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L’observation spatiale pour le suivi opérationnel de la sécheresse en France

Dans le contexte des changements climatiques, les phénomènes extrêmes et particulièrement la sécheresse sont de plus en plus fréquents en France. La détection, la quantification et le suivi de ces phénomènes sont essentiels pour les gestionnaires des ressources en eau et de l’agriculture. De nombreuses séries temporelles de données satellitaires (AVHRR, MODIS, ASCAT, SMOS…), dont certaines dépassent trente ans, sont disponibles. Elles permettent de réaliser des analyses statistiques des anomalies de propriétés de surface tel que le contenu en eau du sol ou le développement du couvert végétal et ainsi de proposer des indicateurs décrivant notamment la sécheresse agronomique.

Dans un article publié dans Scientific Reports, deux scientifiques du Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio-OMP) ont décrit le potentiel de ces indices basés sur des mesures multi-capteurs multi-spectrales pour la quantification et l’identification des phénomènes de sécheresse. Il s’agit particulièrement des indices MAI (Moisture anomaly index) et VAI (Vegetation anomaly index) estimés respectivement à partir des mesures satellitaires micro-ondes et optiques. Ces informations peuvent jouer un rôle complémentaire aux produits opérationnels proposés par les services météorologiques pour une compréhension globale du phénomène de sécheresse et de ses conséquences.

Afin de faciliter l’accès à ces informations, une plateforme web FREDI a été créée qui décrit ces indices en France métropolitaine à l’échelle de la région ou du département. Elle illustre la situation de la sécheresse des vingt dernières années à l’échelle mensuelle. Elle montre notamment le caractère exceptionnel de la sécheresse de l’été 2019, assez généralisée sur la France, ainsi que le contexte de manque d’eau de l’été 2020, particulièrement sur les régions du Nord de la France au début de l’été.

Voir l'article original en ligne sur le site de l’Institut national des sciences de l’Univers du CNRS.
 

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