3.3.1 Sites d’études
Pour une évaluation complète du modèle MEP-ET (équation 3.1), une attention particulière est accordée à la cohérence spatiale et temporelle de ces calculs. À cette fin, un ensemble de données FLUXNET (Baldocchi et al.,2001;Agarwal et al., 2010) a été sélectionné. Cette base de données fournit des mesures de la covariance des turbulences de haute qualité des flux de surface et des variables météorologiques auxiliaires. Les huit sites FLUXNET sélectionnés (http://ameriflux.ornl.gov) appartiennent à différents biomes : prairies (GRA), terres cultivées (CRO), savanes / arbustes boisées (WSA), forêts à feuilles caduques (DBF) et forêts à feuilles persistantes (ENF). Les sites choisis sont situés sur le territoire continental des États-Unis (4.2) avec une variété de couvertures végétales, de climats, de régimes de précipitation, d’altitudes et de hauteurs de couvert végétal (voir Tableau4.1). ENF1 (site de forêt à feuilles persistantes) est caractérisé par un climat méditerranéen, où ET atteint 45% des précipitations annuelles (1294 mm). DBF1 et DBF2 (sites de forêts à feuilles caduques) présentent un climat tempéré. Un climat continental humide est présent aux CRO1 et CRO2 (sites de terres cultivées) et GRA2 (site de prairies) et on trouve un climat semi-aride à GRA1 (site des Prairies) et à WSA1 (site des savanes boisées), où ET dépasse 80% des précipitations annuelles.
Le cadre non dimensionnel proposé parBudyko(1974) est utilisé pour caractériser chaque site en termes de facteurs limitants pour ET, à savoir « demande » d’énergie disponible (rayon- nement net) et « approvisionnement en eau » (précipitation) (3.2). Ce cadre est basé sur les indices de sècheresse radiative (DI) et d’évaporation (EI). DI est défini comme un rapport de l’évapotranspiration potentielle (P ET ), estimé selon Priestley and Taylor (1972), et des précipitations observées (DI = P ET
Figure 3.1 – Localisation des sites sélectionnés de FLUXNET
l’évapotranspiration et les précipitations observées (EI = ET
P ). Ces indices sont représentés
aux échelles de temps climatologiques en faisant la moyenne sur plusieurs années. Comme le montre la figure3.2, les sites sont répartis dans l’espace avec d’importantes différences « de- mande / offre », tout en restant regroupés autour de la courbe de Budyko. La majorité des sites ont une disponibilité d’eau modérée, à l’exception de GRA2. Deux sites (WSA1, GRA1) sont situés dans des régions arides (P ET > 3P ). Le site DBF2 se comporte de la même ma- nière que ces derniers sites, mais seulement pendant certaines années plus sèches (voir le coin inférieur droit de la figure 3.2). Les conditions avec ou sans sècheresse devaient être définies sur ce site. La transition d’un régime sans sècheresse à un régime de sècheresse se produit lorsque le potentiel en eau des plantes tombe en dessous de –0.7 MPa, d’après une analyse de
Gu et al. (2006) sur le même site.
