007 Boudhar SEC

5/12/2018 007 Boudhar SEC - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/007-boudhar-sec 1/11

Article scientifique

Analyse de la dynamiquedes surfaces enneigéesdu Haut Atlas marocainà partir des données SPOT-VEGETATION Abdelghani Boudhar1

Benoît Duchemin2

Lahoucine Hanich1

Anne Chaponnière3

Philippe Maisongrande4

Gilles Boulet 2

Jamal Stitou5

Abdelghani Chehbouni2

1 Faculté des sciences et techniques deMarrakech,Avenue A. Khattabi,BP 549,MarrakechMaroc

<[email protected]><[email protected]>2 Institut de recherche pour le développement(IRD),Unité mixte de recherche (UMR)Centre d’études spatiales de la biosphère(Cesbio),18, avenue Édouard Belin,BPI 2801,Toulouse cedex 4France<[email protected]><[email protected]><[email protected]>3 International Water ManagementInstitute(IWMI)-West Africa, PMB CT 112,Cantonments,

Accra Ghana<[email protected]>4 Centre national d’études spatiales (Cnes),Unité mixte de recherche (UMR)Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio),18, avenue Édouard Belin,BPI 2801,Toulouse cedex 4 France<[email protected]>5 Faculté des sciences de Tétouan,Mhanech II,BP 2121,TétouanMaroc<[email protected]>

RésuméLa chaîne montagneuse du Haut Atlas marocain constitue un véritable château d’eaupour les plaines arides avoisinantes. C’est le cas de la plaine du Haouz dans larégion de Marrakech, où les ressources en eaux connaissent une exploitationintensive (activités agricoles et tourisme). La gestion durable de ces ressources estainsi une priorité pour les autorités de la région et du pays. Dans cet objectif, il estnécessaire de bien comprendre les processus et les variables permettant de décrireprécisément le cycle hydrologique de la région, et en particulier la contributionrespective des précipitations liquides et solides aux débits des principaux sous-bassins de l’oued Tensift. Dans ce contexte, nous avons utilisé une archive de 7années d’images SPOT-VEGETATION pour cartographier les surfaces enneigées du

Haut Atlas. Les variations spatiales et temporelles de la couverture neigeuse sontanalysées à l’échelle du Haut Atlas, ainsi qu’au niveau des cinq grands bassins-versants qui alimentent la plaine du Haouz. Cette analyse et la confrontation avec lesmesures hydrométéorologiques disponibles permettent de conforter les estimationsdes surfaces enneigées. Cette étude montre l’intérêt de la télédétection pour observerdurablement la variabilité intra- et interannuelle de l’enneigement dans des régionspeu accessibles où le réseau d’observation climatique est insuffisant. Le potentiel deces données pour étudier le régime hydrologique de régions semi-arides est égale-ment souligné.

Mots clés : bassin-versant, distribution spatio-temporelle, enneigement, hydrologie,imagerie satellitaire et géomatique, Maroc, ressource en eau, télédétection, zonede montagne

Abstract Analysis of snow cover dynamics in the Moroccan High Atlas using SPOT-VEGETATIONdata

The Moroccan High-Atlas mountain range represents the most important “watertower” for the neighbouring arid regions, especially the Haouz plain in the surroun-dings of Marrakech. Water resources are facing enormous pressure and sustainablewater management is a priority for the regional authority. Within this framework, aprecise understanding of the processes and variables that drive the hydrologicalcycle is required. The contribution of liquid and solid precipitations to the runoff of theTensift main sub-basins is of particular interest. In this context, we used a 7-year timeseries of SPOT-VEGETATION images to map the snow covered areas. The spatial andtemporal variations of the snow pack were analysed over the entire High Atlasmountain range as well as over the five main tributary basins of the Haouz plain.

Tirés à part : L. Hanich

Sécheresse 2007 ; 18 (4) : 278-88

d o i : 1 0 . 1 6 8 4 / s e c .2 0 0 7 . 0 1 0 0

278 Sécheresse vol. 18, n° 4, octobre-novembre-décembre 2007

i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-

http://hal.archives-ouvertes.fr/

http://hal.ird.fr/ird-00389098/fr/



These variations were evaluated against available hydro-climatic data (precipitation,temperature and runoff). This study demonstrates how remote sensing data can beused for long-term observation of the inter- and intra-annual variability of snowcovered areas in a region where the meteorological observation network is insuffi-cient. The potential of such data in studying the hydrology of semi-arid regions is alsoemphasized.

Key words: hydrology, Morocco, mountainous zone, remote sensing, satellite imaging

andgeomatics, space-time distribution, water resources, watershed, snow cove

L’ enneigement est un paramètre fon-damental du cycle hydrologique etclimatologique de la terre. Le man-

teau neigeux constitue un stock d’eau pourle printemps et l’été, et son évolution peutêtre aussi considérée comme un indicateurdes changements environnementaux [1].Par conséquent, la connaissance de sadynamique spatio-temporelle est néces-saire pour modéliser correctement le cycle

hydrologique [2, 3].Dans les zones arides et semi-arides, lesprécipitations en montagne sont souvent laprincipale source d’eau pour les popula-tions vivant en aval. Les régions monta-gneuses jouent de ce fait un rôle primor-dial car elles permettent l’alimentation eneau des régions avoisinantes et contri-buent d’une manière significative à larecharge de la nappe. Dans certainesrégions méditerranéennes, une part impor-tante de l’eau douce est stockée temporai-rement sous forme de neige avant d’êtredisponible à travers les écoulements desurface pendant la période de fonte. AuLiban par exemple, l’eau de fonte deneige contribue approximativement auxdeux tiers du volume total annuel desdébits [4]. Au Maroc, et plus particulière-ment dans les régions du pourtour del’Atlas, la nature irrégulière des précipita-tions, combinée à une évaporation géné-ralement élevée, rend délicate une gestionprévisionnelle de l’eau [5]. Il est par consé-quent important de bien comprendre lesprocessus et les variables contrôlant le cyclehydrologique dans ces régions. Dans cecontexte et dans le cadre du projet SudMed[6]1, nous avons examiné la possibilitéd’utiliser la télédétection spatiale pourquantifier la dynamique spatiale et tempo-relle du manteau neigeux dans la chaînemontagneuse du Haut Atlas marocain.L’imagerie satellitaire est un outil particu-lièrement adapté à l’étude de grandesrégions. Elle permet d’obtenir des obser-vations régulièrement distribuées dans letemps et dans l’espace (NOAA-AVHRRdepuis 1980, TERRA-MODIS et SPOT-VEGETATION depuis la fin des années1990). Les propriétés optiques de la neige

(réflectance élevée dans le domaine duvisible et du proche infrarouge et absorp-tion élevée dans le domaine du moyeninfrarouge) sont contrastées par rapport àla plupart des autres surfaces terrestres.Ces propriétés ont été utilisées pour carto-graphier l’étendue du manteau neigeux àpartir de différents capteurs satellitaires,par exemple Thematic Mapper (TM),SPOT-VEGETATION, NOAA-AVHRR [7-10].

