Le modèle de surface Soil, Vegetation, and Snow (SVS) a été récemment mis au point par Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) à des fins opérationnelles de prévisions météorologique et hydrologique. L’objectif principal de cette étude est d’évaluer la capacité de SVS, en mode hors ligne à l’échelle de points de grille, à simuler différents processus par rapport aux observations in situ. L’étude est divisée en deux parties: (1) une évaluation des processus de surface terrestre se produisant dans des conditions sans neige, et (2) une évaluation des processus d’accumulation et de fonte de la neige. Dans la première partie, les flux d’énergie de surface et la teneur en eau ont été évalués sous des climats arides, méditerranéens et tropicaux pour six sites sélectionnés du réseau FLUXNET ayant entre 4 et 12 ans de données. Dans une seconde partie, les principales caractéristiques de l’enneigement sont examinées pour dix sites bien instrumentés ayant entre 8 et 21 ans de données sous climats alpins, maritimes et taiga du réseau ESM-SnowMIP. Les résultats de la première partie montrent des simulations réalistes de SVS du flux de chaleur latente (NSE = 0.58 en moyenne), du flux de chaleur sensible (NSE = 0.70 en moyenne) et du rayonnement net (NSE = 0.97 en moyenne). Le flux de chaleur dans sol est raisonnablement bien simulé pour les sites arides et un site méditerranéen, et simulé sans succès pour les sites tropicaux. Pour sa part, la teneur en eau de surface a été raisonnablement bien simulée aux sites arides (NSE = 0.30 en moyenne) et méditerranéens (NSE = 0.42 en moyenne) et mal simulée aux sites tropicaux (NSE = -16.05 en moyenne). Les performances du SVS étaient comparables aux simulations du Canadian Land surface Scheme (CLASS) non seulement pour les flux d’énergie et le teneur en eau, mais aussi pour des processus plus spécifiques tels que l’évapotranspiration et le bilan en eau. Les résultats de la deuxième partie montrent que SVS est capable de reproduire de manière réaliste les principales caractéristiques de l’enneigement de ces sites. Sur la base des résultats, une distinction claire peut être faite entre les simulations aux sites ouverts et forestiers. SVS simule adéquatement l’équivalent en eau de la neige, la densité et la hauteur de la neige des sites ouverts (NSE = 0.64, 0.75 et 0.59, respectivement), mais présente des performances plus faibles aux sites forestiers (NSE = - 0.40, 0.15 et 0.56, respectivement), ce qui est principalement attribué aux limites du module de tassement et à l’absence d’un module d’interception de la neige. Les évaluations effectuées au début, au milieu et à la fin de l’hiver ont révélé une tendance à la baisse de la capacité de SVS à simuler SWE, la densité et l’épaisseur de la neige à la fin de l’hiver. Pour les sites ouverts, les températures de la neige en surface sont bien représentées (RMSE = 3.00 _C en moyenne), mais ont montré un biais négatif (PBias = - 1.6 % en moyenne), qui était dû à une mauvaise représentation du bilan énergétique de surface sous conditions stables la nuit. L’albédo a montré une représentation raisonnable (RMSE = 0.07 en moyenne), mais une tendance à surestimer les valeurs de fin d’hiver (biais = 0,04 sur la fin de l’hiver), en raison de la diminution progressive pendant les longues périodes de fonte. Enfin, un test de sensibilité a conduit à des suggestions aux développeurs du modèles. Les tests de sensibilité du processus de fonte de la neige suggèrent l’utilisation de la température de surface de la neige au lieu de la température moyenne lors du calcul. Cela permettrait d’améliorer les simulations SWE, à l’exception de deux sites ouverts et d’un site forestier. Les tests de sensibilité à la partition des précipitations permettent d’identifier une transition linéaire de la température de l’air entre 0 et 1 _C comme le meilleur choix en l’absence de partitions observées ou plus sophistiquées. / The Soil, Vegetation, and Snow (SVS) land surface model has been recently developed at Environment and Climate Change Canada (ECCC) for operational numerical weather prediction (NWP) and hydrological forecasting. The main goal of this study is to evaluate the ability of SVS, in offline point-scale mode, to simulate different processes when compared to in-situ observations. The study is divided in two parts: (1) an