Simulation de l’humidité du sol

Simulation de l’humidité du sol

Humidité du sol 

L’implication dans le cycle d’eau

 L’eau est répartie dans divers réservoirs et les précipitations (pluie, neige, rosée, etc.) jouent un rôle clé dans le renouvellement de ces réservoirs et la biodiversité locale. En fonction des conditions, les précipitations peuvent alimenter les rivières et lacs, reconstituer les nappes phréatiques ou retourner dans l’atmosphère par évaporation et évapotranspiration. Les glaciers stockent l’eau sous forme de neige et glace et alimentent les cours d’eau locaux avec des quantités d’eau qui varient en fonction des saisons. La taille de ces glaciers semble diminuer d’avantage de nos jours, signe que le cycle hydrologique à tendance à s’accélérer notamment en raison du réchauement climatique. La conservation de l’eau dans le sol est cruciale non seulement pour soutenir la production primaire, mais est également intrinsèquement liée au climat. La compréhension et la description des phénomènes physiques et physico-chimiques se déroulant dans les sols aussi bien qu’à leur interface avec l’atmosphère, en présence ou non de la végétation, paraissent indispensables à une gestion adéquate de ces milieux. 

 Définition 

La teneur en humidité supercielle d’un sol représente le stockage temporaire de l’eau des précipitations à l’intérieur d’une couche supercielle de la surface de la Terre, généralement limitée à la zone d’aération.

  Importance pour la planète

 Bien que la quantité d’eau contenue dans le sol soit insigniante par rapport à la quantité totale d’eau à l’échelle globale, l’humidité du sol est une variable d’état fondamentale dans plusieurs sciences de l’environnement tels que l’agronomie, l’hydrologie et la météorologie. Ainsi, les prévisions sur la production agricole et la gestion optimisée des irrigations nécessitent des informations sur l’état hydrique du sol et sur ses variations spatio-temporelles. En hydrologie, il est bien connu que l’humidité de surface antérieure à une précipitation conditionne le ruissellement et l’inltration de la pluie. Enn, en météorologie et climatologie, l’humidité de surface contrôle les contributions relatives des ux de chaleur latente (évaporation et évapotranspiration) et sensible au rayonnement net (Vauclin, 1983). 

 Échelle locale et échelle globale 

Actuellement, il existe deux types d’observations de l’humidité de sol : locales et globales. Les mesures locales eectuées par les stations hydrométéorologiques sont précises et continues dans le temps mais elles ne sont représentatives qu’à une faible échelle spatiale. Or, vu son implication dans le cycle de l’eau, l’humidité du sol présente un réel intérêt quand elle est connue à grande échelle. La solution pour les observations globales vient des mesures par télédétection. Le développement des instruments embarqués sur les satellites a permis d’avoir une vision globale et uniforme de notre planète. En hydrologie, ces instruments permettent donc d’étudier le cycle de l’eau de façon globale et d’observer en même temps sa variabilité spatio temporelle. Les satellites apparaissent alors d’autant plus intéressants qu’ils survolent la surface terrestre régulièrement et globalement. Les régions les plus reculées où les mesures terrain seraient diciles à réaliser deviennent observables

Inter-validation des méthodes 

Les mesures par satellite permettent l’obtention des valeurs spatialisées des paramètres étudiés. Ainsi, chaque valeur obtenue correspond à une surface terrestre élémentaire appelée pixel. Cependant, la grande taille des pixels de certaines missions satellitaires introduit un certain nombre de questions scientiques quant à la représentativité et la validité des mesures par satellite. La validation de ces mesures passe par un minimum de mesures in-situ indépendantes et représentatives de la zone vue par le capteur du satellite (Kerr, 1992). Il est donc nécessaire de développer une méthodologie spécique et d’eectuer des mesures précises sur de grandes supercies. Le lien relativement indirect entre les mesures satellitaires (rayonnement électromagnétique émis et/ou rééchi par la surface) et les paramètres de surface a nécessité le développement de méthodes pour expliciter leur relation. Les premières tentatives consistaient à établir des formules empiriques entre les observations et les mesures au sol. Ce type d’approche est limité dans la mesure où toute méthode empirique n’est pas forcément applicable en dehors des conditions dans lesquelles elle a été établie. Alternativement, des modèles physiques de transfert radiatif ont été développés (Wigneron et al., 2007). Ces modèles simulent les interactions physiques entre les ondes et les éléments diusant tels que la surface et l’atmosphère. De telles approches sont particulièrement intéressantes en télédétection, car elles permettent une réelle spatialisation des méthodes d’extraction de paramètres. Les informations ainsi accessibles par télédétection sont très variées, ce qui est un avantage important pour ce type d’observations. Cette variété provient de la capacité des capteurs spatiaux à observer dans diérentes bandes spectrales et selon diérentes congurations géométriques (angles de visée). Les bandes spectrales exploitables, de l’ultraviolet aux microondes, montrent en eet des sensibilités diérentes aux états de surface (Kerr, 1992). Ainsi la biomasse est couramment observée avec les réectances dans le rouge et proche infrarouge, la température de surface peut être obtenue à partir des données infrarouge thermique et l’observation dans le domaine des microondes est fortement sensible au contenu en eau du sol et à la nature de la surface (Merlin, 2005). D’autre part, les capacités multiangulaires de certains capteurs peuvent aider à caractériser davantage l’état de surface. Les caractéristiques multispectrales et multiangulaires des données de télédétection représentent donc une source très riche d’informations à priori complémentaires sur les états de surface.

