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Exploring snowpack properties and processes through observation and modelling : case study of the humid boreal forest in eastern Canada

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2020
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En raison de l'interception de la neige par la canopée, l'accumulation et la fonte de neige est bien différente en forêt qu’en milieu ouvert. La neige interceptée peut se sublimer, se décharger ou fondre, causant beaucoup de variabilité dans la distribution de l'épaisseur de la neige au sol. La présence d’une canopée modifie également les échanges d'énergie entre la neige, le sol et l'atmosphère. Compte tenu de l'importance de la fonte de neige sur les secteurs dépendants de l’eau tels que la production hydroélectrique, l'approvisionnement en eau agricole et urbaine, il est donc essentiel de surveiller / modéliser les propriétés et les processus du manteau neigeux en forêt. Le suivi de la neige sur le terrain est une tâche fastidieuse. Ainsi, au fil des ans, plusieurs études ont utilisé des produits satellitaires ou tenté de modéliser les propriétés du manteau neigeux, s’affranchissant ainsi de mesures exhaustives sur le terrain. En général, il existe trois types de modèle de fonte de neige (statistique, à indice de température et par modélisation du bilan énergétique) qui sont utilisés dans une variété de couverts comme les forêts, les glaciers, les milieux ouverts, etc. Ils partagent l’objectif commun de modéliser l'évolution de l'équivalent en eau de la neige. Dans cette étude, nous avons combiné des observations sur le terrain avec des modèles de fonte des neiges dans le but d’atteindre l’objectif global de la thèse, soit de mieux comprendre le comportement de la neige dans un petit bassin versant de la forêt boréale humide. La thèse présente trois objectifs spécifiques : (i) quantifier et modéliser la variabilité spatiotemporelle de la distribution d’équivalent en eau de la neige; (ii) explorer la performance de modèles de fonte de neige à indice de température et (iii) documenter la variabilité spatiale du déficit calorifique du couvert de neige. Chaque objectif spécifique est associé à un chapitre de la présente thèse. Pour les besoins de cette recherche, nous avons recueilli 1810 échantillons de carottiers à neige, de même que 70 puits de neige, dans 9 sites forestiers distincts d’un bassin expérimental de la forêt boréale humide (Forêt Montmorency; 47°N, 71°O) de l’Est du Canada lors des hivers de 2016-17 et 2017-18. À proximité de ces sites, nous avons fabriqué et déployé des stations mesurant le profil vertical de température de la neige, la température de l'air, l'épaisseur de la neige et le profil de température du sol. Sur ces sites, des données détaillées sur la végétation telles que l'indice de surface foliaire (LAI), la densité du couvert, la hauteur des arbres, la densité des arbres et le diamètre des arbres ont été recueillies à l'aide de mesures sur le terrain et d'un produit LiDAR. Notre analyse a été de plus supportée par les observations de deux tours de flux, nous fournissant ainsi les flux de chaleur sensible et latente entre la surface terrestre et à l’atmosphère à chaque 30 minutes. Dans le premier chapitre, nous avons mis au jour une relation entre l'épaisseur de neige et le diamètre des arbres environnants. Le site avec une forêt juvénile est celui où la plus grande variabilité spatiotemporelle a été observée. Nous avons utilisé trois modèles statistiques soit la régression linéaire multiple, les arbres de régression et les réseaux de neurones (NN) pour identifier les variables pertinentes affectant la variabilités patio temporelle de l’équivalent en eau de la neige. Avec un coefficient de Nash de 0,77 en calage et de 0,72en validation, le modèle NN a présenté les meilleures performances, identifiant ainsi la hauteur de la neige, le diamètre des arbres, l'âge du manteau neigeux et la densité des arbres comme des facteurs clés contrôlant la variabilité spatiotemporelle de la neige en forêt. Dans le deuxième chapitre, nous avons exploré différents modèles de fonte à indice de température (TI) en s’intéressant à leur performance dans un contexte de données d’entrée rarement disponibles, comme la température de surface de la neige, le rayonnement intrant sous-couvert et la sublimation. Nous nous sommes aussi intéressés à la pertinence de tenir compte de l'interception de précipitation par la canopée et du déficit calorifique du couvert de neige. Sur la base de notre évaluation, à l’exception de la sublimation et de la température de surface qui ont permis de faibles gains de performance, aucun des processus additionnels ou données d’entrée testés n’a généré de gain appréciable de performance. Enfin, au troisième chapitre, nous avons documenté la variabilité du déficit calorifique de la neige dans quatre sites forestiers à l’aide d’observations récoltées dans des puits à neige. Nous nous sommes également intéressés à la variabilité spatiotemporelle à court terme du déficit calorifique en générant des séries à l’aide d’un approche hybride, basée notamment sur le modèle de surface CLASS (Canadian Land Surface Scheme).Nous avons ainsi pu documenter l'effet de la forêt, de la topographie locale et du régime thermique propre à chaque site sur la variabilité du contenu en froid sur nos sites d'étude. Nous avons entre autres constaté que le contenu en froid était maximal au début février, indépendamment du site, comme c’est là que les températures de l’air étaient les plus froides. Nous avons aussi pu constater qu’en moyenne, 61% du déficit calorifique de la neige était contenu dans les premiers 50 cm. En résumé, cette recherche s'est concentrée sur l’étude des propriétés du manteau neigeux dans un petit bassin versant de la forêt boréale, à l’aide de mesures exhaustives sur le terrain et en utilisant différents modèles de fonte des neiges. En documentant les processus, nous avons pu mettre en lumière que malgré la présence de couvert forestier aux propriétés contrastées, le couvert de neige présentait de nombreuses similitudes d’un site à l’autre, ce qui est porteur d’espoir pour la modélisation de la neige en forêt.
