De manière similaires aux modèles MEP-Ev et MEP-Tr, le modèle MEP-Esnow a été validé sur des surfaces complètement couverte de neige pour estimer la quantité totale de flux de vapeur d’eau (ET). Toutefois, dans un terrain naturel en présence d’une couverture neigeuse
saisonnière, les trois types de surface peuvent coexister simultanément avec des proportions variables dans le temps. Par conséquent, les différentes versions du modèle MEP (MEP-Ev, MEP-Tr et MEP-Esnow) doivent être utilisées simultanément. Ainsi, la quantité totale d’ET comprend l’évaporation du sol, la transpiration du couvert et la sublimation de la neige. Chaque composante de l’ET varie selon des facteurs biologiques et environnementaux. Dans le cas des forêts de conifères situées dans les régions froides considérées dans la présente étude, la plupart des plantes sont en dormance et ne contribuent pas à l’ET en hiver, tandis que la transpiration domine en été lorsque l’énergie et l’eau sont abondantes. La figure 4.1
illustre l’évolution de la couverture neigeuse et végétale au cours de la période de transition hiver-printemps-été. Selon plusieurs études antérieures basées sur la mesure du flux de chaleur latente au-dessus des canopées de conifères, la neige représente la principale source locale de vapeur d’eau atmosphérique pendant l’hiver (Harding and Pomeroy,1996;Nakai et al.,1999). Le flux total de vapeur d’eau de surface dans l’atmosphère est exprimé comme suit :
ET = β(1 − fveg)fsnowEsnow + (1 − β)(1 − fveg)(1 − fsnow)Ev + fvegT r, (4.1)
où β (0 ou 1) est un indicateur de la sublimation de la neige dans certaines circonstances (voir la section 4.2.2), Esnow, Ev, Tr sont l’estimation de la sublimation de la neige, de l’évaporation de sol nu et de la transpiration de végétation par le modèle MEP, fsnowest la
fraction de couverture de neige et fvegest l’indice de végétation. Dans ce présent chapitre, fveg
est paramétré de la même façon que pour le précédent chapitre (équation (3.2)) en utilisant les données de NDVI. La fraction de couverture de neige est souvent paramétrée comme une fonction non linéaire de l’épaisseur de la neige (Niu and Yang, 2007; Liston, 2004). Pendant la période de fonte de la neige, cette paramétrisation a tendance à surestimer la fraction neige (Niu and Yang, 2007; Su et al., 2008). Par conséquent, une paramétrisation modifiée de la fraction de neige basée sur l’épaisseur et la densité de la neige (Niu and Yang, 2007) est utilisée dans cette étude.
fsnow=
1 , Tsnow < 0 (p´eriode d0accumulation)
tanh
ds
2.5z0+(ρ(s,old)/ρ(s,new))m
, Tsnow = 0 (f onte neige)
(4.2) où ds est la hauteur de la neige (m), Tsnow la température de la neige, z0 (= 0.01 m) est
la rugosité de la surface de sol nu, ρ(s,old) et ρ(s,new) la densité de neige ancienne et fraîche,
respectivement et m un coefficient empirique. Niu and Yang (2007) ont testé (4.2) à l’aide de données de la hauteur de la neige au sol à long terme (1979–1996) pour l’Amérique du Nord (Brown et al.,2003) et de données dérivées de satellites de fsnow mensuelles, en mettant
l’accent sur les grands bassins hydrographiques. En utilisant la même base de données, Su et al.(2008) ont obtenu des valeurs optimales des paramètres du modèle dans l’équation (4.2) et différentes catégories de paysages, incluant les forêts boréales utilisé dans cette étude :
Figure 4.1 – Représentation schématique de l’estimation du flux total de vapeur d’eau dans l’atmosphère en présence d’une couverture neigeuse, basée sur le modèle MEP (MEP-ET) à partir du début de l’accumulation de neige jusqu’au début de la saison de croissance. Il est supposé que la sublimation de la neige dans la canopée et sous la canopée peut être négligée.