Le suivi de la dynamique du manteauneigeux nécessite l’utilisation de donnéesà haute répétitivité temporelle comme cel-les issues des capteurs à large champ quipermettent, contrairement aux données àhaute résolution spatiale, d’observer quasiquotidiennement la terre. C’est le cas desobservations SPOT-VEGETATION utiliséesici. Ce capteur observe la terre depuisavril 1998 dans quatre bandes spectralesdont une située dans le moyen infrarouge(autour de 1,65 lm) particulièrement utileà la détection des surfaces enneigées. Lesystème SPOT-VEGETATION bénéficie enoutre d’une qualité géométrique nettement

supérieure à celle de l’AVHRR dont labande moyen infrarouge (3,7 lm) est plusdifficile à exploiter car dans cette région duspectre électromagnétique le rayonnementenregistré provient à la fois des réflexionssolaires et des émissions thermiques dessurfaces observées.Dans ce contexte, la question abordéedans cette étude est double : i) est-il possi-ble d’utiliser la télédétection basse résolu-tion pour caractériser la distribution spa-tiale du manteau neigeux du Haut Atlasmarocain ? ; ii) comment les longuesséries d’observations satellite permettent-

elles de restituer la variabilité intra et inter-annuelle de l’enneigement et commentcelles-ci sont-elles corrélées avec les autresdonnées hydroclimatiques ? Pour appor-ter des éléments de réponse à ces ques-tions, nous avons utilisé une archive desept années de données acquises parle capteur SPOT-VEGETATION (1998-2005). Après avoir décrit la régiond’étude, nous présentons la méthodologieutilisée pour cartographier les surfacesenneigées à partir d’un indice de neigeconstruit à partir des images VEGETA-TION. Les variations spatiales et temporel-les de la couverture neigeuse sont ensuite

étudiées à l’échelle du Haut Atlas (partranche altitudinale et par exposition) ainsiqu’au niveau des cinq grands bassins-versants qui alimentent la plaine de Marra-kech (Haouz). Dans la dernière partie decet article, ces variations sont confrontéesavec les mesures météorologiques ethydrologiques disponibles (précipitations,températures et débits) aux échelles sai-sonnières et interannuelles.

Région d’étude et données in situ

Le Haut Atlas marocain est une chaînemontagneuse d’environ 60 km de largesur 800 km de long orientée NE-SW. Elleculmine à 4 167 m d’altitude au Jbel Toub-kal, le plus haut sommet d’Afrique duNord. Du point de vue géologique, lemassif atlasique se caractérise par desformations calcaires perméables peurépandues et des formations marno-gréseuses souvent salifères et très peu per-méables dans la partie orientale dubassin-versant du Tensift. Dans les partiesles plus hautes de la chaîne, les formationsmétamorphiques et éruptives imperméa-bles prédominent. La végétation est peuabondante, elle est présente principale-ment sur les piémonts et les fonds de val-lées [11]. Cette absence de végétationrend l’identification des surfaces ennei-gées plus aisée.La partie centrale du Haut Atlas marocainsurplombe les plaines arides du Haouz aunord et du Souss au sud-ouest ainsi que lesvallées du Drâa et du Dadès au sud-est.C’est le véritable château d’eau de ces

régions : en moyenne annuelle sur lapériode 1970-2003, les précipitationssont par exemple de 536 mm à la stationd’Aghbalou dans le bassin-versant del’Ourika (en montagne, à 1 018 m d’alti-tude) contre 223 mm à Marrakech (enplaine, à 450 m d’altitude). Le réseau desoueds prenant naissance au cœur de lachaîne joue par conséquent un rôle pri-mordial dans l’alimentation des barrageset la recharge des nappes phréatiques.C’est le cas pour le bassin-versant du Ten-sift qui entoure la région de Marrakech, oùdes demandes (tensions) croissantess’exercent sur la ressource hydrique1 http://www.irrimed.org/sudmed/presentation.

Sécheresse vol. 18, n° 4, octobre-novembre-décembre 2007 279

i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



(accroissement démographique, dévelop-pement du tourisme et extension de l’agri-culture irriguée qui consomme à elle seuleplus de 85 % de l’eau mobilisable).Les bassins-versants étudiés sont les cinqprincipaux bassins qui alimentent laplaine du Haouz (figure 1). Ils se situent àquelques dizaines de kilomètres au Sud età l’Est de la ville de Marrakech entre les

latitudes 30°87’ à 31°66’ Nord et leslongitudes 7°22’ à 8°67’ Ouest. Ils consti-tuent la limite sud du bassin-versant deTensift, avec d’ouest en est, le Nfis, laRheraya, l’Ourika, le R’Dat et le Zat. Lescaractéristiques morphologiques de cha-que bassin sont présentées dans letableau 1 et la figure 2. Le bassin du Nfisest le plus grand (1 700 km2) suivi par lestrois bassins de l’Ourika, du Zat et duR’Dat (environ 520 km2), puis celui de laRheraya (250 km2). Les points culminantsdes cinq bassins sont tous très élevés(3 875 m pour le Zat à 4 086 m pourl’Ourika) mais les altitudes moyennesvarient de 1 730 m (R’Dat) à 2 441 m

(Ourika). En première analyse, on distin-guera les bassins de basses (Nfis, Zat etR’Dat) et de hautes altitudes (Ourika etRheraya). Dans cette étude, nous avonsutilisé :– des relevés journaliers des débits et des

précipitations effectués par l’Agence dubassin hydraulique de Tensift (ABHT) àl’exutoire de ces cinq bassins ;

– des données de températures et précipi-tations journalières mesurées à la station duClub alpin français (CAF) à l’Oukaimeden ;– des données de températures et précipi-

tations journalières collectées à la stationautomatique installée à l’Oukaimedendans le cadre du projet SudMed.

