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This article was downloaded by: [Van Pelt and Opie Library]On: 16 October 2014, At: 09:22Publisher: Taylor & FrancisInforma Ltd Registered in England and Wales Registered Number: 1072954 Registered office: Mortimer House,37-41 Mortimer Street, London W1T 3JH, UK
Canadian Journal of Remote Sensing: Journal canadiende télédétectionPublication details, including instructions for authors and subscription information:http://www.tandfonline.com/loi/ujrs20
Analyse de l’identification de la fonte de neigeprintanière avec QuickSCAT dans le Sud du Québec,CanadaAlexandre Roy, Alain Royer & Richard TurcottePublished online: 02 Jun 2014.
To cite this article: Alexandre Roy, Alain Royer & Richard Turcotte (2010) Analyse de l’identification de la fonte de neigeprintanière avec QuickSCAT dans le Sud du Québec, Canada, Canadian Journal of Remote Sensing: Journal canadien detélédétection, 36:2, 89-98, DOI: 10.5589/m10-034
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Note de recherche / Research note
Analyse de l’identification de la fonte de neigeprintaniere avec QuickSCAT dans le Sud du
Quebec, Canada
Alexandre Roy, Alain Royer et Richard Turcotte
Resume. La detection de la fonte de la neige au printemps est un enjeu important pour la gestion des barrages dans les
regions nordiques. Les donnees du diffusometre Seawind sur le satellite QuikSCAT permettent d’identifier la presence
d’eau liquide dans le couvert nival. L’etude presente une analyse en mode simulation de la detection de la fonte avec
QuikSCAT dans le Sud du Quebec par l’optimisation de seuils de variation du coefficient de retrodiffusion par rapport a
la moyenne hivernale sur tous les points d’une grille de 0,1u pour chaque annee (2001–2007) considerant les temperatures
de l’air des stations meteorologiques interpolees comme references. Pour les 7 annees analysees, l’exactitude moyenne de
detection de la fonte est de 94 %. Cependant, la fonte est moins bien identifiee en milieu agricole (sans foret). En mode
previsionnel, une nouvelle methode simple est proposee pour identifier la fonte basee sur un seuil de variation du
coefficient de retrodiffusion dynamique, evalue selon une fonction lineaire des coefficients de retrodiffusion moyens pour
chaque pixel durant l’hiver avant la fonte. La methode proposee prenant ainsi en compte la variabilite interpixel et
interannuelle offre une exactitude moyenne de 86 %, meilleure qu’une methode basee sur un seuil de variation fixe. Ce
seuil dynamique a l’avantage de prendre en compte les fortes variations interannuelles des conditions de neige. Cet effet
est perceptible, considerant que les temperatures moyennes qui conditionnent les caracteristiques de surface pour un hiver
donne ont un impact significatif sur les coefficients de retrodiffusion moyen.
Abstract. Snowmelt detection during springtime is a major issue for dam management in northern areas. The Seawinds
scatterometer onboard QuikSCAT has proven to be a useful tool to identify liquid water within the snowpack. The study
presents an analysis of snowmelt detection using QuikSCAT data in southern Quebec, Canada, with the optimization of a
backscattering coefficient threshold on every grid point (0.1u grid for years 2001–2007). The threshold considers interpolated air
temperatures from local meteorological stations used as reference. Throughout the studied period (2001–2007), the mean
accuracy for snowmelt detection is 94%. Nevertheless, the detection of snowmelt is less accurate over open crop land (no forest),
even if the effect of forest cover fraction variations on the backscattering coefficient is negligible. Based on an observed
relationship between the winter mean backscattering coefficient and the optimized threshold, a simple method for snowmelt
detection is proposed. This method makes use of a dynamic empirical threshold linked to the mean backscattering coefficient by
a linear function during winter prior to snowmelt. The proposed method provides a mean detection accuracy of 86.0% (2001–
2007), better than a method based on a variable threshold with fixed bias. This dynamic threshold approach has the advantage
of accounting for strong interannual snow condition variability. This can be shown by the effect of winter mean temperatures
driving the surface conditions specific to every winter, which have a significant impact on the mean backscattering coefficient.
