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1. R 0 35 R 0 15 80 24 NASH 0 77 NASH 0 72 i a b EQMr 28 220 EQMr 34 e e E 4 pialsr 26 E BIAISr 68 e 200 L 2 a e e ee Sp ZS D 5 180 ii 3 Z 160 N W LU ra 140 R sidu mm Diagonale 120 o EEN mm Diagonale Dia on en 40 20 0 20 40 60 80 100 109 23 00 120 140 160 180 200 220 240 260 R sidus Observ s mm EEN Observ s mm 260 R 0 46 240 e NASH 0 27 c 220H EQMr 14 Se E d E BIAISr 58 200 A H N e 2 180 ge 5 18 160 E LL W 40 120 EEN mm Diagonale 109 00 120 140 160 180 200 220 240 260 EEN Observ s mm Figure 5 7 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans la zone A 129 100 450 2 R 0 30 d 80 400 8
2. 150 i 550 r r R 0 21 R2 0 80 a NASH 0 23 NASH 0 77 100 450 EQMr 74 EQMr 13 6 CL ef e 400 e BIAISr 46 BIAISr 14 350 50 e 2 300 SEN 3 250 2 Z 200 W 150 50 100 e R sidus mm ege Diagonale 50 SSES 10900 50 o Sg 100 150 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 R sidus Observ s mm EEN Observ s mm 600 r R 0 84 C 500 NASH 0 79 a EQMr 12 8 e ge di E og BIAISr 13 Ss w S N H 300 E N W Z 200 W Lu 100 e EEN mm Diagonale De 100 200 300 400 500 600 EEN Observ s mm 550 Figure 5 9 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans la zone D 132 Cependant la valeur de p tr s significative du coefficient de d termination R 0 21 permet de tenir compte de cette part de variance expliqu e des r sidus par les m tavariables A cet effet l ajout des r sidus estim s l estimation r gionale explique 84 de la variance locale de TEEN Figure 5 9c Les indices de validation Nash 0 79 et EQMr 12 montrent que le mod le est performant et que les estimations sont proches des observations Les mod les d estimation des r sidus d
3. 400 350 I KI N a EEN Estim s mm N R 0 62 NASH 0 57 EQMr 56 BIAISr 18 150 100 Donn es R sidus mm 50 Diagonale Diagonale 1090 80 60 A8 20 0 20 40 60 80 100 D 50 100 150 200 250 300 350 400 R sidus Observ s mm EEN Observ s mm 400 R 0 64 3507 NASH 0 70 c 300 EQMr 18 e e BIAISr 16 250 ri CO H 200 Ko d 150 z i W 100 50 EEN mm Diagonale D 50 100 150 200 250 300 350 400 EEN Observ s mm Figure 5 11 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans la zone F 135 550 R 0 89 O1 NASH 0 9 A O1 EQMr 5 3 ge i e A BIAISr 0 29 kal Wi O1 Wi N O1 N O1 EEN Estim s selon U locaux mm EEN mm Diagonale O1 0 50 100 150 200 250 300 350
4. Unit 2 Contributions Classes Stations des observations ou F1 F2 Modalit Sti 2 4 6 984 2 St2 0 17 817 2 St3 4 4 1 340 1 St4 4 2 1 709 1 St5 4 1 2 165 1 St6 4 9 0 045 1 St7 3 2 2 735 1 St8 0 1 6 950 2 St9 8 8 6 380 1 St10 9 5 8 258 1 St11 0 2 628 2 Sab 5 5 0 125 1 St13 2 9 4 842 2 St14 0 102 0 747 2 St15 14 081 5 434 1 St16 0 924 0 282 1 St17 0 076 1 750 2 St18 4 235 1 960 1 St19 0 237 3 785 2 St20 0 138 11 550 2 St21 12 278 12 325 2 St22 17 462 0 190 1 176 11 ANNEXE D Construction des ellipses de confiance On recherche a analyser et interpr ter g om triquement les pr cisions des r sultats obtenus apres le processus des moindres carr s Lorsqu il s agit d une seule variable on utilise les intervalles de confiance Mais lorsqu il s agit de deux variables interd pendantes comme les classes 2 au total de contribution aux axes composantes principales on utilise des ellipses de confiance La majorit des tests statistiques concernant la th orie d ajustement par les moindres carr s suivent une loi normale Ainsi pour une seule variable la distribution de la loi normale ressemble a une cloche et pour deux variables la distribution de la loi normale ressemble a une cloche en 3D a base elliptique Pour d terminer les r gions de confiance cette cloche 3D est coup e par un plan horizontal dont la hauteur est r gie par le param tre k La vue en coupe de
5. 38 lt b 200 22 i SE 1 1 l 100 L ib i L Ze 60 75 80 5 70 Longitude Ouest degr Figure 3 2 Variation des structures spatiales du maximum annuel moyen de TEEN selon la longitude sur le territoire d tude La moyenne 264 mm et le maximum 515 mm de TEEN peuvent s expliquer par la pr sence des Monts situ s au contact des provinces g ologiques du Bouclier canadien Lac Sup rieur Churchill Greenville L action de l altitude est un facteur explicatif a cette longitude car l influence des vents oc aniques est moins importante qu a la section La variabilit 76 mm peut tre due en partie aux zones habit es o l chantillonnage est plus dense La section III 72 84 la 75 56 longitude ouest s ouvre sur les pi monts des plateaux et des monts du Bouclier canadien Elle a une moyenne de 203 mm avec une tendance a la baisse et une variance de 49 mm Ceci peut s expliquer par l exposition de cette partie ouest du Bouclier canadien aux vents humides des baies de Hudson et de James Au sud de cette section c est le domaine du climat continental humide tandis que le centre et le nord correspondent respectivement aux climats subarctique et arctique La section IV 75 56 a la 79 83 longitude Ouest englobe les basses terres de l ouest sous l influence des vents humides des baies Hudson et James Le maximum annuel moyen de TEEN est plus lev que dans le secteur III Cependant la
6. travers l interface vent 37 couvert v g tal en cond rant les hauteurs des diff rents types de v g tation fournies par I Inventaire Forestier National du Canada IFNC 2004 Les diff rents types de v g tation sont extraits a partir de la carte d occupation du sol produite par le Centre Canadien de T l d tection CCT 1999 et r chantillonn e a la r solution spatiale de 300 m x 300 m Les facteurs physiographiques pente courbure radiation solaire sont extraits des donn es num riques d l vation du Canada a la r solution de 300 m x 300 m RNC 2000 2 9 Synthese du chapitre 2 Le couvert nival joue un r le important dans le syst me climatique le cycle hydrologique de la terre et particuli rement dans l environnement des r gions de hautes latitudes De sa formation dans les nuages jusqu son d p t au sol la neige est un ph nom ne naturel qui pr sente une variabilit spatiale Cette derni re est tudi e par l approche structurelle qui suppose des mesures suffisantes et compl tes de la neige l chelle dun territoire ce qui n est pas le cas car le r seau de stations de mesure ne fournit qu une vue partielle de cette variabilit spatiale Par contre l tude de la variabilit spatiale du couvert nival par l approche fonctionnelle prend en compte la dynamique des processus sous jacents qui g n rent les structures spatiales Ces processus sous jacents sont mis en place par des fac
7. 0 91 Sur l ensemble des zones g ographiques B D E et F l tude variographique permet d tablir une analyse d taill e de la structure spatiale de TEEN Les stations nivom triques mod lisent la structure spatiale de TEEN jusqu des distances sp cifiques a chaque zone Les microstructures sont probablement dues aux valeurs entre des paires de stations des distances plus courtes que celles des mod les Dans les lignes qui suivent sera abord e la r partition spatiale des stations afin de d terminer si les stations couvrent galement les structures d limit es 89 5000 4000 20000 a EI 3000 10000 s S 3 d 3 i 2000 gt ki R 5 Z ri H s 1000 De 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 De 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 Distance m Distance m Angular tolerance 90 00 Model S2 Spherical Range 599999 00m Sill 2890 t 7 Angular tolerance 90 00 Lag 9000 00m Count 100 lags Tolerance 50 00 Lag 5000 00m Count 200 lags Tolerance 50 00 S1 Nugget effect Sill 200 S1 Nugget effect Sill 950 S2 Spherical Range 210000 00m Sill 11000 3000 5000 Zone E es Zone F 4000 st Il 2000 t T 4 KM L it 2 S oh tt V H AJ of H Ir VON amp on tail T It a y 1 g s D a E F a yy H 2000 vy D P 5 WE gt 1000 e G t D we D d at D 1
8. 400 200 oKm a A Stations nivom triques 80 W zones A B C D E et F 72 350 175 mm wm Kd C oKm d 200 100 oKm 3 2 2 2 4 Validation de la segmentation spatiale l chelle locale Les tests de comparaison des diff rentes segmentations spatiales l chelle locale sont pr sent s dans les Tables 5 6 7 8 et 9 Le Tableau 8 5 pr sente la validation de la segmentation spatiale de la zone A entre les deux 2 unit s g ographiques locales aux nombres de donn es de neige suffisants Tableau 3 5 Comparaison entre les segments contigus de la zone A l chelle locale la valeur p du test de Kruskal Wallis et les boxplots Boxplot 2 n 8 3 n 6 n 8 3 kk n 6 Les valeurs de p niveau de signification sans objet n nombre de stations nivom triques dans les zones g ographiques Test hautement significatif valeur de p lt 0 01 Test significatif valeur de p lt 0 05 Les distributions des donn es de neige sont diff rentes dans les unit s 2 et 3 avec des m dianes respectives de 216 mm et 116 mm Les donn es de neige dans l unit 2 sont plus tal es et plus dissym triques La valeur significative de p 10 confirme la limite entre les deux structures spatiales des zones adjacentes Dans la zone B les valeurs centrales des donn es de neige sont diff rentes d
9. PERSPECTIVES enee oan Ne 149 7 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES seenenesesensssennennensnsnsesseseesseeseseses 151 8 ANNEXE A RATA A RA EE E osesesosebssteoses 163 9 ANNEXE E 165 10 ANNEXE CARRIERE ES A EE 173 11 y DE DD D D EAEE iesen dees 177 12 ANNEXE En EEE A E AA A 179 13 ANNEXE E 185 LISTE DES TABLEAUX Tableau 3 1 Corr lation entre les facteurs physiographiques r gionaux et les variables de l EEN 56 Tableau 3 2 Comparaison entre les segments contigus l chelle r gionale les valeurs p du test de Kruskal Wallis et les boxplots na 63 Tableau 3 3 Corr lation entre les facteurs physiographiques locauxet les variables de EEN 65 Tableau 3 4 Poids des m tavariables physiographiques de toutes les zones g ographiques l chelle lO CAC SR DR nn A AG Men M nt te ele dre ge Re Sete den nano Ge aire a dees 67 Tableau 3 5 Comparaison entre les segments contigus de la zone A l chelle locale la valeur p du test de Kruskal Wallis et les boxplots 73 Tableau 3 6 Comparaison entre les segments contigus de la zone B l chelle locale les valeurs p du test de Kruskal Wallis et les boxplots 74 Tableau 3 7 Comparaison entre les segments contigus de la zone D l chelle locale la valeur p du test de Kruskal Wallis et les boxplots AAA 75 Tableau 3 8 Comparaison entr
10. une zone l autre par exemple 328 mm dans l unit 1 contre 277 mm dans l unit 3 Tableau 3 6 Les maxima annuels de TEEN sont 398 mm dans l unit 1 contre 294 mm dans l unit 3 73 Tableau 3 6 Comparaison entre les segments contigus de la zone B a l chelle locale les valeurs p du test de Kruskal Wallis et les boxplots 400 350 300 250 200 Boxplots 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 n 18 n 7 n 4 n 6 n 6 n 7 n 4 n 8 n 8 n 17 1 EOR a 400 gt 300 L 300 1 S n 18 1 3 1 5 2 250 200 4 z n 7 150 5 400 3 1 0 8 A 300 e _ A n 4 200 5 5 3 E Il A D 1 1 ol x wh o ao 1 1 wo Q io AE Ii 1 1 1 1 1 ol Hi Les valeurs de p niveau de signification 1 0 z 7 a E E n 6 6 eK 350 wy 280 1 T 5 1 0 300 S 260 I E n 7 i de i i 210 i 810 i i n 4 x x 8 i Sei CS L n 9 kk 300 8 3 2 200 n 8 16x10 ce ia 10 SS n 17 j j 4x105 sans objet n nombre de stations nivom triques dans les zones g ographiques Test hautement significatif valeur de p lt 0 01 Test significatif valeur de p lt 0 05 74 Les carts interquartiles sont diff rents par exemple 45 mm dans l unit 1 contre 15 mm dans l unit 3 D une mani re g n rale les distributions sont dissym triques d
11. 11 Ann es concomitantes 1978 2009 31 ans Unit 1 Figure 4 14 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s1 et 2 de la zone F 109 4 4 Synthese du chapitre 4 Le chapitre portait sur le second objectif de la th se soit l analyse critique du r seau de stations nivom triques par rapport aux structures d limit es de la variabilit spatiale de EEN Cet objectif a t atteint en valuant dans un premier temps la capacit du r seau de mesure mod liser la structure spatiale de PEEN a l aide de l analyse variographique Dans une seconde phase la r partition spatiale des stations est analys e l aide de la courbe d in gale r partition et de la mesure de cette r partition spatiale par l indice de Gini Enfin la derni re phase a men identifier les stations redondantes l chelle locale par les descriptions des ellipses de proximit s propos es par les statistiques multivari es de l Analyse en Composantes Principales Ainsi l analyse variographique bas e sur la longueur de corr lation entre les stations a permis de d montrer l existence de structure spatiale entre les stations l chelle r gionale Dans chaque zone g ographique aux structures spatiales homog nes en termes de TEEN le r seau de stations nivom triques mod lise la structure spatiale des distances diff
12. 2001 The effect of grazing on the spatial heterogeneity of vegetation Oecologia 128 465 479 Agarwal A Mishra SK Ram S amp Singh JK 2006 Simulation of Runoff and Sediment Yield using Artificial Neural Networks Biosystems Engineering 94 4 597 613 Alban T 2005 Application de l approche orient e objet l extraction de fragments forestiers a partir de sc nes Spot Universit de Toulouse Master Science de l information G or f renc e pour la Ma trise de l environnement et l Am nagement des territoires p 30 Anderson HW Rice RM amp West AJ 1958 Snow in forest openings and forest stands Proc Soc Am For 46 50 Anselin L 1995 Local indicators of spatial association LISA Geographical Analysis 27 2 93 115 Armstrong RL amp Brun E 2008 Snow and climate Physical processes surface energy exchange and modeling Cambridge Cambridge University Press 222 Audet C 2009 Localisation de stations de mesure automatis e du couvert nival Departement de math matiques et g nie industriel Ecole Polytechnique de Montreal Baatz M amp Sch pe A 2001 Multiresolution Segmentation an optimization approach for high quality multi scale image segmentation In Angewandte geographische informationsverarbeitung Edited by Strobl J Blaschke T and Griesebner G 12 23 Heidelberg Wichmann Verlag Baccini A amp Besse P 2004 Data mining Exploration Statistique Universit Paul Sabatier Toulous
13. A B C D E et F se diff rencient par leurs caract ristiques physiographiques Figure 3 7 80 W 70 W 60 W Stations nivom triques Figure 3 7 Zones g ographiques aux structures spatiales homog nes obtenues par la m thode fonctionnelle l chelle r gionale 60 La zone A englobe les plaines les baies Hudson et de James et touche l est les pi monts des hauts reliefs du Bouclier canadien C est un domaine de plaine sous la forte influence des vents polaires avec une moyenne d EEN estim e 183 mm Au nord elle regroupe les Monts d Youville et une partie des Monts Puvimilug Vers le sud la zone A recoupe les basses terres de la baie James ouvertes aux vents La zone B dans laxe nord est sud ouest regroupe une grande partie du relief moyen 500 a 700 m et les monts Tich gami 776 m Otish 1128 m situ s dans la zone de contact des unit s g ologiques du Bouclier canadien Lac Sup rieur Greenville et Churchill L effet de l altitude explique la moyenne de 260 mm d EEN observ e sur l ensemble de cette zone La partie ouest de la zone B inclut les pi monts 300 m du Bouclier canadien menant aux plaines des baies Hudson et James Par sa position centrale elle est plus influenc e par les vents polaires du nord moins par les vents d Est des baies et les vents humides de l oc an Atlantique La zone C localis e au nord du territoire d tude a un maximum annuel moyen d EEN d
14. chelles de limage Baatz et al 2001 La segmentation multir solutions permet de cr er diff rents niveaux qui s empilent les uns sur les autres en morcelant ou fusionnant les objets issus de la segmentation initiale Chaque niveau de segmentation s emboite avec le pr c dent et le suivant Les objets cr s a chaque niveau sont reli s entre eux par un r seau hi rarchique permettant l utilisateur d exploiter les relations entre les diff rents niveaux pour optimiser les proc dures de classification La d marche m thodologique de la segmentation spatiale adopt e se compose de trois principales tapes Figure 3 1 A la premi re tape au sein d un projet sont constitu es des m tavariables pour segmenter l espace g ographique la seconde tape l algorithme multir solutions est param tr en fixant les seuils de la valeur spectrale couleur de la forme texture et les facteurs d chelle Les poids des m tavariables d termin s par les statistiques multivari es sont int gr s La derni re tape de la segmentation spatiale est la validation des r sultats par le test non param trique de Kurskal Wallis 3 1 2 1 Construction des m tavariables Souvent les facteurs physiographiques sont optimis s pour expliquer les variables cibles a l aide des statistiques multivari es telles que l Analyse en Composantes Principales ACP ou l Analyse Canonique de Corr lation ACC Dans ce travail il s agit d
15. eau expos s aux vents sont des secteurs de transit des particules de neige vers les fonds de vall e Dans cette zone d nud e de couvert v g tal la surface plane des eaux de surface accroit l action du vent sur la mobilisation des particules de neige en fonction des obstacles variables rencontr s Dans la zone D la segmentation spatiale d termine au facteur d chelle 200 de l ESP une vingtaine de zones g ographiques Seules deux zones au sud comportent le nombre suffisant de stations r pondant au test de comparaison La segmentation spatiale est contr l e par la hauteur des v g taux la distance aux lacs et la topographie complexe des bassins versants De la Mer du Labrador jusqu au golfe du Saint Laurent tout au long de la fa ade atlantique les cours d eau descendant du Bouclier canadien vers les basses terres du Saint Laurent ont des versants convexes Figure 3 9D Ce sont des bassins versants aux pentes lev es dans les formations lithologiques intrusives et m tamorphiques des monts Kapathkatnahlu Macatina Brador Grands Jardin Des discontinuit s spatiales hydrologiques entre les zones sont d limit es En effet on peut noter au sud le bassin versant de la rivi re Saguenay entre l unit 1 et l unit 2 et au nord est le lac Melville dans les montagnes Mealy au Labrador L unit 1 et l unit 2 sont des domaines de conif res densit moyenne sous la forte influence des vents maritimes La segmentati
16. et la forme du site de d p t pour pr senter un manteau neigeux sp cifique Pour cela les interfluves les sommets d couverts contrastent avec les fortes accumulations des combes neige Filion et al 1976 D une mani re g n rale les formes d un site un autre interviennent dans l estimation pr cise de l quivalent en eau de la neige a l chelle locale Carroll et al 1997 De m me les courbures des versants sont relativement importantes dans l organisation des ph nom nes m t orologiques l chelle locale car elles permettent de mod liser les effets de la topographie sur l organisation des masses d air Filion et al 1976 Lhotellier 2005 L accumulation de la neige diff re selon la proximit des plans d eau le type de vent et la temp rature de l air McKay et al 1981 En effet la temp rature du microclimat r organise l tat physique des particules de neige Les plans d eau cr ent un microclimat qui alimente des bourrasques de neige et augmentent l action du vent La temp rature et l humidit de l air se modifient au voisinage des plans d eau pour donner de la neige humide lourde moins susceptible d tre transport e par le vent McKay et al 1981 Palacios et al 1997 Aussi les plans d eau interviennent dans la dynamique de l interface v g tation vent ou obstacle vent Selon la hauteur du couvert v g tal le vent principal agent de transport des particules de neige a des capac
17. ges de neige estim s plus de 300 mm d EEN Dans l ouest du territoire d tude zone A la complexit des formes des bassins versants et les basses formations v g tales conditionnent les valeurs moyennes estim es de l EEN L approche propos e a permis de spatialiser TEEN en fonction des structures d limit es l chelle consid r e 6 2 Limites La principale limite de cette m thode est la taille de l chantillon de stations et sa repr sentativit des ph nom nes Ensuite la disponibilit la qualit et la pr cision des donn es physiographiques la r solution voulue constituent galement une limite dans le cas de l application de la m thode sur d autres ph nom nes naturels 6 3 Aspects innovateurs contributions et retomb s Un des aspects innovateurs de la pr sente th se r side dans le fait qu elle se trouve l interface de plusieurs disciplines que sont la g omorphologie la g ostatistique les m thodes statistiques multivari es et la t l d tection La contribution globale de cette th se est la spatialisation de TEEN tenant compte de la structure spatiale Cette these pr sente des apports conceptuels d clin s en trois points En premier point ce travail propose une m thode conceptuelle fonctionnelle d aborder l analyse de la variabilit spatiale de ph nom ne naturel en occurrence le maximum annuel moyen de TEEN de fa on optimale dans le cas o la distribution spatiale du r
18. montrent que les stations St1 St2 St3 et St4 peuvent tre gard es tandis que les St5 et St6 pr sentent de fortes corr lations avec la St1 et la St2 La station St6 est moins corr l e aux stations GO et St4 Dans l unit 9 seule la station St2 est moins corr l e avec les autres Ce constat impose une reorganisation spatiale des stations car il est n cessaire de d placer des stations dans les secteurs peu chantillonn s de l unit 9 Dans l unit 10 de la zone B Figure 4 10 la p riode concomitante entre les stations 8 stations s lectionn es sur 17 s observe entre 1977 et 2012 L ellipse de la classe 1 regroupe des stations apparemment homog nes La forme de l ellipse de la classe 2 montre qu un ajout de stations am liorerait les donn es sur TEEN Toutefois les deux groupes de stations fournissent des donn es redondantes car seule la station St5 est moins corr l e avec les autres stations Annexe D unit 10 zone B La station St4 pr sente une faible corr lation avec la St2 Cependant dans l ensemble une r organisation spatiale pourrait am liorer le suivi de TEEN 101 Observations axes F1 et F2 57 33 Observations axes F1 et F2 70 33 200 100 amp g g S S 5 10 100 15 20 200 S o a E 250 150 50 0 150 250 20 15 10 Be Fe 0 10 a 20 5 15 i 46 96 5 5 5 Nombre de stations 18 SES EES Nombre de stations 10 e Ellipse de la classe 1 Nombre de stations r
19. nes climatiques Fortin et al 1982 de la production agricole Ben Arfa et al 2008 et de la d mographie Morency 2006 L analyse variographique est utilis e pour d crire la variabilit des mesures 41 d enneigements et d finir les structures spatiales de la neige Kronholm et al 2007 Dans ce travail il s agira de mettre en vidence de d crire et enfin d identifier les limites objectives des diff rentes structures spatiales Pour y parvenir une phase de mise en vidence visuelle et quantitative des structures spatiales est men e Les structures spatiales sont mises en vidence visuellement en fonction de la position g ographique et quantitativement l aide de l Indice d Association Spatiale Dans la phase de mise en vidence visuelle les structures spatiales potentielles de la variabilit de TEEN sont identifi es a l chelle r gionale l aide des figures portant en ordonn e les donn es des moyennes des maxima annuels de TEEN des stations et en abscisse la latitude et la longitude Par la suite dans l analyse quantitative les structures spatiales ont t mises en vidence par la mesure du degr de ressemblance d une structure spatiale avec ses voisins Anselin 1995 Cette m thode de calcul des indicateurs locaux d association spatiale est fonction de la distance entre les observations et propose des regroupements spatiaux locaux des structures selon leur ressemblance ou dissemblance Les obs
20. passe le cadre de la pr sente tude N anmoins on peut interpr ter ce poids par la corr lation entre la variable originale et la m tavariable correspondante Toutefois ceci ne permet pas de mesurer l effet conjugu des autres variables originales On peut interpr ter ce poids par l examen visuel des patrons spatiaux des variables canoniques en ayant l esprit les patrons spatiaux des variables originales C est cette approche qui a t appliqu e dans la pr sente tude dans l interpr tation des m tavariables 3 1 2 2 Algorithme de segmentation multir solutions La segmentation multir solutions regroupe les pixels sur la base des crit res d homog n it et de l chelle Le crit re d homog n it S se compose de deux param tres que sont I h t rog n it de la couleur Moureu et l h t rog n it de la forme horne Sa formule est 14 S W h we couleur W h forme o 0O lt W lt 1 est le poids d fini pour la valeur forme ou la couleur Les poids de la forme et de la couleur sont compl mentaires et leur somme est gale 1 La segmentation spatiale exige un minimum de poids de l h t rog n it de la couleur et de l h t rog n it de la forme Alban 2005 En effet plus l h t rog n it de la forme est pond r e moins l h t rog n it de la couleur influence la segmentation et vice versa Par ailleurs pour l h t rog n it de la forme les valeurs de comp
21. rentes Aussi des microvariations existent dans chaque zone ce qui suppose de fortes diff rentes entre les donn es de stations tr s proches Les r sultats de cette analyse du r seau d montrent la capacit du r seau de stations nivom triques permettre la mod lisation de la variabilit spatiale du maximum annuel moyen de l EEN Par ailleurs les r sultats de la repartition spatiale montrent que les stations couvrent de mani re gale les zones l chelle r gionale Cependant l chelle locale le nombre tr s faible des stations par unit ne permet pas d valuer la capacit de mod lisation de la variabilit spatiale de EEN par les stations du r seau ce niveau d observation De m me les stations sont in galement r parties dans l espace Ceci renforce la redondance des donn es d EEN entre les stations regroup es autour des zones d activit s conomiques et des centres urbains Cette phase a permis d identifier le groupe de stations susceptibles de fournir des donn es redondantes d EEN et les groupes de stations homog nes Cependant les r sultats de ces analyses ne 110 permettent pas d identifier sp cifiquement les secteurs susceptibles d tre couvert par plusieurs stations ni les stations d placer ou supprimer Malgr leur r partition spatiale in gale et la redondance des donn es l chelle locale les stations nivom triques fournissent les donn es in situ sur lesquelles se base l
22. s d montrent si deux classes sont significativement diff rentes ou non La construction des ellipses est expliqu e en annexe D Ces ellipses d gale probabilit sont calcul es l aide d une loi normale variance moyenne deux variables en tenant pour acquis que telle ou telle station fait partie d un groupe gaussien au moins 3 stations Charbonneau et al 1978 Si une station est l int rieur de l ellipse on ne peut rejeter l hypoth se qu elle fait partie du groupe selon le niveau de probabilit correspondant au trac de l ellipse Par contre si une station est l ext rieur de l ellipse on ne peut accepter l hypoth se qu elle fait partie du groupe toujours un niveau de probabilit de 95 L interpr tation des ellipses est la suivante Figure 4 1 86 v la redondance est d autant plus forte pour un groupe que les axes de l ellipse sont de faible dimension et de longueur sensiblement quivalente A v une ellipse allong e signifie que le ph nom ne ne peut tre bien repr sent par une seule station B v des ellipses qui se chevauchent d axes confondus ou l g rement d cal s signifient que les donn es de TEEN sont comparables et redondantes dans les stations correspondantes C Figure 4 1 Formes et d calages des ellipses de confiance sur les composantes principales F et F2 4 2 Mat riels L valuation de la capacit du r seau nivom trique repr senter la structure de la var
23. s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans l Zone Fononis Ra Re Ale een Re de Alcs den EA antes Alas 135 Figure 5 12 Valeurs observ es de PEEN versus l estimation locale de EEN ajust e par les r sidus estim s en fonction des mod les zonaux avec les indices de performance des mod les l chelle locale ati nent rene lee rente rise este 136 Figure 5 13 Cartographie du maximum annuel moyen de EEN selon les structures identifi es par la m thode fonctionnelle l chelle locale l Est du Canada 139 Figure 5 14 Carte du maximum moyen annuel de l EN par regroupement des structures spatiales homog nes identifi es par l approche fonctionnelle de l Est du Canada l chelle locale 140 Figure 11 1 Sch ma des param tres g om triques d une ellipse ccceccecceseeceseessetetneeeecnetescnseeeceaetseeseeaeees 178 XVII xviii 1 INTRODUCTION La neige est un l ment essentiel du climat des r gions de l h misph re nord A l chelle d un vaste territoire comme celui du Canada on observe des carts importants sur la dur e et la couverture de neige Ceci s explique par la diversit des facteurs climatiques et physiographiques qui conditionnent la variabilit spatio temporelle de la couverture de neige Cette variabilit spatio temporelle de la couverture de neige fait depuis des ann es l objet d tudes et de travaux pour un meilleur suivi surtout dans l
24. seau de stations de mesure est inad quate La m thode fonctionnelle se base sur les processus sous jacents de la variabilit spatiale du ph nom ne naturel et permet de d couper explicitement le territoire d tude en structures spatiales homog nes en termes d EEN 148 Le second apport conceptuel est que cette m thode a permis de fournir une critique du r seaux actuels en fonction des structures d limit es l chelle r gionale et locale Enfin le troisieme apport conceptuel de la m thode propos e est la prise en compte des structures spatiales d limit es dans l estimation optimale de PEEN l chelle consid r e r gionale et locale Cette th se pr sente un apport th matique de la nouvelle fa on de comprendre la variabilit spatiale de TEEN en proposant des cartes de TEEN prenant en compte des limites des structures de la variabilit spatiale l chelle r gionale 10 km et l chelle locale 300 m Par ailleurs l autre apport th matique de cette th se est la quantification de la part de la variabilit locale 89 par rapport celui de la variabilit r gionale 68 de TEEN Enfin le dernier apport th matique de ce travail est la d monstration de la d faillance du r seau de stations de mesure l chelle locale Les r sultats du premier objectif de cette these ont fait l objet de publication dans la revue Hydrological Sciences Journal sous l identification HSJ 2014 0034 R2 Un des r vise
25. spatiale de PEEN et la segmentation de l espace g ographique en structures spatiales homog nes en termes d EEN aux diff rentes chelles d observation De mani re plus sp cifique l tude consiste a 1 identifier et caract riser les structures spatiales de TEEN l chelle locale et r gionale La variabilit spatiale de TEEN sera mise en vidence visuellement en fonction des facteurs physiographiques r gionaux latitude longitude galement des indices locaux d association spatiale seront calcul s pour v rifier la pr sence ou non des structures spatiales en fonction de leur ressemblance 2 d finir les zones g ographiques aux structures spatiales homog nes en termes d EEN l chelle consid r e ce titre les zones physiographiques pr sentant des structures spatiales homog nes seront d limit es l aide d une approche de segmentation spatiale multir solutions int grant les m tavariables physiographiques qui contr lent la variabilit spatiale de TEEN a chaque chelle L int gration des m tavariables sera r alis e l aide des statistiques multivari es 3 1 Approche m thodologique 3 1 1 Caract risation des structures spatiales de TEEN La mod lisation de la variabilit spatiale du couvert nival passe par une description compl te des structures spatiales Kronholm et al 2007 cet effet plusieurs travaux recens s dans la litt rature ont analys la variabilit spatiale des ph nom
26. une zone a l autre Cette tendance s observe au niveau de toutes les distributions des donn es de neige des zones consid r es Dans la zone D les distributions sont diff rentes d une unit l autre avec des valeurs m dianes diff rentes 281 mm pour l unit 1 et 374 mm pour l unit 2 Tableau 3 7 Le maximum est de 367 mm dans l unit 1 contre 515 mm dans l unit 2 L cart interquartile est de 130 mm dans Ilunit 2 et de 20 mm dans l unit 1 La valeur significative de valeur de p 2x10 confirme la diff rence entre les donn es de neige des zones adjacentes Le maximal est de 207 mm dans l unit 3 et de 160 mm dans l unit 6 Tableau 3 7 Comparaison entre les segments contigus de la zone D l chelle locale la valeur p du test de Kruskal Wallis et les boxplots Boxplot 1 n 7 2 n 27 A 1 a gt s n 7 8 E 2 R kk GE 2x10 n 27 sans objet n nombre de stations nivom triques dans les zones g ographiques Test hautement significatif valeur de p lt 0 01 Test significatif valeur de p lt 0 05 75 Tableau 3 8 Comparaison entre les segments contigus de la zone E l chelle locale les valeur p et les boxplots Boxplots n 6 n 21 Il 4 n 6 200 150 shor 4 w la 1 ar Urs 2 n 21 3 n 9 7x10 Ei OH 4 4 n 12 5x102 5 n 6
27. 0 05 Comme il a t mentionn plus haut dans les hautes latitudes la neige tombe sous une forme tr s diff rente de celle des latitudes moyennes Ce sont de fins cristaux en forme de colonne ou de plaques paisses L air se remplit de fines paillettes qui flottent longuement avant d atteindre le sol Ce sont des chutes horizontales rarement enregistr es par les stations nivom triques ce qui fausse souvent les mesures Corbel 1958 ceci s ajoute le nombre tr s r duit de stations dans ces latitudes 3 2 2 1 2 Construction des m tavariables l chelle r gionale l chelle r gionale les combinaisons lin aires des m tavariables U U sont obtenues par l analyse canonique de corr lation Figure 3 5 selon l quation 8 La m tavariable U pr sente une gamme de patrons spatiaux correspondant aux patrons spatiaux de la variable altitude Figure 3 5A 57 U 0 11X 1 3 10 X png 0 01X y 0 06X ocean 16 U 0 33X 4 6 10 X png 0 003X 4 0 04 X Auen 17 U 0 17X 5 14 10 X png 0 01X a 013 X Aueren 18 U 017 1510 XP OOK O18 EE 19 70 W 60 W Figure 3 5 M ta variables physiographiques obtenues par la m thode d analyse canonique de corr lation l chelle r gionale A U1 B U2 C U3 D U4 58 La variable altitude est la plus corr l e avec la moyenne du maximum annuel de EEN r 0 64 Tableau 3 1 La m tavariable U a le coeff
28. 100 lags Tolerance 50 00 S2 Spherical Range 148981 00m Sill Model 2 basic structure s Nugget effect Sill ZONE E 100 Z Residu True value 100 100 0 100 Z Residu Estimates Mb Samples 125 0 Minimum 4 60037 Maximum 4 1211 0 00345703 Frequencies o 5 4 3 2 1 0 1 2 3 4 2 2 S Irsatis 600000 500000 400000 Y m 300000 200000 100000 2x 2 S 800000 700000 Size real R sidu Color estimated RUsidu 7500000 500000 400000 300000 200000 xX m 50 0 50 Z Residu Estimates ID utilisateur SENA Isatis ZoneE ResiduE Variable 1 RUsidu Standard Parameter File for Model FitVarioResiZoneE Standard Parameter File for Neighborhood NeightTestFisVarioZoneE Cross validation statistics based on 125 test data Mean Variance Error 0 28820 653 61253 1250 rd Error 0 00346 1 00000 187 Cross validation statistics based on 112 robust data Error Std Error Mean 1 16493 0 05014 Variance 221 56901 0 80640 A data is robust when its Standardized Error lies between 2 000000 and 2 000000 ZONE F 1500 Size real Residu REEMS Color estimated Residu 500000 a 3 E H gt o 400000 F H H D 3 v 300000 H a e 1000 Lo N 200000 100000 500000 200000 100000 g 100000 200000 300000 Z Residu Estimates X m 500 l
