Assimilation de données de télédétection pour le suivi des surfaces continentales : Mise en oeuvre sur un site expérimental
Résumé
The research undertaken in this thesis focuses on the assimilation of remotely sensed data for continental surface monitoring. The analysed variables are root-zone soil moisture content and above-ground vegetation biomass. The data cover the period 2001 to 2004 and were collected over fallow at the SMOSREX experimental site, south-west of Toulouse, France. Four assimilation techniques (EKF, EnKF, 1D-VAR and T-VAR) were implemented into the Météo-France SVAT model ISBA-A-gs and their performances compared to each other. It was found that the 1D-VAR is the most effective technique, for both quality of the analyses and lower computational cost. This particular technique was applied in a joint assimilation of surface soil moisture and leaf are index observations, as well as of remotely sensed measurements collected over the site. The assimilation improves the control simulation, if a dynamic wilting point is introduced (this is particularly useful during strong drought periods). The impact of a high level of uncertainty in the precipitation data is also evaluated.
Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse porte sur l'assimilation de données de télédétection pour le suivi des surfaces continentales. Les variables analysées sont l'état hydrique du sol et la biomasse de la végétation, sur la jachère du site expérimental SMOSREX, de 2001 à 2004, au sud-ouest de Toulouse. Quatre méthodes d'assimilation (EKF, EnKF, 1D-VAR et T-VAR) ont été mises en œuvre dans le modèle ISBA-A-gs de Météo-France, et comparées. La méthode 1D-VAR est la plus performante, aussi bien pour la qualité des analyses qu'en temps de calcul. Cette méthode a été appliquée à l'assimilation simultanée des observations de l'humidité de la surface et de l'indice foliaire, ainsi qu'aux mesures de télédétection réalisées sur le site. L'assimilation améliore la simulation de contrôle, à condition d'introduire un point de flétrissement dynamique (cela est particulièrement utile pendant les périodes de forte sécheresse). Les effets d'une incertitude sur les précipitations sont évalués.
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