Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp

Home | Publier un mémoire | Une page au hasard


Télédétection du manteau neigeux et modélisation de la contribution des eaux de fonte des neiges aux débits des oueds du haut atlas de Marrakech

( Télécharger le fichier original )
par Abdelghani Boudhar
Université Cadi Ayyad - Doctorat National 2009

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy


In the centre of Morocco, the High-Atlas mountain range represents the most important water storage for the neighbouring arid plains. It is the case of the Haouz plain, in the region of Marrakech, where water resources are intensively exploited due to the combined effect of the increasing needs (agriculture, demography and tourism) and the resources reduction (temporary drought and/or linked to environmental changes). In this context, sustainable management of these resources is a priority for the authorities of the region and country. This is the overall objective of this thesis.

The aim of this work is to model, understand and predict the contribution of snowmelt to streamflow in the five sub-watersheds of the High Atlas of Marrakech. To compensate the lack of in-situ data in the area, we have adopted a methodological approach based on the combination of sparse hydrometeorological in-situ data and information extracted from satellite images. The later are used to provide the spatiotemporal fields of two hydro-climatic parameters: snow cover area and air temperature. Snow maps are produced using SPOT-VEGETATION and MODIS data. These maps have allowed us to understand the spatial and temporal dynamics of snow cover in the High Atlas, for each sub-watershed, depending on altitude and aspect. The thermal data provided from Landsat ETM + sensor was used to develop a spatial model of air temperature (MSPAT). The results at point scale (weather station) are comparable with the lapse rate model, while at the watershed scale; simulations of snow cover area are significantly improved using the temperature distributed by MSPAT model.

In order to understand the accumulation and ablation process of the snowpack in the study area, we tested an energy balance model «ISBA-ES» in the Oukaimden station, located at the altitude of 3200m. The results show that substantial water losses are due to sublimation (16 to 37%). We also used a simple degree day model with several formulations. At the end of this work, we analyzed the contribution of remote sensing data for hydrological modeling by the Snowmelt Runoff Model «SRM». The year 2005 was chosen for calibrating the SRM and the sensitivity studies of its parameters. Model validation is performed on the other seasons between 2002 and 2005. In this period, the contribution of snowmelt to streamflow in the main atlasique wadis is about 25%.

Key words: Snow hydrology, remote sensing, modeling, snowpack, semi-arid, High Atlas.


Introduction générale 10

Chapitre I : Hydrologie spatiale 11

I.1Introduction 11

I.2Elément de la télédétection spatiale 11

I.2.1Processus de la télédétection 11

I.2.2Spectre électromagnétique et réflectance 11

I.2.3Orbitographie 11

I.2.4Traitement des images satellites 12

I.2.5Applications de la télédétection en hydrologie 12

I.3L'Hydrologie et la Modélisation 12

I.3.1Objet de l'hydrologie 12

I.3.2Modèles Hydrologiques 12

I.3.3Typologie des modèles hydrologiques 13

I.3.4Critères d'évaluation d'un modèle 13

I.3.5Modèles utilisés dans ce travail 14

Chapitre II : Présentation du bassin versant de Tensift et des données utilisées 15

II.1Bassin versant de Tensift 15

II.1.1Contexte général 15

II.1.2Contexte Géologique 17

II.1.3Ressources hydriques 19

II.1.4Climat 19

II.2Sous bassins versants atlasiques 23

II.2.1Caractéristiques physiographiques 23

II.2.2Analyse Hydrologique 25

II.3Données expérimentales 25

II.3.1Données météorologiques 25

II.3.2Données nivales 25

II.3.3Données Hydrologiques 28

II.3.4Données satellitaires 28

Chapitre III :Analyse de la dynamique spatio-temporelle du manteau neigeux dans les montagnes du Haut Atlas de Marrakech à l'aide de la télédétection 31