Introduction
La caracterisation du couvert nival est un element central
pour simuler adequatement les bilans energetiques et
hydriques dans les regions nordiques. En effet, l’albedo de
la neige etant initialement tres eleve, une transformation de
ses caracteristiques ou un changement dans sa couverture
spatiale induit des retroactions climatiques importantes. En
hydrologie, l’eau retenue sous forme solide pendant une
certaine periode de temps avant d’entrer dans le processus
de ruissellement engendre une modification importante du
systeme d’ecoulement et des evenements de crues dans le
Sud du Quebec (Turcotte et al., 2007).
L’identification du debut de la fonte est ainsi une
information importante pour la gestion de barrages dans
le Sud du Quebec. Elle est un indicateur indirect du
Recu le 11 mars 2010. Accepte 25 mai 2010. Publie sur le Web a http://pubservices.nrc-cnrc.ca/cjrs, le 17 septembre 2010.
Alexandre Roy1 et Alain Royer. Centre d’applications et de recherches en teledetection (CARTEL), Universite de Sherbrooke, Sherbrooke,QC J1K 2R1, Canada.
Richard Turcotte. Direction de l’expertise hydrique, Centre d’expertise hydrique du Quebec, ministere du Developpement durable et del’Environnement et des Parcs, QC G1R 5V7, Canada.
1. Auteur correspondant (courriel : [email protected]).
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maximum de l’equivalent en eau de la neige a la fin de
l’hiver. De plus, le moment de la fonte est aussi un facteur
important pour la duree de la saison de croissance (Grippa
et al., 2005) et influence les taux de rejet de dioxyde de
carbone vers l’atmosphere (Smith et al., 2004) dans les
regions nordiques.
Les donnees satellitaires de coefficient de retrodiffusion
(s0) micro-ondes dans la bande Ku (13,4 GHz), sensibles
aux variations de la constante dielectrique induites par les
changements de phase de l’eau, permettent d’identifier la
fonte de facon synoptique. Plusieurs etudes identifient la
fonte considerant le fait que, lors de la fonte de la neige
(presence d’eau liquide), la diffusion de surface predomine
sur l’interaction des micro-ondes avec la neige (retro-
diffusion de volume), ce qui cause une diminution drastique
du s0 durant la periode de fonte (Nghiem et Tsai 2001;
Kimball et al., 2004; Rawlins et al., 2005; Wang et al., 2005).
Plus specifiquement, Royer et al. (2010) ont developpe une
approche previsionnelle avec les donnees du diffusometre
Seawind sur le satellite QuikSCAT (QSCAT) identifiant le
debut de la fonte en fonction de la moyenne des s0 durant
l’hiver et un seuil de variation du s0 (Ds0fonte) fixe pour tous
les pixels, determine empiriquement.
Ces etudes sont en general validees sur des periodes
relativement courtes et sur un nombre de stations limitees.
De plus, peu d’etudes analysent l’effet de differents facteurs
de surface (vegetation) et meteorologiques (epaisseur de
neige, temperature hivernale) sur la precision de l’identifica-
tion de la fonte. La presente etude vise donc a mieux
comprendre les facteurs affectant l’identification de la fonte
avec les donnees QSCAT en utilisant les points d’une grille
de 0,1u sur laquelle sont interpolees les temperatures dans le
Sud du Quebec et en utilisant une base de donnees couvrant
sept hivers consecutifs (2001–2007). D’abord, une analyse
de l’identification de la fonte est faite en optimisant Ds0fonte
pour chaque pixel a chaque annee (meilleur seuil possible).
A la lumiere de cette analyse, l’etude propose ensuite une
amelioration de l’approche developpee par Royer et al.
(2010).
Methode
Site d’etude
L’etude a ete realisee sur toute la region du Sud du
Quebec, Canada (45uN a 50uN; 80uO a 64uO) (figure 1) a
une resolution de 0,1u (<10 km). Ce vaste territoire de (50pixels 6 160 pixels) couvre une grande variete de couverture
du sol entre des zones agricoles denudees jusqu’a des zones
de forets boreales denses. Le couvert nival y est normale-
ment present environ a partir de la fin novembre jusqu’a la
fin avril. Le debut de fonte printaniere apparaıt durant le
mois mars.