29. 251 290 Bohnenstengel SI Schl nzen KH amp Beyrich F 2011 Representativity of in situ precipitation measurements A case study for the LITFASS area in North Eastern Germany Journal of Hydrology 400 3 4 387 395 Bois B 2007 Cartographie agroclimatique m so chelle M thodologie et application la variabilit spatiale du climat en Gironde viticole Cons quences pour le d veloppement de la vigne et la maturation du raisin 3i me Bordeaux 1 Ecole Doctorale Sciences et Environnements 210 p Consult le 12 d cembre 2007 Borcard D 2005 R gression lin aire simple de mod le II Boulet G 1999 Mod lisation des Changements d chelle et de prise en compte des h t rog n it s de surface et de leur variabilit spatiale dans les interactions sol v g tation atmosph re 3 Universit Joseph Fourier Universit Joseph Fourier 264 p Brasnett B 1999 A global analysis of snow depth for numerical weather prediction Journal of Applied Meteorology 38 6 726 740 Brown R 2000 Northern Hemisphere Snow Cover Variability and Change 1915 97 Journal of Climate 13 13 2339 2355 Brown R 2010 Analysis of snow cover variability and change in Qu bec 1948 2005 Hydrological Processes 10 1002 hyp 7565 Brown R 2014 Mean snow density from snow courses in Feb March April 1966 1985 unpublished Brown R amp Braaten RO 1998 Spatial and temporal variability of Canadian monthly snow depths 1946 19
30. 3 1097 1102 in Turcotte et al 2006 Goovaerts P 1997 Geostatistics for Natural Resources Evaluation Oxford University Press xiv 483 pp p Consult le 1998 Gray DM amp Male DH 1981 Handbook of Snow 776 p Guay JF Rasmussen PF Slivitzky M amp Bob e B 1998 Les oscillations climatiques 4 moyennes fr quences causes possibles m canismes et effets connus au Canada et au Qu bec in INRS Eau rapport de recherche INRS Qu bec p 84 Gustafson EJ 1998 Quantifying Landscape Spatial Pattern What Is the State of the Art Ecosystems 1 143 156 Haefnerh H 1977 Snow cover monitoring from satellite data under European conditions in Jn Proc of Remote Sensing Application Agriculture and Hydrologylspra Italy p 339 Hardy JP amp Hansen Britow KJ 1990 Temporal accumulation and ablation patterns of the seasonal snowpack in forests in varying stages of growth Proceedings of the 58th Western Snow Conference Sacramento CA April 17 19 1990 p 32 34 Holdaway MR 1996 Spatial modeling and interpolation of monthly temperature using kriging Climate Research 06 3 215 225 Husain T 1989 Hydrologic uncertainty measure and network design Water Resources Bulletin 25 3 527 534 IFNC 2004 Inventaire forestier national du Canada Sch ma de classification de la couverture terrestre https nfi nfis org photo_plot php lang fr Consult le F vrier Jones HG Pommeroy JW Walker AD amp Hoham RW 2001 Sno
31. 49 0 38 0 49 0 68 0 72 0 26 0 52 0 58 0 70 0 79 0 87 0 69 0 80 0 78 1 0 66 1 0 80 0 75 Les valeurs en gras sont diff rentes de 0 un niveau de signification alpha 0 05 180 ZONE E Unit 2 Sti St2 St3 St4 St5 St6 St7 St8 1 0 446 0 930 0 438 0 631 0 716 0 638 0 353 1 0 582 0 497 0 548 0 643 0 441 0 201 1 0 398 0 644 0 783 0 650 0 455 1 0 546 0 485 0 526 0 183 1 0 615 0 778 0 456 1 0 580 0 399 1 0 523 1 Unit 7 Stations St1 St2 St3 St4 St5 St1 1 0 984 0 788 0 767 0 853 St2 1 0 835 0 815 0 855 St3 1 0 991 0 754 St4 1 0 731 St5 1 St6 Unit 9 Stations Sti St2 St3 0 795 0 565 1 0 884 1 Unit 10 si ep st 0 474 0 363 1 0 309 1 Les valeurs en gras sont diff rentes de 0 un niveau de signification alpha 0 05 181 Unit 1 Stations St1 St2 St3 St4 0 886 0 791 0 640 1 0 781 0 770 1 0 810 1 182 Unite 2 Stations St1 St2 St3 St4 St5 St6 St7 Sti1 St12 St13 St14 1 0 33 0 89 0 86 0 64 1 0 77 0 66 0 64 1 0 90 0 72 1 0 62 1 0 64 0 84 0 80 0 73 0 60 1 0 83 0 75 0 81 0 87 0 60 0 78 1 0 3 0 2 0 8 0 9 0 8 0 8 0 8 0 3 0 7 0 9 0 8 0 7 0 8 0 9 0 8 0 8 0 8 0 9 0 7 0 8 1 0 9 1 0 4 0 2 0 7 0 7 0 8 0 7 0 7 0 2 0 7 0 8 0 4 0 86 1 Les valeurs en gras sont diff rentes de 0 un niveau de signification aloha 0 05 Corr lations moins lev s en rouge 183 0 50 0 66 0
32. 61 0 58 0 80 0 69 0 61 0 74 0 68 0 75 0 77 0 82 0 81 1 184 13 ANNEXE F 6000 5000 4000 3000 2000 1000 Isatis VARIOGRAMMES ET VALIDATION CROISEE DES R SIDUS L CHELLE R GIONALE ZONE B 250000 500000 750000 1000000 1250000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 250000 500000 750000 1000000 1250000 Distance m D utilisateur SENA Isatis ZoneB ResiduZoneB Variable 1 Residu Variogram D1 Angular tolerance 10000 00m Count 150 lags Tolerance 50 00 Model S1 S2 Lag in 1 direction s 90 00 2 basic structure s Nugget effect Sill 260 8 Gaussian Scale 42015 39m 1500000 Size real Residu 1250000 3 H s 1000000 E E o a gt 3 H 750000 D 500000 100 100 o 100 750000 500000 250000 250000 Sr Residu Estimates x m Mb Samples 103 Minimum 3 81765 Maximum 3 96381 Moan 0 0353471 Std Dev 1 D amp g H D H i D H 100 E o 50 z z s Z Residu Estimates D utilisateur SENA Isatis ZoneB ResiduZoneB cross validation statistics based on 96 robust data Variable 1 Residu Mean Variance Standard Parameter File for Model FitVarioResiZoneB 2rror 1 11707 636 69666 Standard Parameter File for Neighborhood NeightTestFisVarioZoneB Std Error 0 00936 0 39844 Cross validation statistics based on 103 test data Mean Variance A data is robust when its Standardized Error Error 2 24
33. AVHRR data EARSe Le Proceedings 4 1 106 118 Clark MP Hendrikx J Slater AG Kavetski D Anderson B Cullen NJ Kerr T Orn Hreinsson E amp Woods RA 2011 Representing spatial variability of snow water equivalent in hydrologic and land surface models A review Water Resources Research 47 7 Colbeck S Akitaya E Armstrong R Gubler H Lafeuille J Lied K McClung D amp Morris E 1990 The International Classification for Seasonal Snow on the Ground International Commission on Snow and Ice IAHS University of Colorado Boulder 23 p Corbel J 1958 La neige dans les r gions hautement polaires Canada Groenland au dela du 80 latitude Nord Revue de g ographie alpine 343 366 Coulibaly P Bob e B amp Anctil F 2001 Improving extreme hydrologic events forecasting using a new criterion for artificial neural network selection Hydrological Processes 15 8 1533 1536 153 Croux A amp Dehon B 2003 Analyse canonique bas e sur des estimateurs robustes de la matrice de covariance Universit Libre de Bruxelles p 21 D Eon R 2004 Snow depth as a function of canopy cover and other site attributes in a forested ungulate winter range in southeast British Columbia BC J Ecosyst Manage 3 1 9 Daly C Neilson R amp Phillips DL 1994 A statistical topographic model for mapping climatological precipitation over mountainous terrain J Appl Meteorol 33 140 158 De S ve D Bernier M Fortin JP amp Walker A 2001 E
34. Courbes de Lorenz et les indices de Gini des zones A B D E et F l chelle r gionale 91 Figure 4 4 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s 1 et 2 de la zone A l chelle locale siens 92 Figure 4 5 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone NEEN EE 94 XV Figure 4 6 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone D a l ch ll eeler eet wah aA Bead Aa Ae 95 Figure 4 7 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone E l chell dotal aseene 98 Figure 4 8 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la ZONE GE 99 Figure 4 9 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 1 et 6 de la zone B Figure 4 10 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 9 et 10 de la zone B Figure 4 11 Ellipse de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations de l unit 2 de la zone D 204 Figure 4 12 Ellipses de
35. Dans la zone F la m tavariable U se rapproche des patrons spatiaux de la radiation solaire et de la distance aux lacs Les autres m tavariables locales de toutes les zones sont affich es en annexe B Tableau 3 4 Poids des m tavariables physiographiques de toutes les zones g ographiques a l chelle locale Uu U2 Us UA Us User Zone locale A 41x10 25x10 2x10 9x10 2x10 5x10 Zone locale B 54x10 35x10 8x10 2x107 107 7x10 Zone locale C 62x10 22x10 8x10 5x10 6x10 6x10 Zone locale D 65x10 14x10 11x10 4x107 2x10 10 Zone locale E 7x10 16x10 7x10 3x10 8x10 3x10 Zone locale F 44x10 29x10 15x10 7x10 2x10 10 3 2 2 2 3 Segmentation spatiale l chelle locale afin d all ger le texte les segmentations spatiales qui ne r pondent pas au test de comparaison ne sont pas d crites Les descriptions sont suivies de l analyse des tests de comparaison de chaque segmentation spatiale Dans la zone A 67 quatre unit s g ographiques locales ont t identifi es au facteur d chelle 300 par l ESP Figure 3 9A La segmentation spatiale est contr l e par les bassins versants des principaux cours d eau G n ralement ceux de la baie d Hudson ont des pentes faibles avec des courbures moyennement concaves On y trouve les for ts du nord densit moyenne fai
36. Object based classification of very high resolution panchromatic images for evaluating recent change in the structure of patterned peatlands Can J Remote Sensing 35 2 189 215 Dixon Weiner J Mitchell Olds T amp Woodley R 1987 Bootstrapping the Gini Coefficient of Inequality Ecology 68 5 1548 1551 Dodge Y 2007 Statistique Dictionnaire encyclop dique Springer Paris Dr gut L amp Eisank C 2011 Object representations at multiple scales from digital elevation models Geomorphology 129 183 189 Dragut L Tiede D Levick A amp Shaun R 2010 ESP a tool to estimate scale parameter for multiresolution image segmentation of remotely sensed data International Journal of Geographical Information Science 24 6 859 871 Dumas F 1982 M thodes de normalisation des donn es Revue de Statistique Appliqu e 30 4 23 38 154 DuPont J 1983 Utilisation des donn es acquises par t l d tection pour la mise a jour des mod les hydrologiques de fonte nivale in B Sc g ographie physique Th se de maitriseUniversit du Qu bec Qu bec C P 75 00 Sainte Foy GIV 4C7 p 244 Dyer JL amp Mote TL 2006 Spatial variability and trends in observed snow depth over North America Geophysical Research Letters 33 16 Edwards L Bernsdorf B Pauly M Burney JR Satish MG amp Brimacombe M 1998 Spatial interpolation of snow depth and water equivalent measurements in Prince Edward Island Canada Canadian Agricultural Engineering 4
37. Raoul Blanchard et Veyrier par exemple sont tr s proches de celles de faibles valeurs des secteurs de bassins de la Saguenay et de Manicouagan La zone E couvre une grande partie des Basses Terres du Saint Laurent et pr sente la plus forte densit de stations de mesures du territoire d tude La microstructure dans la zone E est la plus faible effet p pite C 154 de toutes les zones identifi es Ceci peut expliquer la faible valeur de la microstructure effet p pite observ e dans cette zone Les valeurs de 2 0 93 et C lt 10 C confirment l existence de structure spatiale jusqu la distance de 174 km Au del de cette distance les donn es d EEN fournies par les stations sont ind pendantes La structure spatiale de TEEN 7 h 2100 est bien d finie jusqu la distance de 174km au pas de 5km Figure 4 2 zone E L analyse variographique dans la zone F d montre comme dans les autres zones l existence de structure spatiale 7 4 3300 au pas de 5km jusqu la distance de 370 km Figure 4 2 zone F L existence de la microstructure 7 h 300 est probablement due a la tr s courte distance entre les stations que l on ne peut mod liser La valeur de l effet p pite a une grande influence sur la structure de la zone car C est l g rement inf rieur 10 C Dans l ensemble la structure de la variabilit spatiale de TEEN dans la zone F est fonction de la distance entre les stations car l indice est fort 5
38. St7 1 733 27 675 St8 3 623 3 875 St9 0 001 3 566 St10 4 789 0 102 St11 18 232 4 538 St12 18 929 50 128 St13 0 004 1 516 D ID Ie IN ID IN Je N IN Ich 100 Dans l unit 1 de la zone B l ellipse 2 de la classe 2 montre un groupe des stations 13 apparemment homog ne que l on peut garder Figure 4 9 La forme de l ellipse 1 de la classe 1 montre que les donn es de neige ne peuvent tre bien repr sent es par une seule station L ajout de stations compl mentaires serait n cessaire pour fournir plus de donn es sur la variabilit spatiale de EEN Le chevauchement des ellipses des classes 1 et 2 d montre que les donn es des stations sont redondantes Aussi les corr lations entre les stations Annexe D unit 1 Zone B sont tres fortes Les coefficients sont diff rents de 0 a un niveau de signification alpha 0 05 Toutefois la station St12 tr s proche de l ellipse de classe 1 doit tre gard e car elle est la seule a tre moins corr l e aux autres Dans les unit s 6 et 9 les formes des ellipses montrent qu il faut plus d une station pour fournir les donn es de la neige Figure 4 9 et Figure 4 10 Cependant dans les deux cas les donn es de TEEN sont redondantes dans les stations actuelles En effet dans l unit 6 la p riode concomitante entre les stations 6 stations s lectionn es sur 10 est de 1980 2010 Les corr lations d
39. au nord Au centre les zones g ographiques englobent les pi monts aux pentes abruptes des monts Otish 1128 m et Tichegami 776 m C est le domaine des for ts faible densit du nord avec des peuplements de lichens de foug res et d arbustes au sol l ouest l unit 8 situ e sur les basses terres intrusives et volcaniques se prolonge sur une grande partie des formations superficielles et s dimentaires l ouest de la baie de James Les formes des bassins versants sont globalement concaves Cette unit g ographique s tire du centre vers le sud ouest regroupant plusieurs cours d eau Assinica Nottaway etc l est se suivent des unit s g ographiques 1 3 4 5 6 7 9 regroupant les principaux 68 grands monts du bouclier Severson et Geren 860 m Ces unit s comportent les bassins versants des principaux cours d eau des monts tels que Groulx et Babel 952 m Veyrier 1104 m et les pi monts des monts Otish et Yapeitso 1128 m Ce sont des zones aux pentes abruptes et des versants globalement convexes C est le domaine des for ts nordiques de conif res de faible densit La segmentation spatiale de la zone C d termine au facteur d chelle 900 de l ESP quatre unit s g ographiques Figure 3 9C Cette segmentation est contr l e par la topographie lev e et complexe du nord du territoire d tude Le long de la mer de Labrador les versants aux pentes abruptes des bassins versants des cours d
40. c Dans ce cas le mod le d estimation de TEEN est plus performant avec un Nash plus lev 0 65 L ajout des r sidus estim s en fonction des m tavariables locales par le mod le zonal r duit le BIAISr et l EQMr de l estimation r gionale respectivement de 19 et 3 Figure 5 8c Dans la zone C la taille r duite des stations 3 au total ne permet pas d estimer les r sidus en fonction des m tavariables physiographiques locales par un mod le zonal Dans ce cas afin d estimer les valeurs de TEEN l chelle locale la proc dure de r chantillonnage des pixels a t appliqu e pour estimer les valeurs de EEN l chelle locale de 300 m x 300 m Dans la zone D le mod le d estimation des r sidus est REst 17 638U zp 6 157U y 14 208 39 Le r sultat de la validation crois e montre que le mod le zonal de r gression des r sidus en fonction des m tavariables locales est tr s peu performant Figure 5 9a Il n explique que 21 de la variance des r sidus De plus la valeur n gative du Nash 0 23 indique dans ce cas galement que les valeurs moyennes des r sidus de la zone D sont plus pr cises que les r sultats obtenus par la mod lisation La dispersion des points le long de la diagonale 1 1 prouve la faible robustesse du mod le avec l EQMr de 74 131 R sidus Estim s mm
41. cette cloche est donc une ellipse Il s agit de ellipse de confiance pour une probabilit donn e La valeur de cette probabilit d pend de la valeur s lectionn e de k La loi normale est caract ris e par la moyenne u pour l exactitude et par la variance o pour la pr cision Seule la pr cision entre en compte dans le calcul d une ellipse Pour une loi normale deux variables i et j on prend en 2 De compte les deux variances 9 et 9 ainsi que la covariance Ou Toutes ces informations sont inscrites dans la matrice de variance covariance Q de ces deux variables obtenue la fin des calculs O 42 Une ellipse est compos e de trois param tres le demi grand axe 4 le demi petit axe b et son inclinaison B Ces param tres sont repr sent s dans la figure 11 1 Il est possible de les calculer partir de la matrice de variance covariance 177 Figure 11 1 Sch ma des param tres g om triques d une ellipse En effet les axes de l ellipse sont les racines carr es des valeurs propres de Q a tant toujours plus grand que b En pratique les trois param tres sont calcul s partir des quations 42 43 44 EE an o o 45 On peut voir que la taille de l ellipse d pend de la valeur de k c est dire du seuil de confiance Le tableau A 1 donne les diff rentes valeurs de k en fonction de la probabilit Cela suit la loi du 7 2 degr s de libert y2 Tableau val
42. chelles d tude climatique d Oke 1978 est adopt e par le Global Energy and Water Cycle Exchanges Project GEWEX Cette classification propose la micro chelle 10 107 m l chelle locale 10 5x10 m la m so chelle 5x10 2x10 m et la macro chelle 2x10 m et plus Certains auteurs proposent d autres classifications dans l tude des variables nivales en supposant que la variabilit spatiale du couvert nival ne peut tre analys e que sous diff rents niveaux que sont McKay et al 1981 v la macro chelle ou I chelle r gionale ce sont des domaines allant a plus de 104m vy la m so chelle ou l chelle locale caract ris e par des distances lin aires de 10 10 m et enfin v la micro chelle caract ris e par des distances de 10 10 m 12 Cette subdivision n est pas tr s loign e des travaux de Marsh 1999 qui souligne dans l tude du couvert nival et de la fonte de neige que la variabilit du manteau neigeux doit s observer de la micro chelle lt 1 m 50 m au m so 50 m quelques kilom tres et la macro chelle gt quelques kilom tres D autres travaux abordent la subdivision des chelles lors de l analyse du manteau neigeux dans le d clenchement des avalanches Dans la m me optique l analyse multi chelles des caract ristiques de la stratigraphie et de la stabilit du manteau neigeux identifie trois chelles d observation des processus que sont l
43. de EEN 2 Les structures spatiales des diff rentes zones peuvent servir a analyser la capacit du r seau nivom trique actuel repr senter la variabilit spatiale de TEEN 3 En exploitant les processus sous jacents la variabilit spatiale du couvert nival et les donn es observ es du r seau actuel il est possible de proposer une m thode de spatialisation multi chelles de TEEN chelle r gionale et locale qui prend en compte les caract ristiques de la variabilit spatiale du couvert nival Pour prouver ces hypoth ses des objectifs sont fix s 1 4 Objectifs L objectif principal de ce travail doctoral est de proposer une approche de spatialisation multi chelles de TEEN chelle r gionale et locale qui prend en compte les caract ristiques de la variabilit spatiale du couvert nival dans l est du Canada Il s agira sp cifiquement y d analyser la variabilit spatiale de TEEN et de segmenter l espace g ographique en structures spatiales homog nes en termes d EEN aux diff rentes chelles d observation de conduire une analyse critique de la densit et de la r partition spatiale du r seau actuel de stations sur la base des structures de la variabilit spatiale de TEEN de proposer une m thode de spatialisation multi chelles bas e sur la segmentation spatiale propos e pour laquelle on peut effectuer des transitions d chelle 1 5 Organisation du document Ce document comporte qu
44. de TEEN Z x Les r sultats du mod le ajust par les r sidus de la zone E ont t satisfaisants avec une am lioration de la variance de 3 R 0 68 contre 32 non expliqu e par le mod le ajust Le NASHr indique que la mod lisation par le krigeage des r sidus est robuste avec un taux de succ s de 83 L EQM et le BIAIS ont respectivement baiss d environ 2 et de 8 Ce qui permet de conclure que les r sultats de mod le d estimation de l EEN sont satisfaisants La robustesse du mod le est aussi confirm e par le graphique de TEEN mesur en fonction de TEEN estim avec une meilleure distribution des points le long de la diagonale 1 1 Les faibles valeurs de TEEN sont mieux estim es par le mod le ajust Figure 5 3 120 550 ee 500 i Nashr 0 83 450 Aa EQMr 12 84 _ BIAISr 1 41 O1 D oO a O EEN Estim s mm N sch O1 100 e EEN mm Diagonale 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 EEN Observ s mm Figure 5 3 Valeurs observ es de TEEN versus valeurs estim es selon la validation crois e du mod le ajust e par les r sidus avec les indices de performance sur le territoire d tude La cartographie continue de l EEN est r alis e dans chacune des zones d limit es Dans la zone A la cartographie co
45. de la zone F est contr l e par la topographie du relief appalachien et la hauteur des v g taux Figure 3 9F En effet au nord l unit 1 regroupe l ensemble du relief appalachien des monts Chics Chocs et Notre Dame Les versants apparaissent plus concaves ce qui correspond aux formes rod es du massif appalachien Au sud l unit g ographique 2 comprend une partie des terres basses du Saint Laurent les collines de B cancour et les monts Suttononts Stoke du relief appalachien La morphologie des bassins versants est relativement marqu e par des pentes lev es avec des courbures convexo concaves Ce domaine est couvert de for ts mixtes et de terres agricoles La pr sence de for ts mixtes et la pr dominance des formes concaves des versants favorisent les divers types d accumulation des particules de neige 70 80 W 70 W 80 W 70 W 70 W 60 W 160 N 755 N 300 Km 50 N 70 W 60 W 80 W A 55 N 50 N 50 N 0 300 Km 9 45 N Figure 3 8 M tavariables physiographiques U obtenues par la m thode d analyse canonique de corr lation l chelle locale dans les zones A B C D E et F 71 80 W 70 W 300 150 oKm Figure 3 9 Zones g ographiques aux structures spatiales homog nes obtenues par la m thode fonctionnelle a l chelle locale dans les
46. de qualit s mentionnant le niveau de qualit Par exemple au MDDELCC chacun des champs de valeur est suivi d un champ statut de donn e qui permet de qualifier la valeur figurant dans le champ qui le pr c de la suite des tapes de contr le de qualit A cet effet le code 1 signifie Valeur qui a satisfait toutes les exigences du contr le de qualit Dans le cas d une donn e transform e indique galement que toutes les donn es n cessaires au calcul de la valeur taient disponibles et de statut Correct Estim ou Forc Dans cette tude seul le code 1 est retenu Pour plus d information consult le lien http www mddelcc gouv qc ca climat surveillance sommaire donnees htm statut don 25 N N A Ae Be Qu bec Qu bec 55 N L ps Labrador Labrador SC 50 N 50 N 45 N 45 N Stations 6 Env Canada 200100 0Km Stations nivom triques 200100 0Km 4 Stations 119 MDDEFP RT men Stations 52 Hydro Qu bec 70 W 60 W 70 W 60 W N C MN Gd Qu bec 155 N 55 N Labrador 50 N 50 N 45 N r45 N 4 Stations 181 MDDEFP RT Stations 79 Env Canada 200100 oKm Stations 14 Env Canada 200100 Km 4 Stations 212 MDDEFP RT Stations 55 Hydro Qu bec Stations 76 Hydro Qu bec 70 W 60 W 70 W 60 W Figure 2 4 Stations nivom triques selon les p riodes d observation A Tout
47. des stations St8 St9 et St11 Annexe D unit 1 zone F L intercorr lation est lev e dans la classe 2 en dehors de la station St10 qui peut tre maintenue De ce constat on peut supposer pour un suivi optimal de la variabilit spatiale de TEEN les stations doivent tre d plac es Dans l unit 2 la forme de l ellipse de la classe 2 est plus homog ne ce qui suppose que toutes les stations sont n cessaires L intercorr lation entre les stations de l unit 2 permet de les garder Annexe D unit 2 zone F La forme tendue de l ellipse de la classe 1 montre qu il faut plus d une station pour repr senter TEEN L intercorr lation de la classe 1 pr sente des valeurs lev es entre les stations Les faibles corr lations entre certaines stations St15 St21 et St22 indiquent qu elles peuvent tre retenues Le chevauchement des ellipses d montre de la redondance des donn es entre les deux groupes Annexe D unit 2 zone F 106 Observations axes F1 et F2 74 40 Observations axes F1 et F2 85 31 a amp amp S 8 S a 5 10 10 20 60 40 20 o 40 60 20 15 10 5 0 5 10 15 20 FSI F1 62 42 e Ellipse de la classe 1 e Ellipse de la classe 1 e Ellipse de la classe 2 Nombre de stations 21 Nombre de stations 13 Nombre de stations retenues 8 Nombre de stations retenues 6 Ann es concomitantes 1970 2002 32 ans Unit 2 Ann es concomitantes 1956 1986 30 ans Unit 7 Figu
48. du pixel central et ses voisins Source Arcgis10 0 32 La valeur de pente de ce plan est calcul e a l aide de la technique maximale moyenne L algorithme de pente est donn par la formule ArcGis 10 0 Slope ATAN y dz dx dz dy 180 z 2 2 8 2 2 Orientation de la pente L orientation de la pente est la direction vers laquelle elle regarde L orientation de la pente est un param tre qui est troitement li a la radiation solaire Elle correspond a la direction vers l aval de la ligne de plus grande pente a chaque point de grille L orientation est mesur e dans le sens horaire de 0 plein nord 360 de nouveau plein nord formant ainsi un cercle complet Les surfaces planes n ayant pas de direction de pente se voient attribuer une valeur de 1 Le taux de variation dans la direction xX pour le pixel e est calcul avec l algorithme suivant ArcGis 10 0 dz dx c 2f i a 2d g 8 3 Le taux de variation dans la direction y pour le pixel e est de la forme dz dy g 2h i a 2b c 8 4 Prenant le taux de variation dans la direction x et Y pour le pixel e l orientation est calcul e comme suit Orient 180 z atan2 dz dy dz dx 5 33 2 8 2 3 Rayonnement solaire Le rayonnement du soleil atteint la terre et subit certaines transformations Le rayonnement solaire global comprend trois composantes la composante directe la composante diffuse et la
49. externe pour une cartographie raisonnable de l quivalent en eau de la neige Application aux bassins de la rivi re Gatineau 32 1 289 297 Taupin J D 1997 Caract risation de la variabilit spatiale des pluies aux chelles inf rieures au kilom tre en r gion semi aride r gion de Niamey Niger Comptes Rendus de l Acad mie des Sciences Series IIA Earth and Planetary Science 325 4 25 1 256 160 Tedesco M Pulliainen J Takala M Hallikainen M amp Pampaloni P 2004 Artificial neural network based techniques for the retrieval of SWE and snow depth from SSM I data Remote Sensing of Environment 90 1 76 85 Timilsena J amp Piechota T 2008 Regionalization and reconstruction of snow water equivalent in the upper Colorado River basin Journal of Hydrology 352 1 2 94 106 Toinette S 2010 Evaluation du rayonnement solaire et de la temp rature la R union l aide d un mod le r gional de climat in Master 1 de Physique et Ing nierie Facult des Sciences et Technologies Universit de la R union p 63 Tourino Soto I 2005 Mise en relation de la cartographie du rendement avec la distribution spatiale de l tat de surface du sol observ e par t l d tection Application dans un contexte d agriculture de pr cision 3Universit de Toulouse 370 p Touzet C 1992 Les R seaux de Neurones artificiels Introduction au Connexionnnismes Cours Exercices et Travaux Pratiques Turcotte R Fortin LG Fortin
50. l arbre de d cision binaire et les mod les g ostatistiques sont appliqu s pour mod liser la distribution spatiale de la neige dans le bassin de Loch Vale Rocky Mountain National Park dans le Colorado Ceci a permis de mod liser la profondeur de neige a grande chelle par l arbre de d cision binaire et la variation de la profondeur de la neige petite chelle par le krigeage Barry et al 1995 Certaines approches de spatialisation de EEN combinent galement l analyse en composante principale et la r gression partielle pour regrouper les variables nivales sur le plan spatial et temporel Timilsena et al 2008 Les autres m thodes de spatialisation sont les r seaux de neurones et les mod les stochastiques Monte Carlo simulations Coulibaly et al 2001 Evora et al 2008 2 3 4 R seaux de neurones et approches bay siennes Les r seaux de neurones RN sont des r seaux connect s en processeurs l mentaires fonctionnant en parall le Chaque processeur l mentaire calcule une sortie unique sur la base des informations qu il re oit Toute structure hi rarchique de r seaux est videmment un r seau Touzet 1992 Roebber et al 2003 Les r seaux de neurones et les m thodes statistiques sont largement utilis s en hydrologie en mod lisation de la temp rature de l humidit relative et de l action du vent Coulibaly et al 2001 Agarwal et al 2006 Cependant il y a eu relativement peu d tudes portant sur
51. la densit de la formation foresti re Plamondon et al 1984 Au regard de la complexit de l action du couvert v g tal dans l accumulation et la distribution de la neige au sol pour mod liser l action continue du couvert v g tal les hauteurs des diff rentes classes de v g tations Annexe A seront consid r es dans cette tude 2 8 2 6 Action des lacs Tout comme les oc ans l chelle r gionale les retenues d eau lacs sont des facteurs physiographiques explicatifs du microclimat Un lac est d fini comme un plan int rieur d eau douce ou sal e de dimensions appr ciables c est dire plus grand qu un tang trop profond pour permettre la v g tation a l exception de la v g tation submerg e de s enraciner compl tement dans toute son tendue RNC 2009 On d nombre plus de 400 000 lacs et de cours d eau r pertori s au Qu bec et Labrador Le milieu aquatique repr sente 20 7 de la superficie totale de la province pour 11 5 d eau douce et 9 2 d eau saum tre et sal e RNC 2009 Selon la distance aux lacs l humidit de lair et la dynamique de l interface v g tation vent ou obstacle vent conditionnent les types de neige le maintien et l accumulation de la neige au sol Les distances aux lacs sont extraites de la base de donn es du R seau hydro national RHN du Canada et r chantillonn es la r solution de 300 m x 300m Quant l action du vent elle est modelis e
52. la zone D les valeurs lev es t moignent du r le de l altitude des Monts Grands Jardins Monts Raoul Blanchard 1175 m Erables 1033 m etc et les Monts Valin 984 m dans l accumulation de la neige au sol Les formations foresti res conif res feuillus etc et les pi monts des montagnes du littoral Groulx Kapatahkatnahiu etc 122 ont des valeurs comprises entre 250 et 400 mm Au nord de la zone D une grande partie aux valeurs estim es entre 250 et 300 mm et qui correspond aux secteurs de basse terre du nord Les zones de fortes valeurs 300 a 400 mm sont localis es sur les monts tels que le Happy Valley Goose Bay de Churchill Falls et les montagnes du nord Dans la zone E Figure 5 4 E les valeurs estim es de TEEN sur laxe des Monts Tremblant 998 m et Raoul Blanchard 1175 m correspondent aux valeurs des zones montagneuses sous la latitude 50 nord avec des valeurs lev es 339 mm sur les sommets Sur les terres relativement basses de l Outaouais et de T miscamingue les valeurs estim es de TEEN se situent entre 100 et 250 mm Les Basses Terres du Saint Laurent et le sud du territoire d tude sont les secteurs de tr s faibles accumulations de neige 100 200 mm Les parties sud des Monts Chatigny 585 m et Kaoskiwonatinak 627 m pr sentent des valeurs estim es entre 300 et 400 mm contre 100 a 200 mm dans le bassin du r servoir du fleuve Saguenay Le r le de l altitude sur l accumulation de neige s o
53. mesure dans les stations nivometriques Le r seau nivom trique est l ensemble de stations de mesure des param tres physiques de la neige densit paisseur et quivalent en eau Le r seau nivom trique du territoire d tude est constitu de 426 stations Selon les protocoles d chantillonnage des param tres physiques de la neige les mesures de la station sont repr sentatives de la variabilit des conditions de neige dans un voisinage restreint de la station MSC 2004 La station est constitu e de 10 rep res d chantillonnage r partis uniform ment le long d une ligne de neige de 300 m de longueur et situ e en milieu forestier afin de la prot ger des vents violents mais bien d gag s La Figure 2 3 pr sente la strat gie d chantillonnage suivre autour d un rep re lequel est repr sent par le symbole Les emplacements pour la prise de chacun des relev s durant l hiver sont indiqu s par les chiffres 1 8 Lors d un m me relev si une reprise est n cessaire elle doit tre effectu e pr s de l emplacement initial tel qu il est indiqu pour le premier relev 1 par les lettres B et C Dans chaque rep re d chantillonnage l paisseur de la neige ainsi que l quivalent en eau de la neige sont relev s par la moyenne des carottages 10 points chaque rep re si la hauteur de la neige est sup rieure 25 cm le poids de la carotte est d termin L quivalent en eau de la neige est
54. nuages Au d part les gouttelettes se condensent autour des particules de poussi res par effet de choc ou sous l effet de charges lectriques de polarit s inverses Les gouttelettes surfondues dans un tat m tastable se transforment en germes et croissent par transfert de vapeur C est le d veloppement par d p t de glace directement de la phase vapeur la phase solide Pahaut 1975 Dans les nuages o coexistent les germes de glace et les gouttelettes d eau surfondues se produit la diffusion de vapeur vers le cristal de glace par la cristallisation directe de la vapeur d eau Cette diffusion rompt l quilibre au niveau de la gouttelette entre la phase liquide vapeur L vaporation des gouttelettes engendre du cristal qui grossit progressivement jusqu sa chute Les cristaux de neige sont de formes multiples mais ils sont toujours de sym trie hexagonale Libbrecht 2005 Ce sont les flocons de neige dont la forme finale d pend de nombreuses variables notamment du taux d humidit de la temp rature a laquelle ils sont form s celle des couches dar qu ils ont travers s jusqu au sol Il existe en effet des formes plus simples comme des colonnes ou des plaquettes mais la grande majorit des flocons est plut t difforme et asym trique Pahaut 1975 Leurs chutes successives constituent un ensemble de couches aux caract ristiques diff rentes coh sion densit quivalent en eau formant le couvert nival L
55. probl mes de s curit publique m t orologie hydrologie etc Le r seau de stations nivom triques est optimis pour r pondre des probl mes pratiques reli s la gestion des r servoirs hydro lectriques Au plan d une analyse climatique il est peu repr sentatif de la variabilit spatiale de la neige selon l chelle laquelle on l observe Richardson Naslund 2004 Dans de pareils cas la capacit du r seau de stations nivom triques permettre de mod liser la variabilit spatiale de l EEN est r duite En outre l in gale r partition spatiale des stations nivom triques est un d fi dans l analyse quantitative de la variabilit spatiale et la validation des algorithmes d estimation spatiale et de t l d tection l chelle consid r e Les tudes portant sur les r seaux de stations de mesures des l ments du climat pluie temp rature etc Lhotellier 2005 Van Vyve 2006 des variables hydroclimatiques St Hilaire et al 2004 sont abondantes dans la litt rature Cependant il est remarquer que g n ralement ces tudes sont des r ponses la baisse de la densit des r seaux des stations apr s les pressions financi res des gouvernements aux changements des priorit s et des besoins des communaut s En effet aux Etats Unis dans l tat de l Illinois le r seau de stations passe de 358 189 stations entre 1971 et 2001 Knapp et al 2003 Au Canada l analyse du r seau 81 depuis
