Évaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc : modélisation, mesures micro-météorologiques et télédétection spatiale

    Elfarkh, Jamal (2021)
Thèse de doctorat
    Type de document
    Thèse de doctorat
    Diffusion
    Accès libre
    Titre
    Évaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc : modélisation, mesures micro-météorologiques et télédétection spatiale
    Auteur
    Elfarkh, Jamal
    Directeur de thèse
    Jarlan, Lionel
    Er-Raki, Salah
    Date de soutenance
    2021-01-19
    Établissement de soutenance
    Université de Toulouse
    Université Toulouse III - Paul Sabatier
    École doctorale
    Sciences de l'Univers, de l'environnement et de l'espace (SDU2E)
    Structure de recherche
    Centre d'Etudes Spatiales de la BIOsphère (CESBIO), UMR 5126
    Discipline
    Surfaces et interfaces continentales, Hydrologie
    Sujet
    Physique
    Mots-clés en français
    Évapotranspiration
    Piémont
    Eddy covariance
    Scintillomètre
    Modélisation
    Résumé en français
    Une évaluation précise de l'évapotranspiration (ET) est indispensable à l'échelle du bassin pour étudier les processus hydrologiques et le bilan hydrique, en particulier de l'amont vers l'aval. Dans les montagnes, ce terme est mal connu en raison de divers défis, notamment la diversité de la végétation, la variabilité topographique, le manque de données disponibles et la difficulté d'effectuer des mesures sur ces terrain complexe. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est d'étudier le potentiel de différents modèles basés sur la télédétection, à savoir TSEB (Two-Source-Energy-Balance model), SPARSE (Soil Plant Atmosphere and Remote Sensing Evapotranspiration), Shuttleworth-Wallace (SW) and SAMIR (SAtellite Monitoring of IRrigation), pour estimer l'ET sur une région du piémont du montagne. Premièrement, les modèles ont été testés à l'échelle locale en comparant avec les mesures de deux systèmes d'Eddy covariance (EC). Deuxièmement, la performance des modèles à l'échelle de la zone d'étude a été évaluée en pondérant les estimations par le footprint d'un scintillomètre à grande ouverture (LAS) et en les comparant aux mesures. D'abord TSEB basé sur les données de télédétection, MODIS et Landsat, a été testé à l'échelle locale en comparant ses estimations aux mesures EC. Quant à l'échelle locale, les résultats de comparaison des flux de chaleur latente simulés par TSEB basé sur les données Landsat sont très encourageants en comparant aux mesurés LAS, tandis qu'une dispersion plus importante a été observée lors de l'utilisation des produits MODIS. En suit, SW a été testé à l'échelle locale et de bons accords avec la mesure ont été démontrés. Cependant, ce modèle a besoin de nombreuses variables d'entrée pour calculer les résistances du sol (rss) et de la végétation (rsv), qui sont souvent difficiles à estimer à grande échelle, en particulier l'humidité du sol. Pour ce fait, une nouvelle approche pour spatialiser rss et rsv basée sur deux proxys de variables thermiques a été proposée. La comparaison entre les valeurs ET estimées par la nouvelle approche et mesurées confirme la capacité de l'approche proposée à fournir des cartes ET satisfaisantes. SPARSE a montré des performances acceptables pour l'estimation des flux de chaleur latente et sensible. Cependant, il est limité par plusieurs hypothèses et incertitudes. Notamment, la fiabilité des données de température de surface. De plus, le fait de prendre des paramètres calibrés constants sur toute l'année dans différentes conditions de végétation et d'environnement n'est pas représentatif d'une surface aussi complexe, en particulier la résistance stomatique minimale (rstmin). Le modèle SAMIR (Satellite Monitoring of Irrigation), est utilisé pour effectuer un suivi journalier du bilan hydrique de la zone étudiée. SAMIR a montré une très bonne performance pour la prévision de l'ET. Toutefois, une surestimation est observée de l'ET en été du fait de la non prise en compte de l'arrêt des irrigations lié à l'assèchement de l'Oued. Malgré l'avantage du modèle SAMIR dans l'estimation des composantes du bilan hydrique, la nécessité des données des apport en eau (irrigation et pluie) nécessaires pour l'estimation de l'ET réelle reste le principal inconvénient de ce modèle. Enfin, SW, SPARSE et SAMIR ont été intercomparé afin d'investiguer leur précision et leur applicabilité pratique compte tenu des différents niveaux de complexité et des exigences en variable d'entrée. Les trois modèles prédisent bien l'évolution saisonnière de l'ET pendant les deux saisons 2017 et 2018. Cependant, SAMIR affiche de meilleures performances que SPARSE et SW. Cette comparaison a montré le potentiel de chaque modèle pour l'estimation de l'ET. De plus, les résultats obtenus montrent que les performances des modèles sont contrastées et varient au cours de la saison en fonction des conditions de stress et du développement de la végétation. Ceci met en évidence l'idée que la complémentarité de ces modèles pourrait être exploitée, par exemple en assimilant les estimations SPARSE dans SAMIR qui a montré une bonne cohérence temporelle mais avec biais sur certaines périodes.