evaluation of land-surface processes occuring on snow-free conditions, and (2) and evaluation of the snow accumulation and melting processes. In the first part, surface heat fluxes and soil moisture were evaluated under arid, mediterranean, and tropical climates at six selected sites of the FLUXNET network having between 4 and 12 years of data. In the second part, the main characteristics of the snow cover are examined at ten well-instrumented sites having between 8 and 21 years under alpine, maritime and taiga climates from ESM-SnowMIP network. Results of the first part show SVS’s realistic simulations of latent heat flux (NSE = 0.58 on average), sensible heat flux (NSE = 0.70 on average), and net radiation (NSE = 0.97 on average). Soil heat flux is reasonably well simulated for the arid sites and one mediterranean site, and poorly simulated for the tropical sites. On the other hand, surface soil moisture was reasonably well simulated at the arid (NSE = 0.30 on average) and mediterranean sites (NSE = 0.42 on average) and poorly simulated at the tropical sites (NSE = - 16.05 on average). SVS performance was comparable to simulations of the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) not only for energy fluxes and soil moisture, but more specific processes such as evapotranspiration and water balance. Results of the second part show that SVS is able to realistically reproduce the main characteristics of the snow cover at these sites. Based on the results, a clear distinction between simulations at open and forest sites can be made. SVS is able to simulate well snow water equivalent, density and snow depth at open sites (NSE = 0.64, 0.75 and 0.59, respectively), but exhibits lower performances over forest sites (NSE = - 0.40, 0.15 and 0.56, respectively), which is attributed mainly to the limitations of the compaction scheme and the absence of a snow interception scheme. Evaluations over early, mid and end winter periods revealed a tendency to decrease SVS’s ability to simulate SWE, density and snow depth during end winter. At open sites, SVS’ snow surface temperatures are well represented (RMSE = 3.00_C on average), but exhibited a cold bias (PBias = - 1.6% on average), which was due to a poor representation of the surface energy balance under stable conditions at nighttime. Albedo showed a reasonable representation (RMSE = 0.07 on average), but a tendency to overestimate end winter albedo (bias = 0.04 over end winter), due to the slow decreasing rate during long melting periods. Finally, sensitivity tests to the snow melting process suggest the use of surface snow temperature instead of the average temperature when computing the melting rate. This would provide the improvement of the SWE simulations, with exception of two open and one forest sites. Sensitivity tests to partition of precipitation allows to identify a linear transition of air temperature between 0 and 1_C as the best choice in the absence of observed or more sophisticated partitions

Dans le Fleuve Saint Laurent, l'acquisition des données bathymétriques permet non seulement de produire des cartes de navigation, mais aussi d'appuyer toute activité visant à améliorer la compréhension de la dynamique du fond marin ainsi que des structures qui y sont présentes, notamment les structures sédimentaires telles que les dunes sous-marines. Ce travail de recherche est consacré à la segmentation et à la caractérisation des dunes sous-marines, tout en considérant la qualité des données acquises. En premier lieu, un modèle d'analyse de l'influence de la morphologie du fond marin sur la valeur de l'incertitude des données bathymétriques a été conçu. Une telle analyse permet de mieux connaître et comprendre l'influence du fond sur la valeur d'incertitude calculée par des approches classiques. Ainsi, la méthode proposée permet d'améliorer l'interprétation de la surface du fond et des structures qui y sont présentes. Par la suite, le projet a conçu et développé une méthode de segmentation des dunes à partir d'un Modèle Numérique Bathymétrique, adaptée au contexte fluviomarin. L'originalité de cette méthode repose sur l'utilisation d'un modèle conceptuel qui formalise l'identification des dunes sous-marines selon leurs saillances (i.e. ligne de crête et deux pieds de dunes). En effet, les dunes sont des structures floues sans