56. qui diff rent du sud au nord G n ralement le nord du Qu bec est caract ris par de forts gradients spatiaux dans la dur e de la couverture de neige allant de 8 mois octobre juin et de 4 mois D cembre avril pour le sud du Qu bec Brown 2010 La temp rature moyenne hivernale est de 13 25 C Kuujjuaq Lat 58 06 Long 68 24 contre 8 7 C Wright Lat 46 2 Long 76 1 MDDELCC 2001 Par ce d coupage la latitude est 29 consid r e comme un facteur a saisonnalit marqu tandis que la longitude est un facteur de r partition Oetlli et al 2005 2 8 1 3 Distance l oc an Dans le cas particulier de la variabilit spatiale du couvert nival l oc an cr e un microclimat qui alimente des chutes de neige sur les c tes m ridionales et orientales du Qu bec continental c est la Snow Belt Byrd 2000 L air froid de passage sur les eaux chaudes se charge d humidit formant des nuages convectifs tr s intenses qui donnent de la neige au dessus des terres C est de la neige en abondance qui tombe en quelques heures le long de minces corridors Byrd 2000 Aussi le ciel est souvent nuageux en hiver tant que la temp rature de l air est plus froide que la temp rature de l oc an si celui ci n est pas gel Au sud du Qu bec l accumulation nivale sp cifique du couvert nival est due l influence conjointe de l oc an et des Grands Lacs L influence oc anique diminue vers l int rieur
57. section IV pr sente une faible moyenne d EEN 170 mm et un faible cart type 35 mm par rapport aux autres sections 52 Du nord au sud visuellement on peut distinguer cing structures spatiales de la variabilit spatiale de TEEN Figure 3 3 La section 45 01 la 47 45 latitude nord correspond aux zones habit es ou la densit des stations de mesure est plus lev e par rapport au nord Dans ce secteur le climat continental humide avec ses for ts mixtes et le relief lev de Laurentides tel que les Monts de La Tuque expliquent les fortes valeurs du maximum annuel de TEEN 515 mm 600 lll IV 500 A T N Moyenne du maximum annuel moyen de l EEN mm GA I 100 I I I l I I I I I 95 50 55 60 Latitude degr Figure 3 3 Variation des structures spatiales du maximum annuel moyen de TEEN selon la latitude sur le territoire d tude De la 47 45 la 48 85 latitude nord se localise la section Il qui se diff rencie de la section par sa tendance stationnaire avec un maximum de 392 mm et un cart type de 47 mm C est un domaine forestier de feuillus et de conif res cependant le relief est plus accident par rapport a la section La section Ill 48 85 a la 52 17 latitude nord avec une moyenne de 260 mm et un cart type de 50 mm correspond a la partie m ridionale du Bouclier canadien et les basses terres de l ouest En effet en remonta
58. t orologie du Canada p 43 Nash J amp Sutcliffe J 1970 River flow forecasting through conceptual models part I A discussion of principles Journal of hydrology 10 3 282 290 Nour MH Smit DW amp Gamal El Din M 2006 Geostatistical mapping of precipitation implications for rain gauge network design Water Science amp Technology 53 10 101 110 Oetlli P amp Camberlin P 2005 Influence of topography on monthly rainfall distribution over East Africa Climate Research 28 199 212 Oke TR 1978 Boundary Layer Climates London 372 p 158 OMM 1994 Guide des Pratiques Hydrologiques Acquisition et traitement des donn es Analyses pr visions et autres applications Cinqui me dition 829p Pahaut E 1975 Les cristaux de neige et leurs m tamorphoses Formation 1 Monographie Paris 96 M t o Nat 58 p 57 tabl et fig 94 photos Palacios D amp Sanchez Colomer MG 1997 The distribution of high mountain vegetation in relation to snow cover Pen alara Spain CATENA 30 1 1 40 Patch JR 1981 Effects of forest cover on snow cover distribution in the Nashwaak Experimental Watershed Project in Proceedings Eastern Snow Conference 38th annual meetingNew Brunswic p 76 87 Perrier R 1968 Les pluies maximales probables au Qu bec Cahiers de g ographie du Qu bec 12 27 421 428 Pietroniro A Fortin V Kouwen N Neal C Turcotte R Davison B Verseghy D Soulis E Caldwell R amp Evora N 2006 Usin
59. termes d EEN Le nombre r duit de stations dans les zones A 14 au total et C 3 au total limite l application de la m thode dans les dites zones Dans la zone B l analyse variographique permet de distinguer une variance 7 h de 2890 jusqu a la port e de 600 km et au pas de 5 km Figure 4 2 zone B Ce qui indique que les stations ont une corr lation entre elles jusqu la distance de 600km et deviennent ind pendantes au dela En supposant que les erreurs de mesure sont quasi nulles selon les protocoles de mesures de TEEN la microstructure 200 s explique par le fait que dans la zone B les fortes valeurs de TEEN sont tr s proches des secteurs de faibles valeurs Les valeurs des indices C lt 10 C 2 0 93 d montrent que la structure spatiale est due principalement a la distance entre les stations Ce constat s observe galement dans la zone D o les valeurs def 0 92 et C lt 10 C montrent que la structure de la variabilit spatiale de TEEN est fonction de la distance entre les stations Le variogramme de la zone D Figure 4 2 zone D montre l existence de structure spatiale 7 11000 la distance de 210 km et au pas de 9 km La pr sence de la microvariation effet p pite C 950 est probablement due comme dans le cas de la 88 zone B l espacement entre les paires de stations de valeurs diff rentes tr s proches Dans la zone D les valeurs lev es de TEEN des stations des pi monts des monts
60. un relief plat parsem de lacs Au sud il est plus accident o il englobe les hautes terres Laurentiennes Mont Tremblant 968 m Globalement dans la direction nord ouest l altitude du territoire d tude descend graduellement vers les baies de James et d Hudson Au nord et l est la pente du relief s oriente vers la baie d Ungava et l Oc an Atlantique Les r gions situ es le long du Saint Laurent et le long du littoral sont donc situ es des altitudes relativement pr s du 19 niveau de la mer et caract ris es par un relief relativement peu accentu Fortin et al 1986 L gende Limite de province Stations nivom triques Relief Kai Province g ologique du L Sup rieur Bouclier Weicg Province g ologique du Churchill canadien Ge Orogen se Appalachien Plate forme du Saint Laurent Zones v g tales Zone de v g tation nordique Zone de v g tation arctique Zone de v g tation bor ale Figure 2 2 Carte de la description g ographique du territoire d tude En rouge les stations nivom triques Le relief loin d tre statique est soumis aux l ments du climat vent temp rature pluie neige etc mettant en place une dynamique g omorphologique qui contribue a l volution des formes topographiques 20 2 4 2 Contexte climatique L est du Canada est un vaste territoire et de ce fait son climat pr sente de forts carts li s au relief a la
61. 0 3 161 168 Eichler T amp Higgins W 2006 Climatology and ENSO related variability of North America extratropical cyclone activity Journal of Climate 19 2076 2093 Elder K Dozier J amp Michaelsen J 1991 Snow accumulation and distribution in an Alpine Watershed Water Resources Research 27 7 1541 1552 Elder K Rosenthal W amp Davis RE 1998 Estimating the spatial distribution of snow water equivalence in a montane watershed Hydrological Processes 12 10 11 1793 1808 Emery X 2001 G ostatistique Lin aire G ostatistique Lin aire G ostatistique EDMDPCD Edit Ecole des Mines de Paris Centre de G ostatistique p 405 Env Canada 2004 Menaces pour la disponibilit de l eau au Canada in S rie de rapport d valuation scientifique de l INRE et S rie de documents d valuation dela science de la DGSAC Edit Scientifique INDRBurlington Ontario p 438 Erxleben J Elder K amp Davis RE 2002 Comparison of spatial interpolation methods for estimating snow distribution in the Colorado Rocky Mountains Proceedings of The Western Snow Conference p 157 167 Evora ND Tapsoba D amp De S ve D 2008 Combining artificial neural network models geostatistics and passive microwave data for snow water equivalent retrieval and mapping IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 46 7 1925 1939 Filion L amp Payette S 1976 La dynamique de l enneigement en r gion h mi arctique Poste de la Baleine Nouveau
62. 000 De A D D 0 100000 200000 300000 400000 2 100000 200000 300000 400000 500000 Distance n Angular tolerance 90 00 Model S2 Spherical Range 174040 75m Sill 2100 Lag 5000 00m Count 100 lags Tolerance 50 00 S1 Nugget effect Sill 154 2 Distance m Angular tolerance 90 00 S1 Nugget effect Sill 300 Lag 5000 00m Count 100 lags Tolerance 50 00 S2 Spherical Range 370000 00m Sill 3300 Figure 4 2 Variogrammes de TEEN dans les zones B D E et F En noir les variogrammes exp rimentaux et en rouge les mod les d ajustement 90 4 3 2 R partition spatiale l chelle r gionale la r partition spatiale des stations nivom triques dans toutes les zones g ographiques aux structures spatiales homog nes en termes d EEN montre une r partition spatiale galitaire par les stations Les courbes de Lorenz se confondent pratiquement avec la droite de la r partition galitaire bissectrice Ceci se confirme par des valeurs d G pratiquement nulles Figure 4 3 1G 0 016 1G 0 026 1 1 z 0 8 z 0 8 LL LL H oe W oe E E A gt 0 4 gt 0 4 e e A 0 2 A 0 2 o o 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 D 0 2 0 4 0 6 0 8 1 Part des stations Part des stations ZONE A ZONE B IG 0 01 IG 0 01 1 1 z 0 8 z 0 8 LL LL W oe 0 6 3 5 e 0 4 e 0 4 wo Oo D 0 2
63. 20 et 10 ans montre une variation du nombre de stations Figure 2 4 B C et D Les travaux sur les s ries temporelles de temp ratures et de pr cipitations d montrent de fortes variabilit s en fonction de la fr quence d apparition des taches solaires Lundqvist 1998 Aussi l analyse de la variabilit spatiale du couvert nival l Est du Canada prouve que les ph nom nes cycliques El Ni o Southern Oscillation Nina ont tendance a modifier les chutes nivales Brown et al 1998 Rasmussen et al 1999 Sobolowski et al 2007 Au regard de ceci les stations qui ont 10 ans et plus ont t retenues dans cette tude Figure 2 4 D Cette p riode d observation constitue la dur e minimale pour tenir compte des v nements atmosph riques et oc aniques cycliques cycle solaire El Ni o Southern Oscillation Nina etc susceptibles d influencer l accumulation de neige Rasmussen et al 1999 Sobolowski et al 2007 Pour cette tude on se base sur l hypoth se que le ph nom ne neige est stationnaire durant la p riode d observation Au total 367 stations de 10 ans et plus sont retenues comprenant 193 stations du Minist re du D veloppement Durable de l Environnement de la Lutte contre les Changements Climatiques MDDELCC 19 stations de Rio Tinto 76 stations d Hydro Qu bec et les donn es historiques de 79 stations d Environnement Canada Figure 2 4 D Les donn es retenues de TEEN des partenaires ont des codes
64. 250 a 300 mm Vers l int rieur des terres les formations foresti res constituent des secteurs de fortes accumulations de plus de 300 mm Dans la zone B la spatialisation de TEEN confirme l accumulation identifi e dans la mod lisation r gionale Figure 5 13B A ce niveau d observation la ligne des lacs sur les monts Tich gami Otish T miscamie Severson et Uapahtkueh pr sente des secteurs de faibles valeurs 200 a 250 mm d coupant les valeurs lev es 300 a 450 mm de l ensemble Ces valeurs lev es de TEEN sont localis es sur les versants expos s aux vents humides oc aniques et sur les pi monts des monts du nord La partie centrale de la zone B est une succession des grands lacs tels que le lac Caniapiscau au nord et le lac Mistassini plus au centre sud C est un secteur peu accident aux valeurs d EEN comprises entre 250 et 300 mm l ouest les valeurs lev es d EEN identifi es sur le Mont Reid 425 m entrecoupent les valeurs 250 a 350 mm des pi monts ouest du bouclier De m me au sud les pi monts du mont Chantigny montrent des valeurs de TEEN estim es entre 250 et 450 mm La partie sud de la zone B menant aux terres relativement moyennes et basses pr sente des valeurs comprises entre 100 et 300 mm L estimation spatiale de TEEN dans la zone C Figure 5 13C montre des valeurs moyennes a faibles 150 a 200 mm dans la baie d Ungava aux reliefs moyens Cependant cette proc dure d estima
65. 33 0 397 1 St9 1 174 1 461 2 St10 8 034 0 122 St11 17 835 0 235 1 Les unit s 2 7 9 et 10 de la zone E Unit 2 Uong Contributions Classes Contributions Stations des observations oe Stations des observations oe B Modalit Ge ES Modalit Sti 26 128 2 393 1 Sti 9 900 9 506 1 St2 25 945 13 795 1 st2 4 068 13 845 2 SR 34 736 5 629 St3 32 302 0 107 1 St4 11 598 9 598 1 St4 33 416 0 059 1 St5 0 453 5 870 2 St5 13 193 2 863 1 St6 0 247 5 411 2 St6 7 121 73 621 2 St7 0 443 22 130 2 St8 0 449 35 175 2 174 Les unit s 9 et 10 de la zone E Unit 9 Contributions Classes Stations des observations ou F1 F2 Modalit Gr 19 4 28 4 2 St2 24 1 0 1 1 St3 9 6 12 1 2 Std 2 1 21 8 2 St5 5 1 4 4 1 St6 11 9 1 1 1 St7 27 5 31 8 2 Unit 1 Contributions Classes Stations des observations ou F1 F2 Modalit GI 22 5 0 6 1 St2 0 8 3 2 St3 0 3 33 2 Si4 8 2 0 7 1 St5 5 4 3 7 1 St6 0 6 10 7 2 St7 1 23 3 2 St8 2 1 1 1 St9 7 7 0 3 1 St10 3 8 22 6 2 St11 47 0 6 1 Unit 10 Contributions f Classes ou Stations des observations S Modalit F1 F2 Sti 3 5 46 3 2 St2 48 26 5 1 St3 4 9 7 5 St4 43 3 19 4 175 Les unit s 1 et 2 de la zone F
66. 400 450 500 550 EEN Observ s mm Figure 5 12 Valeurs observ es de l EEN versus l estimation locale de TEEN ajust e par les r sidus estim s en fonction des mod les zonaux avec les indices de performance des mod les a chelle locale La dispersion des points le long de la diagonale est homog ne avec une EQMr de 5 3 contre 12 81 l chelle r gionale Ce r sulat d montre que 21 de la variabilit spatiale de TEEN sont expliqu es par les m tavariables physiographiques locales La cartographie de la spatialisation de TEEN dans les diff rentes zones l chelle locale est constitu e des projets des m tavariables des mod les zonaux de r gression des r sidus et des estimations r gionales des dites zones Les r sultats pr sent s dans la Figure 5 13 montrent des paliers de valeurs d EEN sp cifiques aux processus sous jacents locaux mis en place par les facteurs physiographiques de chaque zone En effet au nord de la zone A les sommets des monts d Youville et les pi monts menant au Bouclier canadien ont des valeurs lev es 300 450 mm Figure 5 13A Sur le 136 littoral des baies de Hudson et James ces valeurs lev es de TEEN sur les collines Qingaaluk 400 m d Umiujaq 400 m entrecoupent les faibles valeurs 250 300 mm du maximum annuel moyen de TEEN localis es le long des baies C est une zone ouverte aux vents des baies au relief monotone peu lev et d accumulation moyenne d EEN
67. 456 820 60509 lies between 2 000000 and 2 000000 Std Error 0 03535 1 00000 185 ZONE D 20000 wo Size real ROsidu 1100000 Color estimated RUsidu 1000000 H 506 900000 H 800000 i a 700000 8 D i s 600000 g 500000 400000 100 300000 100 0 100 200 250000 o 250000 500000 750000 Z Residu Estimates x m 10000 0 125 Nb samples 50 Minimum 2 7299 Maximum 2 00137 0 00146748 0 100 1 0174 H 0 075 H i 0 050 0 0 100000 200000 300000 400000 9 025 Distance m Isatis had 3 2 1 H 1 2 3 D utilisateur SENA Isatis ZoneD ResiduZoneD angular tolerance 90 00 raue 2 ben Estimates Isatis Variable 1 RUsidu Lag 2000 00m Count 200 lags Tolerance 50 00 ID utilisateur SENA Isatis ZoneD ResiduZoneD Cross validation statistics based on 45 robust data Variogram in 1 direction s Model 2 basic structure s Variable 1 RUsidu S1 Nugget effect Sill 1000 Standard Parameter File for Model FitVarioResiZoneD Mean Variance D1 m a A P g S Error 8 49293 2477 91908 S andard Parameter File for Neighborhood FitVarioResiZoneD 52 Spherical Range 100000 0 SEIL 2 a200 Cross validation statistics based on 50 test data ean Eror BASS 0 54046 186 2000 1500 1000 500 100000 Distance m Isatis D utilisateur SENA Isatis ZoneE ResiduE Variable 1 R sidu Variogram in 1 direction s DL Angular tolerance 90 00 sl Lag 3000 00m Count
68. 5 1 Dans la premi re partie l chelle r gionale une r gression multi polynomiale est tablie en fonction des m tavariables U U U U et du maximum annuel moyen de l EEN des stations sur tout le territoire d tude Soit la fonction de pr diction f x avec le terme qui peut tre mod lis comme la fonction lin aire des m tavariables secondaires variant de fa on r guli re f x a bx 29 avec a et b les coefficients d ajustement de la pr diction du mod le X est la variable secondaire d finie sur X l ment de R La fonction al atoire Z x est une combinaison de la tendance et de variable al atoire EEN f x amp 30 Ou amp est la variable al atoire r sidu de moyenne nulle avec un variogramme qui d crit la d pendance spatiale petite chelle La r gression multi polynomiale f x ajuste la variable explicative ou plusieurs variables explicatives la variable d pendante de mani re non lin aire Borcard 2005 Cette m thode consiste ajouter la variable explicative de nouvelles variables construites mises au carr au cube etc L quation de la r gression polynomiale pour un polyn me du m i me ordre est sous la forme 2 2 m 31 F X Hg t A X A X Feta A 4 1X Festa ey 114 avec f x variable de TEEN variables explicatives a coefficients Echelle r gionale Analyse variographique et validation crois e Figure 5 1 Approche m thodo
69. 6 n 6 3x102 7 n 12 7x10 2x108 4 8 n 9 Les valeurs de p niveau de signification 5x102 2x10 4x102 9 n 11 6x10 4x10 10 n 7 10 sans objet n nombre de stations nivom triques dans les zones g ographiques Test hautement significatif valeur de p lt 0 01 Test significatif valeur de p lt 0 05 76 Le Tableau 3 8 de la validation de la segmentation spatiale de la zone E montre que les donn es de neige sont diff rentes d une unit g ographique l autre Dans la totalit des unit s les valeurs d EEN sont diff rentes les unes des autres Par exemple dans l unit 3 la m diane est de 195 mm contre 145 mm dans l unit 6 Dans l unit 4 le maximum de TEEN est de 208 mm contre 158 mm dans l unit 7 Dans l unit 10 le minimum de TEEN est de 223 mm contre 128 mm Ces diff rentes de valeurs de l EEN se confirment par des valeurs de p allant de significative tr s significative Tableau 3 9 Comparaison entre les segments contigus de la zone F l chelle locale la valeur p du test de Kruskal Wallis et les boxplots Boxplot 1 n 16 2 n 40 n 16 2 n 40 Les valeurs de p niveau de signification sans objet n nombre de stations nivom triques dans les zones g ographiques Test hautement significatif valeur de p lt 0 01 Test significatif valeur de p l
70. 95 Atmosphere Ocean 36 1 37 54 Brown R Brasnett B amp Robinson D 2003 Gridded North American monthly snow depth and snow water equivalent for GCM evaluation Atmosphere Ocean 41 1 1 14 Brown R Derksen C amp Wang L 2007a Assessment of spring snow cover duration variability over northern Canada from satellite datasets Remote Sensing of Environment 111 2 3 367 381 Brown R amp Tapsoba D 2007b Improved mapping of snow water over Quebec 64th Eastern snow confrence St John s Newfoundland Canada Brubaker KL Jasinski M Chang ATC amp Josberger E 2000 Interpolating sparse surface measurements for calibration and validation of satellite derived snow water equivalent in Russian Siberia JAHS AISH Publication 267 93 98 Bunnell F amp Vales D 1990 Comparison of methods for estimating forest overstory cover differences among techniques Can J Forest Res 20 101 107 152 Buus Hinkler J Hansen BU Tamstorf MP amp Pedersen BS 2006 Snow vegetation relations in a High Arctic ecosystem Inter annual variability inferred from new monitoring and modeling concepts Remote Sensing of Environment 105 3 237 247 Byrd G 2000 Lake Effet Snow Ontario http www comet ucar edu class smfaculty byrd index htm Consult le janvier 2012 Carrega P 1994 Topoclimatologie et habitat Analyse spatiale quantitative et appliqu e 408 p Carroll SS Carroll TR amp Poston RW 1999 Spatial modeling and prediction of
71. 990 Chokmani et al 2005 Chokmani et al 2006 N anmoins les auteurs s accordent pour consid rer qu il n existe pas de relation directe entre la densit moyenne d un manteau neigeux ou son quivalent en eau et sa r flectance visible ou proche infrarouge pour des paisseurs sup rieures 40 cm Leprieur 1987 En plus la pr sence des nuages est une source d erreurs Ces limites des capteurs optiques sont surmont es par les capacit s des capteurs micro ondes Les propri t s du manteau neigeux qui agissent sur la r ponse du micro ondes sont la hauteur l quivalent en eau la teneur en eau liquide la densit la taille et la forme des grains la temp rature de la stratification ainsi que l tat de la neige Schmugge et al 2002 Ces param tres physiques du couvert nival diffusent les rayonnements 14 hyperfr quences micro ondes mis par le sol sous jacent dans toutes les directions Pulliainen 2006 Ainsi il est possible de d tecter la neige et d estimer l quivalent en eau du couvert nival par les techniques empiriques base th orique a partir de calculs de transfert radiatif de micro ondes passives parce que le nombre de diffuseurs dans un manteau neigeux est proportionnel a l paisseur et la densit de la neige Chang et al 1987 Le potentiel des donn es Radar a Synth se d Ouverture a t valu dans l estimation de TEEN dans le bassin versant de la Grande a la baie de James au Qu bec Ber
72. Brightness Temperature Data Remote Sensing of Environment 74 2 275 286 Sobolowski S amp Frei A 2007 Lagged relationships between North American snow mass and atmospheric teleconnection indices International Journal of Climatology 27 221 231 St Hilaire A Jacques C M S M Seidou O Tapsoba D amp Fortin V 2004 Approche bay sienne pour l tude des r seaux de station de mesure du couvert nival INRS ETE p 25 et 22 annexes Stahl K Moore RD Floyer JA Asplin MG amp McKendry IG 2006 Comparison of approaches for spatial interpolation of daily air temperature in a large region with complex topography and highly variable station density Agricultural and Forest Meteorology 139 3 4 224 236 Sturm M Holmgren J amp Liston GE 1995 A Seasonal Snow Cover Classification System for Local to Global Applications Journal of Climate 8 5 1261 1283 Swanson RH 1970 Local snow distribution is not function of local topography under continous tree cover Journal of hydrology 9 2 292 298 Tabari H Marofi S Zare Abyaneh RH amp Sharifi M 2009 Comparison of artificial neural network and combined models in estimating spatial distribution of snow depth and snow water equivalent in Samsami basin of Iran Tapsoba D Fortin V Anctil F amp Hache M 2005 Use of the kriging technique with external drift for a map of the water equivalent of snow application to the Gatineau River Basin Apport de la technique du krigeage avec d rive
73. D 0 2 0 o O 0 2 0 4 0 6 0 8 1 O 0 2 0 4 0 6 0 8 1 Part des stations Part des stations ZONE D ZONE E 1 IG 0 014 0 8 Lu HI oe 8 Z 0 4 A 0 2 o o 0 2 0 4 0 6 0 8 1 Part des stations ZONE F Figure 4 3 Courbes de Lorenz et les indices de Gini des zones A B D E et F P chelle r gionale 91 l chelle locale la r partition spatiale des stations nivom triques n est pas identique dans toutes les unit s g ographiques identifi es Dans l unit 2 de la zone A la courbe de Lorenz montre qu environ 90 des stations ne fournissent que 72 des donn es du maximum annuel moyen de TEEN Figure 4 4 Unite2 Coefficient Gini 0 17 Part de EEN o 0 2 04 06 0 8 1 Part des stations Unit 3 Coefficient Gini 0 016 1 Part de EEN 0 2 04 06 0 8 Part des stations Figure 4 4 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s 1 et 2 de la zone A l chelle locale Cette l g re in galit spatiale des stations dans l unit 2 avec un G de 0 17 d montre que plus on se rapproche des hautes latitudes plus le nombre de stations diminue pour atteindre une seule station Inukjuak Lat nord 58 45 Long ouest 78 11 sur le littoral au nord du territoire d tude Par contre dans l unit 3 sous la 55 latitude les stations ont une r partition spatiale galitaire avec un G de valeur nulle 92 Dans l ensemble les in galit s spat
74. Dans l ensemble les stations nivom triques de la zone E pr sentent l exception de l unit 1 une r partition spatiale in gale au niveau des courbes de Lorenz Figure 4 7 La r partition galitaire des stations de l unit 1 le long du lac Cabonga jusqu au sud du lac Baskatong s explique par la pr sence partielle de la r serve faunique la Verendrye Par contre dans l unit 2 limit e au nord par le lac Saint Jean 68 des stations fournissent 37 des donn es d EEN ce qui correspond un G de 0 4 avec un manque de stations dans le sud Cette unit englobe une partie de la r serve faunique des Laurentides ce qui explique le regroupement des stations au nord autour des affluents des lacs Dans le cas de l unit 3 recouvrant une grande partie de la r serve faunique la Verendrye les stations sont situ es le long de l axe routier ce qui correspond un IG de 0 37 Dans cette unit presque 57 des donn es d EEN proviennent de 82 des stations De m me les stations 92 de l unit 4 se regroupent autour des sites du Mont Laurier fournissant 61 des donn es d EEN Cette in gale r partition des stations IG 0 29 pr sente un manque de donn es sur la partie sud de l unit jusqu au la rivi re de l Outaouais La m me r partition in gale des stations s observe dans l unit 5 o l agglom ration de la ville de Qu bec a roport et Valcartier concentre les stations de mesure Dans la partie ouest de
75. EEN Pour v rifier cette hypoth se dans un premier lieu la capacit des stations nivom triques permettre de mod liser la variabilit spatiale de TEEN a t valu e a l aide de l analyse variographique L analyse variographique a t calcul e sur les donn es de neige des zones g ographiques ayant le nombre suffisant de stations nivom triques 50 stations et plus En second lieu la r partition spatiale et la redondance des stations dans les zones d limit es aux structures spatiales homog nes ont t analys es en utilisant les courbes de Lorenz l indice de Gini G et les ellipses de proximit obtenues partir de l Analyse en Composante Principale L analyse variographique a t conduite sur quatre r gions B D E et F sur six l chelle r gionale ayant un nombre de stations nivom triques suffisant plus de 50 stations Les zones A et C 14 et 3 stations respectives ne disposent pas de nombre de stations insuffisant pour pouvoir conduire une analyse variographique Ces zones sont prioriser dans l installation de stations pour avoir le nombre suffisant de stations pour mod liser la variabilit spatiale de TEEN Dans les quatre zones B D E et F la variabilit spatiale de TEEN a t mod lis e et d montre que les structures et les formes variances port es variations petites chelles sont diff rentes d une r gion une autre Ceci vient corroborer les limites tablies l tape p
76. Mb Samples 58 rho 0 544 Minimum 3 1221 Maximum 3 25889 0 15 we se ui u H R Fy 0 10 3 5 3 D be o 0 05 D 100000 200000 300000 400000 500000 Distance m Isatis 0 00 S S A D utilisateur SENA Isatis ZoneF ResiduZoneF quae Z Residu Estimates Variable 1 Residu satis D utilisateur SENA Isatis ZoneF ResiduZoneF Variogram in 1 direction s HE Cross validation statistics based on 54 robust data Variable H esidu D1 Mean Variance Standard Parameter File for Model FitVarioResiZoneF Error 2 73698 1039 52037 Angular tolerance 90 00 Standard Parameter File for Neighborhood NeightTestFisVarioZoneF Std Er 0 03836 0 53438 Lag 5000 00m Count 100 lags Tolerance 50 00 Cross validation statistics based on 58 test data me Model 2 basic structure s Mean Variance Sl Nugget effect Sill 510 irror 2 61659 1246 78511 S2 Spherical Range 90000 00m Sill 400 Bed Error 003202 a bo000 188
77. NASH 0 38 a Nee oan 350 _ EQMr 94 EQMr 15 S E 40 5 e 5 S BIAISr 81 B Se E 300 BIAISr 34 He e Q 20 e oe 25 ge ee E D 0 E wi 20 3 20 ui 3 S o 15 lu 40 60 100 R sidus mm e Se E Di Diagonale 80 Diagonale 50 1090 30 en 40 20 o 20 40 en 60 100 0 50 100 150 200 250 300 350 400 R sidus Observ s mm EEN Observ s mm 450 R 0 74 400 NASH 0 65 C _ 3897 EQMr 12 pe e E BIAISr 15 z H no oO ao at D LU zZ LU LU EEN mm Diagonale 50 100 150 200 250 300 350 400 450 EEN Observ s mm 450 Figure 5 8 Valeurs observ es de l EEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans la zone B 130 Le mod le zonal explique 35 de la variance des r sidus par les m tavariables physiographiques locales et permet d augmenter la variance expliqu e de 31 par rapport l estimation r gionale de TEEN R 0 46 contre 0 15 Figures 5 7b et 5 7c La valeur du Nash de l estimation locale est tr s faible 0 27 mais elle est meilleure au mod le d estimation r gionale dont le Nash est n gatif 0 72 Le m me constat s observe dans la zone B Figure 5 8c o l ajout des r sidus estim s explique 74 de la variance de EEN l chelle locale et am liore la variance de 16 Figure 5 8 b et
78. NTES CLASSES DES VEGETAUX LES DIFFERENTES CLASSES DE FORMATION VEGETALE ET LES HAUTEURS MOYENNES CORRESPONDANTES Les classes La subdivison des classes La sous subdivison Haut Moy m 7 Densit lev e 1 For t du sud For t de conif res Densit moyenne For t du nord For t du sud For t de feuillue 20 For t de conif re mixte KA KA w A a SN F uniforme interm daire mixte For t mixte F interm diaire mixte F h t rog ne interm diaire mixte F de feuillue mixte 8 das Faible couverture de v g taux vertes For t br l e Couverture v g tale verte Arbustaie de transition bois e g Densit lev e Milieu humide arbustaie Densit moyenne Prairie Toundra arbustes A dominance de lichens et lichens A dominance par les arbustes Arbustes lichens et herbac s Faible couvert v g tal k Territoire non bois Tr s faible couvert v g tal p Biomasse lev e 2 Zone agricole Biomasse moyenne S Faible biomasse Zone agricole sur sol bois Surface Mosaique zone bois e avec terres agricoles Terre cultiv es et autres 1 1 0 5 0 5 KA uw Territoire urbain et batis ZONE SANS Eau COUVERT Neige glace Source Landcover 2000 163 164 9 ANNEXE B COMBINAISON LIN AIRE DES META VARIABLES L ECHELLE LOCALE ZONE A H 0 02 gn LIRE Rue 062 Eau HUES Een 12 Kann 2 2 Eu EE EE EE EE E E E E E EE EE E Ee i SAAN EE d
79. Qu bec Cahiers de g ographie du Qu bec 20 50 275 302 Foppa N Stoffel A amp Meister R 2007 Synergy of in situ and space borne observation for snow depth mapping in the Swiss Alps International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 9 3 294 310 Fortin Jacques G amp Morin G 1986 Analyse des r seaux nivom triques de Qu bec en vue de leur rationalisation in Integrated Design of Hydrological Networks IAHS PublBudapest p 14 Fortin Morin G amp Dupont L 1982 Variation saisonni re de l homog n it spatiale et de la structure r gionales de la pluie au Qu bec Afmosph re Oc an 20 3 227 241 Fortin Morin G amp Dupont L 1983 La rationalisation du r seau m t orologique du Qu bec strat gie d intervention et m thodes d analyse des donn es Afmosph re Oc an 21 4 365 386 155 Garrigues S 2004 H t rog n it spatiale des surfaces terrestres en t l d tecttion caract risation et influence sur l estimation des variables biophysiques Universit de Rennes 3 i me cycle Rennes 380 p Garstka WV D LL amp Goodell BC 1958 Factors effecting snowmelt and streamflow Bureau of Reclamation and USA Forest Serv 1946 53 Coop Snow Invest U S Gov Print Off Wash D C USA p 189 Goita K Walker AE amp Goodison BE 2003 Algorithm development and use for the estimation of snow water equivalent in the boreal forest using passive microwave data Int J Remote Sensing 24
80. Universit du Qu bec Institut National de la Recherche Scientifique Centre Eau Terre Environnement SPATIALISATION MULTI ECHELLES DE L EQUIVALENT EN EAU DE LA NEIGE EEN A L EST DU CANADA Par Noumonvi Y Guillaume SENA Th se pr sent e pour l obtention du grade de Philosophiae doctor Ph D en sciences de la terre Jury d valuation Pr sident du jury et examinateur interne Examinateur externe Examinateur externe Directeur de recherche Codirecteur de recherche Codirectrice de recherche Droits r serv s de SENA 2015 Salah Eddine El Adlouni Universit de Moncton Dominique Tapsoba IREQ Hydro Qu bec Kalifa Goita Universit de Sherbrooke Karem Chokmani INRS ETE Erwan Gloaguen INRS ETE Monique Bernier INRS ETE il DEDICACE Amon p re Feu Edouard SENA ma m re Madeleine KOBA ma conjointe Lydia ef mes enfants Mathis Lenora et William Ce n est pas que je suis intelligent C est que je reste souvent plus longtemps Avec les probl mes Albert Einstein REMERCIEMENTS Mes remerciements vont a mes directeurs de recherche Karem Chokmani Erwan Gloaguen et Monique Bernier Les premiers mots vont a Mr Karem Chokmani qui a assur la direction de cette th se Je voudrais le remercier pour m avoir donn l opportunit de travailler sur ce sujet tr s passionnant d avoir cru en moi et surtout pour m avoir donn ma chance d apporter ma contribution dans ce projet d anal
81. V J P F amp Villeneuve J P 2006 Operational analysis of the spatial distribution and the temporal evolution of the snowpack water equivalent in southern Qu bec Canada Nordic Hydrology 38 3 211 234 Van Vyve N 2006 Caract risation de la variabilit spatio temporelle de la pluie au Fakara Niger Facult d ing nierie biologique agronomique et environnementale Universit Catholique de Louvain p 75 Vinatier S 2008 Compl ments de Math matique in Licence de Biologie 3i me semestre Edit Limoges FDSETDCours de Math matiques p 3 Watson Anderson TN Newman WB Cornish SS Thein TR A R Garrott PJ White F amp Watson GR 2008 Chapter 6 Modeling Spatial Snow Pack Dynamics Terrestrial Ecology Elsevier Vol 3 p 85 112 Watson Anderson TN Newman WB Alexander SE amp Garrott RA 2006 Optimal sampling schemes for estimating mean snow water equivalents in stratified heterogeneous landscapes Journal of Hydrology 328 3 4 432 452 Webster R amp Oliver MA 1992 Sample adequately to estimate variograms of soil properties Journal of Soil Science 43 1 177 192 Webster R amp Oliver MA 2001 Geostatistics for environmental scientists Statistics in Practice Winkler RD Spittlehouse D L amp Golding DL 2005 Measured differences in snow accumulation and melt among clearcut juvenile and mature forests in southern British Columbia Hydrol Proc 19 51 62 161 162 8 ANNEXE A HAUTEURS DES DIFFERE
82. a spatialisation pour constituer des valeurs continues du couvert nival Dans le chapitre suivant le maximum annuel moyen de TEEN sera estim en fonction des structures d limit es l chelle consid r e 111 112 5 SPATIALISATION MULTI ECHELLES DE L EEN L analyse de la variabilit spatiale de TEEN a permis d identifier et de d limiter de mani re objective les limites des structures Par la suite la capacit du r seau de stations nivom triques mod liser la variabilit spatiale de TEEN a t valu e et les stations redondantes ont t identifi es dans les unit s g ographiques aux structures homog nes en termes de TEEN Dans ce chapitre la spatialisation de TEEN en fonction des structures d limit es l chelle locale et r gionale sera discut e Le d veloppement des m thodes de spatialisation des variables ponctuelles est la r ponse l incapacit de proc der des mesures en tous les points Bl schl et al 1995 La spatialisation permet partir de la distribution discr te de la variable d int r t de constituer une distribution continue Dans le cas particulier de l tude de la variabilit spatiale des param tres physiques de la neige les techniques de spatialisation fournissent des r sultats satisfaisants Edwards et al 1998 Elder et al 1998 Carroll et al 1999 Tapsoba et al 2005 Cependant le nombre lev et la diversit des variables explicatives constituent des limites p
