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Apports de la télédétection globale pour la caractérisation et modélisation du régime des incendies au Brésil : vers une approche des patchs de feux / Benefits of global remote sensing burned area for characterizing and modelling fire regimes in Brazil : towards a fire-patch level approach

Les incendies sont des perturbations intrinsèques au fonctionnement des écosystèmes agissant sur la distribution des espèces, les cycles biogéochimiques et les interactions biosphère/atmosphère. La distribution spatiale et temporelle des surfaces brûlées résulte principalement d'un compromis entre la disponibilité en biomasse combustible et son état hydrique. Ainsi, caractériser et modéliser un régime d'incendie repose donc sur une évaluation principalement de la saisonnalité et l'intensité de la sécheresse. Dans les écosystèmes fortement soumis aux incendies comme les savanes, biome le plus affecté au niveau global, les informations disponibles ne sont issues que des observations issues de la télédétection globale. Malgré que ces types de données ont été largement utilisés depuis les années 2000 pour la quantification des émissions de carbone par les modèles globaux, les incertitudes restent grandes entre les différents produits mis à la disposition des scientifiques. De même les processus utilisés dans la modélisation dynamique des surfaces incendiées, couplés aux modèles de végétation repose sur des équations empiriques de quantification de la sécheresse. Pour des écosystèmes comme les savanes du Brésil, où les informations incendies sont uniquement obtenues par les informations issues de la télédétection globale, et où la variabilité des types fonctionnels de la végétation affecte le bilan hydrique des sols, évaluer les incertitudes sur ces variables est un pré requis important pour une modélisation appropriée des processus. Cette thèse aborde donc la caractérisation de la variabilité saisonnière des incendies et ses incertitudes dans les différents biomes du Brésil à partir des principales sources d'information sur les surfaces brulées issues de la télédétection globale (GFED4, GFED4s, MODIS MCD45A1, ESAFIRECCI) et des principaux indicateurs de sécheresse développés par les différents services forestiers. La même analyse est aussi appliquée aux surfaces incendiées issues des principaux modèles globaux de dynamique de végétation (DGVM) couplés avec un modèle incendie, afin d'identifier si les relations feux/sécheresse observées sur les produits satellitaires étaient conservées dans le modèles globaux. Après une analyse des processus utilisés dans les DGVMs, et notamment les nouveaux développements sur la caractérisation des patches de feux, la deuxième partie de mon travail a cherché à évaluer la capacité des produits globaux issus de la télédétection à méso-échelle (500m) à conserver la morphologie des patchs de feux observés à résolution plus fine pour une utilisation dans la caractérisation du régime des incendies et l'évaluation des DGVMs. La dernière partie de ce travail utilise une approche de biogéographie fonctionnelle basé sur les traits morphologiques des feux pour décrire un assemblage d'événements incendies et les comparer entre différents produits de télédétection pour en évaluer leurs similitudes ou leurs différences, ou entre différents biomes pour une nouvelle approche de pyrogéographie comparative / Fires are intrinsic disturbances in ecosystems functioning, and affecting species distribution, biogeochemical cycles and biosphere/atmosphere interactions. The spatial and temporal pattern of burnt areas is mainly the consequence of a compromise between fuel biomass availability and its water status. Characterizing and modelling a fire regime then relies on a reliable spatial and temporal evaluation of mainly seasonality and intensity of drought. In fire-prone ecosystems as savannas, the most fire affected biome globally, the only available information on burnt areas are derived from global remote sensing. Despite this information has been widely used for a global assessment of carbon emissions from fires since 2000, uncertainties remain important among data sources available for the scientific community. As well, processes used in the dynamic modelling of burned areas, embedded in vegetation models, are based on empirical equations quantifying the seasonal pattern of drought. For ecosystems like Brazilian savannas where fire information only rely on global remote sensing products, and where the variability in vegetation functional types affects the soil water budget, evaluating uncertainties on these variables is a prerequisite for an adequate modelling of processes. This thesis then aimed at characterizing the fire seasonality and the associated uncertainties in the different Brazilian biomes based on the main sources of global burned area (GFED4, GFED4s, MODIS MCD45A1, ESA FIRECCI) and a panel of drought indices developed by forest services worldwide. This thesis also investigated the same relationships analysis but with burned areas derived from the major dynamic global vegetation models (DGVM) coupled with fire modules, in order to test whether the burned area/drought relationships based on remote sensing are conserved in global models. After a review of the main processes computed in DGVMs, and particularly the new developments on the characterization of fire patches, the second part of this research aimed at evaluating the ability of global remote sensing products at 500m resolution to conserve patch morphologies captured at finer resolutions, for better characterizing fire regimes and evaluate DGVMs performances. The last part of this work used a functional biogeography approach based on fire morphological traits to describe an assemblage of fire events and to compare them between different remote sensing products, in order to evaluate their similarities and discrepancies, or between biomes for a new approach of comparative pyrogeography.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016MONTT126
Date13 December 2016
CreatorsMessias Pereira Nogueira, Joana
ContributorsMontpellier, Chuine, Isabelle, Mouillot, Florent
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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