, ρ(s,old) = 500kg m−3, ρ(s,new) = 100kg m−3 et m = 2.23. Notez que pendant la période
d’accumulation de neige (Tsnow < 0), fsnow est supposé être égal à 1, car il est connu que
pendant cette période, ET est dominé par la sublimation.
4.2.1 Contrainte de basse température sur la transpiration.
Les variations des couvertures neigeuse et végétale affectent fortement la transpiration (Betts,
2011), en particulier au début de la période de croissance de végétation. L’augmentation du rayonnement net due à la diminution de l’albédo en raison de l’augmentation de la température de la canopée, entraîne une demande d’évaporation atmosphérique plus élevée, favorisant ainsi la transpiration de la canopée (Monson et al.,2005;Wieser and Tausz, 2007;Kelly and Goulden,2016;Winchell,2016;Liu et al.,2016). De nombreuses études portant sur les régions forestières froides ont montré que les taux de photosynthèse et de transpiration de la canopée pendant la période de transition entre la saison dormante et la saison d’activité végétale étaient fortement dépendants de la température (Schwarz et al.,1997;Suni et al.,2003;Monson et al.,
2005;Mellander et al.,2006). Les effets inhibiteurs induits par le froid sur la photosynthèse et la transpiration dans les écosystèmes forestiers ont été bien documentés (Bergh and Linder,
1999; Jarvis and Linder, 2000; Repo et al., 2005; Mellander et al., 2006; Shen et al., 2014;
Liu et al.,2014). Par exemple, Mellander et al. (2006) ont montré qu’une faible température du sol au printemps et au début de l’été réduisait la transpiration de végétation de type pin sylvestre en Suède en utilisant un modèle de transfert couplé de chaleur et de masse pour le système sol-plante-atmosphère (modèle COUP). Plus tard,Mellander et al.(2008) ont suggéré que les températures de l’air et du sol doivent être prises en compte lors de l’estimation du taux d’échange de gaz (transpiration et photosynthèse) des environnements boréaux. Repo et al. (2008) ont montré que les sols gelés bloquaient efficacement l’absorption d’eau et la circulation de flux de sève (transpiration) des jeunes arbres de type pin sylvestre. De plus, le transfert d’eau souterraine est souvent limité par la faible teneur en eau du sol (liquide) due
au gel. La basse température du sol réduit la conductance hydraulique du sol et des plantes et l’absorption d’eau (par exemple, (Kramer and Boyer, 1995)). Au début du printemps, la température basse du sol et de l’air réduit l’absorption d’eau, et donc réduit la transpiration et la photosynthèse (Kozlowski and Pallardy, 2002). Mellander et al. (2004) et Wang et al.
(2018) ont constaté qu’une température du sol inférieure à 8° C, courante au printemps dans le forêt boréal du nord, limite la transpiration en raison d’une faible conductance stomatique et, éventuellement, une perméabilité des racines plus faible.Bergh and Linder(1999) ont constaté que le flux de sève (transpiration) était considérablement réduit lorsque le sol était recouvert de neige et que sa température était proche de zéro.
Compte tenu des phénomènes mentionnés ci-dessus, le modèle MEP doit être configuré pour être utilisé au début de la saison de croissance. En se basant sur la stratégie développée dans le Chapitre 4, pour tenir compte de l’effet des températures froides sur la transpiration, nous proposons la fonction empirique suivante m(T min) dans le modèle MEP-Tr :
m(T min) =
1 , T min≥T minopen
(T min−T minclose)
(T minopen−T minclose) , T minclose < T min < T minopen
0 , T min≤T minclose
(4.3)
où T min est la température journalière minimale de l’air, T minopen et T minclose, les valeurs
de seuil de T min. Lorsque T min est inférieure à T minclose, les stomates se ferment presque
complètement, stoppant ainsi la transpiration. En revanche, lorsque T min dépasse T minopen,
les stomates sont complètement ouvertes. Les valeurs de T minopenet T minclosepour la gamme
de biomes étudiés sont tirées de Mu et al. (2007) et des données dans le tableau 4.2. σ dans l’équation (2.42) est reformulé comme suit :
σ(Tls, qls, ηs)≡m(T min) λ2 cpRv ηsqls T2 ls (4.4) où toutes les variables ont été définies dans l’équation (2.28).