83. a e Epp M diangpyEcart ype y Interquery Pente Courbure Orient RadSol DisiLacs HV Moyenne 0 1000 500 M dian o EN 200 100 Ecart ty 3 F EN A 200 o Interqu EN 20 10 Pente 02 0 Courbure 400 200 Orient 0 200 We RadSol 40 20 DistLacs 0 10000 5000 HV D 500 10000 50010000 100 2000 200 4000 10 2002 0 020 200 4000 100 2000 20 40 0 500010000 RadSol Radiation solaire DistLacs Distances aux lacs HV Hauteurs des v g taux Corr lation tr s significative valeur de p lt 0 005 Corr lation significative valeur de p lt 0 05 65 Ces corr lations sont tr s faibles mais significatives Les formations foresti res tr s d velopp es au sud du territoire d tude constituent d excellents obstacles au transit des particules de neige par le vent humide de l atlantique En dehors de la hauteur des v g taux la corr lation entre TEEN et la radiation solaire peut s expliquer par le maintien de la neige plus longtemps au sol sur les versants labri des radiations solaires 3 2 2 2 2 Construction des m tavariables l chelle locale Les facteurs physiographiques et les donn es de neige a chelle locale ont permis d estimer les combinaisons lin aires des m tavariables locales dans chacune des six zones g ographiques selon l quation 8 Afin d all ger le texte seules les combinaisons des m tavariables de la zone D sont pr sent es quations 20 a 25 Les autres quations des combin
84. a variabilit spatiale de TEEN en tenant compte des processus sous jacents mis en place par les facteurs physiographiques La mod lisation de ces processus sous jacents permet de d limiter et comprendre les dimensions des structures de la variabilit spatiale de TEEN aux diff rentes chelles r gionale et locale Ce travail de recherche est ax sur la spatialisation multi chelles du couvert nival sur le territoire du Qu bec et du Labrador o les chutes de neige repr sentant plus de 60 des pr cipitations jouent un grand r le dans l conomie et l environnement Brown 2010 Il s agira d tudier et de mod liser la variabilit spatiale de TEEN en tenant compte des diff rents processus sous jacents l chelle r gionale et locale et de proposer une cartographie repr sentative de TEEN en tout point 1 3 Hypotheses de travail Cherchant a spatialiser TEEN sur tout l espace de l est du Canada sur la base des processus sous jacents qui conditionnent la variabilit spatiale du couvert nival et en consid rant les concepts li s a la variabilit trois hypotheses sont mises en place 1 Les structures de la variabilit spatiale de TEEN sont conditionn es par des processus sous jacents mis en place par les facteurs physiographiques a l chelle consid r e On peut donc se baser sur ces facteurs physiographiques pour identifier caract riser et d limiter les diff rentes structures de la variabilit spatiale
85. a variable tudi e sont distribu es al atoirement et on ne d tecte pas d h t rog n it spatiale pr dictible A une chelle plus large qui inclue les diff rents patchs la distribution des valeurs est pr dictible et donc d tect e comme formant des patchs D apres Adler et al 2001 11 2 2 1 Notion d chelle d observation Pour caract riser l h t rog n it spatiale d une propri t de surface l chelle d observation doit permettre de d tecter les chelles de variations spatiales du ph nom ne Garrigues 2004 Par exemple l tude d un couvert nival d une parcelle montre relativement peu d h t rog n it dans la distribution et dans l accumulation plus d h t rog n it si on se met au niveau du bassin versant de la vall e basse altitude et relativement peu d h t rog n it tr s haute altitude Le terme chelle repr sente le niveau de d tail d une observation et d finit les bornes de notre perception de l espace Gustafson 1998 Dans le cadre de cette tude la notion d chelle d observation adapt e aux sciences environnementales est abord e C est l chelle spatiale laquelle les processus sous jacents forment les structures Elle est caract ris e par la r solution spatiale des donn es et permet de mesurer la variabilit maximale 2 2 2 Choix des chelles d observation de la variabilit spatiale du couvert nival La classification des
86. acit et de lissage influent galement sur la cr ation de l objet Une forte pond ration du facteur de compacit se traduit par des objets plus compacts et une faible pond ration du lissage favorise les formes plus lin aires Les poids de la compacit et du lissage sont compl mentaires et leur somme est gale 1 48 La segmentation spatiale exige galement la prise en compte du crit re d chelle Ce crit re fournit les facteurs d chelle partir desquels les objets regroup s d terminent des r gions aux structures homog nes Dans ce travail l outil d Estimation of Scale Parameters ESP de Dragut et al 2010 est utilis L ESP segmente l image avec des incr ments fixes de param tres d chelle et calcule la variance locale de l h t rog n it des objets sur l image en moyennant les variances des objets pour chaque niveau d objet obtenu par la segmentation La croissance de la variance locale est proportionnelle au param tre d chelle a mesure que l homog n it des objets de la sc ne augmente Le graphique de la variance locale permet d valuer les param tres d chelle appropri s Dragut et al 2011 Pour valuer la dynamique de la variance locale le graphique du taux de changement de la variance locale d un niveau d objet un autre est ajout Les pics dans le graphique ROC LV correspondent aux changements de structures lls indiquent les facteurs d chelle appropri s auxquels l i
87. ada 3 2 2 2 chelle locale 3 2 2 2 1 Analyse exploratoire des donn es La Tableau 3 3 montre les histogrammes les diagrammes de dispersion ainsi que les coefficients de corr lation entre les variables statistiques du maximum annuel moyen de l EEN et les variables physiographiques l chelle locale Les histogrammes des variables du maximum annuel moyen d EEN ont en g n ral des distributions moyennement sym triques Les variables physiographiques locales telles que la pente la distance aux lacs et la hauteur des v g taux ont des distributions asym triques droite Les histogrammes de la radiation solaire et de la courbure sont moyennement sym triques Les coefficients de corr lation sont en g n ral tr s faibles Comme soulign plus haut par Daly et al 1994 les caract ristiques topographiques sont mieux corr l es l chelle r gionale avec les pr cipitations que celles d finies l chelle locale Ce qui suppose que les facteurs physiographiques r gionaux sont les principaux l ments de la variabilit spatiale du couvert nival l chelle locale l organisation et le maintien de la neige au sol sont faiblement contr l s par certains facteurs tels que la pente R 0 22 la radiation solaire R 0 43 la distance aux lacs R 0 21 et la hauteur des v g taux R 0 13 64 Tableau 3 3 Corr lation entre les facteurs physiographiques locauxet les variables de TEEN Moyenne adi p
88. aisons des m tavariables sont pr sent es dans l annexe B Uy 06X ponte 21X courburet LAX wu 22X orient SX pz 0 2X py 20 Uy O 8X pone 28X courburet BX rasor 339X orient LIX py 0 09X py 21 Un OX nn 41K courbure 32X wirt 97 X orient 353 pz A Dal En 22 Uz 03X ponte 8 5X conuroure OBX rasor 1X orien 10 2X pi 0 03X py 23 Un 0 3X pene BOX courture X pause 223X orient 12 4X pr 0 05X pry 24 Ue 2X ponte 3X E 13X orient 2X py OLX py 25 Les m tavariables U pr sentant plus de patrons spatiaux sont pr sent es Figure 3 8 Leur poids dans toutes les zones est sup rieur aux autres poids des m tavariables Tableau 3 4 Dans la zone A la m tavariable U a un poids PU A de 0 41 et pr sente des patrons spatiaux semblables a ceux des variables de la distance aux lacs de la hauteur des v g taux et de la pente La m tavariable U de la zone B au poids 66 PU 18 de 0 54 a des patrons spatiaux proches de ceux de la hauteur des v g taux et de la courbure des versants Dans la zone C la m tavariable U se rapproche des partons spatiaux de la radiation solaire de la distance aux lacs et de la pente Dans la zone D la m tavariable U pr sente des patrons spatiaux semblables a ceux de la hauteur des v g taux et de la pente Dans la zone E la m tavariable U a des patrons spatiaux similaires a ceux des courbures des versants et de la pente
89. al characteristics of snow accumulation in Dronning Maud Land Antarctica Global and Planetary Change 42 1 4 31 43 Riou C 1976 La relation entre la temp rature et le rayonnement solaire Orstom Collection de Pr f rence 15 RNC 2009 Ressources Naturelles Canada Sciences du Climat http www rncan gc ca sciences terre node 188 Robinson D Dewey K amp Heim R 1993 Global snow cover monitoring An update Bulletin of the American Meteorological Society 74 1689 1696 159 Roebber PJ Bruening SL Schultz DM amp Cortinas JV 2003 Improving Snowfall Forecasting by Diagnosing Snow Density Weather and Forecasting 18 2 264 287 Roy 2006 cit par Dorsaz F 2008 Evaluation des simulations du couvert nival sur le Qu bec par le mod les MRCC 4 2 3 et GEMCLIM 3 3 0 Edit Ouranos UDQAM p 49 Schmugge TJ Kustas WP Ritchie JC Jackson TJ amp Rango A 2002 Remote sensing in hydrology Advances in Water Resources 25 8 12 1367 1385 Schweizer J amp Kronholm K 2007 Snow cover spatial variability at multiple scales Characteristics of a layer of buried surface hoar Cold Regions Science and Technology 47 3 207 223 Seidou O Fortin V St Hilaire A Favre AC El Adlouni S amp Bobe B 2006 Estimating the snow water equivalent on the Gatineau catchment using hierarchical Bayesian modelling Hydrological Processes 20 4 839 855 Singh PR amp Gan T Y 2000 Retrieval of Snow Water Equivalent Using Passive Microwave
90. alisation multi chelles de TEEN chelle r gionale et locale qui prend en compte les caract ristiques de la variabilit spatiale du couvert nival dans l Est du Canada Cette th se est bas e sur trois hypoth ses dont la premi re est 1 Les structures de la variabilit spatiale de PEEN sont conditionn es par des processus sous jacents mis en place par les facteurs physiographiques l chelle consid r e On peut donc se baser sur ces facteurs physiographiques pour identifier caract riser et d limiter les diff rentes structures de la variabilit spatiale de PEEN Dans une premi re d marche les structures de la variabilit spatiale de TEEN ont t mises en vidence visuellement par rapport aux facteurs de positions g ographiques longitude et latitude Dans une approche quantitative l Indice Local d Association Spatiale a t utilis pour mettre en vidence les structures spatiales en fonction de leurs ressemblances Les r sultats d montrent que le maximum annuel moyen de EEN n est pas stationnaire dans l espace aussi bien au niveau de sa moyenne que de sa variance Toutefois ces m thodes n ont pas permis pas de d limiter objectivement les structures spatiales Cela implique que le ph nom ne de la neige est diff rent d un endroit un autre De ce fait les donn es de neige d une zone ne peuvent pas tre prises en compte dans la spatialisation d une autre zone car les structures spatiales sont
91. altitude et des formations foresti res dans l accumulation et le maintien de la neige au sol Les valeurs estim es confirment le r le de barri res des montagnes du littoral aux vents humides de l Atlantique Le centre du territoire d tude est un secteur au relief peu lev et domin par les formations foresti res Au sud les valeurs estim es sont g n ralement faibles sur les basses terres des Laurentides et lev es sur les hautes terres Ce r sultat montre que l accumulation de la neige est g n ralement faible au sud du territoire d tude que vers le nord Au nord du territoire d tude Nunavik par exemple les secteurs l abri du vent polaire sont des zones de fortes accumulations et d montrent le r le majeur du microrelief courbure pente etc dans l organisation et le maintien de la neige au sol 5 3 Synth se du chapitre 5 Afin de r pondre au troisi me objectif de la th se la spatialisation multi chelles de l EEN a t mod lis e selon les structures de la variabilit spatiale Le mod le de r gression a permis d tablir une estimation spatiale sur l ensemble du territoire Le mod le de r gression est am lior par l ajout des r sidus estim s en fonction des m ta variables l chelle r gionale le mod le de r gression est appliqu sur les 141 m tavariables physiographiques et toutes les stations nivom triques du territoire d tude Dans les cas ou les r sidus pr sentent une s
92. ance l oc an Corr lation significative Corr lation tr s significative La latitude pr sente une distribution presque bimodale en raison de la forte pr sence de stations dans les secteurs sud du territoire La longitude a une distribution asym trique droite du fait de la forte pr sence de stations l est du territoire 56 L altitude et la distance a l oc an ont une distribution presque normale Le coefficient de corr lation le plus lev s observe entre l altitude et la moyenne du maximum annuel de TEEN En effet les pr cipitations de neige croissent avec l altitude o la temp rature est plus basse Beltrando et al 1995 l inverse le coefficient de corr lation r 0 47 entre la longitude et la moyenne du maximum annuel de TEEN montre ou avec l effet de continentalit mesure que Ton s enfonce dans les terres la moyenne du maximum annuel de TEEN baisse De m me la corr lation n gative entre la distance l oc an et la moyenne du maximum annuel de TEEN d montre la baisse de l influence des masses dar humide au fur et mesure que l on s loigne des c tes En hiver les vents d Ouest d pression d Islande charg s d humidit donnent plus de neige dans la partie est du territoire d tude que vers l int rieur des terres Leduc et al 1985 La corr lation entre la latitude et la moyenne du maximum annuel de TEEN est relativement faible mais significative valeur de p lt
93. annuels etc est difficilement mesur ou estim en tout point de l espace Cependant le r le du vent ne peut tre ignor dans le maintien et l accumulation de la neige au sol L interface vent couvert v g tal n est pas identique au niveau des diff rents types de formations v g tales Il n existe pas de m thodes sp cifiques pour quantifier le rapport neige couvert v g tal Certains auteurs utilisent la densit des formations v g tales Anderson et al 1958 Hardy et al 1990 Moore et al 1998 Pomeroy et al 2002 la fermeture de la canop e Patch 1981 ou la totalit de la couverture de la cime des arbres Bunnell et al 1990 Winkler et al 2005 D autres tudes se basent sur les variables telles que l indice foliaire Leaf Area Index issu des outils de t l d tection comme des indicateurs de la couverture foresti re pouvant tre transform s par des quations simples en pourcentage de couverture Pomeroy 36 et al 2002 Aussi peu d auteurs ont mesur la proportion du ciel obstru e par le feuillage des arbres a partir d un point sur le terrain D Eon 2004 et fournir la meilleure fa on de mesurer cette variable dans l accumulation du couvert nival Pomeroy et al 2002 Or le couvert v g tal intercepte et redistribue la neige au sol principalement C est un pi ge neige un obstacle au vent des degr s divers A cet effet l accumulation de la neige est inversement proportionnelle
94. ans les zones E et F en fonction des m tavariables locales sont de REst 5 6 33U 5 77 TATSTU pr 3 2 AU ae 0 703 40 REst 22 72U 1z SOU 7 5 829U y 1 803 41 Comme dans les mod les zonaux d estimation des r sidus en fonction des m tavariables locales dans les autres zones la valeur du Nash de la zone E a une valeur n gative Le mod le des r sidus explique 35 de la variance contre 23 dans la zone F Figure 5 11a De plus la dispersion des points le long de la diagonale 1 1 dans la zone F est moins bonne que celle de la zone E De ce fait les r sultats d estimation locale de TEEN dans la zone E pr sentent les r sultats les plus performants avec une variance expliqu e plus lev e 85 dans la zone E et 64 dans la zone F et un crit re de Nash lev que celle de la zone F 0 83 dans la zone E et 0 70 dans la zone F Figure 5 10c et Figure 5 11c La dispersion des points le long de la diagonale 1 1 est plus homog ne avec une EQMr de 10 3 contre 18 pour la zone F Aussi la valeur n gative du BIAISr dans les deux zones montre le mod le d estimation a tendance sous estimer les valeurs de TEEN Sur l ensemble du territoire d tude l chelle locale l estimation de l EEN ajust e par les r sidus estim s en fonction des m tavariables locales d montre que 89 de la variance est expliqu e contre 68 l chelle r gionale Figure 5 12 Les r sidus estim s en fonction des m ta
95. ant a l organisation d un paysage de montagne Le cas des Hautes Chaumes des Monts du Forez Th se de doctorat Universit Jean Monnet Saint Etienne France 320 p McKay GA amp Gray DM 1981 Distribution of snow cover in Handbook of Snow 153 190 p MDDELCC 2001 Contribution du Service de la cartographie cologique Une classification climatique du Qu bec partir de mod les de distribution spatiale de donn es climatiques mensuelles vers une d finition des bioclimats du Qu bec Minist re du D veloppement Durable de l Environnement de la Lutte contre les Changements Climatiques Qu bec http www mddep gouv qc ca changements classification model clima pdf Consult le F vrier 157 MDDELCC 2002 Minist re du D veloppement Durable de l Environnement de la Lutte contre les Changements Climatiques Aires prot g es au Qu bec et les provinces naturelles http mddefp gouv qc ca biodiversite aires_protegees provinces partie3 htm relief MDDELCC 2008 Manuel d instructions l usage des observateurs en nivom trie Qu bec Minist re du D veloppement Durable de l Environnement de la Lutte contre les Changements Climatiques Qu bec p 32 Meiman JR 1968 Snow accumulation related to elevation aspect and forest canopy in Proc CNC 1HD Workshop Seminar on Snow HydrologyFredericton N B p 36 47 M li res M A 2012 Temp rature moyenne la surface de la Terre et effet de serre CNRS La
96. aphiques comportant 4 stations et plus ont t retenues Le seuil de signification ou risque d erreur de 5 est retenu pour d montrer qu au moins un groupe de stations diff re significativement des autres groupes de stations des zones adjacentes 3 2 R sultats et discussions 3 2 1 Caract risation des structures de la variabilit spatiale de TEEN Les Figures 3 2 et 3 3 montrent en abscisse les variables physiographiques latitude et longitude et en ordonn e le maximum annuel moyen de TEEN Quatre sections de structures de la variabilit spatiale de l EEN par rapport la longitude peuvent tre identifi es visuellement Figure 3 2 Entre les longitudes 57 18 et 65 03 ouest Figure 3 2 section 1 il y a une tendue des valeurs du maximum annuel de TEEN de 101 mm 398 mm Cette section correspond a l extr me Est du territoire d tude La forte moyenne du maximum annuel de l EEN 291 mm est li e aux actions combin es de l altitude et de l oc an En effet les pr cipitations abondantes dans les zones maritimes sur les reliefs lev s des Monts Jacques Cartier 1268 m Kapatahkatnahiu 623 m expliquent la croissance de la moyenne d EEN en allant de l Est vers l Ouest La section II 65 04 la 72 84 longitude Ouest correspond au climat continental humide du sud et la partie centrale du Bouclier canadien 51 600 I l Hu iM I I I 500 i 3 i 1 i i e 400 1 1 S Po S and Ew
97. artie d terministe et la partie al atoire Dans la partie d terministe le mod le de krigeage de r gression utilise les m tavariables physiographiques comme des variables explicatives et dans la partie al atoire les r sidus de la r gression sont 146 calcul s par r gions et passent le processus d analyse variographique Ceux qui pr sentent une structure spatiale sont krig s pour tenir compte de la composante al atoire et am liorer l estimation de TEEN Ainsi l chelle r gionale le mod le de r gression de stepwise exploite les m tavariables physiographiques pour tout le territoire et ensuite par zone les r sidus ont t mod lis s par krigeage A l chelle locale le mod le de regression de stepwise exploite les m tavariables physiographiques locales et les r sidus issus de l estimation r gional de chaque zone Par la suite l estimation locale finale de TEEN est l estimation r gionale corrig e par les r sidus estim s par les m tavariables physiographiques locales dans chaque zone l chelle locale A chaque tape r gionale et locale l estimation a t valid e par l approche de validation crois e A l chelle r gionale 10 km le mod le de regression explique 68 de la variance Seuls les r sidus de la zone E pr sentant une structure spatiale ont permis d ajuster l estimation r gionale A l chelle locale 300 m les mod les de regression des r sidus des diff rentes zones ont am
98. asses des stations de l unit 2 de la zone D Dans la zone D Figure 4 11 seules onze stations sur 27 de l unit 2 pr sentent des p riodes d observations concomitantes entre 1975 et 2009 L ellipse de la classe 2 moyennement allong e indique que les donn es de neige ne peuvent tre bien repr sent es par une seule station dans cette unit Cependant les stations actuelles sont fortement corr l es entre elles sauf la station GO situ e sur l ellipse Annexe D unit zone D La station St11 est faiblement corr l e avec les Sti St3 et GH Au regard de ceci il demeure important de d placer la majorit des stations afin d am liorer le suivi de la variabilit spatiale de TEEN 104 Dans la zone E l analyse de la densit spatiale est effectu e sur les stations des unit s 2 7 9 et 10 pr sentant les p riodes d observations concomitantes Figure 4 12 et Figure 4 13 En effet sur vingt et une 21 stations de l unit 2 neuf 8 stations sont retenues sur la p riode d observation concomitante entre 1970 et 2002 Les formes des ellipses des deux classes indiquent qu il est n cessaire d ajouter des stations dans chaque classe pour mieux repr senter la variabilit spatiale de VEEN De plus le chevauchement des ellipses signifie que dans les deux classes les donn es fournies par les stations sont redondantes Figure 4 12 Les stations de la classe 1 St1 St2 St3 et St4 sont faiblement corr l es a la s
99. atre 5 grands chapitres Le chapitre 1 pr sente le contexte de l tude la probl matique g n rale les hypoth se et les objectifs de l tude et s ach ve par l organisation du doument Le chapitre 2 d bute par la synth se de la revue bibliographique des m canismes de gen se du couvert nival Il se poursuit par la d finition du concept de variabilit spatiale la d termination des chelles d tude du couvert nival et une revue bibliographique des approches de spatialisation des param tres physiques de la neige Le chapitre 2 se poursuit par la pr sentation physique du territoire d tude l analyse des donn es de neige les protocoles d chantillonnage de TEEN et s ach ve par l identification et la quantification des facteurs physiographiques contr lant la variabilit spatiale de EEN Le chapitre 3 porte sur l analyse multi chelles de la variabilit spatiale du couvert nival Les structures spatiales sont mises en vidence visuellement en fonction de la position g ographique et quantitativement l aide de l Indice d Association Spatiale Par la suite elles sont d limit es objectivement l aide de la segmentation spatiale Le chapitre 4 porte sur l analyse critique du r seau de stations nivom triques par rapport la variabilit spatiale de TEEN La capacit du r seau permettre de mod liser la variabilit spatiale du couvert nival sera valu e Par la suite la r partition la mesure des in
100. baker et al 2000 Brown et al 2007a Clark et al 2011 Ces stations de mesures ont connu des r ductions majeures pendant les ann es 90 Brown 2000 En r ponse ces r ductions le couplage des donn es physiographiques et m t orologiques a des processus d interpolation spatiale contribue a am liorer la pr cision de la cartographie des l ments du climat neige pluie etc Bois 2007 L tude de la variabilit spatiale du climat partir des donn es des stations a t consid rablement am lior e gr ce l apparition des g ostatistiques dans les ann es 60 Matheron 1965 qui ont depuis largement t appliqu es l analyse de la structure spatiale et l interpolation des l ments du climat Holdaway 1996 Plusieurs mod les de spatialisation hydrologique proposent des structures spatiales math matiques selon les donn es prises en compte Dans ce travail la spatialisation bas e sur les caract ristiques de la variabilit spatiale de l quivalent en eau de la neige est consid r e 1 2 Probl matique g n rale Le couvert nival est l une des composantes importantes de l environnement canadien Env Canada 2004 En effet au Canada une grande partie du territoire est couverte de neige pendant une p riode de cinq huit mois Brown 2010 l est de ce vaste territoire les r gions du Qu bec et du Labrador pr sentent des accumulations de neige d passant souvent 200 300 mm en te
101. ble sous l influence des vents humides des baies Hudson et James Au nord l unit g ographique 1 regroupe les espaces ouverts de tourbi res La seconde unit 2 pr sente des bassins versants aux pentes tr s faibles et des formes plus concaves Au sud les unit s g ographiques 3 et 4 comportent galement les formations basses de tourbi res et d arbustes par endroits Cependant les pentes des vall es sont faibles dans les roches s dimentaires intrusives et volcaniques Dans la zone B la segmentation spatiale est contr l e principalement par la topographie complexe du Bouclier canadien marqu e l est et au centre par la dominance des plans d eau Figure 3 9B Au nord la zone B englobe la ligne de contact entre les provinces g ologiques du bouclier formant les monts Torngat et les lacs En effet les zones d affaissement des failles correspondent aux unit s hydrographiques distinctes telles que les lacs Mistissini Manicouagan Caniapiscau Albanel etc l extr me nord les bassins versants des rivi res sont plus convexes avec des fortes pentes sur les pi monts des monts Pingualuit Qingaujaaluk 352 m et Kanamikutau 440 m Au sud se distingue l unit 10 incluant les vall es aux pentes lev es 59 des formations lithologiques intrusives et m tamorphiques des Monts La Tour 579m Chatigny 579 m et Koaskiwonatinak 663 m C est le domaine de formations foresti res mixtes uniformes avec des conif res
102. boratoire de glaciologie et g ophysique de l environnement LGGE Grenoble France http www cnrs fr cw dossiers dosclim1 sysfacte effetserre index htm origenerg Consult le 2012 Mingasson C 1957 Observations sur l influence hydrologique de la neige dans l Est du Canada Cahiers de g ographie du Qu bec 2 3 75 86 Mishra AK amp Coulibaly P 2009 Developments in hydrometric network design A review Reviews of Geophysics 47 2 Mishra AK amp Coulibaly P 2010 Hydrometric network evaluation for Canadian watersheds Journal of Hydrology 380 3 4 420 437 Moore C amp Mc Caughey W 1998 Snow accumulation under various forest stand densities at Tenderfoot Creek Experimental Forest Montana USA in Proceedings of the 54th Eastern Snow ConferencesBanff Alberta p 42 51 Morency C 2006 Etude de m thodes d analyses spatiales et illustration l aide de l aide de micro donn es urbaines de la grande r gion de Montr al Les Cahiers Scientifiques du Transport 49 77 102 Mote PW Hamlet AF M P C amp Lettenmaier DP 2005 Declining mountain snowpack in western North America Bulletin of the American Meteorological Society 86 39 49 MRN 2013 Minist re des Ressources Naturelles Zones de v g tation et domaines bioclimatiques du Qu bec http www mrn gouv qc ca forets inventaire inventaire zones carte jsp MSC 2004 Aerological Observer s Course Module 2 5 Snow Survey Environnement Canada Service M
103. bserve galement au nord et au centre de la zone F Figure 5 4 F Sur les sommets des Monts Notre Dame et Chic Choc se r partissent dans les basses vall es du littoral des maritimes les fortes valeurs estim es 250 a 400 mm et les valeurs relativement faibles d EEN 100 a 250 mm Au sud de la zone F au contact des basses terres du Saint Laurent les valeurs estim es se confondent avec la gamme de valeur faible d EEN de la zone E 123 80 w 70 W 60 N 60 N 155 N 55 N 50 N F50 N 80 w 70W A ke F55 N 50 N F50 N 45 N 300 150 okm 4N 250 125 0Km mmm Blue 150 J150 200 J200 zed 250 300 _ 300 agoen 400 200 450mm Figure 5 4 Cartographie du maximum annuel moyen de TEEN selon les structures identifi es par la m thode fonctionnelle l chelle r gionale de l Est du Canada 124 80 W 70 W 60 W 55 N 50 N 45 N B im wm em ma 1250 300 1300 250 M 350 mur 450mm Figure 5 5 Carte du maximum moyen annuel de TEEN par regroupement des structures spatiales homog nes identifi es par l approche fonctionnelle de l Est du Canada l chelle r gionale 125 En g n ral l chelle r gionale les r sultats de la spatialisation du maximum annuel moyen de TEEN tenant compte des limites des structures d limit es se rapprochent de la disposition des grand
104. c on estime qu un millim tre d EEN dans le corridor hydro lectrique La Grande Caniapiscau correspond a environ un million de dollars de production hydro lectrique Roy 2006 cit par Dorsaz 2008 Sur l ensemble de l est du Canada TEEN constitue environ 30 de I hydraulicit du r seau des grands complexes hydro lectriques Audet 2009 Au vu de son importance sur le plan climatique conomique et environnemental la complexit de la variabilit spatiale du couvert nival doit tre mieux analys e toutes les chelles d observation consid r e Pour y parvenir il demeure essentiel de comprendre les bases des concepts li s la notion de variabilit spatiale qui est une caract ristique inh rente la nature 2 2 D finition du concept de variabilit spatiale Le concept de variabilit est fortement li au concept d h t rog n it et associ celui de l chelle L h t rog n it spatiale se d finit comme la complexit et ou la variabilit d une propri t qui se r f re une mesure ayant une dimension spatiale sol biomasse etc Garrigues 2004 On distingue deux approches pour caract riser l h t rog n it spatiale d une variable l approche structurelle et l approche fonctionnelle Li et al 1995 L approche structurelle se base sur l analyse des variations de l intensit du ph nom ne EEN pluie temp rature mesur es dans les stations sans faire appel aucun proces
105. che descendante et l approche ascendante L approche descendante part de l image enti re pour la segmenter en petites r gions homog nes en r f rence des attributs spectraux ou texturaux L image est segment e selon le principe du diagramme de Vorono Dans le cas de l approche ascendante le pixel l ment de base de l image est s lectionn soit par la m thode dite de bassin versant soit par un semi de pixels tir s au hasard sur la base de la distance spectrale inf rieure un seuil fix ou soit au moyen d un filtre moyen pour lisser l image et donner naissance a des r gions Definiens 2003 Dans cette tude les processus sous jacents connus en tout point du territoire d tude sont repr sent s par les pixels de l image sous forme de grille r guli re Pour cela l approche ascendante de croissance de r gion a t choisie Les pixels sont progressivement agr g s leurs voisins pour cr er des objets de plus en plus grands en respectant le seuil d h t rog n it pr d fini Des objets adjacents de taille et de forme similaires bien repartis dans l image sont produits Les param tres d finis par l utilisateur tels que la couleur valeur spectrale des 43 objets et la forme texture sont pond r s pour former le seuil d h t rog ne ite La segmentation spatiale a t effectu e par le logiciel e Cognition D finiens via la segmentation multir solutions qui int gre l analyse multi
106. chelle de la pente 5 100 m l chelle de port e de montagne 100 m 1 km et l chelle r gionale 1 km 10 km Schweizer et al 2007 Au regard de l tat de l art la diff rence du d coupage des chelles d pend des objectifs poursuivis pour l tude L chelle d observation diff re d une probl matique l autre Cependant elle est plus d pendante des caract ristiques de l instrument de mesure L chelle d observation du ph nom ne doit tre choisie en tenant compte des tudes ant rieures et suffisamment large pour couvrir l int gralit de la variabilit spatiale du ph nom ne Gustafson 1998 Dans le cadre de cette tude la variabilit spatiale de TEEN l chelle locale des param tres physiques de la neige est mesur e sur une ligne de neige longue de 300 m MDDELCC 2008 L chelle r gionale retenue se situe entre 10 et 100 km et correspond l chelle d observation des processus des grands agents de circulations atmosph riques McKay et al 1981 Marsh 1999 2 3 M thodes de spatialisation des param tres physiques du couvert nival La spatialisation int gre les informations secondaires mod le num rique de terrain par exemple plus pr cises que le r seau de mesures et apporte des pr cisions aux valeurs continues d int r t Carrega 1994 Dans la section suivante les tudes de spatialisation de TEEN a diff rentes chelles sont pr sent es selon les m thodologies appli
107. composante r fl chie Figure 2 6 v La composante directe est le flux solaire qui atteint directement le sol Il est fonction de la hauteur du soleil et de l angle d exposition du sol au soleil l instant t v La composante diffuse est la grande partie du rayonnement mis par l atmosph re ainsi qu une partie du rayonnement r fl chi par le sol suivant l inclinaison de la surface r ceptrice Lorsque le ciel est totalement couvert le rayonnement solaire global incident sur une surface se r duit au rayonnement diffus et enfin v La composante r fl chie qui correspond la partie du flux intercept par le sol venant des diverses r flexions solaires de l environnement La partie r fl chie d pend de l alb do Limite de l atmosph re a Figure 2 6 D composition de la radiation solaire globale Source Toinette 2010 34 La temp rature sur la surface de la terre est le r sultat d un quilibre entre toute l nergie 492 watts par m qui chauffe la surface de la terre et toute l nergie que perd cette m me surface M li res 2012 La temp rature est une valeur dont les variations au voisinage de l environnement humain d pendent du rayonnement solaire du vent de l altitude et de la nature du sol Cependant il est difficile de la conna tre en tout point de l espace Sous I hypoth se qu il existe une relation troite entre le rayonnement solaire global et la temp rature au dessus du sol Ri
108. compte les structures spatiales Les r sultats de la segmentation spatiale d montrent l chelle r gionale 10 km l existence de six zones g ographiques aux structures spatiales homog nes diff renci es par l orientation les formes du relief et l influence de l oc an l chelle locale 300 m les r sultats de la segmentation spatiale montent dans les zones des unit s locales marqu es par les r les des formes topographiques pente versant concave orientation etc dans le conditionnement et le maintien de la neige au sol l chelle r gionale l analyse du r seau de stations nivom triques actuel par rapport aux structures montre que dans les quatre zones B D E et F la variabilit spatiale de l EEN peut tre mod lis e par les stations et les structures variances port es variations petites chelles sont diff rentes d une r gion une autre Par ailleurs cette chelle d observation le r seau de stations pr sente une distribution spatiale IX acceptable Par contre l chelle locale le nombre tr s faible de stations ne permet pas d valuer la capacit du r seau a mod liser la variabilit spatiale de TEEN De plus les stations sont in galement r parties ce qui renforce la redondance des donn es des stations Aussi plus de 23 de la superficie du territoire d tude sont d pourvues de stations l chelle r gionale le mod le de r gression exploitant les m tavariable
