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Gravure de flux DEM


Je voudrais vous demander comment graver des flux en DEM. Les images suivantes m'aideront à comprendre ce que je voudrais faire.

c'est mon DEM et les lignes bleues sont mes rivières. Cependant, lorsque j'ai délimité l'accumulation de flux à partir de celui-ci, les images suivantes ont résulté.

Comment pourrais-je résoudre cela ? J'ai essayé le reconditionnement DEM en HEC-GeoHMS. Je crois vraiment qu'il s'agit de la combustion d'un ruisseau, mais je ne pense pas que cela affecte l'élévation du DEM car il n'y a aucun effet sur les valeurs hautes et basses de sa couche. Les valeurs hautes et basses sont toujours les mêmes.


D'accord, j'ai fourni cette réponse pour essayer de consolider mes commentaires ci-dessus et de servir de ressource pour les autres personnes confrontées au problème de la gravure de flux. Comme je l'ai dit dans ma réponse à cette question Shapefile et DEM : vérifier le comportement des rivières, vous vous attendriez à ce qu'un ensemble de données de flux vectoriel mappé s'écarte d'un réseau de flux extrait par DEM correspondant, car vous comparez un modèle avec un modèle, plutôt qu'un modèle avec la réalité. C'est particulièrement le cas dans les eaux d'amont du réseau de canaux puisque c'est là que le réseau de cours d'eau cartographié est le moins précis et la définition de ce qu'est un cours d'eau est quelque peu ambiguë dans ces petits cours d'eau de premier ordre. Cependant, vos réseaux de cours d'eau diffèrent tout autant dans les cours d'eau d'ordre supérieur vers les exutoires du bassin. C'est le signe que votre DEM n'est pas d'une qualité suffisante pour pouvoir extraire avec précision un réseau de flux. En fin de compte, pour faire ce que vous voulez faire, vous auriez besoin d'un DEM plus précis et plus précis. Cependant, le principal problème est le suivant, avec la modélisation hydrologique, les modèles de drainage et la délimitation du bassin (représentés par le raster d'accumulation de débit dérivé du MNT) sont aussi importants que le réseau de cours d'eau extrait. Savoir si une installation de transformation de poulet s'écoule dans un champ voisin ou directement dans un cours d'eau adjacent fait toute la différence et c'est le réseau d'écoulement dérivé du DEM qui vous le dit. Bien que vous puissiez graver votre réseau de cours d'eau cartographié «plus précis» dans le DEM, cela n'améliorera pas votre carte d'accumulation de débit (modèle de drainage) dans les zones de pente. Cela ne fera qu'améliorer le modèle d'écoulement le long du réseau de flux cartographié et même dans ce cas, cela entraînera probablement un flux parallèle où un flux numérique (dans le DEM) et un flux mappé ne coïncident pas.

Graver un réseau de flux dans un DEM est généralement, à mon avis, une pratique médiocre et très utilisée. Il y a des cas restreints où cela a du sens. Par exemple, il est logique de brûler les cours d'eau à travers les remblais routiers, renforçant ainsi l'écoulement le long du ponceau enterré sous le remblai. Cependant, les gens ont souvent une fausse impression de haute précision lorsqu'il s'agit de réseaux de flux vectoriels. Les réseaux de cours d'eau extraits par DEM dérivés de nombreuses sources de données DEM modernes, telles que LiDAR, peuvent souvent être plus précis que le réseau de lignes bleues à partir de cartes topographiques, au moins dans les bassins d'ordre inférieur. Lorsque le DEM est de faible précision (comme c'est le cas avec votre DEM), un réseau de cours d'eau brûlé peut donner une fausse impression de précision alors qu'en réalité il ne fait rien pour améliorer les modèles de drainage sur les pentes des collines et peut créer d'étranges artefacts le long des plaines inondables . Ces artefacts peuvent parfois être atténués lorsque vous appliquez un dégradé loin du flux dans le cadre de la gravure de flux, mais la plupart des outils de gravure de flux n'offrent pas cette option. Il est peu probable qu'un MNA brûlé par un cours d'eau ait des divisions de bassin définies plus précisément qu'un MNA non brûlé par un cours d'eau. Le brûlage des cours d'eau affectera également les pentes mesurées à partir d'un DEM, il est donc fortement recommandé d'utiliser le DEM d'origine à cette fin (bien que ce soit vraiment le cas pour toute opération de prétraitement hydrologique sur les DEM). Souvent, les algorithmes de rupture de dépression peuvent offrir une meilleure solution par rapport à la gravure de flux, bien que le remplissage de dépression, la méthode de pré-traitement DEM la plus courante, offrira presque certainement une solution plus médiocre.

Dans votre cas, votre DEM a une très grande surface plate près du fond du bassin versant (côté gauche de l'image). Si c'est le résultat d'un remplissage intensif du DEM, alors mon conseil serait que si vous allez brûler des ruisseaux dans un DEM, assurez-vous de remplir les dépressions après la combustion et pas avant. Bien sûr, vous feriez probablement mieux de briser ces dépressions de toute façon. Si la zone plate n'est que la topographie naturelle, je dirais que dans une zone à si bas relief, toute la base de la modélisation du chemin d'écoulement topographiquement s'effondre et vous ne pouvez vraiment pas vous attendre à ce que vos schémas de drainage soient presque réalistes dans ces domaines. Dans ce cas, vous auriez besoin d'un DEM de précision beaucoup plus élevée que ce que vous avez. Si vous avez besoin de brûler des cours d'eau, vous devez utiliser une valeur de décrémentation suffisante pour couper à travers les collines d'artefacts résultant d'erreurs d'élévation positives. Par conséquent, une valeur de décrémentation de 3 à 10 fois l'erreur DEM (RMSE) peut être appropriée, mais cela dépendra des données et de la topographie. Et rappelez-vous, ce serait une bonne idée d'appliquer par la suite une brèche de dépression ou un algorithme hybride de brèche/remplissage.


Modèles numériques d'élévation sur la validation de la précision et la correction des biais en vertical

Le modèle numérique d'élévation (DEM) est utilisé pour représenter le terrain de la terre. Un DEM fourni gratuitement est le DEM de 10 m produit par le Geographical Survey Institute of Japan (GSI-DEM), Advanced Space Borne Thermal Emission and Reflection Radiometer-Global DEM, Shuttle Radar Topography Mission, Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010, Hydrological des données et des cartes basées sur les dérivés d'élévation de la navette à plusieurs échelles et l'élévation globale de 30 secondes d'arc qui sont réellement utilisées dans les études scientifiques. Les DEM ont fait une grande précision pour évaluer une erreur en utilisant un point d'altitude d'observation. Les MNT de cette étude à une résolution spatiale originale de l'île de Shikoku, au Japon, ont été collectés, évalués et corrigés en utilisant les points d'élévation de référence observés par le système de positionnement global. La méthode d'évaluation et de correction des MNE était basée respectivement sur les mesures statistiques et l'algorithme de transformation linéaire. Les résultats révèlent que le GSI-DEM a une précision plus élevée que les cinq DEM, et ces DEM ont obtenu plus de précision après avoir été corrigés par les paramètres de la transformation. Cette approche sera utilisée pour recommander un nouveau DEM à l'avenir, et elle peut être appliquée pour créer un DEM de haute précision afin de modéliser le terrain de la Terre.


1. Introduction

L'eau des cours d'eau se compose d'une multitude de matières dissoutes et en suspension, y compris des éléments et du carbone organique dissous (COD) qui reflètent souvent les caractéristiques hydrologiques et biogéochimiques du bassin versant environnant [Andersson et Nyberg, 2009 Covino et al., 2012 ] ainsi que les entrées, les échanges et les traitements le long du réseau fluvial. Certains éléments trouvés dans l'eau des cours d'eau sont des nutriments importants pour le biote [Shine et al., 1995 ], tandis que d'autres peuvent être toxiques [Lydersen et al., 2002 Chan et al., 2003 ] en fonction de leurs concentrations et de leurs formes. Il est donc important de comprendre les sources et les contrôles de ces éléments dans le bassin versant afin d'élaborer des stratégies de réduction et des plans de gestion durable du bassin.

Le défi de l'élaboration de stratégies de gestion largement applicables est qu'il est difficile de catégoriser les éléments car ils ont tous des propriétés chimiques et un comportement uniques. Cependant, une approche prometteuse peut consister à tirer parti des différences entre les éléments qui se déplacent « de façon conservatrice » dans les sols et les eaux avec les éléments « non-conservateurs », qui ont une biogéochimie plus complexe. Les éléments conservateurs ne sont que faiblement affectés par divers processus biologiques et chimiques. Un exemple d'élément plus conservateur est le Na, qui n'est pas absorbé par le biote à un degré plus élevé, ne précipite pas dans l'eau des cours d'eau et ne participe pas aux réactions redox. De plus, Na ne se lie pas fortement à la matière organique, aux colloïdes ou aux minéraux en général. Les éléments non conservateurs sont plus fortement affectés par divers processus biologiques et/ou chimiques, par exemple l'absorption par la végétation, les précipitations, la coprécipitation, la réduction/l'oxydation, la forte sorption sur la matière organique et les surfaces minérales, ou la formation de colloïdes. Des exemples de substances plus non conservatrices sont Fe (en raison de sa chimie redox compliquée), Th (en raison de sa faible solubilité et de sa haute affinité pour la matière organique), Al (car sa solubilité dépend fortement du pH) et DOC (en raison de son rôle biologique ). Par conséquent, par « non conservateur », nous désignons des éléments qui, pour une raison ou une autre, ne suivent pas passivement l'écoulement de l'eau. Ces définitions sont également conformes aux travaux antérieurs de Pokrovski et Schott [ 2002 ] et Savenko et al. [ 2014 ], qui ont défini les éléments conservateurs comme ceux avec peu ou pas d'interactions biologiques ou chimiques, tandis que Klaminder et al. [ 2011 ] a souligné que les éléments les plus conservateurs tels que de nombreux cations basiques et Si dans l'eau des cours d'eau peuvent être prédits à partir du temps de séjour de l'eau dans le bassin versant.

Malgré les progrès récents de la biogéochimie des cours d'eau, un autre défi consiste à comprendre ce qui contrôle la variabilité des éléments non conservateurs et conservateurs dans les eaux courantes et comment cela peut être simplifié dans une compréhension conceptuelle. Nous savons que l'hétérogénéité du paysage joue un rôle important en fournissant des signatures chimiques distinctes aux cours d'eau. Ces signaux sont intégrés, transformés et transmis au fur et à mesure que les cours d'eau s'écoulent des petites sources vers les plus grandes rivières en aval [McEachern et al., 2006 Jencso et McGlynn, 2011 Neubauer et al., 2013 ]. Par exemple, les parcelles de sol minéral dans le paysage, telles que les tills et les sédiments triés, sont des sources de nombreux éléments qui sont dérivés des processus d'altération (Figure 1). Les parcelles de sol organique dans le paysage, telles que les sols riverains et les tourbières, d'autre part, sont connues pour être des sources de COD et des sites d'accumulation pour les éléments ayant une forte affinité pour la matière organique (figure 1). Les deux parcelles de paysage (les sols minéraux et les sols organiques) ont des influences distinctes sur la chimie des cours d'eau, mais Cooper et al. [ 2000 ] et Evans et al. [ 2006 ] ont montré que des parcelles de paysage similaires se comportent souvent de la même manière puisque les variations au sein d'une parcelle de paysage spécifique sont plus petites que la variation entre elles. En utilisant cette compréhension de l'influence du paysage sur la chimie des cours d'eau, Lidman et al. [ 2014 ] a montré qu'il existe un lien direct entre la couverture relative de ces parcelles et la chimie des cours d'eau qui peut être utilisé pour améliorer la prédiction des éléments à plusieurs échelles et fournir des informations supplémentaires sur la structure et la fonction du bassin versant.

Cependant, la question demeure de savoir comment relier au mieux la structure spatiale des paysages aux modèles de chimie des cours d'eau pour divers éléments, d'autant plus qu'il existe souvent de grandes variations entre les parcelles de paysage dans la couverture de la zone, les propriétés hydrologiques, ainsi que dans le géomorphologie [Jones et al., 1999 Harpold et al., 2010 Parc et al., 2014 ]. Par exemple, si un paysage est considéré comme une mosaïque de différentes parcelles, on s'attend généralement à ce que la parcelle avec la plus grande couverture ait une plus grande influence sur la chimie des cours d'eau [Tiwari et al., 2014 ]. Cette information a été largement utilisée dans la création de modèles de mélange de paysage pour déduire et quantifier les contributions relatives de différentes parcelles de paysage à l'écoulement fluvial en mélangeant les signaux d'amont proportionnellement à leur couverture de parcelle [Laudon et al., 2011 ]. En tant que tel, il a été un succès à l'échelle des eaux d'amont principalement parce que l'ampleur de l'apport d'eau dans les cours d'eau était liée à la proportion de bassin versant dominé par un type de parcelle spécifique. La couverture surfacique de différents patchs dans un bassin versant peut donc fournir une technique simple qui regroupe tous les processus dans un modèle facilement implémenté en supposant que la variabilité causée par les propriétés et les processus uniques de chaque type de patch peut être représentée par dans leur couverture (Figure 1a ).

En réalité, le rôle de la structure paysagère est susceptible d'être différent pour différents types d'éléments et pas toujours directement lié à la couverture surfacique des différentes parcelles. Les parties du paysage où l'eau est acheminée seront considérablement plus humides et seront plus biogéochimiquement actives que les parties les plus sèches et auront donc des influences considérablement plus importantes sur les éléments moins conservateurs [Zimmer et al., 2013 Golden et al., 2014 Weyer et al., 2014 ]. Par exemple, si un bassin versant se compose de deux fois plus de till que de sols tourbeux, la couverture surfacique donnera moins d'importance au paysage de tourbe même si la majorité de l'eau est acheminée à travers la tourbe sur son chemin vers le ruisseau en raison de son emplacement commun dans les zones basses entourant les points d'initiation du cours d'eau [Grabs et al., 2012 ].