4.2.2 Estimation de la sublimation lors de la fonte de la neige (coefficient β)
La condition isothermique (température de la neige uniforme de 0° C) a été observée pendant la période de fonte de la neige. Théoriquement, l’énergie de rayonnement à la surface de la neige peut être utilisée pour la sublimation ou la fusion, en fonction de la pression de vapeur atmosphérique.Harding(1986) etKuusisto(1986) ont rapporté que la sublimation représentait une petite fraction du bilan énergétique du manteau neigeux pendant la fonte. Martinelli Jr
(1960) a constaté que la sublimation ne représentait que 2% de l’ablation du manteau neigeux (sublimation + fonte) dans les montagnes Rocheuses.Broeke et al.(2008) ont constaté que la sublimation dans des conditions de fonte était très faible (< 10 W m−2) sur trois sites situés
dans l’ouest du Groenland. Le flux de chaleur latente printanier sur les surfaces enneigées est souvent signalé comme étant limité (Link and Marks,1999;Lee and Mahrt,2004).
Des taux de sublimation relativement élevés pendant la fonte de la neige ont également été rapportés. Jackson and Prowse (2009) ont signalé que la sublimation était continue pendant la phase de fusion, avec des taux d’environ 0.4 mm d−1 aux sites ouverts dans le Sud de la
Colombie-Britannique.Stiegler et al.(2016) ont démontré que la perte d’eau par sublimation atteignait 8.6 mm pendant toute la fonte de printemps (17 jours) sur un site exposé humide situé dans le nord-est du Groenland. Schulz and De Jong(2004) ont montré qu’un fort rayon- nement solaire et des températures de l’air élevées dans les régions semi-arides favorisaient des taux de sublimation plus élevés pendant de longues périodes, à condition que le manteau neigeux reste froid. Dans les montagnes méditerranéennes, la sublimation représentait 20% de l’ablation totale du manteau neigeux (Jepsen et al.,2012).Beaty(1975) a constaté que la su- blimation était responsable de 60% de l’ablation printanière dans les montagnes de Californie. Globalement, toutes ces études suggèrent que les taux de sublimation pendant la fonte de la neige peuvent varier en fonction des conditions géographiques et météorologiques.
Dans cette étude, le modèle MEP est utilisé pour estimer ET totale, y compris la sublimation, sur un manteau neigeux saisonnier selon l’expression générale (4.1). La présence de sublimation pendant les périodes de fonte de la neige est contrôlée par un paramètre dans l’équation (4.1) : la sublimation est activée lorsque β = 1 et désactivée lorsque β = 0. Nous avons comparé l’estimation d’ET totale aux observations pour déterminer si les résultats sont sensibles au choix de la valeur de β.
