L'objectif scientifique de ce travail de thèse est d'améliorer l'estimation des flux d'eau à la surface des continents, à l'échelle saisonnière et interannuelle (de quelques années à décennale). En particulier, il s'agit d'étudier l'apport de données satellites, notamment de la future mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography, lancement prévu en 2021), pour l'étude de la partie continentale du cycle de l'eau à l'échelle globale, à l'aide du modèle global de surfaces continentales ISBA-TRIP (Intéractions Sol-Biosphère-Atmosphère/Total Runoff and Integrating Pathways). Dans ce travail de thèse, j'explore le potentiel des données d'altimétrie satellitaire, pour corriger certains paramètres du modèle de routage de rivière TRIP et aussi pour corriger ses variables d'état. Pour ce faire, une plateforme d'assimilation de données virtuelles SWOT, mais aussi de données d'altimètres nadirs actuels a été mise en place. Mais avant l'assimilation de ces données de télédétection, il a été nécessaire de faire une analyse de sensibilité du modèle TRIP à ses paramètres, pour déterminer quels paramètres ont le plus d'influence sur les observables SWOT et qui donc pourront être corrigés. L'analyse de sensibilité (ANOVA) a alors été menée sur les principaux paramètres de TRIP. L'analyse de sensibilité a été menée sur le bassin de L'Amazone et les résultats ont été publiés. Les résultats ont montré que les hauteurs d'eau simulées sont sensibles aux paramètres géomorphologiques locaux exclusivement tandis que les débits simulés sont sensibles à l'ensemble des paramètres amont (selon le réseau de routage TRIP) et surtout au paramètre lié au temps de résidence des eaux souterraines. Enfin, les anomalies de hauteurs présentent des sensibilités similaires aux hauteurs d'eau mais avec des variations temporelles plus marquées. Ces résultats nous ont permis de faire les choix algorithmiques dans le cadre de l'assimilation de données. Ensuite, je me suis concentrée sur le développement de la maquette d'assimilation de données consistant en un Filtre de Kalman d'Ensemble (EnKF) et permet de faire soit de l'estimation de paramètres, soit de l'estimation d'état. La maquette en " estimation de paramètres " est testée et validée par une série d'expériences jumelles. On a assimilé des pseudo-observations de hauteurs et d'anomalies d'eau le long des traces du satellite SWOT, afin de corriger les coefficients de Manning du lit de la rivière, avec possibilité d'étendre à d'autres paramètres. Les premiers résultats montrent que la maquette est capable de retrouver la bonne distribution des coefficients de Manning en assimilant les hauteurs d'eau et les anomalies. Pour l'estimation d'état, on réalise des étapes d'assimilation journalières pour corriger le stock d'eau initial (condition initiale du modèle), en assimilant des débits estimés à partir de séries altimétriques de côtes d'eau ENVISAT. A partir de courbe de tarage hauteurs d'eau-débits calibrées sur le bassin de l'Amazone avec le modèle hydrologique MGB-IPH, les côtes d'eau ont été transformées en " débits altimétriques " que l'on assimile alors dans la maquette. Ces expériences d'estimation d'état nous permettent de sortir du cadre idéalisé des expériences jumelles en assimilant des données réelles, mais nous permet aussi de tester l'apport d'un premier jeu de données de débits provenant de mesures satellites, qui préfigure le futur produit de débit SWOT. Les résultats montrent que les erreurs sur le débits sont globalement améliorées : le run libre donne un RMSE de 2,79x103 m3/s (73,6 %) par rapport aux données in situ disponible sur le bassin et le run corrigé un RMSE de 1,98 x 103 m3/s (53,9 %). / Scientific objective of this PhD work is to improve water fluxes estimation on the continental surfaces, at interanual and interseasonal scale (from few years to decennial time period). More specifically, it studies contribution of remotely-sensed measurements to improve hydrology model. Notably, this work focuses on the incoming SWOT mission (Surface Water and Ocean Topography, launch scheduled for 2021) for the study of the continental water cycle at global scale, and using the land surface model ISBA-TRIP. In this PhD work, I explore the potential of satellite data to correct both input parameters of the river routing scheme TRIP and its state variables. To do so, a data assimilation platform has been set to assimilate SWOT virtual observation as well as