Keywords: modélisation hydrologique, airGRiwrm, bassin de l'Aude, changement climatique, ressources en eau hydrological modelisation, airGRiwrm, Aude river basin, climate change, water resources Tout d'

Dans le cadre du projet Talanoa Water, cette étude se focalise sur la modélisation hydrologique du bassin de l'Aude. Ce projet, guidé par les principes de la gestion intégrée des ressources en eau et de l'innovation adaptative, aspire à répondre aux enjeux critiques de la gestion de l'eau dans un contexte de changement climatique. Le bassin versant de l'Aude, où a été défini des zones de répartition des eaux (ZRE) en raison de la forte pression exercée sur les ressources, a été au coeur de cette investigation visant à comprendre les interactions complexes entre les processus hydrologiques, climatiques et environnementaux et les usages de l'eau sous l'influence humaine.

Le processus d'analyse a commencé par le traitement minutieux des données météorologiques et hydrologiques du bassin ainsi que les usages de l'eau au sein du bassin versant. À partir de ces données, un modèle hydrologique sophistiqué a été élaboré, capturant la complexité des interactions dans le système hydrologique. Le calibrage précis du modèle a validé sa capacité à représenter fidèlement les processus réels et à projeter les évolutions futures des ressources en eau.

L'évaluation des volumes prélevables a été l'étape centrale de cette étude. Sous divers scénarios climatiques, les résultats ont dévoilé des tendances significatives. Notamment, l'impact crucial du scénario RCP 8.5, reflétant une perspective pessimiste du changement climatique, a souligné des réductions notables des volumes prélevables dans le bassin de l'Aude.

Ces résultats soulignent l'urgence d'adopter des stratégies d'adaptation et d'atténuation pour maintenir la durabilité des ressources en eau. Les perspectives futures visent à coupler le modèle hydrologique avec des modèles économiques et agronomiques, afin de tester des scénarios d'adaptation plus larges.

Table des matières

Table des figures

2.1 Déroulement et objectifs des études de volumes prélevables (Source : [START_REF] Barrazza | Les Etudes de Volumes Prélevables (EVP) : bilan pour la région Occitanie (Bassin RMC)[END_REF]) . . . . . . .

Sigles et acronymes

Objectifs de l'étude

Pour répondre à notre problématique et aux objectifs du projet Talanoa, cette étude a trois principaux objectifs :

• Rassemblement et traitement des données du bassin versant de l'Aude :

La première étape du travail consiste à l'acquisition et au regroupement de tous les données climatiques, hydrologiques ainsi que les données sur l'utilisation de l'eau dans le bassin (prélèvements, lâchers des réservoirs, etc). L'analyse de ces données permettra d'avoir une connaissance plus approfondie sur les caractéristiques climatiques du territoire, l'état de la ressource en eau en son sein ainsi que les pressions exercées sur ces ressources à travers les usages de l'eau.

• Modélisation du bassin versant de l'Aude :

L'étape suivante consiste à l'élaboration et le calage d'un modèle hydrologique intégrée du bassin de l'Aude permettant l'intégration des différentes usages de l'eau au sein du bassin versant. Ceci est une étape préalable de quantification des ressources eau.

• Calcul des volumes prélevables :

L'exploitation du modèle ainsi élaboré permettra de calculer les volumes prélevables au niveau du bassin versant à l'état actuel et aussi dans les périodes futures en utilisant des projections climatiques. Ces volumes prélevables serviront comme base pour l'élaboration, en concertation avec les différents acteurs, des stratégies d'adaptation tenant compte de la disponibilité actuelle et future des ressources en eau. Les différentes phases de la méthodologie proposée sont illustrées par la figure 2.1 ci-dessous. Dans les années à venir, les études de calcul des volumes prélevables seront de plus en plus utilisées pour répondre aux défis environnementaux et climatiques.

Plan du rapport

Impact du changement climatique sur les ressources en eau

Les études d'impact du changement climatique sur les ressources en eau constituent une extension cruciale des études de calcul des volumes prélevables, car elles visent à anticiper comment les variations climatiques influencent la disponibilité, la distribution et la qualité de l'eau. Des études prospectives comme le projet "Explore 2070" à l'échelle du territoire français anticipent une diminution significative des débits d'étiage naturels pour une majorité de cours d'eau (Sébastien Chazot et al.

2012).

Le calcul de l'impact utilise une chaîne de modélisation partant d'un scénario d'émission de gaz à effet de serre, forçant

Les modèles intégrés de ressources en eau

Les modèles de ressources en eau dits "intégrés" consistent en une approche novatrice et prometteuse pour évaluer et gérer les ressources hydriques de manière holistiques [START_REF] Zomorodian | The State-of-the-Art System Dynamics Application in Integrated Water Resources Modeling[END_REF]. Les modèles intégrés sont devenus au fil des années

Les modèles hydrologiques

Les différentes catégories de modèles hydrologiques

Hrachowitz et Clark (2017) ont présenté une classification selon trois catégories principales :

• Les modèles empiriques : reliant les entrées et les sorties observés des bassins versants à partir de relation statistiques non linéaires. Ils sont appelés "boîte-noire" car ils ne décrivent pas les processus de la relation pluie-débit ;

• Les modèles à base physique : tentant de représenter explicitement le plus de processus possible de la relation pluiedébit, tout en respectant les lois de conservation de la masse, de l'énergie et de la quantité de mouvement ;

• Les modèles conceptuels : moins complexe que les modèles physiques, sont souvent utilisés pour simuler le comportement des bassins versant en les représentant sous forme de succession de réservoirs reliés entre eux par des fonctions de transfert.

Les modèles hydrologiques peuvent aussi être classifier selon leur distribution spatiale :

• Les modèles globaux : ils représentent le fonctionnement hydrologique du bassin versant de manière homogène, sans tenir en compte la variabilité spatiale des paramètres et la répartition des débits internes au sein du bassin versant ;

• Les modèles distribués : ils découpent les bassins versant en mailles fines, prenant en compte la variabilité spatiale des paramètres du bassin versant et les données météorologiques ;

• Les modèles semi-distribués : ils proposent une approche intermédiaire entre les deux modèles précédents, en découpant le bassin versant selon des sous-bassins versant.

Les modèles peuvent aussi trourner sous différents pas de temps (horaire, journalier, mensuel et annuel) dépendamment de l'objectif de l'étude effectué.

Les modèles fondés sur des bases physiques se caractérisent par leur voracité en données et leur complexité de calibration.

Les modèles empiriques, qui délaissent toute assise physique, ne garantissent pas nécessairement une performance cohérente sous des climats autres que celui servant à leur ajustement initial. Par conséquent, les modèles conceptuels s'imposent comme une alternative pertinente.

En ce qui concerne la distribution spatiale, le modèle global se révèle insuffisant pour incorporer de manière explicite les interactions et les transferts intra et inter-bassins. Un modèle distribué nécessite une finesse de maillage géographique qui n'est pas nécessaire pour notre étude, alors que le modèle semi-distribué permet de tailler les mailles à l'échelle de nos besoins et correspondra mieux à nos exigences.

Les modèles GR

Les modèles GR sont des modèles hydrologiques conceptuels globaux développés par le Cemagref (actuellement INRAE) depuis le début des années 1980 [START_REF] Coron | The Suite of Lumped GR Hydrological Models in an R Package[END_REF]. Ces modèles simulent les débits à l'exutoire d'un bassin versant en fonction des lames d'eau précipitées et évapotranspirée [START_REF] Michel | How to Use Single-Parameter Conceptual Model in Hydrology?[END_REF].

Méthodologie générale

Dans cette partie nous présentons la zone d'étude qui est le bassin de l'Aude et abordons la méthodologie suivie dans le cadre de l'étude.

Présentation de la zone d'étude

Représentation du modèle

Le package airGRiwrm utilise une représentation des connexions amont-aval entre les différents points d'intérêt formant le modèle semi-distribué. Enfin, après l'obtention des volumes mensuels par préleveurs, nous les aggrégeons par sous bassin suivi de la désagrégation au pas de temps journalier en lissant les volumes mensuels sur le nombre de jours du mois considéré. Cela nous donnera les chroniques journaliers des prélèvements effectués au niveau de chaque sous bassin qui sera intégré par la suite dans le modèle.

Prélèvements pour le canal de Midi, de Jonction et de la Robine

En plus des déclarations à l'agence de l'eau des volumes prélevés par VNF, la bibliographie est assez riche en terme de données sur les prélèvements pour le canal du Midi, de Jonction et de la Robine [START_REF] Stucky | Rapport de Phase 2 -Usages de l'eau Sur Le Bassin Versant de l'Aude. Etude Des Premiers Élements Quantitatifs En Vue d'une Gestion Équilibrée Du Fleuve Aude En Étiage[END_REF][START_REF] Eaucéa | Gestion Quantitative de La Ressource En Eau Du Bassin Versant de l'AUDE -Etude de Détermination Des Volumes Prélevables. eaucéa[END_REF]BRL Ingénierie 2022).

VNF prélève un volume important pour l'alimentation de ces canaux, mais ces volumes ne sont pas uniquement destinés à la navigation. En effet, de nombreux prélèvements sont effectuées sur le canal du Midi et sert donc aussi de transport d'eau destiné à l'irrigation. La figure 3.17 présente les volumes prélevés par VNF au niveau des différents prises.

Calage du modèle hydrologique

Nous avons choisi la période 2000-2021 pour le calage de notre modèle. En effet, nous sommes contraint pas l'insuffisance des données plus antérieures sur les influences bien que les données climatiques (SAFRAN) et hydrologique (Hydroportail) sont disponibles sur une période de temps plus vaste.

Critère d'évaluation

Le calage d'un modèle permet l'ajustement de ses paramètres aux spécificités du site, dans notre cas aux spécificités de chaque station hydrologique. Il s'agit donc de déterminer les valeurs de ses paramètres (X1 à X4 dans le cadre de GR4J et les deux paramètres du module CemaNeige) lui permettant d'obtenir les meilleures performances selon le critère adopté, au regard de débits observés. Le paramètre choisi pour le calage du modèle est le KGE' (modified Kling-Gupta Efficiency) [START_REF] Kling | Runoff Conditions in the Upper Danube Basin under an Ensemble of Climate Change Scenarios[END_REF], un critère composite contenant une régularisation des paramètres telle que définie par de [START_REF] De Lavenne | A Regularization Approach to Improve the Sequential Calibration of a Semidistributed Hydrological Model[END_REF] qui ajoute une information a priori sur les jeux de paramètres optimaux pour chaque sous bassin du modèle.

