COMPLEMENTARITE DES OMPLEMENTARITE DES CAPTEURS RADAR POUR LE SUIVI DE LA DE L’HUMIDITE DU SOL

Le programme AMMA 

Lancé en 2001 par des chercheurs français puis structuré à l’échelle Européenne à partir de 2005, le programme AMMA regroupe aujourd’hui plus de 140 laboratoires européens, Gayane FAYE – 2013 16 africains et américains. AMMA a bénéficié d’une contribution majeure du VIe Programme Cadre pour la Recherche de la Communauté Européenne. AMMA, programme international pluridisciplinaire a été lancé pour comprendre les raisons encore méconnues des perturbations de la mousson africaine. Il vise dans un premier temps à mieux connaître les mécanismes de la mousson africaine et de ses variations, et à évaluer son influence sur le climat local, régional et global. Dans un second temps, il faudra produire des connaissances qui permettront de relier la variabilité du climat aux problèmes de santé, de ressources en eau et de sécurité alimentaire pour les nations de l’Afrique de l’Ouest et de définir des stratégies de surveillance appropriée (Figure I-2) A-Schéma simplifié des phénomènes clés avec leurs espaces associés et des échelles de temps. La flèche est inclus pour souligner l’importance des interactions d’échelle et les processus de transport dans le WAM. SOP, EOP et LOPrefer sur la période d’observation de AMMA. B- Mise en œuvre d’AMMA: la science intégrative pour la dimension géophysique (a) et humain (b) L’intégration de ces connaissances grâce à divers outils et de l’exploitation par des études d’impact (c) Figure I-2: schéma conceptuel des phénomènes clés (A) et approche multi échelle (B) (www.ammainternational.org). L’objectif global de ce projet de recherche international est d’étudier les aspects scientifiques permettant de mieux comprendre les mécanismes de la mousson de l’Afrique de l’Ouest et ses composantes : la dynamique atmosphérique, le cycle de l’eau continental, la chimie atmosphérique et les conditions de surface sur l’océan et le continent. 

Dynamique de la Mousson Ouest Africaine

 La mousson en Afrique de l’Ouest trouve son origine dans une forte déclivité transéquatoriale de pression opposant la cellule des hautes pressions de Sainte-Hélène à la dépression saharienne estivale de basse couche (figure I-3 ; Sarr, 2009, Lafore et al., 2011). Les réservoirs d’humidité du sol peuvent influencer les gradients énergétiques méridiens pendant le printemps boréal.Pour mieux comprendre le rôle joué par ces différents facteurs dans la variabilité de la Mousson Ouest africaine, des observations régionales et des expériences de modélisation sont nécessaires.En effet, le manque de données in situ et les carences des modèles dynamiques à simuler le climat entraîne des difficultés énormes dans la compréhension et la prévision du climat en Afrique de l’ouest. L’objectif principal est de comprendre les interactions entre la dynamique de la mousson et le cycle hydrologique continental. 

Phase continentale du cycle de l’Eau 

La figure I-4 montre la redistribution de l’eau à l’échelle du globe via le cycle atmosphérique. Sur les continents, autour de 40% de l’eau des précipitations retourne à l’océan par les rivières, 2% via les aquifères, le reste étant renvoyé dans l’atmosphère par évapotranspiration. Les flux évaporatifs sont plus importants dans le cycle de l’eau du continent Africain que dans celui du globe en moyenne (d’Orgéval, 2006). Le cycle continental de l’eau a été affecté par la dernière vague de sécheresse des années 70 et 90 (AMMA, 2002). Gayane FAYE – 2013 18 Figure I-4: Schéma des échanges du cycle de l’eau global (source : www.unep.org). Le projet AMMA vise à quantifier les contributions des différents compartiments (précipitation, écoulement dans les rivières, évapotranspiration, contribution des nappes souterraines) au cycle hydrologique et à mieux comprendre les interactions entre ces différents réservoirs. 

La chimie de l’atmosphère 

Les principaux objectifs de ce programme pour la thématique chimie de l’atmosphère ont été, d’une part l’étude des émissions et dépôts des espèces chimiques et la caractérisation de la chimie des nuages, et d’autre part l’étude des échanges troposphère – stratosphère (AMMA, 2002). En effet, la composition de l’atmosphère joue une large part dans le développement de la Mousson. Ainsi, pour une meilleure compréhension des différents phénomènes qui régissent la mousson, une bonne partie a été réservée à l’étude de la chimie de l’atmosphère dans le programme AMMA. 

 Conditions de surface 

Les conditions de surface jouent un rôle fondamental dans la dynamique de la mousson Africaine. En effet, les émissions de grandes quantités d’aérosols relâchés dans la troposphère ont une grande influence sur le cycle de l’eau (Polcher, 2003). Le programme AMMA étudie l’ensemble des processus et leurs interactions à diverses échelles spatio-temporelles : dynamique atmosphérique, hydrologie, biosphère, aérosols et chimie atmosphérique. Pour augmenter notre compréhension d’un système dynamique aussi complexe, une approche pleinement intégrée est donc hautement souhaitable pour coupler les trois composantes majeures de ce système (atmosphère, océan, continent). Comme la simulation numérique et l’assimilation fournissent un moyen unique d’étude de ces interactions, elles constituent un élément essentiel du projet.

