SnowCREALP (SnowCREALP: Assimilating snow depth observations on operational services using Earth Observation: a way forward to improve hydrological modelling and flood forecasting in mountainous regions)

• Forschungsstelle: BAFU
• Projektnummer: UTF 679.27.21

Schlüsselwörter (Französisch)

modèles hydrologiques, production hydroélectrique, manteau neigeux, Snow Water Equivalent, Synthetic Aperture Radar, SAR, Sentinel-1, hauteur de neige

Kurzbeschreibung (Französisch)

Les modèles de prévisions hydrologiques représentent de nos jours un outil essentiel dans de nombreux domaines, notamment pour la prévention et la préparation aux crues ou la gestion des ressources en eau, en particulier pour la production hydroélectrique. Le Centre de recherche sur l'environnement alpin (CREALP) développe un modèle hydrologique opérationnel pour le bassin du Rhône depuis 2013 permettant la production de prévisions hydrologiques continues sur l'ensemble du Canton du Valais.

En environnement montagneux, la distribution spatiale et l'évolution temporelle du manteau neigeux est un paramètre critique pour la qualité des prévisions hydrologiques. Même si l'avènement des technologies d'observation terrestre depuis les années 1980 a permis de progressivement assimiler et intégrer de nouvelles données d'imagerie optique (cartes de neige) améliorant la simulation de l'équivalent en eau de la neige (Snow Water Equivalent en anglais), la mesure de la profondeur de neige reste en soi un défi majeur reconnu de la communauté scientifique, et un paramètre relativement mal représenté dans les modèles hydrologiques.

De récents travaux de recherche ont montré qu'il était possible d'obtenir la distribution spatiale de la hauteur de neige en zone de montagne à partir des données de télédétection dans le domaine micro-ondes issues des capteurs de type SAR (Synthetic Aperture Radar) qui équipent la dernière génération des satellites Sentinel-1. Il s'agit d'un type de données qui n'a encore jamais été intégré dans des modèles hydrologiques opérationnels. Grâce à une meilleure représentation de la variabilité des hauteurs de neige, ces données, une fois assimilées dans un modèle hydrologique, ont le potentiel d'améliorer les estimations de neige et de l'équivalent en eau en haute altitude par rapport à celles utilisées jusqu'alors.

Afin d'évaluer la valeur ajoutée de l'intégration de telles données, il est nécessaire de procéder à une étude préliminaire en utilisant un modèle hydrologique éprouvé (RS-MINERVE) avec des données historiques sur une zone disposant d'une bonne couverture de stations hydrométriques et présentant des dynamiques de précipitations neigeuses et de fonte représentatives de la zone alpine. Le bassin versant de la Borgne alimentant en partie le réservoir hydroélectrique de la Grande Dixence représente un bon candidat, puisqu'il est équipé de plusieurs stations hydrométriques.

Ergebnisse gemäss Vertrag (Französisch)

1. Observations des hauteurs de neige: acquisition des données de hauteur de neige in-situ et des cartes de hauteur de neige issues des produits Sentinel-1 (projet C-Snow), comparaison avec des mesures in-situ et validation de ces données pour le bassin versant de la Borgne et sur une période historique de 4 ans. (Jalon 1)

2. Assimilation des données: développement de la routine d'assimilation des données Sentinel-1 (projet C-Snow) dans le model hydrologique RS-MINERVE, exécution de simulations hydrologiques sur une période historique de 4 ans avec et sans la routine d'assimilation de données Sentinel-1 (y compris recalibration des paramètres du modèles).

3. Evaluation des améliorations apportées par l'acquisition des données satellitaires de hauteur de neige dans le modèle hydrologique pour une zone alpine représentative (bassin versant de la Borgne) par rapport aux données utilisées actuellement, tant au niveau de la réduction de l'incertitude que de la précision des simulations. Identification des opportunités et risques en vue d'un scale-up sur l'ensemble du bassin versant du Rhône ainsi que pour le développement d'applications commerciales. (Jalon 2)

4. Rédaction d’un rapport final présentant les résultats des points 3.1 à 3.3.

5. Eléments de textes, et au moins 3 illustrations (voir annexe 2) pour l’impression de publications à l’adresse du public.

