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

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par Abdelghani Boudhar
Université Cadi Ayyad - Doctorat National 2009
  

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· Conclusion

Dans ce chapitre, on a constaté qu'il est possible d'observer à partir de longues séries d'images satellitaires (SPOT-VEGETATION et MODIS, 1998 à 2006) la dynamique de l'enneigement dans le Haut Atlas et en particulier sur les cinq bassins versants les plus actifs hydrologiquement dans la région de Marrakech (Nfis, Rheraya, Ourika, Zat et R'Dat). Outre l'identification de saisons sèches et humides, l'intérêt de la télédétection est d'autant plus grand que la variabilité spatiale et temporelle du manteau neigeux est particulièrement importante. La production de cartes d'enneigement a permis ici de quantifier les variations temporelles du taux d'enneigement d'un bassin versant à un autre, selon l'exposition et par tranche d'altitude. Les taux de variations de l'enneigement sont cohérents avec les données hydro-climatiques disponibles sur la région. Ces informations peuvent renforcer de manière significative les réseaux d'observation hydro-climatiques et peuvent aider à la spatialisation de la pluie en hautes montagnes semi-arides.

Il apparaît ainsi que les données acquises par les capteurs optiques à large champ (SPOT-VEGETATION et MODIS dans cette étude) fournissent un indicateur de qualité pour le suivi de la ressource neigeuse. On a également montré que les chroniques d'enneigement dérivées des données VEGETATION et MODIS sont un bon indicateur de la variabilité interannuelle de l'enneigement qui doivent permettre, dans le cadre d'observation à long terme, de sélectionner certaines années typiquement sèches ou typiquement humides pour des études de processus plus détaillées. Le suivi à long terme des surfaces enneigées prend également toute son importance pour évaluer l'impact des changements climatiques sur la ressource en eau (évolution et variations de la distribution des précipitations sous forme liquide et solide).

Dans le cadre de cette étude, les surfaces neigeuses obtenues seront utilisées comme donnée d'entrée dans les prochains chapitres. On va notamment étudier l'intérêt de l'assimilation de ces surfaces enneigées dans un modèle hydrologique de fonte (SRM) afin d'affiner notre compréhension du cycle hydrologique de ces régions, et d'estimer l'apport nival dans les débits de bassins versants du Haut Atlas.

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

·  Introduction

Les extensions neigeuses cartographiées à l'aide des données satellites (chapitre III) constituent une information importante pour caler les modèles de fonte (degré jour) à l'échelle du bassin versant. Ces modèles n'utilisent à l'entrée que deux paramètres météorologique: la température de l'air et les précipitations. Afin de bien simuler la distribution de la fonte des neiges et la répartition pluie/neige dans les hautes altitudes, il est important de spatialiser la température de l'air d'une manière efficace. C'est dans cet objectif qu'on va utiliser les données infrarouges thermiques de capteurs Lansat ETM+ pour spatialiser la température de l'air.

La température de l'air, contrôlée par le bilan d'énergie de surface, l'état de l'atmosphère et les propriétés thermiques de la surface, est un paramètre météorologique important dans plusieurs domaines environnementaux tel que la climatologie où elle est utilisée dans des modèles de prévisions météorologiques et elle sert aussi à l'étude des changements climatiques à différentes échelles spatiales. En hydrologie nivale, la température de l'air est le principal facteur de partition des précipitations liquides et solides. Ainsi, la température de l'air constitue le facteur majeur qui contrôle les échanges énergétiques à la surface et dans le manteau neigeux. Elle est donc une variable importante de l'estimation de la fonte des neiges (Martinec, 1975; Bloschl, 1991; Brubaker et al., 1996, Richard and Gratton, 2001). A cet effet, une connaissance optimale de sa distribution spatio-temporelle est primordiale dans la modélisation hydrologique.

Plusieurs techniques de spatialisation des données climatiques ont été développées dans différentes zones du monde (section IV-2). Ces méthodes deviennent plus complexes pour les zones montagneuses où le climat est lié à différents facteurs (altitude, pente et exposition). Ainsi, l'application de ces méthodes nécessite un réseau de stations météorologiques dense et bien représentatif à l'échelle spatiale. Cela n'est pas le cas pour le Haut Atlas où le nombre de stations météorologiques est très faible. C'est dans ce contexte que nous avons étudié la possibilité de spatialiser la température de l'air à partir des données satellite de l'infrarouge thermique et un modèle numérique de terrain pour prendre en considération les différents facteurs topographiques.