Donnees
Les images QSCAT operant a 13,4 GHz sont normale-
ment donnees a une resolution grossiere (<25 km). Par
contre, etant donne que le capteur possede une fauchee
(« swath ») tres large et une orbite polaire lui permettant deviser une surface plus d’une fois par jour, le Brigham Young
University (Long et Hicks, 2005) reechantillonne les s0 a
une resolution plus fine avec l’agencement des differents
passages du satellite. Les donnees a une meilleure resolution
sont disponibles sur : ftp://ftp.scp.byu.edu. Pour la region
d’etude, un produit journalier est produit avec chacune des
orbites (ascendante et descendante). Toutefois, l’informa-
tion pour chaque pixel n’est pas disponible environ une foisaux 3 jours. La polarisation horizontale sera utilisee etant
donne que le s0 de la neige est plus important du a l’angle
d’incidence plus faible en polarisation horizontale (Stiles et
Ulaby, 1980). L’orbite descendante est aussi preferee, car
son temps de passage en soiree (<18h00, heure de la zone
Figure 1. Couvert forestier (%) et masques pour le site d’etude.
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d’etude) permet de mieux identifier les fontes amenees par
les temperatures maximales d’apres-midi. Le reechantillon-
nage des s0 de QSCAT se fait en considerant la moyenne
arithmetique des pixels satellitaires se trouvant dans le pixel
0,1u.Les donnees de temperatures de l’air en surface provien-
nent de 168 stations meteorologiques du Reseau meteor-
ologique cooperatif quebecois. Les temperatures maximales
journalieres utilisees sont ensuite interpolees par krigeage
simple sur la grille de 0,1u (produit au Centre d’expertise
hydrique du Quebec). Les donnees de hauteur de neige
provenant des 146 stations meteorologiques d’Environne-
ment Canada a travers le Quebec sous le 50e parallele ont
aussi ete utilisees. Le tableau 1 resume les conditions
moyennes de chacun des hivers analyses entre 2001 et 2007.
Les donnees provenant de la couverture des Terres du
Canada produites au Centre canadien de teledetection a une
resolution de 1 km a partir des images NOAA-14 AVHRR
(Cihlar et Beaubien, 1998) sont utilisees. A partir des 29
classes originales, les donnees sont reechantillonnees afin
d’obtenir le pourcentage de couvert vegetal sur un pixel de
la grille 0,1u (figure 1). De plus, un masque est applique sur
les pixels ayant plus de 30 % de plans d’eau ou de pixels
urbains afin d’eviter les pixels ou le coefficient de retro-
diffusion est trop influence par la presence de glace, d’eau
(plans d’eau) et de reflexions doubles (urbain) (Ulaby et al.,
1986).
Detection de la fonte et optimisation
La plupart des algorithmes d’identification de fonte avec
les donnees radar permettent d’identifier relativement bien
le debut de la fonte principale. Or dans le Sud du Quebec, il
peut y avoir plusieurs evenements de fonte de plus ou moins
courte duree avant le debut de la fonte principale. L’etude
tente donc d’identifier un seuil qui permet d’identifier tous
les evenements de fonte durant le mois de mars.
L’etude se base sur la detection de la fonte avec un seuil
defini en mode previsionnel par rapport a un niveau moyen
de retrodiffusion (specifique a chaque pixel) selon la relation
(Royer et al., 2010) :
fonte si : s0]s0
moy hiverð Þ {Ds0fonte ð1Þ
ou s0moy hiverð Þ est la moyenne des s0 durant l’hiver (dB), soit
sur la periode du 15 decembre au 1er mars, et Ds0fonte est un
seuil de variation du coefficient de retrodiffusion par
rapport a la moyenne hivernale (dB). Cette approche prend
ainsi en compte la variabilite entre pixels, mais pas celle
relative aux variations interannuelles.