discharge estimated from real nadir altimetry data. Beforehand, it was necessary to do a sensibility analysis of TRIP model to its parameters. The aim of such study was to highlight what are the most impacting parameters on SWOT-observed variables and therefore select the ones to correct via data assimilation. The sensibility analysis (ANOVA) has been led on TRIP main parameters. The study has been done over the Amazon basin. The results showed that the simulated water levels are sensitive to local geomorphological parmaters exclusively. On the other hand, the simulated discharges are sensitive to upstream parameters (according to the TRIP river routing network) and more particularly to the groundwater time constant. Finally, water anomalies present sensitivities similar to those of the water levels but with more pronounced temporal variations. These results also lead me to do some choices in the implementation of the assimilation scheme and have been published. Therefore, in the second part of my PhD, I focused on developing a data assimilation platform which consists in an Ensemble Kalman Filter (EnKF). It could either correct the model input parameters or directly its state. A series of twin experiments is used to test and validate the parameter estimation module of the platform. SWOT virtual-observations of water heights and anomalies along SWOT tracks are assimilated to correct the river manning coefficient, with the possibility to easily extend to other parameters. First results show that the platform is able to recover the "true" Manning distribution assimilating SWOT-like water heights and anomalies. In the state estimation mode, daily assimilation cycles are realized to correct TRIP river water storage initial state by assimilating ENVISAT-based discharge. Those observations are derived from ENVISAT water elevation measures, using rating curves from the MGB-IPH hydrological model (calibrated over the Amazon using in situ gages discharge). Using such kind of observation allows going beyond idealized twin experiments and also to test contribution of a remotely-sensed discharge product, which could prefigure the SWOT discharge product. The results show that discharge after assimilation are globally improved : the root-mean-square error between the analysis discharge ensemble mean and in situ discharges is reduced by 28 \%, compared to the root-mean-square error between the free run and in situ discharges (RMSE are respectively equal to 2.79 x 103 m3/s and 1.98 x 103 m3/s).

Les agrosystèmes sont soumis à de fortes hétérogénéités spatiales et temporelles, notamment du fait des pratiques agricoles. Les modèles de surface, qui servent à quantifier les échanges d'eau et d'énergie entre le sol, la végétation et la basse atmosphère, dits flux hydrométéorologiques, utilisent la plupart du temps des résolutions spatiales trop larges et une description des pratiques agricoles trop simple pour caractériser ces hétérogénéités, faute d'information spatialisée fiable et à fréquence temporelle suffisante pour paramétrer les simulations. Pourtant, réussir à simuler de manière plus réaliste les agrosystèmes à l'échelle du paysage, comme un bassin versant par exemple, est d'importance cruciale que ce soit pour gérer la répartition des ressources en eau ou évaluer les interactions entre pratiques agricoles et évolution climatique. La télédétection à haute résolution spatiale et temporelle, à l'image de la mission spatiale Sentinel-2 de l'ESA, permet de fournir des informations sur la surface terrestre à des résolutions inégalées (10 m, 5 jours) et sur l'ensemble du globe. Cette thèse visait donc à exploiter ce type de données dans un modèle de surface, le modèle SURFEX-ISBA développé par le CNRM, afin d'améliorer la représentation des pratiques agricoles et évaluer son impact sur les flux hydrométéorologiques à l'échelle du paysage. Le premier volet de la thèse avait pour objectif de représenter l'hétérogénéité spatio-temporelle des cultures, du fait des choix des dates de semis et de récolte ainsi que des rotations de culture, dans le modèle. Pour ce faire, j'ai exploité les produits issus des données du satellite optique Formosat-2 (8m, acquisitions programmées), sous la forme de cartes d'occupation des sols et de cartes multi-temporelles d'indice de surface foliaire (LAI) afin de simuler un agrosystème du Sud-Ouest de la France sur une zone de 576 km2. Afin de simuler de telles étendues en exploitant