Énergie éolienne et paysages pittoresques : concilier beauté et puissance grâce à une meilleure planification

Les éoliennes fournissent une quantité particulièrement importante d’électricité en hiver, précisément lorsque la demande est élevée. Pourtant, leur déploiement stagne dans de nombreuses régions d’Europe. L’une des principales raisons est que les éoliennes peuvent entrer en conflit avec les paysages pittoresques locaux et suscitent donc une opposition locale.

Des chercheurs de l’ETH Zurich et de l’Institut Paul Scherrer (PSI) ont analysé systématiquement ce conflit à l’échelle européenne. Sous la direction de Russell McKenna, professeur d’analyse des systèmes énergétiques à l’ETH Zurich et chef de laboratoire au PSI, ils ont examiné comment les personnes perçoivent la beauté des paysages et comment cet aspect peut être intégré dans la planification de l’énergie éolienne.

« Notre objectif était de mieux comprendre le conflit entre le développement énergétique et l’acceptation sociale », déclare Ruihong Chen, doctorant dans le groupe de McKenna et premier auteur de l’étude récemment publiée dans la revue Energy and AI.

Comment la beauté des paysages peut être mesurée

« La beauté est bien sûr un concept hautement subjectif », ajoute Chen. Dans cette optique, les chercheurs ont entraîné un modèle d’apprentissage automatique à l’aide de données participatives provenant de Grande-Bretagne. L’ensemble de données comprend plus de 200 000 images de paysages que les utilisateurs ont notées sur une échelle de 1 à 10.

Le modèle a montré aux chercheurs quelles caractéristiques paysagères sont le plus fortement associées à la beauté perçue. Les facteurs déterminants incluent par exemple le type d’utilisation des terres (les terrains glaciaires et rocheux sont classés comme les plus beaux, tandis que les terres agricoles et les zones d’habitat sont les moins bien notées), la naturalité du paysage, la proximité des plans d’eau et la quantité de lumière solaire.

Dans l’étape suivante, les chercheurs ont appliqué le modèle à l’ensemble de l’Europe. « Jusqu’à présent, ce type d’analyse n’avait été réalisé que pour des pays individuels », explique Chen. Désormais, pour la première fois, une carte basée sur l’apprentissage automatique a été produite montrant quelles régions d’Europe sont considérées comme particulièrement belles et pittoresques.

Moins d’énergie éolienne – mais des coûts à peine plus élevés

Les chercheurs ont relié leur analyse de la qualité des paysages à un modèle éolien. Cela leur a permis d’étudier pour la première fois comment la protection des paysages particulièrement beaux affecte l’énergie éolienne à grande échelle.

Résultat : exclure les paysages particulièrement beaux et pittoresques dans toute l’Europe réduirait considérablement le potentiel éolien. Cependant, le coût par unité d’électricité produite resterait proche de la moyenne européenne.

La raison est que les sites appropriés avec des vents forts et constants, facilement accessibles (par exemple grâce aux infrastructures existantes ou à la proximité du réseau électrique), sont souvent situés en dehors des zones classées comme particulièrement belles. Une plus grande partie de la production d’électricité pourrait y avoir lieu.

Le conflit est évident sur le terrain

Cependant, cette approche paneuropéenne masque les conflits au niveau régional, où existent des différences notables. Chen explique : « Dans les points chauds comme la région alpine ou la Norvège, exclure les beaux paysages réduirait considérablement le potentiel éolien. »

Lorsque de bons sites sont exclus, les coûts de production augmentent considérablement car les sites restants ont tendance à être moins efficaces. « Au niveau régional, malheureusement, de bonnes conditions de vent peuvent coïncider avec de beaux paysages », ajoute Chen. La Suisse et les Alpes illustrent ce conflit : malgré de fortes ressources éoliennes, le potentiel a été sous-exploité principalement en raison des préoccupations de conservation des paysages.

Chen ajoute : « Les perspectives européennes ou nationales larges sont insuffisantes pour la planification éolienne. Notre analyse démontre que la planification doit être très localisée pour traiter efficacement les conflits locaux. »

Comment désamorcer les tensions

Il existe différentes méthodes pour désamorcer les conflits, dont l’une est connue sous le nom de micro-implantation. Cette technique consiste à positionner soigneusement chaque éolienne, permettant de préserver les zones pittoresques sans exclusion automatique.

« Les éoliennes peuvent par exemple être placées derrière une crête de terrain ou plus près d’infrastructures existantes comme des lignes électriques », explique Chen. Cela réduit considérablement l’impact visuel sur le paysage.

Une conception adaptée pourrait également aider à rendre les éoliennes moins visibles et à mieux les intégrer dans le paysage. « Regrouper les installations avec les infrastructures existantes est probablement la manière la plus acceptable socialement », dit encore Chen.

Première tentative soumise à des limites

L’étude est une première tentative de prédiction de la valeur paysagère à l’échelle européenne avec une haute résolution spatiale et est soumise à certaines limites. Comme l’ensemble d’apprentissage est biaisé vers la couverture terrestre de la Grande-Bretagne, tous les types de couverture terrestre européenne ne sont pas bien représentés.

Des améliorations supplémentaires pourraient se concentrer sur l’enrichissement des données d’apprentissage avec des localisations dans d’autres pays européens. « Par exemple, nous pourrions intégrer des données de médias sociaux pour le rendre encore plus précis et robuste », ajoute t-il.

Les résultats peuvent déjà être appliqués dans d’autres domaines, par exemple dans la planification de centrales solaires alpines, l’extension du réseau ou d’autres projets d’infrastructure. En tout cas, l’étude fournit une approche pour faire avancer la transition énergétique sans perdre de vue le paysage.

Article : Data-driven landscape scenicness mapping for continental-scale onshore wind resource assessment – Journal : Energy and AI – DOI : Lien vers l’étude

Source : ETHZ