Dans cette etude, trois variantes de l’approche expliquee
ci-dessus seront evaluees. De facon generale, les differents
seuils Ds0fonte (equation 1) sont optimises par processus
iteratif avec comme objectif de maximiser l’exactitude
d’identification de la fonte avec QSCAT par rapport aux
donnees meteorologiques (si Tmax . 3 uC 5 fonte; si Tmax ,
21 uC 5 pas fonte) du 1er mars au 1er avril pour les annees
2001 a 2007. L’exactitude est calculee a partir du
pourcentage de jours bien identifies sur le nombre total de
jours consideres dans la periode a fort potentiel de fonte (du
1er mars au 1er avril). Les jours ou les Tmax se retrouvent
dans la plage de temperatures tampon de 21 uC a 3 uC ne
sont pas consideres dans l’optimisation. Ce tampon permet
d’eliminer les jours ou l’identification de la fonte a partir de
temperatures est ambigue.
En premier lieu, le seuil Ds0fonte sera identifie pour chaque
pixel a chaque annee (Ds0fonte½libre�). Le Ds0
fonte½libre� est
ainsi un seuil evalue en mode simulation (resultat connu)
independamment pour chaque pixel et pour chaque annee.
La figure 2 montre ainsi un exemple de resultat de
l’optimisation d’un Ds0fonte½libre� avec les bonnes et les
mauvaises correspondances associees. Lorsqu’une gamme
de valeurs Ds0fonte½libre� optimisees est possible, la valeur
mediane est choisie. Cette etape permet ainsi d’obtenir le
meilleur Ds0fonte possible pour identifier la fonte du 1er mars
au 1er avril pour chaque pixel a chaque annee. L’analyse de
ces valeurs de Ds0fonte½libre� par rapport a differents facteurs
(vegetation, temperature moyenne de l’hiver, s0moy hiverð Þ)
permettra de mieux comprendre l’identification de la fonte
avec la decroissance correspondante du coefficient de
retrodiffusion. A la lumiere de ces resultats, une ameliora-
tion (Ds0fonte½variable�) de l’approche avec Ds0
fonte½fixe� est
Tableau 1. Conditions meteorologiques moyennes des hivers analyses pour la region du Sud du Quebec, Canada (45uN a 50uN; 80uO a
64uO).
Annees
Temperatures moyennes
hivernales 15/12 – 15/03
(uC)
Temperatures maximales
moyennes (Tmax)
15/12 – 15/03 (uC)
Nombres de jours
ou Tmax . 0 uCHauteur moyenne de
neige 15/12 – 15/03 (cm)
Hauteur maximale
de neige (cm)
2001 212,69 26,76 4,0 45,3 76,6
2002 210,61 25,26 14,9 25,1 48,1
2003 214,32 28,02 7,8 28,2 63,0
2004 215,43 29,14 10,3 41,1 60,1
2005 213,87 26,76 12,0 24,6 58,3
2006 210,77 25,48 10,4 37,9 60,6
2007 210,58 25,25 21,5 21,5 55,0
Moyenne 212,61 26,67 11,6 32,0 60,2
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proposee et validee en comparant les exactitudes obtenues.
Comparativement au Ds0fonte½fixe�, qui est un seuil de
variation du coefficient de retrodiffusion considere comme
fixe par rapport a s0moy hiverð Þ (seuil de variation fixe), le
Ds0fonte½variable� est un seuil de variation du coefficient de
retrodiffusion evalue dynamiquement en fonction de
s0moy hiverð Þ (seuil de variation dynamique). L’optimisation
des seuils empiriques pour ces deux dernieres approches est
effectuee en considerant l’ensemble des jours ou les donnees
QSCAT sont disponibles (1er mars au 1er avril) de tous les
pixels et toutes les annees.