la haute résolution des produits satellite tout en limitant le temps de calcul, une approche de simulation par parcelle a été mise en place. / Agricultural practices generate strong spatial and temporal heterogeneities of the vegetation in agrosystems. Land Surface Models (LSMs), which simulate water and energy fluxes between soil, vegetation and atmosphere, use coarse spatial resolutions and very simplified agricultural practices representations. Therefore, they cannot characterize such heterogeneities. However, simulating agrosystems in a realistic way is of great interest to manage water resources at landscape scale, like a river basin, or study the interactions between climate evolution and agriculture. High resolution remote sensing, like the ESA's Sentinel-2 space mission, allows monitoring the Earth surface globally with unprecedented spatio-temporal resolution of 10 meters and 5 days. This Ph. D. thesis aimed to exploit such data in the SURFEX-ISBA LSM, developed by the CNRM, to represent agricultural practices in the hydrometeorological fluxes estimation at landscape scale. The first part of the thesis aimed at representing the spatial and temporal heterogeneities of the vegetation due to the choice of sewing and harvesting dates and crop rotations in the model. I used multi-temporal Leaf Area Index and annual land cover maps derived from the Formosat-2 remote sensing date (8m, tasking acquisitions). Simulations were performed on a 576 km2 agricultural plain in southwestern France. In order to keep the interest of high resolution while saving computation time, a plot scale simulation approach was used.

Le bassin versant du fleuve Niger est directement influencé par les fluctuations de la mousson africaine, qui impactent les ressources en eau et entraînent des évènements extrêmes tels que des inondations ou des sécheresses. En retour, les forts taux d'évaporation observés dans le Delta intérieur du Niger, large région annuellement inondée, impactent le climat, au moins à l'échelle régionale. Une meilleure compréhension des processus hydrodynamiques de ce bassin ne peut cependant être obtenue sans un réseau d'observations ayant une couverture spatiale et temporelle suffisante. La mission SWOT fournira des cartes 2D de hauteurs et pente des eaux de surface avec une résolution encore jamais atteinte en altimétrie (50 à 100 mètres). Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la phase de préparation à la mission SWOT et se propose d'offrir des perspectives d'utilisation de ces données satellites pour l'amélioration des modèles d'hydrologie globale. Dans un premier temps, le modèle hydrologique du CNRM, ISBA-TRIP, incluant un schéma d'inondations et un réservoir simple d'aquifères ajouté durant cette thèse est évalué sur le bassin du Niger à l'aide de multiples observations in-situ et satellites. L'étude montre que le modèle simule de façon cohérente l'évolution des eaux de surface, des zones inondées, et les anomalies de stock d'eau sur le bassin. Ensuite, un schéma d'assimilation de données est mis en place afin d'optimiser un des paramètres clés en hydrologie, le coefficient de Manning. Ce coefficient, décrivant la propriété du sol à 'retenir' les flux d'eau, influence fortement la dynamique des eaux de surface, et notamment les hauteurs d'eau et le débit. L'assimilation des données SWOT est appliquée dans le cadre d'une expérience jumelle, qui consiste à considérer une simulation de référence, appelée 'vérité', de laquelle sont issues les observations virtuelles de hauteur d'eau SWOT. L'étude montre que l'assimilation des hauteurs d'eau SWOT permet l'optimisation du coefficient de Manning, distribué spatialement, malgré l'hypothèse d'équifinalité. Les hauteurs d'eau et les débits sont considérablement améliorés, et on obtient une meilleure simulation des anomalies de stocks d'eau sur le bassin ainsi que des zones inondées sur le Delta intérieur du Niger (occurrence, intensité). Enfin, le potentiel des données SWOT pour améliorer les prévisions hydrologiques sur des périodes plus longues que celle de la phase d'assimilation est mis en évidence. / The hydrologic and hydrodynamic processes of the Niger basin are largely influenced by the West African monsoon variabilty. In the last 3 decades these variations have resulted in an increase of extreme events such as floods and droughts. Retrospectively, the climate might be impacted by the evaporation fluxes from the inner Delta