109. correspondantes La station St1 peut tre conserv e car elle est moins corr l e aux stations St4 St5 St6 et St7 Annexe D unit 9 zone E Dans ce pareil cas il est n cessaire de d placer les stations pour un meilleur suivi de EEN Par contre dans l unit 10 de la zone E les stations 4 retenues sur 7 sont faiblement corr l es entre elles Les coefficients de corr lation sont significatifs mais 105 tr s faibles Annexe D unit 10 zone E Aussi la forme de l ellipse indique que les stations peuvent tre gard es selon la forme presque homog ne de l ellipse de la classe 1 Elles sont n cessaires et fournissent des informations suffisantes de la neige Figure 4 13 Ce qui confirme que les stations sont spatialement bien distribu es Dans la zone F les formes des ellipses des deux classes indiquent que la variabilit spatiale de EEN ne peut tre repr sent e par une seule station Figure 4 14 Dans le groupe de stations de la classe 2 unit 1 des stations peuvent tre ajout es car la forme de ellipse est allong e Ceci est plus accentu dans les groupes de l ellipse de la classe 1 dont l ellipse est plus aplatie et allong e De plus les donn es de TEEN sont comparables et redondantes dans les stations correspondantes En effet dans l unit 1 sur seize stations onze pr sentent une p riode d observation concomitante de 1978 2009 L intercorr lation dans la classe 1 est tr s forte en dehors
110. culations autour des cha nes de montagnes et aux changements des temp ratures latitudinales sont responsables des processus sous jacents de la variabilit des pr cipitations nivales Ces processus conditionnent les variabilit s multid cennales du couvert nival selon la latitude et la longitude A titre d exemple plusieurs travaux ont mis en vidence les incidences des t l connexions ENSO El Nino Pacific North American etc sur le r gime de pr cipitation qu b cois et canadien Brown 2000 Brown 2010 Durant les cycles d El Ni o Southern Oscillation ENSO les fluctuations pluviom triques pluie et neige importantes surviennent le long des r gions c ti res Des hivers plus humides marquent les phases froides d ENSO Durant la phase chaude d ENSO les hivers sont plus secs pr s des Grands Lacs et l g rement plus humides dans la portion nord de cette r gion Guay et al 1998 Par ailleurs la variabilit spatiale du couvert nival est associ e aux renforcements par l ENSO des trajectoires des temp tes des Grands Lacs Mote et al 2005 Eichler et al 2006 De plus des liens statistiques significatifs sont mis en vidence entre l ENSO et le ruissellement du printemps dans les bassins hydrographiques du Qu bec En somme on remarque que la longitude exprime l enfoncement dans les terres l loignement de l oc an Atlantique donc la continentalit Par ailleurs chaque latitude correspondent des types de climats
111. de l espace Par contre les m tavariables physiographiques U optimis es par la variable de TEEN sont connues en tout point de l espace Elles repr sentent les processus sous jacents qui conditionnent la variabilit spatiale de TEEN selon l chelle d observation Par cons quent seules les m tavariables U sont int gr es dans l approche de segmentation multir solutions Les coefficients canoniques de la combinaison lin aire ne peuvent pas tre interpr t s directement comme un indicateur du poids de la variable originale dans la m tavariable canonique 46 Variables d EEN maximum Facteurs physiographiques x annuel Moyenne chelle locale chelle r gionale M diane Pente Altitude Ecart type Courbure Latitude interquartile Radiation solaire Longitude Orientation Distance l oc an Distance aux lacs Hauteurs des v g taux Constitution des m ta variables Transformation canonique Variables phy siographiques l chelle consid r e sanbiuoues SatOEUE Sap Splod Meta variables physiographiques canoniques l chelle consid r e Algorithme de la Choix du segmentation spatiale facteur d chelle Segmentation multi chelles Validation Segmentation finale Validation Figure 3 1 M thodologie de la segmentation spatiale 47 Le poids des variables canoniques peut tre valu par des approches math matiques avanc es qui d
112. des terres C est l effet de la continentalit Au regard de ceci l altitude la longitude la latitude et la distance l oc an sont retenues comme les facteurs physiographiques explicatifs de la variabilit spatiale du couvert nival Ils sont extraits du Mod le d El vation Num rique du Canada la r solution de 10 km x 10 km 2 8 2 chelle locale l chelle locale les travaux recens s dans la litt rature montrent que la pente l orientation les courbures de versants la distance aux plans d eau et la hauteur des v g taux conditionnent les processus sous jacents la redistribution de la neige apr s pr cipitation et son maintien au sol Gray et al 1981 Jones et al 2001 Selon la pente sous l action du vent de l tat du site de d p t et de l effet de gravit les particules de neige s organisent pour former un couvert nival sp cifique Par ailleurs le couvert nival dure plus longtemps dans les zones peu expos es ubacs que dans les zones plus expos es adrets Pour cela 30 l emplacement des stations nivom triques tient compte de l orientation et de l exposition aux rayonnements solaires Watson et al 2006 Aussi l accumulation de la neige n est pas identique sur les diff rentes courbures concavit convexit et convexo concavit issues de processus g omorphologique le long des versants En effet la neige qui arrive au sol s organise selon la gravit son poids la rugosit
113. des zones Ceci peut s expliquer par la forte densit d chantillonnage qui att nue les 119 variations aux distances inf rieures au pas d incr mentation Par ailleurs jusqu a la distance de 150 km la corr lation est forte entre les r sidus des stations avec la pr sence de structure spatiale y i 1250 Par comparaison aux autres zones les r sultats de la validation crois e des r sidus de la zone E par le mod le sph rique du variogramme explique 70 de la variance des r sidus pour 30 non expliqu e Annexe E Variogramme des r sidus de la zone E Le rapport 9 9 montre que la distance explique le mieux la variabilit de TEEN dans la zone B Par ailleurs le graphique des estimations mesur es des r sidus en fonction de celles estim es par le mod le variographique montre une bonne distribution des points par rapport a la diagonale 1 1 Par contre dans la zone F l analyse variographique des r sidus montre une variance de v h 400 pour une microvariation de C 510 Le rapport J 0 4 est tr s faible et montre que la variation est due l effet p pite Aussi les r sultats de la validation crois e montrent que la distribution des points est tres loign e de la diagonale 1 1 La variance des r sidus expliqu e par le mod le variographique est presque nulle Les pr dictions des r sidus obtenues par validation crois e dans la zone E ont t ajout es a la fonction f x pour obtenir la valeur estim e
114. diff rentes d une zone l autre Aussi ces r sultats indiquent qu il y a une limite que les m thodes conventionnelles de spatialisation m thodes de voisinage statistique etc ne doivent pas franchir pour estimer TEEN G n ralement ces limites sont des sources d erreurs et de biais dans les m thodes classiques de spatialisation De plus il existe une absence de m thode pour d limiter ces structures de fa on 143 explicite Dans cette th se en raison de la distribution spatiale in gale des stations de mesures l approche fonctionnelle a t utilis e Cette approche se base sur les processus sous jacents exog nes qui coordonnent la variabilit spatiale du couvert nival pour d limiter les structures spatiales Les processus sous jacents mis en place par les facteurs physiographiques sont responsables des structures spatiales Pour y parvenir l Analyse Canonique de Corr lation a t utilis e pour optimiser les facteurs physiographiques par les donn es du maximum annuel moyen de TEEN Ensuite l algorithme de spatialisation multir solutions a t appliqu pour d limiter le territoire d tude en zones g ographiques aux structures spatiales homog nes en termes d EEN La segmentation spatiale a t valid e par le test statistique non param trique de Kruskal Wallis et a d montr que TEEN est diff rent d une structure l autre La segmentation spatiale a t r alis e l chelle locale et r gional
115. dratique moyen entre les ensembles de paires de donn es de TEEN des stations X X Z la variable al atoire de nature continue en occurrence le maximum annuel moyen de TEEN i me Goat s le vecteur d signe la coordonn e du i point auquel on s int resse les points x appartiennent un domaine D x Dc Ri hi le vecteur distance entre deux points arbitraires X et X est d fini par hy X X La X jy 509 Xig Xjq Le variogramme mesure la dissimilitude entre des valeurs s par es d une distance h pour plus d informations sur le variogramme voir Goovaerts 1997 Les indices du variogramme permettent de caract riser la structure spatiale du ph nom ne en consid rant le rapport suivant De Ge 84 v Si J est lev l effet p pite est plus faible lt 0 5 ce qui se traduit par une variabilit spatiale due la distance entre les stations dans ce cas C lt 10 c v Si J est faible l effet p pite est plus grande gt 0 5 dans ce cas la variabilit spatiale est due l effet p pite 4 1 2 tude de la r partition spatiale des stations nivom triques La r partition spatiale des stations nivom triques est l tat de la couverture de l espace par les stations Cette notion est souvent abord e en statistique conomique en d mographique et en sant Par contre elle est peu abord e dans l analyse des r seaux de mesure Les m thodes adopt es sont cell
116. e Ainsi l chelle r gionale le territoire a t d coup en six r gions g ographiques homog nes qui correspondent au relief majeur du Bouclier canadien zones B C et D aux secteurs des pi monts du bouclier partie est de la zone A aux zones de plaine zone E et au relief appalachien zone F Ces r sultats de la segmentation spatiale concordent avec les d coupages des grands types de climats les connaissances ant rieures sur les grandes classes de neige et les limites des structures de la densit de la neige De plus la segmentation spatiale obtenue apporte plus de pr cision sur les limites des structures de la variabilit spatiale de TEEN que celles obtenues par les Mod les de Simulation R gionale du Climat l chelle locale le territoire d tude a t d coup en unit s g ographiques plus petites domin es par les r les de la morphologie des versants la pente et la distance aux plans d eau dans le maintien et l accumulation de la neige au sol La neige dans les diff rentes zones et les unit s g ographiques d limit es est chantillonn e par le r seau de stations nivom triques dont le but est de permettre de mod liser la variabilit spatiale du couvert nival Ceci a conduit mettre la seconde hypoth se suivante 144 2 Les structures spatiales des diff rentes zones peuvent servir a analyser la capacit du r seau nivom trique actuel repr senter le variabilit spatiale de P
117. e Armstrong et al 2008 La connaissance du volume potentiel de l quivalent en eau du couvert nival est importante pour les pr visions du bilan hydrique mondial On estime qu environ les trois quarts des r serves d eau douce du monde sont sous forme de neige et de glace Bamza et al 1999 Le couvert nival est un composant essentiel du syst me climatique global de par son r le de modification de flux d nergie et d humidit entre la surface de la Terre et l atmosph re Barnett et al 1989 Bamza et al 1999 Par exemple le couvert nival de l Himalaya influence la mousson d Asie Bamza et al 1999 Sur le plan local Garstka et al 1958 mentionnent que les pr visions pr cises du volume d eau emmagasin sous forme de neige sont n cessaires afin d optimiser la gestion des r servoirs utilis s pour la production hydro lectrique et de satisfaire les besoins en eau de l agriculture et des municipalit s Une liste d taill e des activit s d pendantes de telles pr visions est tablie par Haefnerh 1977 L EEN est le param tre le plus important en hydrologie des milieux nordiques et en m t orologie particuli rement pour la pr vision des apports en eau et la pr vision des risques naturels inondations avalanches Buus Hinkler et a 2006 Comme partout ailleurs au Qu bec les ressources en eau sont d une importance vitale tant sur le plan conomique cologique ou social Brown et al 2007b Au Qu be
118. e Fortin et al 1983 Ceci a permis d attribuer des stations des r gions statistiquement homog nes et a d termin les fonctions de structures selon la distance entre les stations dans la province du Qu bec l chelle locale Tapsoba et al 2005 valuent la d gradation du r seau nivom trique du bassin versant de la rivi re Gatineau l aide de la racine de la moyenne des erreurs quadratiques RMEQ du mod le de krigeage avec l altitude prise comme la d rive externe Les variations de RMEQ sont presque lin aires pour la suppression de la moiti des stations et augmentent au del G n ralement ces tudes d analyse du r seau de stations nivom triques abordent les strat gies de conception dynamique des r seaux le type de densit d un r seau pour r duire la variance de l interpolation spatiale des variables hydro climatiques Dans ces tudes la capacit du r seau a saisir la variabilit spatiale du ph nom ne est peu explicite Par ailleurs les donn es des stations d une structure sont prises en compte 82 pour mod liser la variabilit spatiale de TEEN sur d autres structures sans tenir compte de leurs limites et de l chelle consid r e Cela peut constituer des erreurs de mod lisation de la variabilit de TEEN Par contre en se basant sur les limites des structures spatiales de TEEN d une part on peut combler ce manque en valuant la capacit du r seau mod liser la variabilit spa
119. e cadre de la gestion des ressources hydrologiques Le pr sent travail s inscrit dans cette optique avec pour but d aborder les caract ristiques spatiales structures chelles d observation etc de la variabilit spatiale de la neige 1 1 Contexte de l tude La cryosph re occupe une place pr pond rante dans le syst me climatique et dans le cycle hydrologique de la Terre Pomeroy et al 1995 Par exemple le couvert nival est int gr dans les Mod les de Circulation G n rale pour simuler les principaux l ments du climat non seulement pour les r gions nordiques mais pour son influence sur le climat global terrestre Bamza et al 1999 Singh et al 2000 Au cours des derni res d cennies les changements climatiques affectent la cryosph re et notamment sa variabilit spatio temporelle La mod lisation de la variabilit spatiale des l ments de la cryosph re a t largement analys e ces derni res ann es pour r pondre des besoins op rationnels gestions hydriques surveillance de la s cheresse pr visions des inondations et coulements etc Lopez Alarcon 2007 partir de la moiti du 20 si cle de nombreux mod les de la variabilit spatiale du couvert nival coupl s ou non la t l d tection ont apport des solutions r elles de suivi et d estimation de la neige en dehors des stations de mesures Bernier et al 1995 Chen et al 1998 Edwards et al 1998 Bernier et al 1999 Bru
120. e 244 mm Elle inclut les reliefs accident s des terres hautes du nord ouest Crat re des Pingualuit et du nord est du Labrador Mont Jacques Rousseau 1261 m Elle est sous l influence des vents polaires de l Arctique avec les basses terres de la baie d Ungava canalisant le vent vers l int rieur des terres La zone D s tire du nord au sud le long de la rive ouest du fleuve Saint Laurent Elle inclut les hautes terres du nord et nord est du Labrador et la partie orientale du Bouclier canadien L influence oc anique tr s forte sur le relief littoral explique la forte moyenne du maximum annuel d EEN 320 mm Au sud du territoire d tude la zone E comprend les terres relativement plates des Laurentides de l Outaouais et d Abitibi T miscamingue On y trouve des reliefs lev s tels que les monts Severson et Mont Tremblant 968 m Elle est 61 moins influenc e par les vents oc aniques et a cette basse latitude la moyenne du maximum annuel de l EEN est de 191 mm La zone F regroupe uniquement les Appalaches de la Gasp sie et du Bas Saint Laurent Au nord se trouvent les monts Albert 1154 m Longue Vue 625 m et au sud les pi monts Du nord au sud la partie est de la zone F pr sente un alignement de montagnes La moyenne de 208 mm du maximum annuel moyen d EEN t moigne de la forte influence oc anique sur les pr cipitations neigeuses dans ce milieu au relief relativement lev 3 2 2 1 4 Validation d
121. e 5 13 Cartographie du maximum annuel moyen de l EEN selon les structures identifi es par la m thode fonctionnelle l chelle locale a l Est du Canada 139 80 W 70 W 60 W 60 N 55 N 50 N 45 N Bn ai 9 m mm Ju Ro asof faso 40o WEE Figure 5 14 Carte du maximum moyen annuel de TEEN par regroupement des structures spatiales homog nes identifi es par l approche fonctionnelle de l Est du Canada l chelle locale 140 Les vall es rod es des cours d eau descendant les monts sont des zones de valeurs lev es Sur les terres moyennement lev es se localisent les valeurs moyennes 250 a 300 mm Au sud l accumulation de TEEN est moyenne 200 250 mm et correspond aux valeurs du sud du territoire d tude Dans l ensemble l chelle locale les valeurs estim es de TEEN confirment l estimation r gionale avec plus de variations sur les grands ensembles Figure 5 14 L est du territoire d tude est un espace ouvert aux vents de formations v g tales de petite taille de formes complexes de courbures et de pentes des versants aux accumulations moyennes d EEN allant de 100 300 mm En remontant le pi mont du bouclier l accumulation de TEEN augmente pour atteindre 450 mm Sur les monts de l Est Groulx Otish et Severson etc et les sommets du relief appalachien les valeurs de plus de 300 mm montrent les r les majeurs du refroidissement de l air en fonction de l
122. e II 142 p www lsp ups tlse fr Besse Bamzai AS amp Shukla J 1999 Related between Eurasian snow cover snow depth and the Indian summer monsoon an observational study J Climate 12 10 3117 3132 Barnett TP Dumenil L Schlese U Roeckner E amp Latif E 1989 Effects of Eurasian snow cover on regional and global climate variations J Atmos Ocean 33 771 685 Barry JP Chuck B Rafe D A S amp Sarah E 1995 Climate related long term faunal changes in a California rocky intertidal community Science 267 672 675 Beltrando G amp Ch mary L 1995 Dictionnaire du climat Paris Larousse 344 p Ben Arfa N Rodriguez C amp Daniel K 2008 Dynamiques spatiales de la production agricole en France in 2 mes journ es de recherches en sciences sociales INRA SFER CIRADFrance p 25 Bernier M Fortin J P amp Gauthier Y 1995 Potential of RADARSAT data to estimate the snow water equivalent based on results from ERS 1 International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS p 1496 1498 151 Bernier M Fortin J P Gautier Y Bisson J L amp Vincent TP 1999 Estimation de l quivalent en eau du couvert nival au moyen d images radar satellitaires Revue des Sciences de l Eau Rev Sci Eau 12 2 407 423 Bl schl G 1999 Scaling issues in snow hydrology Hydrological Processes 13 14 15 2149 2175 Bl schl G amp Sivapalan M 1995 Scale issues in hydrological modelling A review Hydrological Processes 9 3 4
123. e confiance sur les stations obtenues par les statistiques multivari es 4 1 Approches m thodologiques 4 1 1 valuation de la structure de la variabilit spatiale de EEN Plusieurs travaux ont tent de mod liser la variabilit spatiale des l ments du climat Taupin 1997 Bohnenstengel et al 2011 Pour d crire une variable r gionalis e qui s tend dans une zone g ographique et qui pr sente des structures spatiales simples 83 l analyse variographique est Toun appropri Emery 2001 Kronholm et al 2007 l ont utilis pour d finir la variabilit des mesures d enneigements et les structures spatiales du couvert nival sur la pente Les structures spatiales des hauteurs de la neige sur des pistes sont tudi es l aide du semi variogramme exp rimental pour les r sidus de la r gression lin aire entre les hauteurs de la neige et les coordonn es des sites Webster et al 2001 Par la suite les plus grandes distances de l autocorr lation sont d termin es entre les sites de mesure Kronholm et al 2003 Dans cette tude l analyse variographique est utilis e parce que l objectif est d valuer la capacit du r seau actuel permettre de mod liser la variabilit spatiale de TEEN La relation spatiale entre les stations de mesure est d finie par la longueur de corr lation l aide du variogramme par la formule 1 y h Vae Ze h 26 Avec 7 la moiti de la diff rence de l cart qua
124. e couvert nival est le r sultat de l accumulation nette au sol des pr cipitations de neige McKay et al 1981 C est la surface couverte par la neige L tendue du couvert nival est d finie comme la superficie de la couverture de neige qui a une valeur de profondeur donn e Dyer et al 2006 La limite nivale est la bordure ou la limite s parant une zone couverte de neige et une zone sans neige DuPont 1983 La structure et les dimensions du couvert nival sont complexes et variables spatialement et temporellement McKay et al 1981 C est un milieu h t rog ne compos de glace dar et d eau sous forme de vapeur de liquide selon le type de neige Martini 2005 Ce milieu se d finit par des grandeurs physiques telles que la densit l quivalent en eau la taille des particules la structure cristalline et l paisseur du volume De toutes ces grandeurs TEEN est le plus important dans plusieurs domaines hydrologie conomie etc L EEN est d fini comme la quantit d eau contenue dans une couverture de neige compl tement fondue sur une surface horizontale correspondante Colbeck et al 1990 Il d rive de la densit et de la hauteur de neige par la relation EEN h p 1 o EEN en mm ps est la densit relative et hs mm est la hauteur de la neige Sur le plan global TEEN est requis lors de la validation des mod les de neige et des Grands Mod les de Circulation et de Simulation de la couverture nival
125. e d tude Ce sont la zone temp r e nordique la zone bor ale et la zone arctique Ces trois zones sont constitu es de sous zones en fonction de la physionomie de la v g tation MRN 2013 v la zone temp r e nordique Elle est domin e par des peuplements de feuillus et comprend deux sous zones la for t d cidue rabli re caryer cordiforme arbustes et plantes herbac es et la for t m lang e sapins baumier et pinette noire bouleau jaune v la zone bor ale est le domaine des conif res sempervirents et se subdivise en trois sous secteurs que sont gt le secteur de la for t bor ale continue r sineuses bor ales feuillus sapini re a bouleau blanc pessi re a mousse gt le secteur de la taiga constitu de for ts de conif res ouvertes sur un sous bois de lichens et enfin gt le secteur de la toundra foresti re un peuplement mosa que de densit variable toundra arbustes lichens et landes arbustives entrecoup de for ts v la zone arctique est marqu e par une v g tation arbustive et herbac e Elle se subdivise en deux domaines que sont gt le domaine de la toundra arctique arbustive saules bouleaux nains herbac s mousses et lichens et 22 gt le domaine de la toundra arctique herbac e cyp rac es gramin es mousses et lichens plus au Nord Le paysage est domin par l affleurement de roches de sol min ral et des formes de perg lisol 2 5 Protocoles des campagnes de
126. e la segmentation spatiale a l chelle r gionale Les r sultats de la validation de la segmentation spatiale l ESP 30 sont pr sent s dans le Tableau 3 2 Les comparaisons des moyennes sont significatives d une zone l autre excluant la zone C En effet avec trois 3 stations la zone C n est pas incluse dans le test de comparaison Sur le reste les boxplots et les valeurs de p montrent que les donn es d EEN ont des valeurs significativement diff rentes d une zone a l autre Par exemple dans la zone A EEN a une valeur maximale de 240 mm contre 398 mm dans la zone B Les zones E et F ont des valeurs maximales respectives de 398 mm et 351 mm des minimas respectifs de 81 mm et 98 mm La valeur m diane de TEEN est de 187 mm pour la zone E et 200 mm pour la zone F Les valeurs de p significatives lt 0 05 confirment les limites des structures spatiales identifi es et permettent de les retenir comme deux 2 zones aux structures spatiales distinctes en terme de la moyenne du maximum annuel de EEN L ensemble de ces r sultats de la segmentation spatiale se trouve renforc par comparaison aux tudes ant rieures de classification des types de neige Les limites de structures identifi es se rapprochent de l tude de structures spatiales de la moyenne de la densit de neige identifi e durant les p riodes de f vrier et mars Brown 2014 62 Tableau 3 2 Comparaison entre les segments contigus l chelle r giona
127. e la variabilit spatiale du couvert nival 12 2 3 METHODES DE SPATIALISATION DES PARAMETRES PHYSIQUES DU COUVERT NIVAL s ssssseses1ses1seeese 13 E Pat SN e E WEE 14 2 3 2 Spatialisation par les techniques g ostatistiques 15 23 3 Approches Die eebe csaatesesa reet ete EES hash ennatesesaside dentine sere chess Ee 16 2 3 4 R seaux de neurones et approches Davg siennes 17 nelle Ne 19 24T EE 19 2 4 2 Contexte climatique ss 21 24 3 ee 22 2 5 PROTOCOLES DES CAMPAGNES DE MESURE DANS LES STATIONS NINOMETRIOUES 23 2 6 EXAMEN DES DONNEES NIVALES ET PERIODE D OBSERVATION DE L ETUDE ccccessssecesseseeceeeseeeeseees 24 2 7 CHOIX DE LA VARIABLE STATISTIQUE NIVALE seen 27 2 8 PROCESSUS SOUS JACENTS A LA VARIABILITE SPATIALE DU COUVERT NIVAL sssssssssssestsessesesreresrsees 28 2 8 1 chelle r gional tienne ss Mes t a nn ne Lt une 28 Gu 0 E o 1 30 2 9 SYNTHESE DU CHAPITRE ees 38 3 VARIABILIT SPATIALE DE L QUIVALENT EN EAU DE LA NEIGE EEN sms 41 3 1 APPROCHE METHODOLOGIQUE ssssesssessssseeiseinieeeneneeneneieineeineneeeeenense 41 3 1 1 Caract risation des structures spatiales de TEEN 41 3 1 2 Segmentation spatiale ss 43 8 2 RESULTATS ET DISCUSSIONS eee 51 xi 3 2 1 Caract risation des structures de la variabilit spatiale de TEEN 51 3 22 Segmentation spatiala else Seene en DAS A A EN prete 55 3 35 SYNTHESE DU CHAPITRE S di
128. e les segments contigus de la zone E l chelle locale les valeur p et les 121874 8 181 1 BIPIE E Gea ea a DAT a a a Ga a 76 Tableau 3 9 Comparaison entre les segments contigus de la zone F l chelle locale la valeur p du test de Kruskal Wallis et les DOXPIOtS AAA 77 Tableau 4 1 Contribution des stations aux axes principaux et leur modalit respective dans I unit 1 de la ZONE Bis ere dee E aR Sea ice ee EE ee deene tate edie REE 100 xiii XIV LISTE DES FIGURES Figure 2 1 Repr sentation conceptuelle de donn es organis es en Daichs 11 Figure 2 2 Carte de la description g ographique du territoire d tude En rouge les stations nivom triques Figure 2 3 Strat gie d chantillonnage autour d un rep re dans un site nivom trique 24 Figure 2 4 Stations nivom triques selon les p riodes d observation A Toutes les stations B 30ans C 20ans et RE DEE 26 Figure 2 5 Repr sentation du pixel central et ses voisins 32 Figure 2 6 D composition de la radiation solaire olobale 34 Figure 2 7 Profils des variables morphom triques des versants A et les cas de figure pour les courbures verticales du versant B Source Mazagol 2009 36 Figure 3 1 M thodologie de la segmentation spatiale s sssssssssssesesseseeresesessssesreresrsesssnenrenesrsensenenrenesesesnes 47 Figure 3 2 Variation des structures spatiales du maximum annuel mo
129. el moyen de TEEN selon les structures distingue plus objectivement les limites des valeurs d EEN que les isolignes des mod les r gionaux Par ailleurs la cartographie du maximum annuel de TEEN est conforme aux classes de neige d termin es par Sturm et al 1995 Figure 5 6 et se rapproche des travaux de simulation de TEEN par Langlois et al 2014 l aide des donn es in situ et satellitaires par des mod les r gionaux 126 mhar Darind 10701007 Data of GEMCLIM 3 3 0 F 0 25deg 80 W 70 W 60 W 60 N Station a Blanc Sablon l 100mm 55 N 8 to 7 20 65 6 55 50 N m kp Station cain ial Natashquan Station 200mm Sept il ept iles 45 N 318mm B 100 150 50 2000200 250250 300 1300 350350 400 400 450 mm CRC TAIGA PRAIRIE MARITIME Ho NO SNOW Figure 5 6 Spatialisation de TEEN en fonction des structures l chelle r gionale versus le mod le GEMCLIM 3 3 0 et les classes de neige de Strum et al 1995 127 5 3 1 Echelle locale Comme mentionn s plus haut les mod les zonaux de r gression des r sidus permettent d estimer les r sidus en fonction des m tavariables locales pour estimer EEN l chelle locale Dans les zones A et B les mod les zonaux de r gression des r sidus sont REst 19 1 1U 74 5 177 37 REst 9 48U2 7 4 11 38 avec vu les m tavariables physiographiques locaux de la zone correspondante LZ En g n ral les
130. enereegee gedeien e 78 4 ANALYSE DU R SEAU DE STATIONS NIVOMETRIQUES PAR RAPPORT LA VARIABILIT SPATIALE DE DEEN incarnent 81 4 1 APPROCHES METHODOLOGIQUES esse 83 4 1 1 Evaluation de la structure de la variabilit spatiale de EEN 83 4 1 2 Etude de la r partition spatiale des stations nivom triques u un 85 4 1 3 Etude de la redondance des stations nivorme irloues 86 4 2 IMATERIELS sens hi Zeen Deeg BAe Dee Hh a nan ee a ee 87 4 3 R SULTATSET DISCUSSIONS Lune Ati aceite nea aie ates At datent es ethene epee 88 4 3 1 Analyses des structures spatiales l Echelle r gionale 88 4 3 2 R partition spatiale ses 91 4 3 3 Analyse de la redondance des stations nNivom triques s ssssessssesseseseeeesesesseseseesesrsessses 100 4 4 SYNTHESE DU CHAPITRE 4 honte nine NEEN diner tentent 110 5 SPATIALISATION MULTI ECHELLES DE L EEN ssssssssssnensensnensnsnsssesses 113 5 1 APPROCHE METHODOLOGIQUE eegene Eeer a SE ao pEi de T EEE E EE AN Ea 114 5 2 RESULTATS ET DISCUSSIONS eesis eeaeee e ENO e ege pion REES 118 5 2 1 chelle TOGION AIG Sse ge eege dea 118 5 3 1 EEN 128 5 3 SYNTHESE DU CHAPITRE 9 e coterssace ees Seed dree Eege OREA ege 141 6 CONCLUSION G N RALE ee 143 6 1 VALUATION DES BAVC THES ES ENS AN te cataract et en te 143 6 2 LIMITES nine E eed ha we Ge eT el errant 148 6 3 ASPECTS INNOVATEURS CONTRIBUTIONS ET RETOMBES sss sssssseseseeserteststsstststrtetestsststserresesrsstseset 148 6 4
131. er R 2005 Spatialisation des temp ratures en zone de montagne alpine Th se de doctorat l Universit Joseph Fourier Grenoble 1 Discipline G ographie 352 Li amp Reynolds JF 1995 On definition and quantification of heterogeneity Oikos 73 2 280 284 Libbrecht KG 2005 The physics of snow crystals Reports on Progress in Physics 68 4 855 Lopez Alarcon PP 2007 Impact de la variabilit climatique sur le cryosph re du Campo de Hielo Norte Apport de la t l d tection 31 me Universit Montpellier II France 143 p Lundqvist O 1998 La Spatialisation de Donn es Climatiques une tude du climat de la Saskatchewan in M moire pr sent la Facult des tudes sup rieures de l Universit Laval pour l obtention du grade de maitre es art M A Facult des Lettres Universit Laval p 215 Marcotte D 2013 G ostatistique http geo polymtl ca marcotte Marsh P 1999 Snowcover formation and melt recent advances and future prospects Hydrological Processes 13 14 15 2117 2134 Martini A 2005 T l d tection d un couvert neigeux en milieux alpins a partir de donn es SAR polarim triques multi fr quentielles et multi temporelles Th se de l Universit de Rennes1 Rennes France 197 p Matheron G 1965 La Th orie des Variables R gionalis es et ses Applications Les Cahiers du Centre de Morphologie Math matique de Fontainbleau 5 1 212 Mazagol P 2009 Recherche de Variables contribu
132. ervations extr mes atypiques sont mises en vidence L Indice Local d Association Spatiale LISA en anglais est de la forme x A lt x L Le ei 2 X 6 i j l j i O x est la variable l tude n le nombre d observations X la moyenne de la variable X W le poids spatial entre les variables L jet 2 j 1 fi 2 e IZ X n 1 2 7 42 Cet indice local d autocorr lation spatiale montre l association et la d pendance entre les observations aux diff rents endroits de l espace Il identifie si les structures sont plus ou moins proches les unes des autres Laffitte et al 2010 Mais cet indice est limit par le choix de la matrice de voisinage et ne permet pas de mod liser ni la forme ni les limites explicites des structures spatiales 3 1 2 Segmentation spatiale La segmentation spatiale permet de d couper l espace non stationnaire en sous espace stationnaire pour un ou plusieurs crit res significatifs pertinents mesurables et accessibles Dragut et a 2010 Les structures des espaces homog nes se caract risent comme un ensemble de pixels ayant des variances et des moyennes communes intensit texture etc qui les diff rencient des pixels des r gions voisines En t l d tection la segmentation spatiale est utilis e pour d couper les images radars et ou optiques en zones homog nes pour ensuite les classifier Il existe deux approches de segmentation spatiale a savoir l appro
133. es de l analyse de la courbe de Lorenz et la mesure de l quir partition spatiale des stations La courbe de Lorenz est la repr sentation de la proportion cumulative des stations axe X par rapport la proportion cumulative des maxima annuels moyens de TEEN axe Y La bissectrice repr sente une r partition galitaire des stations Plus grand est le pourcentage de stations concentr es sur un petit espace r parties de fa on non proportionnelle par rapport l espace plus grande sera la d viation de la courbe de Lorenz vers le bas par rapport laxe de l galit Cette r partition in gale est mesur e par l indice de Gini G L indice de Gini G se calcule en rapportant la surface du triangle form par la bissectrice sur celle de la zone d limit e par la courbe des maxima annuels moyens de EEN Un indice de Gini proche de 1 indique que la majorit des stations a une r partition in gale Par contre un G proche de 0 indique que les stations sont r parties de fa on relativement gale dans l espace La formule de Gini de Brown Dixon et al 1987 est appliqu e dans cette tude IG 1 9X X DY Ge i l Avec n le nombre de stations x la part cumul e du nombre de stations et Y la part cumul e de TEEN 85 4 1 3 Etude de la redondance des stations nivom triques Dans les tudes de conceptions du r seau de mesures hydrom triques temp ratures pluviom triques etc la densit spatiale
