Sensibilité du modèle à certains paramètres d’entrées

· A l’apparition de rosée
La formule de Janssen and Romer (1991) utilisée dans le modèle de Zhang03 pour prédire l’apparition de la rosée nécessite la fraction nuageuse comme donnée météorologique (équation 2.17 du chapitre 2). Pour estimer les vitesses de dépôt sec de SO2 en condition humide de rosée (en forêt tropicale de Taiwan), Tsai et al., (2010) ont adopté les travaux de Sentelhas et al. (2008) qui avaient souligné que la méthode du seuil de la constante de l’humidité relative (RH) pourrait être un outil pratique et utile pour estimer la condensation de la rosée. Tsai et al. (2010) et Sentelhas et al. (2008) ont pris un seuil d’humidité relative 90%. Différents seuils de RH ont été utilisés comme indicateurs pour déterminer l’humidité du couvert. Van Jaarsveld (2004) a déterminé un pointcommutateur sec/humide de 87% à partir des observations d’humidité de surface sur des forêts mixtes, tandis que pour les prairies Wichink Kruit et al. (2008, 2010) ont suggéré un seuil de 71%. Flechard et al. (2011), dans leur étude de comparaison des différents modèles inférentiels, ont choisi l’humidité du couvert sur la base d’un seuil sec/humide de 81% (RH), ce qui correspond au point de déliquescence du sulfate d’ammonium (Flechard et al., 1999).
Dans le cadre de notre étude, ne disposant pas de données de fraction nuageuse, nous avons réalisé des tests de sensibilité à la présence deoséer en supposant, un seuil d’humidité relative de 90% en forêt équatoriale (Tsai et al., 2010), de81% en savane humide et de 71% en savane sèche. Les tests de sensibilité sur les vitesses dedépôt sont présentés dans le tableau 4.3 pour le SO2, l’un des gaz les plus sensibles à l’humidité, pour 3 sites représentant les 3 principaux écosystèmes. Le tableau (4.3) montre que la variation de la vitesse de dépôt sec mensuelle est négligeable lorsqu’on suppose qu’il y a apparition de rosée à RH=90% à Zoétéle, RH= 81% à Lamto et RH=71% à Banizoumbou. Pour l’O 3 et le NO2, les écarts relatifs moyens quadratiques entre les Vd simulées, en présence de rosée ou non, sont nuls ourp tous les sites (résultats non présentés). Pour NH et HNO , l’erreur-type RMSE est aussi négligeable. Dans notre étude, nous ne prenons donc pas en compte l’hypothèse d’apparition de rosée. De plus, les vitesses de dépôt sec simulées sous des conditions sèches etde rosée dans Zhang et al. (2003b) ont montré que les valeurs de V ne varient pas significativement.
· Aux indices foliaires (LAI)
Dans la paramétrisation révisée de Zhang et al. (2003b), à l’exception de la résistance du sol (R ), les principales résistances du couvert (R , R , R ) sont paramétrées en fonction du g cut st ac LAI. De fortes valeurs d’écart-types des LAI mensuels entre 2000 et 2007 (de l’ordre de 1 en moyenne) ont été observées sur quelques sites (figures 4.1) et les coefficients de variation moyens mensuels sont de l’ordre de 40%, 30% et 20% respectivement à Lamto, Zoétélé et Bomassa. Pour les autres sites, les coefficients de variation sont de l’ordre de 10% pour Djougou et Katibougou , de 20% pour Agoufou et de 30% pour Banizoumbou. Pour ces sites les valeurs des LAI sont faibles par rapport aux 3 premiers sites cités. Des tests de sensibilité aux LAI ont donc été faits pour évaluer l’influenceou l’impact de l’écart des LAI par rapport à la moyenne sur les valeurs calculées de vitesses de dépôt sec.
Pour le gaz O3, les résultats de ces différents tests de sensibilté sur trois sites représentatifs des 3 principaux écosystèmes sont présentés dans tableau 4.4.
Le tableau (4.3) montre que la variation de la vitesse de dépôt sec mensuelle est négligeable lorsqu’on suppose qu’il y a apparition de rosée à RH=90% à Zoétéle, RH= 81% à Lamto et RH=71% à Banizoumbou. Pour l’O 3 et le NO2, les écarts relatifs moyens quadratiques entre les Vd simulées, en présence de rosée ou non, sont nuls ourp tous les sites (résultats non présentés). Pour NH et HNO , l’erreur-type RMSE est aussi négligeable. Dans notre étude, nous ne prenons donc pas en compte l’hypothèse d’apparition de rosée. De plus, les vitesses de dépôt sec simulées sous des conditions sèches etde rosée dans Zhang et al. (2003b) ont montré que les valeurs de V ne varient pas significativement.
