Contribution des modèles numériques de terrain à la simulation des écoulements dans un réseau hydrographique : exemple du bassin de Bras-David (Guadeloupe)

A partir des Modèles Numériques de Terrain (MNT), il est possible d'établir un modèle de drainage de la surface suivant la méthode dite de la "descente maximale" (approximation d'un écoulement superficiel dans la direction de la ligne de la plus grande pente). Le modèle ainsi obtenu est corrigé afin de respecter le principe de la connexité à l'exutoire des "chemins de l'eau" simulés dans les zones exoréïques. Il permet d'extraire le réseau de talweg puis le réseau hydrographique associé à partir d'un critère d'encaissement des formes de terrain mesuré à partir du MNT. L'écoulement concentré peut alors être simulé. Deux caractéristiques hydrodynamiques des bassins versants modélisés sont : le temps de réponse à une impulsion instantanée, et le débit maximum spécifique. Un exemple d'application est donné sur le bassin du Bras-David (34 km2) en Guadeloupe. Les caractéristiques hydrodynamiques simulées respectent l'ordre de grandeur des valeurs observées sur des crues unitaires réelles. La méthode proposée permet d'esquisser certaines propriétés de formes de l'hydrogramme unitaire, liées exclusivement aux pentes des profils en long et aux caractéristiques du résea

Simulation à l'aide d'un modèle numérique de terrain des échos de sol détectés par un radar météorologique

La possibilité de simuler des cartes d'écho de sol, qui font obstacle à la mesure de la pluie par un radar météorologique, est étudiée en s'appuyant sur l'information topographique fournie par un modèle numérique de terrain. Une carte de visibilité du relief par le faisceau radar pour un site de tir donné est tout d'abord calculée. Cette carte est ensuite convertie en une carte d'indice d'écho, par le biais d'une intégration simplifiée de l'équation fournissant la puissance rétrodiffusée du signal en fonction des caractéristiques de l'antenne émettrice d'une part et de la cible rétrodiffusante d'autre part. La validité des cartes obtenues est analysée à travers une étude de cas ayant pour cadre la campagne de qualification d'un radar hydrométéorologique menée conjointement par le Laboratoire Associé de Météorologie Physique de Clermont-Ferrand et l'Institut de Mécanique de Grenoble sur la région des Cévennes (sud-est de la France). (Résumé d'auteur

hardRain: An R package for quick, automated rainfall detection in ecoacoustic datasets using a threshold-based approach

The increasing demand for cost-efficient biodiversity data at large spatiotemporal scales has led to an increase in the collection of large ecoacoustic datasets. Whilst the ease of collection and storage of audio data has rapidly increased and costs fallen, methods for robust analysis of the data have not developed so quickly. Identification and classification of audio signals to species level is extremely desirable, but reliability can be highly affected by non-target noise, especially rainfall. Despite this demand, there are few easily applicable pre-processing methods available for rainfall detection for conservation practitioners and ecologists. Here, we use threshold values of two simple measures, Power Spectrum Density (amplitude) and Signal-to-Noise Ratio at two frequency bands, to differentiate between the presence and absence of heavy rainfall. We assess the effect of using different threshold values on Accuracy and Specificity. We apply the method to four datasets from both tropical and temperate regions, and find that it has up to 99% accuracy on tropical datasets (e.g. from the Brazilian Amazon), but performs less well in temperate environments. This is likely due to the intensity of rainfall in tropical forests and its falling on dense, broadleaf vegetation amplifying the sound. We show that by choosing between different threshold values, informed trade-offs can be made between Accuracy and Specificity, thus allowing the exclusion of large amounts of audio data containing rainfall in all locations without the loss of data not containing rain. We assess the impact of using different sample sizes of audio data to set threshold values, and find that 200 15 s audio files represents an optimal trade-off between effort, accuracy and specificity in most scenarios. This methodology and accompanying R package ‘hardRain’ is the first automated rainfall detection tool for pre-processing large acoustic datasets without the need for any additional rain gauge data

L'île était dans l'homme et regardait sa vie : chronique d'une dépendance à l'insularité

National audienceComment devient-on Nissologue ? Comme souvent, il faut y voir un jeu subtil entre le hasard et la nécessité. Hasard, car rien ne prédisposait l'auteur à une telle vocation. Nécessité aussi car comment vivre sans avoir un lieu où enraciner sa pensée et son action

Potentialité des modèles numériques de terrain pour l\u27hydrogéomorphométrie

M. Depraetere présente le modèle numérique de terrain Lito3d, créé par l\u27Institut Géographique National en 2012. Sa résolution métrique permet d\u27obtenir une finesse plus aboutie pour la connaissance du relief. L\u27extraction d\u27objets hydrologiques s\u27en trouve facilitée, comme par exemple pour les limites de bassins versants. Ce modèle améliore donc les possibilités d\u27analyse du terrain