6. Une présentation des résultats avec PowerPoint sera effectuée à la fin du projet pour les personnes intéressées de l’OFEV.

Projektziele (Französisch)

L'objectif de ce projet est de développer la méthodologie pour la validation des cartes de hauteur de neige produites sur la base des données Sentinel-1 (projet C-Snow, Lievens et al. 2019 et 2021) et pour leur intégration dans le modèle hydrologique RS-MINERVE utilisé par le bénéficiaire de l'aide financière. Un cas d'étude sur le bassin versant de la Borgne doit pouvoir confirmer les hypothèses et démontrer les avantages que présente l'intégration de ces données dans le modèle pour la qualité des prévisions hydrologiques en région alpine. Ce projet doit démontrer la faisabilité et l'intérêt de cette approche en vue d'une future commercialisation sous forme d'un service internet disponible pour les clients intéressés.

Beschreibung der Resultate (Französisch)

La comparaison des différents produits développés dans le cadre du projet C-SNOW avec les mesures de hauteur de neige in situ a permis de montrer que le produit Original à 1 km présentait l’erreur la plus faible pour la région d’étude. Il a donc été choisi pour mener l’assimilation de données. Le modèle de la Borgne a été recalé sur les mesures disponibles à Bramois avant d’intégrer les données de neige.

La comparaison de l’équivalent en eau simulé par le modèle MINERVE et celui estimé par le produit C-SNOW montre des résultats intéressants. Le modèle hydrologique n’est pas capable de simuler des manteaux neigeux de plus de 500 mm au moment du pic d’accumulation durant les hivers 2017 à 2019. Cela peut s’expliquer par la difficulté à interpoler la précipitation en milieu de montagne et aux erreurs liées à la mesure des précipitations en montagne.

Une routine a été développée afin d’intégrer les conditions initiales de neige dans le modèle MINERVE. Les résultats de l’assimilation des données C-SNOW au niveau hydrologique montrent généralement une amélioration des résultats pour le début de la période de fonte (avril-juin). Il ressort par contre une surestimation systématique des débits de fonte plus tard dans la saison de mi-juin à fin juillet, ce qui indique une potentielle surestimation des hauteurs de neige dans les parties hautes du bassin versant. Le produit de C-SNOW n’améliore donc pas systématiquement les débits de la Borgne à Bramois.

Umsetzung und Anwendungen (Französisch)

Une assimilation des hauteurs de neige en opérationnel dans le modèle de prévision des crues
du Rhône semble prématurée puisque celle-ci peut péjorer les résultats dans certaines situations.
Le projet C-SNOW était néanmoins précurseur dans l’exploitation des données Senitnel-1 et plus
généralement des satellites radar de dernière génération. D’autres projets suivront à l’avenir et
fourniront certainement des résultats plus robustes

Weiteres Vorgehen (Französisch)

Le CREALP va continuer à investiguer si un autre produit de neige serait plus adapté que celui
fourni par le projet C-SNOW. En effet, les conditions initiales de neige restent un élément
primordial d’un système de prévision des crues robustes comme l’ont encore démontré les
événements de juin 2024 en Valais

Publikationen / Ergebnisse (Französisch)

Aucune publication n’a été faite dans le cadre du projet. Par contre, une présentation a été faite lors de la conférence internationale suivante : SnowHydrology2024, 4th International Conference on Snow Hydrology, Grenoble, France, 30 Janvier - 1 Février 2024.
Assimilating snow depth observations on operational services using Earth Observation: a way forward to improve hydrological modelling and flood forecasting in mountainous regions
Tristan Brauchli, Saskia Gindraux, Theo Baracchini
Centre de recherche sur l'environnement alpin CREALP (Switzerland)