Développement d’un système d’assimilation de mesures satellites micro-ondes passives dans un modèle de neige pour la prévision hydrologique au Québec

• Main Author: Larue, Fanny
• Other Authors: Royer, Alain, De Sève, Danielle
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: French; English
• Published: Université de Sherbrooke 2018
• Subjects: Équivalent en eau de la neige (ÉEN ou SWE); Globsnow2; Modèle de manteau neigeux SURFEX-Crocus; Modèle de transfert radiatif DMRT-ML; Est du Canada; Température de brillance AMSR-2 (TB); Paramètre de cohésion des grains de neige (τ); Assimilation par filtre particulaire; Baie James; Canada; subarctique*
• Online Access: http://hdl.handle.net/11143/12276

Dans le contexte québécois (Est du Canada), une bonne gestion de la ressource en eau est devenue un enjeu économique majeur et permet également d’éviter d’importantes catastrophes naturelles lors des crues printanières. La plus grande incertitude des modèles de prévision hydrologique résulte de la méconnaissance de la quantité de neige au sol accumulée durant l’hiver. Pour optimiser la gestion de ses barrages hydroélectriques, l'entreprise Hydro-Québec veut pouvoir mieux quantifier et anticiper l'apport en eau que représentera la fonte des neiges au printemps. Cet apport est estimé à partir de l’équivalent en eau de la neige (‘ÉEN’, ou Snow Water Equivalent, ‘SWE’) extrapolé sur l’ensemble d’un territoire. Cette étude se concentre sur la zone subarctique et boréale du Québec (58° - 45°N) incluant les bassins hydrographiques du complexe de la Baie James et du sud du Québec. Ces territoires représentent des régions immenses et hétérogènes difficiles d’accès. Le faible nombre de stations météorologiques permanentes et de relevés nivométriques entrainent de fortes incertitudes dans l’extrapolation de l’équivalent en eau de la neige, que ce soit à partir de mesures au sol ou de modèles de neige pilotés par des forçages météorologiques. La couverture quasi - quotidienne et globale des observations satellitaires est donc une source d’information au potentiel certain, mais encore peu utilisée pour ajuster les estimations de l’ÉEN dans les modèles hydrologiques. Utilisant les observations satellitaires micro-ondes passives (MOP) et des mesures de hauteurs de neige au sol pour ajuster les cartes de neige interpolées, le produit ÉEN GlobSnow2 est actuellement considéré comme un des plus performants à l’échelle globale. En comparant ce produit à une série temporelle de 30 ans de données au sol sur l’Est du Canada (1980 – 2009, avec un total de 38 990 mesures d’ÉEN), nous avons montré que sa précision n'était pas adaptée pour les besoins d'Hydro-Québec, avec une erreur quadratique moyenne (RMSE) relative de l'ordre de 36%. Une partie des incertitudes provient de la non représentativité des mesures de hauteur de neige au sol. Ce travail de thèse s'est donc concentré sur l'amélioration de la prédiction du couvert nival au Québec par l’assimilation des observations satellitaires MOP sans utilisation de relevés au sol. Les observations, décrites comme des températures de brillance (TB), sont fournies par les radiomètres AMSR-2 (Advanced Microwave Scanning Radiometer – 2) embarqués sur le satellite Jaxa (10 x 10 km2). L’approche développée propose de coupler un modèle de neige (Crocus de Météo-France) avec un modèle de transfert radiatif (DMRT-ML du LGGE, Grenoble) pour simuler l’émission du manteau neigeux modélisé. Des modèles de transfert radiatifs de végétation, de sol et d’atmosphère sont ajoutés et calibrés pour représenter le signal MOP au niveau des capteurs satellitaires. Les observations MOP d’AMSR-2 sont alors assimilées en réajustant directement les forçages atmosphériques pilotant le modèle de neige. Ces forçages sont dérivés du modèle de prévision atmosphérique canadien GEM à 10 km de résolution spatiale. Le système d’assimilation implémenté est un filtre particulaire par rééchantillonnage d’importance. La chaîne de modèles a été calibrée et validée avec des mesures au sol de radiométrie micro-onde et des relevés continus d’ÉEN et de hauteurs de neige. L’assimilation des TB montre d'excellents résultats avec des observations synthétiques simulées, améliorant la RMSE sur l’ÉEN de 82% comparé aux simulations d’ÉEN sans assimilation. Les experiences préliminaires de l’assimilation des observations satellitaires d’AMSR-2 en 11, 19 et 37 GHz (verticale polarization) montrent une amélioration significative des biais sur les ÉEN simulés sur un important jeu de données ponctuelles (12 stations de mesures d’ÉEN continues sur 4 années). La moyenne des biais inversés des valeurs d’ÉEN moyens et maximums sont réduits respectivement de 71 % et 32 % par rapport aux simulations d’ÉEN sans assimilation. Avec l’assimilation des observations d’AMSR-2 et pour les sites avec moins de 75 % de couverts forestiers, le pourcentage d'erreur relative sur l’ÉEN par rapport aux observations est de 15 % (contre 20 % sans assimilation), soit une précision significativement améliorée pour des applications hydrologiques. Ce travail ouvre de nouvelles perspectives très prometteuses pour la cartographie d’ÉEN à des fins hydrologiques sur une base journalière.