Empreinte humaine sur les interactions entre la surface terrestre et l'atmosphère dans l'environnement semi-aride ibérique – HILIAISE

HILIAISE a amélioré notre compréhension de l’impact des processus naturels et anthropiques en milieu semi-aride sur les interactions surface-atmosphère et sur le cycle hydrologique régional. Le projet a combiné plusieurs modèles de surface continentale (LSMs) de pointe, des modèles méso-échelle 3D haute résolution et des "large eddy simulations" (LES), confrontés à des observations détaillées et à des produits de télédétection issus de la campagne LIAISE. Il a été structuré en trois volets de travail ("Working Groups": WPs).

Dans le WP1, les observations de eddy-covariance, scintillomètres, températures de surface (LST) et sondes d’humidité et de température du sol (SSM) ont permis d’évaluer et d’améliorer la représentation, dans les LSM, des processus semi-arides (ex. évaporation des sols nus, transpiration) et anthropisés (irrigation) à l’échelle parcellaire. Cela a concerné différentes surfaces représentatives : cultures de rente comprenant du maïs irrigué par submersion, de la luzerne, des pommiers et vignes irrigués au goutte-à-goutte, ainsi que des amandiers en sec, en plus d’une prairie naturelle et de la surface d’un lac.

Dans le WP2, les observations de la couche limite atmosphérique ont servi à comparer des études de cas issues de plusieurs modèles couplées surface-atmosphère méso-échelle (utilisés à la fois pour la recherche et la prévision opérationnelle à court terme) aux données de terrain. De nouvelles paramétrisations de l’irrigation ont été testées pour analyser leur impact sur la météorologie régionale de basse couche, à l’aide de radiosondages et de données aéroportées de turbulence atmosphériques. Des cartes haute résolution de SSM, LST et flux de surface, obtenues par combinaison satellite–in situ–assimilation, ont été utilisées pour étudier l’hétérogénéité de cette région fortement anthropisée et comme conditions limites pour des simulations à très haute résolution (Large Eddy Simulations: LES).

Dans le WP3, les réseaux d’humidité du sol et les données satellitaires (SLAP, GLORI) ont servi à estimer le calendrier et la quantité d’irrigation dans une sous-région irriguée. L’assimilation du LAI dans un LSM a permis d’améliorer la cartographie des zones irriguées par rapport aux cartes statiques. Ces produits et méthodes ont été utilisés à la fois comme données d’entrée et pour évaluer les modules d’irrigation des modèles hydrologiques. Enfin, les modèles LSM/hydrologiques ont été appliqués au bassin de l’Èbre pour étudier les processus hydrologiques à haute résolution (échelle kilométric) et améliorer la représentation des effets de l’anthropisation sur les cycles de l’énergie et de l’eau dans les modèles de prévision numérique (PNT) et climatiques globaux (MCG).

La campagne LIAISE a permis de mieux comprendre et modéliser l’évapotranspiration (ET), l’humidité du sol et les effets de l’irrigation en milieu semi-aride. À l’échelle de la parcelle, les observations ont révélé de fortes variations dans le partage de l’énergie de surface dues à l’humidité du sol, au type et à l’état de la végétation, ainsi qu’à l’hétérogénéité locale. L’ET dominée par la transpiration a produit une stratification stable de jour. Les modèles de surface (LSM) surestiment l’évaporation des sols nus ; l’intégration d’une résistance liée à une couche sèche (DSL) dans le LSM SURFEX a réduit d’environ 30 % les erreurs de flux latent et mieux représenté les dynamiques la dynamique du séchage des sols post-pluie. Une étude lidar a aussi montré que les diffusivités turbulentes utilisées pour calculer l’ET dans les LSM doivent être améliorées.

À l’échelle régionale, l’humidité de surface (SSM) a été estimée à 100 m de résolution via des mesures aéroportées GNSS-R et comparée à d’autres produits. Les estimations provenant des satellites Sentinel-1/2 ont surpassé celles issues du désagrégation de SMAP, bien que les deux approches aient eu des difficultés pour les cultures arborées et l’irrigation à petite échelle. Sentinel-1 a bien capté les épisodes de mouillage à grande échelle mais pas l’irrigation de parcelle, tandis que la cartographie GNSS-R a montré un fort potentiel pour le suivi agricole. Le croisement Sentinel-1/2 a confirmé la faisabilité de détecter l’irrigation quasi en temps réel, avec des limites (dépendance à la couverture, seuil >10 mm, masquage par pluie).