Ainsi, la reclassification des bassins versants en utilisant la configuration des zones humides et des voies d'écoulement comme descripteurs met davantage l'accent sur les parcelles et les processus qui devraient être d'une importance disproportionnée pour certains éléments. Les parcelles dans les paysages qui sont naturellement plus humides que d'autres (par exemple, les tourbières et les tourbières riveraines) peuvent donc avoir une plus grande importance pour influencer la chimie des cours d'eau puisqu'elles représentent les zones réactives du bassin versant, c'est-à-dire les « points chauds localisés » [Kuglerová et al., 2014 ] (Figure 1c). De même, l'évaluation de la façon dont l'eau est acheminée à travers différentes parcelles de paysage à l'aide de la topographie de surface peut montrer comment l'eau est canalisée préférentiellement le long des chemins d'écoulement vers le ruisseau [Agren et al., 2014 ]. En traçant les chemins d'écoulement des eaux souterraines de la division du bassin versant au cours d'eau à l'aide de la topographie du bassin versant peut donc aider à déterminer quelles parties du paysage devraient être les plus importantes pour la régulation de la chimie du cours d'eau. Les types de plaques situés plus près du cours d'eau, mesurés le long des voies d'écoulement de l'eau, pourraient avoir une plus grande influence sur la chimie du cours d'eau que ceux plus éloignés (figure 1b). Les deux cas reflètent que les processus en aval peuvent remplacer les processus en amont parce qu'ils sont plus réactifs, transportent plus d'eau et sont plus fortement connectés aux cours d'eau récepteurs.

La difficulté d'utiliser des descripteurs de paysage est de les définir à partir d'informations cartographiques. Alors que les approches traditionnelles pour définir les parcelles de paysage ont été basées sur des données de télédétection où des cartes sont créées sur la base de changements brusques de végétation, elles ignorent souvent la variabilité spatiale et les limites floues dues à de petits changements dans les propriétés du sol du paysage.Murphy et al., 2011 ]. L'utilisation de nouveaux outils de système d'information géographique (SIG) offre la possibilité de créer des descripteurs de paysage grâce à une cartographie à petite échelle des propriétés du sol [Credo et Sass, 2011 Lang et al., 2012 Walker et al., 2012 ]. Le SIG peut améliorer notre compréhension hydrologique du fonctionnement du bassin versant à plusieurs échelles spatiales car il fournit des outils pour représenter les propriétés du sol dans une couverture de pixels continue à travers le bassin.Murphy et al., 2009 Pappas et al., 2015 Soulsby et al., 2016 ]. De cette façon, les changements graduels des propriétés du sol sont représentés plutôt que leur couverture de surface seulement. La précision d'une telle cartographie est améliorée avec des données lidar haute résolution qui peuvent fournir la possibilité de lier la structure du bassin versant avec le fonctionnement.

L'objectif global de cette étude était d'accroître la compréhension du lien entre les processus hydrologiques et biogéochimiques dans le paysage et sa relation avec le transport et le devenir d'un large éventail d'éléments à l'aide d'informations cartographiques à haute résolution. Une large sélection d'éléments aux propriétés biogéochimiques contrastées a été utilisée pour tester les caractéristiques clés des bassins versants boréaux qui régulent la chimie de l'eau des cours d'eau. Étant donné que les éléments conservateurs et non conservateurs diffèrent en termes de réactivité et de mobilité, nous avons émis l'hypothèse que des modèles distincts décrivant la relation entre la structure du bassin hydrographique et la chimie du cours d'eau émergeraient pour ces différentes classes d'éléments. Nous avons prédit que les approches SIG plus sophistiquées, prenant en compte des facteurs tels que les voies d'écoulement et l'humidité du sol, amélioreraient principalement le pouvoir prédictif des éléments avec un comportement biogéochimique plus non conservateur.


4.2 Traitement DEM haute résolution

L'extraction d'un réseau fleuve-rivière supraglaciaire IDC à partir d'un MNT nécessite l'attribution d'un emplacement prescrit pour l'exutoire du bassin versant (puits). Pour cette étude, la dépression topographique contenant l'emplacement connu du moulin de sortie du terminal a été utilisée comme évier, toutes les autres petites dépressions ont été comblées selon Karlstrom et Yang (2016). Ce MNT partiellement rempli a ensuite été utilisé pour calculer les directions d'écoulement et un raster de zone de contribution au débit en aval (Karlstrom et Yang, 2016). Enfin, une zone de contribution globale à l'eau de fonte ( UNEc ) a été utilisé pour simuler les réseaux de drainage de surface glaciaire. En pratique, si UNEc est défini trop grand (petit), les réseaux de drainage modélisés sous-estimeront (surestimeront) les distances de déplacement des canaux dans le monde réel et surestimeront (sous-estimeront) les distances de déplacement interfluves réelles (Montgomery et Foufoula-Georgiou, 1993 Yang et Smith, 2016). Par conséquent, en faisant délibérément varier ce paramètre, nous sommes en mesure de simuler l'évolution saisonnière du réseau fleuve-rivière supraglaciaire, qui a tendance à avoir la plus faible densité de drainage au début et à la fin de la saison de fonte (Yang et al., 2015b, 2017 King et al. ., 2016). Cette étude a utilisé une technique de brûlage de cours d'eau DEM pour forcer le DEM à produire un réseau fluvial fiable à écoulement actif (Lindsay, 2016). Pour graver le WV DEM, les élévations des pixels raster DEM qui coïncident spatialement avec notre carte supraglaciaire télédétectée ont été abaissées (« brûlées ») de 1,0 m, forçant ainsi le flux acheminé à traverser ces canaux supraglaciaires fleuve-rivière cartographiés avec précision.


Adéquation des données pluviométriques dérivées des satellites pour la modélisation du débit des cours d'eau

Les inondations sont le danger climatique le plus courant et le plus répandu sur Terre. La prévision des inondations peut réduire le nombre de morts associés aux inondations. Les satellites offrent des moyens efficaces et économiques pour calculer les estimations des précipitations par zone dans les régions faiblement jaugées. Cependant, les estimations des précipitations par satellite ont eu une utilité limitée dans la prévision des crues et la modélisation hydrologique du débit des cours d'eau, car les estimations des précipitations étaient considérées comme peu fiables. Dans cette étude, nous présentons les résultats de l'étalonnage et de la validation d'un modèle hydrologique distribué spatialement basé sur des estimations satellites quotidiennes des précipitations pour les sous-bassins du Nil et du Mékong. Les résultats démontrent l'utilité des données de précipitation télédétectées pour la modélisation hydrologique lorsque le modèle hydrologique est calibré avec de telles données. Cependant, les estimations de précipitations par télédétection ne peuvent pas être utilisées avec confiance avec des modèles hydrologiques calibrés avec des précipitations mesurées par pluviomètre, à moins que le modèle ne soit recalibré.

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DEM Stream Burning - Systèmes d'Information Géographique

Les objectifs à long terme du programme NAWQA sont de décrire l'état et les tendances de la qualité d'une grande partie représentative des ressources en eaux de surface et souterraines de la nation et d'identifier les facteurs naturels et humains qui affectent leur qualité. Le programme NAWQA fournit une mine d'informations sur la qualité de l'eau utiles aux gestionnaires de l'eau aux niveaux local, étatique et national. Récemment, l'USGS a calculé les charges annuelles de contaminants des principales rivières affluents du lac Michigan pour le Michigan Department of Environmental Quality et calculé les charges annuelles de contaminants de la rivière Detroit provenant des débordements d'égouts unitaires pour la ville de Detroit et le Conseil des gouvernements du sud-est du Michigan.

Le Michigan possède d'abondantes ressources en eau de surface. Dans pratiquement toutes les régions du Michigan, la quantité, la qualité et la distribution de l'eau sont essentielles à l'économie de l'État. L'USGS exploite et entretient des réseaux de sites de surveillance à l'échelle de l'État sur lesquels des données sur les eaux de surface, les eaux souterraines et la qualité de l'eau sont collectées et enregistrées en continu. Toutes les données sont stockées dans des fichiers informatiques, disponibles sur Internet et publiés annuellement. Les données en temps réel de plus de 40 sites de surveillance des flux sont disponibles sur Internet.

Les réseaux de données de l'USGS sont essentiels pour la gestion à long terme et l'administration quotidienne des ressources en eau. Les données à long terme des 140 jauges fluviales du Michigan ( fig. 2) sont utilisées par divers organismes pour concevoir des ponts et des ponceaux, pour prévoir les débits de pointe et pour cartographier les plaines inondables afin de minimiser les dommages causés par les inondations. Les exploitants de services hydroélectriques, les exploitants de stations d'épuration des eaux usées et le National Weather Service utilisent quotidiennement les données de débit. De plus, les gestionnaires de pêcheries et de sanctuaires fauniques utilisent les données de débit de l'USGS pendant les périodes critiques pour maintenir des habitats convenables pour la faune et la flore qu'ils gèrent. Un enregistrement historique des données sur l'eau fournit une base sur laquelle construire de futures enquêtes et une base solide pour la planification

(Version plus grande, 194K GIF) Figure 2. Réseau de mesure de flux USGS.

La Division des ressources biologiques de l'USGS (anciennement le Service biologique national) fournit des informations scientifiques pour la restauration, l'amélioration, la gestion et la protection des ressources vivantes et de leurs habitats dans l'écosystème des Grands Lacs. L'USGS Great Lakes Science Center à Ann Arbor étudie les communautés de poissons des Grands Lacs, les habitats aquatiques, les habitats côtiers et les zones humides, et développe des modèles d'écosystème en utilisant des bases de données à long terme pour évaluer les perturbations sur les Grands Lacs. En plus du laboratoire d'Ann Arbor, le Centre exploite sept stations de terrain et cinq grands navires de recherche, un sur chacun des Grands Lacs, pour faciliter la recherche menée dans cette vaste zone géographique.

Les principaux programmes de recherche comprennent l'évaluation des stocks de poissons et la dynamique des communautés, les interactions entre l'habitat aquatique et le réseau trophique, les habitats côtiers et humides, l'écologie terrestre et les espèces exotiques. Des recherches à long terme sont menées sur les populations de poissons des Grands Lacs afin d'identifier les facteurs qui entravent le rétablissement des espèces indigènes. La recherche sur les habitats aquatiques et humides est utilisée pour évaluer l'efficacité des efforts de restauration écologique et pour évaluer des mesures de gestion alternatives pour minimiser les effets négatifs sur la diversité et la durabilité des communautés indigènes. Les chercheurs utilisent une combinaison d'études de terrain, de laboratoire et de modélisation pour fournir des informations pertinentes à la prévention, au confinement et au contrôle des espèces exotiques telles que la moule zébrée, la grémille et la lamproie marine. La recherche terrestre est principalement menée dans les parcs nationaux des Grands Lacs et les rives des lacs en mettant l'accent sur la protection et la restauration des habitats uniques des Grands Lacs, y compris les dunes de sable, les prairies et les savanes.

D'autres recherches sont menées dans l'État par le biais du USGS Environmental Technical Management Center, qui collabore avec le Michigan Department of Natural Resources et d'autres dans un effort régional pour cartographier la végétation actuelle et la répartition des vertébrés terrestres. Cette étude soutient le programme d'analyse des lacunes dans l'Upper Midwest afin d'identifier les zones écologiques importantes et les lacunes dans la conservation de la biodiversité.

Des études de l'USGS montrent que les niveaux préhistoriques du lac Michigan et du lac Huron dépassaient les fluctuations modernes ( fig. 3). Les variations préhistoriques des niveaux du lac Michigan ont dépassé (jusqu'à un facteur 2) la plage de fluctuation de 1,6 mètre qui couvrait le niveau bas de 1964 et le niveau élevé de 1985-87. Un épisode documenté de haut niveau s'est produit au 17ème siècle avant que la région ne soit largement colonisée. Les niveaux du lac Supérieur montrent une histoire similaire, bien que la plage de fluctuation préhistorique ait dépassé 2 mètres par rapport à la plage moderne de 1,0 mètre. Des études de l'USGS et du Michigan Sea Grant Program menées à Bay Mills, Michigan, sur la rive sud du lac Supérieur, près de Sault Ste. Marie ont documenté des épisodes de bas niveaux des lacs au cours des 2 000 dernières années avec des niveaux moyens inférieurs de 1,5 mètre au niveau moyen actuel de 183,4 mètres. De tels épisodes de niveaux supérieurs et inférieurs ont résulté des changements climatiques naturels dans la région. Des fluctuations plus ou moins importantes du niveau des lacs liées aux futurs changements climatiques naturels sont non seulement possibles, mais probables. L'impact d'un éventuel réchauffement climatique sur l'ampleur et la fréquence des changements de niveau d'eau reste incertain.

(Version plus grande, 194K GIF) Figure 3. Historique des niveaux des lacs Michigan et Huron à Bay Mills Michigan. R Au cours des 12 000 dernières années, le lac a connu des changements spectaculaires en raison de l'évolution des exutoires et de l'inclinaison de la croûte. B Depuis 5 000 ans, des fluctuations climatiquement contrôlées se sont superposées à une tendance générale à la baisse. C Au cours des 160 dernières années, le niveau des lacs a fluctué, mais chaque sommet de ce siècle a été plus élevé que le précédent.

La période glaciaire la plus récente a chargé et déprimé la surface terrestre dans la région des Grands Lacs jusqu'à il y a environ 9 000 ans. Avec la fonte des glaciers, la région s'incline lentement du nord-est au sud-ouest alors que la surface terrestre « rebondit » sous le poids de l'ancienne glace. Le lac Supérieur est incliné de la même manière. Ici, cependant, le chenal de sortie vers le lac à Sault Ste. Marie monte plus rapidement que la plupart des autres points le long de la rive américaine du lac. Au fur et à mesure que l'évacuateur de crue, qui contrôle le niveau du lac, s'élève, la rive sud du lac est progressivement inondée d'est en ouest. La quantité d'inondation est la plus élevée à Duluth, au Minnesota, où jusqu'à 5,4 mètres d'inondation se sont produits au cours des 2 000 dernières années. L'inondation maximale au cours de cette période pour la rive du Michigan s'est produite près d'Ontanogan, où l'on note jusqu'à 3 mètres. Parmi les produits les plus populaires et les plus polyvalents de l'USGS figurent ses cartes topographiques à l'échelle 1:24 000 (un pouce sur la carte représente 2 000 pieds au sol). Ces cartes décrivent les caractéristiques naturelles et culturelles de base du paysage, telles que les lacs et les ruisseaux, les autoroutes et les voies ferrées, les limites et les noms géographiques. Les courbes de niveau sont utilisées pour représenter l'élévation et la forme du terrain. Le Michigan est couvert par 1 282 cartes à cette échelle, ce qui est utile pour le génie civil, l'aménagement du territoire, la surveillance des ressources naturelles et d'autres applications techniques. Ces cartes sont depuis longtemps les préférées du grand public pour les utilisations en plein air, y compris la randonnée, le camping, la chasse, l'exploration et les expéditions de pêche dans l'arrière-pays.