134. es les stations B 30ans C 20ans et D 10ans 26 2 7 Choix de la variable statistique nivale En hydrologie nivale TEEN est un processus cumulatif qui d marre d s les premi res chutes de neige et s ach ve avec les derni res chutes Certains auteurs s int ressent a la moyenne annuelle d autres a la valeur maximale d EEN que l on peut avoir durant une p riode t La variable maximale nivale en m t orologie ou en climatologie est r v latrice de la limite sup rieure des chutes pluies neige etc sur le bassin versant Elle d termine la hauteur maximale des accumulations de neige et estime le plafond des taux de fonte de la neige Perrier 1968 C est une valeur qui estime la quantit d eau maximale annuelle qui peut alimenter la nappe phr atique d s le d but de la fonte estivale Brown 2010 De fa on op rationnelle ce sont les valeurs moyennes de TEEN qui int ressent au premier plan le pr visionniste La finalit pour l hydrologue est d valuer la fin de la p riode hivernale le volume maximal d eau qui alimentera le bassin versant les nappes phr atiques etc Dans de pareils cas le choix de la variable statistique d int r t est d pendant des objectifs fix s et de la nature de l information recherch e Ceci se retrouve dans les analyses en temps r el de TEEN qui pr sentent une gamme vari e de p riodes de donn es allant du pas de temps quotidien mensuel annuel aux valeurs extr mes mi
135. es zones g ographiques chelle locale 170 80 0 0 W 70 0 0 W 70 0 0 W 60 0 0 W 70 0 0 W 0 0 N M ta variables physiographiques U6 des zones g ographiques l chelle locale 171 172 10 ANNEXE C CONTRIBUTION DES STATIONS AUX COMPOSANTES PRINCIPALES ET LEURS MODALITES RESPECTIVES DANS LES UNITES A L ECHELLE LOCALE Les unit s 6 9 et 10 de la zone B Unite 6 Unite 9 Contributions Classes Contributions Classes Stations des observations ou Stations des observations ou F1 F2 Modalit F1 F2 Modalit St1 1 357 49 036 2 St1 18 237 42 911 2 St2 76 967 0 602 1 St2 1 881 19 021 2 St3 0 024 28 286 2 St3 1 509 26 821 2 St4 12 854 5 685 1 St4 12 110 1 563 1 St5 3 578 0 803 1 St5 27 776 1 327 1 St6 5 220 15 588 2 St6 38 487 8 358 1 Unit 10 Contributions Classes Stations des observations ou F1 F2 Modalit St1 3 067 0 025 1 St2 10 487 3 173 1 St3 22 658 0 199 1 St4 12 932 0 314 1 St5 16 526 67 919 2 St6 10 723 14 209 2 St7 10 190 13 320 2 St8 13 417 0 841 1 173 Unit 2 de la zone D Contributions Classes Stations _ des observations ou F1 F2 Modalit St1 3 448 1 766 1 St2 34 809 15 463 1 St3 11 497 17 673 2 St4 6 209 35 268 2 St5 0 102 6 612 2 St6 3 019 5 491 2 St7 0 141 15 513 2 St8 13 7
136. estimations voir Annexe E zone B montre une distribution des points loign s de la diagonale 1 1 118 Dr Ee m 500 Nashr 0 56 450 EQMr 20 85 A BIAISr 3 39 oa O1 250 200 EEN Estim s mm 150 100 EEN mm Diagonale 50 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 EEN Observes mm Figure 5 2 Valeurs observ es de EEN versus valeurs estim es du mod le avec les indices de performance sur le territoire d tude Dans la zone D la microvariation des r sidus C 1000 est la plus lev e des autres zones La variance entre les stations 7 h 4200 est atteinte 100 km au pas de 2 km Annexe E Variogramme des r sidus de la zone F Le rapport 2 0 8 montre galement que la variation est due la distance entre les stations et non l effet p pite La validation crois e des r sidus de la zone D selon le mod le sph rique du variogramme explique 57 de la variance des r sidus pour 43 non expliqu e Annexe E Variogramme des r sidus de la zone D Par contre le graphique des r sidus en fonction des estimations voir Annexe E zone D montre une distribution des points tr s loign e de la diagonale 1 1 La variation a tr s courte chelle C 90 des r sidus de la zone E est la plus faible
137. et V sont donn es par le syst me d quations lin aires suivant U axX a X ax 8 V BY BY BY 9 Avec r lt q repr sentant respectivement l ensemble des r variables expliqu es occurrence les variables du maximum annuel de TEEN et l ensemble q des variables dites explicatives en l occurrence les facteurs physiographiques Les vecteurs des param tres amp et PL sont estim s sous les contraintes suivantes 1 Maximis Corr U V 4 avec i 1 p p le rang de la matrice de variance covariance des X et Y et le coefficient canonique de corr lation 2 Corr U V 0 avec i j 3 Var U Var V 1 avec 1 p 45 Les variables sont normalis es par la technique de normalisation Boxcox Dumas 1982 et sont centr es pour avoir des valeurs repr sentatives de leur moyenne selon les quations 10 et 12 Xn A boxcox X 10 o sil 0 un R log X sid 0 X GU aan Kan 12 Avec k prenant les valeurs des facteurs physiographiques selon chelle consid r e Le poids de la m tavariable Ui est le rapport du coefficient canonique de corr lation au carr entre la m tavariable physiographique et la variable canonique d EEN Vi sur la somme totale des coefficients canoniques de corr lation au carr L quation du poids est PU 2 SS DH DH 2 2 4 Les m tavariables de TEEN V sont ponctuelles et ne sont pas connues en tous les points
138. etenues 13 Nombre de stations retenues 6 _ Ann es concomitantes 1972 2011 39 ans Unit 1 Ann es concomitantes 1980 2010 30 ans Unit 6 Figure 4 9 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 1 et 6 de la zone B 102 Observations axes F1 et F2 75 81 Observations axes F1 et F2 71 11 F2 23 11 F2 15 01 400 300 200 100 0 100 200 300 400 F1 48 01 30 20 10 er 60 81 10 20 30 PS e Ellipse de la classe 1 Ellipse de la classe 2 Nombre de stations 10 Nombre de stations 17 Nombre de stations retenues 6 Nombre de stations retenues 8 Ann es concomitantes 1955 2012 57ans Unit 9 Ann es concomitantes 1977 2012 37 ans Unit 10 Figure 4 10 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 9 et 10 de la zone B 103 Observations axes F1 et F2 79 33 20 10 F2 9 21 ES 10 20 40 30 20 20 30 40 0 10 F1 70 11 Nombre de stations 27 e Ellipse de la classe 2 Nombre de stations retenues 11 Ann es concomitantes 1975 2009 34 ans Unite 2 Figure 4 11 Ellipse de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des cl
139. ettent pas de suivre la variabilit spatiale dans les diff rentes unit s d limit es et contribueront la redondance des donn es au niveau des stations Dans les lignes qui suivent il sera question d valuer la redondance des stations travers l analyse de leur densit spatiale dans les diff rentes unit s identifi es 99 4 3 3 Analyse de la redondance des stations nivom triques Les zones A et C ne pr sentent pas de stations aux p riodes d observations concomitantes suffisamment longues permettant l application de la m thode Dans la zone B l analyse de la densit spatiale est effectu e dans les unit s 1 6 9 et 10 La Tableau 4 1 montre les classes modalit des stations de l unit 1 de la zone B Cette proc dure tant similaire dans les autres unit s seule celle de l unit 1 de la zone B est pr sent e dans le texte Les autres classes sont pr sent es en annexe C La classe 1 est compos e des stations St1 St2 St5 St6 St10 et St11 ayant les plus fortes contributions sur laxe F1 La classe 2 se compose des stations St3 St4 St7 St8 St9 St12 et St13 ayant les plus fortes contributions sur laxe F2 Tableau 4 1 Contribution des stations aux axes principaux et leur modalit respective dans l unit 1 de la zone B Contributions Classes Stations __des observations ou F1 F2 Modalit St1 6 726 0 188 St2 13 759 0 217 St3 1 077 2 350 St4 0 088 3 257 St5 8 075 0 693 St6 22 964 1 896
140. eurs de k en fonction de la probabilit Probabilit 1 0 39 0 5 20 0 0 90 0 95 30 0 98 0 99 Valeur de k 1 00 1 177 2 000 2 146 2 448 3 000 3 035 178 12 ANNEXE E MATRICE DE CORRELATION ENTRE LES STATIONS RETENUES DANS L ANALYSE DE LA DENSITE SPATIALE Stations des unit s de la zone B eng Sr 0 2 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 7 0 6 0 8 0 6 0 6 0 8 0 7 0 7 0 8 0 6 1 0 0 6 1 0 Unit 6 Stations Sti St2 St3 St4 St5 St6 Sti 1 0 484 0 133 0 381 0 764 0 522 St2 1 0 411 0 615 0 711 0 731 St3 1 0 508 0 347 0 447 St4 1 0 516 0 436 St5 1 0 691 St6 1 Les valeurs en gras sont diff rentes de 0 un niveau de signification aloha 0 05 179 Unit 9 Stations Sti St2 St3 St4 St5 St6 St1 1 0 216 0 537 0 717 0 734 0 590 St2 1 0 163 0 072 0 139 0 086 St3 1 0 563 0 750 0 631 St4 1 0 809 0 642 St5 1 0 699 St6 1 Unit 10 Stations GI St2 St3 St4 St5 St6 St7 St8 St1 1 0 514 0 755 0 773 0 491 f 0 612 0 606 0 778 St2 1 0 541 0 644 0 646 0 513 St3 1 0 587 0 596 0 857 St4 0 574 0 580 0 902 St5 1 0 735 0 738 0 503 St6 1 0 997 0 642 St7 1 0 647 St8 1 Stations de l unit 1 de la zone D Stations Sti St2 St3 St6 St7 St8 St9 St10 Sak St1 St2 St3 St4 St5 St6 St7 St8 St9 St10 Sak 1 0 75 0 70 1 0 67 1 0 69 0 44 0 62 0 49 0 54 0 63 0 58 0 48 0
141. g the MESH modelling system for hydrological ensemble forecasting of the Laurentian Great Lakes at the regional scale Hydrology and Earth System Sciences Discussions Discussions 3 4 2473 2521 Pilon PJ Yuzyk TR Hale RA amp Day TJ 1996 Challenges facing surface water monitoring in Canada Canadian Water Resources Journal 21 2 157 164 Plamondon AP Pr vost M amp Naud RC 1984 Accumulation et fonte de la neige en milieux bois et d bois G ographie physique et Quaternaire 38 1 27 35 Poinsot D 2004 Statistiques pour statophobes http perso univ rennes 1 fr denis poinsot Pomeroy J Gray D N H amp Janowicz J 2002 Prediction of seasonal snow accumulation in cold climate forests Hydrol Proc 16 3543 3558 Pomeroy J amp Gray DM 1995 Snowcover Accumulation Relocation and Management National Hydrology Research Institute Science Saskatoon Report No 7 144 Pulliainen J 2006 Mapping of snow water equivalent and snow depth in boreal and sub arctic zones by assimilating space borne microwave radiometer data and ground based observations Remote Sensing of Environment 101 2 257 269 Rasmussen P Fortin V Slivitzky M amp Bob e B 1999 Impact des oscillations climatiques a basse fr quence sur les apports des rivi res qu b coises tude statistique exploratoire in Research Report R 541 Institut national de recherche scientifique INRS Eau Sainte Foy Qu bec July Richardson N slund C 2004 Spati
142. galit s spatiales seront valu es et les stations redondantes sont identifi es Le chapitre 5 porte sur la spatialisation multi chelles en fonction des structures de la variabilit spatiale de TEEN d limit es l chelle consid r e 2 MECANISME DE GENESE DU COUVERT NIVAL CONCEPT D HETEROGENEITE SPATIALE ET DE VARIABILITE SPATIALE L objectif de ce chapitre est de positionner le sujet de la recherche en mettant l accent sur les concepts de base et les approches de spatialisation de TEEN travers la revue de litt rature Dans une premi re d marche le m canisme du couvert nival est pr sent Par la suite le concept de variabilit spatiale et les concepts associ s sont expliqu s Le territoire d tude est pr sent suivi du protocole d chantillonnage de l EEN et de la quantification des facteurs physiographiques contr lant la variabilit spatiale de TEEN 2 1 M canisme de gen se du couvert nival Les pr cipitations solides en particulier la neige s laborent au sein des masses nuageuses des temp ratures en dessous de 0 C Pour avoir de la neige il faut trois conditions v une temp rature assez basse 0 C v la pr sence de la vapeur d eau dans l atmosph re v la pr sence de particules dans l air poussi re sable fum e Les noyaux de cong lation cendres sables sels m talliques ou particules d argiles en suspension favorisent la formation des cristaux de glace dans les
143. i O10 Xe S13 EE Li PEO ION ee EE ZONE B Uy 2 32 X un 5 16 nn 9 12 X wen 0 05 ann 0 71 X pure 0 50 X vn D O 1T X en 0 38 X pen 0 01 X sun VOIX orne 13 02 X py op 140 Kaes Uu 1 5 X nn 10 71 X bare 0 04 nn 0 01 Kane 1 28 X piz 1 31 X yves Usp 1 94 X ur 3 59 X 0 07 X prasoizy 0 03 X 4 54 Kan 2 61 Ku penteZB courbureZB OrientZB d 4 3 1 S X pentezB 3 Z X courbureze 0 007 i X padSolZB SE 0 04 j Koss qe 1 68 k X przp 0 66 X wv zp Usg 0 16 be 0 27 S Ee a 0 05 apen T 0 1 l Lou a 7 36 i X ozs 1 46 S X aen 165 ZONE E Ur 0 50 X penteZE 1 2 Ee 0 003 X padSolZE 0 02 X orient Ze 48 46 X prze 0 06 X pzze Use 2 03 X penieze 2 08 X courburge 0 002 X awer 0 01 X Aner 25 66 X brze T 0 14 X uer Usir 1 86 S X 9 21 esch 001 X radsorzg Bi 0 02 S X PenteZE OrientZE T 5 09 X DIZE 0 01 X HVZE Oye 2 79 7 X pentezE 3 1 1 X courburezE 0 005 S KE 0 02 z X orientze 8 31 z X prze 0 08 S SE HE ee Usir 0 71 X pentezp 3 05 X aber Y 0 002 X RadSolZE 0 01 X OrientZE 24 87 X py zp 0 29 X uer ZONE F Ur 0 67 X Aen 1 65 X courburer 0 05 X padSolZF 0 04 X orientzr 8 01 X oz 0 03 X ven Usir 0 41 X pentezr 7 31 X ourburgr 0 02 X padsotzr 0 06 X ovientzr 1 84 X pie OO X azr BEER 0 02 X RadSolZF e 0 02 S Zare o 11 51 Kaz 0 09 K X izr courbureZF Ur
144. iabilit spatiale par l analyse variographique n cessite une taille d chantillons dau moins 50 stations pr f rablement 100 Marcotte 2013 L augmentation de la densit de mesures permet g n ralement d am liorer la fiabilit des semivariogrammes de l chantillon Webster et al 1992 Dans ce travail l analyse variographique sera tudi e sur les structures identifi es l chelle r gionale car la taille des stations est suffisamment grande Par contre dans les unit s g ographiques identifi es l chelle locale l analyse variographique est limit e car la taille des stations est inf rieure ou gale 20 par unit 87 L analyse de la r partition spatiale des stations sera effectu e au niveau local et r gional Dans l analyse de la redondance des stations il est n cessaire d avoir une p riode d observation concomitante suffisamment longue entre les stations pour que les coefficients de corr lation soient significatifs La p riode d observation concomitante de 30 ans est retenue car elle permet les comparaisons interstations OMM 1994 Cette analyse sera men e sur les stations identifi es dans les unit s g ographiques a l chelle locale 4 3 R sultats et discussions 4 3 1 Analyses des structures spatiales l chelle r gionale L analyse des structures spatiales est effectu e sur les donn es des stations des zones g ographiques B D E et F aux structures spatiales homog nes en
145. iables physiographiques l chelle r gionale La totalit des histogrammes des variables est asym trique ce qui impose une 55 transformation normale pr alable a l application de l analyse canonique de corr lation La moyenne la m diane et l interquartile du maximum annuel de l EEN ont des distributions l g rement asym triques a gauche tandis que la distribution de l cart type est sym trique Tableau 3 1 Corr lation entre les facteurs physiographiques r gionaux et les variables de PEEN Moyenne sey M diane sey Ecart type cu Interqueey Latitude Longitude Altitude DO 1000 500 0 99 0 58 0 51 030 04 0 64 0 38 Moyenne 0 dee Ltb pu S Di zt 500 Be 0 55 0 50 0 29 1 0 44 0 63 1 0 37 Mediana H H 200 0 76 002 04f 028 on Fann H H 400 Eu P 0 03 V 0 36 028 0 35 Interqu ey 0 60 50 0 38 0 16 0 13 Latitude i 0 26 0 43 Longitude 0 05 Altitude 40 80 PACE OO eile dein k re el ek 60 40 1000 500 H ag Mr 400 40 50 60 40 60 80 0 500 1000 0 5 10 w ml e w Ei on 1000 0 500 1000 0 100 200 0 No So 10 Interqu Interquartile DO Dist
146. iales sont moins fortes dans la zone B Figure 4 5 Dans l unit 1 le couvert nival est suivi par un r seau de stations nivom triques r parti galitairement G 0 autour des principaux lacs de la centrale hydro lectrique de Churchull Falls Dans l unit 10 au sud de la zone B les stations pr sentent une r partition presque galitaire que dans l unit 1 avec de l gers regroupements des stations au centre et au sud l ouest de la zone B les stations 82 de l unit 2 situ es le long des Grands Lacs au centre fournissent 62 des donn es d EEN l est de la zone B 35 des donn es nivales proviennent de 70 des stations nivom triques install es dans l unit 5 principalement au sud sur les affluents de la r serve Manicouagan des pi monts des monts Veyrier et Groulx De ce fait toute la partie nord de l unit 5 est d pourvue de stations donnant un G de 0 34 Ce constat d in gale r partition se remarque dans l unit 6 ou les stations 38 r parties l est sur les pi monts des monts Tesmicamie 554 m et H licon 467 m au sud et au nord au bord des lacs ne fournissent que 15 des donn es de TEEN La partie centrale de l unit 6 est moins chantillonn e ce qui se confirme par un G de 0 22 L in gale r partition spatiale des stations dans l unit 7 est plus forte avec un G de 0 3 o les stations sont align es sur laxe nord sud Cette in gale r partition spatiale se confirme avec 49 des stat
147. icient de pond ration le plus lev 0 69 La m tavariable U2 a un poids PU de 0 26 et pr sente peu de patrons spatiaux par rapport U Figure 3 5B Les m tavariables U et Us pr sentent des gammes de variations similaires en partie aux patrons spatiaux des variables de l altitude de la longitude et de la distance l oc an Les m tavariables U3 et U4 ont des poids respectifs de 0 03 et 0 001 Elles pr sentent peu de patrons spatiaux par rapport aux deux premi res m tavariables et aux variables originales Figure 3 5C et Figure 3 5D 3 2 2 1 3 Segmentation spatiale L ESP a t d finie dans la section pr c dente comme l outil de d termination des facteurs d chelle auxquels la segmentation spatiale peut tre effectu e Ainsi aux diff rents facteurs d chelle identifi s par des carr s Figure 3 6 il est constater qu en augmentant le facteur d chelle le nombre de zones g ographiques pr sum es ayant des structures spatiales homog nes d croit de 131 zones aux facteurs d chelle 4 6 zones au facteur d chelle 30 Variance locale Taux de change chelle Figure 3 6 Application de l outil d ESP Dr gut et al 2010 pour la d termination des diff rents facteurs d chelle de la segmentation spatiale l chelle r gionale 59 Seul le r sultat de la segmentation avec le facteur d chelle 30 r pondant au test de validation est pr sent et discut Les zones g ographiques
148. ige De S ve et al 2001 Chokmani et al 2005 Chokmani et al 2006 Cependant les approches par t l d tection n cessitent d tre am lior es dans les r gions Qu bec et le Labrador o les conditions de la neige couvert nival pais et le couvert v g tal tr s diversifi for t bor ale zone agricole constituent un grand d fi pour l laboration d approches efficaces pour estimer les propri t s de la neige et en mesurer la variabilit spatiale Brown 2000 Goita et al 2003 Turcotte et al 2006 L accumulation de la neige est le r sultat du microclimat de la topographie des effets de la v g tation de l ablation et de la redistribution des particules de neige Foppa et al 2007 Les approches classiques de mod lisation spatiale ne sont pas adapt es compte tenu du degr lev de variabilit spatiale et du peu de repr sentativit des stations de mesures Schmugge et al 2002 Pulliainen 2006 Ces caract ristiques de la variabilit spatiale du couvert nival engendrent des biais dans les algorithmes d estimation g n ralement con us pour des variables stationnaires du premier mais pas surtout du second ordre C est dans ce cadre que s inscrit ce travail de recherche Ce travail se propose d estimer les valeurs plus repr sentatives de la variabilit spatiale de TEEN l chelle r gionale et locale en tout point de l est du territoire du Canada Cette estimation se base sur les structures de l
149. imites des structures de la variabilit spatiale de TEEN Cet algorithme a t appliqu sur les m tavariables physiographiques obtenues l aide de l Analyse Canonique de Corr lation Ces m tavariables physiographiques sont porteuses de l information sur la variabilit spatiale de la neige a chaque chelle consid r e puisqu elles sont corr l es avec TEEN Ensuite les r sultats de la segmentation spatiale ont t valid s en comparant les donn es de neige des zones g ographiques adjacentes l aide du test statistique non param trique de Kruskal Wallis Ainsi l chelle r gionale l algorithme de segmentation spatiale multir solutions permet d identifier six zones g ographiques aux structures spatiales homog nes en termes d EEN Ces zones g ographiques se rapprochent de la disposition des ensembles de relief altitude des classes climatiques etc l chelle locale la segmentation spatiale a permis d identifier plusieurs zones g ographiques locales ce niveau d observation les structures identifi es dans les unit s locales de la variabilit spatiale de TEEN d montrent le r le dominant des facteurs physiographiques pente courbure etc dans le maintien et la redistribution du couvert nival au sol 78 Par ailleurs les r sultats de cette tude posent les bases de deux analyses La premi re est de porter un regard critique sur le r seau nivom trique actuel en termes de sa densit et de sa
150. ions fournissant 19 des donn es d EEN Pratiquement la m me valeur d G 0 27 s observe dans l unit 9 o 35 des stations donnent moins de 10 des valeurs d EEN Les stations sont situ es au niveau des multiples retenus d eau du sud et le long de la r serve faunique Ashuapmushuan Dans l unit 8 situ e au sud ouest de la zone B la r partition spatiale des stations montre que 77 des donn es d EEN sont fournies par 92 des stations Les stations se situent dans les secteurs de forte concentration humaine au sud et le long des affluents des principaux lacs du nord et du centre de l unit 8 93 gier APRE ES Unit 6 Unit 7 1 z2 wier 7 80 W 70 W Pitt Ve See Coefficient Gini 0 30 i 4 Part de EEN Part de EEN Part de EEN Wi 02 04 06 08 1 E 02 04 06 08 1 Part des stations Part des stations 0 2 04 06 08 1 Part des stations Unit 2 o E Coefficient Gini 0 21 55 Unit 8 Coefficient Gini 0 23 1 r ek es eegend 0 8 4 oek 5 0 6 1 04 5 el D ost e a GEI o2 04 De os 4 Part des stations 02 04 06 08 1 Part des stations 50 c Unit 10 Ue S SNES S Coefficient Gini 0 05 Coefficient Gini 0 34 Coefficient Gini 0 27 1 r r r r be r r T T T 7 i Z S S Lu Lu o EI o TD D D S a amp o o o 0 2 04 06 os J S Een e 02 04 oe 08 4 Part des stations Part des stations Part de
151. it s de mobilisation et de d p ts divers Cependant on ne la conna t pas en tout point de l espace Swanson 1970 31 Pour y parvenir dans cette tude son action est compar e la proportion de rugosit issue de l interface vent couvert v g tal ou vent obstacle Les hauteurs des v g taux n tant pas les m mes alors les interfaces vent et couverts v g taux pr sentent des dynamiques diff rentes d interception des particules de neige Par cons quent la distribution de la neige n est pas la m me dans les secteurs forestiers les prairies la toundra ou sur les surfaces exploit es sols agricoles ou friches Au regard de tout ceci les facteurs physiographiques retenus l chelle locale sont la pente l orientation les courbures des versants la radiation solaire globale d hiver les hauteurs des formations v g tales et la distance aux plans d eau 2 8 2 1 Module de pente La pente slope en anglais est l inclinaison d une surface par rapport au plan horizontal C est le taux de variation maximale de la valeur Z de chaque pixel d une surface raster L outil Slope du logiciel ArcGis ajuste un plan aux valeurs Z d un voisinage de 3X3 pixels autour du pixel central e Figure 2 5 A partir du pixel central e les taux de variation de la surface dans les directions horizontale dz dx et verticale dz dy d terminent la pente a b C d e f g h i Figure 2 5 Repr sentation
152. l application des r seaux de neurones dans la mod lisation de la variabilit spatiale de TEEN Toutefois on peut voquer l valuation de la pr vision du manteau neigeux par les r seaux de neurones Roebber et al 2003 Aussi Tedesco et al 2004 remarquent que les r sultats obtenus par les m thodes neuronales sur la mod lisation de la profondeur du manteau neigeux partir des donn es satellitaires sont sup rieurs ceux fournis par l algorithme de polarisation spectrale SPD bas sur le mod le de l algorithme de Chang Chang et al 1987 De m me apr s avoir appliqu trois 17 algorithmes r gression linaire simple r gression par morceaux et r seaux de neurones sur les donn es micro ondes passifs SSM I pour valuer TEEN l algorithme neuronal fournit une meilleure simulation avec une erreur minimale De S ve et al 2008 Ceci se confirme dans les travaux de Tabari et al 2009 o l estimation de l EEN par les r seaux de neurones donne une meilleure corr lation et une erreur quadratique moyenne minimale En dehors des r seaux de neurones l approche bay sienne est aussi utilis e dans la mod lisation de la variabilit spatiale de EEN en tenant compte de la th orie des probabilit s En effet Seidou et al 2006 remarquent que l estimation de TEEN par l approche bay sienne fournit plus d informations l analyse probabiliste des risques hydrologiques et contribue mieux la gestion des syst mes hydrologi
153. l de TEEN par regroupement des structures spatiales homog nes identifi es par l approche fonctionnelle de l Est du Canada l chelle r gionale Figure 5 6 Spatialisation de VEEN en fonction des structures l chelle r gionale versus le mod le GEMCLIM 3 3 0 et les classes de neige de Strum et al 1995 u ceeccccccseseteeseeessteetaeeetsenes 127 xvi Figure 5 7 Valeurs observ es de PEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans l Zone Av iis Ans Rare Mate dag ea RAA A in EE 129 Figure 5 8 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans Ta Zone EE 130 Figure 5 9 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans Ta z000 E erte Take OS NS ARLES tn En ARE En 132 Figure 5 10 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans Ta Zone EE 134 Figure 5 11 Valeurs observ es de TEEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim
154. la zone E l unit 6 s tire de la r serve faunique la Verendrye la rivi re de l Ouataouais au sud Les stations se r partissent dans la Zone d Exploitation Contr l e ZEC de Pontiac l est et au sud dans les villes de la grande plaine de la rivi re Outaouais Cette r partition in gale des stations correspond un G de 0 4 o 41 d EEN sont obtenus par 81 des stations La m me valeur d in gale r partition des stations s observe dans l unit 7 regroupant le bassin versant de la rivi re Gatineau Les stations 75 install es le long de la rivi re et des affluents des lacs du nord de l unit fournissent 37 des donn es de TEEN Le nombre tr s limit de stations nivom triques dans le bassin a t soulign par Tapsoba et al 2005 Dans 96 l unit 8 les stations 92 regroup es au voisinage du Mont Tremblant et du principal axe routier et ne fournissant que 60 des donn es d EEN Cette r partition in gale 1G 0 3 montre des stations au centre et dans l agglom ration Saint Michel des Saints de la r serve du Parc r gional du Lac Taureau Le regroupement des stations autour des zones urbaines marque distinctement l unit 9 dans laquelle l in gale r partition G 0 5 est plus forte En effet les stations 81 principalement install es dans les zones d habitations de la plaine du fleuve Saint Laurent ne fournissent que 22 des donn es d EEN Au nord de la zone E se situe l unit 10 dan
155. latitude a sa position septentrionale a la double exposition aux vents froids de la baie d Hudson et aux courants oc aniques froids de la c te du Labrador Des masses d air polaire balaient le territoire du nord ouest par la baie d Hudson enti rement gel e en hiver tandis qu un air plus chaud et plus humide arrive par le sud ouest et le sud est Les pr cipitations annuelles pluie et chute de neige pr sentent un contraste entre l est et l ouest Les cyclones d hiver d origine maritime affectent davantage l est et laissent d importantes accumulations de neige Mingasson 1957 Au Labrador le climat varie du continental l arctique avec des hivers longs froids souvent neigeux et des t s courts et chauds Les pr cipitations annuelles moyennes varient de 432 mm dans le nord du Labrador a 1524 mm dans le sud de l le de Terre Neuve L une des caract ristiques de ce climat est la pr sence du brouillard le long des c tes cause de la rencontre du Gulf Stream et du courant froid du Labrador En somme on distingue principalement quatre types de climats l est du Canada dont le d coupage correspond celui des zones v g tales Figure 2 2 v au sud de la 50 latitude nord se localise le climat continental humide marqu par un t chaud des hivers froids et des pr cipitations abondantes v le climat subarctique se situe entre le 50 et la 58 latitude nord aux hivers plus froids et longs L t est court e
156. le les valeurs p du test de Kruskal Wallis et les boxplots Boxplots A n 18 B n 103 D n 50 E n 128 F n 58 400 ea A O n 1 8 290 ri L T A B S 5 B Ba 400 cb Ed 400 E n 1 03 10 200 i T 200 i D B B E _ Zo xx 400 _ 400 z 5 DC e SC 2 D E B D ot 400 p O E kk kk E 0 10 i 200 7 5 n 128 T T 2 E F gt F a a n 58 4x10 5x10 sans objet n nombre de stations nivom triques dans les zones g ographiques Test hautement significatif valeur de p lt 0 01 Test significatif valeur de p lt 0 05 63 De m me des similitudes apparaissent globalement entre les limites des structures r gionales identifi es et les grandes zones climatiques de l est du Canada MDDELCC 2001 Ceci confirme le r le des grandes circulations atmosph riques dans la variabilit spatiale du couvert nival dans les hautes latitudes Par ailleurs les classifications de neige des maritimes et de la toundra de Sturm et al 1995 correspondent approximativement aux zones g ographiques aux structures homog nes F et D identifi es La zone B se rapproche de la classe de neige de laTa ga et plus l ouest la zone A de la classe de neige de la Toundra Sturm et al 1995 En somme les limites des structures identifi es se rapprochent des classes de neige en fonction des grands agents de circulation atmosph rique qui affectent l est du Can
157. lior les variances Globalement l ajustement de l estimation r gionale de TEEN par les r sidus locaux estim s explique une variance de 89 et am liore la variance r gionale de 21 avec une valeur de Nash de 0 9 Ceci d montre que la variabilit de TEEN est expliqu e par les d terminants r gionaux mais environ 21 de la variance sont conditionn es par les d terminants locaux A l chelle r gionale la cartographie de TEEN confirme les r les des principaux facteurs physiographiques r gionaux dans l accumulation de la neige Les zones en altitude les monts et les pi monts pr sentent des valeurs lev es de TEEN Dans la zone A sur les basses terres de l ouest les valeurs lev es sont estim es sur les pi monts au contact du bouclier Au nord les montagnes de Torngat du crat re de Pingualuit et D Youville ont de fortes accumulations de neige avec des valeurs estim es entre 300 et 450 mm zone C De m me dans les maritimes le sommet du relief appalachien est une zone de forte accumulation 300 400 mm zone F 147 A l chelle locale la cartographie de TEEN d montre les r les des facteurs physiographiques courbure concave des versants pente adret etc dans l accumulation de la neige Sur les sommets lev s des monts de la partie est du territoire d tude les valeurs lev es de TEEN s observent sur les sommets forestiers Dans les maritimes les sommets rod s du relief appalachien sont des pi
158. logique de la spatialisation en fonction des structures d limit es de la variabilit spatiale de EEN l chelle r gionale et locale Par la suite les r sidus sont extraits dans chacune des zones g ographiques aux structures homog nes en termes d EEN Les pr dictions de la variable al atoire ou r sidus par le mod le variographique pr sentant une distribution proche de la diagonale 1 1 et une structure spatiale sont ajout es f x pour obtenir EEN p Ceux pr sentant une structure sont krig s et retenus pour corriger la partie d terministe de l estimation de TEEN Figure 5 1 Echelle r gionale Le krigeage ordinaire est effectu pour interpoler les r sidus du mod le de r gression qui passent l analyse variographique Le krigeage ordinaire est appliqu car l esp rance moyenne n est pas 115 connue avec certitude pour plus d informations sur le krigeage ordinaire consulter Goovaerts 1997 Dans la deuxi me partie Figure 5 1 Echelle locale une r gression est effectu e en fonction des m tavariables physiographiques locales pour estimer les r sidus des zones de l chelle r gionale l chelle locale les r sidus de l estimation r gionale de EEN sont r organis s par les facteurs physiographiques locaux pour mettre en place des types d accumulation sp cifiques chaque zone cet effet le mod le de r gression multi polynomiale exploite les m tavariables physiographiques locales e
159. mage peut tre segment e par rapport la variance locale des objets Entre deux pics les facteurs d chelles secondaires n apportent que de l g res modifications dans la segmentation Dr gut et al 2010 3 1 2 3 Validation de la segmentation spatiale Dans la litt rature les crit res de validation de la qualit de la segmentation spatiale sont tr s peu d velopp s Il n existe pas de m thodes explicites de validation de la segmentation spatiale La plupart des approches de validation de la qualit de la segmentation sont d ordres qualitatifs Tr s souvent la segmentation spatiale proc de des validations d ordres visuels suivis de la classification Dissanska et al 2009 Certains auteurs proposent des validations par des approches terrains ou de documents de r f rence photographies a riennes Nous ne disposons pas de donn es permettant de v rifier si les limites tablies par les segmentations spatiales d crites plus haut ont un sens r el sur la variabilit spatiale Le seul moyen dont nous disposons est de v rifier si les observations de TEEN au niveau des stations situ es l int rieur d une 49 zone g ographique aux structures spatiales homog nes sont significativement diff rentes de celles des groupes de stations dans les zones g ographiques contigu s la zone en question Pour ce faire le test de comparaison statistique non param trique de Kruskal Wallis est appliqu Le test non
160. mulation de neige est la plus lev e apr s celle de la cordillere occidentale De tous les param tres physiques du couvert nival l quivalent en eau de la neige est le plus important en raison de son r le sur la production hydro lectrique les inondations printani res les pr visions hydrologiques etc Dans sa configuration actuelle le r seau de stations nivom trique est op rationnel pour des objectifs bien pr cis mais offre une vision partielle de la variabilit spatiale du couvert nival ce qui ne permet pas de bien la repr senter l chelle du territoire Par ailleurs les algorithmes de spatialisation orient es processus orient e donn es hybrides etc produisent des donn es en dehors des mesures du r seau Aussi la t l d tection a obtenu des succ s sur la pr sence ou non de la neige mais elle est prouv e par la complexit de la variabilit spatiale du couvert nival L objectif de cette tude consiste premi rement segmenter le territoire d tude en zones g ographiques aux structures homog nes Il s agit de d limiter objectivement les structures de la variabilit spatiale de TEEN l chelle locale et r gionale sur la base des processus sous jacents correspondants deuxi mement de proc der une analyse critique du r seau nivom trique actuel par rapport aux structures de la variabilit spatiale de TEEN et finalement de proposer une m thode de spatialisation multi chelles qui prend en
161. nier et al 1999 Des tudes d montrent que les variations de l mission du manteau neigeux givr en profondeur avec une grande structure cristalline augmentent la dispersion du rayonnement micro onde Schmugge et al 2002 Armstrong et al 2008 Dans ces cas on observe une baisse de l mission de surface donnant une surestimation de l paisseur ou de l quivalent en eau de la neige D autres difficult s apparaissent au niveau des donn es micro ondes avec l augmentation de la temp rature de brillance dans les conditions de neige humide Ceci constitue un d fi dans l valuation de la profondeur ou de l quivalent en eau de la neige du fait que les algorithmes ont tendance produire des valeurs erron es dans certaines conditions Des travaux d montrent les limites d estimation l aide des donn es satellitaires sur les terrains complexes Derksen et al 2003 Aussi la d tection a roport e gamma est tr s dispendieuse pour tre implant e sur un vaste territoire N anmoins la t l d tection a obtenu des r sultats fiables sur l estimation de TEEN Turcotte et al 2006 En dehors de la t l d tection diverses m thodes statistiques g ostatistique probabiliste r seau de neurones etc sont utilis es pour spatialiser les param tres physiques du couvert nival 2 3 2 Spatialisation par les techniques g ostatistiques La g ostatistique fournit l erreur associ e l estimation et prend en compte le com
