Models
No full textFunctional ANOVA offers a principled framework for interpretability by decomposing a model’s prediction into main effects and higher-order interactions. For independent features, this decomposition is well-defined, strongly linked with SHAP values, and serves as a cornerstone of additive explainability. However, the lack of an explicit closed-form expression for general dependent distributions has forced practitioners to rely on costly sampling-based approximations. We completely resolve this limitation for categorical inputs. By bridging functional analysis with the extension of discrete Fourier analysis, we derive a closed-form decomposition without any assumption. Our formulation is computationally very efficient. It seamlessly recovers the classical independent case and extends to arbitrary dependence structures, including distributions with non-rectangular support. Furthermore, leveraging the intrinsic link between SHAP and ANOVA under independence, our framework yields a natural generalization of SHAP values for the general categorical setting
A two-phase Branch&Cut scheme for Integer Programs with polyhedral symmetries
No full textIn this paper, we consider polyhedral symmetries, defined as permutations of variables that preserve feasibility independently of the objective function. Unlike classical symmetry-handling techniques, we develop a Branch&Cut framework with a separation in two-phases that leverages these symmetries to structure families of valid inequalities and enhance their separation. The first phase generates representative valid inequalities based solely on the constraint set, while the second phase separates their symmetry orbits during the Branch-and-Cut process. For column-wise symmetric polyhedral symmetry groups, we show that the orbit-separation problem reduces to a maximum matching problem which can be solved in polynomial time. We apply the proposed framework to the Symmetric-weight Chain Precedence Knapsack problem, a knapsack variant arising in Hydro Unit Commitment problems at EDF. Computational results show that exploiting polyhedral symmetries significantly strengthens the separation process and improves overall solution performance
BORWin: Exact algorithm based on a Bi-Objective Relaxation for Window-constrained problems
No full textInternational audienceA mixed integer maximization problem involving several additional constraints defined with both a lower and an upper bound is considered. It is assumed that one of such constraints is more restrictive than the others. As it can be seen as a resource window constraint, it defines the so-called window-constrained problem. From a bi-objective perspective, a 2-phase algorithm, called BORWin, is devised. It stands for Bi-Objective Relaxation for Window-constrained problems. The first phase is generic for any window-constrained problem and provides a family of upper bounds based on a bi-objective relaxation of the additional constraints. It is shown that the latter bounds strongly relate to the Lagrangian dual bounds. The second phase is derived for a variant involving a graph structure, namely the window-constrained longest-path problem on an acyclic graph. The aim is to take advantage of the upper bounds to devise an efficient label extension algorithm. It is shown that complementary upper bounds could be derived to further improve performance in some special cases. A typical example is when the additional constraints have special knapsack structures. This is the case for the Hydro-Unit Commitment problem with a single plant (1-HUC). From numerical experiments for the 1-HUC, BOR-Win appears to be very efficient compared to state-of-the-art approaches
Reduced order modelling for shell finite element structures using the direct parametrisation of invariant manifolds: Hardening/softening transition, resonant dynamics and mode selection
No full textInternational audienceThe accurate simulation of the nonlinear dynamics of thin-walled structures is a critical but computationally demanding task. In this contribution, a 7-parameter solid-shell finite element formulation is combined with the direct parametrisation method for invariant manifolds (DPIM), in order to derive accurate and efficient reduced-order models (ROM) accounting for geometric nonlinearity. The method is illustrated in its ability to be used with different yet complementary purposes. On the one hand, low-order tractable models can be obtained, providing simple ROMs that are amenable to giving physical insights and understanding. On the other hand, higher-order solutions are available within the same framework, hence providing accurate and converged solutions. This scheme is carried out on examples with increasing complexity. First, the transition from hardening to softening behaviour for thin shells with shape imperfections is investigated. The 1:2 resonance as a driver of the change of type of nonlinearity is analysed, and a full understanding of the smooth transition is illustrated. Then, shells with varying thicknesses are investigated, and the case of 1:2 internal resonance is further investigated, showing the emergence of isolated solution branches (isola). In the course of the numerical simulations, it is shown how the reduced basis needs to be enlarged to take into account more and more complex resonance scenarios, and some guidelines are provided in order to help the analyst in selecting the master modes. The numerical results highlight the ability of the reduced-order models to provide a fully comprehensive and integrated framework for the understanding and accurate prediction of thin shells' nonlinear dynamics