KGE ′ = 1 -(r -1) 2 + (γ -1) 2 + (β -1) 2
Avec : r : rapport entre les variances des débits simulés et observés α : biais du modèle β : coefficient de corrélation entre les débits observés et simulés. L'objectif est alors de minimiser la distance euclidienne (la faire tendre vers 0) afin de maximiser le KGE' (le faire tendre vers 1, la meilleure valeur de performance possible) tout minimisant les dérives par rapport aux jeux de paramètres a priori. Afin de donner un poids relativement équivalent aux erreurs commises sur les forts et faibles débits, nous avons choisi d'utiliser une transformation de type racine carrée sur les séries temporelles des débits observés et simulés [START_REF] Santos | Technical Note: Pitfalls in Using Log-Transformed Flows within the KGE Criterion[END_REF].

Cas des sous bassins non jaugés

Pour les sous bassins ne disposant pas d'observation ou ayant des valeurs douteuses, nous les déclarons dans le modèle comme étant non jaugés (Ungauged). Pour le calage le modèle cherchera la première station jaugée rencontrée à l'aval pour transmettre les paramètres au sous bassin non jaugé à l'exception du paramètre X4. Ce paramètre, dépendant de la superficie du bassin versant doit faire l'objet d'une transformation selon la formule ci-dessous [START_REF] Lobligeois | Mieux Connaître La Distribution Spatiale Des Pluies Améliore-t-Il La Modélisation Des Crues ? Diagnostic Sur 181 Bassins Versants Français[END_REF].

X4 i = (S BV ) i S BV ) ref 0.3 * X4 ref

Calcul des volumes prélevables

Pour notre étude, la méthode adoptée pour le calcul des volumes prélevables est la déclinaison régionale pour Languedoc-Roussillon des méthodologies produites par le groupe de bassin Rhône-Méditerranée (note de bassin du 17 novembre 2011) (eaucéa 2014). Le principe de base consiste à considérer l'écart entre les débits naturels reconstitués et les débits biologiques majorés par un maximum prélevable et moyennant certaines hypothèses :

• le volume total potentiellement prélevable sur l'ensemble du bassin est déterminé à son exutoire ;

• ce volume doit être assuré 8 années sur 10, nécessitant de raisonner sur l'hydrologie quinquennale sèche ;

• les volumes potentiellement prélevables sont déterminées au pas de temps mensuel.

Naturalisation des débits

Bien qu'il y ait différentes méthodes disponibles [START_REF] Terrier | Streamflow Naturalization Methods: A Review[END_REF], nous avons opté pour la méthode par simulation. En effet, l'avantage des modèles intégrés permet l'intégration ou non des influences anthropiques dans la modélisation hydrologique pluie-débit. L'approche consiste à effectuer une simulation en utilisant les paramètres calibrés du modèle tout en éliminant les influences humaines (prélèvements, réservoirs, . . .).

Calcul des QMNA5

Le débit (Q) mensuel (M) minimum (N) annuel (A) est la valeur du débit moyen mensuel d'étiage atteint par un cours d'eau pour une année donnée. Pouvant être calculé pour différentes périodes de retour (2 ans, 5 ans, . . .), il permet d'apprécier statistiquement le plus petit écoulement d'un cours d'eau sur une période donnée.

Le QMNA5 est le débit mensuel minimal ayant la probabilité de non dépassement de 1/5, c'est à dire qui ne se produit en moyenne qu'une année sur cinq, ou qui peut être assuré huit années sur dix comme énoncé dans les hypothèses.

Calcul des débits maximums prélevables

La formule pour le calcul des débits maximums prélevables sont présentés dans eaucéa (2014). Les débits potentiellement prélevables peuvent être calculés par la différence entre les débits naturalisés et le débit biologique à Moussoulens, ne pouvant excéder le maximum prélevable du mois considéré défini par la formule ci-dessous :

Q max,i = max(0, Q M N A5,i -Q bio ) Avec : Q max,i : débit maximal prélevable au mois i [m3/s] ; Q M N A5,i : débit quinquennal sec du mois i [m3/s] ;
Q bio : débit biologique à Mousoulens égal à 4.1 m3/s (eaucéa 2014 ; DDTM 2023).

Simulation des projections climatiques

La modèle mis en place ainsi que la méthodologie de calage et de calcul des volumes prélevables, l'étude de l'impact du changement climatique sur les volumes prélevables futurs passent à travers le forçage du modèle avec des projections climatiques. Ces projections climatiques se traduisent par des chroniques de données climatiques utilisées en entrée du modèle pour simuler des débits naturalisés servant au calcul des volumes prélevables.

Données DRIAS-2020

Les données DRIAS-2020 sont constituées de 42 simulations climatiques : 12 simulations sur la période historique (1971 -2005)

Périodes considérées

Nous nous basons sur les périodes défini par le projet DRIAS-2020 pour l'évaluation des impacts du changement climatique sur les ressources en eau du bassin :

• période de référence (1976 -2005) : il s'agit d'une période standard de 30 ans du passé récent correspondant à la période de 30 ans la plus récente possible dans les simulations historiques et à la référence actuelle utilisée dans le portail DRIAS ;

• futur à court terme (2021 -2050) ;

• futur à moyen terme (2041 -2070) ;

• futur à long terme (2071 -2100).

Impact du changement climatique sur les volumes prélevables

Après avoir obtenu les volumes prélevables pour la période historique, nous avons appliqué la même méthode cette fois-ci avec les projections climatiques comme entrée du modèle pour la simulation des débits naturalisés. Nous allons voir les impacts sur les QMNA5 et ensuite sur les volumes prélevables.

Ressources totales

La transformation suivi de l'agrégation des débits naturalisés simulés au niveau de Moussoulens permet d'obtenir les ressources en eau (superficielles) totales du bassin. La figure 4.13 ci-dessous présente des diagrammes en boîtes des volumes totaux mesurés annuellement à Moussoulens pour différentes périodes et pour les deux RCP 4.5 et 8.5. Au vu de l'étendue de l'incertitude, nous constatons que les volumes totaux annuels passant à Moussoulens ne varient pas pour les différentes périodes hormis pour la période de fin de siècle en RCP 8.5 qui montre une tendance assez nette à la baisse. Le bassin dispose donc de ressources que l'on peut qualifier de stables jusqu'au moins le milieu du siècle quelque soit le scénario d'émission de gaz à effet de serre.

QMNA5

Les QMNA5 calculés pour chaque période sont représentés [Figure 4.14] sous forme de boîtes à moustaches pour représenter l'incertitude liée aux différents résultats des 11 projections climatiques. On observe que ceux de la période de référence concordent avec les QMNA5 de la période historique représenté par un point noir. On remarque bien l'impact du changement climatique avec une diminution des QMNA5 de plus en plus marquée pour le futur proche, le milieu du siècle et la fin du siècle. Cela découle de la diminution des débits de la rivière affecté par l'évolution des conditions climatiques (diminution des précipitations et augmentation de la température et de l'évapotranspiration). Cette diminution est d'autant plus marquée à la fin du siècle pour le RCP 8.5. Les deux unités mènent des recherches fondamentales et appliquées dans leurs domaines respectifs. Elles collaborent également étroitement dans le cadre de projets de recherche communs, notamment dans le domaine de la modélisation des ressources en eau.

Annexes B : Liste des réservoirs

  et problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Le projet Talanoa-Water . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Objectifs de l'étude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Plan du rapport . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Etat de l'art 2.1 Etudes des volumes prélevables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Impact du changement climatique sur les ressources en eau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Les modèles intégrés de ressources en eau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Les modèles hydrologiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Méthodologie générale 3.1 Présentation de la zone d'étude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2 Modélisation du bassin versant de l'Aude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Jeu de données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4 Calage du modèle hydrologique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Calcul des volumes prélevables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.6 Simulation des projections climatiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 Résultats et discussions 4.1 Analyse des jeu de données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Volumes prélevables sur la période historique (1958-2020) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Impact du changement climatique sur les volumes prélevables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . sortant du barrage de Galaube (Institution des Eaux de la Montagne Noire 2013) . . . . . . . . . . . 32 3.2 Projections utilisés pour l'évaluation de l'impact du changement climatique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

2. 2

 2 Schématisation du volume prélevable (Source : BRL Ingénierie (2011)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Chaîne de modélisation suivie dans le cadre du projet explore 2070 (Source : S. Chazot et al. (2012)) . . . . . 2.4 Structure du modèle GR4J (Source : Perrin, Michel et Andréassian (2003)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1 Localisation du bassin versant de l'Aude, de la Berre et du Rieu (Source : eaucéa (2013)) . . . . . . . . . . . 3.2 Topographie du bassin de l'Aude, de la Berre et du Rieu (Source : eaucéa (2013)) . . . . . . . . . . . . . . . 3.3 Réseau hydrographique détaillé du bassin de l'Aude, de la Berre et du Rieu (Source : eaucéa (2013)) . . . . . 3.4 Précipitations moyennes sur la période 1981-2010 (Source : eaucéa (2013)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.5 Répartition de la SAU total et de la SAU irriguée sur l'Aude médiane et aval (Source : COPIL Talanoa, 2022) 3.6 Schéma hydraulique du bassin versant de l'Aude (Source : eaucéa (2013)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.7 Composantes du package airGR (Source : D. Dorchies, O. Delaigue et G. Thirel (2021)) . . . . . . . . . . . 3.8 Structure du package airGRiwrm (Source : D. Dorchies, O. Delaigue et G. Thirel (2021)) . . . . . . . . . . . 3.9 Représentation du modèle intégré du bassin de l'Aude (Source : Dorchies et al., 2022) . . . . . . . . . . . . 3.10 Points d'intérêts de la zone d'étude et découpage du bassin versant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.11 Représentation du modèle griwrm influencé du bassin de l'Aude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.12 Superposition des grilles SAFRAN au bassin de l'Aude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.13 Nombre de stations par nombre d'années de données disponibles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.14 Fiabilité des stations hydrométriques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.15 Méthodologie simplifée du regroupement des deux bases de données de l'AERMC et la DDTM . . . . . . . 3.16 Répartition mensuelle des prélèvements selon les usages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.17 Volume prélevé par VNF entre 2012 et 2020 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.18 Débits moyens mensuels prélevés par VNF (Synthèse des sources : Stucky (2009b) ; eaucéa (2013) ; BRL Ingénierie (2022)) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.19 Disponibilité des données de gestion des réservoirs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.20 Chroniques des apports et lâchers du barrage de Ganguise de l'année 2020 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.21 Lâchers moyens entre 2003 et 2023 des réservoirs EDF à partir des débits naturels reconstitués et débits observés 3.22 Etapes de descente d'échelle depuis la modélisation globale à régionale jusqu'à la désagrégation aux petites échelles spatiales (Source : DRIAS, Les Futurs Du Climat -Accompagnement (2023)) . . . . . . . . . . . . . 3.23 Emissions mondiales de CO2 provenant des combustibles fossiles (à gauche) et émissions totales provement des combustibles fossiles et de l'utilisation des terres (à droite) (Crédit : Glen Peters) . . . . . . . . . . . . . 4.1 Observations pour chaque sous bassin versant : (a) Altitude médiane, (b) Température moyenne journalière, (c) Précipitation et (d) Evapotranspiration moyenne annuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Evolution entre 1958 et 2020 des cumuls annuels des (a) précipitations et (b) évapotranspirations et (c) les températures moyennes journalières . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Comparaison des volumes prélevés par type d'usage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Localisation des prélèvements au niveau du bassin de l'Aude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Volume annuel prélevé par usages entre 2010 et 2020 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6 KGE des points d'intérêts du modèle après calage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.7 Régimes hydrologiques des débits observés (en noir) et simulés (en orange) de l'Aude amont jusqu'à Marseillette 4.8 Régimes hydrologiques des débits observés (en noir) et simulés (en orange) sur Marseillette avant et après correction des prélèvements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.9 Régimes hydrologiques des débits observés (en noir) et simulés (en orange) à Moussoulens et Coursan . . . . 4.10 Régimes hydrologiques des débits naturalisés (en orange) et observés (en noir) sur l'Aude pour les stations d'Axat, Carcassonne, Moussoulens et Coursan pour la période 1958-2021 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.11 QMNA5 en période d'étiage pour la période historique (1958-2020) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.12 Volumes prélevables à l'étiage pour la période historique (1958-2020) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.13 Evolution de la ressource en eau totale pour les périodes 1976-2005, 2021-2050, 2041, 2070 et 2071-2100 . . 4.14 Evolution des QMNA5 pour chaque période et par RCP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.15 Evolution des volumes prélevables à l'étiage pour les périodes1976-2005, 2021-2050, 2041, 2070 et 2071-2100

