Etude du cycle hydrologique des régions boréales et apports de l'altimétrie à large fauchée
Résumé
Arctic regions will be the most affected by climate change: therefore this work aims at studying the hydrological cycle of these regions. A new methodology to extract snow volume from radiometric data has been validated for the boreal regions and exhibits a different behaviour between snow volume over Eurasia and over North America. Yet, water volume variation is more difficult to estimate from currently available satellite data. That's why the potential of the new SWOT (Surface Water and Ocean Topography) mission, which will provide global water elevation maps, has been investigated. This has been done by implementing a virtual mission. The first step has been to model a Siberian river, the lower Ob, by coupling a land surface scheme and an inundation model. A realist estimation of the river discharge and water heights has been performed by tuning some of the models parameters. Then, SWOT synthetic observations have been assimilated in the modelling using a local Ensemble Kalman Smoother, leading to a significant decrease (more than 50%) of the modelling errors. The benefit of SWOT for all surface waters has also been studied. From in-situ rating curves and SWOT instrumental error, it has been shown that SWOT will provide an estimate of instantaneous river discharge with an error below 30%, if the river depth is above 1m. The error on the monthly discharge due only to the satellite temporal sampling decreases with drainage area, and should be lower than 20% for drainage area above 6,900 km2. Finally, it has been computed that annual volume variation for all the lakes in the world is around 9,000 km3. Currently, less than 15% of this lake storage change can be monitored with nadir altimeters, whereas SWOT will be able to observe from 50% to 65% of this volume variation
Les régions boréales seront les plus affectées par le réchauffement climatique, c'est pourquoi cette thèse s'est intéressée à l'étude du cycle hydrologique de ces régions. Une nouvelle méthodologie d'extraction du volume de neige à partir de données radiométriques sur l'ensemble des régions boréales a été validée et a permis de montrer une différence de comportement entre 1988 et 2006 sur les variations du volume de neige de l'Eurasie et celui de l'Amérique du Nord. L'étude des variations de volume des eaux de surface des régions arctiques est par contre plus difficile à estimer avec les données satellitaires actuelles. C'est pourquoi un nouveau projet de satellite, la mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography), a été proposé qui vise à fournir des cartes de hauteurs d'eau sur l'ensemble du globe. L'apport de cette mission à l'étude des régions arctiques a été estimé en implémentant une modélisation de l'Ob inférieur, fleuve de l'Ouest sibérien, en couplant un modèle hydrologique à grande échelle et un modèle hydrodynamique d'inondations. En ajustant certains paramètres de ces modèles, il a été possible d'obtenir une modélisation réaliste du débit et des hauteurs d'eau du fleuve. L'utilisation d'un lisseur de Kalman d'ensemble local a permis de montrer que les données SWOT devraient permettre de réduire significativement (de plus de 50%) les erreurs de modélisation. L'intérêt de la mission pour l'observation du débit de l'ensemble des fleuves a aussi été estimé en se basant sur un bilan d'erreur préliminaire. L'utilisation de courbes de tarage, ainsi que la prise en compte des erreurs de mesure SWOT ont permis de montrer que ces nouvelles données devraient permettre d'estimer un débit moyen avec une erreur inférieure à 30% pour tous les fleuves ayant une profondeur de plus de 1 m. D'autre part, il a été montré que l'erreur sur l'estimation du débit mensuel due seulement à l'échantillonnage temporel de SWOT diminue avec l'aire drainée et que, pour une aire drainée supérieure à 6 900 km2, cette erreur devrait être inférieure à 20%. Enfin, une méthodologie simple a permis de calculer que la variation annuelle totale du volume de l'ensemble des lacs est de l'ordre de 9 000 km3. Les données spatiales actuelles ne peuvent pas en observer plus de 15%. Selon notre estimation, SWOT quant à lui devrait pouvoir mesurer entre 50% et 65% de cette variation de volume.
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