Numerical Modelling of Nearshore Wave Transformation and Overtopping with Weakly-Dispersive Wave Models
No full textInternational audienceWe investigate the performance of a numerical model based on fully nonlinear depth-averaged equations for simulating wave propagation, transformation and overtopping over coastal structures. The model is based on the weakly-dispersive Serre-Green-Naghdi equations, solved with a high-order finite-volume/finite-difference scheme. Wave breaking is modelled either by locally switching to the nonlinear shallow water equations or by adding a diffusive-like term to dissipate energy, with a turbulent viscosity computed from the turbulent kinetic energy. Contrary to the former approach, the latter allows to perform computations with fine meshes, which is necessary to compute wave run-up and overtopping accurately. The model is used to reproduce experiments of solitary and irregular wave propagation, breaking, run-up and overtopping, with satisfactory results
Vers une modélisation semi-distribuée pour la simulation des étiages : comparaison de quatre modèles hydrologiques sur le bassin de la Meuse française
No full textLes sécheresses sont une préoccupation croissante pour les gestionnaires de l’eau, avec la perspective d’événements plus sévères et plus fréquents. La bonne prévision de ces épisodes est cruciale pour en atténuer les conséquences. La modélisation hydrologique semi-distribuée, en découpant le bassin versant en mailles interconnectées, permet de modéliser des débits à des points jaugés et non jaugés et de prendre explicitement en compte les variabilités spatiales observées sur le bassin. Dans cette étude, quatre modèles semi-distribués sont mis en place sur le bassin de la Meuse à Chooz, territoire qui présente des caractéristiques géologiques, topographiques et météorologiques contrastées. À l’issue d’un exercice de calage commun, les modèles fournissent des résultats cohérents en termes de débits sur l’ensemble du bassin et comparables aux résultats de modélisations globales à l’exutoire à Chooz. Des biais analogues sont observés entre les modèles, pouvant refléter des limites structurelles communes, des incertitudes sur les mesures de débits ou sur les forçages météorologiques. L’exercice sur l’étiage 2022 met en évidence une variabilité des débits d’étiage simulés, liée notamment au choix du modèle et à la météorologie utilisée pour son calage. Une perspective de développement pour améliorer la simulation des étiages consiste à affiner la compréhension des stocks et des écoulements souterrains puis leur représentation dans les modèles hydrologiques
Chaine intégrée pour la prévision hydrométéorologique des étiages et des sécheresses - Rapport final du projet CIPRHES
No full textTowards an integrated chain for hydrometeorological forecasting of low flows and droughts – Enhancement of the PREMHYCE platform through the CIPRHES projectThe “Integrated hydrometeorological forecasting chain for low flows and droughts” (CIPRHES (2021-2026) - Chaîne intégrée de prévision hydrométéorologique des étiages et des sécheresses) project aimed to improve the modelling chains used in the PREMHYCE operational platform. It brought together eight research teams from INRAE, BRGM, EDF, Météo-France and the University of Lorraine, and helped to strengthen links with institutional and operational stakeholders involved in water management. Main issues raised & general objectives - A growing need for anticipation to address the challenges of water sharing and the protection of water resources and ecosystems during droughtsIn many countries, rivers are the main source of water supply for various purposes (drinking water, irrigation, energy, navigation, etc.), which can be severely affected by water shortages. Furthermore, maintaining a minimum environmental flow is crucial for preserving the quality of the aquatic environment and biodiversity. In 2022, France experienced a drought of exceptional intensity, with severe consequences for various sectors and damages estimated at over €5 billion. This type of event foreshadows what hydroclimatic projections suggest will become common occurrences in the remainder of the 21st century, due to climate change. This prospect of more severe, prolonged and late low-flow periods highlights the need for tools to better prepare for and anticipate their impacts, improve crisis management and facilitate decision-making for better water sharing. Assessments and developments of drought forecasting chains have been carried out in various countries to meet these objectives, with forecast horizons ranging from the medium term (around ten days) to the seasonal term (three months). In France, an initiative to evaluate hydrological models for the purpose of low-flows forecasting, known as PREMHYCE (Low-flow Forecasting using Hydrological Models, Comparison and Evaluation), has led to the development of an operational prototype hydrological service, based on a multi-model approach and tested from 2018 onwards to produce real-time forecasts for the