162. nimales maximales ou aux valeurs de tendance moyenne m diane etc Brown et al 1998 Brown et al 2003 Dans cette tude le maximum annuel moyen est retenu Pour chaque station le maximum annuel moyen de TEEN a t calcul pour toutes les ann es d observation Par la suite les variables statistiques de tendance centrale moyenne des maxima annuels et de dispersion cart type intervalle interquartile Q50 ont t calcul es pour toutes les stations consid r es 27 2 8 Processus sous jacents la variabilit spatiale du couvert nival L analyse de la variabilit spatiale du couvert nival par l approche fonctionnelle exige la prise en compte des processus sous jacents mis en place par les facteurs physiographiques diff rentes chelles d observation Pour mod liser les processus sous jacents il faut donner des valeurs quantitatives chaque facteur physiographique 2 8 1 chelle r gionale 2 8 1 1 Action de l altitude Les travaux r cents consid rent l altitude comme le facteur physiographique le plus important dans la distribution de la couverture de neige cependant les effets orographiques d pendent davantage de la pente Elder et al 1991 Stahl et al 2006 cet effet Meiman 1968 et Dickison et al 1977 observent des augmentations de 28 mm de TEEN par 100 m d altitude dans le Nouveau Brunswick et 5 16 mm dans l Ouest am ricain Dans le nord du Qu bec Filion et al 1976 mette
163. ns Part des stations Part des stations Unit 7 Unit 8 Unit 9 Coefficient Gini 0 46 Coefficient Gini 0 33 Coefficient Gini 0 54 1 z e 1 e e e 4 B e B z Z os z Lu Lu Lu Lu Lu W oe LI LI EI EI EI EI Ki D oa Ki Ki T Ki Ki Ki Ki a a Ss a a 0 02 04 06 08 1 02040608 1 De oz 04 06 08 1 Part des stations Part des stations Part des stations 45 Unit 10 Coefficient Gini 0 24 H x H H o 02 04 06 O8 4 Part des stations Figure 4 7 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone E l chelle locale 98 70 W Unit 1 Coefficient Gini 0 55 Part de EEN D 0 0102 03 040506070809 1 Part des stations Unit 2 Coefficient Gini 0 13 Part de EEN o 0 0 1 0 2 03 0 4 0 5 06 07 08 09 1 Part des stations Figure 4 8 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone F En somme il est constater que les stations nivom triques du territoire d tude couvrent in galement l espace l chelle locale On remarque de fortes concentrations de stations dans des secteurs d int r ts conomiques les agglom rations urbaines le long des axes routiers etc Ces stations r pondent des besoins locaux s curit publique gestion des ressources hydriques etc et sont tr s op rationnelles Cependant de telles r partitions des stations ne perm
164. nt en vidence une augmentation de la profondeur et de la densit du couvert nival en milieu forestier selon un gradient allant de 100 180 m d altitude l chelle r gionale les caract ristiques topographiques sont mieux corr l es avec les pr cipitations que celles d finies l chelle locale Daly et al 1994 Les rythmes thermiques et pluviom triques en milieu montagnard sont proches de ceux des plaines voisines mais les temp ratures sont plus basses et les pr cipitations pluie neige augmentent au moins jusqu une altitude qualifi e d optimale Daly et al 1994 Beltrando et al 1995 Des liens sont tablis l chelle des vall es entre les pr cipitations neigeuses et l l vation Kronholm et al 2007 En somme l altitude est un facteur important car les pr cipitations climatologiques pluie neige augmentent g n ralement avec l altitude un facteur de variation de la temp rature Daly et al 1994 28 2 8 1 2 Influence de la position g ographique Les travaux d analyse de la variabilit spatiale du couvert nival a l chelle r gionale d montrent que la variabilit spatiale du couvert nival est essentiellement contr l e par le r gime des pr cipitations McKay et al 1981 Ce dernier d pend de sa position g ographique sur le globe et de l altitude En effet les circulations atmosph riques dues aux ondes stationnaires dans l atmosph re aux t l connexions ENSO El Nino etc aux cir
165. nt le bouclier l altitude augmente et le relief devient plus accident Cette section est moins chantillonn e dans sa partie ouest que dans la section II La section IV 52 17 la 55 03 latitude nord 53 correspond aux domaines des principaux monts du bouclier et de la v g tation nordique La forte variabilit du maximum annuel de TEEN peut tre due la pr sence des monts du bouclier et a la v g tation foresti re bor ale et humide Au del de la 55 03 latitude nord section V c est le domaine arctique avec une tendance la basse et parfois stationnaire C est un territoire ouvert o la temp rature tr s basse pouvant atteindre 40 C et associ e aux forts vents donne de la neige difficilement mesur e dans les rares stations nivom triques En somme quatre et cinq grandes structures potentielles de la variabilit spatiale de TEEN respectivement selon la longitude et la latitude peuvent tre identifi es visuellement Elles se rapprochent des classes de climat avec des variances sp cifiques li es aux effets combin s du relief et du climat De mani re quantitative l Indice d Association Spatiale Locale LISA en anglais vient confirmer le constant visuel et d montre l existence des structures spatiales de TEEN Cet indice se base sur l hypoth se que les valeurs de TEEN en un point sont fonction des valeurs dans le voisinage Cet indice identifie trois structures spatiales diff rentes Figure 3 4 Une s
166. ntinue des valeurs de TEEN pr sente des valeurs de 250 300 mm le long du pi mont est du Bouclier canadien Figure 5 4A Au nord de la station Inukjuak les monts D Youville et Puvirnituq aux sommets fortement enneig s avec des valeurs d EEN de 250 a 300 mm se prolongent vers la baie Hudson Figure 5 4A Les stations Lac Bolem Lac Kanaapscow Bienvielle et Lac Mollet des pi monts du bouclier et les collines Qingaaluk 400 m et Umiujaq 400 m sur le littoral de la baie se situent dans la zone de valeur lev e de TEEN 250 300 mm Les paliers de valeurs de TEEN diminuent graduellement des pi monts ouest du Bouclier canadien vers les basses terres des baies Ceci montre que dans cette zone l altitude des pi monts constituerait une barri re aux vents humides des baies donnant plus de neige sur la partie ouest des pi monts que le long du littoral 121 Dans la zone B la spatialisation de TEEN montre des valeurs 200 300 mm sur la ligne des monts Tich gami Otish T miscamie Severson et Uapahtkueh Figure 5 4 B La partie Est des pi monts des monts est une zone d accumulation de neige estim e entre 300 et 400 mm En effet les pi monts est du mont Otish menant au r servoir Manicouagan pr sentent des valeurs entre 300 et 350 mm d EEN tandis que la d pression du r servoir a de valeurs estim es entre 350 a 400 mm Au sud les sommets lev s des Laurentides mont Kaoskiwonatinak 627 m par exemple ont de
167. nus pour influencer la variabilit de TEEN Elder et al 1991 Elder et al 1998 Dans la mod lisation de la variabilit spatiale de TEEN l analyse de la fonction de covariance spatiale par l int gration des attributs g omorphologiques pente l vation orientation et du couvert forestier r duit la variance d estimation Carroll et al 1997 ceci confirme les conclusions des travaux de Daly et al 1994 justifiant les r les de l altitude et de la pente dans la variation spatiale des pr cipitations En somme les diverses techniques de la g ostatistique permettent d int grer les co variables susceptibles d agir sur la variabilit spatiale du couvert nival En dehors de la g ostatistique la m thode bay sienne l approche hybride et les r seaux de neurones sont utilis s pour spatialiser EEN 2 3 3 Approches hybrides L approche dite hybride est une combinaison de deux ou plusieurs techniques t l d tection g ostatistique probabiliste etc L objectif de cette association est de 16 combler les limites d une approche pour r duire la variance de l estimation La pertinence de l approche hybride est relev e par Evora et al 2008 qui combinent la g ostatistique KED et les r seaux de neurones pour cartographier EEN a l aide des donn es de micro ondes passives L algorithme de KED est appliqu pour estimer EEN qui est ensuite utilis comme une cible dans l algorithme de r seau de neurones De m me
168. obtenu par soustraction du poids du carottier vide de cette mesure Par contre si la hauteur de neige est inf rieure 25 cm au moins un rep re l quivalent en eau est obtenu apr s avoir soustrait le poids du seau vide de la mesure cumulative des carottes de tous les rep res Les mesures des param tres physiques du couvert nival sont hebdomadaires ou bihebdomadaires 23 Figure 2 3 Strat gie d chantillonnage autour d un rep re dans un site nivom trique Source MDDELCC 2008 Th oriquement toutes les mesures doivent tre faites de mani re concomitante Mais la logistique tr s exigeante en termes de temps et de moyen ne permet pas de le faire Cependant les mesures ont tendance a se concentrer quand les maxima de TEEN s observent apr s la p riode du mois de janvier 2 6 Examen des donn es nivales et p riode d observation de l tude Selon les recommandations de l Organisation Mondiale de la M t orologie OMM l tude des l ments du climat doit s effectuer sur une chelle temporelle de 30 ans OMM 1994 Pour les comparaisons interstations la p riode de 30 ans est une chelle temporelle appropri e Cela suppose l existence de donn es de 30 ans et plus pour analyser les l ments du climat Sur les 426 stations nivom triques couvrant le domaine d tude Figure 2 4A une seule a t mise en service en 1908 La prise en 24 compte des diff rentes p riodes d observation 30
169. on spatiale de la zone E est contr l e par la complexit de la hauteur des v g taux et la topographie Figure 3 9E Les unit s g ographiques d termin es 69 englobent les pi monts aux versants abrupts des monts Chantigny 579 m et des monts Grands Jardin Les bassins versants aux pentes lev es et aux courbures convexo concaves dominent le long des cours d eau C est l exemple de Tunte 8 englobant les Monts Tremblant 998 m et ses pi monts Les pentes lev es et les versants abrupts sont des zones de transit des particules de neige sous l effet du vent de la gravit vers les sites d accumulation que sont les secteurs concaves des versants L unit 9 regroupe les basses terres du fleuve Saint Laurent en contact avec le massif appalachien Les versants g n ralement concaves du vieux massif appalachien accumulent les particules de neige Les unit s 1 4 6 et 7 comportent les bassins versants des cours d eau des Monts Laurier Sir Wilfried 783 m Plus l ouest les unit s g ographiques locales regroupent les bassins versants aux pentes variables et aux courbures convexo concaves des basses et hautes terres des Laurentides et de l Outaouais En g n ral la zone E se caract rise par des for ts de conif res de feuillus des for ts mixtes interm diaires et des terres agricoles ou en mosa ques Ces types de formations v g tales s opposent davantage au transit des particules de neiges La segmentation spatiale
170. optimiser les facteurs physiographiques par une combinaison lin aire des vecteurs maximisant la corr lation entre les variables canoniques Dans de pareil cas l Analyse Canonique de Corr lation est adapt e car elle permet de caract riser les relations lin aires pouvant exister entre deux ensembles de variables al atoires Croux et al 2003 Baccini et al 2004 Aussi elle permet de d terminer des paires de combinaisons lin aires de 44 chaque ensemble de variables nomm es les variables canoniques de mani re que la corr lation entre les variables canoniques d une paire est maximis e et la corr lation entre les variables de paires diff rentes est nulle On obtient ainsi un ensemble de variables canoniques pour les deux ensembles de variables al atoires Etant donn les ensembles de facteurs physiographiques retenus X chelle r gionale et locale et l ensemble de variables du maximum annuel de l EEN Y statistique du maximum annuel ACC a pour but de relier les deux ensembles en utilisant des vecteurs de variables canoniques U pour les variables physiographiques et V pour les variables de TEEN Les variables U et V sont les combinaisons lin aires de X et Y Les coefficients des combinaisons lin aires sont estim s par la maximisation de la corr lation entre les variables al atoires U et V Le coefficient de corr lation entre chaque paire d l ments de vecteur soit U ou V est nul Les variables canoniques U
171. ou 1976 le rayonnement solaire global re u a la surface de la terre durant la p riode hivernale est retenu comme un facteur direct influengant la variabilit spatiale du couvert nival Par ailleurs contrairement aux mesures ponctuelles de la temp rature ce choix permet d avoir des valeurs continues de la radiation solaire en tous les points de l espace 2 8 2 4 Formes des versants Dans l analyse de la variabilit spatiale locale de l EEN les formes topographiques demeurent importantes car elles sont relativement importantes dans l organisation des ph nom nes m t orologiques locaux Pietroniro et al 2006 La forme des versants pr sente des courbures qui sont issues de processus g omorphologiques le long des versants Ce sont Figure 2 7 v la concavit et la convexit une courbure n gative du relief dans la direction du gradient indique une surface convexe et une courbure positive marque une surface concave v la convexo concavit est la juxtaposition des deux formes pr c dentes Elle est plus complexe a identifier 35 nw SE angle maximal hauteur J longueurhorizontele s V RY AA Figure 2 7 Profils des variables morphom triques des versants A et les cas de figure pour les courbures verticales du versant B Source Mazagol 2009 2 8 2 5 Hauteurs des v g taux Le facteur vent a diff rentes hauteurs du sol et a des intervalles de temps variables horaires mensuels
172. our les algorithmes de spatialisation L h t rog n it spatiale et les conditions de neige rendent complexe l analyse de la variabilit spatiale du couvert nival Go ta et al 2003 Ceci constitue des erreurs dans les estimations qui sont peu repr sentatives de la variabilit spatiale de TEEN La spatialisation multi chelles de TEEN en fonction des structures d limit es se propose de combler ce vide en estimant des valeurs plus repr sentatives de PEEN Ceci contribuera une meilleure gestion des ressources hydriques durant la p riode de fonte printani re en tout point du territoire d tude Le troisi me objectif de la recherche doctorale est de d velopper une m thode de spatialisation multi chelles qui prend en compte la segmentation spatiale propos e dans l analyse de la variabilit spatiale de PEEN Pour y parvenir il s agira de spatialiser TEEN dans les zones et unit s g ographiques aux structures spatiales homog nes d limit es l chelle locale et r gionale 113 5 1 Approche m thodologique Dans les diff rentes zones et unit s g ographiques aux structures spatiales homog nes en termes d EEN chelle r gionale et locale telles que d finies dans les chapitres pr c dents les m tavariables physiographiques de chaque zone ou unit sont utilis es dans l estimation de TEEN comme des variables secondaires explicatives La m thodologie de spatialisation adopt e se subdivise en deux parties Figure
173. param trique est un test dont le mod le ne pr cise pas les conditions que doivent remplir les param tres de la population dont a t extrait l chantillon On ne fait aucune hypoth se sur la distribution des variables Par contre les chantillons doivent tre al atoires et simples Ce test est une alternative a l analyse de variance des chantillons Le test de Kruskal Wallis est adapt aux chantillons de taille faible et compare les rangs des donn es de TEEN dans leur liste ordonn e et non pas leur valeur Poinsot 2004 Vinatier 2008 Le test de Kruskal Wallis est calcul de la mani re suivante v d terminer les rangs des observations en ignorant l appartenance au groupe du petit rang 1 au plus grand rang N Des rangs moyens sont affect s aux ex quo v la statistique du test est pom 15 k N 1 Zanki Yr E i del j ER avec n est le nombre d observations dans la station z y est le rang parmi toutes les observations de l observation de la station 7 w estle nombre total d observations de toutes les stations HA lo f r _ r est la moyenne des rangs de chaque chantillon L n j l p Zw 1 est la moyenne de tous les rangs de toutes les observations 50 La taille minimale des chantillons pour comparer deux chantillons sans estimer la moyenne et la variance varie entre 4 et 6 Poinsot 2004 Dodge 2007 Dans cette tude seules les zones g ogr
174. permet d valuer le nombre de stations qui couvre un espace bien d limit Husain 1989 Knapp et al 2003 Mishra et al 2009 Les techniques bas es sur l entropie Mishra et al 2010 interpolation spatiale Nour et al 2006 et la m thode statistique Charbonneau et al 1978 valuent la densit spatiale des stations de mesures Dans ce travail il est question d tudier le comportement des stations du r seau les unes par rapport aux autres et den faire ressortir s il y a lieu les redondances Ceci est r alis en recourant a l analyse des ellipses de confiance autour des stations obtenues par l Analyse en Composantes Principales ACP sur les donn es de neige de chaque zone Dans un premier temps les stations sont regroup es en classe selon leur contribution aux composantes principales Les stations d une m me composante forment une classe consid r e comme une variable qualitative suppl mentaire dans la description des individus par rapport aux composantes principales Par la suite l examen de la projection des corr lations entre les stations originales et les composantes principales les saturations ou loadings permet d identifier certains regroupements des stations Cette m thode de ACP utilise la corr lation entre la station j et les composantes principales pour renseigner sur les comportements des stations Les ellipses de confiance pour un niveau de probabilit donn 95 autour des classes modalit
175. portement spatial des variables leurs corr lations avec d autres variables ou cofacteurs explicatifs de la variabilit du ph nom ne d int r t dans l espace Par d finition la g ostatistique apporte plus d informations que les mod les classiques 15 dans une tude de r gionalisation de variables c est a dire quand les donn es pr sentent une autocorr lation spatiale Lhotellier 2005 A cet effet la g ostatistique est employ e dans plusieurs tudes de spatialisation des variables hydrom t orologiques Particuli rement sur TEEN Tapsoba et al 2005 utilisent le krigeage avec d rive externe KDE pour estimer TEEN sur le bassin de la rivi re Gatineau La d rive externe est repr sent e par le mod le num rique d altitude MNA de 10 km de r solution a l chelle du bassin versant de la rivi re Gatineau ce niveau d observation le KDE permet d estimer TEEN avec une faible erreur dans les secteurs sous chantillonn s Cependant cette tude constate que l identification et l int gration de plusieurs cofacteurs corr l s avec TEEN pourraient am liorer l estimation car a cette chelle la variabilit spatiale du manteau neigeux est sous l influence de plusieurs facteurs physiographiques et physiques Tapsoba et al 2005 ce sujet Watson et al 2008 estiment que la mod lisation du couvert nival doit inclure l ensemble des facteurs explicatifs altitude v g tation rayonnement solaire etc con
176. proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 2 et 7 de la zone E Figure 4 13 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 9 et 10 de la zone E Figure 4 14 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s1 et 2 de la zone F e E TEE PE chad RO EEE AC PER EU A dd sulac tng e PE TE PRE ta cams CPE DCE PRE dae duet IP ET CPE EE IPN UTP EEE 109 Figure 5 1 Approche m thodologique de la spatialisation en fonction des structures d limit es de la variabilit spatiale de PEEN l chelle r gionale et locale AA 115 Figure 5 2 Valeurs observ es de TEEN versus valeurs estim es du mod le avec les indices de performance sur le territoire d tude 119 Figure 5 3 Valeurs observ es de TEEN versus valeurs estim es selon la validation crois e du mod le ajust e par les r sidus avec les indices de performance sur le territoire d tude 2 121 Figure 5 4 Cartographie du maximum annuel moyen de l EEN selon les structures identifi es par la m thode fonctionnelle l chelle r gionale de l Est du Canada 124 Figure 5 5 Carte du maximum moyen annue
177. qu es Il s agit des algorithmes bas s sur les donn es de la t l d tection les m thodes statistiques de g ostatistique et les techniques combin es ou hybrides 13 2 3 1 T l d tection Plusieurs algorithmes de spatialisation de TEEN int grant les images de t l d tection se sont d velopp s En raison de l emergence et la multiplication des images satellitaires issues des divers capteurs ces algorithmes permettent d inf rer la pr sence de la neige ou estiment les param tres physiques densit paisseur quivalent en eau Les diff rents types de capteurs micro ondes actifs et passifs optiques etc permettent de d tecter par r trodiffusion dans les diff rentes longueurs d onde de nombreux param tres du couvert nival tels que v la hauteur la densit TEEN la constante di lectrique du couvert neigeux v la taille et la forme des particules v l cart type des hauteurs la longueur de corr lation de l interface air neige et du sol et v la constante di lectrique du sol D s la fin des ann es 60 la surveillance en temps r el de la neige a commenc quand l U S National Oceanic and Atmospheric Administration NOAA a produit des analyses hebdomadaires sur la neige En 1966 l tendue du couvert nival est class e l aide des images optiques de NOAA NESDIS Robinson et al 1993 Les satellites Landsat Spot et NOAA AVHRR sont utilis s pour estimer la pr sence ou non de la neige Dedieu 1
178. ques N anmoins les facteurs explicatifs retenus dans cette tude se sont limit s aux coordonn es g ographiques des stations de mesures celles des points de la grille de pr diction et l altitude Des facteurs environnementaux tels que les types de formations v g tales les courbures des versants les distances aux lacs etc n ont pas t int gr s dans cette estimation En somme la spatialisation de TEEN est effectu e l aide de plusieurs m thodes d terministe probabiliste etc qui prennent en compte les facteurs contr lant la variabilit spatiale du couvert nival Ces m thodes se trouvent confront es aux nombres lev s de facteurs explicatifs et la complexit de la variabilit spatiale Ceci constitue des limites aux algorithmes de spatialisation des variables hydro m t orologiques Par cons quent les caract ristiques de la variabilit spatiale du couvert nival doivent tre prises en compte Au regard de l tat de l art cette tude se propose d analyser la variabilit spatiale de TEEN par l approche fonctionnelle en tenant compte des processus sous jacents g n r s par les facteurs physiographiques Pour y parvenir dans la section suivante le cadre physique du territoire d tude est d crit suivi de la pr sentation des stations nivom triques du protocole d chantillonnage de l EEN et du choix de la variable statistique de l EEN 18 2 4 Territoire d tude Les territoires du Q
179. r 1 45 S X pentezF 1 52 ss X courbureZF 0 01 i X radSolzr RW 0 02 ZS SE 6 78 S X oz 0 06 7 X iwz U sip 0 95 X er 4 74 X courburezF T 0 03 x X radsoizF 0 04 X orientzF 21 53 3 X oz CS 0 01 K ZF U pe 0 76 Rn 642 Re DS ane VOLE X open 325 X pizr 0 05 Ka Orient ZF 166 70 0 0 W 60 0 0 W U2 150 60 0 0 N 70 0 0 W M ta variables physiographiques U2 des zones g ographiques l chelle locale 167 70 0 0 W 60 0 0 W o 100 200 Km 55 0 0 N 45 0 0 N 70 0 0 W 60 0 0 W F60 0 0 N COON 50 0 0 N 80 0 0 W 745 0 0 N 168 80 00 W 0 100 70 0 0 W Km A F50 0 0 N 45 0 0 N M ta variables physiographiques U3 des zones g ographiques l chelle locale woow woow 80 0 0 W 70 0 0 W 70 0 0 W N F60 0 0 N U4 55 0 0 N 55 0 0 N F50 0 0 N A 0 50100 200 0 150 300 Kn ee Km 50 0 0 N 50 0 0 N 70 0 0 W 70 0 0 W 750 0 0 N U4 145 0 0 N 100 200 Fe M ta variables physiographiques U4 des zones g ographiques l chelle locale 169 80 0 0 W 70 0 0 W 70 0 0 W 4 N 55 0 0 N F50 0 0 N 0 50100 200 Km 70 0 0 W 50 0 0 N US 145 0 0 N 100 200 L M ta variables physiographiques U5 d
180. r c dente Les r sultats de l analyse de la r partition spatiale montrent une r partition galitaire acceptable des stations l chelle r gionale En dehors de la zone C au nord la repartition spatiale des stations du reste 86 de la surface totale du territoire d tude permet de caract riser la variabilit spatiale l chelle r gionale l chelle locale aucune unit g ographique d limit e ne dispose du nombre de stations suffisant pour tablir l analyse variographique Il existe des unit s d pourvues compl tement de stations Sur l ensemble du territoire 23 de la surperficie du territoire ne dispose d aucune station l chelle locale Dans les unit s g ographiques 145 o des stations existent l analyse variographique na pu tre effectu e car la distance entre les stations ne permet pas de saisir la variabilit spatiale a courte distance M me le r seau de stations nivom triques dans certaines unit s n est pas ad quat pour tudier ni la r partition spatiale ni la redondance des stations l chelle locale Il existe des unit s g ographiques o il faudrait ajouter ou d placer des stations pour saisir la variabilit spatiale Ce qui conduit constater que le r seau nivom trique actuel ne permet de saisir que la variabilit spatiale r gionale de TEEN Tr s souvent les stations sont regroup es autour des zones d int r ts activit s conomiques axes routiers r serves fauniq
181. r partition spatiale Ceci m ne l identification des stations redondantes Enfin la deuxi me analyse est l am lioration des approches de spatialisation des param tres physiques du couvert nival Les r sultats de ce chapitre se trouvent limit s par la faible taille de l chantillonnage des mesures Cette derni re influence la qualit des r sultats car certaines limites de structures spatiales ne peuvent tre confirm es en raison de l absence ou de la taille tr s faible lt 4 de stations nivom triques dans certaines zones d limit es 79 80 4 ANALYSE DU RESEAU DE STATIONS NIVOMETRIQUES PAR RAPPORT A LA VARIABILITE SPATIALE DE L EEN L un des r sultats de l analyse de la variabilit spatiale de EEN est de proposer la base de l analyse critique du r seau nivom trique Ceci demeure important car le suivi de la variabilit spatiale de la neige s appuie sur le r seau de stations nivom triques Dans ce chapitre le r seau est tudi par rapport aux structures d limit es de variabilit spatiale de EEN l chelle r gionale et locale Les stations du r seau nivom trique fournissent les premi res donn es in situ des param tres physiques de la neige densit hauteur et quivalent en eau L objectif principal du r seau de stations nivom triques est de saisir la variabilit spatiale de la neige Au plan op rationnel ce r seau de stations nivom triques apporte des solutions r elles aux
182. r sentent un certain degr 10 d homog n it et un contraste fort avec les valeurs des entit s environnantes Adler et al 2001 Selon l chelle d observation des discontinuit s peuvent apparaitre entre les structures spatiales Boulet 1999 Garrigues 2004 L appr hension d une structure des chelles diff rentes int gre les notions de hi rarchie des processus dont l existence peut tre pr pond rante une chelle donn e et totalement n gligeable une autre Boulet 1999 De m me les multiples causes et les manifestations des processus eux m mes peuvent tre pr pond rantes une chelle et totalement n gligeables a une autre Boulet 1999 Ainsi l tendue moyenne des structures spatiales d limite l chelle d observation a laquelle le processus sous jacent op re Deleglise 2011 Toute variable a une structure qui est fonction de l chelle d observation Tourino Soto 2005 Figure 2 1 Cette chelle d observation est diff rente de l chelle naturelle qui ne peut tre contr l e ni mesur e Bl schl 1999 Par contre l chelle d observation implique des strat gies d chantillonnage pour caract riser le ph nom ne lt a Formation de patchs ou h t rog n it lt gt Homog n it Variables de r ponse Distance le long du trancet de mesures Figure 2 1 Repr sentation conceptuelle de donn es organis es en patchs Au sein de chaque patch les valeurs de l
183. r sultats de la validation crois e obtenus dans chacune des zones A et B pr sent s par les Figures 5 7 et 5 8 montrent que les mod les zonaux de regressions des r sidus sont peu robustes En effet les mod les zonaux des r sidus expliquent 35 et 30 de la variation des r sidus respectivement dans les zones A et B Figure 5 7a et 5 8a Les valeurs du NASHr 0 77 dans la zone A et 0 38 dans la zone B indiquent que les mod les ne sont pas fiables dans la restitution des r sidus r gionaux observ s de TEEN Ces valeurs n gatives du Nash indiquent que les valeurs moyennes des r sidus sont consid r es plus pr cises que les r sultats obtenus par la mod lisation La performance tr s modeste des mod les de r gression de la partie al atoire r sidus s observe au niveau de la distribution des points le long de la diagonale 1 1 des figures La dispersion des points est plus importante pour les valeurs extr mes des r sidus Figure 5 8a zone B par exemple Ceci m ne a supposer que la majorit de l erreur calcul e pour l ensemble des mod les EQMr est originaire des valeurs extr mes Les BIAISr n gatifs de l ensemble des mod les 26 pour la zone A et et 81 pour la zone B indiquent que les mod les ont tendance a sous estimer les r sidus La Figure 5 7c pr sente l ajustement de TEEN par les r sidus estim s par le mod le zonal de r gression de la Zone A 128 100 260
184. re 4 12 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 2 et 7 de la zone E 107 Observations axes F1 et F2 89 66 F2 12 97 100 50 0 50 100 F1 76 68 e Ellipse de la classe 1 Nombre de stations 11 Nombre de stations retenues 7 Ann es concomitantes 1980 2009 29 ans Unit 9 Observations axes F1 et F2 87 60 300 150 200 100 100 50 F2 25 34 100 50 200 100 300 150 300 250 200 150 100 50 0 50 100 150 200 250 300 F1 62 27 e Ellipse de la Classe 1 Nombre de stations 7 Nombre de stations retenues 4 Ann es concomitantes 1957 2010 53 ans Unit 10 Figure 4 13 Ellipses de proximit s 95 tablies d apr s les coefficients de corr lation entre la 1 et la 2 composantes principales autour des classes des stations des unit s 9 et 10 de la zone E 108 Observations axes F1 et F2 73 60 Observations axes F1 et F2 65 67 Ee s2 Or st9 St11 V E St15 F2 13 71 F2 6 38 30 10 F1 51 96 10 30 e Ellipse de la classe 1 Ellipse de la classe 2 0 5 10 15 20 F1 67 22 e Ellipse de la classe 2 e Ellipse de la classe 1 Nombre de stations 40 Nombre de stations retenues 22 Ann es concomitantes 1970 2009 39 Unit 2 Nombre de stations 16 Nombre de stations retenues
185. rmes d quivalent en eau de la neige Brown 2010 La surveillance de la neige s appuie sur un r seau de stations nivom triques tr s d velopp et optimis sur le plan op rationnel Env Canada 2004 D s le d part ce r seau de stations de mesures a t con u pour des besoins op rationnels locaux suivi de l tat du couvert nival pr visions m t orologiques et hydrologiques etc Ce r seau de stations est plus concentr sous la 55 latitude dans les zones d habitations denses et d int r ts conomiques Brown et al 1998 Brasnett 1999 Dans ce contexte le r seau ne fournit qu une donn e partielle de la variabilit spatiale du couvert nival pour l ensemble du territoire d tude cet effet des m thodes d estimation spatiale telles que la g ostatistique Erxleben et al 2002 les r seaux de neurones Evora et al 2008 les mod les physiques Turcotte et al 2006 les mod les hybrides sont propos es pour estimer le couvert nival en dehors des stations Sur le plan climatique et de validation des algorithmes la densit et la r partition spatiale des stations de mesure de la neige apparaissent peu optimales Richardson Naslund 2004 La t l d tection optique micro onde passive ou active etc est une source alternative de donn es indirectes et continue sur le couvert nival Elle fournit des r sultats satisfaisants sur l tat du couvert nival notamment la pr sence ou l absence de la ne
186. s ensembles du relief du territoire d tude Figure 5 5 En effet l ensemble du relief Bouclier canadien Appalaches etc et les montagnes du nord du territoire d tude sont des zones de fortes accumulations Vers les basses terres et les littoraux des valeurs moyennes faibles accumulations sont estim es sur l ensemble du territoire d tude Ce r sultat confirme le r le de l altitude dans l accumulation de la neige d montr dans la segmentation spatiale l chelle r gionale La carte du maximum annuel moyen de TEEN obtenue par le regroupement des structures d limit es se rapproche des simulations du couvert nival sur lest du Canada par le Mod le R gional Canadien du Climat MRCC et le Global Environnement Multiscale in Climat Model GEMCLIM Roy 2006 cit par Dorsaz 2008 Ces mod les identifient l chelle r gionale de 55 km d environ des isolignes de fortes valeurs d EEN plus de 300 mm sur les monts Torngat du nord et nord est et sur laxe central une zone d isolignes de 250 mm Les r sultats de la spatialisation selon les structures d montrent une bonne concordance avec les patrons de valeurs des mod les r gionaux Le mod le GEMCLIM pr sente une surestimation des valeurs de TEEN sur le littoral du Labrador Blanc Sablon 100 mm Natashquan 200 mm Sept les 318 mm par rapport aux r sultats de la spatialisation en fonction des structures dd limit es Figure 5 6 De plus la cartographie du maximum annu
187. s laquelle les stations 41 localis es sur les pi monts des Monts T miscamie produisent 20 de TEEN Ceci in gale r partition G 0 2 pr sente un manque de stations vers le sud et peut s expliquer par l importance du suivi du couvert nival dans les zones d altitude Dans la zone F les stations de l unit 1 se r partissent le long des principaux axes routiers ce qui pr sente un manque de stations dans la r gion du centre Figure 4 8 De ce fait pres de 29 des donn es d EEN sont fournies presque par 82 des stations La r partition est plus galitaire G 0 1 au sud dans l unit 2 o 37 des stations fournissent 25 des donn es de TEEN C est une zone de fortes densit s humaines avec un r seau de stations plus dense couvrant mieux l espace 97 80 W Unit 1 Unit 2 Unit 3 i Coefficient Gini 0 Coefficient Gini 0 40 Coefficient Gini 0 37 H H H H H Ba os 0 8 z z z LU LI LI W oe LO LI oer ao ao ao T T T 04 04 REH Q o2 D o2l Q o2 Ze GE 04 De os 1 a o2 04 06 os o o2 04 De os 1 50 N Part des stations Part des stations Part des stations Unit 4 Unit 5 Unit 6 Coefficient Gini 0 29 Coefficient Gini 0 29 Coefficient Gini 0 40 z z 0e Wi HI HI lu lu Lu o6 2 a a DS aal E E a a Q ozh 0 2 GEI 06 os 1 KE 04 KE os Be 0 2 04 oe os 1 Part des statio
