Intégration de données satellitaires dans le modèle ISBA pour le suivi des céréales à paille pluviales et l'estimation de la réserve utile en eau du sol

Le climat, les sols et les ressources en eau sont des facteurs essentiels de la production agricole et conditionnent la disponibilite des ressources alimentaires mondiales. La necessite de quantifier, d'evaluer et de predire les pressions exercees sur les ressources en eau et les ressources agricoles dans un contexte de changement climatique represente un enjeu majeur. Pour repondre a ces problematiques, des modeles numeriques du fonctionnement des surfaces continentales sont developpes. Ils permettent de simuler de nombreux processus naturels tels que le cycle de l'eau, du carbone, la croissance et la senescence de la vegetation, et les flux a l'interface sol-atmosphere. Ces outils puissants sont tres largement utilises par la communaute scientifique mais presentent de nombreuses incertitudes dans la representation des differents processus biophysiques pris en compte et dans l'estimation des parametres qui les pilotent. L'absence de donnees d'observation de variables clefs du cycle hydrologique ou de variables clefs de la vegetation a grande echelle spatiale et temporelle est un frein majeur pour la validation de ces modeles. L'objectif general de ce travail de these est d'evaluer dans quelle mesure l'integration de donnees satellitaires disponibles depuis une trentaine d'annees dans un modele generique des surfaces continentales permet de mieux representer les secheresses agricoles a differentes echelles spatiales. Le modele ISBA-A-gs developpe par le CNRM est utilise. Il represente la variabilite interannuelle de la biomasse vegetale en lien avec les ressources en eau du sol. Des etudes precedentes ont montre que les simulations du systeme sol-plante en condition de stress hydrique sont tres sensibles a la valeur de la reserve utile du sol, et que la representation par ce type de modele de la variabilite interannuelle de la production des cereales a paille est difficile. Une methodologie de calibration/validation du modele basee sur l'integration de series temporelles satellitaires d'indice de surface foliaire (Leaf Area Index ou LAI) observees a 1km de resolution dans ISBA-A-gs a ete developpee afin d'estimer la reserve utile du sol pour des cultures de cereales a paille pluviales. Le LAI satellitaire est prealablement desagrege pour les cereales a pailles. La validation de cette methodologie est fondee sur la comparaison de la biomasse simulee et des rendements agricoles observes. Une methode simple de modelisation inverse par minimisation d'une fonction cout a ete confrontee a une methode plus complexe : l'assimilation sequentielle de donnees. Cette derniere permet de combiner de maniere optimale les series temporelles de LAI observees et simulees par ISBA-A-gs afin de fournir une analyse du LAI, de la biomasse aerienne, et de l'humidite du sol. L'assimilation repose sur la chaine LDAS-Monde developpee par le CNRM. Elle donne des resultats plus realistes que la modelisation inverse en terme de biomasse simulee et de reserve utile estimee. La representation de l'impact negatif des secheresses et des annees tres humides sur les rendements est amelioree grâce a cette methode. Les reserves utiles obtenues sur les zones cerealieres francaises ont permis la construction d'un modele de regression lineaire simple permettant d'estimer les reserves utiles directement a partir des valeurs annuelles maximales de LAI satellitaires (LAImax). La cartographie de la reserve utile a partir du LAImax est comparee a la carte au millionieme de l'INRA sur la France. La possibilite d'utiliser cette methode a l'echelle locale est evaluee, ainsi que son extension a d'autres zones agricoles en Eurasie et en Amerique du Nord.