UNIVERSITÉ DE STRASBOURG ÉCOLE DOCTORALE AUGUSTIN COURNOT (n°221) Laboratoire Gestion Territoriale de l’Eau et de l’Environnement (GESTE), École Nationale du Génie de l’Eau et de l’Environnement de Strasbourg (ENGEES) THÈSE Présentée par : YOUSSEF ZAITER soutenue le 01/10/2020 Pour obtenir le grade de : Docteur de l’Université de Strasbourg Discipline : Sciences Economiques Spécialité : Economie de l’Environnement OPTIMIZING THE DESIGN OF WATER QUALITY MONITORING NETWORKS BY MAXIMIZING THE ECONOMIC VALUE OF INFORMATION THÉSE dirigée par : Monsieur François DESTANDAU, Ingénieur de Recherche, HDR, ENGEES, Strasbourg RAPPORTEURS : Monsieur Arnaud REYNAUD, Directeur de Recherche INRAE, Directeur adjoint de l’UMR TSE R, Toulouse Madame Sophie THOYER, Directrice de Recherche INRAE, Cheffe adjointe du département EcoSocio, Montpellier AUTRES MEMBRES DU JURY : Madame Sylvie FERRARI, Maître de Conférences, HDR, Université de Bordeaux Monsieur Patrick RONDE, Professeur, Université de Strasbourg 2 « L’Université de Strasbourg n’entend donner ni approbation ni improbation aux opinions exprimées dans cette thèse. Ces opinions doivent être considérées comme propres à leur auteur.3 » « A little knowledge that acts is worth infinitely more than much knowledge that is idle. » - Khalil Gibran - 4 5 Acknowledgments A Ph.D. dissertation is a long and hard work to be done. However, this work would have not to be done without the support of people surrounding me during this period. I would like first to express my deepest gratitude to my Ph.D. supervisor, Dr. François Destandau, for his fundamental role in my doctoral work. François provided me with every bit of guidance, assistance, and expertise that I needed. Without his support, knowledge, motivation, and patience this work would not have been done properly and at the same quality. His guidance helped me in all the time of research and of writing this dissertation. I could not have imagined having a better supervisor and mentor for my Ph.D. study. I am deeply thankful to my family, my parents, Boutros and Violette for their love, support, and sacrifices. Their continuous encouragement to reach the highest levels in education gave me the strength during these past years. Without them, this thesis would never have been written. Also, I would like to acknowledge my sister Elsa and her husband Ghassan for being there in difficult moments. Also, I am grateful for my uncle Charles and his wife Mona for giving me the chance to pursue my Master’s study. I gratefully acknowledge the members of the thesis committee, Anne Rozan and Florence Le Ber, for their time and valuable feedback during these years. I would like to thank all the members of the research unit GESTE: Rémi, Sara, Amir, Dali, François-Joseph, Carine, Sophie, Marie, Caty, Christophe and Caroline for creating a great work environment and for the research experience they shared with me. Also, I gratefully, acknowledge my doctoral colleagues Jocelyn, Simon, Cécile, Victor, Kristin, and Julien for all their support and having good times at the research unit. I am also thankful to my Ph.D. colleagues at the Augustin Cournot Doctoral School. I would like to thank Jean François Quéré (director of ENGEES), Christophe Godlewski (director of the Augustin Cournot Doctoral School) and Jocelyn Donze (co-director of the Augustin Cournot Doctoral School). Also, I would like to acknowledge Sylvain Payraudeau, Corinne Grac, and Julien Laurent members and researchers at the ENGEES. Also, Pierre Louis Tisserant (DREAL Grand-Est), 6 Guillaume Demortier (Agence de l’eau Rhin-Meuse), Guillaume Monaco (Agence de l’eau Rhin-Meuse), and Cyril Mangin (Syndicat des Eaux et de l’Assainissement Alsace-Moselle) for their time and expertise in the field. It is very much appreciated. My thanks to the administrative and technical services of the ENGEES as well as those of the doctoral school: André Pélerin, Danielle Geneve, Christine Fromholtz, and Thierry Schaetzle. Also, I acknowledge the support of my second family in Strasbourg, my Lebanese friends, and StrasAir family for all the great times that we have shared. I would like to thank the Grand-Est region and INRAE for funding this Ph.D. project. Finally, I would like to thank the jury members Arnaud Reynaud, Sophie Thoyer, Sylvie Ferrari, and Patrick Rondé. 