Données spatiales

Données SPOT-VEGETATIONLes capteurs VEGETATION, lancés à borddes satellites Spot 4 et 5, comprennent unsystème imageur dans quatre bandes

spectrales (bleu : 0,43-0,47 lm, rouge :0,61-0,68 lm, PIR2 : 0,78-0,89 lm etMIR3 : 1,58-1,75 lm). Le champ d’ouver-ture est de 0 à 55° de part et d’autre de latrace du satellite, permettant l’acquisitionde données sur une largeur de bande ausol (fauchée) d’environ 2 200 km. La tailledu pixel au nadir est de 1,15 × 1,15 km.VEGETATION est doté d’un système quicompense en partie la perte de résolutionspatiale en visée oblique. Les satellitesSpot 4 et 5 suivent une orbite héliosyn-chrone inclinée de 98,72 degrés par rap-port à l’équateur à une hauteur d’environ830 km. Leur durée de révolution est de101 minutes. Ces caractéristiques techni-ques et orbitales font que l’instrumentVEGETATION voit 90 % de l’équateur cha-que jour, les 10 % restant étant vus lelendemain4. Depuis le lancement du cap-teur VEGETATION-1 (1998), deux typesde produits sont proposés aux utilisateurs[12] :

– produits P (utilisés dans cette étude) : ilscorrespondent à une acquisition (quasi ins-tantanée) par le capteur lors du passagedu satellite. Les luminances enregistréessont étalonnées et normalisées par rapportà l’éclairement solaire. Les comptes numé-riques représentent la réflectance appa-

2 PIR : proche infrarouge.3 MIR : moyen infrarouge.4 Des compléments d’informations sont disponi-bles sur les sites suivants : www.spot-vegetation.com, www.vgt.vito.be, www.spoti-mage.fr.

W E

N

S

Oued Tensift

Espagne

Merméditerranée

Rabat

Marakech

Algére

O c é a n

A t l a n t i q u e

M A R O C

Zone d’étude

Marrakech

Rheraya ZatR Dat

Ourika

Nfis

50 50 kilomètres0

Station Tahanaout

Oukaimden (CAF)Stations hydroclimatologiques

Oueds

Bassin-versant de Tensift

Principaux bassins atlasiques

Figure 1. Situation de la zone d’étude.

Tableau I. Caractéristiques géomorphologiques des bassins-versants atlasiques étudiés.

Bassin-versant

Surface (km2) Longueur du coursd’eau principal

(km)

Altitudes (m)

minimale maximale médiane moyenne

Nfis 1 700 152 597 4 077 1 871 1 867

Rheraya 225 45,6 1 039 4 086 2 023 2 164

Ourika 506 26,2 978 3 981 2 430 2 441

R’Dat 558 61,1 645 3 891 1 711 1 730

Zat 540 27,9 722 3 875 1 786 1 809


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



rente au sommet de l’atmosphère dans lesquatre bandes spectrales précitées ;– produit S : ils sont obtenus en faisant

une synthèse de plusieurs images de lamême zone acquises sur une période de10 jours, ceci afin de limiter la présencede nuages. Le procédé de synthèseconsiste en la sélection, dans cettepériode, de la meilleure observation (tech-nique du Maximum Value Composite [13,14]) ou de toutes les observations nonnuageuses, qui sont ensuite moyennéesaprès normalisation dans une configura-tion soleil-cible-capteur fixe (BiDirectional Compositing [15]). Ces données ne sontpas adaptées à l’étude des surfaces ennei-gées dans les régions ou la couvertureneigeuse présente une forte variabilité

spatio-temporelle.Les deux types de produits sont corrigésdes effets géométriques et fournis dans unsystème de représentation géographique« plate-carrée » où chaque pixel corres-pond à un « carré » dont le côté mesure1/112°.

Traitement des imagessur le Haut AtlasL’archive de produits SPOT-VEGETATIONP analysée couvre les années hydrologi-ques 1998-1999 à 2004-2005 (du1er septembre au 30 juin, soit environ

300 images par saison). Les images acqui-ses de 1998 à 2002 ont été traitées dansdes travaux antérieurs [2], alors que lesimages de 2002 à 2005 ont été collectéeset traitées pour cette étude afin d’éliminerles images acquises aux angles de viséesles plus obliques et de sélectionner les ima-ges non nuageuses. Ces images sontconsidérées comme superposables :aucun traitement géométrique supplémen-taire n’a été opéré.Le relief très accidenté de la zone d’étuderend difficile l’interprétation des imagesacquises en visée très oblique. Nousavons retenu les images acquises avec un

angle de visée inférieur à 23°, ce quipermet de conserver environ 8 images sur26 jours. Cette sélection permet de limiter

les effets relatifs aux variations de la géo-métrie soleil-cible-capteur.Pour identifier les nuages, nous avonsdans un premier temps repéré les imagesprésentant des réflectances bleues supé-rieures à 20 % sur le piémont atlasique(4 900 pixels en moyenne). Ces réflectan-ces sont caractéristiques des nuages ou dela neige. Le masque utilisé concernant lesaltitudes inférieures à 1 000 m, nous pou-vons attribuer ces fortes réflectances à laprésence des nuages. Ce premier tri estrelativement grossier mais possède l’avan-tage d’être automatisable. Il permet d’éli-miner un grand nombre d’images nuageu-

ses sur le piémont de l’Atlas, donc trèsprobablement nuageuses sur les sommetsde l’Atlas. Dans une deuxième étape, nousavons repéré visuellement les nuages surles images restantes.Le nombre d’images retenues après cesdeux phases de traitement est respective-ment de 36, 34, 23, 24, 35, 37 et 34pour les saisons 1998-1999, 1999-2000,2000-2001, 2001-2002, 2002-2003,2003-2004 et 2004-2005. Cette analyseramène la fréquence des observations àun ratio d’environ 30 images sur 300,c’est-à-dire 1/10 comme les produits S10,mais, à l’inverse de ces derniers, la distri-

bution temporelle des données sélection-nées à partir du produit P est irrégulière.