4.3
Données
4.3.1 Sites d’études
Les observations de la covariance des turbulences (EC) sur des forêts enneigées sont disponibles (Nakai et al., 1999;Parviainen and Pomeroy, 2000; Arck and Scherer, 2002; Pomeroy et al.,
2003;Marks et al.,2008;Molotch et al.,2007) et utilisées dans les études sur la neige (Harding and Pomeroy,1996;Nakai et al.,1999;Pomeroy and Essery,1999;Gryning et al.,2001;Turnip- seed et al.,2002,2003;Pomeroy et al.,2003;Molotch et al.,2007;Reba et al.,2012;Sexstone et al., 2016). Dans cette analyse, les données de FLUXNET (http ://fluxnet.ornl.gov/) ont été utilisées pour évaluer le modèle MEP permettant de simuler un ET sur le cycle de vie du manteau neigeux. FLUXNET fournit les flux de surface EC à la demi-heure et les variables météorologiques nécessaires à nos analyses. Comme le montre la figure (4.2), six sites de fo- rêt boréale canadienne ont été sélectionnés. Leur climat varie de subarctique semi-aride en Saskatchewan (précipitations annuelles inférieures à 400 mm et température annuelle proche de 0° C) à subarctique humide au Québec (précipitations annuelles annuelle supérieure à 900 mm) (tableau (4.1)). Les conditions météorologiques difficiles en hiver, telles que les dépôts de
Figure 4.2 – Localisation des sites d’étude sélectionnés.
neige sur les capteurs et l’accessibilité limitée du site, ont entraîné des difficultés techniques pour les observations sur le terrain. Par conséquent, nous avons soigneusement sélectionné les périodes incluses dans cette analyse pour éviter les lacunes dans les données.
4.3.2 Périodes d’étude
Comme l’objectif de ce travail est d’évaluer l’estimation d’ET par le modèle MEP-ET (équa- tion (4.1)) sur un cycle de vie complet du manteau neigeux, trois périodes critiques ont été sélectionnées (fig. 4.3) : (1) une période d’accumulation hivernale avec un manteau neigeux en croissance lorsque la température de la neige est en dessous du point de congélation (0° C) ; (2) une période de fonte de la neige printanière caractérisée par un manteau neigeux isothermique, des températures de l’air au-dessus de zéro et une teneur en eau de sol élevée due à la fonte de la neige ; (3) une période de réveil de la végétation printemps-été lorsque la fonte de la neige se termine et que la saison de croissance commence.
Les sites CA-OJP et CA-Qcu ont un cycle saisonnier d’albédo similaire à celui illustré à la figure (fig.4.3). Pendant la période d’accumulation, l’albédo de la neige atteint son maximum, puis diminue lorsque le manteau neigeux fond pour atteindre son minimum annuel lorsque la neige disparaît. Pendant la période d’accumulation, l’albédo de la neige est de 0.9 sur le site forêt ouverte déboisée CA-Qcu, de 0.2 sur le site forêt dense CA-OJP et de 0.6 et 0.15, respectivement, lors de la fonte de la neige. En effet, sur le site forestier ouvert, le sol peut être
Table 4.1 – Principales caractéristiques des sites d’étude
Code sites
Nom Lat (°N), Lon. (°E)
biomes climat T° an- nuelle moyenne Precip an- nuelle moyenne Années dispo- nibles CA- Obs Saskatchewan Western Boreal, Mature Black Spruce 53.99, –105.12 ENF Dfc 0.8 406 2004- 2007 CA- OJP Saskatchewan Western Boreal, Mature Jack Pine
53.91, –104.69 ENF Dfc 0.1 431 2006- 2010 CA- SJ3 Saskatchewan Western Boreal Young Jack Pine
53.87, –104.64 ENF Dfc 0.1 433 2006 CA- Gro Ontario - Groundhog River, Boreal Mixedwood Forest 48.22, –82.16 MF Dfb 1.3 831 2006- 2012 CA- Qfo Quebec - Eastern Boreal, Mature Black Spruce 49.69, –74.34 ENF Dfc –0.4 962 2006- 2010 CA- Qcu Quebec - Eastern Boreal, harvested black spruce site
49.27, –74.04 ENF Dfc 0.13 950 2009- 2010
complètement recouvert de neige, tandis que les arbres masquent partiellement le manteau neigeux sous la canopée dans le site boisé dense (CA-OJP). Dans ce dernier cas, l’albédo de la neige est beaucoup plus bas en raison de la surface plus sombre. La figure (4.3) montre la variabilité inter-annuelle de la profondeur du manteau neigeux en 2009 et 2010 pour le site CA-Qcu. Le manteau neigeux de 2009 était plus profond qu’en 2010 ; la fonte de la neige a également commencé et s’est terminée plus tard qu’en 2010. Une accumulation de neige plus durable augmente l’albédo, ce qui entraîne des températures plus fraîches près de la surface. La vitesse moyenne du vent en hiver était relativement faible, à 2.6 m s−1 et 3.7 m s−1à CA-OJP
et CA-Qcu, respectivement. Par conséquent, aucune redistribution majeure de la neige par le vent n’est attendue.
