Données utilisées

2.2.1. Produits satellitaires pour le suivi de la végétation

Différents types de données satellitaires ont été utilisés pour étudier les potentiels changements dans la végétation : des données caractérisant les propriétés radiatives du couvert (albédo de surface) et des données caractérisant les propriétés de structure de la végétation (LAI, FCOVER).

Les données d’albédo de surface utilisées recouvrent trois domaines de longueur d’onde et diverses conditions d’illumination. Comme mentionné dans le Chapitre II, il est important d’analyser ces différentes conditions spectrales et d’illumination pour pouvoir étudier les changements de la végétation et évaluer le forçage radiatif de ces changements. En effet la végétation n’agit pas de la même manière dans les domaines spectraux du NIR et du VIS. Par conséquent, ces deux domaines spectraux doivent être traités séparément. De plus afin d’évaluer le forçage radiatif, l’ensemble du domaine SW (domaine des courtes longueurs d’onde) dans lequel le rayonnement solaire est actif doit être pris en compte. Pour ces raisons, les estimations satellitaires des bandes larges du domaine visible (VIS pour « visible » en anglais) [0.3-0.7μm], du domaine proche infrarouge (NIR pour « near

infrared » en anglais) [0.7-5.0μm] et du spectre solaire réfléchi (SW pour « shortwave » en anglais) [0.3-5.0μm] ont été utilisées. Afin d’étudier le forçage radiatif induit par les changements d’albédo de surface les conditions d’illumination directes (« black-sky ») et diffuses (« white-sky albedo ») ont été prises en compte. A cet effet les albédos de surface « white-sky » (WSA pour « white-sky » albedo en anglais) et « black-sky » (BSA pour « black-sky albedo » en anglais) ont été utilisés. Les produits ont été téléchargées depuis le serveur ftp de l’université de Boston: UMass Boston ftp server (ftp://rsftp.eeos.umb.edu/data02/Gapfilled/, accès le 01/12/2014). Les données albédos de surface utilisées sont des estimations issues du capteur MODIS. La collection de données utilisées (MCD43GF) est fournie décontaminée de la présence de neige et interpolée temporellement et spatialement en cas de présence nuageuse persistante (Sun, 2014). Le pas de temps utilisé est de 8 jours et la résolution spatiale est de 1/120 degré (soit environ 1 km). Les données ont été sélectionnées afin de couvrir la zone d’étude (France) sur la période 2001-2013. Ainsi, le domaine d’étude se résume à une zone de 1680x1200 pixels, soit environ 1680 km sur 1200 km. Les produits albédos de surface sont fournis avec un indice de qualité donnant une information qualitative sur la confiance de l’estimation. Les pixels comportant plus de 5% de jours avec des estimations de qualité médiocre au cours des 13 années (période estival) ont été écartés de l’étude. Les données sont qualifiées de médiocres dès que l’indice de qualité est supérieur à 3.

Deux types de données biophysiques permettant de caractériser la végétation ont été utilisées : la surface de feuilles (m2) par surface au sol (m2 au sol) (Leaf Area Index ; LAI) et la fraction de végétation verte sur le pixel (Fraction de COVER de végétation verte ; FCOVER) sont également utilisés. Ces données permettent de décrire la structure de la végétation dans ses dimensions verticales et horizontales, respectivement. Les estimations satellitaires de ces deux propriétés biophysiques sont issues du projet GEOLAND2 Version 1 (GEOV1) et construites à partir du capteur SPOT-VEGETATION (Camacho et al., 2013). Les estimations sont fournies tous les 10 jours à une résolution spatiale de 1 km (http://land.copernicus.eu/global/, accès le 01/12/2014). Ces produits ont été utilisés plutôt que les produits réalisés à partir de capteur MODIS car Li et al. (2015) ont montré dans leur étude d’inter-comparaison que les produits GEOV1 étaient de meilleure qualité durant la période estivale sur les zones à fort LAI (voir Section 2.2.4 du Chapitre II).

Outre ces estimations radiatives et biophysiques, la qualification de l’état de la végétation a été menée à partir de l’indice NDVI (« Normalized Difference Vegetation Index » en anglais). Cet indice calculé à partir des réflectances est couramment utilisé afin de suivre les évolutions du verdissement de la végétation (Turner et al., 2013 ; Zhang et al., 2013). Il est toutefois important de noter que ce verdissement estimé au travers de ce NDVI, et donc des albédos satellitaires, peut

présenter des divergences par rapport au verdissement mesuré par les relevés terrain. Afin de limiter les effets de directionalité dans cette étude, le NDVI a été défini comme :

𝑁𝐷𝑉𝐼 = 𝜌𝑁𝐼𝑅 − 𝜌𝑉𝐼𝑆

𝜌𝑁𝐼𝑅 + 𝜌𝑉𝐼𝑆 Eq. III-1

où ρNIR est l’albédo MODIS de la bande proche infrarouge et ρVIS l’albédo dans le domaine du visible (Rouse et al., 1973).