Estimation des surfaces enneigéesà partir de SPOT-VEGETATIONLa discrimination de la neige des autressurfaces est relativement aisée car neige etglace sont les seuls types de surface quiréfléchissent fortement le rayonnementdans le domaine solaire et absorbent for te-ment le rayonnement dans le moyen infra-rouge (MIR). À partir de ces propriétés, lecalcul des proportions de surfaces ennei-gées est basé sur un indice de neige (SI)

qui utilise les réflectances des canauxbleu, rouge et MIR (équation 1), du cap-teur VEGETATION [16]. Cet indice a étéretenu après avoir été comparé avecd’autres dans le cas du Haut Atlas maro-cain [17, 18], puis amélioré pour réduirel’influence des variations des signaturesspectrales du sol par le calcul d’un indicede neige modifié (MSI5, équation 2) [2].

(1)SI =

B0 +B2

2−MIR

B0, B2 et MIR sont respectivement lesréflectances dans le bleu, le rouge et leMIR.

(2)MSI = SI − SI0*

SI100− SI

SI100 − SI0

SI0 est l’indice de neige des pixels sans

neige ; il est calculé à partir des donnéesacquises en dehors de la saison hivernaleet varie spatialement. SI100 est l’indice deneige d’un pixel « moyen » totalementcouvert par la neige ; il est obtenu à partirdes plus fortes valeurs observées durantl’hiver.La surface enneigée dans chaque pixel aété calculée en appliquant l’équationexponentielle (équation 3) établie parChaponnière et al. (2005) après l’analysecombinée de données SPOT-VEGETATIONet d’images à haute résolution spatialeLandsat-TM [2] :

(3)Surface(km2) = 0,84*[1−0,49*

EXP( − 0,69*(MSI)/100)+1))]20

Cette méthodologie (calcul du MSI parl’équation 2, calcul de la surface parl’équation 3) est appliquée stricto sensudans cette étude. En raison de la projec-tion « plate-carrée », le facteur 0,84 decette équation permet d’exprimer la sur-face en km2, de chaque pixel à la latitudede la région étudiée (0,84 = cos (lati-tude)). Sans l’application de ce facteur,l’équation 3 permet d’évaluer le taux

d’enneigement de chaque pixel. Lafigure 3 présente un exemple de trois car-tes d’enneigement successives, le22 février, le 6 et le 21 mars 2005, obte-nues par l’application de l’équation 3. Onremarque que le nombre de pixels cou-verts par la neige augmente du 22 févrierau 6 mars 2005 (épisode de chute) etdiminue par la suite jusqu’au 21 mars (épi-sode de fonte).

5 MSI : Moisture Snow Index , indice de neigemodifié.

00

1 000

Altitudes (m)

2 000

3 000

4 000

20 40 60 80 100

Nfis Rdat Zat

Surfaces cumulées (%)

Ourika Rheraya

Figure 2. Courbes hypsométriques des cinq sous-bassins atlasiques étudiés.


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



Modèle numérique de terrain (MNT),correction des surfaces enneigées

Le modèle numérique de terrain utilisédans cette étude provient des donnéesaltimétriques recueillies au cours de lamission d’une dizaine de jours de lanavette spatiale Endeavour en utilisantl’interférométrie radar (STS 1999). Dispo-

nible à la résolution de 80 m (environ 3arc-secondes), il a été tout d’abord utilisépour corriger les estimations 2D des surfa-ces enneigées. Cette correction est opéréepar application de l’équation 4 aprèsextraction de la pente moyenne correspon-dant à chacun des pixels de l’image. Cettepente moyenne provient du produit pentefabriqué à la résolution nominale du MNT

(environ 80 m ou 3,2 secondes) puisdégradé à la résolut ion de SPOT-VEGETATION à l’aide du logiciel ENVI.

(4)Surface réelle =

Surface vue du ciel

cos/(pente)Où :la surface vue du ciel en km2 pour chaquepixel est celle calculée par l’équation 3.Ce MNT a également été utilisé pour déri-ver des produits utiles à l’interprétation desvariations spatiales des estimations dessurfaces enneigées. Ainsi les caractéristi-ques altitudinales des bassins-versants(tableau 1 et figure 2) ont été extraites, etla région d’étude a été segmentée entermes d’altitude (tranches altitudinales de400 mètres) ou d’exposition (pixel de ver-sant sud ou nord). Cette dernière segmen-tation a été opérée en calculant la valeurmaximale et la valeur minimale des expo-

sitions au sein de chaque pixel kilométri-que : si le maximum est supérieur à 315°et le minimum est inférieur à 45°, le pixelest sélectionné nord ; si le maximum estinférieur à 225° et le minimum supérieur à135°, le pixel est sélectionné sud (anglesexprimés en considérant le nord commeazimut d’origine 0°).

Variabilité spatiale et temporellede l’enneigement

Haut Atlas

La figure 4 présente la variation saison-nière des surfaces enneigées calculéespour tout le Haut Atlas sur la période de1998 à 2005, et le tableau 2 dresse lesprincipales caractéristiques de l’enneige-ment à partir de ces variations. Cettefigure permet de mettre en évidence laforte variabilité saisonnière et interan-nuelle des précipitations solides. Les épiso-des de chute de neige sont marqués pardes pics des surfaces calculées, alors queles forts épisodes de fontes y compris enplein cœur de l’hiver, sont marqués parune diminution importante de la surface

neigeuse calculée (exemple : surface pas-sant de 2 600 km2 à 350 km2 entre le 17et le 27 janvier 2003). L’analyse dutableau 2 permet de conclure que :– la présence de surfaces enneigées est

toujours détectée en hiver, mais avec desrecouvrements très variables (2 512 km2

le 20 janvier 2001 contre 4 620 km2 le28 décembre 2005) ;– la période d’enneigement (calculée

depuis la date d’apparition des surfacesneigeuses jusqu’à sa disparition) est éga-lement très variable : la date du 1er épi-sode neigeux détecté fluctue entre fin sep-tembre (1998-1999) et fin décembre

20

40

60

80

100

120

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

140

160

180

50 100 150 200 250

22 fév. 2005

20

40

60

80

100

120

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

140

160

180

50 100 150 200 250

06 mars 2005

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

20

40

60

80

100

120

140

160

180

50 100 150 200 250

21 mars 2005

Figure 3. Exemple d’images de proportions de surfaces enneigées au niveau du Haut Atlasobtenues avant, au cours, et après un épisode de chute de neige à partir des données

VEGETATION.Chaque pixel couvre une surface de 0,84 km2.