Le Michigan a mis en place un effort multi-agences pour soutenir la cartographie informatique et l'échange de données connu sous le nom d'Amélioration de l'accès du Michigan aux réseaux d'information géographique (IMAGIN). Le consortium IMAGIN, qui implique la Bibliothèque du Michigan, la Michigan State University, le Département des ressources naturelles et le Legislative Service Bureau, s'efforce de soutenir l'utilisation des systèmes d'information géographique (SIG) dans le Michigan. Les fonctions d'IMAGIN comprennent le développement de méthodes et de normes pour l'échange de données géographiques, l'élargissement de l'accès aux informations géographiques et l'augmentation de la visibilité publique des produits SIG à travers le système de bibliothèque de l'État. Les représentants de l'USGS participent aux activités d'IMAGIN en organisant des ateliers parrainés par le Federal Geographic Data Committee et en organisant des forums thématiques. L'USGS travaille également avec des agences fédérales, étatiques et locales du Michigan pour produire et fournir des données cartographiques pour une variété d'applications SIG.

L'USGS coopère avec l'US Army Corps of Engineers, district de Detroit, pour produire des modèles d'élévation numériques (DEM), des graphiques linéaires numériques (DLG) et des orthophotoquads numériques (DOQ) dans le sud-est du Michigan. Les données numériques fourniront à la Division de l'ingénierie et de la planification des informations de terrain numérisées (DEM), des caractéristiques cartographiques telles que des routes, des ruisseaux et des lacs (DLG) et des photographies aériennes récentes au format informatique (DOQ) à utiliser dans la planification de projet, l'analyse spatiale et d'autres applications SIG.

L'USGS coopère avec le département de l'environnement du comté de Wayne pour produire des données d'altitude numériques dans le sud-est du Michigan. Ces données soutiendront les efforts de recherche du comté de Wayne pour le projet national de démonstration par temps humide de la rivière Rouge en fournissant des données topographiques utilisées dans la modélisation de surface.

L'USGS coopère avec le US Forest Service et le Natural Resources Conservation Service pour produire des DOQ pour plusieurs régions du Michigan. Les DOQ pour les forêts nationales d'Ottawa et de Hiawatha dans la péninsule supérieure fourniront une base d'images ou un « instantané » de la région qui sera utilisé pour la planification des ressources naturelles. Des orthophotos sont prévues pour certaines parties des comtés de Marquette, Alpena, Montmorency, Otsego, Kalkaska, Clinton et Monroe pour servir de base aux activités de cartographie numérique des sols.

La croissance et le développement économiques du Michigan dépendent, en partie, de la disponibilité de sources locales de minéraux, de pétrole et de gaz à utiliser dans l'industrie, la fabrication et l'entretien et la modernisation des infrastructures de la région. L'USGS a développé une base de données numérique intégrée sur les ressources géologiques, géochimiques, géophysiques et minérales et une évaluation des ressources minérales non découvertes pour le Michigan. Cette base de données peut être utilisée pour résoudre les problèmes régionaux d'utilisation des terres, d'environnement et de ressources minérales. Un produit récent est une nouvelle carte géologique numérique du substratum rocheux pour la région des trois États du Minnesota, du Michigan et du Wisconsin. L'USGS a également récemment aidé l'EPA dans l'examen de la demande de permis pour l'extraction par dissolution à la mine White Pine dans le nord du Michigan.

De nouvelles ressources potentielles de gaz dans les schistes fracturés situés dans la partie la plus profonde du bassin géologique du Michigan (centrée dans la péninsule inférieure du Michigan) ont été étudiées par l'USGS. Cette étude évalue la structure géologique, la stratigraphie, la fracturation et les caractéristiques du réservoir, ainsi que la quantité et la production potentielles du bassin du Michigan. Une telle connaissance est extrêmement importante pour identifier la contribution de cette région à l'approvisionnement de la nation en combustible fossile à combustion propre.

L'USGS a récemment mené une école de cartographie géologique de surface qui comprenait un exercice de cartographie en équipe autour de Benton Harbour dans le comté de Berrien, Michigan, un site qui contient une "zone de renaissance" pour le renouvellement urbain dans la région de Benton Harbour, une marge côtière en érosion active, une inondation dynamique plaines et une vaste base agricole. L'équipe de cartographie était composée de géologues de l'USGS et des commissions géologiques des États des Grands Lacs. Les géologues ont cartographié et interprété l'architecture tridimensionnelle des matériaux transportés par les glaciers et les dépôts ultérieurs résultant de l'érosion et des dépôts modernes. Cette équipe a rassemblé et assemblé des données dans un format SIG en peu de temps sur le terrain. Les gestionnaires et les planificateurs de la région de Benton Harbour peuvent utiliser les informations spatiales numériques pour résoudre les problèmes de planification, notamment l'évaluation des ressources, la modélisation des aquifères, la qualité des eaux souterraines et l'atténuation des risques. Une affiche avec des cartes montrant les résultats du travail sur le terrain est disponible auprès du représentant de l'État de l'USGS.

(Version plus grande, GIF 291K) Figure 4. Chutes Tahquamenon, Paradise, Michigan. Photo reproduite avec l'aimable autorisation du Michigan Travel Bureau.

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Modélisation hydrologique-hydraulique couplée du bassin supérieur du fleuve Paraguay

Cet article présente une modélisation détaillée des processus pluie-ruissellement et de l'acheminement des écoulements le long d'une région complexe à grande échelle, le bassin du fleuve Paraguay supérieur (UPRB), englobant une zone de drainage d'environ 6 00 000 km 2 , qui s'étend sur le Brésil, le Paraguay , et la Bolivie. Au sein de l'UPRB se trouve le Pantanal, la plus grande zone humide du monde, avec une biodiversité extraordinaire et une grande valeur écologique, mais qui est actuellement menacée par les activités anthropiques. Un modèle conceptuel a été appliqué avec deux composantes principales : (1) simulation du bassin et d'une partie des affluents du fleuve Paraguay au moyen du modèle hydrologique distribué à grande échelle MGB-IPH en utilisant des méthodes de routage de flux plus simples et (2) simulation des principaux réseau de drainage, environ 4 800 km de tronçons fluviaux, avec un modèle hydrodynamique unidimensionnel. Malgré la rareté des données, la complexité et le réseau de drainage fluvial complexe de la région, le modèle couplé a pu représenter le régime hydrologique du bassin. Les comparaisons entre les hydrogrammes observés et calculés ont montré une bonne compétence du modèle pour représenter le régime d'écoulement du cours supérieur du fleuve Paraguay et de ses affluents, soulignant sa valeur en tant qu'outil pour comprendre et prédire le comportement du système. La modélisation proposée des processus hydrologiques de l'UPRB, avec un détail jamais présenté auparavant, fournit un outil précieux pour comprendre le fonctionnement de l'écosystème et évaluer sa résilience à la pression anthropique, au changement climatique et à la variabilité climatique.

Il y a actuellement un effort croissant pour étudier la variabilité climatique et le changement climatique et ses effets sur la biodiversité, les ressources en eau, la production alimentaire et d'autres aspects sociaux, économiques et politiques (Gedney et al. 2006 Heimann et Reichstein 2008 Barrios et al. 2008 Steele -Dunne et al. 2008 Jarvis et al. 2008). Entre les principaux effets prévus en raison du changement climatique (naturel ou induit par l'homme) se trouvent les changements dans les modèles de précipitations mondiaux et régionaux et la modification conséquente du régime d'écoulement des rivières (Betts et al. 2007 Gedney et al. 2006). Les changements d'affectation des terres causés par les activités humaines ont également considérablement modifié les processus hydrologiques liés à la transformation pluie-ruissellement dans certaines parties du monde (Stohlgren et al. 1998 Galdino et Clarke 1997).

L'étude de ce type d'effets sur les ressources en eau a nécessité des études hydrologiques couvrant de vastes zones dans lesquelles des approches spécifiques doivent être utilisées (Overgaard et al. 2006 Xu 1999). En ce sens, plusieurs modèles hydrologiques distribués ont été développés ou adaptés pour traiter des bassins versants à grande échelle (Singh et Frevert 2002 Xu 1999 Wood et al. 1997 Croley II et He 2005 Croley II et al. 2005 DeMarchi et al. 2011). Ces modèles ont été utilisés pour analyser les modifications des processus hydrologiques essentiellement à travers l'analyse de sensibilité de ses paramètres ou en utilisant les précipitations prévues et d'autres variables climatiques fournies par les modèles météorologiques pour estimer les débits futurs (Benoit et al. 2000 Habets et al. 2004 Collischonn et al. 2005 Yu et al. 1999).

En général, les modèles hydrologiques distribués à grande échelle sont composés de modules de calcul du bilan hydrique du sol, de l'évapotranspiration, de la propagation des flux à l'intérieur de chaque élément de discrétisation et de l'acheminement des flux à travers le réseau de drainage. Des schémas relativement simplifiés sont souvent utilisés pour le routage des écoulements, tels que les réservoirs linéaires, Muskingum-Cunge ou les méthodes d'ondes cinématiques. Cependant, lorsqu'il s'agit de rivières à grande échelle dans des zones relativement plates, l'effet de remous et l'inondation des plaines inondables peuvent devenir des facteurs déterminants pour le routage des vagues de crue. Les plaines inondables peuvent être plusieurs fois plus grandes que le canal principal et servir de zones de stockage importantes pendant les inondations, l'amortissement et le retard des débits de pointe. Dans ce cas, un modèle hydrodynamique à une dimension (1D) peut être couplé au modèle hydrologique pour fournir une meilleure représentation de l'acheminement du flux (Lian et al. 2007) comme l'application d'approches plus complexes telles que les approches bidimensionnelles (2D) et la modélisation hydrodynamique tridimensionnelle (3D) pour les sites à grande échelle peut être irréalisable en raison des exigences en matière de données, des coûts de calcul et des instabilités numériques (Bates et De Roo 2000 Verwey 2005 Werner 2004).

Les principales difficultés pour combiner les modèles hydrologiques et hydrodynamiques pour les études à grande échelle sont liées aux instabilités numériques et aux exigences et préparation des données. Un couplage hors ligne de ces modèles peut affaiblir le premier problème mais ne pas l'éliminer car une certaine prudence est encore requise lors de l'application d'un modèle hydrodynamique complet en termes d'instabilités numériques (Cunge et al. 1980). La question des besoins en données pour les modèles hydrodynamiques, cependant, peut être plus critique, d'abord en raison de la rareté des données disponibles pour de vastes zones, en particulier dans les pays en développement (Patro et al. 2009), et deuxièmement parce qu'elle peut impliquer des données provenant de différentes sources et formatage. L'analyse et la préparation des données peuvent ainsi devenir une tâche excessivement chronophage.

Dans le bassin supérieur du fleuve Paraguay (UPRB), situé dans trois pays d'Amérique du Sud, le Brésil, la Bolivie et le Paraguay, où le manque de données et la complexité de la région constituent un défi, les études hydrodynamiques antérieures se sont concentrées sur de petites portions du bassin ou ont utilisé une trop grande approche simplifiée (Miguez 1994 Vila da Silva 1991 Hamilton et al. 1996 Pfafstetter 1993 Hamilton 1999 Tucci et al. 2005 Paz et al. 2007 Maathuis 2004 Kappel et Ververs 2004 Mascarenhas et Miguez 1994). L'exception est l'étude récente de Paz et al.(2010), dans lequel un modèle hydrodynamique complet a été appliqué à l'aide de procédures basées sur un système d'information géographique (SIG) pour préparer les données d'entrée et préserver la localisation spatiale de l'hydraulique fluviale. Dans leur étude, un système de drainage fluvial de 4 800 km a été modélisé, obtenant des résultats raisonnables. Cependant, une telle étude de modélisation hydrodynamique a été limitée à la région du Pantanal uniquement, qui est la partie centrale de l'UPRB avec un relief très bas et plat et un système de drainage complexe et représente 25% de la superficie du bassin, en utilisant les hydrogrammes observés comme conditions limites en amont. .

Comme l'étude de Paz et al. (2010) ne représentent que l'acheminement du débit le long du système de drainage fluvial de la région du Pantanal, il ne permet pas d'évaluer les scénarios d'utilisation des terres et de changement climatique, pour lesquels une simulation complète des processus pluie-débit dans l'ensemble de l'UPRB est obligatoire. La modélisation de la transformation pluie-débit est extrêmement nécessaire pour prédire les effets de plusieurs activités anthropiques qui menacent actuellement la région, telles que l'agriculture, l'élevage et la construction de barrages (Hamilton 2002 Da Silva et Girard 2004 Junk et al. 2006), en plus d'améliorer la compréhension du comportement actuel du système. Néanmoins, les grandes dimensions de l'UPRB, la grande diversité des biomes et de la topographie, ses caractéristiques hydrologiques particulières et le manque de données pour caractériser physiquement l'ensemble du bassin nécessitent un effort considérable pour développer de telles études de modélisation.

Cet article résume la méthodologie et les résultats de l'étude de modélisation hydrologique-hydraulique couplée la plus complète et la plus détaillée appliquée pour l'ensemble de l'UPRB. L'ensemble du bassin versant d'environ 6 00 000 km 2 de l'UPRB est modélisé avec un modèle hydrologique distribué couplé au modèle hydrodynamique 1D précédemment appliqué par Paz et al. (2010) pour le routage des flux à travers le système de drainage fluvial de 4 800 km. Les résultats sont évalués en comparant les hydrogrammes observés et calculés dans 15 stations de jaugeage du débit. Une analyse est également fournie pour savoir si l'inclusion de la simulation des processus pluie-débit des zones contributrices du Pantanal se compare à l'approche de modélisation de Paz et al. (2010) en termes de reproduction du régime d'écoulement fluvial le long du Pantanal.