Resultats
Analyse du seuil Ds0fonte½libre�
Un seuil Ds0fonte½libre� est identifie pour chaque pixel a
chaque annee et constitue ainsi un seuil libre qui represente
le meilleur seuil possible pour identifier la fonte definie par
rapport aux temperatures connues. La figure 3 montre des
exactitudes generalement tres elevees avec une moyenne de
93,5 % pour la periode 2001 a 2007 (tableau 2) et confirme le
potentiel des donnees QSCAT pour l’identification de la
fonte sur la zone d’etude. L’annee 2007 est celle ou
l’exactitude est la moins elevee (89,9 %). Cette annee
correspond a celle ou l’occurrence de jour avec des
temperatures maximales au-dessus de 0 uC etait la plus
importante (21,5 jours, moyenne 2001–2007 5 11,6 jours,
tableau 1) et ou la moyenne des hauteurs de neige durant
l’hiver, obtenue avec les stations meteorologiques d’Envir-
onnement Canada, etait parmi les plus basses (21,5 cm,
moyenne 2001–2007 5 32,0 cm, tableau 1). Ces conditions
hivernales font en sorte que le couvert nival est plus
discontinu, et l’identification de la fonte printaniere est plus
difficile avec les donnees radar.
L’impact de la foret sur le signal retrodiffuse est analyse a
la figure 4 et montre que, en moyenne, les couverts forestiersdenses semblent en general peu affectes par les valeurs de
s0moy hiverð Þ. L’exactitude de la detection de la fonte a ete
analysee selon le pourcentage de couverture de foret dans
chaque pixel. Les plus faibles exactitudes se retrouvent
principalement dans la partie sud de la region d’etude entre
les meridiens 75uO et 73uO. Les exactitudes moyennes de
2001 a 2007 se trouvent sous les 75% pour cette zone de la
portion Sud des basses terres du St-Laurent correspondant aune region principalement agricole, ou le couvert nival est
souvent discontinu et ou la presence d’un sol nu rugueux
augmente le coefficient de retrodiffusion (Baghdadi et al.,
1997). Il est aussi interessant de noter que pour l’annee 2001,
ou les hauteurs de neige moyennes ont ete les plus
importantes (45,3 cm, tableau 1), les exactitudes de cette
zone sont plus elevees (+85 %). La figure 5 montre ainsi
qu’en general, la fonte est plus difficilement identifiable avecles donnees QSCAT, lorsque le pourcentage de couverture
de la foret a l’interieur d’un pixel donne est plus faible, soit
inferieur a 40 %.
Detection de la fonte par seuil de variation dynamiqueDs0
fonte½variable�
La section precedente montrait des Ds0fonte obtenus a
posteriori, alors que dans un contexte previsionnel, lescriteres d’identification de fonte doivent etre bases sur des
donnees passees. Royer et al. (2010) considerent ainsi les
s0moy hiverð Þ afin d’identifier le debut de la fonte (equation 1).
Figure 2. Resultats de l’optimisation d’un Ds0fonte½libre� (pixel 46,0uN; 71,7uO pour l’annee
2006).
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Il apparaıt que la detection de la fonte peut etre optimisee
considerant le fait que plus la valeur de s0moy hiverð Þ est elevee,
plus le seuil Ds0fonte doit etre grand pour identifier
adequatement la fonte. En effet, il existe une relation
lineaire significative (correlation de Pearson significative au
niveau 0,01) entre le seuil Ds0fonte½libre� optimise (i.e. calcule
a la section precedente) et s0moy hiverð Þ (R2 5 0,26) (figure 6).
Cette relation a ete utilisee pour ameliorer l’approche de
Royer et al. (2010) en considerant la relation :
Ds0fonte½variable�~ a : s0
moy hiverð Þ z b ð2Þ
ou a et b sont des constantes empiriques. La fonte est ensuite
identifiee avec :
fonte si : s0]s0
moy hiverð Þ 1 { að Þ{ b ð3Þ
Pour comparer l’approche de Royer et al. (2010) et
l’amelioration proposee, les constantes de chacune des
methodes sont optimisees pour l’ensemble des pixels de
chaque annee (2001–2007). Pour l’approche de Royer et al.
(2010), le seuil Ds0fonte½fixe� trouve est de 1,02, et pour
l’amelioration (Ds0fonte½variable�), les coefficients a et b sont
respectivement de 0,36 et 4,1 (figure 6). Les figures 7a et 7b
montrent que l’approche proposee ameliore en general la
detection de la fonte de 1,6 % en moyenne, et est
significative pour certaines annees (dont 5,4 % en 2004)
(tableau 2). Il y a toutefois une degradation de 1,8 % pour
l’annee 2005 qui ne semble pas explicable avec les donnees
meteorologiques (tableau 1). La carte pour la moyenne des
annees (2001–2007) montre que la methode permet d’ame-
liorer principalement les exactitudes au pourtour de la zone
agricole des basses terres du St-Laurent, mais degrade le
centre de cette zone.