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



2002-20034 000

2 000

0

2004-20054 000

2 000

0

1998-19994 000

2 000

0

1999-2000

2001-2002

4 000

0

2 000

4 000

2 000

0

4 000

2 000

0

1 - s e p

t .

1 - o c t .

3 1 - o c

t .

3 0 - n o

v .

3 0 - d é

c .

2 9 - j a n

v .

2 8 - f é v

r .

2 9 - m a r

s

2 8 - a v

r .

2 8 - m

a i

2003-2004

2000-20014 000

2 000

0

Surface (km2) Surface (km2)

1 - s e p t

.

1 - o c t .

3 1 - o

c t .

3 0 - n

o v .

3 0 - d

é c .

2 9 - j a

n v .

2 8 - f é v

r .

2 9 - m

a r s

2 8 - a

v r .

2 8 - m

a i

Figure 4. Variation saisonnière des surfaces enneigées sur le Haut Atlas de 1998 à 2005.

1001 000-1 400

80

60

%

40

20

01-oct . 6-nov. 12-déc . 17-janv. 22-févr. 30-mars 5-mai

2 600-3 0001 400-1 800 1 800-2 200 2 200-2 600 3 400-3 800

2004-2005

3 800-4 2003 000-3 400

Figure 5. Variation du taux d’enneigement par tranche d’altitude sur le Haut Atlas (saison 2004-2005).

Tableau II. Principales caractéristiques de l’enneigement du Haut Atlas cartographié par SPOT-VEGETATION de 1998 à 2005.

Saison Débutde chute Nombred’événements Période de présence de neige Max Surfacemoyenne(km2)

ObservationsSurface (km2) Date

1998-1999 07 décembre 4 07 décembre-10 avril 3 900 16 janvier 779

1999-2000 20 septembre 2 20 septembre-18 février 1 745 11 octobre 312 Surface très faibleà partir du 1er novembre (moins de 300 km2)

2000-2001 30 décembre 3 30 décembre-19 février 2 512 20 janvier 385 Images indisponiblesavant le 30 décembre

2001-2002 16 octobre 4 16 octobre-22 avril 2 518 07 novembre 431 Surface inférieure à 200 km2

entre 27 janvier et 8 février

2002-2003 21 novembre 5 21 novembre-29 mars 3 168 16 janvier 379 Surface inférieure à 100 km2

du 3 au 14 mars

2003-2004 02 novembre 3 02 novembre-23 avril 2 564 28 novembre 671

2004-2005 15 novembre 5 15 novembre-11 avril 4 620 28 décembre 750


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



(2000-2001), tandis que les dernièreschutes de neige sont enregistrées entre finjanvier (2000-2001) et début avril (2003-2004) ;– le nombre d’épisodes neigeux détectés

par saison varie de un (1999-2000) àcinq (2002-2003 et 2004-2005).À partir de cette analyse on distinguedeux groupes de saisons : trois saisons hu-mides (1998-1999, 2003-2004 et 2004-2005), marquées par une superficiemoyenne de la couverture neigeuse del’ordre de 670 km2, contre quatre saisonssèches (1999-2000, 2000-2001, 2001-2002 et 2002-2003) caractérisées parune superficie plus faible (environ430 km2). Les altitudes d’enneigementminimales, de l’ordre de 1 400 m pour lessaisons humides contre 1 800 m pour lessaisons sèches, sont également cohérentesavec le régime climatique. Cependant, cesrésultats sont à relativiser car ils dépendenten partie de la disponibilité des donnéesnon nuageuses (en moyenne quatre don-nées par mois, mais avec de longuespériodes sans observations, par exemplede septembre à décembre 2000). Ainsi,étant donné que les épisodes de fontepeuvent être relativement courts, il est pos-sible que certains évènements de précipita-tions solides ne soient pas détectés parmanque de données. D’autre part, ceux-cine sont détectés que s’ils correspondent àune augmentation de la superficie des sur-faces enneigées, ce qui n’est pas le caslorsqu’il neige sur le manteau neigeux déjà

installé. Néanmoins, cette classification ensaison sèche ou humide est cohérente avecle régime climatique de la région : pour lessaisons humides, la pluviométrie cumuléeenregistrée à la station de Tahanaoute,bassin-versant de Rheraya, est de500 mm/an, tandis que lors des saisonssèches elle ne dépasse pas 280 mm/an.La moyenne des températures maximalesmesurée à la station d’Oukaimden entre1er septembre et 30 juin de chaque saisonvarie entre 11 et 11,4 °C pour les saisonshumides et de 11,4 à 12,2 °C pour lessaisons sèches. Les débits moyens enregis-trés à l’exutoire du bassin-versant de Rhe-