French river network. The CIPRHES project was designed as a laboratory for the development and refinement of methods associated with the PREMHYCE platform. The aim was to establish an integrated forecasting chain able to produce consistent long-term hydrometeorological forecasts (ranging from a few days to several months) that are coherent across different spatial scales (river basins and sub-basins). The proposed developments were tested on a large dataset to assess the strengths and weaknesses of the forecasting chain. More specifically, the CIPRHES project was guided by five main objectives: (1) To produce effective and homogeneous atmospheric forecasts ranging from medium to seasonal lead time; (2) To develop an integrated hydrometeorological modelling approach for low-flow forecasting; (3) To develop methods for quantifying the various sources of uncertainty affecting low-flow forecasts; (4) To establish advanced ‘crash-test’ frameworks to assess the performance, robustness and usefulness of low-flow forecasts; (5) To design a user-centred online hydrometeorological service to provide informative real-time forecasts.Methods used - A large sample of catchments and hydroclimatic data to enhance the robustness and generalisability of the statistical models and methods testedThe project drew on a wide range of mathematical, numerical, statistical and modelling methods, applied to the fields covered by the project (meteorology, hydrology, hydrogeology). It used five hydrological models of different types and levels of complexity, with the aim of ensuring a degree of generality and robustness in the modelling chain. These models, developed by the project partners, represent various ways of modelling the processes underlying low flows. Various data assimilation techniques, using different types of observations (discharge, groundwater level) to calibrate the models, were applied. In addition, a wide range of statistical approaches was used for the post-processing of meteorological and hydrological forecasts, and for quantifying the uncertainties associated with observations and forecasts.The project also used data from a wide range of catchments in mainland France in order to test the proposed methodologies under various conditions and to draw general conclusions. The data were mainly extracted from public databases (Météo-France for climate data, HydroPortail for hydrological data, and the ADES database for groundwater data). More specific data were used for certain studies, such as historical weather forecast records or rating curves associated with specific hydrometric stations. These data underwent detailed analysis to ensure their quality and spatio-temporal consistency. The catchments used for the tests were selected on the basis of various criteria relating to data availability, data quality and spatial coverage. The national sample was compiled by cross-referencing the catchment database from the PREMHYCE operational platform (approximately 1,300 catchments) with the CAMELS-FR national reference sample of catchments (654 catchments). Cross-referencing these two catchment samples enabled the definition of a set of 478 catchments well distributed across mainland France. Variations of this national sample have been used in various studies, depending on additional constraints imposed during certain tests (data availability, choice of time periods, etc.). Some studies linked to the project have also used specific databases independent of this national database.A more detailed database has also been established for the Meuse catchment at Chooz (approximately 10,000 km²), used as a demonstration case study within the project, particularly for the evaluation of semi-distributed hydrological models. Main resultsThe project has led to progress in several areas. With regard to weather forecasting, a statistical method for combining medium-range and seasonal forecasts has been proposed. This method enables the production of continuous forecasts across a wide range of lead times, whilst capitalising on the strengths of both types of forecasts. Implemented in the operational production chain, it simplifies data fluxes in real time and the analysis of results.A significant part of the project’s work focused on improving the hydrological models used to forecast low flows. Improvements were proposed for the functions responsible for simulating low flows and for the conceptualisation of exchanges between surface and groundwater. A more explicit representation of aquifers was proposed, along with the inclusion of storage structures. Modelling schemes that more explicitly represent spatial variability within catchments (semi-distributed approach) were also evaluated, with encouraging results for the Meuse catchment. The implementation of hydrological models in forecasting mode has been the subject of several studies aimed at correcting the models in real time by incorporating available observations (data assimilation). Whilst observed river flow is a classical source of information, the research has also sought to incorporate groundwater levels. This additional information has not yielded significant improvements compared with flow data alone, but it enhances the models’ ability to simulate both variables jointly. As forecasting is inherently uncertain, the project focused specifically on three sources