Une analyse du decalage moyen en jours des mauvaises
identifications de fonte avec l’approche Ds0fonte½variable� a
ete effectuee, considerant tous les cas ou la correspondance
d’identification de la fonte entre les Tmax et Ds0fonte½variable�
etait mauvaise. Dans le cas ou l’approche Ds0fonte½variable�
Figure 3. Exactitude (%) de detection de la fonte printaniere avec l’approche Ds0fonte½libre� pour la periode 2001 a 2007.
Tableau 2. Comparaison de l’exactitude (en %) de la detection de la fonte en utilisant un seuil de variation fixe (colonne 3, equation 1) ou un
seuil de variation dynamique (colonne 4, equation 2) par rapport a un seuil de variation optimise (colonne 2); le changement de l’exactitude
entre les deux methodes est donne dans la derniere colonne 5.
Annees
Exactitude optimisee (%)
Ds0fonte½libre�
Exactitude (%)
Ds0fonte½fixe�
Exactitude (%)
Ds0fonte½variable�
Variation
(col. 4 – col. 3) (%)
2001 90,4 79,1 79,9 0,8
2002 93,5 85,0 87,1 2,1
2003 94,5 86,2 86,6 0,4
2004 93,0 80,3 85,7 5,4
2005 95,5 89,2 87,4 21,8
2006 97,7 93,1 93,3 0,2
2007 89,9 78,0 82,1 4,1
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Figure 4. Coefficient de retrodiffusion moyen hivernal s0moy hiverð Þ en fonction du pourcentage
de couvert forestier dans chaque pixel pour l’ensemble des pixels (2001–2007). La droite
represente la tendance generale (la correlation n’est pas significative).
Figure 5. Exactitude de detection de la fonte printaniere pour l’ensemble des pixels (2001–
2007) en fonction du couvert forestier (diagramme en boıte allant du premier au troisieme
quartile, coupe par la mediane, avec les segments donnant le premier et neuvieme decile ainsi
que les croix rouges donnant les valeurs minimales extremes).
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identifie une fonte, mais pas les Tmax, le jour le plus pres ou
les Tmax sont au dessus de 0 uC (fonte) est considere pour
calculer le decalage. Dans l’autre cas, ou l’approche
Ds0fonte½variable� n’identifie pas de fonte, mais avec Tmax .
0, le jour le plus pres ou les Tmax sont au dessous de 0 uC(pas de fonte) est considere pour calculer le decalage. Les
temperatures tampons (si Tmax . 3 uC 5 fonte; si nmax ,
21 uC 5 pas fonte) utilisees pour l’optimisation ne sont pas
considerees etant donne qu’elles amenent des trous dans la
serie temporelle des Tmax et fausseraient le decalage. Le
decalage moyen de toutes les mauvaises identifications avec
l’approche Ds0fonte½variable� est de 3,4 jours. Ce resultat
semble ainsi montrer que les mauvaises indentifications se
trouvent generalement pres des jours de transition.
Les resultats montrent donc que la detection de la fonte
est en general meilleure lorsque l’on considere, au moment
de la decroissance printaniere du coefficient de retro-
diffusion, un seuil de detection d’autant plus grand que la
retrodiffusion moyenne du signal sur la periode hivernale
(s0moy hiverð Þ) est grande (figure 6). Autrement dit, le seuil de
detection depend des conditions de surface specifiques a
chaque hiver. La figure 8 montre que les s0moy hiverð Þ peuvent
etre reliees aux temperatures moyennes hivernales (R2 5
0,49), plutot qu’aux hauteurs de neige (relation non
significative, pas montree). Meme s’il n’y a pas de relation
physique directe, les resultats montrent qu’en general, les
plus faibles retrodiffusions sont associees aux temperatures
moyennes plus elevees (figure 8). Globalement, ce phenom-
ene pourrait etre explique en partie par le fait que
l’augmentation des temperatures moyennes hivernales
influence un ensemble de facteurs, tels que la quantite de
neige au sol, la presence de croutes de glace, le nombre
d’episodes de fonte (neige mouillee) et de precipitation
liquide durant l’hiver, qui tendent a diminuer la retro-
diffusion radar. On peut noter aussi que l’effet des
temperatures sur les valeurs de s0moy hiverð Þ est plus important
que celui du couvert forestier.