188. s r gionales et ajust par les r sidus de la zone E explique 68 de la variance de TEEN l chelle locale l estimation locale de TEEN obtenue par l estimation r gionale ajust e par les r sidus locaux estim s en fonction des m tavariables locales explique une variance de 89 et am liore la variance r gionale de 21 avec une valeur de Nash de 0 9 La cartographie de PEEN l chelle r gionale confirme les r les des principaux facteurs physiographiques r gionaux altitude distance l oc an etc dans la variabilit spatiale de la neige l chelle locale la cartographie de TEEN d montre les r les des facteurs physiographiques courbure concave des versants pente adret etc dans l accumulation et le maintien de la neige au sol TABLE DES MATIERES 1 INTRODUCTION ensien isoista inst none see ere idee een vie steel nie nes 1 1 1 CONTEXTE DE ETUDE a ste ih heed ait RAR ARR de ist ed nih Anes wie eed 1 L PROBLEMATIQUE GENERALE 3 0 eegene DEE eege Raia 2 1 93 Keng TEEN 4 1 47 OBJECTIFS im cuits maniere Ae OIE a eR ee 5 1 5 7 ORGANISATION DU DOCUMENT eseu 5 2 M CANISME DE GEN SE DU COUVERT NIVAL CONCEPT D HETEROGENEITE SPATIALE ET DE VARIABILITE SPATIALE ssseennnnmennennsnssesesensenenenensoensonssees 7 2 1 MECANISME DE GENESE DU COUVERT NIVAL sise 7 2 2 DEFINITION DU CONCEPT DE VARIABILITE SPATIALE sise 10 2 2 1 Notion d chelle d observation ss 12 2 2 2 Choix des chelles d observation d
189. s stations Figure 4 5 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone B l chelle locale 94 L unit 1 de la zone D comporte des stations in galement r parties G 0 34 o 39 des donn es de TEEN sont fournies par 72 des stations nivom triques Figure 4 6 70 W 60 W Unit 1 Coefficient Gini 0 34 y Part de EEN Ki 0 2 DA 0 6 08 wl Part des stations J50 N Unit 2 Coefficient Gini 0 15 Part de EEN 300 150 OKm Leen De 0 2 04 06 08 1 Part des stations Figure 4 6 Courbes de Lorenz et les mesures des in galit s spatiales des stations dans les unit s de la zone D l chelle locale Tout comme dans les autres unit s ces stations se situent l embouchure des lacs et proximit des zones de concentrations humaines De m me dans l unit 2 au sud de la zone D la pr sence des Parcs nationaux Hautes Georges de la Rivi re Malbaie Jacques Cartier etc et de la R serve faunique des Laurentides explique la r partition galitaire dans la partie m ridionale du lac Saint Jean Le couvert nival des pi monts de la s rie des monts Grands Jardins mont Raoul Blanchard mont Lac des Cygnes mont Erables etc est suivi par des stations galitairement r parties G 0 1 Au nord de 95 l unit 2 le long de la rivi re Saguenay est chantillonn par une s rie de stations 92 fournissant 83 des donn es de TEEN
190. s valeurs d EEN estim es entre 300 et 350 mm L estimation de TEEN dans la partie sud ouest de la zone B montre des valeurs lev es entre 300 et 350 m sur les reliefs lev s des Laurentides mont Reid 424m et 250 a 300 mm sur les pi monts sud ouest des Monts T miscamie Au nord s tire une zone d estimation de valeurs lev es 300 400 mm d montrant le r le de barri re des montagnes du nord monts Jacques Rousseau d lberville aux vents polaires En somme les estimations aux valeurs lev es sont localis es sur le Bouclier canadien Province de Greenville et du Lac Sup rieur Dans la zone C Figure 5 4 C la spatialisation de TEEN montre des valeurs estim es entre 300 et 350 mm sur toute la limite nord avec des points de fortes valeurs 400 m sur les sommets des monts Torngat En effet toute la limite nord du territoire d tude est une zone montagneuse comprenant le long de la mer Labrador les Monts Torngat Jacques Rousseau 1261 m Iberville 1662 m et le Crat re des Pingualuit le long du d troit d Hudson plus au nord Ces monts constituent des barri res aux vents polaires donnant des accumulations de fortes valeurs sur la partie nord Les basses terres de la baie d Ungava pr sentent des valeurs comprises entre 250 et 300 mm De m me dans la zone D Figure 5 4 D les fortes valeurs estim es 300 a 400 mm de TEEN se retrouvent sur les sommets des Laurentides le long du Saint Laurent Au sud de
191. s zones de faibles accumulations 0 a 150 mm Les terres moyennes du nord est du littoral sont des secteurs d accumulation lev e du fait du pi geage des particules de neige par les formations foresti res Les plus faibles valeurs estim es 100 250 mm dominent la zone E Figure 5 13E Le nord est de la zone E marqu e par l alignement des Monts Sir Wilfried Laurier Tremblant Grands Jardins est un ensemble des secteurs de fortes accumulations aux valeurs estim es entre 300 et 450 mm De m me les pi monts des monts Chantigny aux valeurs lev es 250 a 300 mm entrecoupent les valeurs moyennes de 200 a 250 mm du lac Saguenay l est les valeurs de 200 250 mm sont localis es sur les terres lev es d Abitibi Les r sultats de spatialisation montrent des valeurs lev es au nord de la zone E sur les secteurs en altitude bassin de Gatineau et de faibles valeurs dans les secteurs de basses vall es plus au sud et confirment les travaux de Tapsoba et al 2005 sur le bassin de Gatineau La spatialisation de TEEN dans la zone F d montre du r le majeur des formes concaves dans l accumulation de la neige Sur le relief appalachien les formes concaves des vall es des monts Chics Chocs ont des valeurs estim es entre 300 et 450 mm Figure 5 13F 138 80 W 70 W 80 W 70 W 55 N 350 175 0Km 400 200 0Km Se mmm 200 100 0Km ea Figur
192. ses d buts en 1890 jusqu en 1930 montre une augmentation du nombre de stations de mesures suivie d une d croissance de 28 dans les ann es 40 a cause de la conjoncture conomique et de l volution des priorit s sociales Pilon et al 1996 Mishra et al 2009 A la fin des ann es 50 la densit du r seau a doubl pour atteindre plus de 3000 stations Cependant vers la fin des ann es 80 le r seau canadien ne r pondait plus aux normes de stations minimum exig es par l Organisation Mondiale de la M t orologie dans certaines r gions du Canada Pilon et al 1996 Par la suite les pressions budg taires ont entrain la fermeture de plusieurs stations qui pass rent de 2608 1582 entre 1981 et 1999 Mishra et al 2009 Peu d tudes se sont pench es sur l analyse de la capacit du r seau de stations nivom triques mod liser la variabilit spatiale du couvert nival Cependant on peut souligner l tude de Charbonneau et al 1978 dans la r gion du Lac Saint Jean proposant une cartographie optimale du r seau de stations nivom triques Les stations redondantes sont identifi es en tenant compte du type de pr cipitation du pas de temps et de la saison Afin d optimiser la pr cision des estimations de divers sc narii d implantation de nouvelles stations sont propos s Par ailleurs la capacit d un r seau de faible densit saisir la variabilit spatiale de la neige est mod lis e l chelle r gional
193. sh et al 1970 116 gt Ju SE RG ANM m gt Es Es 32 deet SE 33 Se i 2 Ka 34 a 7 a 35 o n est la taille de l chantillon M et Es sont les valeurs mesur es et estim es et M et Es sont les moyennes des valeurs mesur es et estim es Les indices sont donn s sous forme relative dans le but de r duire le contraste entre les valeurs mesur es et estim es tant pour les fortes valeurs que les plus faibles Les formes absolues des indices quantifient les diff rences absolues entre les valeurs observ es et celles estim es Une sur ou sous estimation des fortes valeurs a une influence plus grande que celles des plus faibles En utilisant les formes relatives des indices on r duit l influence de la diff rence absolue calcul e pour les fortes valeurs d EEN En contrepartie la diff rence absolue calcul e pour les faibles valeurs d EEN est pareillement hauss e Krause et al 2005 l chelle r gionale la cartographie des valeurs continues de TEEN est r alis e dans des projets constitu s des m tavariables physiographiques r gionaux du krigeage des r sidus pr sentant une structure spatiale l chelle locale dans chaque zone la cartographie des valeurs continues de TEEN est compos e de l estimation r gionale et des r sidus estim s par le mod le zonal de r gression de stepwise en fonction des m ta variables physiographiques locales de ladite zone 117 5 2 R sulta
194. snow water equivalent using ground based airborne and satellite snow data Journal of Geophysical Research D Atmospheres 104 D16 19623 19629 Carroll SS amp Cressie N 1997 Spatial modeling of snow water equivalent using covariances estimated from spatial and geomorphic attributes Journal of Hydrology 190 1 2 42 59 CCT 1999 Centre Canadien de T l d tection Atlas Canada Ressources naturelles Canada in Canada Couverture des terres MCR 103F Ottawa p S rie de cartes de r f rence de l Atlas national du Canada Chang Foster J amp Hall D 1987 Nimbus 7 SMMR derived global snow cover parameters Annals of glaciology 9 9 39 44 Charbonneau R Fortin J P Lardeau J P Morin G amp Sochanska W 1978 Analyse des pr cipitations du bassin versant de la rivi re Eaton INRS INRS p 103 Chen C Nijssen B Wang Y Tsang L Hwang J N amp Lettenmaier D P 1998 Mapping the spatial distribution and time evolution of snow water equivalent using neural network iterative approach and a snow hydrology model International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS p 1258 1260 Chokmani K Bernier M amp Gauthier Y 2006 Suivi spatio temporel du couvert nival du Qu bec l aide des donn es NOAA AVHRR Revue des sciences de l eau Journal of Water Science Rev Sci Eau 19 3 163 179 Chokmani K Bernier M amp Slivitzky M 2005 Validation of a method for snow cover extent monitoring over Quebec Canada using NOAA
195. stimation de l quivalent en eau de la neige au sol dans un milieu de taiga l aide des donn es SSM I T l d tection 2 1 13 28 De S ve D Evora ND amp Tapsoba D 2008 Comparison of three algorithms for estimating Snow Water Equivalent SWE over the La Grande River watershed using SSM I data in the context of Hydro Qu bec s hydraulic power management International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS p 4257 4260 Dedieu JP 1990 Contribution de la neige et des glaciers dans le d bit des rivi res suivi par t l d tection spatiale Hydrology in Mountainous Regions I Hydrological Measurements The Water Cycle Proceedings of two Lausanne Symposia August 1990 IAHS Publ p 137 145 Definiens 2003 eCognition User Guide 4 Germany 258 p Deleglise C 2011 H t rog n it spatiale des composantes sp cifiques et fonctionnelles des communaut s prairiales subalpines dans un contexte de d prise pastorale Universit de Grenoble Grenoble 290 p Derksen C Walker A amp Goodison B 2003 A comparison of 18 winter seasons of in situ and passive microwave derived snow water equivalent estimates in Western Canada Remote Sensing of Environment 88 3 271 282 Dickison RBB amp Daugharty DA 1977 Effects of forest cover and topography on snow cover in the Nashwaak experimental watershed project in Proc 2nd Conference on HydrometeorologyToronto p 245 250 Dissanska M Bernier M amp Payette S 2009
196. sus sous jacent externe La variabilit spatiale du ph nom ne est d crite par une donn e qualitative ou quantitative mesur e Ces donn es doivent avoir une densit et une r partition spatiale permettant de caract riser la variabilit spatiale du ph nom ne en tout point et l chelle concern e Ce qui n est toujours pas le cas puisque les donn es in situ ne donnent que des informations partielles du ph nom ne d int r t en particulier TEEN L approche fonctionnelle d crit le fonctionnement des cosyst mes Kolosa et al 1991 Elle analyse l intensit des processus sous jacents variant dans l espace Garrigues 2004 Elle permet de caract riser les processus biophysiques de surface en tudiant les causes de leur variabilit spatiale Elle est un niveau sup rieur d analyse qui identifie et tudie le lien de causalit entre le processus et les variations structurelles du syst me Garrigues 2004 Par exemple la variabilit spatiale de la densit de la v g tation est sous l influence des processus sous jacents tels que la circulation des basses couches atmosph riques et les changes des flux de masse et d nergie entre la surface et l atmosph re Garrigues 2004 Ces processus sous jacents sont connus en tout point du domaine d tude Ils g n rent des structures spatiales ou patch du ph nom ne tudi La structure spatiale est une entit ou une zone au sein de laquelle les valeurs du ph nom ne p
197. t 0 05 Dans le Tableau 3 9 de la validation de la segmentation de la zone F les maxima sont 351 mm et 266 mm dans l unit 1 et l unit 2 La valeur minimale est de 187 mm et de 98 mm respectivement dans les unit s 1 et 2 Ces valeurs de TEEN entre les deux unit s d montrent que les structures des unit s 1 et 2 sont diff rentes 77 3 3 Synthese du chapitre 3 Le premier objectif de cette th se tait d analyser la variabilit spatiale de PEEN et de segmenter l espace g ographique en structures spatiales homog nes en termes de PEEN aux diff rentes chelles d observation Cet objectif a t atteint sous l hypoth se que le ph nom ne neige est stationnaire sur toute la p riode des observations Dans un premier temps les diff rentes structures de la variabilit spatiale du maximum annuel moyen de TEEN ont t mises en vidence visuellement en fonction des positions g ographiques latitude et longitude et quantitativement l aide de l Indice Local d Association Spatiale bas sur la similitude des valeurs des donn es des stations Ces deux m thodes montrent que TEEN n est pas stationnaire travers le territoire a l tude aussi bien au niveau de sa moyenne que de sa variance Cependant les limites des structures spatiales demeurent subjectives Ce qui justifie le recours la segmentation spatiale Par la suite l algorithme de segmentation spatiale a t appliqu pour d limiter explicitement les l
198. t frais Les pluies sont galement plus faibles v au nord c est le domaine arctique aux hivers rigoureux Les temp ratures sont continuellement proches de la valeur de cong lation Les pr cipitations annuelles de Kuujjuaq atteignent 484 mm neige principalement contre 1000 mm pour Montr al pluie et neige Au nord les temp ratures froides et les faibles pr cipitations entretiennent les diverses formes de perg lisols v l Est les de la Madeleine est le domaine du climat oc anique humide L influence oc anique rend les hivers longs et doux et les t s courts et frais 21 Par sa situation g ographique et sous l influence des grands ph nom nes atmosph riques ENSO El Nino courants maritimes et polaires l est du Canada jouit d un climat continental et humide avec des chutes nivales importantes Ce climat constitue une source hydrique permanente aux denses r seaux hydrographiques qui font la particularit du territoire et expliquent en partie la diversit de la flore Sous ces diff rents types de climats se sont d velopp es des formations v g tales t moins des caract res plus ou moins rigoureux des climats 2 4 3 Formations v g tales y La formation v g tale est fortement li e aux climats Figure 2 2 Au fur et mesure que l on remonte vers le nord au climat de plus en plus rude la v g tation s appauvrit On distingue principalement trois zones de v g tation sur l ensemble du territoir
199. t les r sidus issus de l estimation r gionale de chaque zone Par la suite l estimation locale finale de TEEN est l estimation r gionale corrig e par les r sidus estim s par les m tavariables physiographiques locales dans chaque zone l chelle locale Les mod les sont valid s par la technique de validation crois e Cette technique consiste enlever temporairement une mesure de TEEN de la base de donn es et d utiliser le reste de la base comme la donn e de calibration pour ensuite estimer la mesure de TEEN enlev e Cette op ration se r p te pour l ensemble de la base de donn es pour aboutir une estimation de toutes les mesures de TEEN permettant une comparaison entre les valeurs estim es mesur es via les indices d valuation Pour la pr sente th se quatre indices d valuations statistiques ont t utilis s le coefficient de d termination R le Biais l erreur quadratique moyenne relative EQMr et le crit re de NASH relatif dont les formules sont repr sent es par les quations 32 33 34 et 35 respectivement Le crit re du NASH value la performance des mod les en comparant les valeurs estim es avec la moyenne de celles mesur es Pour un NASH n gatif il serait pref rable d utiliser la moyenne des valeurs mesur es que celles estim es par le mod le qui est tr s peu performant Le mod le commence tre satisfaisant a partir d un NASH 2 0 8 le mod le est parfait pour un NASH 1 Na
200. tation St8 de la classe 2 Les stations de la classe 2 St5 St6 St7 et St8 pr sentent une intercorr lation lev e sauf avec la station St8 En somme les corr lations sont significatives entre les stations a l exception des stations St8 dont les faibles corr lations 0 2 avec la St2 et 0 18 avec la St4 par exemple indiquent un besoin de r organisation spatiale des stations Annexe D unit 2 zone E Dans lunit 7 de la zone E sur treize 13 stations six 6 pr sentent une p riode d observation concomitante entre 1956 et 1986 La forme de ellipse indique la n cessit d ajout de stations pour bien repr senter la variabilit spatiale de TEEN Figure 4 12 Les stations du groupe pr sentent des valeurs d intercorr lation tr s fortes Annexe D unit 7 zone E La station St6 tant a l ext rieur de l ellipse de la classe1 l hypoth se de la garder peut tre accept e du fait qu elle est moins corr l e avec les autres stations Annexe D unit 7 zone E Sept 7 stations sur onze 11 sont retenues dans l unit 9 Figure 4 13 La p riode d observation concomitante entre les stations s tend de 1980 2009 L ensemble des stations de l unit 9 est regroup par une ellipse de forme allong e indiquant qu il faut plus d une station pour un meilleur suivi de la variabilit spatiale de TEEN Cependant l intercorr lation des stations signifie que dans ces groupes les donn es sont redondantes dans les stations
201. teurs physiographiques connus en tout point du territoire d tude Par ailleurs les structures sont diff rentes selon l chelle d observation Dans cette tude l chelle locale l chelle d observation de la variabilit spatiale du couvert nival est celle de la mesure dans les stations nivom triques l chelle r gionale l chelle des travaux de Marsh 1999 et de McKay et al 1981 est adopt e L h t rog n it spatiale et les conditions de neige couvert nival pais du territoire d tude prouvent les algorithmes de spatialisation de la variabilit spatiale des param tres physiques du couvert nival En effet le territoire d tude 38 Qu bec et Labrador est un espace fortement diversifi sous un climat arctique et subarctique avec des reliefs moyennement lev s La v g tation comprend des formations foresti res plus ou moins ferm es de vastes tendues de prairies et de toundra expos es aux vents polaires Cet ensemble de facteurs physiographiques responsables des processus sous jacents sont quantifi s l chelle consid r e Dans le prochain chapitre les structures spatiales mises en place par les facteurs physiographiques seront caract ris es d limit es objectivement aux chelles r gionale et locale 39 40 3 VARIABILIT SPATIALE DE L EQUIVALENT EN EAU DE LA NEIGE EEN Introduction L objectif principal pr sent dans ce chapitre est l analyse de la variabilit
202. tiale de TEEN et d autre part mieux d finir la strat gie de maintien du r seau des stations plus repr sentatives et informatives sur TEEN Nous incluerons donc la capacit des stations nivom triques a mod liser la variabilit spatiale de TEEN dans les zones g ographiques aux structures spatiales homog nes en termes d EEN et l identification des stations redondantes des diff rentes structures d limit es selon l chelle consid r e Ainsi ce chapitre porte sur le second objectif de la th se soit de mener une analyse critique du r seau de stations nivom triques existant sur la base des structures de la variabilit spatiale de PEEN De mani re plus sp cifique il sera question 1 d valuer la capacit du r seau actuel de stations nivom trique saisir la variabilit spatiale de TEEN 2 d analyser la r partition spatiale et la redondance des donn es des stations nivom triques par rapport aux structures de la variabilit spatiale de EEN Dans une premi re phase la variabilit spatiale de TEEN sera analys e laide de l analyse variographique dans les zones g ographiques aux structures identifi es la section pr c dente Par la suite la courbe de Lorenz permettra de caract riser les types de r partition des stations du r seau et de la mesurer l chelle consid r e Enfin sur une p riode d observation suffisamment longue la redondance des donn es des stations sera identifi e l aide des ellipses d
203. tion spatiale ne permet pas de mod liser les comportements des microreliefs concavit et convexit des formes dans le maintien et la redistribution du couvert nival au sol dans cette zone Toutefois on peut remarquer que les valeurs estim es sont lev es et suivent la disposition de l ensemble du relief nordique On peut supposer que sur les sommets balay s par des vents polaires l estimation de TEEN donnerait des valeurs tr s faibles tandis que sur les ubacs moyennement concaves non expos es aux vents les valeurs estim es seraient lev es Dans l extr me nord les vall es du crat re de Pingualuit et les cours d eau 137 littoraux pr senteraient des valeurs lev es et de faibles valeurs sur les collines et monts Dans la zone D la spatialisation de EEN pr sente des valeurs lev es 300 a 450 mm sur les monts les pi monts et les bas fonds des versants de la partie est des monts Otish et Groulx Figure 5 13D Ces m mes valeurs s observent sur les monts Kapatahkatnahiu qui forment des barri res aux vents humides oc aniques Au nord et au nord ouest les monts et les vall es de Happy Valley Goose Bay sont des zones d accumulations estim es entre 250 et 350 mm Au sud de part et d autre de la rivi re Saguenay les monts Grands Jardin Raoul Blanchard Conscrits etc et Valin 984m pr sentent des fortes valeurs 250 400 mm Les zones de d pressions R servoir Manicouagan Saint Jean etc sont de
204. tructure aux faibles valeurs d EEN au sud du domaine d tude et une structure aux valeurs lev es de TEEN sur le plateau du bouclier Elles sont s par es par la structure aux valeurs interm diaires d EEN que les statistiques spatiales de l Indice d Association Spatiale Locale ne permettent pas de classer dans l une ou l autre structure Des structures de groupe de valeurs extr mes fortes et faibles sont galement identifi es Ces deux m thodes de mise en vidence visuelle et quantitative montrent que EEN n est pas stationnaire aussi bien au niveau de sa moyenne que de sa variance dans l espace Cependant elles ne permettent pas de d limiter explicitement les limites spatiales objectives de chaque structure Ceci justifie le recours la segmentation spatiale que nous proposons dans la section suivante 54 80 W 70 W 60 W 60 N 55 N 50 N L gende Groupe de valeurs fortes 45 N Groupe de valeurs faibles Groupe aberrant de valeurs fortes Groupe aberrant de faibles fortes Groupe non significatif Figure 3 4 Mise en vidence des structures selon l Indicateur Local d Association Spatiale d Anselin 1994 3 2 2 Segmentation spatiale 3 2 2 1 Echelle r gionale 3 2 2 1 1 Analyse exploratoire des donn es Le Tableau 3 1 montre les histogrammes les diagrammes de dispersion ainsi que les coefficients de corr lation entre les variables statistiques du maximum annuel de TEEN et les var
205. tructure spatiale les r sidus ont t krig s dans les diff rentes zones g ographiques aux structures homog nes en termes de TEEN l chelle locale l accumulation et le maintien de la neige au sol sont la conjonction de l estimation r gionale et du remaniement des r sidus r gionaux par les facteurs physiographiques locaux Dans ce cas les r sidus r gionaux de chaque zone ont t mod lis s en fonction des m tavariables physiographiques locales Les r sultats de l estimation spatiale de TEEN montrent le r le de l altitude dans l accumulation de la neige l chelle r gionale Les monts et les plateaux lev s s opposent aux vents humides charg s de pr cipitation de neige Dans chacune des diff rentes zones g ographiques les valeurs lev es de TEEN s observent sur les sommets lev s des monts et plateaux L effet de l altitude se confirme au niveau des pi monts des monts du Bouclier canadien l chelle locale les valeurs lev es de EEN sont observ es sur les formes concaves des bassins versants Les sommets des reliefs pr sentent des discontinuit s d accumulation de PEEN correspondant aux secteurs de d pressions ou de versants convexes des pi monts Les ubacs pr sentent les valeurs de fortes accumulations le long des grandes montagnes Appalaches Mont Groulx etc 142 6 CONCLUSION GENERALE 6 1 valuation des hypoth ses L objectif de cette th se tait de proposer une approche de spati
206. ts et discussions 5 2 1 Echelle r gionale La fonction de r gression multi polynomiale est appliqu e sur les m tavariables physiographiques r gionales U U U et u toutes les stations nivom triques du territoire d tude La fonction multi polynomiale de degr 3 obtenue est de la forme EstEEN ip 45 270 8 41U 19 28U 11 85U 3 08U 240 87 36 Le mod le permet d estimer les valeurs du maximum annuel de TEEN avec une variance expliqu e l aide du coefficient de d termination R 0 65 Figure 5 2 Cette valeur montre que 65 de la variation du maximum annuel moyen de TEEN est expliqu e par le mod le de r gression et que 35 restent par cons quent inexpliqu es Les estimations relativement tr s cart es de la diagonale d montrent que le mod le a tendance sous estimer les plus fortes valeurs d EEN BIAISr 3 39 L analyse variographique des r sidus est effectu e dans les zones B D E et F voir Annexe E Dans la zone A le nombre de stations 18 est tr s faible ce qui constitue une limite a l analyse variographique Dans la zone B l analyse variographique des r sidus montre une variance de 856 jusqu a la distance de 42 km au pas de 10 km Annexe E Variogramme des r sidus de la zone B Avec une microvariation petite chelle C 260 le rapport 2 0 7 d montre que la variation spatiale est due a la distance entre les stations Le graphique des r sidus en fonction des
207. u bec et du Labrador sont situ s a l est du Canada Le Qu bec s tend du 43 au 65 latitude Nord et du 55 au 82 longitude Ouest Figure 2 2 Il a une superficie de 1 667 441 km et s tend du nord au sud sur plus de 2000 km et dest en ouest sur plus de 1500 km Le Labrador est la partie continentale du territoire de Terre Neuve Il couvre une superficie de 405720 km Le Qu bec et le Labrador pr sentent un relief relativement mod r sous un climat subarctique l Arctique avec une formation v g tale diversifi e et disposent du plus grand nombre de lacs et de cours d eau du Canada Dans les lignes suivantes sont pr sent s les grands ensembles physiographiques du Qu bec et du Labrador 2 4 1 Relief Le territoire d tude est marqu par des formes de relief relativement simples Les grands ensembles de relief sont les Appalaches les Basses Terres du fleuve Saint Laurent et le Bouclier canadien MDDELCC 2002 Figure 2 2 v les Appalaches s tirent de Terre Neuve jusqu au centre de l tat de l Alabama sud des tats Unis Ce sont d anciennes montagnes fortement rod es avec des cluses troites travers des chainons Au Qu bec les Appalaches culminent au mont Jacques Cartier 1268 m v les Basses Terres du fleuve Saint Laurent sont les plaines d coulement du fleuve Cette plaine se situe entre les Appalaches et le Bouclier canadien v le Bouclier canadien couvre environ 90 du territoire C est
208. ues etc Cette in gale r partition spatiale des stations accro t la redondance des donn es de l EEN Ceci est mis en vidence par les r sultats de l analyse des ellipses de proximit autour des stations Les formes des ellipses et les corr lations entre les stations ont d montr qu il faut r organiser le r seau pour fournir les donn es repr sentatives de la variabilit spatiale de TEEN De plus les r sultats de la segmentation spatiale indiquent qu il est n cessaire pour un meilleur suivi de la variabilit spatiale du couvert nival de r organiser la r partition spatiale des stations Toutefois malgr le caract re partiel des donn es des stations elles demeurent les premi res sources de donn es in situ sur lesquelles se basent les mod les de spatialisation Ceci a men la derni re hypoth se de recherche de la th se 3 En exploitant les processus sous jacents la variabilit spatiale du couvert nival et les donn es observ es du r seau actuel il est possible de proposer une m thode de spatialisation multi chelles de VEEN chelle r gionale et locale qui prend en compte les caract ristiques de la variabilit spatiale du couvert nival Pour valider cette hypoth se on a adopt la m thode du krigeage de r gression pour estimer le maximum annuel moyen de TEEN en tous les points du territoire l chelle r gionale et locale Cette m thode permet de tenir compte de deux composantes que sont la p
209. urs mentionne Valuable contribution to factual information about the hydrology of a region de l article 6 4 Perspectives La m thodologie adapt e et les r sultats de ce travail offrent plusieurs perspectives qui peuvent enrichir la r flexion sur l tude de la variabilit spatiale de la neige dans un contexte de changement climatique Cette m thode peut s appliquer sur d autres param tres physiques de la neige densit hauteur et sur d autres variables d int r t minimum annuel maximum mensuel moyenne mensuelle etc Cette tude peut mener a une analyse plus pouss e de l optimisation du r seau des stations de mesures de la neige en d pla ant ou en relocalisant les stations L approche de segmentation spatiale adapt e peut servir dans un cadre prospectif si l on dispose de donn es de TEEN issues de simulation de Mod le R gional du Climat 149 par exemple le Mod le R gional Canadien du Climat Dans ce cas on proc dera par une approche structurelle puisque l on dispose des donn es de neige en tout point Toutefois les donn es simul es des Mod les R gionaux du Climat sont a l chelle r gionale ce qui ne permet pas de proc der a la segmentation spatiale l chelle locale Ceci peut permettre de comparer l volution des structures spatiales de la variabilit spatiale du ph nom ne naturel dans un climat futur 150 7 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES Adler PB Raff DA amp Lauenroth WK
210. variables locaux am liorent la performance de l estimation confirm e par la valeur du Nash 0 9 133 200 500 I I S use R 0 83 NASH 0 79 4507 150 NASH 0 57 EQMr 73 a 400 SS BIAISr 24 e EQMr 16 3 T 350 A 100 BIAISr 46 g 300 e e E E e o 50 uw 250 W LI a E e 3 SS 200 H H D o ul ee e a D ai 150 Ww L 100 Ze 50 R sidus mm Diagonale 50 D EEN mm Diagonale 10 0 e 050 50 0 SC 50 100 150 200 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 R sidus Observ s EEN Observ s mm 450 R 0 85 400 NASH 0 83 c TT amr 10 3 e E a e E 300 BIAISr 28 Ki e H E 250 D 200 a S W 8 HI e a 150 Ww os 100 EEN mm 50 Diagonale H 50 100 150 200 250 300 350 400 450 EEN Observ s mm 500 Figure 5 10 Valeurs observ es de l EEN versus l estimation r gionale b et ajust e c par les r sidus estim s par le mod le zonal a avec les indices de performance des mod les l chelle locale dans la zone E 134 R 0 23 80 NASH 0 60 60 a EQMr 127 40 BIAISr 62 R sidus Estim s mm
211. w Ecology Cambridge University Press 450 p Knapp V amp Markus M 2003 Evaluation of the Illinois Streamflow Gaging Network Edit 2003 05 CR Illinois Department of Natural Resources p 109 Kolosa K amp Rollo C 1991 The heterogeneity of heterogenety In J Kolosa and STA Pickett editors Ecological heterogeneity Springer Verlag New York 1 23 Krause P Boyle D amp Base F 2005 Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment Advances in Geosciences 5 5 89 97 Kronholm amp Birkeland KW 2007 Reliability of sampling designs for spatial snow surveys Computers amp Geosciences 33 9 1097 1110 156 Kronholm amp Schweizer J 2003 Snow stability variation on small slopes Cold Regions Science and Technology 37 3 453 465 Laffitte P amp Marc A 2010 M thodes d analyse des autocorr lations spatiales D partement d Enseignement et de Recherche en Informatique et Technologies Urbaines EIVP 54 Langlois A Bergeron J Brown R Royer A Harvey R Roy A Wang L amp Th riault N 2014 Evaluation of CLASS 2 7 and 3 5 Simulations of Snow Properties from the Canadian Regional Climate Model CRCM4 over Qu bec Canada Journal of Hydrometeorology 15 4 1325 1343 Leduc R amp Gervais R 1985 Connaitre la m t orologie Montr al Leprieur C 1987 T l d tection de la neige lien avec les r seaux de mesures existant au sol in Agrom t orologie INRAToulouse p 137 145 Lhotelli
212. yen de TEEN selon la longitude sur Oe CR E 52 Figure 3 3 Variation des structures spatiales du maximum annuel moyen de TEEN selon la latitude sur le territoire d tide x sei ode lta RS din Sania nd MEN ARS 53 Figure 3 4 Mise en vidence des structures selon I Indicateur Local d Association 55 Figure 3 5 M ta variables physiographiques obtenues par la m thode d analyse canonique de corr lation l chelle r gionale A U1 B U2 C U3 D U4 RR 58 Figure 3 6 Application de l outil d ESP Dr gut et al 2010 pour la d termination des diff rents facteurs d chelle de la segmentation spatiale l chelle r gionale cccsecscetsseesseessteeeetessesetseetaeeees 59 Figure 3 7 Zones g ographiques aux structures spatiales homog nes obtenues par la m thode fonctionnelle l chelle r gionale ss 60 Figure 3 8 M tavariables physiographiques U obtenues par la m thode d analyse canonique de corr lation l chelle locale dans les zones A B C D EetF 71 Figure 3 9 Zones g ographiques aux structures spatiales homog nes obtenues par la m thode fonctionnelle l chelle locale dans les zones A B C DEetF 72 Figure 4 1 Formes et d calages des ellipses de confiance sur les composantes principales E et Fo 87 Figure 4 2 Variogrammes de TEEN dans les zones B D E et F En noir les variogrammes exp rimentaux et en rouge les mod les d ajustement 90 Figure 4 3
213. yse de la variabilit spatiale de couvert nival Je voudrais ensuite remercier mon co directeur Erwan Gloaguen pour son aide sans failles dans la compr hension de la g ostatistique Avec lui j ai appris que cette discipline peut aider comprendre beaucoup de choses Je voudrais adresser mes remerciements ma co directrice Monique Bernier pour les conseils et les travaux de terrains durant les saisons hivernales Je remercie Dr Sophie Duchesne pour ses conseils Aux membres de jury je dis Merci pour avoir accept d apporter une attention a ce travail J exprime aussi ma reconnaissance aux membres de l quipe de T l d tection en particulier a Jimmy Poulain pour son aide dans les traitements des donn es spatiales Toujours dans le domaine de la recherche une mention particuli re est adress e aux doctorants de l quipe T l d tection Oubennaceur Khalid Tanguy Marion Charles Gignac Duguay Yannick Touati Chaima Parvin Kalantari et mon ami El _ Alem Anas pour les moments de discussions Ensuite je voudrais remercier le corps professoral et le personnel administratif de rINRS ETE Pour conclure je remercie particuli rement ma conjointe Lydia et mes enfants Mathis L nora et William pour avoir accept tous les sacrifices que je leur ai impos s pendant toute la dur e de cette th se Qu ils re oivent mes remerciements vil viii RESUME Dans l est du Canada Qu bec et Labrador l accu

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