FIGURE 2 . 1 -

 21 FIGURE 2.1 -Déroulement et objectifs des études de volumes prélevables (Source : Barrazza et Molle (2022))

  crise plus de 2 années sur 10 en moyenne. Enfin, la sixième et dernière phase, qui reste facultative notamment en l'absence de structure porteuse (EPTB ou syndicat de rivières), doit permettre de proposer une répartition des volumes prélevables entre les différents usages. Cette répartition n'a pas vocation à être entérinée par le comité de pilotage de l'étude et doit être précisée par une proposition de l'Organisme Unique de Gestion Collective (OUGC) à qui sera confiée cette tâche. Cette sixième phase sert à préparer la phase de concertation entre les usagers à l'issue de cette étude, au travers d'un Plan de Gestion des Ressources en Eau (PGRE) par exemple.

FIGURE 2 . 2 -

 22 FIGURE 2.2 -Schématisation du volume prélevable (Source : BRL Ingénierie (2011))

  FIGURE 2.3 -Chaîne de modélisation suivie dans le cadre du projet explore 2070 (Source : S. Chazot et al. (2012))

  plus complexes et sophistiqués et permettant d'intégrer de plus en plus de processus et de paramètres et donc s'ouvrant à des applications de plus en plus nombreuses et diverses telles que la planification et la gestion des ressources en eau ainsi l'évaluation des impacts du changement climatique sur les ressources en eau[START_REF] Zomorodian | The State-of-the-Art System Dynamics Application in Integrated Water Resources Modeling[END_REF]. Ils exploitent une variété de données et d'informations, allant des données météorologiques et hydrologiques aux données socio-économiques et environnementales. Ils utilisent des techniques de modélisation avancées, telles que la modélisation hydrologique, la modélisation climatique, la modélisation économique et la modélisation des processus sociaux[START_REF] Wang | Integrated Water Resources Management and Modeling: A Case Study of Bow River Basin, Canada[END_REF]. Ces modèles tiennent compte des interactions dynamiques entre les différentes composantes du système, ce qui leur permet d'évaluer l'impact de divers scénarios de gestion et de changement sur les ressources en eau. Les avantages des modèles intégrés sont nombreux. Ils permettent de mieux appréhender les effets complexes des interventions humaines et des changements environnementaux sur les ressources en eau, ce qui est crucial pour élaborer des politiques et des stratégies de gestion efficaces. De plus, ces modèles peuvent aider à identifier les synergies et les compromis entre les différents objectifs, tels que la satisfaction des besoins en eau potable, l'irrigation agricole, la production d'énergie hydroélectrique et la préservation des écosystèmes aquatiques[START_REF] Badham | Effective Modeling for Integrated Water Resource Management: A Guide to Contextual Practices by Phases and Steps and Future Opportunities[END_REF]).

  Plusieurs déclinaisons existent selon (i) le nombre de paramètre pris en compte par le modèle et (ii) le pas de temps considéré[START_REF] Coron | The Suite of Lumped GR Hydrological Models in an R Package[END_REF]. Par exemple, le modèle GR4J (Génie Rural à 4 paramètres Journalier) (Perrin, Michel et Andréassian 2003) est comme indiqué dans sa dénomination un modèle pluie-débit global à 4 paramètres dont la structure est schématisée à la figure 2.4 : • X1 : capacité du réservoir de production [mm] • X2 : coefficient d'échanges souterrains [mm] • X3 : capacité à un jour du réservoir de routage [mm]• X4 : temps de base de l'hydrogramme unitaire HU1[j] Les modèles GR aux pas de temps horaires et journaliers peuvent être combinés au module CemaNeige élaboré par Valéry (2020) permettant la décomposition des précipitations en précipitation liquide et solide en fonction de la température de l'air et l'altitude de la zone étudiée. Le module compte deux paramètres à caler dont :• C T G : coefficient de pondération de l'état therminque du manteau[-]

FIGURE 2 . 4 -

 24 FIGURE 2.4 -Structure du modèle GR4J (Source : Perrin, Michel et Andréassian (2003))

•

  Localisation Le bassin de l'Aude est un bassin versant situé dans le sud de la France. Il couvre une superficie de 6 074 km² et s'étend sur six départements : les Pyrénées-Orientales, l'Aude, l'Ariège, la Haute-Garonne, le Tarn et l'Hérault [Figure 3.1]. Bien que dans le cadre du projet TALANOA le cas d'étude français se focalise sur la territoire de l'Aude médiane et aval, nous considérons dans cette étude l'intégralité du bassin versant.

FIGURE 3

 3 FIGURE 3.1 -Localisation du bassin versant de l'Aude, de la Berre et du Rieu (Source : eaucéa (2013))

  FIGURE 3.2 -Topographie du bassin de l'Aude, de la Berre et du Rieu (Source : eaucéa (2013))

FIGURE 3

 3 FIGURE 3.3 -Réseau hydrographique détaillé du bassin de l'Aude, de la Berre et du Rieu (Source : eaucéa (2013))

FIGURE 3 . 8 -

 38 FIGURE 3.8 -Structure du package airGRiwrm (Source : D. Dorchies, O. Delaigue et G. Thirel (2021))

FIGURE

  FIGURE 3.14 -Fiabilité des stations hydrométriques

FIGURE 3 .

 3 FIGURE 3.15 -Méthodologie simplifée du regroupement des deux bases de données de l'AERMC et la DDTM

  FIGURE 3.17 -Volume prélevé par VNF entre 2012 et 2020

  FIGURE 3.20 -Chroniques des apports et lâchers du barrage de Ganguise de l'année 2020

  FIGURE 3.21 -Lâchers moyens entre 2003 et 2023 des réservoirs EDF à partir des débits naturels reconstitués et débits observés

  FIGURE 3.22 -Etapes de descente d'échelle depuis la modélisation globale à régionale jusqu'à la désagrégation aux petites échelles spatiales (Source : DRIAS, Les Futurs Du Climat -Accompagnement (2023))

FIGURE 4 . 1 -

 41 FIGURE 4.1 -Observations pour chaque sous bassin versant : (a) Altitude médiane, (b) Température moyenne journalière, (c) Précipitation et (d) Evapotranspiration moyenne annuelle

FIGURE 4 . 4 -

 44 FIGURE 4.4 -Localisation des prélèvements au niveau du bassin de l'Aude

FIGURE 4 .

 4 FIGURE 4.5 -Volume annuel prélevé par usages entre 2010 et 2020

FIGURE 4 .

 4 FIGURE 4.6 -KGE des points d'intérêts du modèle après calage

FIGURE 4 .

 4 FIGURE 4.7 -Régimes hydrologiques des débits observés (en noir) et simulés (en orange) de l'Aude amont jusqu'à Marseillette

FIGURE 4 .

 4 FIGURE 4.9 -Régimes hydrologiques des débits observés (en noir) et simulés (en orange) à Moussoulens et Coursan

FIGURE 4 .FIGURE 4 .

 44 FIGURE 4.10 -Régimes hydrologiques des débits naturalisés (en orange) et observés (en noir) sur l'Aude pour les stations d'Axat, Carcassonne, Moussoulens et Coursan pour la période 1958-2021

FIGURE 4 .

 4 FIGURE 4.12 -Volumes prélevables à l'étiage pour la période historique

FIGURE 4 .RCPFIGURE 4 .

 44 FIGURE 4.13 -Evolution de la ressource en eau totale pour les périodes1976-2005, 2021-2050, 2041, 2070 et 2071-2100

FIGURE 4 .

 4 FIGURE 4.15 -Evolution des volumes prélevables à l'étiage pour les périodes1976-2005, 2021-2050, 2041, 2070 et 2071- 2100

  des stratégies tout en prenant en considération les changements globaux. Parmi ces acteurs nous retrouvons les agriculteurs et leurs représentants, les autres usagers de l'eau, les collectivités, les gestionnaires des ressources, les élus, ainsi que les services de l'État et l'agence de l'eau. Parallèlement à cela, une démarche de modélisation hydro-agro-économique est entreprise pour dresser un tableau précis des ressources en eau actuelles et pour évaluer des stratégies découlant de la démarche participative. Cette approche systémique permet une meilleure prise de décision dans un contexte complexe et évolutif (Talanoa-Water France 2023).