3.3.2 Variables d’entrée MEP-ET
Les entrées de modèle nécessaires à l’exécution de MEP-ET incluent le rayonnement net Rn, la
température de surface du sol (Tss) et l’humidité spécifique à la surface du sol (qss), ainsi que
la température de la canopée (Tls) et l’humidité spécifique de la canopée (qls). Étant donné
que ces variables sont rarement mesurées directement, des approximations ont été effectuées. Dans cette étude, la température du sol, généralement mesurée à des profondeurs comprises entre 2 et 10 cm selon les sites, est utilisée comme substitut de la température de surface du sol (Tss). L’humidité spécifique à la surface du sol (qss) est approximée par l’humidité
spécifique de l’air à proximité de la surface du sol, calculée à l’aide de la célèbre équation de Clausius-Clapeyron avec Tss et l’humidité relative (RH) mesurée à proximité de la surface
Table 3.1 – Principales caractéristiques des sites d’études. zg représente l’élévation au-dessus
du niveau moyen de la mer, zc est la hauteur moyenne du couvert forestier, P est la précipi-
tation annuelle moyenne, ET est l’évapotranspiration annuelle moyenne. Classe climatique de Koppen : climat continental humide (Dfa), climat subtropical humide (Cfa), méditerranéen (Csa) et semi-aride (Bsk). Types de biomes : prairies (GRA), terres cultivées (CRO), forêts à feuilles caduques (DBF), forêts de conifères à feuilles persistantes (ENF) et savanes / arbustes boisées (WSA). Sites Code FLUX- NET Coordonnées zg(m) zc(m) P (mm yr–1) ET (mm yr–1) Années dispo- nibles climat CRO1 US-Bo1 40.0°N, 88.3°W 219 3.0 860 722 2003- 2007 Dfa CRO2 US-Ne3 41.2°N, 96.4°W 363 2.5 729 582 2003- 2012 Dfa GRA1 US- Wkg 31.7°N, 109.9°W 1531 0.5 302 248 2007- 2012 Bsk
GRA2 US-IB2 41.8°N, 88.2°W 226 n/a 1011 650 2006- 2010 Dfa DBF1 US- MMS 39.3°N, 86.4°W 275 27.0 1094 472 2001- 2006 Cfa DBF2 US- MOz 38.7°N, 92.2°W 219 24.0 992 635 2005- 2010 Cfa ENF1 US-Blo 38.9°N, 120.6°W 1315 4.0 1294 577 2001- 2005 Csa WSA1 US- SRM 31.8°N, 110.9°W 1116 2.5 310 286 2004- 2008 Bsk
(si disponible) ou les plus proches du sommet de la canopée sont utilisées pour obtenir Tls et
qls, en suivant l’approche utilisée pour Tss et qss. En utilisant cette approche, les valeurs qls
obtenues seraient légèrement sous-estimées par rapport aux mesures directes à la surface des feuilles (comme recommandé par Wang and Bras (2011)), qui ne sont pas disponibles sur ces sites.
3.3.3 Critères d’évaluation du modèle
Les résultats du modèle en termes d’ET journalière sont comparés aux observations des huit sites d’études tout au long de cette analyse. Étant donné que l’essentiel de l’évapotranspiration se produit pendant le jour et que le déséquilibre énergétique observé est souvent plus impor- tant la nuit (Wilson et al. (2002)), les estimations et les observations de l’évapotranspiration
Figure 3.2 – Indice d’évaporation (ET/P) par rapport à l’indice de sècheresse (PET/P) pour tous les sites FLUXNET sélectionnées dans cette étude en fonction des climatologies inter-annuelles. La courbe noire en trait plein solide provient deBudyko (1974). La variabilité annuelle est indiquée pour DBF2 exclusivement dans le coin inférieur droit. Adapté deWilliams et al. (2012).
quotidienne sont obtenues en cumulant les valeurs sur 30 minutes (estimées ou observées) de 7h00 à 18h00 heure locale. Quatre critères de performance sont utilisés pour évaluer les performances du modèle :
1. L’efficacité de Nash-Sutcliffe (NSE ; Nash and Sutcliffe(1970)), définie comme :
N SE = 1 − PN
i=1(ETsim,i− ETobs,i)
PN
i=1(ETsim,i− ETobs)
(3.3) où N est le nombre total d’observations et ETobs,iet ETsim,i sont respectivement les ET
observées et simulées pour un jour i et ETobs est la moyenne observée d’ET . Le NSE
varie de −∞ à 1. Il atteint 1 pour un ajustement parfait entre les valeurs simulées et observées. Des valeurs négatives sont également possibles si le modèle décrit les données moins bien que la moyenne des observations.
2. Le pourcentage de biais (P B) mesure la tendance moyenne des valeurs simulées à être plus grandes ou plus petites que les observations. Il est défini comme :
P B =
PN
i=1(ETsim,i− ETobs,i)
PN i=1ETobs,i × 100 (3.4)
3. L’erreur quadratique moyenne (RMSE) caractérise la variance de l’erreur d’estimation et est définie comme suit :
RM SE = s
PN
i=1(ETsim,i− ETobs,i)2
N (3.5)
4. Le coefficient de détermination (R2) représente le degré de la variation de la série chro-
nologique d’observation expliquée par le modèle MEP. Il est défini comme :
R2=
PN
i=1(ETobs,i− ETobs)(ETsim,i− ETsim)
q PN
i=1(ETobs,i− ETobs)2
q PN
i=1(ETsim,i− ETsim)2
2
(3.6)