4.3.3 Données d’entrées
Le tableau (4.2) résume les données nécessaires pour tester les hypothèses et évaluer le modèle MEP-ET. Étant donné que l’humidité spécifique de la neige est souvent supposée être au niveau de saturation, seules les données de température de la neige (Tsnow) et de rayonnement net
Figure 4.3 – Séries chronologiques journalières de plusieurs variables sur deux sites différents (CA-OJP et CA-Qcu) : (a) albédo de la surface de la neige (points noirs) mesuré à 12h heure locale (LT) et profondeur de la neige (courbe grise) ; b) pression de vapeur de l’air près de la surface de neige (courbe en noir) et estimation de la pression de vapeur de la neige en utilisant la température de la neige observée à 12h LT (courbe en gris) et c) teneur en eau en volume de la neige (VWC, zones grises) et le coefficient de végétation (en points noirs). Pour le site CA-OJP, les données de 2006 uniquement sont affichées, tandis que pour CA-Qcu, les données de deux années (2009 et 2010) sont affichées.
de la neige n’étaient pas disponibles aux sites CA-Qcu et CA-Qfo, les températures de l’air à 1.6 m et à 1.5 m ont été utilisées comme substituts. Les modèles MEP-Tr et MEP-Ev nécessitent des données de température et d’humidité proches de la surface de la feuille /sol. Comme elles étaient souvent indisponibles, les observations les plus proches de la surface de la feuille /sol ont été utilisées. Par exemple, comme la hauteur de la canopée sur le site CA-OJP est de 14 m, on a supposé que la température et l’humidité à la surface des feuilles étaient égales à la température de l’air et à l’humidité moyennes de deux hauteurs de mesure (10 et 16 m). Les températures du sol mesurées à une profondeur de 2 cm sont utilisées comme substitut à la température de surface du sol (Tss). L’humidité spécifique à la surface du sol
(qss) a été considérée comme l’humidité spécifique de l’air près de la surface du sol calculée à
partir de mesures à 2m de Tsset d’humidité relative (RH) en utilisant la célèbre équation de
Clausius-Clapeyron. Le rayonnement net, la teneur en eau du sol et la profondeur de la neige ont été mesurés directement sur les sites d’étude.
4.3.4 Critères de performances
Les performances du modèle MEP-ET ont été évaluées à l’aide des mesures suivantes : effi- cacité de Kling – Gupta (KGE ; (Gupta et al., 2009)), indice de biais moyen (MB) et erreur
Table 4.2 – Données d’entrée nécessaires à implémentation du modèle MEP-ET et de ses versions.
Versions MEP Données Définition Commentaires
MEP-Esnow Ts≈ Tsnow Température de la neige (◦C). Mesuré qs≈ qsat(Tsnow) Humidité spécifique à saturation (kg kg−1). Calculé Is≈ Iswi Inertie thermique à la surface de la neige
(W m−2K−1s1/2). ConstanteWang et al.(2014b)
MEP-Ev
Ts≈ Tss
Température à la surface du sol (◦C)
Mesure de la température du sol à une profondeur de 2 cm
qs≈ qss
Humidité spécifique du sol (kg kg−1)
Calculé à partir des mesures les plus proches de la température et de l’humidité
relative de l’air . Is≈ Iss
Inertie thermique du sol (W m−2K−1s1/2).
Calculé (équation (8) dans
Wang et al.(2010)).
