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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/67450 |
| Date | 03 February 2021 |
| Creators | Leonardini Quelca, Gonzalo Americo |
| Contributors | Anctil, François, Fortin, Vincent |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xvi, 76 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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