Stratégie méthodologique

L’objectif général de cette thèse est d’identifier et d’estimer à partir d’observations satellitaires les variables biophysiques qui pilotent l’albédo de surface des forêts dans l'espace et le temps et de développer un premier modèle prédictif d’évolution dans le temps de l’albédo des forêts à l’échelle du paysage (échelle des modèles LSM).

Afin de développer un premier modèle prédictif d’évolution dans le temps de l’albédo de surface des forêts, il est important de pouvoir prédire l’évolution temporelle de chacune des variables pilotant cet albédo. Les perturbations aléatoires ne peuvent être prescrites. Par conséquent, les sites forestiers soumis à des perturbations altérant l’albédo de surface doivent être écartés de cette étude.

Dans cette thèse, je définis un cycle annuel d’albédo caractéristique comme une série temporelle annuelle d'albédo présentant des valeurs similaires d’une année sur l’autre. En tout premier lieu j’ai donc cherché à identifier les sites forestiers qui présentent un cycle annuel d’albédo caractéristique et sur lesquels l’albédo de surface peut donc être prédit (voir Figure II-1). Afin de réponde à ce premier objectif, une méthode basée sur le croisement de tests statistiques et de données satellitaires a été développée. Cette méthode est présentée dans la Section 2 de ce chapitre. La mise en évidence de sites forestiers présentant un albédo de surface non altéré a été l’occasion d’étudier les forêts présentant, à l’inverse, un cycle d’albédo de surface perturbé. Dans ce cadre, j’ai cherché à savoir si la dérive de l’albédo de surface constatée était due à un changement soudain de structure de la végétation ou non. Finalement, le forçage radiatif induit par les changements d’albédo de surface en France métropolitaine a été évalué.

Une fois les sites forestiers présentant un cycle annuel d’albédo caractéristique identifiés, on pourra chercher à développer un modèle prédictif d’évolution dans le temps de l’albédo de surface sur ces sites. Pour cela, il est important de pouvoir estimer, de manière dynamique et réaliste, l’évolution de chacune des variables pilotant cet albédo. Dans cette thèse je définis le terme « réaliste » comme « proche des variations et des valeurs observées ». Dans la Section 2.2.2 du Chapitre I, nous avons vu que l’albédo du sol et l’albédo de la végétation sont à la base des représentations de l’albédo de surface dans les LSM, même les plus simples. Ils influencent tous deux l’albédo de surface avec une fréquence temporelle différente. Cependant, alors que ces deux variables sont indispensables à l’estimation de l’albédo de surface dans les modèles LSM, il n’existe pas aujourd’hui de produit satellitaire permettant de fournir des valeurs (dynamiques et réalistes) de ces deux albédos avec un pas de temps régulier. Dans un deuxième temps, j’ai donc cherché un moyen de fournir ces deux albédos en tout point de la surface avec un pas de temps régulier. A cet

effet un algorithme permettant de désagréger les produits satellitaires d’albédo de surface a été développé et utilisé (voir Figure II-1). Cet algorithme s’appuie sur deux filtres de Kalman imbriqués (voir Section 3). La méthode développée afin de séparer la composante « végétation » de la composante « sol » s’appuie sur l’utilisation d’une variable représentant la fraction du paysage recouverte par de la végétation, distribuée au travers de produits satellitaires : le FCOVER. Le FCOVER est défini comme le complément de la fraction de trouée observée au nadir, en ne considérant que les éléments verts (Baret et al., 2013 ; Camacho et al., 2013). Le FCOVER permet de représenter la végétation dans sa dimension horizontale. Ainsi, l’albédo du sol issu de cette méthode correspond à l’albédo du sol nu visible au travers des zones non recouvertes par de la végétation. Par contre, l’albédo de la végétation correspond à l’albédo de zone du paysage recouverte par de la végétation et implique donc une part de sol sous-jacent.