	1 Introduction générale
	AEP 1.1 Contexte et problématique Alimentation en Eau Potable
	AERMC	Agence de l'Eau Rhône Méditérranée Corse
	AHL	Adducteur Hors Lauragais
	API	Application PRogrmming Interface
	ASA	Association Syndicale Autorisée
	CMIP5	Coupled Model Intercomparison Project Phase 5
	DDTM	Direction Départementale des Territoires et des Mers
	EDF	Electricité De France
	EVP	Etude des Volumes Prélevables
	EXO	Exonéré
	GCM	Global Climate Model
	GR	Génie Rural
	GR4J	Génie Rural à 4 paramètres Journaliers
	IEMN	Institution des Eaux de la Montagne Noire
	IIABM	Institution Interdépartementale de l'Aménagement du Barrage de Montbel
	IND	Industrie
	INRAE	Institut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
	IRR	Irrigation
	KGE	Kling-Gupta Efficiency
	MNT	Modèle Numérique de Terrain
	QMNA5	Débit Mensuels Minimums Annuel
	RCM	Regional Climate Model
	RCP	Representative Concentration Pathway
	SAFRAN Système d'Analyse Fournissant des Renseignements Atmosphériques à la Neige
	SMMAR Syndicat Mixte des Milieux Aquatiques et des Rivières
	VNF	Voies Navigables de France
	Transformational Adaptation to Water Scarity Under Climate Change). C'est un projet de recherche et d'innovation européen
	financé dans le cadre du programme PRIMA 2 (Partnership for Research & Innovation in the Mediterranean Area) axé sur 6
	pays du pourtour méditerranéen dont la France.

L'augmentation des températures, les évènements climatiques extrêmes et la diminution des ressources naturelles ont engendré des préoccupations majeures à l'échelle mondiale quant à la durabilité de nos écosystèmes et à la disponibilité de nos ressources essentielles (IPCC 2023). Ces effets sont susceptibles de s'aggraver dans les années à venir, la banque mondiale annonçant un déséquilibre de 40% entre l'offre et la demande en eau auquel sera confronté la planète d'ici 2030 si les pratiques actuelles de consommation se maintiennent (Banque Mondiale 2023).

Selon

[START_REF] Gaudiaut | Infographie: Pénurie d'eau : les pays qui seront les plus affectés à l'horizon[END_REF]

, la zone méditerranéenne sera parmi les plus touchées par ces pénuries d'eau. En France notamment, cette année a été désignée comme l'une des années les plus sèches depuis 70 ans avec celle de 2021

[START_REF] Dubault | Sécheresse : manque de pluie record dans l'Aude en[END_REF]

.

Le bassin versant de l'Aude est caractérisé par un enjeu majeur sur ces ressources en eau. Les épisodes de sécheresse extrême, les interdictions et restrictions d'usages de l'eau récurrentes constituent donc un réel enjeu. En effet, une étude sur les changements climatiques et hydrologiques sur la partie nord occidentale de la méditérranée annonce qu'à l'horizon 2100 le débit moyen annuel de l'Aude pourrait diminuer de 88% par rapport à la période 1950-2005

[START_REF] Labrousse | Changements climatiques et hydrologiques en Méditerranée nord-occidentale : évolutions au cours des 60 dernières années, pour le 21ème siècle, et impacts sur l'activité viticole[END_REF]

). Ces résultats sont d'autant plus inquiétant que le bassin est à l'état actuel déjà déficitaire de près de 40 Mm 3 entre les apports d'eau et les consommations qui y sont effectués (eaucéa 2014). Cela impose une adaptation rapide des politiques de gestion des ressources en eau conciliant les besoins actuels et futurs de la société, tout en préservant l'environnement et la biodiversité (DDTM 2023).

La quantification des ressources en eau constitue une étape essentielle pour le développement des solutions durables afin de garantir la disponiblité en eau pour les générations futures. Elle permet de connaître les volumes d'eau disponibles, les consommations et les pressions exercées sur les ressources servant dans la prise de décision (eaufrance 2023). Ces éléments nous amènent à poser la problématique suivante : Quel est l'impact du changement climatique sur les ressources en eau disponibles du bassin versant de l'Aude ?

1.2 Le projet Talanoa-Water

Dans cette optique d'adaptation face au changement climatique s'inscrit le projet Talanoa-Water 1 (Talanoa Water Dialogue for L'objectif principal de Talanoa consiste à identifier, caractériser, évaluer et promouvoir l'adoption de stratégies d'adaptation face à la pénurie d'eau dans le contexte de changement climatique (Talanoa Water 2023 ;

[START_REF] Shehata | Talanoa Dialogue Report I[END_REF]

. S'appuyant sur les principes de gestion intégrée des ressources en eau et d'écosystème d'innovation, d'adaptation et de transformation, ce projet s'articule autour de deux axes majeurs. En premier, une approche participative qui mobilise divers acteurs afin de 1. https://talanoawater.com ; https://talanoa-water-france.hub.inrae.fr 2. https://prima-med.org co-construire

2 Etat de l'art 2.1 Etudes des volumes prélevables

  'eau et de gestion collective des prélèvements d'irrigation". Ces directives prévoient que l'état doit évaluer les ressources en eau et les besoins en eau, et aussi garantir que les prélèvements d'eau ne perturbent pas les écosystèmes aquatiques (Barrazza et Molle 2022). Les méthodes utilisées pour les études des volumes prélevables ont été déclinées au sein du bassin Rhône Méditerranée à partir d'un cahier des charges spécifiques élaboré par l'Agence de l'Eau Rhône Méditerranée Corse (AERMC).

	L'évaluation des ressources en eau disponibles pour les usages est un aspect essentiel de la gestion de la ressource en eau. Ces
	études sont réalisées dans le cadre d'une gestion quantitative de la ressource en eau conformément à la Directive Cadre sur
	l'Eau (DCE) et la Loi sur l'Eau et les Milieux Aquatiques (LEMA) relatives à "la résorption des déficits quantitatifs en matière
	de prélèvement d
	Le présent rapport s'articule autour de trois grandes parties : l'état de l'art, la méthodogie suivie dans le cadre de l'étude
	et enfin la présentation et la discussion des résultats obtenus. L'état de l'art permet de présenter les connaissances trouvées
	dans la bibliographie par rapport à la problématique qui est posée. La méthodologie présente tout d'abord la zone étudiée, les
	outils utilisés pour la modélisation du bassin versant de l'Aude, la méthode appliquée pour le calcul des volumes des volumes
	prélevables et les données utilisées pour le calage du modèle et le forçage de ce dernier avec les projections climatiques.
	Les résultats de l'étude se concentre sur les résultats du calage du modèle ainsi que les évolutions possibles des volumes
	prélevables sur l'Aude jusqu'à la fin du siècle.

  L'objectif de la troisième phase est d'estimer les ressources naturelles du bassin à travers la reconstitution des débits qui seraient observées dans les cours d'eau en l'absence de prélèvements ou de rejets. L'évaluation des besoins du milieu naturel fait l'objet de la phase suivante par la détermination des débits minimums biologiques (DMB). Ce sont des débits moyens mensuels devant satisfaire, en période d'étiage, le fonctionnement biologique et environnementale de la zone concernée. La cinquième phase se base sur les étapes précédentes pour déterminer les volumes maximums prélevables dans le milieu en période d'étiage. Ces volumes maximums prélevables sont obtenus, par cumuls mensuels, par la différence entre les débits

	moyens mensuels naturels et les débits planchers d'étiage (ou débits minimums biologiques) satisfaisant le bon état à l'aval
	du bassin versant étudié [Figure 2.2]. Le volume prélevable est déterminé pour ne pas recourir aux dispositifs de gestion de

3 Jeu de données

  La figure 3.11 illustre le réseau griwrm du bassin de l'Aude. Chaque "boîte" représente un point d'intérêt (station hydrométrique, réservoir, diversion, prise d'eau, entrée/sortie d'un bief des canaux, entrée d'un réservoir), Les données nécessaires dans le cadre de cette étude sont multiples. Pour le modèle hydrologique, nous avons besoin des données climatiques (précipitation, évapotranspiration, température) et topographiques. Les observations des stations hydrométriques sont nécessaires pour le calage du modèle. Les influences humaines doivent aussi être intégrés dans le modèle que ce soit les prélèvements, les lâchers des réservoirs ainsi que tout autre transfert d'eau au niveau du bassin versant. Notons que toutes ces données doivent être inséré dans le modèle au pas de temps journalier, étant donné que nous travaillons au pas de

	40
	30
	temps journalier (modèle GR4J). Certains données sont directement disponibles au format approprié, d'autres nécessiteront des transformations avant de pouvoir les intégrer dans le modèle. Et pour les données non disponibles, nous procédons par 10 20 Nombre de stations
	une reconstitution des chroniques à partir de la bibliographie.
	3.3.1 Données SAFRAN 0
		< 10	10 -20 20 -30 30 -40 40 -50 50 -60 60 -70 70 -80 80 -90 90 -100
	Les données climatiques utilisées proviennent de la base de données SAFRAN (Système d'Analyse Fournissant des Ren-Années d'observation disponibles
		43.4°N
				43.4°N
						Stations
		43.2°N		43.2°N		Fiable
	Latitude	43.0°N	Latitude	43.0°N		Non fiable Cours d'eau
		42.8°N		42.8°N		Aude
						Affluents
		42.6°N		42.6°N	N	N
				30 km
		42.4°N 1.8°E 2.0°E 2.2°E 2.4°E 2.6°E 2.8°E 3.0°E 3.2°E 1.8°E 2.0°E 2.2°E 2.4°E 2.6°E 2.8°E 3.0°E
				Longitude Longitude
		FIGURE 3.12 -Superposition des grilles SAFRAN au bassin de l'Aude
	3.3.2 Données Hydroportail

et peut être jaugée ou non. Pour plus de simplicité, dans cette étude nous considérons les réservoirs gérés par EDF comme une seule et même entité. Afin de pouvoir intégrer toutes les influences, des "boîtes" supplémentaires sont rajoutées l'object griwrm. Cela peut être une dérivation ou une injection directe au niveau d'un noeud du réseau dans le cas où une dérivation est déjà existante. C'est le cas notamment au niveau du seuil de Naurouze avec la réalimentation de Ganguise par la station de pompage, ainsi que le prélèvement des sous bassins sur les prises du canal du Midi (Villedubert et Cesse) et de la Robine. FIGURE 3.10 -Points d'intérêts de la zone d'étude et découpage du bassin versant FIGURE 3.11 -Représentation du modèle griwrm influencé du bassin de l'Aude

3.

seignements Atmosphériques à la Neige) de Météo-France. Ces données sont issues du croisement entre les résultats d'un modèle météorologique agrégé par maille de 8 kilomètres [Figure

3

.12] couvrant toute la métropole

[START_REF] Vidal | A 50-Year High-Resolution Atmospheric Reanalysis over France with the Safran System[END_REF]

. Pour chaque sous bassin découpé nous déterminons les cellules qui s'y superposent et dans quelle proportion afin de calculer les données météorologiques agrégées à cette échelle. Parmi les paramètres fourni par la base de données, nous pouvons trouver les précipitations et les températures au sol au pas de temps journalier, ainsi que les évapotranspirations potentielles calculées avec la formule d'Oudin

[START_REF] Oudin | Which Potential Evapotranspiration Input for a Lumped Rainfall-Runoff Model?: Part 2-Towards a Simple and Efficient Potential Evapotranspiration Model for Rainfall-Runoff Modelling[END_REF]

au pas de temps journalier sur la période 1958-2021. Les chroniques de débit moyen journalier mesurées au niveau des stations hydrométriques recensées sont extraites en utilisant l'API HydroPortail. On observe une grande période de disponiblité de données (depuis 1920 à Belvianes) [Voir Annexe] et la grande majorité des stations ont des observations sur 20 ans [Figure 3.13]. Certaines mesures des stations ne sont cependant pas fiable. Selon Stucky (2009a), les observations sont douteuses en période d'étiage sur les stations de Limoux, Puichéric, Ventenac-en-Minervois et Saint-Marcel sur Aude. C'est aussi le cas pour la FIGURE 3.13 -Nombre de stations par nombre d'années de données disponibles station de Moussoulens lors de très hautes eaux ainsi que pour des débits de l'ordre de 1.5 m3/s (débit maximal de la passe à poisson) à 5 m3/s (Cluzel, 2023) [Figure 3.14]. Les observations au niveau de ces stations ne seront donc pas utilisées pour le calage du modèle.