of uncertainty: weather forecasts, hydrometric observations and hydrological modelling. Methods were proposed to quantify hydrometric uncertainties, related to rating curves or the quality of gauging stations. Statistical approaches were also developed to ensure better temporal consistency in uncertainty estimates related to hydrological modelling and weather forecasts.Furthermore, analyses of a large sample of catchments made it possible to quantify the time horizons for which informative forecasts can be provided (predictability) and to identify the factors determining this (hydroclimatic or physical context). Finally, the operational platform has been improved, with a significant increase in spatial coverage of the territory (now around 1,300 forecast points), a strengthened user network, and a more functional and user-friendly interface incorporating user requests and needs.Outstanding feature and future prospectThe CIPRHES project has advanced our understanding of the factors underlying the efficiency of operational drought forecasting chains. It opens up various avenues, including the gradual implementation of the CIPRHES project’s results within the PREMHYCE operational platform, further developments in seasonal forecasting (atmosphere – surface – subsurface) as part of other projects, the exploration of complementary methods and data (machine learning methods, use of satellite information), a more detailed consideration of anthropogenic influences, and the production of indicators tailored to different water user sectors.The project was carried out across a number of research directions with focus on the main sources of uncertainty in the forecasting chain. A feedback seminar organised in late 2025 brought together around 220 people from various fields. It served as a forum for multidisciplinary and multi-sectoral exchange, with the participation of stakeholders from the fields of research, operational management, engineering and public decision-making. The discussions brought together different perspectives and highlighted the outlook, needs and expectations regarding research developments, institutional challenges, the operational aspects of low-flow management and, finally, potential applications across various water-related sectors, particularly agriculture. These exchanges highlighted the challenges facing drought management, from the local to the national level, in the context of rapid evolutions linked to global change. The French Office for Biodiversity (OFB) and the Directorate for Water and Biodiversity (DEB) within the Ministry for Ecological Transition, which initiated the development of the PREMHYCE platform, are helping to make it a useful and accessible tool to assist in managing short-term water crises and in public decision-making regarding water resources governance.Vers une chaine intégrée pour la prévision hydrométéorologique des étiages et des sécheresses – Amélioration de la plateforme PREMHYCE par le projet CIPRHESLe projet « Chaîne intégrée de prévision hydrométéorologique des étiages et des sécheresses » (CIPRHES) s’est déroulé de mars 2021 à février 2026 et visait à améliorer les chaînes de modélisation utilisées dans la plateforme opérationnelle de prévision des étiages PREMHYCE. Il a associé huit équipes de recherche d’INRAE, du BRGM, d’EDF, de Météo-France et de l’Université de Lorraine, et a permis de renforcer les liens avec les acteurs institutionnels et opérationnels de la gestion de l’eau. Enjeux et objectifs - Des besoins d’anticipation croissants pour répondre aux enjeux de partage de l’eau et de protection de la ressource et des milieux lors des sécheressesDans de nombreux pays, les cours d'eau constituent la principale source d'approvisionnement en eau pour divers usages (eau potable, irrigation, énergie, navigation, etc.), qui peuvent être fortement affectés par les pénuries d'eau. En outre, le maintien d'un débit environnemental minimal est un enjeu fort pour le maintien de la bonne qualité des milieux et de la biodiversité. En 2022, la France a connu un événement de sécheresse d’une intensité exceptionnelle, avec des conséquences fortes sur différents secteurs activités, et des dommages estimés à plus de 5 milliards d’euros. Ce type d’événement préfigure ce que les projections hydroclimatiques laissent entrevoir comme des événements communs dans la suite du 21e siècle, du fait des changements climatiques. Cette perspective d'étiages plus sévères, longs et tardifs souligne la nécessité de disposer d'outils permettant de mieux se préparer et d'anticiper leurs impacts, d’améliorer la gestion de crise et de faciliter la prise de décision pour un meilleur partage de l’eau. Des évaluations et développements de chaînes de prévision des sécheresses ont été menés dans différents pays pour répondre à ces objectifs, avec des horizons de prévision allant de la moyenne échéance (de l’ordre d’une dizaine de jours) à l’échéance saisonnière (3 mois). En France, une démarche d’évaluation de modèles hydrologiques pour un objectif de prévision des étiages, appelée PREMHYCE (Prévision des Étiages par des Modèles Hydrologiques, Comparaison et Évaluation), a conduit au développement d’un prototype opérationnel de service hydrologique, basé sur une approche multimodèle et mis en test à partir de 2018 pour produire des prévisions en temps réel sur le réseau