MEP-Tr
Ts≈ Tsnow
Température à la surface des feuilles
(◦C)
Mesures de la température de l’air les plus proches du
sommet de la canopée.
qs≈ qss
Humidité spécifique de la feuille (kg kg−1).
Calculé à partir des mesures de température de l’air et d’humidité relative les plus
proches du sommet du couvert.
Is≈ 0
Inertie thermique des feuilles
(W m−2K−1s1/2). Négligé
quadratique moyenne (RMSE) :
KGE = 1 −p((cc − 1) + (a − 1) + (b − 1)) (4.5)
M B = PN
i=1(ETsim,i)
PN
i=1(ETobs,i)
(4.6)
RM SE = s
PN
i=1(ETsim,i− ETobs,i)2
N (4.7)
où ETsim,iet ETobs,isont les séries temporelles estimées et observées (horaires ou journalières),
N la longueur de la série chronologique, cc le coefficient de corrélation linéaire entre ETsim,i
Table 4.3 – Valeurs de performance du modèle MEP-ET en termes de KGE, MB et RMSE (W m−2) lors de l’accumulation pour toutes les années disponibles. N est le nombre de points
de données. KGE MB RMSE N CA-OJP 0.68 0.83 6 3197 CA-Obs 0.76 1.07 5 1683 CA-Gro 0.69 0.99 10 6069 CA-Qfo 0.50 1.24 8 2077
de ETobs) et b le rapport entre la moyenne ETsim et la moyenne ETobs. Des valeurs de MB
inférieures ou supérieures à 1 indiquent une sous-estimation ou une surestimation globale par le modèle MEP-ET au cours des périodes de test. Une bonne performance du modèle est indiquée par des valeurs de KGE proche de 1, tandis que des valeurs inférieures à 0 indiquent une performance du modèle inférieure à l’observation. Enfin, RMSE fournit une mesure des différences entre les taux d’ET observés et estimés.
4.4
Résultats et Discussion
4.4.1 Période d’accumulation de neige
La figure (4.4) compare les flux horaires de chaleur latente estimés par MEP-ET aux observa- tions sur les sites d’étude pendant la période d’accumulation de neige uniquement (pendant la période hivernale). Le diagramme de dispersion montre les données pour toutes les années disponibles (fig. 4.4b). Les résultats pour les sites CA-SJ3 et CA-Qcu ne sont pas affichés en raison de la qualité médiocre des données dans la période hivernale. Les critères de perfor- mance du modèle MEP-ET sont présentées dans le tableau 4.3. Dans l’ensemble, les flux de chaleur latente estmés par MEP-ET sont en très bon accord avec les observations. Les valeurs de KGE varient de 0.50 à 0.76 et les MB, de 0.83 à 1.24. Les taux de sublimation observés et estimés sur le site CA-OJ pendant la période du 15 février au 12 mars 2006 (26 jours) sont respectivement de 0.17 (maximum 0.48) et 0.22 (maximum 0.49)mm d−1.Les taux de subli-
mation observés et estimés sur le site CA-Gro atteignent 0.28 (maximum 0.86) mm d−1 et 0.26
(maximum 0.78) mm d−1pendant la période d’accumulation de neige (du 10 janvier au 22 mars
2006). La sublimation dans les sites forestiers plus secs (CA-Obs, CA-OJP) était plus basse que dans les sites plus humides (CA-Gro), un phénomène capturé par le modèle MEP-ET. Notre analyse confirme l’efficacité du modèle MEP-ET dans l’estimation de la sublimation pour des sites forestiers contrastés pendant la période d’accumulation de neige.
Figure 4.4 – a) Séries temporelles horaires typiques de flux de chaleur latente modélisées et observées par MEP-ET au cours de la période d’accumulation de neige sur quatre sites et b) de diagrammes de dispersion (MEP-ET par rapport aux observations) affichant toutes les données horaires disponibles pour les périodes d’accumulation de neige.