Couplage d'un modèle de fonctionnement de prairies semi-arides avec des données satellitales (SPOT4-VEGETATION)

Le modèle étudié simule avec un pas de temps journalier la production primaire de prairies semi-arides situées au Niger. Il utilise en entrée des données météorologiques journalières enregistrées au cours des années 1998 et 1999. La modélisation du fonctionnement de cette végétation s'organise en deux parties interactives: la croissance végétale et le bilan hydrique. Le modèle STEP (Sahelian transpiration Evaporation and Productivity model) a été développé pour simuler la production primaire de prairies constituées essentiellement de graminées annuelles au Sahel. Des modifications y sont apportées, les plus importantes étant la prise en compte d'un compartiment racinaire, ainsi qu'une description plus physique de l'évapotranspiration basée sur Penman-Monteith (Monteith, 1981). Les principaux processus modélisés pour simuler les compartiments aériens et racinaire sont la photosynthèse, la répartition des assimilats entre les compartiments aériens et racinaires, la respiration et la sénescence de chaque compartiment. Le bilan hydrique est simulé en séparant l'évaporation du sol nu de la transpiration du couvert végétal. Ces échanges d'eau à travers le continuum Sol-Plante-Atmosphère et la disponibilité de l'eau dans le sol contrôlent dans ces régions semi-arides la croissance et la mortalité de la végétation. Leur représentation doit être alors des plus réaliste. Dans le but d'ajuster la valeur de certains paramètres en vue de la spatialisation des variables de sortie du modèle de fonctionnement, la méthode d'assimilation de données satellitales est appliquée. Ainsi, il est nécessaire de coupler au modèle de fonctionnement un modèle de transfert radiatif qui simule les réflectances des prairies étudiées. Les données utilisées sont des observations acquises quotidiennement par le capteur grand champs VEGETATION-SPOT4 au cours des années 1998 et 1999. Les réflectances bidirectionnelles dans le rouge et le proche infra-rouge, et l'indice de végétation NDVI sont simulés avec succès par le modèle "couplé" . Il est alors possible d'appliquer la méthode d'assimilation des données satellitales acquises par VGT afin d'ajuster deux paramètres du modèle, l'efficience de conversion (epsilon bmax), et le pourcentage de plantes de type C3 (% C3C4). Les résultats obtenus montrent l'existence de variabilités spatiale et inter-annuelles de ces deux paramètres. Ils ouvrent alors des perspectives sur la possibilité de spatialisation du modèle par l'utilisation de données d'observation satellitaire. (Résumé d'auteur