hydrographique français. Le projet CIPRHES a été conçu comme un laboratoire de développement et d’amélioration des méthodes associées à la plateforme PREMHYCE. L'objectif était d'obtenir une chaîne intégrée pouvant produire des prévisions hydrométéorologiques homogènes à long terme (de quelques jours à plusieurs mois) et cohérentes à différentes échelles spatiales (bassins versants et sous-bassins versants). Les développements proposés ont été testés sur un large ensemble de données afin d'évaluer les forces et les faiblesses de la chaîne de prévision. Plus spécifiquement, le projet CIPRHES a été guidé par cinq grands objectifs : (1) Produire des prévisions atmosphériques efficaces et homogènes allant des échéances moyenne à saisonnière ; (2) Développer une approche de modélisation hydrométéorologique intégrée pour la prévision des étiages ; (3) Développer des approches permettant de quantifier les différentes sources d'incertitude affectant les prévisions de étiages ; (4) Mettre en place des cadres avancés de « crash-test » afin d’évaluer les performances, la robustesse et l'utilité des prévisions d’étiage ; (5) Concevoir un service hydrométéorologique en ligne adapté aux besoins des utilisateurs afin de fournir des prévisions informatives en temps réel.Méthodes et approches - Un large échantillon de bassins versants et de données hydroclimatiques pour renforcer la robustesse et la généralité des modèles et méthodes statistiques testéesLe projet s’est appuyé sur un large éventail de méthodes mathématiques, numériques, statistiques et de modélisation, appliquées aux domaines concernés par le projet (météorologie, hydrologie, hydrogéologie). Il a notamment exploité cinq modèles hydrologiques de types et de niveaux de complexité différents, avec l’objectif d’assurer une certaine généralité et robustesse à la chaîne de modélisation. Ces modèles, développés par les partenaires du projet, correspondent à des façons variées de représenter les processus à l'origine des étiages. Diverses techniques d’assimilation de données, utilisant différents types d’observations (débit, niveau de nappe) pour corriger les modèles, ont été utilisées. De plus, une large gamme d’approches statistiques a été utilisée pour le post-traitement des prévisions météorologiques et hydrologiques, et pour la quantification des incertitudes associées aux observations et aux prévisions.Le projet a par ailleurs exploité des données d’un large ensemble de bassins versants en France métropolitaine, afin de tester les méthodologies proposées dans diverses conditions et de tirer des conclusions générales. Les données ont été principalement extraites de bases de données publiques (Météo-France pour les données climatiques, HydroPortail pour les données hydrologiques, banque ADES pour les données sur les eaux souterraines). Des données plus spécifiques ont été utilisées pour certains travaux, par exemple des archives de prévision météorologiques ou des courbes de tarage associées à certaines stations hydrométriques. Ces données ont fait l’objet d’analyses détaillées pour en assurer la bonne qualité et la cohérence spatio-temporelle. Les bassins versants utilisés pour les tests sont le résultat de procédures de sélection pour répondre à différents critères de disponibilité et de qualité de données ou de couverture spatiale. L’échantillon national a été constitué en croisant la base de bassins versants de la plateforme opérationnelle PREMHYCE (environ 1300 bassins) et l’échantillon national de bassins versants de référence CAMELS-FR (654 bassins). Le croisement de ces deux échantillons de bassins a permis de définir un ensemble de 478 bassins versants bien répartis sur le territoire métropolitain. Des variantes de cet échantillon national ont pu être utilisées dans différents travaux, en fonction de contraintes supplémentaires imposées lors de certains tests (disponibilité des données, choix des périodes, etc.). Quelques travaux liés au projet ont également utilisé des bases de données spécifiques indépendantes de cette base nationale.Une base de données plus détaillée a également été mise en place pour le cas du bassin versant de la Meuse à Chooz (10 000 km² environ), utilisé comme cas d’étude de démonstration au sein du projet, notamment pour l’évaluation des modèles hydrologiques en mode semi-distribué. RésultatsLe projet a permis de progresser sur plusieurs aspects. Sur la partie des prévisions météorologiques, une méthode statistique de concaténation des prévisions à moyenne échéance et des prévisions saisonnières a été proposée. Elle permet de produire des prévisions continues sur une large gamme d’échéances tout en bénéficiant de l’intérêt de ces deux types de prévisions. Implémentée dans la chaîne de production opérationnelle, elle simplifie les flux de données et l’analyse des résultats.Une partie importante des travaux du projet a porté sur l’amélioration des modélisations hydrologiques utilisées pour prévoir les débits d’étiage. Des améliorations ont été proposées sur les fonctions responsables de la simulation des bas débits et sur la conceptualisation des échanges entre surface et souterrain. Une représentation plus explicite des nappes a pu être proposée, ainsi qu’une prise en compte des ouvrages de stockage. Des schémas de modélisation représentant plus explicitement la variabilité spatiale au sein des bassins