Estimation spatialisée de l'évapotranspiration à l'aide de données infra-rouge thermique multi-résolutions

In a global warming context, estimation of evapotranspiration (ET) over agricultural landscapes is of great interest for water resources management at crop and watershed scales. ET can be estimated spatialy by combining soil-vegetation-atmosphere transfer (SVAT) modeling, and satellite data. In particular, thermal infra-red (TIR) data allows retrieving surface temperature (LST) which is a precious information regarding energy budgets solving. In this context, this thesis focuses on multi-resolutions intercomparison of 2 approaches: 1. By simulating with TSEB [Norman et al. , 1995a], a surface energy budget (SEB) model forced directly with TIR data at hectometric and kilometric resolutions. It is designed to be driven with remote sensing data, but simplified and thus limited. 2. By agregating high spatial resolution (crop scale) estimations from SEtHyS [Coudert et al. , 2006] model, a more complex model which solves water budget and can be constrained by TIR data. It requires more parameters and inputs which make it trickier to spatialize. In a first part in-situ data acquired over 3 experimental sites in France and Morocco allowed calibration, performances evaluation and sensitivity analyses of models for various cases (temperate and semi-arid climate, kind of culture, phenological stage, hydric stress. . . ), which highlighted their domains of validity and prepared spatialization phase. In a second part, a tool was developed in order to handle semi-automatically spatialized multiresolutions ET estimations with both approaches. Spatialization scenarios were tested (variability of soil water contents, soil depth, and meteorological forcing) and an innovative method was proposed to inverse irrigation amounts from relative information available among a LST image. This part allowed to implement the first bricks of an exploratory work and open interesting perspectives regarding data assimilation for irrigation monitoring, but also for studying impact of spatialization of rain, impact of slopes on radiative transfer, and enhancement of low spatial resolution ET products.Dans un contexte de réchauffement climatique, l'estimation de l'évapotranspiration (ET) sur des paysages agricoles présente un enjeu considérable pour la gestion des ressources en eau aux échelles du parcellaire et des bassins versants. L'ET peut être estimée de façon spatialisée en combinant la modélisation des transferts d'énergie et d'eau à l'interface sol-végétation-atmosphère (SVAT), et l'utilisation de données satellitaires. En particulier les données infra-rouge thermique (IRT) permettent d'évaluer la température de surface (TS) et constituent une information précieuse pour la résolution des bilans d'énergie. Dans ce contexte cette thèse s'intéresse à l'intercomparaison multi-résolutions de 2 approches : 1. En simulant avec TSEB [Norman et al. , 1995a], un modèle de bilan d'énergie en surface (SEB) forcé directement avec des données IRT de résolutions hectométrique à kilométrique. Il est conçu pour être piloté par télédétection mais simplifié et donc limité. 2. En agrégeant les estimations à haute résolution spatiale (à l'échelle de la parcelle agricole) issues du modèle SEtHyS [Coudert et al. , 2006], un modèle plus complexe qui inclue la résolution du bilan d'eau et qui peut être contraint par des données IRT. Il nécessite la connaissance d'un plus grand nombre de paramètres et d'entrées ce qui rend sa spatialisation plus délicate. Dans une première partie des données in-situ recueillies sur 3 sites expérimentaux en France et au Maroc ont permis d'étalonner les modèles, d'évaluer leurs performances et d'effectuer des analyses de sensibilité pour différents cas de figure (climat tempéré ou semi-aride, type de culture, stade phénologique, stress hydrique. . . ), et ainsi mettre en évidence leurs domaines de validité et préparer la phase de spatialisation. Dans une seconde partie, un outil a été développé afin de gérer de façon semi-automatisée les simulations spatialisées multi-résolutions de l'ET avec les 2 approches. Des scénarios de spatialisation ont été testés (variabilité sur les contenus en eau du sol, la profondeur de sol, et le forçage météorologique), et une méthode innovante a été proposée afin d'inverser des quantités d'irrigation à partir de l'information relative contenue dans une image de TS. Cette partie a permis de mettre en place les premières briques d'un travail exploratoire et ouvre des perspectives intéressantes quant à l'assimilation de données pour le suivi de l'irrigation, mais aussi pour l'étude de l'impact de la spatialisation des pluies, de l'impact des pentes sur le transfert radiatif, et l'amélioration des produits ET à basse résolution spatiale

