Les forêts ont un impact sur le climat mais cet effet est incertain, notamment dans les régions soumises à un climat tempéré. En effet, les processus biogéochimiques et biophysiques caractéristiques des forêts tempérées peuvent avoir un effet soit de refroidissement soit de réchauffement du climat. Une première étape dans l'amélioration de l'évaluation de l'effet climatique des forêts est d'avancer dans la modélisation de l'ensemble de leurs processus biogéochimiques et biophysiques dans les LSM (" Land Surface Model "), utilisés dans les modèles atmosphériques de prévision du temps et du climat. L'albédo de surface est identifié comme une variable clé pour l'étude de l'impact des forêts en termes de forçage radiatif. Pourtant, elle est représentée de façon très simplifiée dans la plupart des LSM, où elle est bien souvent non évolutive. Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est de contribuer à l'amélioration de la représentation de l'albédo de surface dans les LSM. Il s'est agi en particulier d'identifier à partir d'observations satellitaires les variables biophysiques qui pilotent l'albédo de surface des forêts dans l'espace et dans le temps. Un modèle prédictif de l'albédo des forêts aux échelles spatiales considérées par les LSM a été développé. La France métropolitaine a été choisie comme région d'étude et la période allant de 2001 à 2013 a été considérée. Il a été mis en évidence que, sur cette période, 94.4% de la surface occupée par les forêts présente un cycle saisonnier de l'albédo relativement stable d'une année à l'autre. Parmi les 5.6% restants, les changements ont été induits par des modifications soudaines du couvert végétal mais également par un "verdissement" de certaines forêts. Dans le but d'identifier les variables qui pilotent les variations saisonnières de l'albédo de surface des forêts, une nouvelle méthode permettant de désagréger les albédos de surface satellitaires, en albédo du sol nu et de la végétation, a été développée. Les albédos du sol obtenus présentent une dynamique temporelle inter- et intra-annuelle qui est corrélée avec celle de l'humidité superficielle du sol. La variabilité temporelle de l'albédo du sol moyen peut être caractérisée par son écart type, qui est de 0.016. La valeur obtenue par des méthodes pré-existantes est de 0 à 0.004. D'autre part, le cycle saisonnier de l'albédo du sol est cohérent avec le régime des pluies : les valeurs mensuelles moyennes maximales correspondent aux mois les moins pluvieux. C'est vrai dans 68 % des cas, contre 32 % pour l'albédo de surface. Les valeurs moyennes de l'albédo de la végétation (sol) ont été estimées avec une incertitude de 2 % (10 %). Ces albédos désagrégés dynamiques ont permis de construire des cycles annuels moyens. Ces derniers sont utilisés pour forcer le modèle prédictif de l'albédo des forêts fondé sur des variables pouvant être simulées par les LSM. Une validation par rapport à l'albédo de surface satellitaire MODIS a mis en évidence une erreur moyenne de 12% et 8 %, respectivement dans le VIS et dans le NIR (R de 0.63 dans le VIS), soit une amélioration par rapport aux autres méthodes (R de 0.45 dans le VIS). Cette désagrégation de l'albédo de surface a permis de mettre en évidence que l'effet des forêts tempérées sur le bilan d'énergie dépend de la saison, du type de forêt et du type de sol. Il est montré qu'en France métropolitaine, 77.3 % des forêts présentent un bilan radiatif pouvant entraîner un effet de réchauffement durant l'été. Si le verdissement de certaines forêts constaté dans cette thèse devait se généraliser, l'impact radiatif moyen durant l'été pourrait être de 0.187±0.04 W.m-2. La méthode de désagrégation développée durant cette thèse est en cours d'implémentation dans la chaîne opérationnelle du service LSA-SAF d'EUMETSAT. Elle pourra à terme permettre de développer une paramétrisation de ces albédos désagrégés dans les LSM. Cela permettra l'assimilation d'observations de l'albédo de surface dans les LSM. / The forests impact the climate but their effect is uncertain, in particular in the areas with temperate climate. In temperate forests, biogeochemical and biophysical processes can present either a cooling or a warming effect on climate. A first step to improve the evaluation of the climatic effect of forests is to go forward with the modeling of all biogeochemical and biophysical processes in LSMs ("Land Surface Models") used in the atmospheric models used for numerical weather forecast and climate predictions. Surface albedo is identified as a key variable of the impact of forests in terms of radiative forcing. However, surface albedo is represented in a simplified way in LSMs and is, more often than not, non-evolutive. In this context, the objective of this PhD work is to contribute to the improvement of surface albedo modeling in LSMs. A step forward was to identify the biophysical variables which drive the surface albedo of forests in space and time, using satellite observations. A predictive model of the forest albedo was developed considering the spatial resolution used in LSMs. Mainland France was selected as a study area from 2001 to 2013. It was shown that over this period, 94.4% of the forest area presented a relatively stable seasonal albedo cycle, from one year to another. Among the remaining 5.6%, changes in albedo were induced by sudden changes in the vegetation cover, but also in some forests by an increase in greenness. With the aim of identifying the variables which drive the seasonal variations of the surface albedo of forests, a new method was developed to split satellite-derived surface albedo into soil and vegetation albedo values. Soil albedo showed inter- and intra-annual temporal dynamics which are correlated with top soil moisture. The temporal variability of the average soil albedo can be described by its standard deviation, which is of 0.016. In comparison, the values obtained with preexisting methods range from 0 to 0.004. In addition, the seasonal cycle of soil albedo is consistent with the rainfall regime: the yearly maximum average monthly albedo matches the months with less precipitation. This was the case for 68% of forest pixels, against 32% using surface albedo instead of soil albedo. The median values of the vegetation (soil) albedo were estimated with an uncertainty of 2% (10%). These disaggregated albedo values (soil and vegetation) were used to produce average annual cycles. The latter are used to force the predictive model of the forest albedo which is based on LSMs' simulated variables. The validation was conducted using MODIS satellite-derived surface albedo observations. Average error values of 12% and 8% were obtained in the VIS and the NIR spectral domains, respectively (R of 0.63 in the VIS). This is an improvement with respect to pre-existing methods (R of 0.45 in the VIS). Disaggregating surface albedo showed that the effect of temperate forests on the radiative budget depends on season, forest type and soil type. Over mainland France, 77.3% of the forests present a radiative impact which can lead to a warming effect during the summer. If the increase in greenness detected in some forests were to spread to all French forests, the average radiative impact during the summer could be as large as 0.187± 0.04 W.m-2. The disaggregation method developed during this PhD work is under implementation in the operational chain of the EUMETSAT LSA-SAF service. Thanks to this implementation it could be eventually possible to parameterize disaggregated albedo values in LSMs. This will allow the assimilation of surface albedo observations in LSMs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018TOU30013 |
| Date | 07 February 2018 |
| Creators | Planque, Carole |
| Contributors | Toulouse 3, Calvet, Jean-Christophe, Carrer, Dominique |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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