versants (approche semi-distribuée) ont également été évalués, avec des résultats encourageants sur le bassin de la Meuse. La mise en œuvre des modèles hydrologiques en mode prévisionnel a fait l’objet de plusieurs travaux visant à corriger en temps réel les modèles grâces à l’intégration des observations disponibles (assimilation de données). Si le débit observé en rivière est une source classique d’information, les travaux ont également visé à intégrer les niveaux de nappe. Cette information complémentaire n’a pas apporté de gains significatifs par rapport aux débits seuls, mais elle renforce les modèles dans leur capacité à simuler conjointement ces deux variables. L’exercice de prévision étant par nature incertain, les travaux du projet se sont intéressés plus spécifiquement à trois sources d’incertitudes : prévisions météorologiques, observations hydrométriques et modélisation hydrologique. Des méthodes ont été proposées pour quantifier les incertitudes hydrométriques, en lien avec les courbes de tarage ou la qualité des stations de mesure. Des approches statistiques ont également été développées pour assurer une meilleure cohérence temporelle des estimations d’incertitude liées à la modélisation hydrologique et aux prévisions météorologiques.Par ailleurs, des analyses sur un large échantillon de bassins ont permis de quantifier les échéances auxquelles on peut fournir des prévisions informatives (prévisibilité) et d’en cerner les déterminants (contexte hydroclimatique ou physique). Enfin, la plateforme opérationnelle a été améliorée, avec un fort accroissement de la couverture spatiale du territoire (désormais environ 1300 points de prévision), un réseau d’utilisateurs renforcé et une interface plus fonctionnelle et conviviale intégrant les demandes et besoins des utilisateurs.PerspectivesLe projet CIPRHES a permis des progrès dans notre compréhension des déterminants de l’efficacité de chaînes opérationnelles de prévisions des sécheresses. Il ouvre diverses perspectives, avec notamment la mise en œuvre progressive des résultats du projet CIPRHES au sein de la plateforme opérationnelle PREMHYCE, la poursuite des développements sur la prévision saisonnière (atmosphère - surface - souterrain) dans le cadre d’autres projets, l’ouverture sur des méthodes et données complémentaires (méthodes d’apprentissage automatique, utilisation d’informations satellites), la prise en compte plus détaillée des influences anthropiques ou encore la production d’indicateurs adaptés à différents secteurs usagers de l’eau.Le projet a été mené suivant de nombreux axes de travail portant sur les principales sources d’incertitudes dans la chaîne de prévision. Un séminaire de restitution organisé fin 2025 a regroupé environ 220 personnes issues de différents domaines. Il a été un lieu d’échange pluridisciplinaire et multi-sectoriel, avec la participation d’acteurs évoluant dans les domaines de la recherche, la gestion opérationnelle, l’ingénierie et la décision publique. Les discussions ont croisé les points de vue et fait ressortir les perspectives, besoins et attentes sur les développements en recherche, les enjeux institutionnels, les dimensions opérationnelles de la gestion des étiages et enfin les applications possibles dans différents secteurs usagers de l’eau, notamment celui de l’agriculture. Ces échanges ont souligné les défis
How does floodplain restoration of a highly anthropized river enhance aquatic biodiversity? Lessons from a decade of macroinvertebrate and fish recolonization
No full textInternational audienceSide arm engineering is a common restoration practice used to rehabilitate the lateral dimension of anthropized rivers. However, benefits for aquatic biodiversity in these restored areas remain highly uncertain, and the lack of high-resolution temporal monitoring limits our understanding of mechanisms constraining recolonization. This study investigated ten years of ecological succession within invertebrate and fish communities in a 5-km-long created channel in the floodplain of the highly anthropized and biologically invaded Rhine River (France). More specifically, we examined colonization patterns over time through biodiversity indices, taxonomic composition and functional attributes of communities. During the early stage of succession, we observed that dispersal capacities played a key role in invertebrate colonization, in contrast to fish, which showed a high similarity in composition with the main Rhine channel. After ten years, we observed low gains in richness, not in diversity and evenness, alongside important divergences in both invertebrate and fish community composition. Invertebrate taxa were functionally more adapted to lateral habitats. This pattern was not observed for fish, which instead displayed higher feeding specialization to bottom feeding. Surprisingly, all structural and functional changes in communities were essentially driven by native species, with exotic species contributing only additively to the overall invertebrate and fish community trajectories. We conclude that floodplain reconnection of a highly anthropized and invaded river promotes the diversification of lateral habitats for scarce native invertebrates of the main channel and their predators (e.g., benthivorous fish) within a decade, the minimum timespan required to capture a mature successional stage