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Development of generic earth observation based snow parameter retrieval algorithms

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Modéliser la face changeante de la neige

Des simulations effectuées par la direction des ressources en eau et de l'énergie de Norvège ont permis de mieux comprendre la variation spatio-temporelle des paramètres de la neige en Europe.

Dans de nombreuses régions montagneuses, la fonte des neiges a une influence prépondérante sur les réserves locales en eau potable. Malheureusement, le changement climatique augmente l'aspect aléatoire de cette ressource en eau en changeant la répartition géographique, la fréquence et l'intensité des chutes de neige. Le projet ENVISNOW a été financé au titre du cinquième programme-cadre afin d'améliorer nos connaissances sur la neige, ses paramètres et notre capacité à les prévoir. Dans le cadre de ce projet, la direction des ressources en eau et de l'énergie de Norvège (NVE) a tenté de modéliser l'évolution saisonnière de paramètres comme la zone couverte de neige (ZCN) et l'équivalent neige eau (ENE). Les chercheurs ont utilisé un modèle dit de précipitations/dissipation qu'ils ont alimenté à l'aide de données (précipitations, températures) tirées du modèle HIRLAM (pour High Resolution Limited Area Model, modèle de zone limitée à haute résolution). Ce modèle a été utilisé à grande échelle (1Km x 1Km) dans trois zones à fortes précipitations en Norvège. Les hydrologistes de la NVE ont ensuite effectué une analyse statistique des résultats du modèle. Ils ont détecté de hauts niveaux de dissymétrie dans les ENE modélisés au début de la saison neigeuse lorsque l'accumulation domine. Observation répétée à la fin de la saison lorsque l'ablation éclipse l'accumulation, la dissymétrie déclinant d'une période à l'autre. L'observation de l'ENE a également montré que la variation spatiale des précipitations entraînée par les changements dans l'occupation des sols pouvait fortement influencer la ZCN. En particulier, les zones alpines et boisées pourtant proches les unes des autres ont souvent présenté des évolutions de SCA dissemblables. Enfin, il faut noter que les découvertes de la NVE confirment la tendance récente, en modélisation de la neige, à traiter l'ENE en tant que variable gamma distribuée.

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