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XIX e Colloque de l’Association Internationale de Climatologie satellitaires, ces derniers ont été comparés à ceux obtenus par le krigeage ordinaire ainsi que deux méthodes simples d’interpolation simple à savoir la « distance inverse » et « le plus proche voisin ». Cette comparaison a été effectuée à l’aide de la validation croisée. 3. Résultats La gamme de variation de W estimée à partir des données AVHRR est similaire à celle de W observée au niveau des deux stations de validation. La différence entre les moyennes des valeurs estimées et des valeurs observées est de –0,65 mm. Ceci indique qu’en moyenne la méthode d’extraction satellitaire sous-estime légèrement les valeurs de W. La comparaison entre les valeurs de W satellitaire et W aux stations à l’aide d’une régression linéaire montre que les valeurs estimées et observées sont similaires. Le coefficient de détermination (R 2 ) de la régression est de 0,587 (une corrélation de l’ordre de 0,766). L’erreur standard générée par la méthode satellitaire d’estimation de l’eau précipitable a été de 3.11 mm. Les résultats de l’estimation de la température de l’air à l’aide de la méthode contextuelle sont généralement concordants avec les données de validation observées au niveau de l’ensemble des stations météorologiques. Pour toutes les stations et toutes les dates, la régression linéaire entre valeurs estimées et les valeurs observées expliquent environ 72 % de la variance. De plus, la gamme de variation de la température estimée est similaire à celle observée. Cependant, la méthode contextuelle a tendance de sous-estimer la température de l’air d’environ 2°C, en moyenne (différence entre les valeurs moyennes de la température estimée et la température mesurée aux stations). Cette tendance est confirmée par les résultats de la régression linéaire (0,853). Dans 80 % des couples température estimée-observée utilisés dans la validation, la température estimée par méthode contextuelle est inférieure à celle mesurée par le réseau météorologique. Néanmoins, les écarts observés n’ont pas été très importants. Ils ont été inférieurs à 5,8°C avec une valeur médiane de 2,1°C. L’erreur standard dans l’estimation de la température de l’air par la méthode contextuelle a été de 2,1°C. Conclusion En dépit des erreurs dans leur estimation, les techniques d’estimation des conditions environnementales de la surface terrestre et de la basse atmosphère à partir des données de télédétection dans le visible et l’infrarouge sont très prometteuses. Malgré la différence d’échelle temporelle et spatiale entre les deux types de données, les variables environnementales ont été estimées avec une bonne corrélation avec celles mesurées au niveau des stations. Ces techniques permettent de tenir compte de la variabilité spatiale des variables environnementales et réduire les erreurs induites par la non-représentativité des observations locales. Une fois extrapolées en dehors des stations, les erreurs résultant de l’utilisation de ces observations sont souvent plus importantes. Par conséquent, la température et l’humidité de l’air estimées à partir des données de télédétection pourraient être utilisées dans l’élaboration de la méthodologie de régionalisation des indices de risque produits par les quatre modèles prévisionnels de phytoprotection, objet de la présente étude. Bibliographie BECKER F., LI, Z.L., 1990, Towards a local split window method over land surfaces, International Journal of Remote Sensing, 11, 369-393. BOURGEOIS G., CARISSE, O., 1996, Implantation et utilisation, en temps réel, de modèles prévisionnels d’infections phytopathogènes dans les cultures maraîchères et fruitières, Actes du colloque international sur la prévision et le dépistage des ennemis des cultures, Québec 10 au 13 octobre 1995, Canada, 121- 125. 543
Les risques liés au temps et au climat CHOKMANI K., A.A. VIAU, G. BOURGEOIS 2005. Regionalization of output of two crop protection models using geostatistical tools and NOAA-AVHRR Images. Agronomie 25, 1-14. CHOUDHURY, B.J., 1996, Comparaison of models relating precipitable water to surface humidity using globally distributed radiosonde data over land surfaces, International Journal of Climatology, 16, 663-675. CIHLAR, J., LY, H., LI, Z.Q., CHEN, J., POKRANT, H., HUANG, F.T, 1997, Multitemporal, multichannel AVHRR data sets for land biosphere studies-artifacts and corrections, Remote sensing of environment, 60, 35-37. GOWARD, S.N., WARING, R.H., DYE, D.G., YANG, J., 1994, Ecological remote sensing at OTTER : satellite macroscale observations, Ecological Applications, 4, 322-343. PRIHODKO, L., 1992, Estimation od air temperature from remotly sensed observations, Thèse, University of Maryland, College Park, Maryland, USA. REITAN, C.H., 1963, Surface dew point and water vapor aloft, Journal of Applied Meteorology, 2, 776-779. TETENS, O., 1930, Uber einige meteorologishe Beriffe, Z. Geophys., 6, 297-309. 544
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