Modélisation des précipitations à travers la barrière topographique des Vosges
Marot, Loïck
Promoteur(s) : Meersmans, Jeroen ; Fettweis, Xavier
Date de soutenance : 23-jui-2022 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/14909
Détails
Titre : | Modélisation des précipitations à travers la barrière topographique des Vosges |
Titre traduit : | [en] Precipitation modeling across the Vosges topographic barrier |
Auteur : | Marot, Loïck |
Date de soutenance : | 23-jui-2022 |
Promoteur(s) : | Meersmans, Jeroen
Fettweis, Xavier |
Membre(s) du jury : | Charles, Catherine
Wellens, Joost Van Weverberg, Kwinten Charles, Catherine |
Langue : | Français |
Mots-clés : | [en] Precipitation [en] Interpolation [en] Vosges [en] Rain shadow [en] Foehn effect [en] Altitude [en] Aspect [fr] Précipitations [fr] Interpolation [fr] Vosges [fr] Ombre pluviométrique [fr] Effet Foehn [fr] Altitude [fr] Exposition |
Discipline(s) : | Sciences du vivant > Sciences de l'environnement & écologie Physique, chimie, mathématiques & sciences de la terre > Sciences de la terre & géographie physique |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Diplôme : | Master en bioingénieur : sciences et technologies de l'environnement, à finalité spécialisée |
Faculté : | Mémoires de la Gembloux Agro-Bio Tech (GxABT) |
Résumé
[fr] Les précipitations sont une variable importante dans de nombreux domaines agro-environnementaux. L’obtention de cartes de précipitations exactes n’est pas aisée surtout dans les régions au relief accidenté ou montagneuses. En effet, il est nécessaire de réaliser une interpolation des données à partir de mesures enregistrées le plus souvent par les stations pluviométriques. Les algorithmes d’interpolation couramment utilisés comme le krigeage et la pondération inverse à la distance peuvent être une solution envisagée pour obtenir une valeur de précipitation en tout point. L’approche développée dans cette étude se base sur l’article de Meersmans et al. (2016) qui est appliquée au massif vosgien. Le calcul des précipitations est réalisé via deux variables : l’altitude et la déviation de la pente dans la direction de la circulation météorologique dominante. Une procédure de rééchantillonnage et de lissage est également envisagée pour déterminer l’échelle spatiale à laquelle les variables donnent les meilleurs résultats. Les différentes résolutions des variables résultant des prétraitements sont incluses dans des régressions linéaires. Les modélisations sont réalisées pour les précipitations annuelles et saisonnières, en vue d’étudier si la combinaison des valeurs calculées pour les 4 saisons permet une cartographie plus exacte des précipitations. Leurs performances sont évaluées via leur coefficient de détermination. Les résultats sont encourageants, avec des R² compris entre 0,85 et 0,91. Malgré cela, une grande variabilité parmi les meilleurs résultats est remarquée pour les niveaux d’agrégation des variables et pour la direction dominante. Les cartes de précipitations finales ont été comparées et la variabilité entre les modèles ne mène pas à des incohérences. Ces cartes sont également comparées avec une approche par krigeage et avec un modèle atmosphérique régional. L’approche développée dans cette étude permet une cartographie satisfaisante des précipitations dans les Vosges malgré une forte variabilité entre les résultats.
[en] Precipitation is an important variable in many agri-environmental areas. Obtaining accurate precipitation maps is not easy, especially in regions with rugged or mountainous terrain. Indeed, it is necessary to interpolate data from measurements recorded mostly by rainfall stations. Commonly used interpolation algorithms such as kriging and inverse distance weighting can be considered as a solution to obtain a precipitation value at any point. The approach developed in this study is based on the article by Meersmans et al. (2016) which is applied to the Vosges Mountains. The calculation of precipitation is performed via two variables: the altitude and the deviation of the orientation of the slope to the direction of the dominant weather circulation. A resampling and smoothing procedure is also considered to determine the spatial scale at which the variables give the best results. The different resolutions of the variables resulting from the pretreatments are included in linear regressions. The models are performed for annual and seasonal precipitation, in order to study if the combination of the calculated values for the 4 seasons allows a more accurate mapping of the precipitation. Their performance is evaluated via their coefficient of determination. The results are encouraging, with R² values between 0.85 and 0.91. Despite this, a large variability among the best results is noticed for the aggregation levels of the variables and for the dominant direction. The final precipitation maps were compared and the variability between the models does not lead to inconsistencies. These maps are also compared with a kriging approach and with a regional atmospheric model. The approach developed in this study allows a satisfactory mapping of precipitation in the Vosges despite a strong variability between the results.
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