Description du projet

Julien Meloche

  • Étudiant au doctorat

  • Université de Sherbrooke
    2500 boul. de l’Université
    Sherbrooke (Québec)
    J1K 2R1

  • 819 821-8000

  • Julien.Meloche@USherbrooke.ca

Amélioration de la caractérisation de la neige arctique afin d’améliorer la prédiction de l’ÉEN en télédétection micro-ondes

Le réchauffement climatique affecte le globe en entier, mais est plus prononcé dans les régions polaires où les températures de l’air s’accélèrent depuis les 30 dernières années à cause d’un phénomène appelé l’effet d’amplification arctique. Cet effet est principalement dû à la perte significative de glace de mer et la diminution d’enneigement. Cette diminution accentue le réchauffement en raison du fort albédo de la neige (réflexion de l’énergie solaire). Le couvert de neige est donc une variable clé gouvernant les processus climatiques dans les régions polaires. Cependant, beaucoup d’incertitudes existent sur la variabilité spatio-temporelle des propriétés du couvert nival ce qui entraine encore plus d’incertitudes dans les prédictions climatiques. Il est donc primordial d’améliorer et continuer le suivi du couvert nival surtout dans cette période de crise climatique. Au Canada et Québec, la neige fait partie intégrante de presque tous nos écosystèmes. Elle influence les processus hydrologiques des bassins versants autant que les modèles de prédiction de présence d’espèces menacée comme le Caribou de Peary en Arctique canadien.

La modélisation du couvert de neige ainsi que la télédétection micro-onde pourront bénéficier tous ses sphères de recherche où la neige y joue une influence. La télédétection satellitaire micro-onde a historiquement fait le suivi à grande échelle des propriétés du couvert nival et est l’outil principal pour le suivi dans les régions vastes du Québec et du Canada. Toutefois, comme indiqué plus haut, la forte hétérogénéité de la neige entraîne encore beaucoup d’incertitude sur l’assimilation des données micro-onde.

Les objectifs de mon projet sont de 1) quantifier la variabilité spatiale de l’épaisseur de neige et des couches principales à l’aide d’imagerie drone, de photo infrarouge et de radar portatif à l’aide de mesures terrains à Cambridge Bay, Nunavut. 2) Utiliser ces relations pour améliorer les algorithmes d’assimilation micro-onde mais aussi pour obtenir des informations sur la variabilité des couches à partir de données micro-onde.

Profil

Alexandre Langlois

Direction
Profil

Nick Rutter

Co-Direction