  Disponibilité des données de gestion des réservoirs est alimentée principalement depuis Montbel. Les apports du bassin versant et la réalimentation depuis Naurouze étant très minimes.

	Latitude	42.6°N 42.8°N 43.0°N 43.2°N 43.4°N	30 km 1.8°E 2.0°E 2.2°E 2.4°E 2.6°E 2.8°E 3.0°E 3.2°E N Longitude FIGURE 3.19 -Apports Lachers Montbel Naurouze Realimantation Données gestionnaires Acquises Non acquises Cours d'eau Aude Affluents

TABLE 3 .

 3 1 -Volume sortant du barrage de Galaube (Institution des Eaux de la Montagne Noire 2013)

	Usages	Volume
	AEP	4 Mm3/an
	IRR	26 Mm3/an
	VNF	9 Mm3/an
	Autres	0.9 Mm3/an
	Débit réservé rivière 6 000 m3/j

  Le présent stage a été réalisés conjointement au sein de deux unités mixtes de recherche (UMR) de l'INRAE à Montpellier, en France.L'UMR Innovation est une unité de recherche pluridisciplinaire qui se concentre sur l'innovation et le développement dans les domaines de l'agriculture et de l'alimentation. Elle regroupe des chercheurs, des enseignants-chercheurs et des ingénieurs de différentes disciplines, notamment l'agronomie, l'économie, la sociologie, l'informatique et les sciences de l'environnement.L'UMR G-EAU est une unité de recherche qui se concentre sur la gestion des ressources en eau. Elle regroupe des chercheurs, des enseignants-chercheurs et des ingénieurs de différentes disciplines, notamment l'hydrologie, la géologie, la chimie, la biologie et l'économie.

	Annexes C : Présentation des organismes d'accueil
	Exploitant	Nom	Capacité [Mm3]	Rivière	Mise en service
	BRLe	Etang de Jouarres	4.000	AUDE	NA
	BRLe	Barrage de Laprade	8.800	DURE
	BRLe	Retenue de l'Estrade (Ganguise)	44.000	GANGUISE
	EDF	Barrage de Grandes Patures	1.630	RIALET
	EDF	Barrage de Puyvalador	9.900	AUDE
	EDF	Barrage de Matemale	20.550	AUDE
	EDF	Barrage du Laurenti	NA	LAURENTI	NA
	IEMN	Barrage de Galaube	8.050	ALZEAU
	IEMN	Barrage des Cammazes	18.800	SOR
	IIABM	Barrage de Montbel	60.000	TRIERE
	VNF	Barrage du Lampy	1.673	LAMPY
	VNF	Barrage de Saint Ferreol	6.370	LAUDOT

4.1.2 PrélèvementsLe regroupement des déclarations de prélèvements issues de l'Agence de l'Eau et la DDTM a permis de construire une base de donnée plus complète pour notre étude. Sur les 1246 préleveurs dans la base de données de la DDTM et 801 de l'AERMC, nous avons identifiés 147 correspondances. Ce nombre est en effet très faible, cela pouvant s'expliquer par les limites de la méthodologie utilisée pour le regroupement des deux bases de données vu l'absence d'une identification commune. Le numéro SIREN par exemple, n'est présent que dans la base de l'AERMC.En terme de volume prélevé, la figure 4.3 présente les volumes prélevés par type d'usage de la base de données AERMC et la base de données fusionnée. La base de données fusionnée fournie 26% (environ 16 Mm 3 ) de prélèvement en plus pour

Remerciements

Annexes A : Liste des stations hydrométriques


Dr José García-Calvo

Tomás Torroba
email: ttorroba@ubu.es

Dr Virginia Brañas-Fresnillo

Germán Perdomo

Irene Cózar-Castellano

Yuhao Li

Yves- Marie Legrand

Dr Mihail Barboiu
email: mihail-dumitru.barboiu@umontpellier.fr

Irene Cózar- Castellano

Yu-Hao Li

Yves-Marie Legrand

Dr Stefano Marcaccini

Prof. T Torroba

Dr Y.-H Li

Dr Y.-M Legrand

Manipulation of transmembrane transport by synthetic K + ionophore depsipeptides and its implications in glucosestimulated insulin secretion in ß-cells

Keywords: Fluorescent probes, Cereulide, Depsipeptides, Ionophore, Insulin, Beta-cells

Cyclic depsipeptide Cereulide toxin it is a very well know potassium electrogenic ionophore particularly sensitive to pancreatic beta cells. The mechanistic details of specific activity are unknown.

Here, we describe a series of synthetic substituted cereulide potassium ionophores that cause an impressive selective activation of glucose-induced insulin secretion in a constitutive manner in rat insulinoma INS1E cells. Our study demonstrates that a different electroneutral K + transport mechanism by the anionic mutant depsipeptides when compared with classical electrogenic Cereulides can have an important impact of pharmacological value on glucosestimulated insulin secretion.

Introduction

Natural cyclic depsipeptides valinomycin and cereulide are well known K + ionophores. [1] While valinomycin is a biosynthetic product currently used as antibiotic, [2] cereulide is an emetic toxin produced by specific strains of Bacillus cereus, [3] which is a common cause of several diseases. [4] Because B. cereus is a ubiquitous agent in nature, [5] its spores can be found as a natural contaminant in several food products, [6] so the presence of cereulide at low concentrations is an undetected risk. It is currently assumed that cereulide disrupts the transmembrane potential in mitochondria of eukaryotic cells, leading to their degenerescence. [4] The higher toxicity (about 15 times more toxic [7] ) of cereulide [D-O-Leu-D-Ala-L-O-Val-L-Val] 3 relative to valinomycin [D-O-Hyi-D-Val-L-O-Lac-L-Val] 3 is claimed to be due to a higher affinity [8] for K + at physiological plasma concentration. Whereas ingestion of high doses of cereulide causes acute emetic toxicity, very low doses of cereulide also exert toxicity, [9] being pancreatic beta-cells (insulin-producing cells) particularly sensitive. [10] Chronic or repeated low dose exposure to cereulide could impair the mitochondrial activity of the beta-cells, thereby leading to hampered insulin secretion, thus contributing to the incidence of type 2 diabetes. It has been previously shown in different study models of beta-cells, INS1E, MIN6 and rodent islets cells, that natural cereulide at lower concentrations (0.25-0.5 ng/mL) inhibits glucose-induced insulin secretion, [11] whereas at higher concentrations (1-5 ng/mL) induces cell death. [10][11][12] Since the natural cereulide includes minor variants of the main structure, [13] the so-called isocereulides, [14][15] the activity of cereulide in live beta cells is therefore a still unsolved matter. With all these considerations in mind, we have considered herein novel a different unexplored mechanistic approach by using a series of four novel synthesized cyclic mutant depsipeptides and their natural cereulide counterpart as specific ionophores for which the K + binding and transport through bilayer membrane and the glucose stimulated insulin secretion of beta cells can be systematically correlated with an important view to their pharmacological value: the anionic mutant exhibit a different mechanism of transport from its neutral counterpart. Interestingly, this anionic mutant trigger constitutive insulin secretion from beta cells, yet the neutral mutants elicited reduction of the glucosetriggered insulin release from beta cells.

Results and Discussion

First, we performed the design and synthesis of novel depsipeptides, based on a modification of natural cereulide, that are selective K+ membrane ionophores and present activity on live beta-cells (Scheme 1). The design of mutant cereulides can be done by modifying aminoacids as well as hydroxyacids in the cyclic structure. Any modification should be designed by preserving the 3D structure of the natural cereulide, preserving the internal H-bonds otherwise the cation binding properties should be lost. We selected for the modification the only disordered component observed in the X-ray single-crystal structure, thus, the (S)-2-hydroxy-3-methylbutanoic acid fragment. Small changes in this part of the macrocycle should have the least modification of the whole structure due to the fact that there are a few accommodations of the lateral group in the crystal without perturbing the H-bonds. The position of the carboxylic ester