Après avoir identifié les forêts présentant un cycle annuel d’albédo caractéristique, sur lesquelles il est possible de prédire l’albédo de surface, et isolé leur composante « végétation » de leur composante « sol », je me suis attachée à estimer les autres variables qui pilotent l’évolution de l’albédo de surface des forêts dans l'espace et dans le temps à l’échelle du paysage depuis l’échelle de la canopée (voir paragraphe c. de la Section 2.2.2 du Chapitre I). A savoir : l’albédo de la canopée (c’est-à-dire l’albédo de la végétation « vraie », sans effet sous-jacent du sol), le « clumping index » et l’orientation moyenne des feuilles. Le LAI est une variable biophysique majeure pilotant l’albédo de surface des forêts. Toutefois il n’est pas nécessaire d’estimer cette variable car, étant une ECV, elle est aujourd’hui distribuée avec un pas de temps régulier au travers de nombreux produits satellitaires. De plus, cette variable est également estimée dans les modèles LSM, dont ISBA. Afin d’estimer ces variables de la composante « végétation » (albédo de la canopée, « clumping index » et orientation moyenne des feuilles), je me suis appuyée sur la physique d’un transfert radiatif simplifié inspiré par l’Eq. I-10 de calcul de l’albédo de surface du modèle ISBA-MEB. Finalement, afin de développer un premier modèle prédictif d’évolution dans le temps de l’albédo des forêts à l’échelle du paysage utilisable par les LSM, il a été nécessaire de construire des climatologies annuelles pour les variables non diagnostiques et/ou non distribuées au travers de produits satellitaires (voir Figure II-1). En effet, dans les LSM il existe deux catégories de variables : les variables simulées (produites par le LSM) et les variables prescrites (utilisées comme variables de forçage du LSM). Les variables simulées, telles que le LAI, sont estimées par les modèles LSM au travers d’une paramétrisation qui dépend d’autres variables issues du modèle. Les variables prescrites doivent être définies par l’utilisateur du LSM. L’albédo du sol, l’albédo de la canopée, le « clumping index » et l’orientation des feuilles seront prescrits dans le modèle prédictif au travers de climatologies annuelles (cycles annuels moyens), car non distribuées par les produits satellitaires actuels. Dans le cadre de cette thèse, le

modèle prédictif n’a pas été intégré à un modèle LSM mais est construit en vue d’une intégration future dans ISBA, voir Chapitre VI.

Figure II-1 : Stratégie méthodologique. Dans le Chapitre III, l’objectif est d’identifier et d’isoler les cycles forestiers présentant un cycle annuel d’albédo caractéristique (voir définition Section 1 du Chapitre II), indiqué comme « Type 4 ». Dans ce contexte une publication (Planque et al., 2017),

s’intéressant aux forçages radiatifs induits par les couverts végétalisés ayant connu des altérations dans la dynamique temporelle de l’albédo, a été réalisée (encadré en rose). Après avoir isolé les cycles forestiers présentant un cycle annuel d’albédo caractéristique, dans le Chapitre IV, un algorithme de désagrégation des produits d’albédo satellitaires a été mis en place afin d’estimer l’albédo du sol et l’albédo de la colonne de végétation de manière dynamique et réaliste (proche des observations), c’est-à-dire proche des valeurs observées. Pour des raisons liées à l’implémentation de cette méthode sur une chaîne opérationnelle, ces algorithmes ont été mis en place sur l’ensemble du territoire français métropolitain et pas uniquement sur les forêts. Une fois séparés ces deux albédos ont permis d’estimer, dans le Chapitre V, l’albédo de la canopée et l’indice de groupage des feuilles. Des climatologies de ces différentes variables biophysiques ont ensuite été réalisées afin d’être utilisées dans le modèle prédictif proposé dans cette thèse. Le modèle prédictif a été mis en place sur les forêts présentant un cycle annuel d’albédo caractéristique.