Le fleuve Paraguay est l'un des principaux affluents du fleuve La Plata, avec un bassin versant de 1 095 000 km 2 s'étendant en partie sur quatre pays d'Amérique du Sud : Brésil (34% du bassin), Paraguay (32%), Bolivie (19 %) et Argentine (15 %). Le bassin du fleuve Paraguay peut être divisé en parties supérieure et inférieure. Le site d'étude comprend l'UPRB, qui est la zone de contribution en amont de l'affluence de la rivière Apa dans la rivière Paraguay, avec une zone de drainage d'environ 6 00 000 km 2 . L'UPRB peut être subdivisé en trois régions distinctes (Fig. 1) selon des caractéristiques topographiques et hydrologiques : le Planalto ( 2 60 , 000 km 2 ), le Chaco ( 2 00 , 000 km 2 ) et le Pantanal (1 40 , 000 km 2 ).

Fig. 1. Emplacement du bassin du fleuve Paraguay supérieur et de sa division dans les régions du Planalto, du Chaco et du Pantanal

La région du Planalto se compose de terres situées au-dessus du contour d'élévation de 200 m, principalement situées dans les parties est et nord du bassin, et présente un drainage relativement rapide. Les précipitations annuelles dépassent 1 400 mm, avec une distribution saisonnière distincte, et la terre est principalement utilisée pour l'élevage et l'agriculture. Dans cette région, la majeure partie du ruissellement de l'ensemble de l'UPRB provient d'environ 80% du débit à la sortie de l'UPRB provient du Planalto.

La partie ouest de l'UPRB appartient au biome du Chaco, qui se caractérise par de très faibles précipitations et un réseau de drainage endorréique, donc sans apports significatifs au fleuve Paraguay (MMA 1997).

La région du Pantanal est située dans la partie centrale de l'UPRB et reçoit les apports des bassins drainant le Planalto. Le Pantanal, la plus grande zone humide du monde, est classé comme zone humide sableuse sur la base de la granulométrie de ses sédiments (Iriondo 2004). En raison de la pente douce et des faibles marges des rivières du Pantanal, le système de drainage de cette région n'est pas en mesure d'acheminer les eaux de crue provenant du Planalto, et de vastes zones sont inondées. De plus, les affluents du fleuve Paraguay présentent un modèle de drainage distributaire responsable de la réduction de la capacité des canaux et de la dérivation vers les plaines inondables (Assine et Soares 2004). Le régime d'écoulement des affluents du fleuve Paraguay est principalement régi par ce processus de crue, qui réduit les débits de pointe à plus de la moitié (Bravo et al. 2005) et modifie fortement la forme des hydrogrammes d'amont en aval le long de chaque fleuve. Ce comportement de « perte de plaine inondable » est également présenté par le fleuve Paraguay, comme discuté par Assine et Silva (2009) pour le tronçon de ce fleuve le long de la frontière nord du Pantanal.

L'eau qui se déverse sur les principaux canaux peut rester stockée dans de grandes plaines inondables et des lacs peu profonds pendant des mois ou se répandre sur un système de drainage divergent formé sur les cônes alluviaux (Bordas 1996 Assine 2005). Ce processus d'impulsion de crue est marqué de façon saisonnière, avec une zone inondée moyenne de 50 000 km 2 chaque année (Hamilton et al. 1996), et régule fortement l'intégrité et la conservation de l'ensemble de l'écosystème (Junk et al. 2006 Hamilton 2002).

En raison du régime hydrologique complexe de l'UPRB, qui régit une dynamique sédimentaire beaucoup plus complexe, il existe un système de drainage complexe dans le Pantanal, comprenant de vastes lacs peu profonds et des réseaux de drainage divergents et endoréiques. En résumé, comme les précipitations annuelles sont inférieures à l'évaporation potentielle et que le drainage est très lent en raison des faibles gradients (Tucci et al. 1999 Bordas 1996), le Pantanal fonctionne comme un grand contrôleur hydrologique naturel du fleuve Paraguay et de ses affluents (Tucci et al. 2005 Bravo et al. 2005 Paz et al. 2010).

Selon la classification climatique de Köppen, le climat prédominant de la région est de type savane tropicale, avec des précipitations concentrées en été. La saison des pluies commence en octobre et se termine en avril. Sur la plus grande partie de la région, les précipitations des six mois les plus humides représentent plus de 80% du total annuel. La période de 3 mois la plus humide s'étend de novembre à janvier, tandis que la saison sèche s'étend de mai à septembre. Dans la majeure partie du bassin, les températures moyennes varient de 18 à 22°C. Septembre et octobre sont les mois les plus chauds, avec des températures moyennes de 24 à 26°C. Juillet est le mois le plus froid, avec des températures moyennes allant de 16 à 18°C.

Une caractéristique climatique importante de l'UPRB est la variabilité spatiale des précipitations annuelles, avec un très fort gradient est-ouest, plus de 1 500 mm à l'est du bassin, moins de 700 mm dans la région centrale, et des taux de précipitations plus élevés dans une petite région à l'ouest. Le fleuve Paraguay lui-même coule du nord au sud en suivant un chemin plus ou moins aligné sur le méridien 58°W. Cette ligne suit également approximativement les isohyètes de 1 000 mm, avec plus de précipitations à l'est du fleuve et moins de 1 000 mm à l'ouest de celui-ci (Fig. 2). Cette répartition des précipitations a une forte influence sur l'hydrologie régionale. Parce que les précipitations sont plus élevées à l'est, les affluents de la marge est du fleuve Paraguay contribuent généralement à plus de ruissellement que ceux à l'ouest.

Fig. 2. Carte des isohyètes du bassin supérieur du fleuve Paraguay

Le modèle conceptuel présenté dans cette étude comporte deux composantes principales : (1) la simulation du bassin et d'une partie des affluents du fleuve Paraguay au moyen d'un modèle pluie-débit avec une méthode simplifiée de routage des flux et (2) la simulation du réseau de drainage principal. par un modèle hydrodynamique 1D complet.

Le modèle hydrologique distribué à grande échelle MGB-IPH a été utilisé comme première composante du modèle conceptuel. Il a été développé pour être utilisé dans les grands bassins d'Amérique du Sud avec des données rares, et est entièrement décrit dans Collischonn et al. (2007a). Le bassin versant est représenté par des éléments de grille carrée reliés par des canaux, chacun de ces éléments contient un nombre limité d'unités de réponse groupées distinctes (GRU), c'est-à-dire des zones avec une combinaison similaire de sol et de couverture terrestre (Kouwen et al. 1993) , de manière similaire à l'unité de réponse hydrologique présentée par Beven (2001). Chaque élément a des dimensions de 0,1 × 0,1° (environ 10 × 10 km ) en général cependant, cela dépend de la taille du bassin et de la discrétisation spatiale du modèle adopté. Le modèle MGB-IPH se compose de modules de calcul du bilan hydrique du sol, de l'évapotranspiration, de la propagation du flux à l'intérieur d'un élément et de l'acheminement du flux à travers le réseau de drainage. Un bilan hydrique du sol est calculé pour chaque GRU, et les eaux de ruissellement générées par les différentes GRU de l'élément sont ensuite additionnées et propagées au réseau hydrographique à l'aide de trois réservoirs linéaires : débit de base, débit souterrain et débit de surface. L'écoulement est acheminé à travers le réseau fluvial à l'aide de la méthode Muskingum-Cunge, en considérant différentes longueurs et pentes pour chaque tronçon de rivière représentant la connexion entre deux éléments donnés, qui sont automatiquement dérivés du traitement du modèle numérique d'élévation (MNE) (Paz et Collischonn 2007 Paz et al. 2006).

Le modèle MGB-IPH a généralement été appliqué avec un pas de temps quotidien car il s'agit généralement de la discrétisation temporelle des données pluviométriques disponibles, bien que des pas de temps plus petits puissent également être utilisés. Les données de précipitations sont interpolées au centre de chaque élément de grille du modèle à chaque pas de temps en utilisant la méthode de la distance au carré inverse, tandis qu'une méthode du plus proche voisin est appliquée pour les autres variables météorologiques. Le calibrage du modèle MGB-IPH est réalisé en changeant les valeurs des paramètres tout en maintenant les relations entre eux et l'occupation du sol. L'algorithme évolutif multiobjectif MOCOM-UA (Yapo et al. 1998) est utilisé pour l'étalonnage automatique MGB-IPH en considérant trois fonctions objectives : les logarithmes de débit (NSSLOG). Plusieurs applications du modèle MGB-IPH pour la modélisation hydrologique et la prévision des débits dans de grands bassins ont été réalisées avec des résultats acceptables (Allasia et al. 2006 Bravo et al. 2009 Collischonn et al. 2007b Collischonn et al. 2005 Tucci et al. 2003 ).

Le deuxième composant du modèle conceptuel est un modèle hydrodynamique hydrodynamique 1D, qui a été utilisé pour effectuer le routage des écoulements fluviaux le long du réseau de drainage principal de la région du Pantanal. Le modèle hydraulique bien connu Hydrologic Engineering Center–River Analysis System (HEC-RAS) (USACE 2004) a été utilisé. Il résout les équations complètes de Saint Venant en utilisant un schéma implicite de Preismann à quatre points de différences finies (Cunge et al. 1980), et les coefficients de rugosité de Manning sont utilisés pour représenter la résistance à l'écoulement.

Le modèle MGB-IPH a été appliqué à l'ensemble du bassin du fleuve Paraguay supérieur avec une discrétisation spatiale d'éléments de grille carrée de résolution de 0,1° et un total de 5 195 éléments de grille, avec une superficie allant de 114,5 à 120,2 km 2 . Un pas de temps quotidien a été utilisé car les précipitations, le débit et les données météorologiques sont disponibles dans cet intervalle de temps.

Le réseau de drainage fluvial représenté dans le modèle hydrologique a été automatiquement dérivé du MNT SRTM-90m (Fig. 3), y compris la direction de l'écoulement et la zone de drainage accumulée pour chaque élément de grille et la longueur et la pente des tronçons fluviaux reliant les éléments du modèle. Cependant, même en utilisant un procédé de brûlage de ruisseaux pour le prétraitement du MNT (Saunders 1999 Turcotte et al. 2001), des corrections manuelles ont été nécessaires dans le réseau de drainage en raison de l'extrême planéité du Pantanal.

Fig. 3. Stations de jaugeage hydrologique et météorologique et modèle numérique d'élévation du SRTM du bassin du fleuve Paraguay supérieur

Les rares précipitations et données météorologiques (Fig. 3) ont été interpolées au centre de chaque élément de grille du modèle hydrologique à chaque pas de temps. Les sols ont été caractérisés à l'aide des données disponibles de l'enquête RADAMBrasil (Ministério das Minas e Energia 1983), du projet PCBAP (MMA 1997) et de la carte des sols publiée par l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO) (1974, 1988). Les types de sols de l'UPRB ont été regroupés en huit classes selon leur zone d'occurrence et leur capacité de stockage d'eau. La classification de l'utilisation des terres a été obtenue en analysant plusieurs images Landsat7 ETM+, visant essentiellement à identifier les zones occupées par les cultures, les pâturages ou la végétation indigène et les zones inondées de façon saisonnière. Selon les cartes disponibles des sols et de la couverture terrestre, les types de sols et les classes d'utilisation des terres ont été combinés. Cela a abouti à un certain nombre de combinaisons, qui ont ensuite été regroupées en 10 GRU. Cette restriction du nombre de GRU vise à réduire les paramètres du modèle et également à éviter la représentation de caractéristiques physiques non pertinentes ou non représentatives pour l'échelle de cette étude.

Le tableau 1 résume les entrées et sorties du modèle hydrologique pour son application à l'UPRB.

Tableau 1. Description des données d'entrée et de sortie pour l'application du modèle MGB-IPH à l'UPRB

Type de donnéesLa descriptionFormat numérique
Caractéristiques physiques du bassin d'entréeType de sol et utilisation des terres, qui sont combinés dans les paramètres topographiques des GRU liés à l'utilisation des terres : indice de surface foliaire, résistance de surface, albédo et hauteur de la végétationRaster raster ASCII
Discrétisation des entrées et réseau de drainageDivision du bassin en éléments réseau de drainage reliant les éléments du modèle longueur et pente des tronçons de la rivière reliant la superficie des éléments du modèle et la zone de drainage contributive pour chaque élémentRaster raster raster raster
Saisie des données hydrométéorologiquesInformations météorologiques sur les séries chronologiques des précipitations : température de l'air, pression atmosphérique, rayonnement solaire, vitesse du vent et humidité relativeASCII ASCII
ProductionÉcoulement aux conditions aux limites du modèle hydrauliqueASCII
ProductionApport latéral jusqu'aux biefs du modèle hydrauliqueASCII

Le modèle hydrodynamique a été appliqué pour l'acheminement des écoulements le long du fleuve Paraguay et de ses principaux affluents, représentant ses vastes lacs peu profonds et ses réseaux de drainage divergents et endoréiques grâce à une combinaison d'approches de tronçons et de zones de stockage.

Comme décrit dans Paz et al. (2010), les données d'entrée pour le modèle hydraulique ont été préparées dans une base de données cohérente et géoréférencée grâce à des procédures automatiques basées sur le SIG développées pour traiter la grande quantité de données fournies par plusieurs sources différentes, avec des formats distincts et des données horizontales et verticales. Les profils détaillés de la section transversale du chenal principal ont été combinés avec des valeurs d'altitude extraites du SRTM-90m pour caractériser les plaines inondables, en maintenant le lien entre les données hydrauliques et la localisation spatiale. Suite à ces procédures, toutes les données géométriques relatives aux 24 tronçons de rivière, 12 jonctions, 1 124 sections transversales et 11 zones de stockage ont été entrées dans le modèle hydraulique de manière cohérente et peu coûteuse en temps.

Le calage du modèle consistait en la configuration des coefficients de Manning ( n ). Dans cette étude, les coefficients calibrés par Paz et al. (2010) ont été utilisés. Ces auteurs ont défini des valeurs distinctes de n pour le chenal principal et la plaine inondable pour chaque segment d'écoulement fluvial entre deux stations de débitmètre en comparant les hydrogrammes observés et calculés. Cette procédure a été effectuée d'amont en aval le long du réseau de drainage modélisé en variant manuellement n , mais en les restreignant à la plage rapportée dans la littérature pour ces types de canaux et de plaines inondables. Au total, il y avait 27 segments d'écoulement fluviaux distincts pour lesquels les n coefficients correspondants étaient calibrés. Ils exécutent le modèle hydraulique HEC-RAS avec un pas de temps de 12 heures pour la période du 1er janvier 1996 au 31 décembre 2000. Des coefficients de Manning allant de 0,02 à 0,035 ont été obtenus pour le canal principal, et de 0,04 à 0,2 pour la plaine inondable. Le tableau 2 résume les entrées et sorties du modèle hydraulique pour son application à l'UPRB.

