Estimation des précipitations sur le plateau des Guyanes par l’apport de la télédétection satellite.

Doctorant : Justine RINGARD (Université de Guyane).
Directrice de thèse : Madame SEYLER Frédérique, Directrice de Recherche à l’IRD
Co-directeur de thèse : Monsieur LINGUET Laurent, Professeur à l’Université de Guyane.
Date : 25 septembre 2017

Résumé : 

Les précipitations tropicales sont caractérisées par une variabilité spatiale et temporelle forte. Il est donc important de développer des outils permettant d’estimer quantitativement et qualitativement et à haute résolution spatiale et temporelle les précipitations sur la ceinture tropicale.

Avec 90% de forêt tropicale, le plateau des Guyanes joue un rôle essentiel dans l’atténuation des changements climatiques et dans la régulation de l’eau des bassins de l’Amazone et de l’Orénoque. Ce territoire naturel comprend un vaste réseau hydrographique représentant environ 20% des réserves mondiale d’eau douce. La mesure des pluies nécessite une densité d’observations élevée. Cependant ce vaste espace géographique est caractérisé par un réseau pluviométrique peu dense et hétérogène, se heurtant à une méconnaissance de la répartition spatio-temporelle précise des précipitations et des risques induits.

Les travaux réalisées dans cette thèse vise à améliorer les connaissances des précipitations sur le plateau des Guyanes par l’utilisation des données satellites qui offrent aujourd’hui une densité de meilleure résolution spatiale et temporelle, que les observations, au prix d’une qualité moindre en terme de précision

Cette thèse se divise en 3 parties. La première partie compare les performances de quatre produits d’estimations satellitaires sur la zone d’étude et tente de répondre à la question : quelle est la qualité de ces produits au Nord de l’Amazone et sur la Guyane française dans les dimensions spatiales et temporelles ? La seconde partie propose une nouvelle technique de correction de biais qui associe une méthode de classification en régime hydro-climatique et une méthode de correction de biais par quantile mapping. On cherche à répondre à la question suivante: comment améliorer la qualité des données satellitaires de précipitation sur la zone d’étude? Enfin la troisième partie tente de corriger les pixels satellites à plus large échelle. La question que l’ont se pose est : comment corriger les pixels satellites qui ne sont pas associés à des pluviomètres in situ ?

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