Travaux de thèse

 L’objectif de ce présent travail, mené dans le cadre du projet AMMA, est d’évaluer l’apport des données acquises par les capteurs radar spatiaux (diffusiomètres, radar à synthèse d’ouverture-RSO) pour l’extraction des paramètres de surface au Sahel, notamment l’humidité du sol et la quantité de végétation. En effet, la télédétection spatiale radar offre de fortes potentialités pour la cartographie et la surveillance des problèmes environnementaux. De nombreuses études ont déjà été réalisées sur le potentiel de la télédétection radar pour le suivi de l’humidité et la rugosité du sol et du couvert végétal . L’intensité des ondes radar, en raison de leurs longueurs d’ondes centimétriques, sont peu voir insensibles aux effets atmosphériques, plus particulièrement les nuages. Ils permettent également de cartographier quelles que soient les conditions d’éclairement (jour et nuit), ce qui n’est pas toujours le cas des capteurs optiques dont les données sont parfois difficilement exploitables pendant la saison des pluies où la couverture nuageuse est intense.   Historiquement, les premières acquisitions radar spatiales permettant une analyse continue sur le long terme ont été acquises par le diffusiomètre ESCAT et le SAR d’ERS mis en orbite en 1991. Il est ainsi normal que les premiers travaux d’analyse aient été effectués sur ces données, notamment pour le cas de l’Afrique de l’ouest (Mougin et al., 1995a ; Magagi et Kerr 1997 ; Wagner et al., 2000 ; Woodhouse et Hoekman, 2000 ; Jarlan et al, 2003 ; Zine et al, 2004). Pour la suite, des études similaires ont été faites avec les données du SAR ASAR d’ENVISAT (Baup et al, 2007). Ces travaux ont permis de mettre en évidence la dynamique du signal radar dans les zones semi-arides, notamment au Sahel. Les études effectuées dans la zone pastorale malienne du Gourma par Frison et al, (1998) et agropastorale du Fakara au Niger par Zine et al, (2004) ont montré d’une part la forte dépendance saisonnière du signal radar, permettant de discriminer l’alternance des saisons sèches et humides. D’autre part ils ont montré que l’évolution temporelle du signal radar était directement corrélée à l’augmentation de l’humidité du sol, et au développement de la végétation. Le bon étalonnage du signal radar permet ainsi un suivi interannuel du développement de la végétation pendant la saison des pluies. Dans le cadre de ce travail, il s’agira pour nous d’étendre ces travaux à la région agropastorale du Ferlo (Sénégal). Par ailleurs, nous allons analyser l’apport de nouveaux capteurs radar (diffusiomètre et RSO) mis en orbite ultérieurement au satellite ERS. Les diffusiomètres ont pour avantage d’avoir une bonne résolution radiométrique avec une faible résolution spatiale. A l’inverse les capteurs RSO ont pour avantage une résolution spatiale élevée au détriment de la résolution radiométrique. Nous avons utilisé les données des diffusiomètres Seawind à bord de QuikSCAT avec une résolution de 25km, ASCAT (Advanced Scatterometer) de METOP (Meteorological Operational) avec une résolution de 25km et 50km, et du RSO ASAR (Advanced Synthetic Apearture Radar) d’ENVISAT 20m à 1 km de résolution. Cela nous a permis d’étudier l’aspect multi polarisations, multi incidences et multi bandes des capteurs radar. Ces travaux sont réalisés en collaboration avec le Centre de Suivi Ecologique (CSE) de Dakar, qui a fourni les données in situ pour la validation des modèles dans cette région du Sahel. Ce travail a bénéficié du projet CORUS/GESCAN. Ce document contient les autres chapitres suivants :   Le deuxième chapitre est réservé à la description géographique de la zone d’étude. La région du Ferlo dans le nord du Sénégal en zone sahélienne. Cette région à vocation pastorale est caractérisée par une saison des pluies courte avec des températures élevées. Les sols sont sableux et la végétation est généralement éparse (savane sahéliene). Dans le troisième chapitre, nous nous sommes intéressés aux capteurs radar utilisés durant notre travail. Nous avons d’abord décrit les caractéristiques des diffusiomètres et des capteurs RSO. Nous avons ensuite donné les caractéristiques des trois diffusiomètres (ESCAT de ERS, ASCAT de METOP et SeaWinds de QuikScat) et du capteur RSO ASAR de d’ENVISAT. Le quatrième chapitre traite des modèles de simulation utilisés dans le cadre de ce travail. Le modèle STEP permet de modéliser l’évolution journalière des paramètres au sol (végétation, humidité du sol, taux de recouvrement végétal, hauteur de la végétation). Le modèle de transfert radiatif radar calcule les coefficients de rétrodiffusion à partir des sorties du modèle STEP. Le modèle d’inversion nous a permis de calculer la biomasse et l’humidité du sol à partir des données radar. Le dernier chapitre de ce manuscrit est réservé à la présentation des résultats obtenus durant notre thèse. Elle est séparée en deux sous parties : – L’analyse de la sensibilité à la dynamique saisonnière des capteurs radar utilisés d’une part et d’autre part l’apport de l’aspect multi fréquence et multi polarisations. – Les modélisations, afin de valider la méthode pour la région du Ferlo et sur l’ensemble de la bande sahélienne.