Table des matières

Resumé
Abstract
Chapitre 1 Introduction générale
1.1 Contexte global
1.2 Humidité du sol
1.2.1 L’implication dans le cycle d’eau
1.2.2 Définition
1.2.3 Importance pour la planète
1.2.4 Échelle locale et échelle globale
1.2.5 Inter-validation des méthodes
1.3 La mission SMOS
1.4 Activité de Etalonnage/Validation
1.5 Objectifs de la thèse
1.6 Organisation de la thèse
Chapitre 2 L’humidité du sol vue par SMOS
2.1 Les propriétés d’humidité du sol
2.1.1 Le bilan hydrique
2.1.2 La texture du sol
2.1.3 La teneur en humidité du sol
2.1.4 La dynamique de la phase liquide
2.2 Comment accéder à l’humidité du sol ?
2.2.1 Mesures locales
2.2.2 Modélisation
2.2.3 Télédétection
2.3 L’humidité du sol par télédétection
2.3.1 Le concept de télédétection
2.3.2 Choix de la fréquence
2.3.3 Polarisation de l’onde
2.3.4 La télédétection micro-onde
2.4 SMOS
2.4.1 Exigences pour les observations d’humidité du sol
2.4.2 Concept SMOS
2.4.3 Produits SMOS
2.5 Conclusion
Chapitre 3 Zone d’étude Valencia Anchor Station – domaine expérimental et données
3.1 Présentation du site
3.2 Relief
3.3 Climat
3.4 Mesures sur le site
3.4.1 Type et texture du sol
3.4.2 Stations météorologiques
3.4.3 Mesures de végétation
3.4.4 Humidité du sol
3.4.5 Approches pour caractériser VAS
3.5 Conclusion
Chapitre 4 Modélisation de l’humidité du sol à l’échelle d’un pixel SMOS
Synthèse de l’article
4.1 Abstract
4.2 Introduction
4.3 Valencia Anchor Station experimental domain and data
4.3.1 Characteristics of the area
4.3.2 Available data over the area
4.4 The SVAT model
4.4.1 SVAT configuration
4.4.2 Spatialization method
4.5 Results
4.5.1 Ground measurements versus point-like soil moisture
4.5.2 Ground measurements versus 10×10 km2
soil moisture
4.5.3 Comparison with remote sensing data
4.6 Conclusions
Chapitre 5 L’intérêt de l’utilisation des estimations des précipitations par satellite
5.1 Introduction
5.2 Bases de données satellites
5.3 Analyse de la base de données PERSIANN
Synthèse de l’article
5.3.1 Abstract
5.3.2 Introduction
5.3.3 Studied area and data
5.3.4 Methodology  ISBA modelling
5.3.5 Results and discussion
5.3.6 Conclusions
5.4 Comparaison des différents produits d’estimation des précipitations par satellites
5.4.1 Pluie
5.4.2 Humidité du sol
5.5 Conclusion
Chapitre 6 Modélisation de la température de brillance
6.1 Introduction
6.2 Interférences par Radio Fréquence
6.3 La surface vue par SMOS
6.3.1 Classes génériques
6.3.2 Fonction de pondération du diagramme d’antenne
6.4 Différents modèles
6.4.1 Effets de la végétation
6.4.2 Effets de la rugosité du sol
6.5 Bande L
6.5.1 Humidité du sol
6.5.2 Température de brillance
6.6 Bande C et X
6.7 Conclusion
Chapitre 7 Conclusion générale
Bibliographie

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