Analyse de la microstructure du manteau neigeux pour la modélisation de l'émission micro-onde de la neige saisonnière sub-arctique

La neige joue un rôle important dans l’hydrologie canadienne et change rapidement dans le contexte des changements climatiques. L’utilisation de la télédétection dans le domaine des micro-ondes passives (MOP) est l’une des approches communément employées pour le suivi de l’état du manteau neigeux sa...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Saint-Jean-Rondeau, Olivier
Other Authors: Langlois, Alexandre, Royer, Alain
Format: Other/Unknown Material
Language:French
Published: Université de Sherbrooke 2018
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/11143/14482
Description
Summary:La neige joue un rôle important dans l’hydrologie canadienne et change rapidement dans le contexte des changements climatiques. L’utilisation de la télédétection dans le domaine des micro-ondes passives (MOP) est l’une des approches communément employées pour le suivi de l’état du manteau neigeux saisonnier sur une échelle synoptique. La modélisation de la température de brillance (TB) dans les micro-ondes (de 1 à 100 GHz) émise par le manteau neigeux est possible par l’utilisation de modèles physiques tel que le modèle Dense Media Radiative Transfert Model - MultiLayer (DMRT-ML) qui prend compte des propriétés microstructurales de la neige. Une paramétrisation adéquate de cette microstructure, à l’aide de profils verticaux de densité, de taille de grain de neige et d’un paramètre de cohésion (stickiness) reste difficile sur le terrain et doit être optimisée de façon à minimiser les erreurs de modélisation. Les expériences effectuées dans le cadre de cette maîtrise ont pour but d’optimiser le modèle DMRTML dans les conditions de neiges subarctiques canadiennes, et d’améliorer la paramétrisation de la microstructure sur le terrain. Pour arriver à ces fins, le mémoire est divisé en deux parties. La première vise à évaluer le potentiel d’utilisation d’un micro-pénétromètre, le Snow Micro-Penetrometer (SMP), pour la détermination de la microstructure de la neige dans le modèle DMRT-ML. Il est démontré que les données issues de cet instrument permettent de simuler l’émission micro-onde de la neige (TB) avec une précision comparable, voir meilleure, que l’approche traditionnelle (par stratigraphie de la neige), en comparaison aux mesures radiométriques de la neige faites simultanément. À 37 GHz, l'amélioration est plus significative (-5K, -25%) qu'à 10 et 19 GHz. Nos résultats confirment aussi que le modèle DMRT-ML doit être calé par un facteur Phi sur le rayon optique des grains dérivé de la SSA pour minimiser l’erreur sur les simulations de Tb. Ce facteur est de 3.8 si l’on prend les mesures in-situ de SSA et densité et de 2.2 si l’on dérive la SSA et la densité du SMP. Ces résultats montrent le potentiel de l'utilisation du SMP pour mesurer les caractéristiques de la microstructure pour les modèles de transfert radiatif. Ces mesures sont également plus rapides et pratiques à effectuer sur le terrain. La seconde partie présente les résultats d’une expérience de caractérisation des propriétés radiométriques de couches homogènes en densité et taille des grains (définie par leur surface spécifique) extraites du manteau neigeux. Ces couches de neige, isolées dans une boîte, sont posées successivement sur un substrat absorbant puis réfléchissant pour leur caractérisation à l’aide de radiomètres polarisés opérant aux fréquences de 10, 19, 37 et 89 GHz. Cette manipulation nous permet de dériver les coefficients de diffusion et d’absorption effectifs de chaque couche de neige, et de les comparer aux propriétés microstructurales spécifiques à chaque échantillon. Ainsi, la relation entre la longueur de corrélation des grains de neige et le coefficient de diffusion des micro-ondes est obtenue pour chaque fréquence, ce qui nous permet également de comparer la dépendance fréquentielle à des valeurs provenant de la littérature. Nos résultats ont montré que la longueur de corrélation radiométrique ou effective doit être pondérée par un facteur de l’ordre de 1.2 – 1.3 par rapport à la relation théorique de Debye. Ce résultat est discuté par rapport aux relations établies à partir de mesures de structure de la neige réalisées par micro-tomographie donnant un facteur plus faible de 0.75. Nos résultats sur l’inversion des coefficients de diffusion et d’absorption de la neige en utilisant un modèle simplifié à 6-flux ont été comparés à la théorie de diffusion de Rayleigh montrant des coefficients beaucoup plus faibles que ceux attendus (dépendance fréquentielle de 2 au lieu de 4 par exemple, mais en accord