Contribution de la future mission altimétrique à large fauchée SWOT pour la modélisation hydrologique à grande échelle

L'objectif scientifique de ce travail de these est d'ameliorer l'estimation des flux d'eau a la surface des continents, a l'echelle saisonniere et interannuelle (de quelques annees a decennale). En particulier, il s'agit d'etudier l'apport de donnees satellites, notamment de la future mission SWOT (Surface Water and Ocean Topography, lancement prevu en 2021), pour l'etude de la partie continentale du cycle de l'eau a l'echelle globale, a l'aide du modele global de surfaces continentales ISBA-TRIP (Interactions Sol-Biosphere-Atmosphere/Total Runoff and Integrating Pathways). Dans ce travail de these, j'explore le potentiel des donnees d'altimetrie satellitaire, pour corriger certains parametres du modele de routage de riviere TRIP et aussi pour corriger ses variables d'etat. Pour ce faire, une plateforme d'assimilation de donnees virtuelles SWOT, mais aussi de donnees d'altimetres nadirs actuels a ete mise en place. Mais avant l'assimilation de ces donnees de teledetection, il a ete necessaire de faire une analyse de sensibilite du modele TRIP a ses parametres, pour determiner quels parametres ont le plus d'influence sur les observables SWOT et qui donc pourront etre corriges. L'analyse de sensibilite (ANOVA) a alors ete menee sur les principaux parametres de TRIP. L'analyse de sensibilite a ete menee sur le bassin de L'Amazone et les resultats ont ete publies. Les resultats ont montre que les hauteurs d'eau simulees sont sensibles aux parametres geomorphologiques locaux exclusivement tandis que les debits simules sont sensibles a l'ensemble des parametres amont (selon le reseau de routage TRIP) et surtout au parametre lie au temps de residence des eaux souterraines. Enfin, les anomalies de hauteurs presentent des sensibilites similaires aux hauteurs d'eau mais avec des variations temporelles plus marquees. Ces resultats nous ont permis de faire les choix algorithmiques dans le cadre de l'assimilation de donnees. Ensuite, je me suis concentree sur le developpement de la maquette d'assimilation de donnees consistant en un Filtre de Kalman d'Ensemble (EnKF) et permet de faire soit de l'estimation de parametres, soit de l'estimation d'etat. La maquette en " estimation de parametres " est testee et validee par une serie d'experiences jumelles. On a assimile des pseudo-observations de hauteurs et d'anomalies d'eau le long des traces du satellite SWOT, afin de corriger les coefficients de Manning du lit de la riviere, avec possibilite d'etendre a d'autres parametres. Les premiers resultats montrent que la maquette est capable de retrouver la bonne distribution des coefficients de Manning en assimilant les hauteurs d'eau et les anomalies. Pour l'estimation d'etat, on realise des etapes d'assimilation journalieres pour corriger le stock d'eau initial (condition initiale du modele), en assimilant des debits estimes a partir de series altimetriques de cotes d'eau ENVISAT. A partir de courbe de tarage hauteurs d'eau-debits calibrees sur le bassin de l'Amazone avec le modele hydrologique MGB-IPH, les cotes d'eau ont ete transformees en " debits altimetriques " que l'on assimile alors dans la maquette. Ces experiences d'estimation d'etat nous permettent de sortir du cadre idealise des experiences jumelles en assimilant des donnees reelles, mais nous permet aussi de tester l'apport d'un premier jeu de donnees de debits provenant de mesures satellites, qui prefigure le futur produit de debit SWOT. Les resultats montrent que les erreurs sur le debits sont globalement ameliorees : le run libre donne un RMSE de 2,79x103 m3/s (73,6 %) par rapport aux donnees in situ disponible sur le bassin et le run corrige un RMSE de 1,98 x 103 m3/s (53,9 %).