Assimilation des réflectances satellites visible et infrarouge pour la

Assimilation des réflectances satellites visible et infrarouge pour la simulation
distribuée du manteau neigeux
Encadrants :
Marie Dumont (CEN, [email protected], +33476637907) et Emmanuel Cosme,
LGGE, [email protected]
Cadre de travail :
La thèse proposée ici se situe dans le cadre actuel d'amélioration du modèle détaillé de manteau neigeux
Crocus (Brun et al 1992), et permettra pour la première fois d’assimiler des observations nivologiques
au sein de ce modèle. Ce travail de modélisation sera mené en coopération étroite entre le LGGE et le
CNRM-GAME/CEN (équipe météorologie de montagne et avalanche et équipe manteau neigeux).
Sujet :
La chaîne de modèles SAFRAN/Crocus/MEPRA1 simulent les conditions météorologiques en
montagne, l’évolution du manteau neigeux et celle de sa stabilité mécanique, respectivement. Cette
chaîne est utilisée pour la prévision opérationelle du risque d’avalanche ainsi que pour des applications
hydrologiques et climatiques. A l’heure actuelle, le modèle d’évolution du manteau neigeux Crocus
n’intègre aucune observation relative au manteau neigeux. Les erreurs éventuelles de simulation
s’accumulent donc au cours de la saison hivernale. L’objet de ce travail est d’assimiler des données
d’imageurs visible et infra-rouge dans Crocus pour une meilleure représentation du manteau neigeux.
Une avancée majeure au CEN permet ce type d’approche. En effet, un nouveau schéma optique est
implémenté dans Crocus via la plateforme SURFEX et permet l’utilisation de la réflectance spectrale
comme variable diagnostique du modèle Crocus. Les réflectances pouvant être mesurées par les
capteurs satellites ce qui permet donc leur utilisation dans un cadre « assimilation » pour la neige.
L’étudiant sera amené à développer un système d’assimilation des réflectances de surfaces visible et
infrarouge dans le modèle de manteau neigeux sur les zones de relief en France. Ces réflectances de
surface (à 250m de résolution spatiale) proviendront principalement de l’imageur MODIS pour
lesquelles une méthode de traitement adaptée aux zones de montagne a été développée au CEN. Etant
donnée la nature des observations, l’assimilation ne pourra être effectuée qu’en ciel clair. La détection
nuageuse fera donc partie des points à traiter lors de cette thèse. Le système d’assimilation, sera tout
d’abord évalué ponctuellement en deux sites expérimentaux , le Col de Porte et le Lac Blanc, pour
lesquels le CEN possède un grand nombre d’observations météorologiques et nivologiques. Dans un
deuxième temps, le système d’assimilation sera implémenté dans la version distribuée du modèle avec
deux zones d’études , le bassin de l’Arve et le massif des Grandes Rousses. L’impact de l’assimilation
sera évalué grâce à des mesures ponctuelles soit d’ordre nivologique soit d’ordre hydrologique.
Les données haute résolution acquises pour la saison 2013 par le projet SPOT4 take five seront utilisées
1/ pour l’évaluation des simulations 2/ en tant qu’observations pour l’assimilation afin de tester l’impact
d’une meilleure résolution spatiale. Il pourra en être de même des réflectances mesurées par les
satellites Sentinel-2 ou VIIRS dans le cas où les données seraient disponibles.
Compétences recherchées :
Le travail de thèse, basé au CNRM-GAME/CEN, qui gère le modèle communautaire Crocus, se
déroulera en très étroite collaboration avec le LGGE. Il nécessite un goût prononcé pour le
développement scientifique et informatique au sein d’un environnement collaboratif dynamique de
modélisation numérique des processus de surface, allié à un intérêt réel pour les mesures de terrain
permettant de contraindre les modélisations implémentées.
1
Une présentation de ces modèles est disponible sur http://www.cnrm-game.fr/spip.php?rubrique73
Assimilation of satellite visible and near-infrared reflectance for the distributed
modelling of snow
Supervisors : Marie Dumont (CEN, [email protected], +33476637907 et Emmanuel Cosme,
LGGE, [email protected]
Framework:
This thesis is a contribution to the current upgrade of the detailed snowpack model Crocus (Brun et al,
1992). The aim is implement an assimilation scheme for the snow model Crocus in order to improve
snowpack simulations. Based at CNRM-GAME Snow Studies Center, this work will be in close
collaboration with LGGE.
Subject:
Snow on the ground is a very important for many human activities, both locally and regionally (water
ressources, avalanches). It is also fundamental in the climate system at global scale. Because snow is a
terrestrial surface with very unique radiative and thermodynamic properties, its presence on the ground
induces profound changes in the surface energy budget. SURFEX/ISBA-Crocus is a physically based
multi-layer snowpack model used for numerous scientific and operational applications. Yet no snow
observation are assimilated into the snow model. Thus the simulation error is accumulated over the
winter season. The thesis aims at assimilating data from visible and near-infrared imagers into the snow
model Crocus. The approach is allowed by the recent development of a new optical scheme for Crocus
(ANR MONISNOW). This optical scheme allows the use of visible and near infrared reflectance as
diagnostic variables of the snow model. These reflectances are measured by several satellites and can
thus be used in an assimilation framework.
In this work, the student needs to develop an assimilation scheme of visible and near-infrared
reflectances in the snow model for mountainous regions in France. Data from the MODIS imager, at
250 m spatial resolution, will be mainly used. A method as been recently developed at CEN to process
these data accurately in a mountainous area. Given that visible and near-infrared data are used, the
assimilation will only occurs for clear sky scenes. Clouds detection over snow will so be a part of the
thesis work. The assimilation scheme will be first evaluate punctually at the two experimental site Col
de Porte and Col du Lac Blanc for which a large number of observations in available. Then the
assimilation scheme will be implemented in the distributed version of the model for two domain :
Grandes Rousses massif and Arve basin. The impact of assimilation will be evaluated using both
hydrological and snow observations.
High resolution data obtained over the Alps during 2013 season by SPOT4 will be used 1/ to evaluate
the simulation 2/ as input for the assimilation scheme to test the impact of the spatial resolution on the
results. If they are available the data from Sentinel-2 and from NPP/VIIRS will be also used for the
same purpose.
Compétences recherchées :
The thesis work, based at CNRM-GAME/CEN responsible for the community model Crocus, will be in
close collaboration with LGGE. This work requires a taste for scientific and numeric development in a
dynamic collaborative environement devoted to numerical modeling of surface processes, together with
a keen interest for the field measurements necessary to constrain the model.