Because of the interception of snow by the canopy, the accumulation and melting of snow in the forest is different than in the open environment. The intercepted snow can sublimate, discharge or melt, causing a great deal of variability in the distribution of snow depth on the ground. The presence of a canopy also modifies the energy exchanges between the snow, the soil and the atmosphere. Given the importance of snowmelt on waterdependent sectors such as hydroelectric production, agricultural and urban water supply, it is therefore essential to monitor/model the properties and processes of snow cover in the forest. Monitoring snow in the field is a tedious task. Thus, over the years, several studies have used satellite products or attempted to model snowpack properties, thus avoiding exhaustive field measurements. In general, there are three types of snowmelt models (statistical, temperature index and energy balance model) that are used in a variety of cover types such as forests, glaciers, open environments, etc. They share the common objective of modelling the evolution of snow water equivalent. In this study, we combined field observations with snowmelt models in order to achieve the overall goal of the thesis, which is to better understand the behaviour of snow in a small watershed of the humid boreal forest. This main objective is declined into the three following specific objectives: (i) to quantify and model the spatial and temporal variability of snow water equivalent distribution; (ii) to explore the performance of temperature index snowmelt models; and (iii) to document the spatial variability of the cold content of the snow cover. Each specific objective is associated with a chapter of this thesis. For the purpose of this research, we collected 1810 snow core samples, as well as 70 snow pits, from 9 distinct forest sites in an experimental catchment of the humid boreal forest (Montmorency Forest; 47°N, 71°W) during the winters of 2016-17 and 2017-18. In the vicinity of these sites, stations measuring the vertical snow temperature profile, air temperature, snow depth and soil temperature profile were deployed. At these sites, detailed vegetation data such as Leaf Area Index (LAI), canopy density, tree height, tree density and tree diameter were collected using field measurements and a LiDAR product. Our analysis was further supported by observations from two flux towers, providing us with sensible and latent heat fluxes between the Earth’s surface and the atmosphere every 30 minutes. In the first chapter, we have highlighted a relationship between snow depth and the diameter of the surrounding trees. The site with a juvenile forest was the one where the greatest spatiotemporal variability was observed. We used three statistical models: multiple linear regression, binary regression trees and neural networks (NN) to identify the relevant variables affecting the spatial and temporal variability of the snow water equivalent. With a Nash coefficient of 0.77 in calibration and 0.72 in validation, the NN model showed the best performance, identifying snow depth, tree diameter, snowpack age and tree density as key factors controlling the spatialtemporal variability of forest snow. v In the second chapter, we explored different temperature-index (TI) melting models by looking at their performance in the context of rarely available input data such as snow surface temperature, incoming shortwave radiation and sublimation. We also investigated the relevance of taking into account canopy interception and cold content. On the basis of our evaluation, with the exception of sublimation and surface temperature, which resulted in small performance gains, none of the additional processes or inputs tested generated appreciable performance gains. Finally, in the third chapter, we documented the variability of the snowpack cold content at four forest sites using observations collected from snow pits. We also investigated the short-term spatial and temporal variability of the snowpack cold content by generating series using a hybrid approach, based in part on the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) surface model. We were thus able to document the effect of the forest, the local topography and the thermal regime specific to each site on the variability of the cold content at our study sites. Among other things, we found that the cold content was highest in early February, regardless of site, as this is when air temperatures were the coldest. We were also able to observe that, on average, 61% of the snow's heat deficit was contained in the first 50 cm. In summary, this research focused on studying the properties of the snowpack in a small watershed of the boreal forest, using extensive field measurements and different snowmelt models. By documenting the processes, we were able to highlight that despite the presence of forest cover with contrasting properties, the snow cover showed many similarities from one site to another, which is hopeful for snow modeling in the forest.
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thèse de doctorat