Dans ce contexte, l’incorporation des données altimétriques du satellite Surface Water and Ocean Topography (SWOT) dans les modèles hydrologiques offre un potentiel significatif pour améliorer la gestion des ressources en eau et la prévision des crues. Cette étude se concentre sur l’intégration des données altimétriques SWOT Nadir avec une répétitivité d’un jour (SWOT-1d) dans le modèle hydrologique MGB (Modelo de Grandes Bacias), en utilisant des courbes de tarage (RC). Ces courbes de tarage pourraient être dérivées des données de profileur de courant acoustique Doppler (ADCP) pour assurer la cohérence et la précision dans la représentation des processus hydrologiques lorsque cela est possible, et dans le cas contraire, une courbe de tarage dérivée de modèles calibrés ou de données auxiliaires pourrait être utilisée. En outre, l’étude vise à comparer les capacités prédictives des données SWOT-1d avec celles des constellations de satellites plus anciennes comme Sentinel et Jason, spécifiquement dans le bassin du Maroni (Guyane française) et le bassin du Niger, où les inondations sont fréquentes.

Pour évaluer les améliorations apportées par les données SWOT-1d, une analyse comparative est menée entre les constellations SWOT, Sentinel et Jason en termes de performance prédictive du débit dans le modèle MGB. La méthode du filtre de Kalman d’ensemble (EnKF) est utilisée pour assimiler les données de débit dérivées de la combinaison entre les données altimétriques satellitaires et les informations de courbes de tarage dans le modèle MGB. Cela permet de raffiner les prédictions de débit et d’évaluer les avancées facilitée par les données SWOT-1d.

Cette approche d’assimilation a été appliquée sur la période de 2000 à 2023 pour les deux bassins, permettant l’intégration des données SWOT-1d dans le modèle MGB. Les résultats démontrent le potentiel d’amélioration des prédictions de débit, particulièrement lors des événements extrêmes, offrant des informations précieuses sur la dynamique hydrologique et contribuant à une meilleure gestion des ressources en eau et à la prévision des crues dans ces régions.

Le Global Climate Observing System (GCOS) a identifié le débit des rivières comme une Variable Climatique Essentielle (VCE) (GCOS, 2022). Cependant, il n’existe actuellement aucun instrument satellitaire capable de mesurer directement le débit des rivières. Dans ce projet précurseur CCI du Débit des Rivières de l’ESA (plus d’informations https://climate.esa.int/en/projects/river-discharge/), trois méthodologies sont explorées :
(1) l’utilisation de multiples missions altimétriques radar satellitaires pour fournir des séries chronologiques longues de l’élévation de l’eau et l’estimation du débit par une approche de courbe de tarage,
(2) les capteurs multispectraux, spécifiquement dans la bande proche infrarouge (NIR), qui sont également capables de détecter la variabilité dynamique des rivières (c’est-à-dire que le rapport entre la réflectance d’un pixel sec et d’un pixel humide est censé représenter la variation du débit des rivières),
(3) la combinaison de ces deux approches.

Le grand avantage des capteurs multispectraux, par rapport aux altimètres radar, est la résolution temporelle infra-journalière, cependant, ils ne peuvent pas pénétrer les nuages (contrairement aux altimètres radar).

Ce RD_CCI+ est une preuve de concept et n’est donc pas encore global. Il vise à fournir une estimation du débit d’au moins 2002 à 2022, à 54 emplacements sur 18 bassins fluviaux. Ces cibles sélectionnées couvrent différentes zones climatiques (des tropiques à l’Arctique), différentes superficies de drainage (de 50 000 km² au bassin de l’Amazone), et différents niveaux d’activités humaines et d’observations in situ. Les séries chronologiques du débit calculé et leur évaluation seront présentées.