7 Summary Effective management of pollution in aquatic environments requires a good knowledge of the water quality. In other words, acting on water quality means, first of all, knowing about it. For that reason the Water Quality Monitoring Networks (WQMNs) were introduced. The main objective was to produce information regarding the physical, chemical and biological characteristics of water. WQMNs have been the subject of several studies. Some studies tried to find the optimal design of the monitoring network by focusing on the physical and hydrological considerations of watercourses. This optimal design comprises two main issues: the spatial (number and location of monitoring stations) and the temporal issues (sampling frequency). The other type of studies tried to estimate the Economic Value of Information (EVOI) for a predefined monitoring network using the Bayesian method. The work presented in this dissertation consists in combining, for the first time, both types of literature. We seek to optimize the design of the monitoring network by maximizing the EVOI. We are mainly interested in the spatial aspect of the monitoring network, more specifically in the location of the monitoring stations. We call this method economical optimization of the monitoring network. This means that optimizing the monitoring network will not only rely on physical or hydrological considerations, but it will take into account economic considerations. In this dissertation, we study, in particular, the advantage of such economical optimization over traditional physical optimization. After an introductory Chapter, we retrace in Chapter II the history of the WQMNs in France with the evolution of the water legislation for the national level and local level (Rhine-Meuse watershed). It was shown that the WQMNs can be classified into three categories according to their objective: long-term network, medium-term network and short-term network. Our method is then presented in Chapter III and Chapter IV in theoretical and empirical models with two different monitoring objectives, respectively, detection of accidental pollution and checking if a water body is in good status for nitrate concentration. The results show that the advantage of economical optimization over physical optimization, is higher or lower depending on the context, i.e. the vulnerability scenario (uniform, increasing, or decreasing), the number of monitoring stations and the order of magnitude of the damage generated by the pollution. Key words: Water Resource Management; Water Quality Monitoring Network; Economic Value of Information; Water Legislation; Cost-Benefit Analysis. 8 Résumé Une gestion efficace de la pollution des milieux aquatiques nécessite une bonne connaissance de la qualité de l'eau. En d'autres termes, agir sur la qualité de l'eau signifie avant tout la connaître. C'est pour cette raison que les réseaux de surveillance de la qualité de l'eau ont été mis en place. L'objectif principal était de produire des informations concernant les caractéristiques physiques, chimiques et biologiques de l'eau. Les réseaux de surveillance de la qualité de l'eau ont fait l'objet de plusieurs travaux de recherche. Certains travaux cherchent à trouver le meilleur design possible des réseaux de surveillance en se concentrant sur des considérations physiques et hydrologiques des cours d'eau. Ce design optimal comprend deux questions principales : les questions spatiales (nombre et localisation des stations de surveillance) et les questions temporelles (fréquence de mesure). D’autres travaux visent à donner une valeur économique aux informations provenant d’un réseau de surveillance prédéfini en utilisant la méthode Bayésienne. Le travail présenté dans cette thèse consiste à combiner, pour la première fois, les deux types de littérature. Nous cherchons à optimiser le design du réseau de surveillance en maximisant la valeur économique de l'information. Nous nous intéressons principalement à l'aspect spatial du réseau de surveillance, plus précisément à la localisation des stations de surveillance. Nous appelons cette méthode l'optimisation économique du réseau de surveillance. Cela signifie que l'optimisation du réseau de surveillance ne repose pas seulement sur des considérations physiques ou hydrologiques, mais qu'elle tient compte de considérations économiques. Dans cette thèse, nous étudions en particulier l'avantage d'une telle optimisation économique par rapport à l'optimisation physique traditionnelle. Après un chapitre introductif, nous retraçons dans le chapitre II l'histoire des réseaux de surveillance de la qualité de l'eau en France avec l'évolution de la législation sur l'eau pour le niveau national et le niveau local (bassin versant Rhin-Meuse). Il est montré que les réseaux de surveillance de la qualité de l'eau peuvent être classés en trois catégories selon leur objectif : réseau de long terme, réseau de moyen terme et réseau de court terme. Notre méthode est ensuite présentée dans les chapitres III et IV dans un modèle théorique puis un modèle empirique avec deux objectifs de surveillance différents, respectivement la détection de pollutions accidentelles et l’identification de l’état DCE d'une masse d'eau pour