Rift Valley fever in a zone potentially occupied by Aedes vexans in Senegal: dynamics and risk mapping

This paper presents an analysis of the interaction between the various variables associated with Rift Valley fever (RVF) such as the mosquito vector, available hosts and rainfall distribution. To that end, the varying zones potentially occupied by mosquitoes (ZPOM), rainfall events and pond dynamics, and the associated exposure of hosts to the RVF virus by Aedes vexans, were analyzed in the Barkedji area of the Ferlo, Senegal, during the 2003 rainy season. Ponds were identified by remote sensing using a high-resolution SPOT-5 satellite image. Additional data on ponds and rainfall events from the Tropical Rainfall Measuring Mission were combined with in-situ entomological and limnimetric measurements, and the localization of vulnerable ruminant hosts (data derived from QuickBird satellite). Since “Ae. vexans productive events” are dependent on the timing of rainfall for their embryogenesis (six days without rain are necessary to trigger hatching), the dynamic spatio-temporal distribution of Ae. vexans density was based on the total rainfall amount and pond dynamics. Detailed ZPOM mapping was obtained on a daily basis and combined with aggressiveness temporal profiles. Risks zones, i.e. zones where hazards and vulnerability are combined, are expressed by the percentages of parks where animals are potentially exposed to mosquito bites. This new approach, simply relying upon rainfall distribution evaluated from space, is meant to contribute to the implementation of a new, operational early warning system for RVF based on environmental risks linked to climatic and environmental conditions

Ability of a soil-vegetation-atmosphere transfer model and a two-source energy balance model to predict evapotranspiration for several crops and climate conditions

International audienceThe heterogeneity of Agroecosystems, in terms of hydric conditions, crop types and states, and meteorological forcing, is difficult to characterize precisely at the field scale over an agricultural landscape. This study aims to perform a sensitivity study with respect to the uncertain model inputs of two classical approaches used to map the evapotranspiration of agroecosystems: (1) a surface energy balance (SEB) model, the Two-Source Energy Balance (TSEB) model, forced with thermal infrared (TIR) data as a proxy for the crop hydric conditions, and (2) a soil- vegetation-atmosphere transfer (SVAT) model, the SEtHyS model, where hydric conditions are computed from a soil water budget. To this end, the models' skill was compared using a large and unique in situ database covering different crops and climate conditions, which was acquired over three experimental sites in southern France and Morocco. On average, the models provide 30 min estimations of latent heat flux (LE) with a RMSE of around 55 W m(-2) for TSEB and 47 W m(-2) for SEtHyS, and estimations of sensible heat flux (H) with a RMSE of around 29 W m(-2) for TSEB and 38 W m(-2) for SEtHyS. A sensitivity analysis based on realistic errors aimed to estimate the potential decrease in performance induced by the spatialization process. For the SVAT model, the multi-objective calibration iterative procedure (MCIP) is used to determine and test different sets of parameters. TSEB is run with only one set of parameters and provides acceptable performance for all crop stages apart from the early growing season (LAI 0.8 m(2)m(-2)) and unstressed conditions, using sets of parameters that only differentiate crop types is a valuable trade-off for SEtHyS. This study provides some scientific elements regarding the joint use of both approaches and TIR imagery, via the development of new data assimilation and calibration strategies

Modelling the volcanic ash plume from Eyjafjallajökull eruption (May 2010) over Europe: evaluation of the benefit of source term improvements and of the assimilation of aerosol measurements