Tableau 2. Description des données d'entrée et de sortie pour l'application du modèle HEC-RAS à l'UPRB

Type de donnéesLa description
Géométrie d'entréeTronçons fluviaux et réseau du système composé (canal-plaine inondable) profils de section distance entre sections transversales caractéristiques des zones de stockage (localisation et courbes élévation-volume)
Paramètre d'entréeCoefficient de rugosité de Manning dans le canal et la plaine inondable pour chaque segment d'écoulement fluvial entre deux stations de débitmètre
Conditions aux limites d'entréeDébit aux conditions aux limites estimé par le modèle MGB-IPH afflux latéral dans plusieurs tronçons de rivière estimé par le modèle MGB-IPH
ProductionDébit aux différents points de contrôle à l'intérieur de la région du Pantanal

Un couplage unidirectionnel et hors ligne entre les modèles hydrologique et hydraulique a été adopté. Le modèle hydraulique HEC-RAS monté par Paz et al. (2010) a été exécuté avec un pas de temps de 12 heures pour la même période de temps adopté par ces auteurs (1er janvier 1996 au 31 décembre 2000), mais en utilisant maintenant comme entrée aux conditions aux limites amont les débits journaliers calculés par MGB- Modèle IPH.

L'entrée de chaque rivière dans la région du Pantanal a été adoptée comme condition limite en amont dans le modèle hydraulique (Fig. 4) car en aval de ce point, l'onde de crue n'est pas correctement acheminée par la méthodologie Muskingum-Cunge utilisée dans le modèle hydrologique. Ainsi, les hydrogrammes calculés par le modèle MGB-IPH à ces conditions aux limites amont ont été considérés comme la contribution de la région du Planalto pour le réseau fluvial aval modélisé par le modèle HEC-RAS. De plus, les écoulements générés dans les régions du Pantanal et du Chaco par la transformation pluie-débit représentée par le modèle MGB-IPH ont été considérés comme des afflux latéraux vers le modèle hydraulique.

Fig. 4. Discrétisation du système modélisé dans le modèle hydrologique et réseau fluvial représenté dans le modèle hydraulique

Les paramètres du modèle ont été principalement définis en fonction des caractéristiques de chaque GRU, mais certains d'entre eux ont été ajustés par le processus d'étalonnage automatique disponible pour le MGB-IPH, limitant la recherche de paramètres entre des limites physiques réalistes. Bien qu'il s'agisse d'un modèle physique distribué, le nombre de GRU distincts étant fixé à un maximum de 10, en raison de limitations de calcul, certaines régions du bassin n'étaient pas représentées avec suffisamment de détails pour caractériser correctement les processus hydrologiques locaux. Par conséquent, de légères différences entre les sous-bassins ont été autorisées pour faire varier les paramètres du modèle MGB-IPH liés aux caractéristiques du GRU.

Différentes périodes de temps ont été considérées pour calibrer chacun des sous-bassins du Planalto en fonction de la disponibilité des données. Au total, 15 paramètres du modèle MGB-IPH ont été calibrés. La description de chaque paramètre et son influence sur des aspects distincts de la représentation des processus hydrologiques sont décrits par Collischonn et al. (2007a).À la suite du processus d'étalonnage, plusieurs solutions optimales de Pareto ont été trouvées pour chaque station de jaugeage, et une seule solution a été choisie parmi elles, visant à fournir un compromis acceptable dans l'ajustement des différentes parties de l'hydrogramme (Bastidas et al. 2002) .

En général, le modèle s'est bien ajusté car les coefficients NSS et NSSLOG étaient d'environ 0,80 dans la plupart des bassins versants à la fois pendant les périodes d'étalonnage et de validation (tableau 3). Les erreurs de volume entre les hydrogrammes observés et calculés étaient également acceptables, proches de 2 à 4 % dans la plupart des cas. Des exemples d'ajustement entre les hydrogrammes calculés et observés sont présentés dans la Fig. 5 pour huit points de contrôle dans la région du Planalto, dans lesquels six d'entre eux représentent les sections de sortie des rivières coulant du Planalto au Pantanal.

Fig. 5. Hydrogrammes calculés (ligne noire) et observés (ligne grise) aux sections de sortie de chaque rivière de la région du Pantanal et d'autres points de contrôle dans le Planalto de janvier 1997 à janvier 2000

Tableau 3. Statistiques montrant la qualité de l'ajustement du modèle hydrologique dans la région du Planalto du bassin supérieur du fleuve Paraguay

RéférencefleuveNom de la stationPériode de tempsAire de drainage ( km 2 )NSSErreur de volume (%)NSSLOG
(une)CuiabáRosario Este1980–199014,6880.810.000.84
(b)CuiabáCuiabá1980–199022,0370.801.700.82
(g)TaquariPerto Pedro Gomes1978–19849,3000.492.400.65
(h)TaquariCoxim1978–198427,0400.81 - 1.30 0.84
(o)Haut-ParaguayBarra do Bugres1993–199910,1200.800.180.80
(q)Haut-ParaguaySão José Sépotuba1993–19998,6400.73 - 0.20 0.76
(r)Haut-ParaguayCaceres1993–199933,8900.88 - 0.45 0.91
(ré)ItiquiraItiquira1975–19812,8720.65 - 0.60 0.71
(e)ItiquiraBR 1631975–19815,1000.744.100.78
(c)VermelhoRondonópolis1992–199911,9950.561.500.71
(j)AquidauanaPonte do Grego1992–19976,8300.74 - 3.00 0.74
(k)AquidauanaAquidauana1992–199715,2000.83 - 2.00 0.84
(l)MirandaMT 7381994–199911,8200.661.100.71

Les statistiques présentées précédemment doivent être comprises dans le contexte de la rareté des données. L'étude a utilisé les données de 86 débitmètres et 92 pluviomètres, ce qui indique une densité d'un débitmètre tous les 2 953 km 2 et une information de précipitations tous les 2 760 km 2 dans la meilleure et rare situation d'avoir des données disponibles dans un jour donné. à toutes les stations simultanément. Ces densités sont trop éloignées de celles recommandées par l'Organisation météorologique mondiale pour les régions caractérisées par une acquisition de données difficile. Par conséquent, les pires (meilleurs) résultats ont été obtenus dans les bassins les moins (meilleurs) surveillés. Par exemple, il n'était pas rare de n'avoir qu'une seule station pluviométrique fonctionnelle dans le bassin de l'Aquidauana pendant la majeure partie de la période, résultant en une densité proche d'une information pluviométrique tous les 10 000 km 2 . À la lumière de cela, les résultats obtenus ont été jugés acceptables.

La première analyse intéressante des résultats au Pantanal est la comparaison avec les résultats obtenus dans l'étude précédente de Paz et al. (2010), qui a utilisé le débit observé comme condition aux limites en amont au lieu de coupler un modèle hydrologique distribué. Les statistiques obtenues après comparaison des hydrogrammes observés et calculés le long du fleuve Paraguay et de ses affluents étaient similaires dans les deux études en termes de NSS et d'erreur quadratique moyenne (RMSE) (Fig. 6). Globalement, meilleur est l'ajustement obtenu par Paz et al. (2010), plus la différence entre les statistiques de ces auteurs et celles de cet article est faible. En d'autres termes, les difficultés à reproduire le régime d'écoulement observé à certaines stations de débitmètre trouvées par l'étude discutée, dans laquelle les coefficients de Manning du modèle hydrodynamique 1D ont été ajustés, ont été élargies lorsque la modélisation des processus pluie-débit sur leur contribution domaines a été inclus. Cela était prévu car les incertitudes dans les estimations des précipitations et dans la modélisation pluie-débit sont désormais intégrées dans la modélisation. Cependant, la similitude entre les résultats obtenus par cette étude par rapport à ceux obtenus par l'approche simplifiée d'utilisation des débits observés comme conditions aux limites amont met en évidence les résultats très raisonnables de l'effort de modélisation de l'ensemble de l'UPRB.

Fig. 6. Comparaison entre les mesures de performance NSS et RMSE obtenues dans cette étude, couplant des modèles hydrologiques-hydrodynamiques, et celles rapportées par Paz et al. (2010), qui a utilisé le débit observé comme condition aux limites en amont des cercles du modèle hydrodynamique font référence aux stations le long du fleuve Paraguay Les triangles font référence aux affluents

Le modèle couplé a reproduit de manière satisfaisante le régime d'écoulement observé au niveau des affluents, tel qu'illustré par l'inspection visuelle des hydrogrammes (Fig. 7) et selon les statistiques obtenues et présentées dans le tableau 4, dans lequel MAE signifie erreur absolue moyenne et MRE signifie moyenne relative. Erreur. Les coefficients NSS variaient entre 0,7 et 0,9 pour la moitié des stations de jaugeage disponibles et étaient inférieurs à 0,5 pour seulement trois d'entre elles (São João, São Jerônimo et Porto Ciríaco). Le long des affluents, la MRE variait entre 12 et 22 %, sauf aux stations de Barão de Melgaço, São João et Miranda, où cette mesure était supérieure à 30 %.

Fig. 7. Hydrogrammes calculés (ligne noire) et observés (ligne grise) à six points de contrôle le long des affluents du fleuve Paraguay

Tableau 4. Mesures de performance utilisant le modèle couplé aux points de contrôle pour la période du 1er janvier 1996 au 31 décembre 2000

RéférencePoint de contrôlefleuveRMSE ( m 3 · s - 1 )MAE ( m 3 · s - 1 )MRE (%)NSS
(10)DescalvadosParaguay94.0176.1212.300.87
(11)Porto ConceiçãoParaguay52.0543.8611.030.85
(12)AmolaireParaguay165.62135.1210.780.74
(13)São FranciscoParaguay406.14342.2121.180.50
(14)Porto de MangaParaguay238.88194.6010.700.77
(15)Porto MurtinhoParaguay509.86402.1316.170.48
(1)Barão de MelgaçoCuiabá178.55118.9933.040.63
(2)São JoãoCuiabá102.6276.7830.340.31
(3)A. Corrego GrandeSão Lourenço82.9359.5416.420.84
(4)São José BorireuSão Lourenço41.1232.0712.390.79
(5)São JerónimoPiquiri84.7061.5119.770.49
(6)São José PiquiriPiquiri110.4078.9221.730.69
(7)Porto do AlegreCuiabá102.4080.7112.760.73
(8)Porto CiríacoAquidauana28.6621.5318.730.44
(9)MirandaMiranda59.3738.6839.660.50

La principale difficulté à reproduire le régime d'écoulement le long des affluents du fleuve Paraguay est principalement due aux incertitudes liées à la rareté des profils de section transversale disponibles. Cependant, le modèle hydrologique-hydraulique couplé proposé était capable de reproduire les régimes d'écoulement distincts observés dans les affluents du fleuve Paraguay. À Barão de Melgaço, la rivière Cuiabá présente un régime d'écoulement saisonnier marqué, avec une période de crue entre octobre et mai et des débits de pointe atteignant 1 600 m 3 · s , alors que les débits de décrue sont d'environ 100 m 3 · s . La rivière São Lourenço à la station São José présente également un régime d'écoulement saisonnier marqué, mais celui-ci se caractérise par des branches montantes et descendantes plus douces que la rivière Cuiabá à Barão de Melgaço, qui présente des oscillations plus nerveuses en réponse aux événements de précipitations. À São José, les débits de pointe et de décrue sont généralement d'environ 400 et 160 m 3 · s respectivement, ce qui signifie des pointes de crue à peine 1,5 fois supérieures aux débits de décrue. Ce ratio est 10 fois supérieur pour la rivière Cuiabá à Barão de Melgaço. Cependant, en aval de cette station, à Porto do Alegre, le régime d'écoulement de la rivière Cuiabá devient très similaire à celui de la rivière São Lourenço à São José : branches ascendantes et descendantes régulières des hydrogrammes de crue avec une variation relativement faible entre les pics de crue et la décrue les flux. A São José Piquiri dans la rivière Piquiri, un comportement légèrement similaire à celui-ci est observé mais avec des pointes de crue plus prononcées. À son tour, le régime d'écoulement à la station Miranda dans la rivière Miranda présente une faible saisonnalité mais avec une réponse rapide et très prononcée des débits aux événements de précipitation. Enfin, à la station de Porto Ciríaco sur la rivière Aquidauana, le régime d'écoulement est très différent de tous ceux évoqués précédemment, présentant une valeur maximale marquée de 150 m 3 · s et une faible saisonnalité. L'hydrogramme observé à cette station ne présente que de faibles débits de pointe, car lors des crues majeures, un énorme volume d'eau se déverse sur le chenal principal et inonde les plaines inondables, entraînant une entaille du limbe ascendant d'une valeur de 150 m 3 · s .

Tous les régimes d'écoulement complexes décrits ont été reproduits de manière satisfaisante par le modèle hydrologique-hydraulique couplé, comme indiqué par la comparaison visuelle des hydrogrammes observés et calculés et par les statistiques présentées dans le tableau 4. De plus, les changements remarquables de régime d'écoulement le long de chaque rivière coulant de Planalto à Pantanal ont également été reproduits par le modèle proposé. Ces changements sont une conséquence de la faible capacité de transport des canaux fluviaux du Pantanal et de l'inondation de la plaine inondable qui en résulte. Par exemple, comparez les hydrogrammes entre Rondonópolis (Fig. 5) et São José (Fig. 7) au premier, qui représente la section de sortie de la rivière São Lourenço depuis Planalto, les débits de pointe saisonniers varient entre 900 et 1 200 m 3 · s , alors qu'à São José, l'hydrogramme est beaucoup plus lisse et les débits de pointe sont inférieurs à 450 m 3 · s . Un autre exemple notable se trouve le long du tronçon de 230 km de la rivière Aquidauana entre les stations Aquidauana (Planalto) et Porto Ciríaco (Pantanal), où les débits de pointe passent de 700 m 3 · s à moins de 150 m 3 · s .

