Assimilation de données de LAI et d'humidité du sol dans le modèle de surface ISBA-A-gs sur la France

A. L. Barbu, J-C. Calvet et S. Lafont

Le système d'assimilation de données de surface (LDAS), développé à Météo-France, est un système non couplé et forcé par les données atmosphériques SAFRAN. Il permet d'assimiler les variables biophysiques et de réduire ainsi le biais entre les simulations et les observations. Réalisé dans le cadre du projet Geoland2 (à l'initiative de GMES), ce travail montre les avantages de l'assimilation de données dans le suivi de l'état de la végétation et la description des flux de carbone et d'eau.

Dans cette étude, la plate-forme de modélisation SURFEX est utilisée pour décrire l'état de la végétation, les flux de surface et l'humidité du sol. Elle contient, entre autre, le modèle de surface ISBA-A-gs qui simule la photosynthèse et la croissance des plantes. La biomasse de la végétation et l'indice foliaire (LAI pour Leaf Area Index) évoluent dynamiquement en réponse aux conditions météorologiques et climatiques. La carte de végétation est fournie par la base de données ECOCLIMAP-II, à une résolution de 1 km.

Une version du filtre de Kalman étendu (EKF) est utilisée pour assimiler l'humidité du sol et le LAI de manière conjointe. L'humidité du sol (SWI-01) considérée dans le cadre de cette étude est fournie par l'université TU-WIEN et issue du produit satellitaire ASCAT-25 km. Le LAI GEOLAND2, dérivé des mesures provenant des capteurs du satellite SPOT/VEG, est quant à lui utilisé pour assimiler les données de végétation. Ce travail a été réalisé sur la France, à une résolution spatiale de 8 km, sur la période 2008-2011. Dans le modèle, le démarrage de la croissance de la végétation a tendance à se produire plus tard que ce qui est observé. De même, la phase de sénescence est plus tardive. L'assimilation est un outil capable de réduire ces biais. Il est encourageant d'observer que le manque de connaissances détaillées sur les pratiques agricoles ainsi que d'autres limites connues du modèle, sont corrigés par l'assimilation de données. L'analyse du cycle saisonnier du LAI a permis de montrer que les simulations étaient plus proches des observations sur les régions cultivées, au nord-est de la France.

L'assimilation des données de LAI et d'humidité du sol se répercute de façon cohérente sur les flux de carbone: (1) L'augmentation plus précoce des valeurs de LAI lors de la phase de croissance végétative, engendrée par les corrections apportées par l'analyse, induit une activité photosynthétique plus importante et donc une absorption plus importante de CO2 ; (2) de même, la baisse des valeurs de LAI durant la phase de sénescence entraîne une diminution de l'absorption du CO2 par rapport aux simulations du modèle, obtenues sans assimilation.