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Master Thesis

Observation et modélisation de la variabilité spatiale de la hauteur de neige à petite et moyenne échelle (1m-1km)

Résumé : Dans cette étude, nous avons exploré le lien entre la topographie et la variabilité spatiale de la hauteur de neige à petite échelle. Pour ce faire, une première partie de l'étude a été consacrée à la réalisation de cartes de hauteur de neige à col du Lautaret (Hautes Alpes, France). Ces cartes ont été générées à partir des données obtenues à l'aide d'un scanner laser terrestre (TLS). La densité importante des nuages de points générés nous a permis d'obtenir des cartes à très haute résolution (1 m), ce qui a ainsi rendu possible l'étude détaillée de la variabilité spatiale de la hauteur de neige. D'autre part, afin de comprendre l'influence de la topographie sur la distribution de la hauteur de neige, trois types d'analyses chiffrant la contribution de diverses variables topographiques à l'entraînement d'un modèle d'apprentissage par forêts aléatoires ont été développées. Ces analyses ont été portées sur trois sites d'étude différents : le col du Lautaret, le col du Lac Blanc (Isère, France) et Izas (Pyrénées centrales, Espagne). Une première modélisation a été réalisée afin de comparer spatialement l'influence des paramètres topographiques sur la hauteur de neige sur une saison complète. Pour la première fois dans ce cadre d'étude, deux processus de sélection des variables d'apprentissage sont comparés : un processus de sélection bivarié à l'aide de coefficients de corrélation de Pearson et un processus de sélection ensembliste (ou multivarié) à l'aide d'itérations sur la modélisation par forêts aléatoires. La seconde modélisation réalisée a pour but de décrire l'évolution de l'influence des paramètres topographiques sélectionnés au cours d'une saison pour chaque site. Enfin, la dernière modélisation vise à évaluer la capacité prédictive des variables topographiques sélectionnées. Il a été montré que l'indice d'exposition au vent est le contributeur principal à la variabilité spatiale de hauteur de neige, suivi de près par l'indice de position topographique (TPI) et la hauteur de neige ponctuelle mesurée par la station météo du site d'étude. La modélisation temporelle fait ressortir l'influence relativement constante du TPI au cours de la saison ainsi que la dynamique complémentaire de certains vents dans la distribution de hauteur de neige. Enfin, la modélisation prédictive montre que les variables topographiques sélectionnées sont insuffisantes pour retranscrire avec justesse la variabilité spatiale de hauteur de neige en début et fin de saison. La qualité des prédictions réalisées pourrait être améliorée en construisant un jeu de paramètres supplémentaires permettant de décrire la situation nivom étéorologique des jours précédant la date à reconstruire. D'autre part, l'utilisation d'un algorithme plus approprié à la prédiction de série temporelle pourrait également améliorer significativement les résultats.
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-01880543
Contributor : Iuga Uga <>
Submitted on : Tuesday, September 25, 2018 - 8:45:53 AM
Last modification on : Friday, September 25, 2020 - 10:38:03 AM
Long-term archiving on: : Wednesday, December 26, 2018 - 1:07:05 PM

File

Billecocq.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : dumas-01880543, version 1

Citation

Paul Billecocq. Observation et modélisation de la variabilité spatiale de la hauteur de neige à petite et moyenne échelle (1m-1km). Géographie. 2018. ⟨dumas-01880543⟩

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