raya sont de 0,60 m3/s lors des saisonshumides et de 0,40 m3/s lors des saisonssèches. On notera enfin que le rapport desdébits (0,4/0,6) correspond exactementau rapport des superficies d’enneigementdu Haut Atlas (430 km2/670 km2).La figure 5 montre la variation des surfa-ces enneigées par tranche d’altitude surl’ensemble du Haut Atlas de Marrakech,durant la saison 2004-2005. Les premiè-res précipitations solides tombent sur lespoints culminants (altitudes supérieures à3 400 m) et le taux d’enneigement croîtavec l’altitude, tout comme le caractèrepermanent du manteau neigeux : pendantla période hivernale, le taux d’enneige-ment est toujours supérieur à 50 % pourles altitudes supérieures à 3 000 m, alorsqu’aucune neige pérenne n’est observéeen dessous de 2 600 m. La période defonte peut être très courte, surtout auxfaibles altitudes mais également à desaltitudes moyennes, y compris au cœur del’hiver. On notera par exemple en figure 5 les variations conséquentes des surfacesenneigées en janvier (3 460 km2 le28 décembre contre 60 km2 le 22 janvierpour les altitudes inférieures à 2 600 m) etmi-février (baisse de 2 450 km2 à300 km2 entre le 12 et le 22 février pourles altitudes inférieures à 3 400 m), cesévolutions étant à comparer avec le niveaurelativement stable et élevé de l’enneige-ment pour les altitudes supérieures à3 400 m entre les premières chutes de

neige, début et mi-novembre, et le débutdu dernier épisode de fonte printanière àla mi-mars.La figure 6 montre que l’extension de lacouverture neigeuse dépend aussi forte-ment de l’exposition des versants. Les ima-ges VEGETATION mettent bien en évi-dence que les versants orientés vers lenord reçoivent plus de neige par rapport àceux orientés vers le sud. Les versants norddu Haut Atlas sont exposés aux perturba-tions pluvieuses provenant de l’océanatlantique avec une direction nord-ouest.Ces perturbations sont en partie arrêtéespar les sommets centraux du Haut Atlas etdonc moins actives sur les versants sud quipar ailleurs connaissent également uneinfluence saharienne plus prononcée. Deplus, l’ensoleillement est plus important surles versants exposés au sud.

Cinq principaux bassins-versants

La figure 7 présente les profils de surfacesenneigées calculées en pourcentage surles cinq bassins-versants pendant la saison2004-2005. Ces profils sont comparablescar il s’agit de l’enneigement sur les ver-sants nord du Haut Atlas. Le taux moyend’enneigement sur chaque bassin-versanta été calculé sur la période de présence deneige pour les sept saisons étudiées(figure 8). Les deux bassins-versants Rhe-raya et Ourika ont les taux d’enneigementmoyen les plus élevés, 11 à 30 % enmoyenne sur la Rheraya et 13 à 32 % surl’Ourika. Les trois autres bassins présen-tent des taux moyens d’enneigement quivarient entre 4 à 20 % pour le Zat, de 2 à18 % pour le R’Dat, et de 4 à 10 % pour leN’Fis. Le taux maximal de couverture nei-geuse lors des sept saisons varie de 30 %(1999-2000) à plus de 80 % (1998-1999) sur le premier groupe, alors quepour le deuxième groupe le taux maximald’enneigement varie de 13 % (2000-2001) à 62 % (1998-1999). Cette classi-fication des cinq bassins-versants sur lecritère d’enneigement est cohérente avecles caractéristiques topographiques : lesbassins de hautes altitudes (Ourika et

1 000

10 000

100

10

1

0,1

Versants nord

Versants sud

Nov. Déc. Janv.

2002-2003

Fév. Mars Avr.

Surface en km2

Figure 6. Surfaces enneigées des versants nord et sud du Haut Atlas (saison 2002-2003).

802004/2005

1-sept.0

1-oct. 31-oct. 30-nov. 30-déc. 29-janv. 28-févr. 30-mars 29-avr. 29-mai

20

40

60

BV Nfis

BV Zat

BV Ourika

BV Rheraya

BV Rdat

Surface en %

Figure 7. Profils des taux d’enneigement des cinq bassins-versants (BV) atlasiques étudiés (saison2004-2005).


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



Rhéraya) sont plus enneigés que les bassinsde basses altitudes (N’Fis, Zat et R’Dat).

Comparaison

avec les données hydroclimatiquesDans cette section, nous confrontons lesdonnées de surfaces enneigées estiméesavec SPOT-VEGETATION aux mesureshydroclimatiques disponibles sur les cinqbassins-versants étudiés : pluviométrie,hauteur de neige, température et débit. Lesséries temporelles de surfaces enneigéescalculées sur le bassin-versant de Rherayasont comparées avec les précipitationsmesurées à la station de Tahanaout (exu-toire du bassin de Rheraya), les hauteursde neige et les températures mesurées à lastation d’Oukaimden (CAF) localisée à2 760 m à la limite des bassins de laRheraya et de l’Ourika. Les figures 9 et 10présentent le cas de deux saisons particu-lièrement contrastées (1998-1999 et2001-2002). On confirme la forte corréla-tion entre les pluies, les hauteurs de neigemesurées et les variations de surfacesenneigées calculées (exemple des événe-ments enregistrés en 7 décembre, 16 jan-vier, 26 janvier et 3 mars au cours de lasaison 1998-1999 et en 10 novembre,12 janvier et 17 mars de la saison 2001-2002). On remarque que cette relationdisparaît logiquement lors de la période de

fonte (exemple des précipitations enregis-trées du 11 au 19 mars 1999). En revan-che, d’importantes chutes de neige enregis-trées début janvier 2002 ne correspondentà aucune pluie à Tahanaoute. La crois-sance des surfaces enneigées permet doncparfois de pallier la faiblesse du réseaud’observations pluviométriques de larégion. La variation de surfaces enneigéesest également cohérente avec celle destempératures : les pics de surfaces ennei-gées coïncident avec des minima de tempé-ratures (exemple du 7 décembre 1998 etdu 7 janvier 2002), tandis que les pério-des de fontes hivernales correspondent à

des épisodes de réchauffement temporaire(cas du 2 à 5 février 1999 : la températurepasse de – 2 à 8 °C et la surface enneigéediminue de 106 à 86 km2).Les débits mesurés aux exutoires des cinqbassins-versants ont été comparés avec les

surfaces enneigées calculées le long de lapériode de 1998 à 2005. Dans le cas dela Rheraya illustré ici (figures 9D et 10D),le contraste pluviométrique se retrouve surl’amplitude des débits de base et sur celledes surfaces enneigées. Pour l’année1998-1999, on note également le rôlejoué par le manteau en tant que stockd’eau (décalage entre le maximum desurface enneigée et le maximum de débitde base d’environ deux mois). Le carac-tère nival du régime hydrologique du HautAtlas, ainsi que l’utilité du suivi de l’ennei-gement pour la prévision des ressourcesen eau estivales, sont ici mis en évidence.