La comparaison des produits ET spatialisés a montré que GLEAM est fiable en zones pluviales mais faible en zones irriguées, alors que SEN-ET y est plus précis. Les algorithmes de télédétection de l'ET à haute résolution ont été exécutés mais leurs divergences soulignent les incertitudes persistantes. Les LSM appliqués au bassin ont peiné à haute résolution, reflétant leurs limites à représenter irrigation et redistribution de l’eau. La température de surface observée s’avère prometteuse pour mieux comprendre le comportement des modèles.

Une intercomparaison de modèles à méso-échelle a révélé des erreurs importants sur les zones irriguées. Les observations ont montré que l’irrigation dominait le bilan d’énergie, supprimait le flux de flottabilité, refroidissait la couche limite de plusieurs degrés, augmentait l’humidité spécifique d’environ 50 % et réduisait la convection. L’intégration d’un schéma d’irrigation dans un modèle a amélioré nettement les simulations, restituant des circulations induites et montrant même que l’irrigation modifie les brises marines régionales.

Dans l’ensemble, les résultats de LIAISE démontrent que l’irrigation transforme profondément l’ET, les flux de surface, la structure de la couche limite et les circulations régionales, avec des implications majeures pour la prévision météo, la modélisation du climat et la gestion durable de l’eau.

La base de données d’observations et de découvertes scientifiques de LIAISE a servi de fondement à plusieurs initiatives internationales de modélisation, bientôt ouvertes à la participation de groupes de recherche externes. La première concerne un projet d’intercomparaison de modèles de surface continentale (LSM), avec des simulations hors ligne du bilan énergétique et des processus de surface sur huit sites contrastés pendant la Long Observation Period (LOP), couvrant plusieurs mois du cycle de croissance végétale. Ces sites, allant des cultures irriguées aux zones arides naturelles, visent à améliorer la représentation de l’irrigation dans les LSM pour les projections hydrologiques et climatiques.

Sur la base du premier projet d’intercomparaison méso-échelle de LIAISE (Jimenez Cortez et al., 2025), une seconde phase a démarré, axée sur l’intégration des processus d’irrigation, cruciaux pour les modèles opérationnels de prévision numérique du temps (NWP) à résolution kilométrique. Une troisième initiative cherche à établir un bilan hydrique multi-modèles à l’échelle du bassin de l’Èbre, en tenant compte des influences humaines. Des résultats préliminaires de simulations régionales à haute résolution (kilométrique) ont montré les limites des configurations par défaut (sans ou avec irrigation simplifiée). Les futures expériences intégreront l’irrigation et le routage fluvial pour évaluer l’apport de données de forçage plus fines. Le soutien du projet Global Energy and Water Exchanges (GEWEX), relevant du World Climate Research Programme (WCRP), sera recherché pour accroître la participation internationale et la visibilité de ces travaux.

En parallèle, les recherches continueront d’améliorer la représentation des processus physiques dans les modèles atmosphériques, notamment l’hétérogénéité, grâce à des collaborations entre équipes françaises et espagnoles. Une thèse débutera en 2025 (école doctorale de Toulouse, SDU2E) sur l’utilisation de données aériennes de LIAISE pour évaluer les processus dans un modèle atmosphérique à haute résolution (large-eddy simulation). Le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM) poursuivra ses travaux sur les processus semi-arides, comme l’évaporation des sols nus, tandis que le CNRM et l'Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL) renforceront la modélisation hydrologique et de surface pour les projections climatiques futures. Enfin, les efforts se poursuivront pour perfectionner les algorithmes de télédétection destinés à appuyer la gestion de l’irrigation, en s’appuyant sur le projet HILIAISE.

L'objectif global de HILIAISE est de mieux comprendre et modéliser l'empreinte humaine sur l'énergie et les cycles de l'eau semi-aride.
Pour obtenir cet objectif le projet :
1) aura une campagne de terrain à long terme avec une Période d'Observation Spéciale de 15 jours en été 2020 sur le bassin de l'Ebre quand les hétérogénéités de la surface sont maximales pour se concentrer sur les contrastes de surface et de couche limite entre les régions naturelles et irriguées, et quantifiera la demande en eau,
2) utilisera une approche multidisciplinaire avec une série de modèles hydrologiques, terrestres et météorologiques axés à la fois sur l'utilisation des paramétrisations existantes et améliorées de l'anthropisation et des surfaces semi-arides.
La représentation améliorée des processus anthropogéniques et semi-arides dans les modèles servira de base à la compréhension et à la prévision des changements des ressources en eau pour le passé récent, présent et un futur changement climatique.