une délimitation claire sur le fond marin. Dans la méthode proposée, les saillances sont identifiées à partir d'une analyse morphométrique du fond marin. Ensuite, une approche orientée-objet permet de générer les objets dunes à partir de ces saillances. La démarche associe chacune des lignes de crête aux pieds des dunes qui lui correspondent, permettant ainsi de circonscrire l'ensemble de la dune. L'approche orientée-objet offre une objectivité, répétabilité et robustesse à la segmentation, lui permettant de s'adapter au contexte variable des fonds. La méthode proposée a été validée avec les données bathymétriques de la Traverse Nord du Fleuve Saint Laurent, avec plus de 850 dunes segmentées et un taux de performance de 92% des dunes bien segmentées. Finalement, la dernière partie du projet a été consacrée à la caractérisation des dunes. Celle-ci repose également sur la formalisation des objets dunes. En considérant les saillances et la surface de la dune segmentée, la méthode conçue et développée calcule différents descripteurs morphologiques, sélectionnés à partir de la littérature. Pour valider la méthode de caractérisation proposée, plus de 1200 dunes ont été caractérisées dans neuf champs différents dans le contexte fluviomarin de la Traverse Nord du Fleuve Saint-Laurent. Ainsi, basé sur les méthodes de segmentation et de caractérisation des dunes, un outil qui permet de décrire de manière systématique autant les dunes individuelles que les champs où elles sont localisées à partir d'une surface modélisant le fond marin a été développé dans ce projet de recherche. / In the Saint-Lawrence River, the acquisition of bathymetric data not only allows the production of navigation charts, but also supports different activities aiming to improve the knowledge related to the seafloor dynamics and the structures present on it, particularly sedimentary structures such as underwater dunes. This research work is dedicated to the segmentation and characterization of underwater dunes, considering the quality of the bathymetric data acquired. In the first place, a model was designed to estimate the influence of the seafloor morphology on the value of the uncertainty of bathymetric data. The analysis of such influence allows a better knowledge and understanding of the influence of the seafloor on the uncertainty value calculated by classical approaches. Therefore, the proposed model allows a better interpretation of the underwater structures as well as the seafloor surface. Afterwards, the project has designed and developed a method of dune segmentation from a Digital Bathymetric Model. This approach is adapted to the fluviomarine context. The originality of this method lies in the use of a conceptual model that formalizes the identification of underwater dunes considering their salient features (i.e. crest line, stoss trough and lee trough). Underwater dunes are fuzzy structures without a clear delineation on the seafloor. In the proposed method, the salient features are identified from a morphometric analysis of the seafloor. Then, an object-oriented approach is used to generate dune objects from these salient features. The approach matches each crest line with its respective troughs allowing to circumscribe the dune objects. This object-oriented approach offers objectivity, repeatability and robustness to the segmentation, allowing it to adapt to the variable context of the seafloor. The proposed method was validated with bathymetric data from the Northern Traverse of the Saint-Lawrence River, with more than 850 segmented dunes and a performance rate of 92% of well-segmented objects. Finally, the last part of the project was dedicated to the characterization of the dunes. This approach is also based on the formalization of dune object by the conceptual model. By considering the salient features and the entire surface of the segmented dunes, the designed and developed method calculates different morphological descriptors, selected from the literature. To validate the proposed characterization method, more than 1200 dunes were characterized in nine different dunes fields in the fluviomarine context of the Northern Traverse of the Saint-Lawrence River. Thus, a tool that allows a systematic way to describe both individual dunes and the fields where they are located has been developed in this project.