Conclusion

Cette étude a permis de souligner qu’il estpossible d’observer à partir de longuesséries d’images satellitales (SPOT-VEGETATION, 1998 à 2005) la dynami-que de l’enneigement dans le Haut Atlas eten particulier sur les cinq bassins-versantsles plus actifs hydrologiquement dans larégion de Marrakech (Nfis, Rheraya,Ourika, Zat et R’Dat). L’intérêt de la télédé-tection est d’autant plus grand que la varia-

bilité spatiale et temporelle du manteauneigeux est particulièrement importante. Laproduction de cartes d’enneigement a per-mis de quantifier les variations temporellesdu taux d’enneigement d’un bassin-versantà un autre, selon l’exposition et par tranched’altitude. Les taux de variations de l’ennei-gement sont cohérents avec les donnéeshydroclimatiques disponibles sur la région.Ces informations peuvent renforcer demanière significative les réseaux d’obser-vation hydroclimatiques et peuvent aider àla spatialisation des précipitations en hautemontagne semi-aride. Ces résultats mon-trent l’intérêt des données de télédétection

à haute répétitivité temporelle dans uncontexte de planification opérationnelle del’utilisation des ressources en eau (aide à laspatialisation des précipitations, caractéri-sation/identification des années sèches ethumides, relation entre variation du tauxd’enneigement et stock d’eau).D’autre part, les chroniques d’enneigementdérivées des données VEGETATION ren-dent bien compte de la variabilité intra etinterannuelle de l’enneigement du HautAtlas marocain. Dans le cadre d’observa-tion à long terme, ces chroniques devraientfaciliter la sélection de certaines annéestypiquement sèche ou typiquement humidepour des études de processus fins. Onpourra notamment analyser les chroniquesen hiver et au printemps pour relier lesvitesses de fonte à des capacités de fonte« climatiques » déduites d’observationsmétéorologiques à partir de modèles sim-plifiés (degré-jour) ou à base physiquecomme CROCUS [19]. L’utilisation de cesmodèles combinés à des données climati-ques spatialisées et des évolutions de sur-face enneigées par tranche altitudinaledevraient permettre de mieux évaluer lesvolumes d’eau stockés dans et relâchés parle manteau neigeux. On pourra ensuiteenvisager d’assimiler les estimations de sur-faces enneigées dans un modèle hydrologi-que afin d’affiner notre compréhension etd’améliorer les capacités de prédiction ducycle hydrologique de ces régions (prévi-sion des étiages, support à l’étude desrisques de crue...). Ceci permettra de ren-dre opérationnel le dispositif et son exten-

sion. Enfin, le suivi à long terme, aussi biendes épaisseurs que des surfaces enneigéesprend également son importance pour éva-luer l’impact des changements climatiquessur la ressource en eau (évolution et varia-tions de la distribution des précipitationssous forme liquide et solide). ■

Remerciements

Ces travaux sont menés dans le cadre du projetSudmed6. Outre l’appui de l’Institut de recher-che pour le développement (IRD), notamment parle biais du soutien à la jeune équipe associée àl’IRD (Cremas), les auteurs ont bénéficié d’unfinancement du ministère des Affaires étrangèresfrançais et du ministère marocain de l’Éducationnationale, de l’Enseignement supérieur, de laRecherche scientifique et de la Formation desCadres (Programme d’action intégrée Volubilis« Gestion durable des ressources en eau dans lebassin-versant de Tensift (région de Marrakech,n° MA/148/06) »). Les auteurs tiennent àremercier les organismes qui ont participé à lacollecte des données hydroclimatiques utiliséesdans cette étude (Agence de bassin hydrauliquedu Tensift et Club alpin français). Les auteursremercient le programme VEGETATION pour lamise à disposition des images.

6 www.irrimed.org/sudmed/presentation.

Nfis Rheraya Ourika Zat R'Dat

1998-1999 1999-2000 2000-2001 2001-2002 2002-2003 2003-2004 2004-2005

40

30

20

10

0

Taux moyen d'enneigement (%)

Figure 8. Taux moyen d’enneigement des cinq bassins-versants atlasiques étudiés pour les sept saisons (1998 à 2005).


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



H (mm)

160

120

80

40

0

600

400

200

0

B

Tmax °C

160

120

80

40

0

35

25

15

5

-5

C

D

50

Pluie (mm)

40

30

20

10

0

160

120

80

40

0

1 - s e

p t .

1 - o c t .

3 1 - o c t

.

3 0 - n o v

.

3 0 - d

é c .

2 9 - j a

n v .

2 8 - f é

v r .

3 0 - m

a r s

2 9 - a v r

.

2 9 - m

a i

2 8 - j u i n

1 - s e

p t .

1 - o c t .

1 - n o

v .

1 - d é

c .

1 - j a

n v .

1 - f é v r

.

1 - m a r s

1 - a v

r .

1 - m a i

1 - j u i n

1 - s e

p t .

1 - o c t .

1 - n o

v .

1 - d é

c .

1 - j a

n v .

1 - f é v r

.

1 - m a r s

1 - a v

r .

1 - m a i

1 - j u i n

1 - o c t .

1 - n o

v .

2 - d é

c .

2 - j a

n v .

2 - f é v r

.

5 - m a r s

5 - a v

r .

6 - m a i

6 - j u i n

A1998-1999

Débit

Surface

Débit (m 3 /s)

150

100

50

0

4

3

2

1

0

Surface (km2)

Surface (km2)

Surface (km2)

Surface (km2)

Figure9. Comparaison des surfaces enneigées calculées à partir des donnéesSPOT-VEGETATION sur le bassin-versant de Rheraya avec les donnéeshydroclimatiques (saison 1998-1999).A) précipitations journalières (mm) mesurées à la station de Tahanaout, exutoire du bassin de Rheraya ; B) hauteur de neige (mm) mesurée à la station d’Oukaimden (CAF) ; C)températures moyennes journalières (°C) mesurées à la station d’Oukaimden (CAF) ; D) débits mesurés à la station de Tahanaout.