International audienceAbstract. Numerical dispersion models are used operationally worldwide to mitigate the effect of volcanic ash on aviation. In order to improve the representation of the horizontal dispersion of ash plumes and of the 3D concentration of ash, a study was conducted using the MOCAGE model during the European Natural Airborne Disaster Information and Coordination System for Aviation (EUNADICS-AV) project. Source term modelling and assimilation of different data were investigated. A sensitivity study of source term formulation showed that a resolved source term, using the FPLUME plume rise model in MOCAGE, instead of a parameterised source term, induces a more realistic representation of the horizontal dispersion of the ash plume. The FPLUME simulation provides more concentrated and focused ash concentrations in the horizontal and the vertical dimensions than the other source term. The assimilation of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) aerosol optical depth has an impact on the horizontal dispersion of the plume, but this effect is rather low and local compared to source term improvement. More promising results are obtained with the continuous assimilation of ground-based lidar profiles, which improves the vertical distribution of ash and helps in reaching realistic values of ash concentrations. Using this configuration, the effect of assimilation may last for several hours and it may propagate several hundred kilometres downstream of the lidar profiles

Le projet Amp’Air : Amélioration de la représentation des émissions agricoles d'ammoniac pour une meilleure prévision de la qualité de l'air en France

International audienceContexteL’ammoniac, gaz émis à 94% par les activités agricoles, est impliqué dans la formation des particules secondaires de petite taille (PM2.5) et la réduction de ses émissions est un enjeu pour l’amélioration de la qualité de l’air en France. Cependant, des incertitudes fortes pèsent sur le bilan annuel des inventaires européens de référence et sont un frein à l’évaluation de la contribution des émissions d'ammoniac aux niveaux de pollution ambiante. Parallèlement, les modèles de qualité de l’air actuellement utilisés en prévision de la qualité de l’air (plateforme PREV’AIR) ne prennent en compte ni les conditions pédo-climatiques ni les conditions de la pratique agricole et de ce fait peinent à anticiper les forts épisodes de pollution particulaire.ObjectifsLe projet Amp’Air porte sur l’amélioration des approches intégrant les émissions d’ammoniac dans ces modèles pour une meilleure prévision de la contribution de l'agriculture à la qualité de l'air en France, en formulant deux hypothèses. La première est qu’une meilleure représentation spatiale et temporelle des émissions agricoles d’ammoniac est indispensable à une meilleure représentation des processus de chimie-transport dans l’atmosphère conduisant à la formation des particules. La deuxième est que la variabilité temporelle des émissions d'ammoniac est particulièrement liée à la fertilisation azotée. L’objectif du projet est de proposer une méthodologie permettant de mieux prendre en compte dans les modèles de prévision de la qualité de l’air la variabilité spatiale et temporelle des émissions d’ammoniac liées à la fertilisation azotée.MéthodologiesLa démarche d’amélioration est constituée de deux étapes principales, avec des étapes associées.La première étape consiste à mettre en œuvre, confronter et combiner de manière innovante deux des outils/méthodes les plus récemment mis au point pour décrire finement la variabilité spatiale et temporelle de ces émissions : -l’inversion des émissions utilisées dans CHIMERE à partir des concentrations estimées à partir des observations IASI (Fortems-Cheiney et al., 2016) ; -l’outil « CADASTRE_NH3 » basé sur le modèle Volt’Air et la description fine des données d’entrée (Ramanantenasoa et al., 2018 ; Génermont et al., 2018).Ces approches reposent sur une complémentarité entre des observations de diverses natures (enquêtes, expérimentations, observations satellitaires, réseaux de mesure…) et des simulations numériques à différentes échelles (parcelle agricole, petite région agricole, méso-échelle) (modèle 1D, 3D).L’utilisation en routine de ces outils complexes en prévision de la qualité de l’air opérationnelle est difficile. C’est pourquoi, parallèlement au premier objectif, ce projet a pour objectif de proposer des outils plus faciles à mobiliser. La démarche consiste à proposer des méta-modèles élaborés à partir des outils mentionnés précédemment, et dont la qualité prédictive est évaluée. Les approches de modélisation sont en effet des approches qui permettent de produire des modèles relativement simples tout en restant basées sur des connaissances des processus mécanistes.La deuxième étape consiste à valider la qualité effective des inventaires obtenus.Cette validation consiste à vérifier que l’utilisation par les modèles de prévision de la qualité de l’air des inventaires d’émissions corrigés permet effectivement une meilleure quantification dans le temps et dans l’espace des concentrations particulaires. Les simulations des concentrations de particules sont réalisées avec les modèles de chimie-transport CHIMERE et MOCAGE et comparées aux simulations utilisées actuellement. Les résultats sont confrontés au niveau local avec les mesures issues des campagnes de terrain menés spécifiquement pour le projet, et au niveau national avec les données remontées dans la base de données nationale (LCSQA : Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air) et les données du réseau CARA (CARActérisation chimique des particules). La validation à des échelles spatiales larges et sur des périodes longues des inventaires est un réel challenge, nécessitant la mise en place de réseaux de mesure de concentration en ammoniac à très bas coût financier et humain. Le projet Amp’Air a déployé spécifiquement des mesures de concentration en ammoniac au sol dans cet objectif et s’est donné pour objectif d’affiner la stratégie du déploiement de ces mesures de concentration en ammoniac à l’échelle d’une région.Conclusions et perspectivesLa poursuite parallèle de deux objectifs (amélioration et opérationnalité) est indispensable à l’implémentation dans la plateforme PREV’AIR d’une nouvelle chaîne de modélisation prenant en compte explicitement et opérationnellement la dynamique des émissions d’ammoniac. Le projet Amp’Air ne cherche cependant pas à répondre à la question des décisions à prendre pour réduire durablement les émissions d’ammoniac et pour limiter l’impact sanitaire des épisodes de pollution aux particules à forte composante nitrate d’ammonium ; c’est l’objectif du projet PolQA « POLitiques d’amélioration de la Qualité de l’air grâce aux pratiques Agricoles », porté par l’INERIS