Comme obtenu dans l'étude de Paz et al. (2010), les pires résultats ont été trouvés pour la station São João, située dans la rivière Cuiabá en amont du confluent des rivières São Lourenço et Piquiri. Le long de ce tronçon de la rivière, la capacité du canal principal est réduite et les crues sont détournées vers la plaine inondable même aux plus petits débits, plus de 50 % du volume annuel est perdu dans la plaine inondable, et le débit de pointe diminue de 2 000 m 3 · s - 1 à moins de 400 m 3 · s - 1 . L'eau de la plaine inondable peut rester jusqu'à 3 à 5 mois stockée et s'évaporer avant de revenir de manière diffuse et mal comprise à travers le système complexe de canaux secondaires, de lacs peu profonds et d'étangs. Cependant, le bon ajustement du modèle obtenu à la station de Porto de Alegre, par exemple, MRE = 18 % et NSS = 0,73 , situé à 50 km en aval de São João suggère que le biais trouvé à São João devient moins important après l'afflux de l'autre affluents de la rivière Cuiabá.

Les résultats obtenus sur le fleuve Paraguay montrent que le modèle appliqué était capable de reproduire le régime d'écoulement saisonnier marqué et la forme typique relativement lissée des hydrogrammes, comme illustré par la Fig. 8. Dans la Fig. 8, les hydrogrammes calculés et observés à six stations le long le fleuve Paraguay sont montrés, illustrant les changements dans les hydrogrammes en fonction de l'itinéraire des crues de Cáceres jusqu'à Porto Murtinho, une portée d'environ 1 300 km. Le long de cette voie d'écoulement, le fleuve Paraguay reçoit des contributions importantes le long de sa marge gauche, principalement des bassins versants des rivières Cuiabá et Miranda. Plus important encore, ces contributions se produisent au moyen des eaux drainées à la fois par le canal principal et les plaines inondables, c'est-à-dire que l'eau qui coule le long des plaines inondables des affluents peut contribuer à l'écoulement du canal le long de certains tronçons du fleuve Paraguay. Au contraire, le long d'autres tronçons de cette rivière, d'énormes volumes d'eau se déversent sur le chenal principal et inondent la plaine inondable. Ces échanges d'eau latéraux multiformes entre le canal et la plaine inondable rendent fortement difficile la modélisation hydrodynamique du fleuve Paraguay. Ainsi, les résultats obtenus sont très satisfaisants car le modèle appliqué reproduit les variations dans le temps et l'ampleur des pointes de crue et des débits de décrue le long du fleuve Paraguay, comme l'indiquent les statistiques résumant la comparaison entre les hydrogrammes observés et calculés. Aux stations de Cáceres, Descalvados, Porto Conceição, Amolar et Porto da Manga, le NSS était supérieur à 0,74. Les pires résultats ont été obtenus aux stations de São Francisco ( NSS = 0,50 ) et Porto Murtinho ( NSS = 0,48). Le long du fleuve Paraguay, la RMSE variait entre 52 et 510 m 3 · s , et la MAE variait de 44 à 402 m 3 · s . Ces valeurs sont apparemment trop importantes mais correspondent à des EMR variant de 10 à 12 %, sauf à São Francisco (21 %) et Porto Murtinho (16 %). La difficulté de reproduire le régime d'écoulement observé trois d'entre eux ( Francisco peut être dû à l'apparition de contributions drainées par les plaines inondables de la rivière Taquari, qui n'étaient pas bien représentées dans le modèle proposé. À Porto Murtinho, la principale raison pour ne pas obtenir de meilleurs résultats est la rareté des données pour caractériser les contributions de la partie bolivienne du bassin le long de la rive droite du fleuve Paraguay. Cela avait déjà été suggéré dans l'étude de Paz et al. (2010), qui indiquait que les pics de crue secondaires dans l'hydrogramme observé étaient probablement généré dans la partie bolivienne du Pantanal. Au contraire, une étude antérieure avait conclu que la contribution du côté bolivien du bassin était insignifiante et pouvait être négligée (MMA 1997), compte tenu de la perte d'eau due à l'inondation et à l'évaporation des plaines inondables. processus et en utilisant une procédure simplifiée de bilan hydrologique sur la base des données de débit disponibles, c'est-à-dire les données des stations de jaugeage des débits situé dans la partie brésilienne du bassin. L'étude indique, cependant, que pour un meilleur ajustement des volumes et du calendrier des hydrogrammes le long du fleuve Paraguay en aval d'Amolar, la contribution de la partie bolivienne du bassin doit être mieux quantifiée et représentée dans le modèle.

Fig. 8. Hydrogrammes calculés (ligne noire) et observés (ligne grise) à six points de contrôle le long du fleuve Paraguay

Cet article a montré l'application et les résultats de la modélisation hydrologique-hydraulique couplée de l'ensemble du bassin du fleuve Paraguay supérieur, englobant une zone de drainage d'environ 6 00 000 km 2 . Il s'agit de l'étude la plus complète sur la simulation hydrologique de l'ensemble du bassin du fleuve Paraguay supérieur et du régime d'écoulement du fleuve Paraguay et de ses affluents. Cette étude amplifie grandement la précédente présentée par Paz et al. (2010), qui s'est concentré sur l'ajustement du modèle hydrodynamique 1D pour le fleuve Paraguay et ses affluents s'écoulant le long du Pantanal. Dans l'étude, la transformation des précipitations en ruissellement a été intégrée dans la modélisation, rassemblant par conséquent les incertitudes dans les estimations des précipitations et d'autres variables météorologiques et les difficultés à caractériser physiquement une si grande zone en termes de type de sol et de couvert végétal et représentant dans le modèle hydrologique distribué. Dans l'ensemble, la similitude des résultats obtenus par cette étude par rapport à ceux obtenus par l'approche simplifiée consistant à utiliser les débits observés comme conditions aux limites en amont met en évidence la capacité du modèle présenté dans cet article.

Malgré la rareté des données, la complexité et le réseau de drainage fluvial complexe de la région, la modélisation couplée a été en mesure de représenter de manière satisfaisante la transformation pluie-débit et l'acheminement des flux le long du bassin. Les régimes d'écoulement distincts et complexes le long de chacun des affluents du fleuve Paraguay étaient bien représentés, y compris les changements dans la forme de l'hydrogramme en raison des différences de pente et de section transversale entre les tronçons fluviaux à Planalto et à Pantanal. Le tracé du débit de crue le long du tronçon de 1 300 km du fleuve Paraguay était également raisonnablement reproduit par le modèle proposé, à la fois en termes d'amplitude et de calendrier des débits de pointe et de décrue. Certaines difficultés ont été rencontrées pour reproduire le régime d'écoulement en aval de la station d'Amolar et en grande partie à Porto Murtinho en raison de la rareté des données (débits, précipitations et autres variables météorologiques) pour estimer correctement la contribution de la partie bolivienne du bassin à la marge droite du Paraguay. Fleuve.

L'effort de modélisation des processus hydrologiques de l'ensemble de l'UPRB fournit un outil précieux pour comprendre le fonctionnement de l'écosystème et pour évaluer sa résilience à la pression anthropique, au changement climatique et à la variabilité climatique. Par exemple, le modèle couplé appliqué sera en mesure de prédire comment les scénarios d'utilisation des terres, de précipitations et de changement de température affecteront le débit des cours d'eau dans les principaux tronçons des cours d'eau. Cependant, la réalisation de ces objectifs dépend de la collecte de plus de données, qui, en raison des caractéristiques du bassin, devraient être utilisées dans les techniques de télédétection ou de réanalyse météorologique.


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  • BLM OU polygone sauvage désigné (wld_poly) (résultat de recherche/métadonnées)

Caractéristiques de la nature sauvage

  • Polygone de caractéristiques BLM OR Wilderness (wild_char_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU Ligne de route des caractéristiques de la nature sauvage (wild_char_road_arc) (Résultat de la recherche/Métadonnées)

Zones d'étude de la nature sauvage

  • Ligne de zone d'étude BLM OU Wilderness (wsa_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR Wilderness Study Area Polygon (wsa_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)

Planification

Cette catégorie comprend des thèmes liés aux données de planification et de gestion des terres, y compris les limites d'aménagement du territoire et les activités de planification spécifiques aux bureaux ou aux zones.

Zones de préoccupation environnementale critique

Plan complet de loisirs de plein air à l'échelle de l'État de l'Oregon

Planifier les limites de la zone

  • BLM OR Polygone des limites du plan d'activités (AVY_PLAN_POLY) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU LUP Polygone de frontière actuel (LUP_CRNT_POLY) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU LUP Polygone de frontière historique (LUP_HIST_POLY) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU LUP Polygone de frontière en cours (LUP_PRGS_POLY) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)

Ressource visuelle

  • BLM OU Polygone de publication de gestion des ressources visuelles (vri_pub_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Polygone de publication de gestion des ressources visuelles (vrm_pub_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)

Varier

Allotissements de pâturage

  • BLM OR Polygone des parcelles de pâturage (GRA_ALLOTMENT_POLY) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OR Ligne Allotissements et Pâturages (gra_arc) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OR Lotissements de pâturage et polygone de pâturages (gra_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • Tableau BLM OR Rangeland Administration System Authorization 2020 (RAS_AUTH_20200327) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Tableau BLM OR Système d'administration des terres de parcours Pasture 2020 (RAS_PASTURE_20200327) (Résultat de la recherche/Métadonnées)

Cheval sauvage et Burro

  • BLM OU polygones de zone de troupeau de chevaux sauvages et de burros (whb_ha_poly) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU polygones de la zone de gestion des troupeaux de chevaux sauvages et de burros (whb_hma_poly) (résultat de recherche/métadonnées)

Des loisirs

Cette catégorie comprend des thèmes tels que les terrains de camping et les sentiers.

Site de loisirs

  • BLM OU Point de site de loisirs (recsite_point) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR Recreation Site Polygon (recsite_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OR Recreation Site Polygon Centroid Point (recsite_pub_poly_point) (Résultat de recherche/Métadonnées)

Transport

Cette catégorie contient des thèmes liés au transport, notamment la gestion des déplacements et l'utilisation des véhicules hors route (VHR).

Transport terrestre

  • Ligne BLM OU GTRN Back Country Byways (back_country_byways_arc) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU GTRN Publication Routes Ligne (gtrn_pub_roads_arc) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • Point de segment de publication BLM OU GTRN (gtrn_segment_pt) (résultat de recherche/métadonnées) (services Web)
  • BLM OU GTRN Publication Trails Line (gtrn_pub_trails_arc) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OR Oregon National Historic Trail Line (oregon_historic_trail_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Oregon and Washington Highways Line (highways_arc) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)

Désignation OHV

Végétation

Cette catégorie comprend des thèmes tels que les traitements de la végétation, la foresterie, la botanique et les mauvaises herbes.

Enquête actuelle sur la végétation

  • Table de précision BLM OU CVS (CVS_ACCURACY_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU CVS Table des matériaux ligneux à forte chute (CVS_DWMCOARSE_TBL) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Table des limites des classes de conditions BLM OU CVS (CVS_CCBOUNDARIES_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table des définitions des classes de conditions BLM OU CVS (CVS_CCDEFINITIONS_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau des proportions des classes de conditions BLM OU CVS (CVS_CCPROPORTIONS_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau des erreurs de données BLM OU CVS (CVS_DATAERRORS_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Ligne de transect BLM OU CVS Downed Wodd (CVS_SMP_DWTRAN_ARC) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU CVS Tableau des amendes de matériaux ligneux abattus (CVS_DWMFINES_TBL) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Tableau de l'historique des erreurs BLM OU CVS (CVS_ERRORHISTORY_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de données de couverture du sol BLM OU CVS (CVS_GNDCOVER_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de données BLM OU CVS sur les massifs de bois dur (CVS_HWCLUMPS_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de données de l'arborescence des sites de non-tally BLM OU CVS (CVS_NTSITEDATA_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU CVS Non-Tally Sub Plot Reference Trees Point (CVS_RES_NT_SPREF_PT) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Tableau de données de référence des sous-parcelles sans pointage BLM OU CVS (CVS_NTSPREFS_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau d'administration de l'unité d'échantillon primaire BLM OU CVS (CVS_PSUADMIN_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Point central de l'unité d'échantillonnage primaire BLM OU CVS (CVS_SMP_PSUPLT_PT) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de données d'unité d'échantillon primaire BLM OU CVS (CVS_PSUDATA_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de l'historique des unités d'échantillonnage primaires BLM OU CVS (CVS_PSUHISTORY_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU CVS Unité d'échantillonnage primaire Point central de la sous-parcelle (CVS_SMP_PSUSUBPLT_PT) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU CVS Ressource Downed Wood Pieces Point (CVS_RES_DW_PT) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • Point de touffes de bois dur de ressource BLM OU CVS (CVS_RES_HWCL_PT) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Point d'arborescence du site de non-décompte des ressources BLM OU CVS (CVS_RES_NT_ST_PT) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table de données des souches BLM OU CVS (CVS_STUMPS_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table de données de sous-parcelle BLM OU CVS (CVS_SUBPLOTDATA_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Polygone de classe de condition d'enquête BLM OU CVS (CVS_SRV_CC_POLY) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Polygone des sous-parcelles d'enquête BLM OU CVS (CVS_SRV_SUBPLT_POLY) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table de données d'arbre BLM OU CVS (CVS_TREEDATA_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Point d'arbres BLM OU CVS (CVS_RES_TREE_PT) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Tableau de données sur la végétation du sous-étage BLM OU CVS (CVS_UNDERVEGDATA_TBL) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Point de panneau d'exemple CVS (CVS_SMP_PANEL_PT) (résultat de recherche/métadonnées)

Unités de sélection forestière

  • BLM OU Co-Op et Polygone des unités de sélection forestière consolidées (FBU_COOPCONSOL_POLY) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Polygone des unités d'élevage du douglas (FBU_DFIR_POLY) (Résultat de la recherche/Métadonnées) (Services Web)

Inventaire des opérations forestières

  • Tableau de désintégration du journal BLM OU FOI (MS_DL_DECAY_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table de publication des journaux de panne BLM OU FOI (MS_DOWNLOG_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table de publication des couches BLM OU FOI (MS_LAYERS_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de publication des pourcentages d'espèces des couches BLM OU FOI (MS_LYR_SPP_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de désintégration BLM OU FOI (MS_SG_DECAY_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Table de publication d'accrocs BLM OU FOI (MS_SNAG_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de publication de stand BLM OU FOI (MS_STAND_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Tableau de publication des pourcentages d'espèces de peuplement BLM OU FOI (MS_STD_SPP_PUB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU Forest Operations Inventory Vegetation Publication Polygon (FOIVEG_PUB_POLY) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)

Points d'échantillonnage

Hauteur de l'arbre potentiel du site

  • Ligne de hauteur d'arbre potentielle du site (SPTH_ARC) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Polygone de hauteur d'arbre potentiel du site (SPTH_POLY) (résultat de recherche/métadonnées) (services Web)

Classe de capacité de production de bois

  • BLM OU Polygone des traitements biologiques (bio_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Polygone de traitements chimiques (chem_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Exclusion Protection Treatments Polygon (prot_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Web Services)
  • BLM OR Harvest Treatments Polygon (harv_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Polygone de traitements mécaniques (mech_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Polygone des traitements de brûlage dirigé (burn_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Polygone de traitements de revégétalisation (reveg_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)

Faune

Cette catégorie contient des données sur la faune qui ont été créées ou gérées par le BLM.

