La gestion et la protection des ressources en eau nécessitent une bonne connaissance des processus hydrologiques à l'échelle du bassin versant. Le problème se pose en particulier aux Antilles où l'activité agricole est à l'origine de pollutions chroniques des ressources en eau et des sols.<br />L'objectif de cette thèse est de caractériser le fonctionnement hydrologique d'un petit bassin versant volcanique en climat tropical, dans un contexte cultivé principalement en banane. Le site d'étude est le bassin de Féfé (17,8 ha), sur l'île de la Basse-Terre en Guadeloupe, qui a été instrumenté entre 2003 et 2006. Deux approches complémentaires ont été utilisées.<br />Premièrement, l'approche expérimentale combinant géologie, hydrologie, hydrogéologie et traçage (pesticide) a permis de caractériser la structure, le bilan et les processus hydrologiques d'un petit bassin versant. Un schéma de fonctionnement global a été établi avec comme caractéristiques principales des flux hydriques élevés (pluie annuelle > 4 000 mm), une importante recharge des nappes (60 % de la pluie efficace annuelle), et une prédominance du ruissellement hortonien. Un modèle global à réservoirs basé sur ce schéma conceptuel a permis de reproduire correctement les flux de surface et souterrains. Ces études nous ont permis d'identifier les principaux mécanismes de contamination des sols et des eaux de surface et de nappes par un nématicide utilisé en bananeraies (le cadusafos).<br />Deuxièmement, l'approche de modélisation à l'aide du modèle distribué MHYDAS, a permis de rendre compte de l'incidence de l'occupation du sol et du réseau de fossés sur la genèse des crues. Cette approche intègre les spécificités du milieu cultivé tropical que sont la redistribution de la pluie par la plante (stemflow du bananier) et les échanges nappe-fossé. L'application du modèle aux échelles de la parcelle, du sous-bassin et du bassin versant, a permis de mieux caractériser les variabilités spatiale et temporelle des processus hydrologiques.<br />Ces deux approches constituent une voie pertinente pour évaluer l'impact environnemental des épandages agricoles, caractériser les changements d'échelle, et tester l'impact de l'occupation du sol.

L'analyse de sensibilité globale basée sur la variance permet de hiérarchiser les sources d'incertitude présentes dans un modèle numérique et d'identifier celles qui contribuent le plus à la variabilité de la sortie du modèle. Ce type d'analyse peine à se développer dans les sciences de la Terre et de l'Environnement, en partie à cause de la dimension spatiale de nombreux modèles numériques, dont les variables d'entrée et/ou de sortie peuvent être des données distribuées dans l'espace. Le travail de thèse réalisé a pour ambition de montrer comment l'analyse de sensibilité globale peut être adaptée pour tenir compte des spécificités de ces modèles numériques spatialisés, notamment la dépendance spatiale dans les données d'entrée et les questions liées au changement d'échelle spatiale. Ce travail s'appuie sur une étude de cas approfondie du code NOE, qui est un modèle numérique spatialisé d'analyse coût-bénéfice de projets de prévention du risque d'inondation. On s'intéresse dans un premier temps à l'estimation d'indices de sensibilité associés à des variables d'entrée spatialisées. L'approche retenue du " map labelling " permet de rendre compte de l'auto-corrélation spatiale de ces variables et d'étudier son impact sur la sortie du modèle. On explore ensuite le lien entre la notion d'" échelle " et l'analyse de sensibilité de modèles spatialisés. On propose de définir les indices de sensibilité " zonaux " et " ponctuels " pour mettre en évidence l'impact du support spatial de la sortie d'un modèle sur la hiérarchisation des sources d'incertitude. On établit ensuite, sous certaines conditions, des propriétés formelles de ces indices de sensibilité. Ces résultats montrent notamment que l'indice de sensibilité zonal d'une variable d'entrée spatialisée diminue à mesure que s'agrandit le support spatial sur lequel est agrégée la sortie du modèle. L'application au modèle NOE des méthodologies développées se révèle riche en enseignements pour une meilleure prise en compte des incertitudes dans les modèles d'analyse coût-bénéfice des projets de prévention du risque d'inondation.

La gestion agroécologique durable des paysages agricoles constitue un très fort enjeu social, écologique et économique. Favoriser les différents services écosystémiques que fournissent ces systèmes complexes, caractérisés par une forte variabilité spatio-temporelle liée aux activités anthropiques, est désormais crucial. Le travail développé dans cette thèse s’est focalisé sur les services de régulation des populations de ravageurs, en développant des modèles spatialisés destinés à identifier les interactions entre paysage et populations dans l’optique d’une gestion intégrée du paysage agricole. L’approche conceptuelle utilisée s’est appuyée sur une réflexion sur les choix de niveaux d’organisation et d’échelles spatio-temporelles pertinentes qui a conduit au développement de deux modèles imbriqués : un simulateur de paysages agricoles (ATLAS) reproduisant la variabilité spatio-temporelle des habitats et un automate cellulaire décrivant les dynamiques pluriannuelles d’un puceron des céréales : Rhopalosiphum padi. Une analyse statistique des résultats a permis d’identifier l’effet des différents paramètres du paysage (composition et climat) sur les densités de pucerons à différentes échelles spatiales au cours des saisons. Ont également été évalués les effets potentiels de différents scénarios de gestion plausibles au sein du paysage agricole étudié. Parmi nos résultats, nous identifions que le remplacement du maïs par le sorgho dans le sud-ouest de la France pourrait conduire à une augmentation des densités de R.padi au sein du paysage au printemps, période particulièrement sensible aux infestations. Nous replaçons ce travail dans le cadre plus large de la favorisation des services écosystémiques et apportons des premiers éléments de réflexion pour une gestion durable du paysage agricole; / Sustainable management of agricultural landscapes is a strong social, ecological and economic challenge. Favouring the different ecosystem services provided by these complex systems, characterized by a strong spatio-temporal variability linked to human activity, is by now crucial. The work developed in this thesis has focused on pest population regulation services, by developing spatialized models in order to identify the interactions between the landscape and populations in the context of an integrated management of the agricultural landscape. The conceptual approach we used is based on careful selection of the levels of organization and spatio-temporal scales which lead to the development of two embedded models: an agricultural landscape simulator (ATLAS) reproducing the spatial-temporal variability of habitats and a cellular automaton describing thepluriannual dynamics of a cereal aphid: Rhopalosiphum padi. A statistical analysis of the results highlighted the effects of different landscape parameters (composition and climate) on aphid densities at different spatial scales throughout the seasons. The potential effects of plausible management scenarios were also evaluated. Amongst our results, we identify the replacement of corn by sorghum in the south-western part of France to potentially lead to higher aphid densities within the landscape in spring, which is a season specifically sensible to infestations. We replace this work in the larger context of favouring ecosystem services and propose new ideas for a sustainable management of agricultural landscapes;