III.1Introduction 31

III.2 Télédétection du manteau neigeux 31

III.2.1 Propriétés optiques de la neige 31

III.2.2Données satellites utilisées pour l'observation de l'enneigement 31

III.3Production des cartes de surfaces enneigées 31

III.3.1Limitation des effets géométriques 31

III.3.2Détection des nuages 31

III.3.3 Estimation des surfaces de neige 32

III.4Analyse de la variabilité spatiale et temporelle de l'enneigement 34

III.4.1Variabilité interannuelle de l'enneigement sur le Haut Atlas 34

III.4.2Variabilité de l'enneigement par bassin versant 36

III.4.3Caractéristiques de l'enneigement selon l'altitude et l'exposition 36

III.4.4Relation entre l'enneigement et les données hydro-climatiques 36

III.5Conclusion 37

Chapitre IV :Spatialisation de la température de l'air dans les montagnes atlasique à l'aide des données de l'infrarouge thermique 38

IV.1 Introduction 38

IV.2Techniques de spatialisation de la température 38

IV.3 Méthodologie 38

IV.3.1Calcul de la température de brillance 38

IV.3.2Dérivation de la température de l'air 38

IV.3.3Analyse de la variation spatiale de la température maximale de l'air 38

IV.3.4Modèle de distribution spatiale de la température de l'air (MSPAT) 40

IV.4 Evaluation du modèle MSPAT 40

IV.4.1A l'aide du réseau de stations météorologiques 40

IV.4.2 A l'aide du modèle de fonte et des surfaces enneigées observées par télédétection 41

IV.5Conclusion 44

Chapitre V : Modélisation de l'accumulation et de la fonte des neiges dans le bassin versant de Rheraya 45

V.1Introduction 45

V.2Bilan d'énergie et de masse du manteau neigeux 45

V.2.1Rayonnement net (Rnet) 45

V.2.2Flux turbulent 46

V.3Accumulation du manteau neigeux 46

V.3.1Estimation de la densité et l'équivalent en eau de la neige 46

V.3.2Reconstitution des précipitations solides et liquides 47

V.4Modélisation de la fonte des neiges 47

V.4.1Modèle de bilan d'énergie  47

V.4.2Le modèle degré jour 50

V.5Spatialisation de la fonte à l'échelle du bassin versant de Rheraya 53

V.5.1Spatialisation des données d'entrées et de la fonte 54

V.5.2Vérification du modèle 54

V.6Conclusion 55

Chapitre VI : Evaluation de l'apport de la fonte des neiges aux débits dans principaux oueds du Haut Atlas de Marrakech 56

VI.1Présentation de l'article (boudhar et al. 2009) 56

VI.2Introduction 56

VI.3Study area 56

VI.4Hydro-meteorological data 56

VI.5Snow covers maps 57

VI.5.1From remote sensing data 57

VI.5.2From meteorological data 57

VI.5.3Comparison between simulated and observed SCA on the days of satellite acquisition 57

VI.6Implementation and calibration of SRM 60

VI.6.1Description of SRM 60

VI.6.2Sensitivity analysis and parameters optimization 60

VI.6.3Analysis of model parameters interdependence 60

VI.6.4Snowmelt contribution to streamflow 61

VI.6.5Model validation 61

VI.7Conclusion 61

Conclusion et Perspectives 63

Références bibliographiques 64



Agence du Bassin Hydraulique du Tensift


Advanced Very High Resolution Radiometer


Club Alpin Français


Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère


Centre National d'Etudes Spatiales


Centre de Recherche sur l'Eau en Milieu Aride et Semi aride


Direction de la Météorologie Nationale


Direction Régionale des Eaux et Forêts


Earth Observing System


Enhanced Thematic Mapper


Interaction Sol-Biosphre-Atmosphre-neige explicite (Explicit Snow)


Modèle Numérique de Terrain


MODerate resolution Imaging Spectroradiometer


Modèle de SPAtialisation de la Température de l'air


Multi-Spectral Sensor


Maximum Value Composite


National Aeronautics and Space Administration


Normalized Difference Vegetation Index


Office Régional de Mise en Valeur Agricole du Haouz


Root Mean Square Error


Snow Covered Area


Système Pour l'Observation de la Terre


Snowmelt Runoff Model


Shuttle Radar Topographic Mission


Snow Water Equivalent


Top Of Atmospher


Université Cadi Ayyad de Marrakech




précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

"Entre deux mots il faut choisir le moindre"   Paul Valery