avec des études précédentes). La relation entre le coefficient de diffusion inversé et la longueur de corrélation (en mode log-log) montre une pente plus faible que la pente théorique de 3 attendue selon la diffusion de Rayleigh et aussi plus faible que celles observées par précédentes études similaires, soit entre 0.74 et 1.23 pour cette étude au lieu de 0.84 à 0.96 (Touré et al., 2009) ou 2.91 et 3.13 (Weismann et al. 1998). Abstract: Monitoring the snowpack is critical for understanding Canadian hydrology in the context of climate change. Passive microwave (PMW) remote sensing has proved to be the most practical approach in characterizing the seasonal snowpack of remote northern regions at the synoptic scale. Modeling emitted microwave brightness temperature (1 to 100 GHz) is made possible by the use of physical radiative transfer model such as the Dense Media Radiative Transfer Model - MultiLayer (DMRT-ML), that takes into account microstructural and stratigraphic structure of the snowpack. However, a reliable evaluation of this microstructure, including the vertical profile of density, grain size and stickiness parameters, remains difficult on the field and must be optimized in order to eliminate modeling errors and biases. The experiments undertaken in the framework of this master's degree aim at optimizing the model DMRT-ML in Canadian subarctic snow conditions, and at improving the parametrization of the microstructure in the field. The thesis is divided into two parts : The first focuses on the evaluation of the use of a swiss instrument, the Snow Micro-Penetrometer (SMP), to measure snow microstructure as an input for DMRT-ML. We demonstrate, using surface-based radiometers as reference, that this method provides the necessary parameters to model snowpack microwave emission with DMRT-ML with high reliability, compared to traditional method (stratigraphy in a snowpit). The errors of the model were significantly improved at 37 GHz (-5 K, -25%) but did not change significantly at 10 and 19 GHz. Our results show that DMRT-ML needs a scaling factor $\Phi$ on the optical radius of snow grains derived from SSA in order to minimize the error on Tb simulations. This factor was evaluated at 3.8 for in-situ SSA and density and 2.2 if we derive the SSA and density from the SMP. These results indicate a good potential to use the SMP device to measure the characteristics of snow microstructure for microwave transfer models. This measurement is also much faster and practical to use on the field. The second part presents the results of the characterization of microwave properties of homogeneous layers of snow. Measurements of density and grain size (as defined by the specific surface area) were realized within each sample extracted as strata from the snow cover. These homogeneous snow samples were selected in a transparent box and successively placed on an absorbing and reflective substrate. Radiometers operating at 10, 19, 37 and 89 GHz were used to measure the brightness temperature Tb and polarisation of these samples. This process allows to determine scattering and absorption coefficients of each sample and compare results to microstructural properties of each sample. Scattering coefficient was related to correlation lenght of snow grains via regressions for each frequency, allowing comparison of frequency dependance to litterature values. The effect of snow grain classification on radiometric properties was also highlighted by the analysis. The results confirm the necessity of ajusting the snow grain size by a correction coefficient in order to minimize the error in simulation of snow microwave emission. Our results indicate that the effective correlation length needs to be ajusted by a factor of 1.2 – 1.3 to correspond to the theoritical Debye relation. This result is compared to values obtained from microtomography scans of snow grains for which the optimal factor was 0.75. Scattering and absorption coefficients were inverted using a simplified 6-flux radiative transfer model. Resulting coefficients were much smaller than expected when compared to the Rayleigh diffusion theory. The exponent in the frequential dependance of our results was on the order of 2 instead of 4, which is approximately in agreement with some previous studies. The comparison between inverted scattering coefficients and the correlation length in log-log representation gives a slope much smaller than the value of 3 expected by the Rayleigh diffusion, but also smaller than the values observed in similar studies. Our results go from 0.74 to 1.23 as compared to values of 0.84 to 0.96 (Touré et al., 2009) or 2.91 to 3.13 (Weismann et al. 1998).