Répartition du poisson

  • BLM OU Arc de poisson anadrome (FISH_ANADROMOUS_ARC) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU Polygone de poisson anadrome (FISH_ANADROMOUS_POLY) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR Fish Resident Line (FISH_RESIDENT_ARC) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OR Fish Resident Poly (FISH_RESIDENT_POLY) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OU Ligne de poisson non indigène (FISH_NON_NATIVE_ARC) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU Polygone de poisson non natif (FISH_NON_NATIVE_POLY) (Résultat de recherche/Métadonnées)

Barrière de passage du poisson

Tétras des armoises PHMA/GHMA

Zone de Guillemot marbré

Chouette tachetée

  • BLM OU Centres d'activités connus de la chouette tachetée Oregon Polygon (koac_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Point de publication du résumé du site de la Chouette tachetée du Nord (nso_sitesum_public_point) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU Point de publication des sites de la Chouette tachetée du Nord (nso_site_public_point) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)

Compte rendu de décision du Tétras des armoises

Tétras des armoises Compte rendu de décision 2015

  • BLM OU GSGROD Zone de gestion de l'habitat prioritaire du Tétras des armoises Zone de gestion de l'habitat générale coupée au polygone de propriété BLM R6 Albers (wld_ROD_PHMAGHMA_BLMOwn_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Désignations des emprises éoliennes et solaires Polygone R6 Albers (lnds_ROD_ROWDSG_windSolar_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Allotissements de pâturage BLM OU GSGROD coupés au polygone de propriété BLM R6 Albers (rng_ROD_GraAllotment_BLMOwn_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Zone de gestion de l'habitat prioritaire du Tétras des armoises Zone de gestion de l'habitat général Polygone R6 Albers (wld_ROD_PHMAGHMA_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Domaines clés de préoccupation environnementale critique (ACEC) R6 Albers (sma_ROD_KeyACECs_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Key Research Natural Areas (RNA) Polygone R6 Albers (sma_ROD_KeyRNA_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Mineral Stipulations Polygone R6 Albers (min_ROD_Mineral Stipulations_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Contrats de location non énergétiques Polygone R6 Albers (min_ROD_nonEnergyLSE_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Désignations des véhicules hors route Polygone R6 Albers (sma_ROD_OHV_r6alb_20150706) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Zone de planification Polygone R6 Albers (adm_ROD_PlanningArea_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Zone de planification BLM OU GSGROD découpée sur le polygone de propriété BLM R6 Albers (adm_ROD_BLMOwn_PlanArea_r6alb) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Désignations des emprises Polygone majeur R6 Albers (lnds_ROD_ROWDSG_major_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Désignations d'emprise Polygone mineur R6 Albers (lnds_ROD_ROWDSG_minor_r6alb) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Zones focales de l'armoise (SFA) Polygone R6 Albers (adm_ROD_SFA_Final_r6alb) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • Zones focales de l'armoise BLM OU GSGROD (SFA) découpées sur le polygone de propriété BLM R6 Albers (adm_ROD_SFA_BLMOwn_r6alb) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU GSGROD Land Tenure Polygon R6 Albers (lnds_ROD_LandTenure_r6alb) (Résultat de la recherche/Métadonnées)

RMP pour l'ouest de l'Oregon

Cette catégorie comprend les données des plans de gestion des ressources de l'ouest de l'Oregon.

RMP pour l'ouest de l'Oregon Records of Decision Northwestern and Coastal Oregon

  • BLM OU ROD NCO Zones fermées au polygone d'entrée de minéraux vendables (RWO_ROD_NCO_SALABLE_CLOSED_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO Polygone des zones de préoccupation environnementale critique (RWO_ROD_NCO_ACEC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD NCO désigné Wild & Scenic River Corridors Polygon (RWO_ROD_NCO_Designated_WSR_Corridors_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO Ligne désignée des rivières sauvages et pittoresques (RWO_ROD_NCO_Designated_WSR_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO Zones de régime foncier Polygone (RWO_ROD_NCO_LTZ_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD NCO Polygone d'affectation des terres (RWO_ROD_NCO_LUA_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD NCO Polygone des limites d'aménagement du territoire (RWO_ROD_NCO_LUP_Boundary_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD NCO Lands Wilderness Caractéristiques Polygone (RWO_ROD_NCO_LWC_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO Désignations d'accès motorisé public Polygone (RWO_ROD_NCO_MOTORIZED_ACCESS_DESIGNATION_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO Polygone des zones de gestion des loisirs (RWO_ROD_NCO_RMA_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO polygone des zones d'évitement et d'exclusion des emprises (RWO_ROD_NCO_ROW_poly) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Polygone des réserves riveraines BLM OR ROD NCO (RWO_ROD_NCO_Riparian_Reserves_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD NCO Polygone approprié de corridors fluviaux sauvages et pittoresques (RWO_ROD_NCO_Suitable_WSR_Corridors_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD NCO Ligne de rivières sauvages et pittoresques appropriées (RWO_ROD_NCO_Suitable_WSR_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD NCO Zone de gestion des ressources visuelles Polygone (RWO_ROD_NCO_VRM_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)

RMP pour l'ouest de l'Oregon Dossiers de décision Sud-ouest de l'Oregon

  • BLM OU ROD SWO Zones fermées au polygone d'entrée de minéraux vendables (RWO_ROD_SWO_SALABLE_CLOSED_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Zones de préoccupation environnementale critique Polygone (RWO_ROD_SWO_ACEC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Polygone de corridors de rivières sauvages et pittoresques désignés (RWO_ROD_SWO_Designated_WSR_Corridors_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Ligne désignée des rivières sauvages et pittoresques (RWO_ROD_SWO_Designated_WSR_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Allotissements de pâturage Polygone (RWO_ROD_SWO_Grazing_Allotments_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD SWO Polygone d'affectation des terres (RWO_ROD_SWO_LUA_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Polygone des limites d'aménagement du territoire (RWO_ROD_SWO_LUP_Boundary_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Terres gérées pour leur polygone de caractéristiques de nature sauvage (RWO_ROD_SWO_LWC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Désignations des accès motorisés publics Polygone (RWO_ROD_SWO_MOTORIZED_ACCESS_DESIGNATION_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Polygone des zones de gestion des loisirs (RWO_ROD_SWO_RMA_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Polygone des zones d'évitement et d'exclusion des emprises (RWO_ROD_SWO_ROW_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD SWO Polygone des réserves riveraines (RWO_ROD_SWO_Riparian_Reserves_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Polygone approprié de corridors fluviaux sauvages et pittoresques (RWO_ROD_SWO_Suitable_WSR_Corridors_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD SWO Ligne de rivières sauvages et pittoresques appropriées (RWO_ROD_SWO_Suitable_WSR_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Polygone des zones de gestion des ressources visuelles BLM OU ROD SWO (RWO_ROD_SWO_VRM_poly) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM OU ROW ROD SWO Polygone des zones de régime foncier (RWO_ROD_SWO_LTZ_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)

RWO ROD Services externes

  • BLM OU ROD PSDV Ligne de rivières sauvages et pittoresques appropriées (PSDV_RWO_ROD_Suitable_WSR_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Zones de préoccupation environnementale critique Polygone (PSDV_RWO_ROD_ACEC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD PSDV BLM District Harvest Model Metrics Polygon (PSDV_ecn_MMBFbyDOB_c_v1_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Désigné Wild & Scenic River Corridors Polygon (PSDV_RWO_ROD_Designated_WSR_Corridors_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Designated Wild & Scenic Rivers Line (PSDV_RWO_ROD_Designated_WSR_arc) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Zone de gestion Est Raster d'affectation des terres (PSDV_RWO_ROD_LUA_EMA_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Raster de classe d'état d'humidité du site forestier (PSDV_RWO_ROD_FSMCC_30m_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Polygone d'allotissements de pâturage (PSDV_RWO_ROD_Grazing_Allotments_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR ROD PSDV Récolte Assise des terres Raster d'affectation des terres (PSDV_RWO_ROD_LUA_HLB_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Raster d'affectation des terres (PSDV_RWO_ROD_LUA_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées) (Services Web)
  • BLM OU ROD PSDV Polygone des limites de l'aménagement du territoire (PSDV_RWO_ROD_LUP_Boundaries_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Terres gérées pour leur polygone de caractéristiques de nature sauvage (PSDV_RWO_ROD_LWC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Ownership Raster (PSDV_pol_ownership_c_v1_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Changement de population BLM OU ROD PSDV par polygone de comté (PSDV_ecn_PopByCounty_c_v1_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Polygone des zones de gestion des loisirs (PSDV_RWO_ROD_RMA_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Réserves et Raster d'affectation des terres des terres de conservation nationales (PSDV_RWO_ROD_LUA_Reserves_NLCS_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Polygone approprié de corridors fluviaux sauvages et pittoresques (PSDV_RWO_ROD_Suitable_WSR_Corridors_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OU ROD PSDV Polygone des zones de gestion des ressources visuelles (PSDV_RWO_ROD_VRM_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • Métriques de récolte BLM OU RWO par polygone de limites de district (RMPWO_MMBF_By_DOB) (résultat de recherche/métadonnées)
  • Propriété BLM OU RWO Raster de 10 mètres (RMPWO_Ownership_10m_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • Changement de population BLM OU RWO par polygone COB (RMPWO_Population_By_COB) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM OR RWO ROD PSDV Raster de réserves riveraines (PSDV_RWO_ROD_Riparian_Reserves_rst) (Résultat de recherche/Métadonnées)

Monument national des îles San Juan RMP

Cette catégorie comprend les données du plan de gestion des ressources du monument national des îles San Juan.

ÉBAUCHE SJIRMP

  • BLM WA SJINMRMP BLM Ownership Draft Polygon (SJIRMP_BLM_Ownership_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP BLM Shoreline 50 mètres tampon de polygone de tirant d'eau (SJIRMP_BLM_Shoreline_50M_buffer_poly) (résultat de recherche/métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP ERMA Intersecté avec Veg Alternative B Poly (SJIRMP_ERMA_Veg_Intersect_ALTB_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP ERMA Intersecté avec Veg Alternative C Poly (SJIRMP_ERMA_Veg_Intersect_ALTC_poly) (Résultat de la recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP ERMA Intersecté avec le polygone D végétal alternatif (SJIRMP_ERMA_Veg_Intersect_ALTD_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Zone de gestion des loisirs étendue Alternative B Polygone (SJIRMP_ERMA_AltB_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Zone de gestion des loisirs étendue Alternative C Poly (SJIRMP_ERMA_AltC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Zone de gestion des loisirs étendue Alternative D Polygone (SJIRMP_ERMA_AltD_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP GeoBOB Publication Flora Sites Polygone (SJIRMP_Flora_Sites_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP NOAA Shoreline Buffered 200 pieds Poly (SJIRMP_Shoreline_200ftBuffer_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Polygone de propriété (SJIRMP_Ownership_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Succession coupée à la ligne DRAFT de végétation (SJIRMP_Succession_Clipped_to_VEG_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Ligne D alternative du plan de gestion des déplacements et des transports (SJIRMP_TTMP_AltD_line) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Plan de gestion des déplacements et des transports Ligne A alternative (SJIRMP_TTMP_AltA_line) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Ligne actuelle du plan de gestion des déplacements et des transports (SJIRMP_TTMP_Current_line) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Plan de gestion des déplacements et des transports Ligne C alternative (SJIRMP_TTMP_AltC_line) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Visual Resource Management - VRM (Polygone) Alternative A (SJIRMP_VRM_altA_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Visual Resource Management - VRM (Polygone) Alternative B (SJIRMP_VRM_altB_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Visual Resource Management - VRM (Polygone) Alternative C (SJIRMP_VRM_altC_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Visual Resource Management - VRM (Polygone) Alternative D (SJIRMP_VRM_altD_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMP Wilderness Caractéristiques Poly DRAFT (SJIRMP_WLD_Characteristics_Poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJINMRMPPlan de gestion des déplacements et des transports Ligne B alternative (SJIRMP_TTMP_AltB_line) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJIRMP Camping dispersé sans action Polygone alternatif (SJIRMP_BLM_Dispersed_Camping_NoAction_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJIRMP Polygone des zones de gestion du patrimoine maritime (SJINM_Martime_Heritage_Management_Areas_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)
  • BLM WA SJIRMP Zones océaniques 20 mètres Polygone (SJIRMP_BLM_OceanAreas_To_depth20m_poly) (Résultat de recherche/Métadonnées)

Amendement au RMP du sud-est de l'Oregon

Cette catégorie comprend les données du plan de gestion des ressources modifié du PGR du sud-est de l'Oregon.