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



B

C

D

A

40

30

20

10

0

Pluie (mm)

40

60

80

100

20

0

H (mm)

300

200

100

0

40

80

120

0

4

3

2

1

0

50

100

150

0

Débit (m3 /s)

25

15

5

-5

40

80

120

0

Tmax °C

Débit

Surface

Débit de base

1 - s e

p t .

1 - o c t .

3 1 - o c t

.

3 0 - n o v

.

3 0 - d

é c .

2 9 - j a

n v .

2 8 - f é

v r .

3 0 - m

a r s

2 9 - a v r

.

2 9 - m

a i

2 8 - j u i n

1 - s e

p t .

1 - o c t .

1 - n o

v .

1 - d é

c .

1 - j a

n v .

1 - f é v r

.

1 - m a r s

1 - a v

r .

1 - m a i

1 - j u i n

1 - s e

p t .

1 - o c t .

1 - n o

v .

1 - d é

c .

1 - j a

n v .

1 - f é v r

.

1 - m a r s

1 - a v

r .

1 - m a i

1 - j u i n

1 - o c t .

1 - n o

v .

2 - d é

c .

2 - j a

n v .

2 - f é v r

.

5 - m a r s

5 - a v

r .

6 - m a i

6 - j u i n

Surface (km2)

Surface (km2)

Surface (km2)

Surface (km2)2001-2002

Figure 10. Comparaison des surfaces enneigées calculées à partir des données SPOT-VEGETATION sur le bassin-versant de Rheraya avec lesdonnées hydroclimatiques (saison 2001-2002).A) précipitations journalières (mm) mesurées à la station de Tahanaout, exutoire du bassin de Rheraya ; B) hauteur de neige (mm) mesurées à la station d’Oukaimden (CAF) ;C) températures moyennes journalières (°C) mesurées à la station d’Oukaimden (CAF) ; D) débits mesurés à la station de Tahanaout.


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-



Références

1. Bloschl G. Scaling issues in snow hydrology.Hydrol Process 1999 ; 13 : 2149-75.

2. Chaponnière A, et al. A combined high andlow spatial resolution approach for mappingsnow. Int J Remote Sens 2005 ; 26 : 2755-77.

3. Schulz O, De Jong C. Snowmelt and sublima-tion : field experiments and modelling in the High

Atlas Mountains of Morocco. Hydrol Earth SysSci 2004 ; 8 : 1076-89.

4. Shaban A, Faour G, Khawlie M, Abdallah C.Remote sensing application to estimate the

volume of water in the form of snow on Mount Lebanon. Hydrol Sci J Sci Hydrol 2004 ; 49 :611-21.

5. World Bank. Kingdom of Morocco, a water sector review . Report No. 14750-MOR.

Washington : World Bank, 1995.

6. Chehbouni A, et al. Integrated modelling and remote sensing approach : toward a sustainable management of water resources in a semi-arid region. International Conference on Remote Sen-sing and Geo-information Processing, Septem-ber 7th to 9th, 2005, Trier (Germany).

7. Rosenthal W, Dozier J. Automated mappingof montane snow cover at subpixel resolutionfrom the Landsat Thematic Mapper. Water Resour Res 1996 ; 32 : 115-30.

8. Simpson J, Stitt J, Sienko M. Improved estima-tes of the areal extent of snow cover from AVHRRdata. J Hydrol 1998 ; 204 : 1-23.

9. Akyürek Z, Sorman A. Monitoring snow-covered areas using NOAAAVHRR data in theeastern part of Turkey. Hydrol Sci J Sci Hydrol 2002 ; 47 : 243-52.

10. Fortin F, Bernier M, Battay A, Gauthier Y,Turcotte R. Estimation of surface variables at the sub-pixel level for use as input to climate and hydrological models. Proceedings of VEGETA-TION 2000 Symposium, 3-6 April 2000, LakeMaggiore, Italy.

11. Institut français de recherche scientifique pourle développement en coopération (Orstom).Hydrologie du bassin du Tensift . Rabat : minis-tère des Travaux publics et Communications,Direction de l’Hydraulique, Division des Ressour-ces en Eau, 1976.

12. Maisongrande P, Duchemin B, Dedieu G. VEGETATION/SPOT : an operational missionfor the Earth monitoring ; presentation of newstandard products. Int J Remote Sens 2004 ; 25 :

9-14.13. Holben BN. Characteristics of maximum-

value composite images from temporal AVHRRdata. Int J Remote Sens 1986 ; 7 : 1417-34.

14. Tarpley JP, Schneider SR, Money RL. Global vegetation indices from NOAA-7 meteorologicalsatellite. J Clim App Meteorol 1984 ; 23 : 491-4.

15. Duchemin B, Berthelot B, Dedieu G, Leroy M,Maisongrande P. Normalisation of directionaleffects in 10-day global syntheses derived from

VEGETATION/SPOT : II. Validation of an opera-tional method on actual data sets. Rem Sen Env 2002 ; 81 : 101-13.

16. Lissens G, Kempeneers P, Fierens F. Develop-ment of a cloud, snow and cloud shadow mask

for VEGETATION imagery . Proceedings of VEGETATION 2000 Symposium, 3-6 April2000, Lake Maggiore, Italy.

17. Hanich L, De Solan B, Duchemin B, et al.Snow cover mapping using SPOT-VEGETATION with high resolution data : application in the Moroccan Atlas Mountains. Proceedings of IEEEInternational Geoscience and Remote SensingSymposium (IGARSS), 21-25 July 2003, Tou-louse, France.

18. De Solan B, Chaponniere A, MaisangrandeP, et al. Cartographie de l’enneigement par télé-détection à partir d’images SPOT-VEGETATION et Landsat-TM : application à l’Atlas marocain.Séminaire international, Hydrologie nivale en

Méditerranée, Beyrouth, Liban, 17 décembre2002.

19. Boone A, Etchevers P. An intercomparison of three snow schemes of varying complexity cou-pled to the same land surface model : local-scaleevaluation at an Alpine site. J Hydrometeorol 2001 ; 2 : 374-94.


i r d - 0 0 3 8 9

0 9 8 , v e r s i o n

1

-

Documents

007 Boudhar SEC