Dans le Fleuve Saint Laurent, l'acquisition des données bathymétriques permet non seulement de produire des cartes de navigation, mais aussi d'appuyer toute activité visant à améliorer la compréhension de la dynamique du fond marin ainsi que des structures qui y sont présentes, notamment les structures sédimentaires telles que les dunes sous-marines. Ce travail de recherche est consacré à la segmentation et à la caractérisation des dunes sous-marines, tout en considérant la qualité des données acquises. En premier lieu, un modèle d'analyse de l'influence de la morphologie du fond marin sur la valeur de l'incertitude des données bathymétriques a été conçu. Une telle analyse permet de mieux connaître et comprendre l'influence du fond sur la valeur d'incertitude calculée par des approches classiques. Ainsi, la méthode proposée permet d'améliorer l'interprétation de la surface du fond et des structures qui y sont présentes. Par la suite, le projet a conçu et développé une méthode de segmentation des dunes à partir d'un Modèle Numérique Bathymétrique, adaptée au contexte fluviomarin. L'originalité de cette méthode repose sur l'utilisation d'un modèle conceptuel qui formalise l'identification des dunes sous-marines selon leurs saillances (i.e. ligne de crête et deux pieds de dunes). En effet, les dunes sont des structures floues sans une délimitation claire sur le fond marin. Dans la méthode proposée, les saillances sont identifiées à partir d'une analyse morphométrique du fond marin. Ensuite, une approche orientée-objet permet de générer les objets dunes à partir de ces saillances. La démarche associe chacune des lignes de crête aux pieds des dunes qui lui correspondent, permettant ainsi de circonscrire l'ensemble de la dune. L'approche orientée-objet offre une objectivité, répétabilité et robustesse à la segmentation, lui permettant de s'adapter au contexte variable des fonds. La méthode proposée a été validée avec les données bathymétriques de la Traverse Nord du Fleuve Saint Laurent, avec plus de 850 dunes segmentées et un taux de performance de 92% des dunes bien segmentées. Finalement, la dernière partie du projet a été consacrée à la caractérisation des dunes. Celle-ci repose également sur la formalisation des objets dunes. En considérant les saillances et la surface de la dune segmentée, la méthode conçue et développée calcule différents descripteurs morphologiques, sélectionnés à partir de la littérature. Pour valider la méthode de caractérisation proposée, plus de 1200 dunes ont été caractérisées dans neuf champs différents dans le contexte fluviomarin de la Traverse Nord du Fleuve Saint-Laurent. Ainsi, basé sur les méthodes de segmentation et de caractérisation des dunes, un outil qui permet de décrire de manière systématique autant les dunes individuelles que les champs où elles sont localisées à partir d'une surface modélisant le fond marin a été développé dans ce projet de recherche. / In the Saint-Lawrence River, the acquisition of bathymetric data not only allows the production of navigation charts, but also supports different activities aiming to improve the knowledge related to the seafloor dynamics and the structures present on it, particularly sedimentary structures such as underwater dunes. This research work is dedicated to the segmentation and characterization of underwater dunes, considering the quality of the bathymetric data acquired. In the first place, a model was designed to estimate the influence of the seafloor morphology on the value of the uncertainty of bathymetric data. The analysis of such influence allows a better knowledge and understanding of the influence of the seafloor on the uncertainty value calculated by classical approaches. Therefore, the proposed model allows a better interpretation of the underwater structures as well as the seafloor surface. Afterwards, the project has designed and developed a method of dune segmentation from a Digital Bathymetric Model. This approach is adapted to the fluviomarine context. The originality of this method lies in the use of a conceptual model that formalizes the identification of underwater dunes considering their salient features (i.e. crest line, stoss trough and lee trough). Underwater dunes are fuzzy structures without a clear delineation on the seafloor. In the proposed method, the salient features are identified from a morphometric analysis of the seafloor. Then, an object-oriented approach is used to generate dune objects from these salient features. The approach matches each crest line with its respective troughs allowing to circumscribe the dune objects. This object-oriented approach offers objectivity, repeatability and robustness to the segmentation, allowing it to adapt to the variable context of the seafloor. The proposed method was validated with bathymetric data from the Northern Traverse of the Saint-Lawrence River, with more than 850 segmented dunes and a performance rate of 92% of well-segmented objects. Finally, the last part of the project was dedicated to the characterization of the dunes. This approach is also based on the formalization of dune object by the conceptual model. By considering the salient features and the entire surface of the segmented dunes, the designed and developed method calculates different morphological descriptors, selected from the literature. To validate the proposed characterization method, more than 1200 dunes were characterized in nine different dunes fields in the fluviomarine context of the Northern Traverse of the Saint-Lawrence River. Thus, a tool that allows a systematic way to describe both individual dunes and the fields where they are located has been developed in this project.