Évaluation de la capacité de charge des ressources en eau dans la ville d’Ordos basée sur le modèle couplé Théorie des jeux-TOPSIS-Prédiction grise

Pourquoi les limites d’eau comptent dans une ville désertique en plein essor

Dans les steppes sèches de Mongolie intérieure, Ordos est devenu l’un des principaux centres houillers et énergétiques de Chine. Pourtant, cette ville en forte croissance se situe dans une région où les précipitations sont rares, l’évaporation intense et les écosystèmes fragiles. L’étude à l’origine de cet article pose une question simple mais cruciale : quel niveau de développement Ordos peut-il soutenir avec l’eau disponible — et celle qui lui est fournie par le fleuve Jaune — sans pousser son environnement au-delà d’un point de rupture ?

Concilier croissance et survie dans une terre sèche

Ordos se situe dans les parties amont du bassin du fleuve Jaune, avec des précipitations annuelles de seulement 150 à 400 millimètres et une évaporation plusieurs fois plus élevée. Parallèlement, la ville fournit environ 17 % du charbon brut de la Chine et affiche un taux d’urbanisation proche de 80 %. Ces pressions jumelles — forte demande en eau et environnement délicat — font d’Ordos un cas d’étude pour la manière dont des villes fondées sur les ressources peuvent croître sans épuiser leurs réserves hydriques limitées. Les auteurs examinent la « capacité de charge des ressources en eau » de la ville, une mesure de la façon dont les approvisionnements en eau peuvent soutenir la population, l’industrie et la nature tout en restant dans des limites sûres.

Transformer de nombreux indices en un bilan unique

Pour juger de la situation hydrique d’Ordos, l’équipe a construit un système d’indicateurs comprenant 20 variables regroupées en trois thèmes : ressources en eau (comme la disponibilité totale, l’utilisation et l’eau recyclée), activité sociale et économique (population, produit intérieur brut et production de charbon) et conditions écologiques (espaces verts et santé des cours d’eau). Parce que les indicateurs n’ont pas tous la même importance, ils doivent être pondérés. Les méthodes traditionnelles reposent soit fortement sur l’avis d’experts, soit uniquement sur des schémas statistiques, ce qui peut biaiser les résultats. Ici, les chercheurs traitent la détermination des poids comme une sorte de « jeu de négociation » entre le jugement subjectif des experts et plusieurs méthodes basées sur les données, en utilisant la théorie des jeux pour trouver un compromis équilibré. Cette approche a réduit les fluctuations aléatoires des poids d’environ un tiers et a évité de survaloriser les indicateurs économiques spectaculaires tout en revalorisant des éléments moins mis en avant mais importants, comme l’utilisation d’eau recyclée.

Suivre l’évolution dans l’espace et le temps

Avec ces poids affinés, les auteurs ont utilisé un outil d’aide à la décision appelé TOPSIS pour calculer un indice annuel de capacité de charge en eau pour chaque zone au niveau du comté d’Ordos de 2000 à 2023. L’indice varie de 0 à 1, des valeurs plus élevées signifiant une meilleure capacité. À l’échelle de la ville, il est passé de 0,33 à 0,64 au cours de la période étudiée, soit un gain annuel moyen de 2,9 %. Les premières années ont révélé une forte surcharge, mais les conditions se sont progressivement améliorées jusqu’à un niveau « supportable ». Le schéma est inégal : les zones orientales le long du fleuve Jaune, soutenues par des projets de dérivation apportant environ 28 millions de mètres cubes d’eau par an et par un réseau hydraulique dense, sont passées plus rapidement en zone sûre. Les zones occidentales, dominées par le désert et une agriculture exigeante en eau, sont restées en retrait, bien qu’elles soient elles aussi passées d’une surcharge chronique à au moins une « faible » durabilité en 2023.

Regarder l’avenir avec un optimisme prudent

Pour se projeter vers l’avenir, l’équipe a recours à une technique de prévision appelée modèle de prédiction grise, bien adaptée aux séries courtes et aux systèmes incertains. En alimentant le modèle avec les 24 années passées de valeurs d’indice, ils ont projeté que l’indice global de capacité de charge en eau d’Ordos atteindrait environ 0,63 en 2025, 0,77 en 2030 et près de 0,97 d’ici 2040 — clairement dans la catégorie « forte capacité ». Les tests statistiques indiquent que les erreurs du modèle sont généralement faibles, bien que les auteurs reconnaissent que des sécheresses extrêmes ou d’autres chocs, difficiles à prévoir, pourraient perturber cette trajectoire. Les résultats suggèrent que des investissements continus dans la restauration écologique, l’eau recyclée et une allocation plus intelligente peuvent continuer d’élargir la marge de sécurité de la ville, même si son économie évolue.

Ce que cela signifie pour les habitants et les politiques publiques

Pour les non-spécialistes, le message est rassurant mais pas complaisant. Ordos est passé d’un système hydrique en forte tension à un système capable de soutenir raisonnablement ses habitants, ses industries et ses écosystèmes — à condition que les gains arrachés à force de travail soient protégés. La boîte à outils combinée de l’étude — indicateurs pondérés, évaluation de l’état et projection future — offre aux planificateurs locaux et nationaux un moyen de fixer des limites réalistes pour la population, l’industrie et l’usage des terres, en adéquation avec ce que l’eau peut réellement supporter. À mesure que d’autres régions sèches et riches en ressources affrontent le changement climatique et les objectifs de réduction carbone, ce type de « budget hydrique » dynamique pourrait aider à garantir que la prospérité économique ne se paie pas au prix d’un effondrement écologique à long terme.

Citation: Zhao, Y., Yin, H., Zhang, W. et al. Evaluation of water resources carrying capacity in Ordos city based on the Game Theory-Topsis-Grey Prediction coupling model. Sci Rep 16, 5782 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36754-1

Mots-clés: capacité de charge des ressources en eau, bassin du fleuve Jaune, ville d’Ordos, gestion durable de l’eau, modèle de prédiction grise