flooded region, at least regionally. A better understanding of the Niger basin water cycle is a crucial issue for water resources management but requires observation datasets with a large spatial and temporal coverage. The SWOT satellite mission will provide 2D global maps of water level and slope at an unprecedented resolution (50 to 100 meters). Within the framework of the preparation of the SWOT mission, this thesis aims at proposing a SWOT data assimilation strategy for the improvement of global scale hydrological models. First, the ISBA-TRIP hydrological model from CNRM is evaluated over the Niger basin. This model includes an inundation scheme and simple aquifer reservoir. The model diagnostics are compared to an extensive set of in-situ and satellite observations. According to its relative simple physics, the model is able to simulate in a realistic manner, the continental water dynamics : discharge, water levels, floods, total water storage variations. Sensitivity tests are also performed to determine the most sensitve ISBA-TRIP parameters. Among them, the Manning coefficient has a key role in the flow dynamics but its estimation is difficult and usually based on geomorphologic relationships. The second part of this work consists in setting up a SWOT data assimilation strategy for the optimization of the ISBA-TRIP parameters. Since the SWOT observations are not available yet and also to assess the skills of the assimilation method, the study is carried out in the framework of an Observing System Simulation Experiment (OSSE). The corrected parameter is the Manning coefficient, spatially distributed over the river. The assimilation allows a good improvement of the relative bias of discharge and water level over the river. The Manning coefficient is also globally improved and tends to an optimal value. Moreover, the water storage anomalies and flooded fraction are also better simulated. Finally, the study shows that the method is useful for hydrological forecasting over longer time periods than those of the calibration.

Les régions boréales seront les plus affectées par le réchauffement climatique, c'est pourquoi cette thèse s'est intéressée à l'étude du cycle hydrologique de ces régions. Une nouvelle méthodologie d'extraction du volume de neige à partir de données radiométriques sur l'ensemble des régions boréales a été validée et a permis de montrer une différence de comportement entre 1988 et 2006 sur les variations du volume de neige de l'Eurasie et celui de l'Amérique du Nord. L'étude des variations de volume des eaux de surface des régions arctiques est par contre plus difficile à estimer avec les données satellitaires actuelles. C'est pourquoi un nouveau projet de satellite, la mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography), a été proposé qui vise à fournir des cartes de hauteurs d'eau sur l'ensemble du globe. L'apport de cette mission à l'étude des régions arctiques a été estimé en implémentant une modélisation de l'Ob inférieur, fleuve de l'Ouest sibérien, en couplant un modèle hydrologique à grande échelle et un modèle hydrodynamique d'inondations. En ajustant certains paramètres de ces modèles, il a été possible d'obtenir une modélisation réaliste du débit et des hauteurs d'eau du fleuve. L'utilisation d'un lisseur de Kalman d'ensemble local a permis de montrer que les données SWOT devraient permettre de réduire significativement (de plus de 50%) les erreurs de modélisation. L'intérêt de la mission pour l'observation du débit de l'ensemble des fleuves a aussi été estimé en se basant sur un bilan d'erreur préliminaire. L'utilisation de courbes de tarage, ainsi que la prise en compte des erreurs de mesure SWOT ont permis de montrer que ces nouvelles données devraient permettre d'estimer un débit moyen avec une erreur inférieure à 30% pour tous les fleuves ayant une profondeur de plus de 1 m. D'autre part, il a été montré que l'erreur sur l'estimation du débit mensuel due seulement à l'échantillonnage temporel de SWOT diminue avec l'aire drainée et que, pour une aire drainée supérieure à 6 900 km2, cette erreur devrait être inférieure à 20%. Enfin, une méthodologie simple a permis de calculer que la variation annuelle totale du volume de l'ensemble des lacs est de l'ordre de 9 000 km3. Les données spatiales actuelles ne peuvent pas en observer plus de 15%. Selon notre estimation, SWOT quant à lui devrait pouvoir mesurer entre 50% et 65% de cette variation de volume.