· Aux indices foliaires (LAI)
Dans la paramétrisation révisée de Zhang et al. (2003b), à l’exception de la résistance du sol (R ), les principales résistances du couvert (R , R , R ) sont paramétrées en fonction du g cut st ac LAI. De fortes valeurs d’écart-types des LAI mensuels entre 2000 et 2007 (de l’ordre de 1 en moyenne) ont été observées sur quelques sites (figures 4.1) et les coefficients de variation moyens mensuels sont de l’ordre de 40%, 30% et 20% respectivement à Lamto, Zoétélé et Bomassa. Pour les autres sites, les coefficients de variation sont de l’ordre de 10% pour Djougou et Katibougou , de 20% pour Agoufou et de 30% pour Banizoumbou. Pour ces sites les valeurs des LAI sont faibles par rapport aux 3 premiers sites cités. Des tests de sensibilité aux LAI ont donc été faits pour évaluer l’influenceou l’impact de l’écart des LAI par rapport à la moyenne sur les valeurs calculées de vitesses de dépôt sec.
Pour le gaz O3, les résultats de ces différents tests de sensibilté sur trois sites représentatifs des 3 principaux écosystèmes sont présentés dans tableau 4.4.
Nous remarquons dans le tableau (4.4) que les vitesses de dépôt (O3) mensuelles varient très peu quand le LAI varie. Les écarts relatifs moyens quadratiques entre les vitesses de dépôt mensuelles sont faibles et du même ordre de grandeu pour tous les autres gaz lorsque la valeur du LAI augmente de 1 ou 0,5 selon les sites. Ainsi, les LAI MODIS mensuels moyennés sur la période 2000-2007 et considérés comme représentatifs des sites IDAF, seront utilisés pour simuler les vitesses de dépôt sec desgaz sur la période 2002-2007. Les données météorologiques (forçage ALMIP) disponibles pendant cette période nous permettront d’évaluer la variation des vitesses de dépôt en fonction de l’ensemble de ces données.
· Approximations liées aux hauteurs de mesure des concentrations de gaz
Dans le cadre du réseau international de mesure IDAF, les concentrations des gaz sont mesurées à une hauteur d’environ 2 m dans les sites de savanes et 3 m dans les sites de forêts. Certaines données météorologiques du forçage ALMIPnotamment la vitesse du vent, la température de l’air et l’humidité relative sont valables à 10 m. Pour simuler les vitesses de dépôt à une hauteur de référence (z) de 2 m, nous avons utilisé la température de l’air et l’humidité relative à 2 m estimées par le modèle ISBA à partir des données ALMIP à 10 m, et calculé la vitesse du vent à 2 m par approximation logarithmique (équation 2.8 du chapitre 2) pour les sites des savanes. Nous notons que Delon et al. (2010) avaient aussi utilisé la loi logarithmique (dépendant de la longueur de rugosité) pour déduire la vitesse du vent à 2 m afin d’estimer les vitesses de dépôt sec à 2 m dans les trois sites IDAF en savanes sèches par le modèle ISBA. La figure (4.3) présente la comparaison des vitesses de dépôt sec estimées à 10 m et à 2 m pour les gaz SO 2, O3 et HNO3 dans les savanes herbacée (Banizoumbou), arbustive (Katibougou) et arborée (Lamto). Nous observons sur la figure (4.3) que l’écart entre les vitesses de dépôt estimées à 2 et 10 m est faible pour SO2 et HNO3 et très faible voire négligeable pour O. Les écarts relatifs moyens quadratiques (RMSE) pour l’ensemble des 3 sites sont de l’ordre de 0,04 pour SO 2, de 0,01 pour O3 et 0,16 pour HNO3. Toutefois, nous remarquons une légère augmentation pour les vitesses de dépôt estimées à 2 m surtout pour HNO3 et SO2. Nous tenons à signaler que, par la loi logarithmi que, les vitesses du vent à 10 m ont été réduites de 31%, 38% et 39% respectivement à Banizoumbou, Katibougou et Lamto pour obtenir les vitesses de vent à 2 m ; ce qui donne une valeur moyenne annuelle respectivement de 2 m.s-1, 1,5 m.s-1 et 0,8 m.s-1. Pour le site de Lamto, Abbadie et al. (2006) ont rapporté que la vitesse moyenne journalière duvent mesurée par un anémomètre à hélice à 2 m dans une clairière est faible et autour de 0,6 m.s-1.