Casual Rerouting of AERONET Sun/Sky Photometers: Toward a New Network of Ground Measurements Dedicated to the Monitoring of Surface Properties?

International audienceThis paper presents an innovative method for observing vegetation health at a very high spatial resolution (~5 × 5 cm) and low cost by upgrading an existing Aerosol RObotic NETwork (AERONET) ground station dedicated to the observation of aerosols in the atmosphere. This study evaluates the capability of a sun/sky photometer to perform additional surface reflectance observations. The ground station of Toulouse, France, which belongs to the AERONET sun/sky photometer network, is used for this feasibility study. The experiment was conducted for a 5-year period (between 2016 and 2020). The sun/sky photometer was mounted on a metallic structure at a height of 2.5 m, and the acquisition software was adapted to add a periodical (every hour) ground-observation scenario with the sun/sky photometer observing the surface instead of being inactive. Evaluation is performed by using a classical metric characterizing the vegetation health: the normalized difference vegetation index (NDVI), using as reference the satellite NDVI derived from a Sentinel-2 (S2) sensor at 10 × 10 m resolution. Comparison for the 5-year period showed good agreement between the S2 and sun/sky photometer NDVIs (i.e., bias = 0.004, RMSD = 0.082, and R = 0.882 for a mean value of S2A NDVI around 0.6). Discrepancies could have been due to spatial-representativeness issues (of the ground measurement compared to S2), the differences between spectral bands, and the quality of the atmospheric correction applied on S2 data (accuracy of the sun/sky photometer instrument was better than 0.1%). However, the accuracy of the atmospheric correction applied on S2 data in this station appeared to be of good quality, and no dependence on the presence of aerosols was observed. This first analysis of the potential of the CIMEL CE318 sun/sky photometer to monitor the surface is encouraging. Further analyses need to be carried out to estimate the potential in different AERONET stations. The occasional rerouting of AERONET stations could lead to a complementary network of surface reflectance observations. This would require an update of the software, and eventual adaptations of the measurement platforms to the station environments. The additional cost, based on the existing AERONET network, would be quite limited. These new surface measurements would be interesting for measurements of vegetation health (monitoring of NDVI, and also of other vegetation indices such as the leaf area and chlorophyll indices), for validation and calibration exercise purposes, and possibly to refine various scientific algorithms (i.e., algorithms dedicated to cloud detection or the AERONET aerosol retrieval algorithm itself). CIMEL is ready to include the ground scenario used in this study in all new sun/sky photometers