FULL PAPER

anchoring group, suitable for further modifications is another important issue. A carboxylic group too close to the depsipeptide backbone should compete with the closest carbonyl group for the H-bonding, therefore disrupting the 3D structure of the natural cereulide with unknown consequences for K + affinity. Therefore, we selected to place the carboxylic group at a distance sufficiently far to prevent competition for H-bonds. Our approach consisted in the substitution of the first (S)-2-hydroxy-3-methylbutanoic acid in a classical sequence [3] by (S)-5-(benzyloxy)-2-hydroxy-5oxopentanoic acid and performing the synthesis of a new depsipeptide JG113B, which is then submitted to cyclization, [16][17] to give JG115, and debenzylation under hydrogenation, to give JG115B, which bears a free carboxylic acid on a lateral chain. In parallel, synthetic sCereulide JG100 was obtained by cyclization of JG99B. For live imaging experiments we selected as fluorescent tag a 9-[2-(piperazin-1-yl)pyrimidin-5-yl]perylene-3,4-monoimide JG117 (Scheme 1), obtained from Suzuki reaction of a 9-bromoperylene-3,4-monoimide [18] and a 2-[(N-Bocpiperazin-1-yl)pyrimidin-5-yl]boronic ester, used for extended conjugation and activation of fluorogenic probes, [19] followed by acid deprotection of the amine group. Amide formation between the depsipeptide JG115B and the fluorescent tag JG117 gave the fluorescent depsipeptide JG121 (Scheme 1). Compound JG121, a bright red fluorescent solid, is soluble in common solvents except in pure water and hexane (similarly to the natural cereulide); it showed an orange fluorescence in ethanol λ max = 592 nm, Φ JG121 (EtOH) = 0.43 ± 0.02; its lifetime, τ JG121 (EtOH) = 2.91 ns, was similar to other perylenemonoimide dyes [20] and the fluorescence did not change in the presence of K + . The compound was solvatochromic in fluorescent emission, from yellow-green, λ max = 557 nm in cyclohexane, to red, λ max = 610 nm in DMSO (λ exc = 500 nm). These structures comprise selected examples bearing different steric hindrances and indeed altered electrostatics, but also providing the first example of a fluorescent cereulide derivative, albeit the increased steric hindrance for transport studies, allow intracellular imaging and localization of a cereulide derivative. The affinities for K + of commercial valinomycin, sCereulide JG100 and modified depsipeptides JG115, JG115B, JG121 synthetized in this work, have been evaluated by determining the equilibrium constants in ethanolic solutions in relation to a known fluorogenic probe [3] (See the Supporting Information Section). With this method, the equilibrium binding constants, given in order of affinity are: log K(JG100 EtOH) = 5.99 ± 0.02, log K(valinomycin EtOH) = 5.97 ± 0.02, log K(JG115B EtOH) = 5.97 ± 0.01, log K(JG115 EtOH) = 4.59 ± 0.01 and log K(JG121 EtOH) << log K(JG115 EtOH), therefore the affinity for K + in the cases of sCereulide, valinomycin and JG115B was very similar, the affinity in the case of JG115 was more than one order lower than previous values and the method only confirmed that the affinity for K + in the case of JG121 was much lower than the previous one, giving a dramatic tendency of decreasing affinity for K + with the increase in the bulkiness of the lateral group. While small changes in the structure affect the K + transport in natural ionophores valinomycin or cereulide, [8] the manipulation of K + transport in cells by changes in the structure opens a new route from toxins to drugs that we have evaluated by K + transport experiments through bilayer membranes. [21] The K + transport fluorescent assays were performed by using the Fast Filter method, in order to read quasi instantaneously the emission at 510 nm under alternate excitation at 403 and 460 nm. [22] The experiments were performed in unilamellar vesicles (LUV) prepared from a mixture of lipids. Inside the LUV there was an aqueous solution of 10 mM sodium phosphate, pH 6.4, and 100 mM NaCl. Outside the LUV there was an aqueous solution (1.85 mL) of 10 mM sodium phosphate, pH 6.4, and 100 mM KCl. Upon initiating the experiment, 0.02 mL of 1 mM active compound in DMSO was added to the measurement cell containing HPTS-loaded LUV (HPTS: 8-hydroxypyrene-1,3,6-trisulfonic acid) after 50 s. Then, 29 μL of 0.5 M aqueous NaOH were added after 100 s, bringing external pH to 7.4. Upon addition of active compound and pH increase outside the LUV, fluxes of cations and H + across the bilayer modified the ratio of protonated and non-protonated HPTS, which was followed by fluorescence. [23] Maximal changes in dye emission were obtained at the end of each experiment by lysis of the liposomes with detergent (0.04 mL of 5% aqueous Triton x100). JG115, JG115B, JG100 (sCereulide) and JG121 were tested and compared to the reference compound, valinomycin (Figure 1). I403) over time of solutions containing HPTS-loaded LUV by the DMSO (blank), valinomycin (for reference), JG115, JG115B, JG100 or JG121 addition (@ 50 sec.) followed by base addition (@ 100 sec.) and finally Triton for lysis (@ 500 sec.). All spectra were normalized (max/initial emission).

The HPTS transport assays (Figure 1a) showed very close transport rates for valinomycin, sCereulide-JG100 and JG115B, and it is strongly slowed down for both JG115 and >>JG121 containing bulky substituents on the macrocycle of the ionophore (Figure 1c). The rate of transport follows the sequence of the determined K + binding constants. The transport mechanism is most probably reminiscent to a carrier•K + translocation, for which the diffusion through the membrane is highly dependent on the size of the molecule related to grafted substituents. The Hill analysis [24] (Table 1) indicated that the most active carrier is the reference sCereulide-JG100 (EC 50 =0.85 μM), which is almost 1.5 times more active than bulkier substituted ionophores JG115 and JG115B. Surprisingly JG121 has very low transport activity because of the bulky fluorescent tag, which presumably hinders the translocation of the macrocycle within the bilayer membrane. The Hill coefficients are mostly corresponding to one molecule of ionophore, binding the K + with a lower degree of cooperativity, confirming the carrier mechanism proposed for the transport. The transport rates are controlled via membrane potential (i.e. electrogenic valinomycin, JG100, JG121 and JG115) or pH gradient (i.e. electroneutral JG115B -•K + ). [25][26] Then, once removing the rate-limiting step which is H + transport by adding FCCP, a specific proton transporter (FCCP: carbonyl cyanide p-(trifluoromethoxy)hydrazine), [27][28] (Figure 1b), the K + transport activities are remarkably increasing by 2-3 orders of magnitude for electrogenic JG100•K + or JG121•K + and JG115•K + carriers (Table 1). Despite a minimal structural modification, a lower activity is observed for the electroneutral carrier JG115B - •K + which is seven times less active and probably less membrane permeable than electrogenic JG100•K + , in presence of FCCP. Moreover, the pseudo-first order initial transport rates k K+= 0.0048 s -1 and k Na+= 0.0006 s -1 of JG115B are reminiscent with a selectivity for K + S K+/Na+ = 8 in the absence of FCCP, which is strongly increasing toward S K+/Na+ = 129 (k K+= 0.3352 s -1 and k Na+= 0.0026 s -1 ) in the presence of FCCP. These results demonstrate that the neutral sCereulide-JG100 and its derivatives JG115 and JG121 showed clear evidence for electrogenic transport of K + similar to valinomycin, which means, for these carriers, transport rate follows as K + >H + . This is most probably producing the loss of K + gradient inducing a strong membrane depolarization and other effects on cellular functions. Lower activity based on better K + /Na + selectivity is realized by electroneutral JG115B -•K + carrier, facilitating binding of the cations and producing less cell membrane depolarization and dysfunctions by preserving better the transmembrane potential. These results may be of direct relevance and have direct applications in biomedicine, [29] on the way to control processes related to K + equilibria in metabolic disorders such as diabetes mellitus. [30] Therefore, the use of the ionophores to modulate transport in live beta cells will open a new avenue for the creation of useful new drugs. For the study, rat insulinoma (an insulin-producing neuroendocrine tumor arising from beta cells of the rat pancreas) INS1E cells [31] were used for the glucose stimulated insulin secretion (GSIS) assays. For the experiments, INS1E cells were seeded on cell culture 24-well plates at a density of 250,000 cells per well for 72 hours. 24 hours before GSIS 0.25 ng/mL of sCereulide or its derivatives were added to the cell culture. The day of the assay cells were preincubated for 2 hours with glucose-free medium. Then, they were washed twice and incubated for 30 min at 37 ᵒC in glucose-free HEPES balanced salt solution (HBSS). Next, cells were washed once Accepted Manuscript

FULL PAPER

with glucose-free HBSS and then insulin secretion was stimulated by using static incubation for 30 min period in 1 ml of the same buffer containing 2 or 16 mM glucose respectively. Secretion samples were measured by Rat Insulin ELISA and statistical analysis of data was performed. Distribution of variables was checked using the Kolmogorov-Smirnov test. Comparisons between groups were performed by ANOVA followed by Tukey's Multiple Comparison Test. Differences were considered significant at p < 0.05. The effect of sCereulide and its derivatives on beta-cell viability was studied by the MTT assay method, which measures cell metabolic activity (MTT: 3-[4,5-dimethylthiazol-2-yl]-2,5diphenyltetrazolium bromide). [32] sCereulide JG100 (0.25 ng/mL) did not produce any effect on cell viability in INS1E cells, but interestingly, JG121, JG115 and JG115B increased by ~30% cell viability as measured by MTT (Figure 2). These results indicated that none of the novel synthetic cereulides induced cytotoxicity when used at a concentration of 0.25 ng/mL. Thus, this was an optimal concentration to study a potential effect of this family of products on beta-cell function. Pancreatic beta-cell function is intended to synthesize and to secrete insulin in response to glucose overload. Therefore, monitoring the effect of cereulide ionophores on beta-cell function, was performed by measuring insulin secretion in response to glucose challenge in INS1E cells that have been treated with vehicle (Blank/control) or any of the cereulide related molecules (JG121, JG115 and JG115B). The vehicle used to resuspend cereulide related molecules is 0.0001% DMSO in cell culture medium. Control INS1E cells secreted 80% more insulin when treated with 16 mM glucose (compared to 2 mM); this positive effect on insulin secretion was abrogated when beta-cells were treated with sCereulide-JG100 or JG121. Unexpectedly, JG115B induced a constitutive secretion of insulin, independently of glucose concentration (Figure 3). Figure 4 shows more specifically the opposite effects of JG100 and JG115B.

Meanwhile JG100 inhibited insulin secretion after a glucose challenge; JG115B stimulated insulin secretion under low glucose (2 mM) concentrations when insulin secretion should be off. Because JG115B increases the insulin secretion over the blank experiment when there is low amount of glucose, this result indicates that modifications in cereulide structure are able to alter beta-cell function. More specifically, these results point to the change of the (S)-2-hydroxy-3-methylbutanoic acid by (S)-2hydroxypentanedioic acid as the responsible for the changes in beta-cell functionality. The mechanism by which JG115B induces insulin secretion, as well as JG115-JG121, is illustrated in Figures 56. At physiological pH it is expected that the carboxylic acid group of JG115B exists in its anionic form, therefore the active species JG115B -•K + is a neutral zwitterionic complex that acts in electroneutral transport activity as monovalent cation-proton antiporter. [33][34] The rest of compounds have no acidic groups therefore the complexes JG100•K + or JG121•K + and JG115•K + are positively charged species with electrogenic K + transport activity across lipid bilayers.

Accepted Manuscript

Chemistry -A European Journal

This article is protected by copyright. All rights reserved. The different mechanism of transport activity, [35][36] triggers a divergent physiological response in the insulin secretion mechanism. [37][38] Previous studies have related the effect of cereulide-induced GSIS inhibition to impaired mitochondrial production of ATP, strongly depending on membrane depolarization caused by specific carriers like sCereulide.

