Demande de renouvellement (2007-2010) - Cesbio

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conséquent été retenues : il s’agit de forcer l’évolution temporelle de l’indice foliaire aux valeursobtenues à partir des données de télédétection (après interpolation au pas de temps journalier) oud’étalonner un nombre réduit de paramètres très influant sur la trajectoire de cette variable. En utilisantdes données simulées à partir d’observation terrain, ces méthodes ont été évaluées en fonction descontraintes associées à l’acquisition de données satellite sur la base des caractéristiques orbitales descapteurs actuels et futurs, de statistiques de nébulosité et de bruit associé à la correction des effetsperturbateurs. On montre ainsi que la précision des simulations de l’évapotranspiration réelle estfortement dépendante de la fréquence d’obtention de données satellite ainsi que de la méthode decontrôle utilisée. Ces résultats peuvent concourir à la préparation des spécifications de mission satellitecomme Venµs. On constatera également qu’une erreur commise sur la donnée d’indice foliaire utiliséepour contrôler le modèle n’entraîne qu’une faible perte de précision (quatre fois inférieure) au niveaude la simulation de l’évapotranspiration réelle. Ce résultat est d’importance dans le contexte de laspatialisation du bilan hydrique à partir de données de télédétection. Il s’explique par la compensationentre évaporation du sol et transpiration de la plante d’une part, et la saturation de la transpiration pourles couverts bien développés d’autre part. On notera toutefois que ces résultats ont été obtenus à partirde données simulées, et qu’ils doivent être confirmés en utilisant des données satellite réelles, laprincipale difficulté résidant alors dans la reconstitution d’itinéraires techniques réalistes à l’échelle dusite test blé.Assimilation des données spatiales et problème d’agrégation et de - désagrégationUn schéma d’assimilation des données qui consite à utiliser un filtre de Kalman étendu a été utiliséen conjonction avec une minimisation de fonction coût a été testé mieux contrainte les sorties desmodèles de processus en terme de paramètres de surface (LAI, Température et humidité de surface).Cette méthode est complète au sens où elle évalue et propage dans le futur la plupart des incertitudesliées à la description du système “continuum sol plante atmosphère où/et bassin versant”. Dans cecontexte, et en se basant sur les tests effectués portant sur la variable humidité du sol la relation entreles paramètres obtenus par cette méthode, et ceux obtenus par une simple minimisation qui ignoreraitla correction et l’incertitude liée aux observations. Les paramètres effectifs déduits par cette méthodesont compatibles avec les quelques mesures locales des paramètres disponibles pour le terrain. Lesparamètres obtenus avec ou sans filtrage ne sont pas significativement différents et plusieursexplications de ce résultat sont avancées dans Boulet et al. (2002).En prolongement de ces travaux, on peut se demander dans le cas d’un bassin versant si lacalibration en ligne de certains paramètres hydrologiques non constants mais évoluant plus ou moinslentement dans le temps, tels que la profondeur hydrologiquement active, ne serait pas le moyen leplus efficace pour contraindre les sorties du modèle, plutôt que la variable d’état “ teneur en eau ”. Untel exercice de calibration “ en ligne ” (qui traite le paramètre d comme une variable d’état et leréajuste dans le temps) a été proposé pour les conditions de modèle et d’observations identiques à cequi précède, et il a été démontré que l’évolution temporelle obtenue non seulement converge puisoscille autour d’une valeur moyenne réaliste, mais que les variations saisonnières obtenues sontcohérentes avec le régime (été/hiver) hydrologique (Pellenq et al., 2003).La problématique d’agrégation spatiale a été appréhendée selon une approches combinant undéveloppement théorique d’éstimation de paramètres effectifs (Chehbouni et al. 1995 et 2000)approche et un dispositif expérimental adéquat. Nous avons en effet pu vérifier théoriquement etexperimentalement que les lois de similarités (MOST) développés pour les conditions homogènespeuvent être extrapolées aux conditions hétérogènes en remplaçant les paramètres locaux par desparamètres effectifs. Ce résultat est d’une importance capitale dans notre stratégie d’utilisation de lascintillométrie pour estimer les flux de surface en condition hétérogènes à des échelles d’espacecompatibles avec ceux de modèle méso-échelles et de satellite grand champs (MSG , VGT). La figureci-dessous montre la validation de l’approche combinant un schéma d’agrégation et les données descintillométrie pour estimer le flux de chaleur sensible sur un transact de surfaces contrastées.138
300Y=XR 2 =0.89RMSD= 20.3 W m -2Dispositif expérimental etvalidation du schéma d’agrégationsur le site Agdal (Ezzahar et al.,2005) sim(W m -2 )20010000 100 200 300 w (W m -2 )Le problème de désagrégation a été étudié dans le contexte de programme SMOS (Soil Moistureand Ocean Salinity) qui fournira dès 2007 des observations du contenu en eau du sol sur l'ensembledes surfaces terrestres tous les 3 jours. Si la fréquence des observations est compatible avec lesapplications hydrologiques, cependant la faible résolution spatiale de SMOS rend l'utilisation de cesdonnées dans les modèles hydrologiques non triviale. On constate en effet un grand écart entre larésolution de 40 km des données microondes de type SMOS et l'échelle représentative de ces modèlesqui est de l'ordre de 1-10 km. L'application de SMOS en hydrologie nécessite donc des méthodes dechangement d'échelle pour assurer une cohérence spatiale entre modèles et observations.Dans le cadre de la thèse de O. Merlin, une méthode basée sur la synergie des observationsmultispectrales est proposée pour désagréger (améliorer la résolution de) l'humidité SMOS à l'échellede fonctionnnement des modèles hydrologiques. Ce sont les données optique du rouge à l'infrarougethermique obtenues à la résolution typique de 1 km qui fournissent l'information locale. Lesobservations SMOS sont quant à elles utilisées pour contraindre à l'échelle du pixel microondel'ensemble des valeurs locales d'humidité. Pour des raisons de disponibilité de données adéquates surle site sudmed, la validation de cette approche a été effectuée sur deux sites aux US : Southern GreatPlains '97 et /Monsoon '90 (Merlin et al, 2005a). Dans une deuxième étape un schéma de couplageavec le filtre de Kalman ensemble dans le but d'assimiler l'humidité SMOS désagrégée dans un modèlede surface distribué a été implémenté sur le site Monsoon’90 (Merlin et al. 2005b) . Les résultats ontl’assimilation de l’humidité desagrégée apportent des améliorations certaines pour l’estimationspatialisée de l’évapotranspiration.139
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La classification non supervisée e
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