Dans ce chapitre, on va présenter la méthodologie développée pour spatialiser la température de l'air dans les montagnes du haut Atlas. Les données infrarouges thermiques issues des images Landsat ETM+ et un MNT on été combinées pour proposer un modèle de spatialisation de température de l'air, nommé MSPAT. L'apport du modèle MSPAT par rapport au modèle de gradient d'altitude (GRAD) sera ensuite analysé en comparant la qualité de la prévision de la température par les deux méthodes pour des stations de mesure de température de l'air installées récemment et la qualité de la restitution des surfaces de neige (SCA) à l'échelle du sous bassin versant de Rheraya.

IV.1 Techniques de spatialisation de la température

Les techniques d'interpolation spatiale représentent actuellement les méthodes les plus utilisées pour obtenir les estimations des températures de l'air en tout point d'une zone d'intérêt. Ces méthodes diffèrent par leurs hypothèses, échelle d'application et leur nature déterministe ou stochastique. Les techniques les plus utilisées pour interpoler les données climatiques sont les suivantes: techniques de Krigeage (Matheron, 1963), IDW (Inverse Distance Weighting) (légats et Willmont, 1990), Splining (Eckstein, 1989; Gessler et Hutchinson, 1994), et la méthode de régression polynomiale (Myers, 1990). Plusieurs investigations ont été effectuées pour estimer la distribution de la température de l'air en utilisant ces méthodes d'interpolation. Dans une échelle régionale d'une zone d'étude au Japon, Ishida et Kawashima (1993) ont trouvé des erreurs comprises entre 1 et 3 °K par l'interpolation des données horaire des températures avec l'altitude par la méthode de co-krigeage. Hudson et Wackernagel (1994) également utilisé le co-krigeage avec l'altitude pour la prévision des températures de l'air en Ecosse, ils ont montré que cette technique est plus performante qu'un simple algorithme d'interpolation. A l'échelle locale, Soederstroem et Magnusson (1995) ont trouvés des erreurs entre 0,4 °K et 1,6 °K, en utilisant une approche d'interpolation par la technique de krigeage sur une zone d'étude en Suède de 8 km2. Toutes ces études et bien d'autres, ont fait remarquer que les résultats de krigeage sont fortement dépendants de la distribution spatiale des stations météorologiques.

Dans les zones montagneuses, la température de l'air est contrôlée par différents facteurs liés à l'emplacement et la topographie (Hudson et Wackernagel, 1994). Par conséquent, l'utilisation des méthodes d'interpolation précitées peut générer des erreurs et des biais élevés (Willmott et al., 1991; Robeson et Willmott, 1993). Généralement, dans ces zones de reliefs, la méthode de gradient d'altitude est la plus utilisée pour estimer les températures à différentes altitudes (Colohan & Dunn, 1999, Singh & Singh, 2001). D'autres méthodes ont été développées telles que la méthode géostatistique AURELHY (Bénichou et al., 1987) qui prend en considération les effets d'autres facteurs topographiques (pente, exposition des versants...). Cependant, pour étalonner ces méthodes, il est nécessaire d'avoir un réseau dense de stations météorologiques. Dans la majorité des zones montagneuses du monde et en particulier dans les pays en développement, on ne peut pas retrouver cette condition. Les prévisions météorologiques peuvent offrir une alternative, mais la grille des modèles météorologiques est trop grossière (de 1 à 10 km) pour pouvoir correctement désagréger la température de l'air à une résolution plus fine des zones à relief complexe.

Les données satellite de l'Infrarouge thermique permettent d'obtenir les températures de surface avec une résolution spatiale plus élevée et sur des régions plus étendues. Plusieurs études visant à utiliser cette information pour cartographier la température de l'air à l'échelle régionale reposent sur des données à une résolution grossière. Par exemple, la température maximum de l'air peut être inversée avec une précision d'environ 2,0 à 2,5 °K, en utilisant les températures de surface de la terre provenant de NOAA-AVHRR (Vogt et al. 1996, 1997). En raison de la faible résolution spatiale de ces données (1km), ces méthodes semblent difficiles à mettre en oeuvre dans les régions montagneuses.

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