Conclusion
Une analyse de l’identification de la fonte pour le Sud du
Quebec avec QSCAT a ete presentee en optimisant un seuil
Ds0fonte½libre� pour chaque pixel a chaque annee afin
d’obtenir le meilleur seuil possible. Bien que donnant
globalement un pourcentage de bonne detection de 93,5 %
sur l’ensemble du territoire et pour les 7 annees analysees,
l’identification de la fonte est moins precise pour les pixels
dont l’utilisation du sol est dominee par l’agriculture, en
particulier la Monteregie et d’autres regions des basses
terres du Saint-Laurent. Il a aussi ete montre que ce seuil de
detection de la fonte variait proportionnellement avec le
niveau moyen de retrodiffusion pour la periode hivernale
Figure 6. Correlation entre les coefficients de retrodiffusion moyens pour l’hiver s0moy hiverð Þ et
les seuils Ds0fonte (points noirs, l’ensemble des pixels (2001–2007); carres blancs, moyennes
annuelles; pointille, Ds0fonte½fixe�).
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(s0moy hiverð Þ) qui pouvait etre associe a celui des temperatures
moyennes hivernales.
Basee sur cette relation existant entre les valeurs de
s0moy hiverð Þ et les seuils Ds0
fonte½libre� optimises pour chaque
pixel a chaque annee, une nouvelle methode de detection
avec seuil de variation dynamique, prenant en compte aussi
bien la variabilite interpixel et interannuelle, est proposee.
Pour 4 annees sur 7, l’amelioration de cette methode
par rapport a l’utilisation d’un seuil de variation fixe
s’avere significative. Simple a mettre en œuvre de facon
operationnelle, la methode proposee permet de prevoir,
pour chaque pixel de l’ensemble du territoire, les jours ou ily a fonte de neige au cours de la saison printaniere avec un
taux de succes de 86 % en moyenne (entre 80 % et 93 % selon
les annees).
Remerciements
Cette recherche a ete financee par le Conseil de recherches
en sciences naturelles et en genie du Canada, le Fond
Figure 7. (a) Exactitude (%) de la fonte de neige printaniere avec l’approche Ds0fonte½fixe� pour la periode 2001 a 2007. (b) Exactitude (%)
de la fonte de neige printaniere avec l’approche Ds0fonte½variable� pour la periode 2001 a 2007.
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quebecois de la recherche sur la nature et les technologies et
le Global Environmental Climate Change Center. Les
auteurs tiennent aussi a remercier le Reseau meteorologique
cooperatif quebecois et la Brigham Young University pour
avoir fourni les donnees ainsi que le Centre d’expertise
hydrique du Quebec pour le traitement de certaines donnees.
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Figure 8. Correlation entre les temperatures moyennes hivernales et les s0moy hiverð Þ (points
noirs, l’ensemble des pixels (2001–2007); carres blancs, moyennes annuelles).
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Liste des symboles
s0 coefficient de retrodiffusion
QSCAT diffusometre Seawind sur le satellite
QuikSCAT
Ds0fonte seuil de variation du coefficient de
retrodiffusion pour lequel il y a presence
de fonte
Tmax temperature de l’air maximale
s0moy hiverð Þ moyenne des coefficients de
retrodiffusion durant l’hiver (dB)
Ds0fonte½libre� seuil de variation du coefficient de
retrodiffusion evalue en mode simulation
(resultat connu) independamment pour
chaque pixel et pour chaque annee
Ds0fonte½fixe� seuil de variation du coefficient de
retrodiffusion considere comme fixe par
rapport a s0moy hiverð Þ
Ds0fonte½variable� seuil de variation du coefficient de
retrodiffusion evalue dynamiquement en
fonction de s0moy hiverð Þ
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