    Résumé en anglais
    An accurate assessment of evapotranspiration (ET) is crucially needed at the basin scale for studying the hydrological processes and water balance especially from upstream to downstream. In the mountains, this term is poorly understood because of various challenges, including the vegetation diversity, topography variation, lack of available data and because the in situ direct measurement of ET is difficult in complex terrain. The main objective of this theses was to investigate the potential of different models, namely Two-Source-Energy-Balance model (TSEB), Soil Plant Atmosphere and Remote Sensing Evapotranspiration (SPARSE), Shuttleworth-Wallace (SW) and SAtellite Monitoring of Irrigation (SAMIR), driven by remote sensing data for estimating ET over a complex mountain region. First, the models were tested at the local scale against the EC measurements using local measurement or/and remote sensing inputs at the satellite overpasses. Secondly, the potential of the models for evaluating the evapotranspiration at large scale was investigated by aggregating the estimated map based on the LAS footprint and compared them to the LAS measurements. TSEB was tested at the local scale against the EC measurements using multi-scale remote sensing (MODIS and Landsat) inputs at the satellite overpasses. As for the local scale, the comparison of the latent heat fluxes simulated by TSEB driven by Landsat data performed well against those measured by the LAS, while slightly more scattering was observed when MODIS products were used. SW was tested at the local scale and good agreements with the measurement was shown. However, this model needs many input variables to compute soil (rss) and vegetation (rsv) resistances, which are often difficult to estimate at large scale particularly soil moisture. In this study, a new approach to spatialize rss and rsv based on two thermal-based proxy variables was proposed. The comparison between the ET values estimated using the proposed approach and measured confirm the ability of the proposed approach to provide satisfactory ET maps. The parallel version of SPARSE is used by calibrating five of these more sensitive parameters. SPARSE has shown acceptable performance in estimating latent and sensible heat fluxes. The SPARSE model is limited by several assumptions and uncertainties. In particular, the reliability of the surface temperature data. In addition, the fact of taking constant calibrated parameters over the whole year in different vegetation and environmental conditions is not representative of such a complex surface, in particular the minimum stomatal resistance (rstmin). The SAMIR model (Satellite Monitoring of Irrigation) is used to simulate water fluxes at a daily time step in the area studied. SAMIR showed a very good performance for the estimating ET. However, an overestimation is observed of ET in summer due to the failure to take into account the stoppage of irrigations linked to the drying up of the river. Despite the advantage of the SAMIR model in estimating the components of the water balance, the need for water supply data (irrigation and rain) necessary for the estimation of the actual ET remains the main drawback of this model. SW, SPARSE and SAMIR were compared to investigate their accuracy and practical applicability given different levels of complexity and input variable requirements. All three models predict well the seasonal evolution of ET during the two seasons 2017 and 2018. However, SAMIR performs better than SPARSE and SW. This comparison has shown the potential of each approach in estimating ET and the utility of optical and thermal remote sensing data to provide maps of ET at high temporal satellite revisit. Additionally, the results obtained show that the performance of the models was contrasting and vary in the season depending on the stress condition and vegetation development. This highlights the idea that the complementarity of these models could be exploited, for example assimilating SPARSE values in SAMIR which has shown a good temporal coherence but with bias during some periods.
    Numéro national de thèse
    2021TOU30002
    Date de publication
    2021-03-25T13:34:54

Citation bibliographique

Elfarkh, Jamal (2021), Évaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc : modélisation, mesures micro-météorologiques et télédétection spatiale [Thèse de doctorat]