Dans cette étude le NDVI a été calculé à partir d’un ρVIS à la place d’un ρRed, voir l’Eq. III-1. En effet, une étude complémentaire (« Appendix A » de l’article Planque et al. (2017) en Annexe 1) a montré que l’utilisation du domaine visible complet était plus significative. De plus dans le cadre de cette étude, l’utilisation d’un NDVI dérivé directement des albédos VIS et NIR (issus des satellites Terra et Aqua) a été préférée au produit NDVI MODIS officiel pour deux raisons. Premièrement, seul le NDVI MODIS à 1 km issu du satellite Terra, produit tous les 16 jours, était disponible sur toute la période d’étude; pas de produit NDVI issu du satellite Aqua en 2001. Deuxièmement, le produit qualité associé au produit NDVI MODIS officiel a montré qu’en moyenne 20% des dates de la période d’étude étaient de qualité médiocre. Pour ces raisons, le NDVI utilisé est calculé à partir des albédos VIS et NIR. Le pourcentage moyen de données albédos MODIS avec une qualité médiocre est inférieur à 1% en France sur la période étudiée.

2.2.2. Produits d’occupation du sol: ESA-CCI « land cover »

Des cartes de classification des types de surface ont été également utilisées afin d’exclure les zones non boisées (Tsendbazar et al., 2014). Les cartes utilisées sont celles produites dans le cadre du programme « Land Cover » de l’initiative Changement Climatique (CCI en anglais) piloté par l’agence spatiale européenne (ESA) (www.esa-landcover-cci.org, accès le 01/06/2015) et reclassifiées en 8 classes de végétation (voir Section 2.2.4 du Chapitre II). Le produit cartographique (8 classes) offre une résolution spatiale de 1 km et est disponible pour trois années différentes couvrant la période d’étude ; 2000, 2005 et 2010. Dans cette étude, les zones boisées correspondent aux classes suivantes : « végétation arbustive », « arborée – feuillus », « arborée – conifères » et « arborée – mixte ».

2.2.3. Données atmosphériques : le produit de ré-analyse ERA-Interim

Le produit ERA-Interim propose une ré-analyse depuis 1979 de produits atmosphériques à échelle globale produite par le Centre Européen de Prévision Météorologique à Moyen Terme (CEPMMT, ou « ECMWF » en anglais) (Berrisford et al., 2011(a) ; Dee et al., 2011). La ré-analyse est

construite sur 60 niveaux verticaux à partir d’une assimilation de données 4D-Var (variation à quatre dimensions) sur une fenêtre de 12 heures (Mooney et al., 2011; Simmons et al., 2010). ERA-Interim met à disposition une vaste gamme de produits permettant de décrire les conditions météorologiques, océaniques et terrestres (Dee et al., 2011). Le projet ERA-Interim (1979-présent) succède à la ré-analyse ERA-40 de 45 ans (1957-2002). ERA-Interim a été évalué comme étant globalement de meilleure qualité par rapport à ERA-40 (Dee et al., 2011). Cependant, une erreur de programmation non résolue a introduit un biais positif sur le rayonnement solaire incident en haut de l’atmosphère (TOA, pour Top Of Atmosphere en anglais) d’environ 2 W.m-2 (Berrisford et al., 2011(b); Dee et al., 2011). Cette surestimation de rayonnement solaire incident TOA pourrait entraîner une sous-estimation, de l’ordre de 0.44%, des résultats sur le forçage radiatif présentés ci- après. Les données ERA-Interim ont une résolution spatiale régulière de 0.75° (http://www.apps.ecmwf.int/datasets/data/interim-full-daily/, accès 01/12/2015) et sont directement extrapolées dans cette étude à 1 km de résolution. Le rayonnement solaire incident TOA (en J.m-2) et le rayonnement solaire descendant à la surface (en J.m-2) accumulés sur 12 heures, à 0000 UTC et à 1200 UTC, ont été cumulés afin de calculer la quantité journalière de rayonnement solaire incident TOA (𝑅𝑡𝑜𝑎) et la quantité journalière de rayonnement solaire descendant à la surface

(𝑅𝑠). Ces quantités de rayonnement ont été utilisées afin d’évaluer l’impact radiatif des changements

dans les couverts forestiers, voir Eq. II-1 du Chapitre II.