Limites et perspectives

Les principales limites de ce projet étaient tout d’abord le nombre limité de données in-situ, c’est-à-dire les lignes de neige. En effet, il est arrivé qu’une seule mesure soit disponible dans l’année, ou que les mesures ne soient pas représentatives du milieu environnant, à cause de leur emplacement au bord d’une route, ou bien aux extrémités d’un réservoir. Deuxièmement, les données de précipitations issues de simulations sont sous-estimées, ce qui ne permet pas de les comparer aux normales de saisons en calculant l’anomalie. Par ailleurs, à cause de la résolution grossière des données micro-ondes (25 km), nous n’avons pas pu profiter du nombre de mesures à Sept-Îles. Celles-ci ont été réalisées à haute résolution, ce qui a limité leurs avantages, d’autant plus que l’ÉEN dans la région de Sept-Îles est caractérisé pas son importante variabilité spatiale. D’autre part, malgré que les différentes saisons hivernales aient été caractérisées par leur forte variabilité en termes de températures et de précipitations, la période d’étude est relativement courte, cinq années pour affirmer l’effet combiné (température/précipitations) sur le GNQ.

D’où à titre de perspectives, il est possible d’appliquer cette étude sur d’autres bassins versants, en considérant plus d’années et de données auxiliaires (données environnementales et climatiques), et éventuellement plus de données de neige. Des études futures qui feraient appel à une base de données climatiques s’étalant sur une période d’au moins 25 années permettraient de mieux comprendre l’effet des températures et des précipitations sur les produits GNQ en particulier.

67 Les corrélations importantes obtenues entre les erreurs (biais et RMSE) et les quantités moyennes d’ÉEN accumulées au sol devraient être davantage analysées, afin d’améliorer les méthodes d’inversion du modèle HUT.

Il serait aussi intéressant d’inclure d’autres facteurs proposés par d’autres études tel que la vitesse du vent (Clow et al., 2012 ; Smith et Bookhagen, 2015) dans le processus d’estimation de l’ÉEN.

Conclusion

Nous avons réalisé une étude comparative entre deux produits d’estimation de l’ÉEN issus des données micro-ondes passives et basés sur le modèle semi-empirique HUT. Les deux produits sont basés sur des processus d’inversion différents. Dans le cas de GlobSnow, le paramètre libre qui évolue à l’intérieur du modèle est la taille des grains. Pour le produit GNQ, mieux adapté aux conditions d’enneigement du Québec, c’est le coefficient d’extinction à l’intérieur du modèle HUT qui est libre. Les résultats obtenus montrent globalement des erreurs plus faibles pour le produit GNQ comparé au produit GlobSnow. Ce qui valide les hypothèses de l’étude. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence le rôle important de l’ÉEN moyen accumulé au sol et de la végétation dense dans l’estimation de l’ÉEN. Les biais et RMSE obtenus augmentent avec la valeur de l’ÉEN. Pour des ÉEN > 250 mm et une fraction forestière au-dessus de 45 %, les deux produits sous-estiment grandement l’ÉEN. Nous avons aussi constaté qu’une température trop froide (<-20 °C), combinée à de faibles précipitations, mène à une surestimation pour les produits GNQ (pour 2009). Dans l’ensemble les produits GNQ ont un niveau d’erreur plus faible que les produits GlobSnow pour l’ensemble de la zone d’étude, des deux bassins pris individuellement, et des bandes latitudinales considérées.

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