Sensibilité des simulations de neige du modèle SNOWPACK à la paramétrisation de la végétation dans la Réserve Faunique Chic-Chocs

Au Canada, les avalanches constituent le géorisque le plus dangereux en période hivernale. On enregistre annuellement d’importants coûts économiques et sociaux associés aux impacts de ce phénomène naturel. Par exemple, la fermeture de routes en cas de risque d’avalanche est estimée à 5 millions de dollars (Jamieson et Stethem, 2002). La prévision des avalanches est, de nos jours, la meilleure méthode afin d’éviter ces coûts. Au Canada, cela s’effectue de façon ponctuelle à l’aide de méthodes manuelles tel que le test de compression (CAA, 2014). Les modèles de simulation du couvert neigeux permettent d’étendre les prévisions à l’ensemble d’une région et ainsi, atteindre certains lieux difficilement accessibles pour l’homme. On tente actuellement d’adapter le modèle SNOWPACK aux conditions canadiennes et plusieurs études ont eu pour but d’améliorer les simulations produites par celui-ci. Cette étude vise donc également l’amélioration des simulations par l’intégration des paramètres de végétation. L’objectif de l’étude est de paramétrer, pour la première fois, le module de végétation de SNOWPACK avec les données récoltées dans la réserve faunique des Chic-Chocs. Nous pourrons ainsi évaluer l’impact de la végétation sur la modélisation du couvert nival. Nous avons donc, lors de sorties de terrain, recueillis les données de neige et de végétation au niveau de quatre sites d’étude. Nous avons par la suite réalisé les simulations avec SNOWPACK et comparer les résultats des simulations avec et sans végétation aux données de terrain. L’étude nous révèle que le modèle diminue la quantité de neige au sol ainsi que la densité du manteau neigeux en présence de végétation. De plus nous avons pu constater que l’inclusion du module de végétation permet d’obtenir des données qui se rapprochent davantage de ce qui a été observé sur le terrain.

Analyse des signaux radars polarimétriques en bandes C et L pour le suivi de l'humidité du sol de sites forestiers

Résumé : Dans les couverts forestiers, le suivi de l’humidité du sol permet de prévenir plusieurs désastres tels que la paludification, les incendies et les inondations. Comme ce paramètre est très dynamique dans l’espace et dans le temps, son estimation à grande échelle présente un grand défi, d’où le recours à la télédétection radar. Le capteur radar à synthèse d’ouverture (RSO) est couramment utilisé grâce à sa vaste couverture et sa résolution spatiale élevée. Contrairement aux sols nus et aux zones agricoles, le suivi de l’humidité du sol en zone forestière est très peu étudié à cause de la complexité des processus de diffusion dans ce type de milieu. En effet, la forte atténuation de la contribution du sol par la végétation et la forte contribution de volume issue de la végétation réduisent énormément la sensibilité du signal radar à l’humidité du sol. Des études portées sur des couverts forestiers ont montré que le signal radar en bande C provient principalement de la couche supérieure et sature vite avec la densité de la végétation. Cependant, très peu d’études ont exploré le potentiel des paramètres polarimétriques, dérivés d’un capteur polarimétrique comme RADARSAT-2, pour suivre l’humidité du sol sur les couverts forestiers. L’effet du couvert végétal est moins important avec la bande L en raison de son importante profondeur de pénétration qui permet de mieux informer sur l’humidité du sol. L’objectif principal de ce projet est de suivre l’humidité du sol à partir de données radar entièrement polarimétriques en bandes C et L sur des sites forestiers. Les données utilisées sont celles de la campagne terrain Soil Moisture Active Passive Validation EXperiment 2012 (SMAPVEX12) tenue du 6 juin au 17 juillet 2012 au Manitoba (Canada). Quatre sites forestiers de feuillus ont été échantillonnés. L’espèce majoritaire présente est le peuplier faux-tremble. Les données utilisées incluent des mesures de l’humidité du sol, de la rugosité de surface du sol, des caractéristiques des sites forestiers (arbres, sous-bois, litières…) et des données radar entièrement polarimétriques aéroportées et satellitaires acquises respectivement, en bande L (UAVSAR) à 30˚ et 40˚ et en bande C (RADARSAT-2) entre 20˚ et 30˚. Plusieurs paramètres polarimétriques ont été dérivés des données UAVSAR et RADARSAT-2 : les coefficients de corrélation (ρHHVV, φHHVV, etc); la hauteur du socle; l’entropie (H), l’anisotropie (A) et l’angle alpha extraits de la décomposition de Cloude-Pottier; les puissances de diffusion de surface (Ps), de double bond (Pd) extraites de la décomposition de Freeman-Durden, etc. Des relations entre les données radar (coefficients de rétrodiffusion multifréquences et multipolarisations (linéaires et circulaires) et les paramètres polarimétriques) et l’humidité du sol ont été développées et analysées. Les résultats ont montré que 1) En bande L, plusieurs paramètres optimaux permettent le suivi de l’humidité du sol en zone forestière avec un coefficient de corrélation significatif (p-value < 0,05): σ[indice supérieur 0] linéaire et σ[indice supérieur 0] circulaire (le coefficient de corrélation, r, varie entre 0,60 et 0,96), Ps (r entre 0,59 et 0,84), Pd (r entre 0,6 et 0,82), ρHHHV_30˚, ρVVHV_30˚, φHHHV_30˚ and φHHVV_30˚ (r entre 0,56 et 0,81) alors qu’en bande C, ils sont réduits à φHHHV, φVVHV et φHHVV (r est autour de 0,90). 2) En bande L, les paramètres polarimétriques n’ont pas montré de valeur ajoutée par rapport aux signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude, pour le suivi de l’humidité du sol sur les sites forestiers. En revanche, en bande C, certains paramètres polarimétriques ont montré de meilleures relations significatives avec l’humidité du sol que les signaux conventionnels multipolarisés d’amplitude.