Biochemical dataset collected during the Peacetime cruise

The general objective of the PEACETIME cruise is to study the fundamental processes and their interactions at the ocean-atmosphere interface, occurring after atmospheric deposition (especially Saharan dust) in the Mediterranean Sea, and how these processes impact the functioning of the pelagic ecosystem. During the proposed 33 days cruise in the western and central Mediterranean Sea in May 2017, we will study the impact of atmospheric deposition on the cycles of chemical elements, on marine biogeochemical processes and fluxes, on marine aerosols emission and how ongoing changes will impact the functioning of Mediterranean Sea communities in the future. The cruise is designed to explore a variety of oligotrophic regimes. Combining in situ observations both in the atmosphere and the ocean, and in situ and minicosm-based on-board process studies, the 40 embarking scientists from atmosphere and ocean sciences will characterize the chemical, biological and physical/optical properties of both the atmosphere and the sea-surface microlayer, mixed layer and deeper waters. The PEACETIME strategy (season and cruise track) associated to a combination of dust transport forecasting tools and near real-time satellite remote sensing is designed to maximize the probability to catch a Saharan dust deposition event in a stratified water column in order to follow the associated processes in-situ. This coordinated multidisciplinary effort will allow us to fill the current weaknesses/lacks in our knowledge of atmospheric deposition impact in the ocean and feedbacks to the atmosphere in such oligotrophic systems. As a key joint-project between MERMEX and CHARMEX : The PEACETIME project comes in the scope of the regional multidisciplinaryprogramme MISTRALS (Mediterranean Integrated STudies at Regional And Local Scales ), which aims at predicting the evolution of this region following strong expected changes in climate and human pressures. In this framework, the PEACETIME project constitutes a key joint project between the ChArMEx (the Chemistry-Aerosol Mediterranean Experiment) and MERMEx (Marine Ecosystems Response in the Mediterranean Experiment) initiatives, enabling to gather communities of atmospheric chemists and marine biogeochemists around the common question of assessing the impact of atmospheric deposition on the marine biogeochemical processes and air-sea exchanges.Peer reviewe

Remote Sensing of Water Resources in Semi-Arid Mediterranean Areas : the joint international laboratory TREMA

Monitoring of water resources and a better understanding of the eco-hydrological processes governing their dynamics are necessary to anticipate and develop measures to adapt to climate and water-use changes. Focusing on this aim, a research project carried out within the framework of French-Moroccan cooperation demonstrated how remote sensing can help improve the monitoring and modelling of water resources in semi-arid Mediterranean regions. The study area is the Tensift Basin located near Marrakech (Morocco) - a typical Southern Mediterranean catchment with water production in the mountains and downstream consumption mainly driven by agriculture. Following a description of the institutional context and the experimental network, the main recent research results are presented: (1) methodological development for the retrieval of key components of the water cycle in a snow-covered area from remote-sensing imagery (disaggregated soil moisture from soil moisture and ocean salinity) at the kilometre scale, based on the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS); (2) the use of remote-sensing products together with land-surface modelling for the monitoring of evapotranspiration; and (3) phenomenological modelling based only on time series of remote-sensing data with application to forecasting of cereal yields. Finally, the issue of transfer of research results is also addressed through two remote sensing-based tools developed together with the project partners involved in water management and irrigation planning