FULL PAPER

[10][12] [39] We know that JG115B acts in an opposite way and with lower K + activity than sCereulide, working as a selective potassium cation-proton antiporter [40] with lower membrane depolarization and an activator of mitochondrial function, leading to increased ATP production. In support of this line of thinking, we have observed that JG115B induced cellular metabolic activity, as assessed by MTT. An increased cellular metabolic activity closes the channels and consequently induces membrane depolarization, which stimulates electrical activity triggering insulin release. Consequently, because ATP-dependent K + channels are targets for the treatment of type 2 diabetes, modified cereulides represent a new avenue for developing new drugs for the treatment of this disease. With the fluorescently tagged cereulide JG121 we also performed cellular localization studies in INS1E cells, in order to confirm that the cyclic depsipeptides are cell penetrating compounds, an important feature when studying biological events mediated by K + ion interactions. [41][42][43] The INS1E cells, cultured under standard conditions, were incubated with 2.

Accepted Manuscript

Chemistry -A European Journal

FULL PAPER

images were pseudo-colored (Figure 7). At 2.5 ng/mL the fluorescence was faint but clearly distinguished from the DAPI stain (See the Supporting Information). On the other hand, at 25 ng/mL the fluorescence of JG121 was clearly seen inside the cells (Figure 7). Therefore the fluorescent probe JG121 can be considered as a useful tool for the visualization of modified cereulide in live INS1E cells.

Conclusions

In conclusion, we have shown for the first time that synthetic cereulide at 0.25 ng/mL mimics the deleterious effect of natural cereulide on insulin secretion in beta-cells and the changes in the backbone composition of the synthetic cereulide altered the biological properties of this molecule. Thus, substitution of one hydroxyacid, the (S)-2-hydroxy-3-methylbutanoic acid by (S)-2hydroxypentanedioic acid led to a modified cyclic depsipeptide JG115B, related to cereulide, that worked as a K + cation transporter with a different electroneutral mechanism and caused glucose-induced insulin secretion in a constitutive manner in rat insulinoma INS1E cells. This constitutes an example of the potential of formal toxins to develop new synthetic drugs from controlled modification of structure and mechanism of action in cyclic depsipeptides, and an advance in the understanding and control of bilayer membrane transport and their physiological activity in live beta-cells.

Experimental Section

Detailed synthetic procedures for the remaining compounds, complete characterization of all materials and full details about the instrumentation and methods, as well as additional experimental data can be found in the Supporting Information.

Synthesis of JG115B

Scheme 1 .

 1 Scheme 1. Synthetic pathway to modified depsipeptides. Insets: Fluorescence of JG121 in ethanol solution (right) and in the solid state (left).

Figure 1 .

 1 Figure 1. Schematic representation of the transport experiments through bilayer membranes in the presence of depsipeptides ionophores a) without or b) with FCCP proton transporter. c) Intensity ratio (I460/I403) over time of solutions containing HPTS-loaded LUV by the DMSO (blank), valinomycin (for reference), JG115, JG115B, JG100 or JG121 addition (@ 50 sec.) followed by base addition (@ 100 sec.) and finally Triton for lysis (@ 500 sec.). All spectra were normalized (max/initial emission).

Figure 2 .

 2 Figure 2. Beta-cell viability after treatment with sCereulide or the new depsipeptides. Cell viability was measured in INS1E cells by MTT 24 h after treatment with sCereulide JG100 or JG121, JG115, and JG115B, using a final concentration of 0.25 ng/mL. N=6. *p< 0.05 versus Blank (control/vehicle).

Figure 3 .

 3 Figure 3. Beta-cell function after treatment with cereulide or its derivatives. Beta-cell function was measured by glucose stimulated insulin secretion 24 h after treatment with JG100 or JG121, JG115, and JG115B (0.25 ng/mL). *p < 0.05 versus Blank; &p < 0.05 versus same condition-2mM glucose.

Figure 4 .

 4 Figure 4. Comparison of Blank, JG100 and JG115B. N = 5-6 in triplicates. *p < 0.05 versus Blank

Figure 5 .

 5 Figure 5. Potassium cation flow and opposite proton flow by electroneutral transport activity and the consequent glucose-stimulated insulin secretion by the potassium cation-proton antiporter action of JG115B.

Figure 6 .

 6 Figure 6. Potassium cation flow by electrogenic transport activity and the consequent impaired glucose-stimulated insulin secretion by the potassium cation transport action of sCereulide JG100.

Figure 7 .

 7 Figure 7. Confocal microscopy projection images of probe JG121 25 ng/mL inside INS1E cells. Nuclei are stained with Hoechst dye (blue channel).

  5 and 25 ng/mL of the probe from an initial solution in DMSO. The nucleus of fixed cells was stained with DAPI (4',6-diamino-2-fenilindol). All confocal cell 25 ng/mL

  : N,N-Dicyclohexylcarbodiimide (DCC) (127 mg, 0.615 mmol) was added to a stirred solution of 5-benzyl 1-(tert-butyl) (S)-2-hydroxypentanedioate JG110 (171 mg, 0.58 mmol), Boc-(L-Val-D-O-Leu-D-Ala-L-O-Val-L-Val-D-O-Leu-D-Ala-L-O-Val-L-Val-D-O-Leu-D-Ala)-

( 1 H

 1 CH), 23.3 (CH3), 23.1 (CH3), 23.0 (CH3), 21.1 (CH3), 21.0 (CH3), 20.7 (CH3), 19.4 (CH3), 19.3 (CH3),19.1 (CH3), 18.9 (CH3),16.5 (CH3),16.2 (CH3), 14.1 (CH3). HRMS (MALDI+, DCTB) m/z calcd. for C73H118N6NaO23: 1469.8141 (M+Na + ); found: 1469.8330. Then, HCl(g) was bubbled into a solution of JG113 (540 mg, 0.37 mmol) in EtOAc (12 mL). The resulting mixture was stirred for 4 hours and then concentrated in vacuo, to afford JG113B (490 mg, 99%) as a white solid.1 H NMR (300 MHz, CD3OD) δ 8.46 (m, 2H, NH), 7.32 (m, 5H, CArH), 5.12 (m, 4H, 2xCH + CH2), 4.87 (m, 2H, 2xCH), 4.49 (m, 2H, 2xCH), 4.38 (m, 1H, CH), 4.12 (m, 2H, 2xCH), 3.46 (m, 1H, 0.5xCH2), 3.27 (m, 1H, 0.5xCH2), 2.49 (t, 1H, J = 7.7 Hz, 0.5xCH2), 2.22 (m, 3H, CH + CH2), 1.85-1.58 (m, 15H, 5xCH + 5xCH2), 1.42 (m, 9H, 3xCH3), 1.08-0.88 (m, 48H, 16xCH3). 13 C NMR (75 MHz, CD3OD) δ 173.7 (C=O), 172.3 (C=O), 171.9 (C=O), 171.5 (C=O), 171.4 (C=O), 171.3 (C=O), 171.1 (C=O), 170.9 (C=O), 170.8 (C=O), 170.7 (C=O), 170.6 (C=O), 170.4 (C=O), 168.4 (C=O), 136.1 (CAr), 128.2 (CArH), 127.9 (CArH), 78.5 (CH),73.9 (CH), 72.4 (CH), 71.7 (CH), 66.0 (CH2), 58.1 (CH), 49.3 (CH), 43.9 (CH2), 40.5 (CH2), 32.9 (CH2), 30.4 (CH), 30.2 (CH), 29.5 (CH), 29.3 (CH2), 25.2 (CH2), 24.2 (CH), 22.3 (CH3), 20.3 (CH3), 20.1 (CH3), 19.6 (CH3), 18.4 (CH3), 18.0 (CH3), 17.9 (CH3), 17.7 (CH3), 17.2 (CH3), 17.0 (CH3), 16.6 (CH3), 16.4 (CH3), 16.3 (CH3), 16.0 (CH3). HRMS (MALDI+, DCTB) m/z calcd. for C64H102N6O21: 1291.7171 (M+H + ); found: 1291.7493. Then, DIPEA (0.35 mL, 1.062 mmol) was added to dry DMF (350 mL) at room temperature, followed by PyBop (203 mg, 0.39 mmol). Then, a solution of the deprotected acyclic modified cereulide derivative JG113B (0.48 g, 0.36 mmol) in DMF (40 mL) was slowly added (2-3 hours) to the previous solution and afterwards the mixture was stirred for 16 h. Then the solvent was evaporated in vacuo. Purification of the residue by flash column chromatography (EtOAc/heptane, 1:3; Rf, 0.28) afforded the benzyl protected modified cereulide JG115 (155 mg, 40 %) as a white solid. NMR (300 MHz, CDCl3) δ 8.17 (m, 1H, NH), 7.99 (m, 2H, J = 6.6 Hz, NH), 7.92 (m, 2H, J = 6.3 Hz, NH), 7.70 (m, 2H, 2xNH), 7.61 (m, 2H, J = 5.3 Hz, 2xNH),