Considérant que l’écart type est faible entre les V simulées à 2 et 10 m nous avons estimé les vitesses de dépôt sec des gaz à 2 m pour les sites des savanes.
L’utilisation de la loi logarithmique pour réduire la vitesse du vent en savanes suppose qu’entre 10 et 2 m le flux est considéré comme constant. Cette approximation n’est pas valable en forêt. En effet, à l’intérieur d’un couvert végétal, le flux vertical de quantité de mouvement n’est plus constant en fonction de la hauteur (flux non conservatif). Les feuilles, les tiges et les branches agissent sur l’écoulement de l’air comme étant des freins aérodynamiques. A l’intérieur du couvert, la vitess diminue avec la profondeur, on utilise généralement une loi d’atténuation exponentielle décrite par diverses équations (Guyot, 1999) dont certains facteurs doivent être ajustés expérimentalement. Pour les sites de forêts, tenter de réduire la vitesse de vent ou d’appliquer un facteur correctif aux concentrations mesurées expérimentalement à 3 m (pour les ramener à 10 m) i ntroduirait d’autres incertitudes sur les flux estimés. En effet, il y a peu de publications dans la littérature sur le profil vertical des concentrations des gaz (comme HNO3, NH3) dans le couvert forestier (Fléchard et al., 2011). Ainsi, pour évaluer l’incertitude commise (vitesse de dépôt sec simulée à 10 m et concentration mesurée à 3 ou 2 m) nous avons mis en œuvre une expérience pilote (en septembre 2010) afin de réaliser des mesures de concentrations des gaz simultanément à 10 m et 3 m (ou 2m) pour chaque principal type d’écosystème. Ces mesures ont été faites dans trois sites IDAF (Zoétélé, Lamto, Banizoumbou), représeantt chacun un type d’écosystème (respectivement forêt, savane humide, savane sèche).Les tableaux 4.5a et 4.5b présentent les résultats des mesures des concentrations des gaz azotés (a), du dioxyde de soufre et de l’ozone (b) sur la période septembre 2010-février 2011 à Zoétélé, Lamto et Banizoumbou.
Cette étude a nécessité la construction de tour (oude mât) sur chacun des 3 sites. La photo 1 présente la tour construite dans la forêt de Zoétélau Cameroun.
Les tableaux 4.5a et 4.5b montrent que, d’une façon générale, les concentrations mensuelles des gaz mesurées simultanées à 2 m et à 10 m ne présentent pas de tendance significative et sont de même ordre de grandeur puisque le rapport 1/C2 est proche de 1 à l’exception de quelques valeurs. Nous notons qu’à Lamto (savane hu mide), toutes les concentrations d’O 3 mesurées aux environs de 2 m sont nettement inférieures à celles mesurées à 10 m. Nous remarquons aussi qu’à Banizoumbou (savane sèche), p our les gaz de sources primaires (NO2, NH3 et SO2) le rapport des concentrations est supérieur ou égal à 1, ce qui signifie que près des sources les concentrations sont légèrement plusélevées. Pour Zoétélé, site forestier, aucune tendance particulière n’est observée. Les mesures des gaz simultanément à 2 ou 3 m et 10 m, débutées en septembre 2010, se poursuivent dans les trois sites IDAF afin d’obtenir une base de données d’une année de mesure complète. Lacovariance moyenne des capteurs exposés simultanément à 2 m (ou 3m) et 10 m a étéstimée à 16%, 18%, 24%, 25% et 21% respectivement pour NO2, NH3, HNO3, SO2 et O3. Cette covariance est comparable à la reproductibilité moyenne des capteurs IDAF qui est de 9,8%, 14,3%, 20%, 16,6% et 10% respectivement pour NO2, NH3, HNO3, SO2 et O3 (voir paragraphe 2.2.2. du chapitre 2). En se basant sur les mesures faites en saison sèche (avec un ou deux mois de la saison humide selon les sites), nous pouvons conclure que les concentrations mensuelles mesurées à ces deux hauteurs sont de même ordre de grandeur et que lesdifférences entre les 2 mesures sont incluses dans l’incertitude calculée pour la méthode des capteurs passifs. Par conséquent, nous supposons que l’erreur commise en utilisant les vitesses simulées à 10 m et les concentrations mesurées à 3 m pour estimer les flux de dépôt sec en forêt est négligeable et nous utiliserons les données météorologiques ALMIPà10 m.