FULL PAPER 19 . 6 (

 196 CH3),19.4 (CH3),19.1 (CH3), 18.6 (CH3),16.8 (CH3),16.5 (CH3), 15.5 (CH3). HRMS (MALDI, DCTB) calcd. for C57H94N6NaO20: 1205.6415; found: 1205.6589 (M+Na + ); m/z calcd. for C57H94KN6O20: 1221.6154 (M+K + ); found: 1221.6452.Synthesis of JG121:The following compounds were dissolved in a mixture of Tol:BuOH:H2O (8:2:0.6 ml) in a 100 mL Schlenk, provided with magnetic stirrer, cooler and N2 atmosphere: N-(1-(1-adamantyl)ethyl)-1,3dioxo-perylene-8-bromo-3,4-dicarboxylmonoimide JG73 (150 mg, 0.27 mmol), (2-(4-N-Boc-piperazin-1-yl)pyrimidin-5-yl)boronic acid pinacol ester (113.2 mg, 0.29 mmol), Na2CO3 (143 mg, 1.35 mmol) and Pd(PPh3)4 (15 mg, 0.014 mmol). The resulting mixture was heated under reflux for 24 hours. After that, 100 mL of water were added and the mixture was extracted with DCM (3×75 mL). The combined organic extracts were dried (Na2SO4) and the solvent was evaporated. The product was purified by column chromatography (SiO2, DCM:MeOH 4%, v/v), affording JG116 as a purple solid, 149 mg, 74% yield; m.p.: 318-320 ºC (decomposition). IR (KBr, cm -1 ): 2955 (CAr-H), 2920 (CAr-H), 2852 (C-H), 1734 (C=O), 1647 (C=O), 1597 (CAr=CAr), 1461 (C-O), 1381, 1248, 1168 (-CH3), 1134 (C-N), 1362, 1350, 1305, 1073, 997, 947 (fingerprint). 1 H NMR (300 MHz, CDCl3) δ (ppm): 8.52 (s, 2H, 2×CArH=N), 8.34 (m, 2H, 2×HAr), 8.19 -8.15 (m, 2H, 2×HAr), 8.06 (d, 2H, J = 8.3 Hz, 2×HAr), 7.86 (d, 1H, J = 8.4 Hz, HAr), 7.47 (t, 1H, J = 7.5 Hz, HAr), 7.40 (d, 1H, J = 7.8 Hz, HAr), 5.08 (q, 1H, J = 7.3 Hz, NCHCH3), 3.95 (m, 4H, CH2), 3.59 (m, 4H, 2×CH2), 1.97 (s, 3H, 3×CH), 1.85-1.61 (m, 15H, 6×CH2+CH3), 1.52 (s, 9H, 3×CH3). 13 C NMR (75 MHz, CDCl3) δ (ppm): 165.5 (N-C=N), 164.8 (C=O), 161.1 (O-C=O), 158.3 (CPyrH), 155.0 (CAr), 136.4 (CAr), 136.3 (CAr), 136.3 (CAr), 132.3 (CAr), 131.3 (CArH), 131.0 (CArH), 129.5 (CAr), 128.8 (CAr), 128.4 (CAr), 128.0 (CArH), 127.2 (CArH), 126.2 (CAr), 123.6 (CArH), 123.1 (CArH), 122.0 (CArH), 121.0 (CAr), 120.2 (Cpyr), 119.9 (CArH), 80.3 (C(CH3)3), 58.1 (NCHCH3), 43.9 (CH2), 40.4 (CH2), 38.1 (Cq), 37.1 (CH2), 28.9 (CH), 28.6 (C(CH3)3), 13.4 (CH3). HRMS (MALDI+, DCTB) m/z (%): calcd. for C47H47N5O4: 745.3623 (M + ); found: 745.4080. UV-Vis (CHCl3), λ nm (log ε): 511 (4.6). Then, the boc-protected product, JG116, (150 mg, 0.20 mmol) was dissolved in DCM (20 mL). Then, trifluoroacetic acid (5 mL, ρ= 1.489 g/mL, 65.3mmol) was added dropwise. The resulting mixture was stirred at room temperature for 30 minutes. Thereafter, 50 mL of water and a 5% NaOH basic solution were added until pH=10. Then, an extraction was carried out with DCM:water (4×50 mL, DCM). The combined organic extracts were dried using Na2SO4, filtered and the solvent evaporated under reduced pressure to get the product JG117, purple-red solid, 123 mg, 95% yield; m.p.: 247-250 ºC. IR (KBr, cm -1 ): 3433 (N-H), 2956 (CAr-H), 2923 (CAr-H), 2854 (C-H), 1738 (C=O), 1692 (C=O), 1651 (C=O), 1594, 1573, 1450 (C-O), 1352, 1261, 1037, 955, 813, 753. 1 H NMR (300 MHz, CDCl3) δ (ppm): 8.52 (m, 4H, CArH), 8.40 -8.31 (m, 4H, 4×CArH), 7.93 (d, J = 8.5 Hz, 1H, CArH), 7.58 (t, J = 7.7 Hz, 1H, CArH), 7.49 (d, J = 7.7 Hz, 1H, CArH), 5.09 (q, J = 7.3 Hz, 1H, NCHCH3), 4.03 (m, 4H, CH2), 3.11 (m, 4H, CH2), 2.51 (s, 1H, NH), 1.97 (s, 3H, 3×CH), 1.83-1.63 (m, 15H, 6×CH2 + CH3). 13 C NMR (75 MHz, CDCl3) δ (ppm): 165.5 (N-C=N), 164.8 (C=O), 158.2 (CPyrH), 136.7 (CAr) ,132.7 (CAr), 131.9 (CArH),131.1 (CArH), 129.6 (CAr), 128.5 (CAr), 128.0 (CArH), 127.2 (CArH), 126.6 (CAr), 125.0 (CArH), 123.7 (CArH), 123.2 (CArH), 122.1 (CAr), 122.0 (CAr), 121.2 (CAr), 120.3 (CArH), 120.1 (CArH), 58.0 (NCHCH3), 45.3 (CH2), 44.0 (CH2), 40.2 (CH2), 38.0 (Cq), 37 (CH2), 28.8 (CH), 13.2 (CH3). MS (MALDI+, DIT) m/z (%): 646.3213 (M + , 100), 647.3271 (M + +1, 47.8), 648.3383 (M + +2, 11.6). HRMS (MALDI): calcd. for C42H39N5O2: 645.3104; found: 646.3213 (M+H + ). UV-Vis (CHCl3), λ nm (log ε): 509 (4.5). Then, DIPEA (12.3 µl, 0.037 mmol) was added dropwise to a stirred solution of the perylene derivative JG117 (12 mg, 0.019 mmol) in dry DMF (10 mL) at room temperature, followed by addition to a solution of carboxylic acid modified cereulide JG115B (22 mg, 0.019 mmol) in DMF (5 ml). Finally, PyBop (benzotriazol-1-yl-oxytripyrrolidinophosphonium hexafluorophosphate) (11 mg, 0.02 mmol) was added, and the mixture was stirred for 2 h. Then, the solution was concentrated in vacuo and extracted with CH2Cl2:H2O (3×50 mL), dried over Na2SO4, filtered, and concentrated in vacuo. Purification by flash column chromatography (SiO2, EtOAc/hexane, 2:3 v/v) afforded the fluorescent perylenemonoimide modified cereulide JG121 (25.2 mg, 75 %) as a red solid. IR (KBr, cm -1 ) 3432, 2958, 2923, 2853, 1738 (C=O), 1651 (C=O), 1592, 1452, 1351, 1289, 1261, 1198, 1313, 1181, 1100, 1045, 954. 1 H NMR (300 MHz, CDCl3) δ 8.58 (m, 2H, CArH), 8.52-8.41 (m, 5H, CArH + NH), 8.33 (dd, 2H, J = 4.5 Hz, J = 2.9 Hz, CArH), 8.27 (d, 1H, J = 4.6 Hz, NH), 8.13-8.04 (m, 3H, CArH + NH), 7.98 (d, 1H, J = 8.4 Hz, NH), 7.63 (t, J = 8.0 Hz, 1H, CArH), 7.53 (d, 1H, J = 7.8 Hz, CArH), 5.11 (q, 1H, J = 7.2 Hz, CH), 5.01 (dd, 1H, J = 9.4 Hz, J = 4.1 Hz, CH), 4.85-4.76 (m, 5H, 5xCH), 4.24 (dd, 3H, J = 7.4 Hz, J = 4.7 Hz, 3xCH), 4.06-3.75 (m, 8H, 2xCH + 3xCH2), 3.72-3.64 (m, 2H, CH2), 2.68 (dd, 1H, J = 43.3 Hz, J = 10.5 Hz, 0.5xCH2), 2.28 (d, 6H, J = 5.1 Hz, 2xCH + 2xCH2), 1.98 (s, 3H, 3xCH), 1.87-1.69 (m, 12H, 6xCH2), 1.62 (dd, J = 13.6 Hz, J = 6.2 Hz, 14H, 7xCH2), 1.55-1.48 (m, 9H, 3xCH3), 1.14 (d, J = 6.0 Hz, 9H, 3xCH3), 1.06-0.88 (m, 39H, 13xCH3). 13 C NMR (75 MHz, CDCl3) δ 175.6 (C=O), 175.5 (C=O), 175.4 (C=O), 175.3 (C=O), 175.2 (C=O), 172.7 (C=O), 172.6 (C=O), 172.2 (C=O), 172.1 (C=O), 171.0 (C=O), 165.7 (C=N), 165.0 (C=O), 161.0 (C=O), 158.3 (CPyrH), 137.0 (CAr), 132.9 (CAr), 132.1 (CArH), 131.4 (CArH), 129.9 (CAr), 128.7 (CAr), 128.2 (CArH), 127.4 (CArH), 126.6 (CAr), 123.9 (CArH), 122.1 (CAr), 120.5 (CArH), 120.3 (CArH), 79.8 (CH), 79.7 (CH), 75.1 (CH), 73.8 (CH), 62.0 (CH), 61.9 (CH), 58.2 (CH), 50.4 (CH), 48.6 (CH2), 48.5 (CH2), 41.0 (CH2), 40.4 (CH2), 38.2 (Cq), 37.1 (CH2), 30.3 (CH), 30.2 (CH), 29.8 (CH2), 29.2 (CH2), 28.9 (CH), 28.8 (CH), 28.7 (CH), 26.3 (CH2), 26.2 (CH2), 24.5 (CH), 23.3 (CH3), 21.3 (CH3), 21.2 (CH3), 20.5 (CH3), 20.4 (CH3), 20.3 (CH3), 19.5 (CH3), 19.4 (CH3), 18.7 (CH3), 16.8 (CH3), 16.7 (CH3), 15.1 (CH3), 15.0 (CH3), 13.3 (CH3). HRMS (MALDI+, DIT) m/z calcd. for C99H131KN11O21: 1848.9153 (M+K + ); found: 1848.9389.

Table 1 .

 1 Hill analysis results of K + transport in the presence of JG100, JG115, JG115B, or JG121 with or without FCCP, EC50 values expressed as µM needed to obtain 50% ion transport activity and n is Hill coefficient..

		HTPS assay without	HTPS assay with
		FCCP		FCCP
		EC 50 (300)/μM	n.	EC 50 (300)/μM	n.
	JG100	0.85	1.22	0.00147	1.24
	JG115	1.28	1.05	0.03177	1.17
	JG115B	1.18	2.06	0.01069	1.32
	JG121	N. D.

* N. D. * 0.01082 1.29

Acknowledgements

We gratefully acknowledge financial support from the Ministerio de Economía y Competitividad, Spain (Projects CTQ2015-71353-R, SAF2016-77871-C2-1-R and SAF2016-77871-C2-2-R), Junta de Castilla y León, Consejería de Educación y Cultura y Fondo Social Europeo (Project BU263P18) and the EFSD European Research Programme on New Targets for Type 2 Diabetes supported by an educational research grant from MSD to ICC and GP (EFSD-2017). This work was also supported in part by 1000 Talent Plan, WQ20144400255 of SAFEA, China. Y.-H. L. wishes to thank the Innovation and Talent Introduction Base of Photoelectronic and Functional Molecular Solid Material (Grant No. 90002-18011002) from Sun Yat-sen University and the China Scholarship Council (No. 21606380054) for financial support..

FULL PAPER

Entry for the Table of Contents

FULL PAPER Substitution of one hydroxyacid in the structure of a electrogenic K + ionophore, cereulide, led to a modified cyclic depsipeptide that worked as a K + ionophore with a different electroneutral transport mechanism and caused glucose-induced insulin secretion in a constitutive manner in rat insulinoma INS1E cells.