Description détaillée des données

Le RAMP DEM a été développé en intégrant une grande variété de données topographiques disponibles dans un environnement SIG. En combinant les avantages comparatifs de toutes les sources disponibles, les développeurs ont pu exploiter pleinement les informations topographiques les plus détaillées et les plus précises dans chaque ensemble de données. Les procédures de vérification des erreurs comprenaient une analyse statistique globale, des méthodes de validation croisée et la création d'une image stéréo synthétique pour visualiser et détecter les erreurs grossières dans les données d'altitude (Liu 1999). Une nouvelle technique d'intégration de données a permis aux développeurs de produire un MNT à la fois homogène et géomorphologiquement cohérent avec un terrain couvert et libre de glace. Le DEM capture des détails de géomorphologie, allant des vallées de montagne à petite échelle aux vastes bassins de drainage de la calotte glaciaire.

La version 2 du RAMP DEM intègre diverses améliorations par rapport à la version originale, avec des effets dans de nombreuses régions de l'Antarctique, comme résumé ci-dessous (tableau adapté de Jezek et al. 1999) :

Méthode Zone d'application
Précision et résolution accrues grâce aux nouvelles données disponibles Coats Land, Theron Mountains, Berkner Island, Henry Ice Rise et Korff Ice Rise
DEM étendu sur les îles et la surface océanique environnante à l'appui d'études sur la glace de mer et l'océanographie Îles Shetland du Sud, île Latady, mer de Weddell, mer d'Amundsen, mer de Davis, océan autour de la terre de la Reine Maud et plate-forme de glace de Shackleton
Meilleure sélection des données et contraintes de surface à l'aide de lignes de côte et de lignes de mise à la terre mises à jour dérivées de la mosaïque SAR littoral pour l'ensemble du continent, en particulier les marges de glace de la plate-forme de glace de Ross, de la plate-forme de glace d'Amery et de la plate-forme de glace de Filchner-Ronne Lignes d'échouage de la plate-forme de glace de Filchner et de l'île Roosevelt
Suppression des artefacts dans le DEM en ajustant les paramètres d'interpolation et en densifiant les contours Montagnes Crary, Montagnes Sør Rondane
Erreurs planimétriques corrigées à l'aide de techniques de simulation SAR et de déformation Montagnes Ellsworth

La source de données

Les données proviennent de diverses sources. Les développeurs et les contributeurs de données ont compilé une collection complète de données topographiques numériques. Les données utilisées peuvent être regroupées dans les trois catégories suivantes :

Les données cartographiques comprennent les contours, les points de hauteur et les lignes de structure de surface numérisées à partir de feuilles de cartes topographiques en papier. Les données de télédétection sont constituées des données altimétriques du radar satellite ERS-1 et des données d'échosondeur radar aéroporté. Les données d'enquête comprennent des données d'enquête au sol et des mesures GPS par satellite.

Les chercheurs suivants ont fourni des données :

  • Jay Zwally du Goddard Space Flight Center de la NASA, États-Unis
  • Anita Brenner et John DiMarzio de Raytheon Corporation, États-Unis
  • Jonathan Bamber du Centre de télédétection, Université de Bristol, Royaume-Uni
  • Paul Cooper, David Vaughan et Phil Homes du British Antarctic Survey, Royaume-Uni
  • Ted Scambos du National Snow and Ice Data Center, États-Unis
  • Craig Lingle de l'Université d'Alaska, États-Unis
  • Lee Belbin, Ursula Ryan et Mike Craven de la division antarctique australienne, Australie
  • Cheryl Hallam et Jerry Mullins de l'USGS, États-Unis
  • Johannes Ihde de l'Institut fur Angewandte Geodasie, Allemagne
  • Ian Whillans, Paul Berkman et Terry Wilson de l'Ohio State University, États-Unis

Format des données

Toutes les données DEM sont fournies aux formats ARC/INFO et grille binaire, et les DEM de 1 km et 400 m sont également disponibles au format ASCII. Voici un tableau qui résume les caractéristiques de la grille binaire.

Grille binaire
1 km 400 mètres 200 mètres
Lignes 4916 12290 24580
Colonnes 5736 14340 28680
Ordre des octets Gros boutien Gros boutien Gros boutien
Octets par cellule 2 2 2
Taille de la cellule 1000 mètres 400 mètres 200 mètres
Bandes 1 1 1
Octets de ligne 11472 28680 57360

Les grilles ASCII contiennent des champs pour la latitude, la longitude, l'élévation par rapport à l'ellipsoïde WGS84 et l'élévation par rapport au géoïde OSU91A. Les données sont représentées en degrés décimaux, de -180 degrés (ouest) à 180 degrés (est) de longitude et de -90 à -60 (sud) degrés de latitude.

Les couvertures ARC/INFO des DEM RAMP sont organisées en répertoires individuels pour chaque résolution (1 km, 400 m et 200 m) et géoïde/ellipsoïde.

Unité de mesure

Les altitudes des points de cet ensemble de données sont mesurées en mètres [m] au-dessus de l'ellipsoïde WGS84 et du géoïde OSU91A. (Voir la section intitulée Granularité des données pour une liste de fichiers référençant ces deux modèles.)

Alors que l'ellipsoïde WGS84 est basé sur une approximation de la forme de la Terre en utilisant uniquement un rayon équatorial et un rayon polaire (ou un rayon et une excentricité), le géoïde OSU91A est une surface plus complexe représentant le niveau moyen de la mer. Le géoïde OSU91A est signalé comme une hauteur au-dessus ou au-dessous de l'ellipsoïde WGS84. La relation entre les deux pour le RAMP DEM peut être décrite algébriquement comme suit :

W sont les élévations WGS84
G sont les élévations OSU91A
S sont les élévations moyennes du niveau de la mer du géoïde OSU91A, par rapport à l'ellipsoïde WGS84

Plage de données

Les valeurs sont en mètres pour chaque grille.

Le minimum Maximum
OSU91A 200 m 0 5022
WGS84 200 m -67 5008
OSU91A 400 m 0 5012
WGS84 400 m -67 4997
OSU91A 1 km 0 4982
WGS84 1 km -67 4968

Remarque : Les valeurs maximales diminuent avec l'augmentation de l'espacement de la grille, car une région plus grande est calculée en moyenne pour chaque cellule de la grille. Les valeurs d'altitude maximales se trouvent dans les montagnes Ellsworth, près du massif de Vinson. Les valeurs zéro sont sur la côte, il n'y a aucun point à l'intérieur de l'Antarctique qui se trouve au niveau de la mer ou en dessous (c'est-à-dire avec une élévation du géoïde de zéro ou moins).

Voici un exemple de sortie d'un fichier DEM ASCII de 1 km :

Granularité des données

Un granule de données RAMP DEM (c'est-à-dire la plus petite agrégation de données pouvant être récupérée indépendamment) comprend la couverture de l'ensemble du continent à une résolution donnée et un modèle géoïde/ellipsoïde. Les tailles de fichiers compressés et non compressés sont résumées ci-dessous.

Manipulation des données

Techniques et algorithmes de dérivation

Interpolation des données d'altimètre radar satellitaire

Les ensembles de données altimétriques radar pour le RAMP Antarctic DEM avaient déjà été corrigés pour les erreurs de poursuite et de pente et prétraités en points uniformément répartis avec un espacement d'environ 5 km, avant d'être combinés avec les nombreux ensembles de données supplémentaires. Reportez-vous au document Radar Altimètre du NSIDC pour plus d'informations (Davis et Zwally 1993, Zwally et al. 1983, et Brenner et al. 1983.) L'équipe de développement RAMP DEM a utilisé la méthode d'interpolation Quintic du réseau triangulé irrégulier (TIN) pour données d'altimètre radar satellitaire (Liu, Jezek et Li 1999).

Interpolation des données radar aéroportées de trajectoire

Les données radar aéroportées sont densément échantillonnées le long des lignes de vol mais largement séparées entre les transects de vol. La plupart des algorithmes d'interpolation ont des difficultés à résoudre un tel motif. L'équipe de développement du RAMP Antarctic DEM a utilisé une procédure qui combine la méthode du poids de distance inverse (IDW) basée sur le voisinage pour stabiliser le résultat de l'interpolation, avec la méthode TIN pour conserver les détails topographiques présents dans les données sources (Liu, Jezek, et Li 1999).

Interpolation des données cartographiques basées sur les contours

Les données de contour sont caractérisées par un suréchantillonnage des informations le long des lignes de contour et un sous-échantillonnage entre les lignes de contour, en particulier dans les zones à faible relief avec des contours largement espacés. C'est le type de données le plus difficile à interpoler avec des techniques d'interpolation à usage général. L'équipe de développement a choisi d'utiliser la méthode basée sur TOPOGRID (Hutchinson 1988 Hutchinson 1989 ESRI 1991 Gesch et Larson 1996) pour interpoler les données cartographiques dans le RAMP Antarctic DEM. L'équipe a légèrement modifié la méthode TOPOGRID (Liu, Jezek et Li 1999) pour compenser les puits parasites qui se produisent dans les zones clairsemées correspondant aux zones à faible pente comme les fonds des vallées glaciaires (Bliss et Olsen 1996).

Détermination de l'espacement de la grille DEM

L'espacement horizontal de la grille des MNT est un paramètre important qui doit être spécifié lors de l'interpolation. En général, un petit espacement de grille est nécessaire pour obtenir une représentation précise des détails de surface pour un terrain accidenté et montagneux, tandis qu'un grand espacement de grille est suffisant pour un terrain à faible relief. Pour les données d'altimètre radar satellitaire et les données radar aéroportées, un espacement de poste de 1 km a été utilisé. Pour les données de contour, un espacement de grille de 200 m a été utilisé pour les zones montagneuses accidentées où la densité de contour est très élevée, tandis qu'un espacement de grille de 400 m a été utilisé pour la zone côtière en pente où les contours sont relativement lisses et régulièrement, largement espacés (Liu, Jezek , et Li 1999).

Intégration de données

Pour les marges côtières montagneuses et en pente, l'équipe de développement a intégré les données de contour, les points d'élévation ponctuelle, les côtes, les lignes de mise à la terre et des données GPS limitées pendant le processus d'interpolation. Pour éviter les effets de bord, toutes les couches de données source sont fusionnées en un certain nombre de blocs qui se chevauchent, et l'étendue de l'interpolation à chaque fois est définie beaucoup plus petite que celle des données d'entrée. Les ensembles de données DEM individuels sont fusionnés à l'aide d'opérations de "coupure" et d'"insertion" logiques SIG le long des côtes et des lignes de mise à la terre, et en utilisant une fonction de mélange Hermite cubique (en forme de S) le long de zones tampons irrégulières (Liu, Jezek et Li 1999) .

Précision

Résolution horizontale (spatiale)
La résolution horizontale réelle du DEM varie d'un endroit à l'autre en fonction de la densité et de l'échelle des données source d'origine. Les développeurs de l'ensemble de données estiment que la résolution horizontale du DEM est d'environ 200 m dans les montagnes transantarctiques et la péninsule antarctique, et d'environ 400 m dans les régions côtières en pente. Pour les plates-formes glaciaires et la calotte glaciaire intérieure couvertes par les données altimétriques du radar satellitaire, la résolution horizontale est d'environ 5 km, mais lorsque les données de sondage radar aéroporté ont été utilisées, la résolution horizontale est d'environ 1 km. Pour le plateau à l'intérieur de 81,5 degrés de latitude sud, la résolution horizontale est estimée à environ 10 km (Liu, Jezek et Li 1999).

Précision de la géolocalisation
La précision de la géolocalisation (c'est-à-dire la précision de la position d'un élément donné sur le DEM) est régie par la précision des sources de données topographiques et est généralement meilleure que la résolution horizontale du DEM.

Précision verticale
La précision verticale du RAMP Antarctic DEM est de ± 100 m sur les zones montagneuses accidentées, ± 15 m pour les régions côtières à forte pente, ± 1 m sur les plates-formes glaciaires, ± 7,5 m pour la calotte glaciaire intérieure en pente douce et ± 17,5 m pour le des portions relativement rugueuses et fortement inclinées du périmètre de la calotte glaciaire. Pour les latitudes au sud de 81,5 degrés sud, à l'intérieur de la calotte glaciaire de l'Antarctique de l'Est et loin des chaînes de montagnes, la précision verticale est estimée à ± 50 m (Liu, Jezek et Li 1999).

La gestion des erreurs

Les erreurs potentielles dans le RAMP DEM comprennent les imperfections de l'instrument de mesure, les lectures ou les enregistrements erronés, les erreurs de calcul et d'exécution et les erreurs de numérisation. Des erreurs ont été notées dans les couvertures de contours ARC/INFO, avec des contours mal étiquetés et des intersections de contours. Dans certains cas, les courbes de niveau numérisées ont dévié de leur position d'origine sur la carte source et se sont souvent croisées, ce qui fait que certaines positions ont deux ou plusieurs valeurs en conflit. De plus, un mauvais contrôle au sol et des techniques de navigation inexactes utilisées pour acquérir les données topographiques originales ont été notés. Certains points de contrôle au sol ont été affectés par erreur à des valeurs élevées, en raison d'erreurs de saisie de données. L'équipe de développement de RAMP DEM a utilisé diverses techniques pour détecter et corriger ces erreurs (Liu 1999).

Analyse statistique mondiale
Les statistiques récapitulatives ont été calculées à partir des tables attributaires ARC/INFO où résident les données d'altitude. Ces statistiques globales ont été utilisées pour identifier des valeurs erronées extrêmes, à savoir la plage d'altitude, à partir des connaissances préalables sur une région spécifique ou à partir de la distribution de fréquence des mesures d'altitude. Les points de données avec des valeurs d'altitude en dehors de la plage raisonnable ont été signalés, et des valeurs erronées et des valeurs négatives pour l'altitude ont été supprimées. Les courbes de niveau avec des valeurs d'élévation irrégulières ont été détectées et corrigées en fonction des valeurs des courbes de niveau voisines.

Validation croisée
Des méthodes de validation croisée ont été utilisées pour plusieurs ensembles de données qui se chevauchent dans la même zone. Les points de hauteur ponctuelle ont été comparés aux couvertures de contours correspondantes en prédisant d'abord les valeurs d'élévation aux positions des points ponctuels en interpolant entre les contours, puis en calculant les différences entre les valeurs interpolées et les valeurs de hauteur ponctuelle. Les points qui présentaient une différence absolue supérieure à un intervalle de contour dans la zone plate et deux fois supérieure à l'intervalle de contour dans les zones très variables ont été supprimés. Des recoupements ont été effectués de la même manière entre les données de contour et les données d'alimètre radar satellitaire.

Inspection visuelle
Des erreurs dans les données d'altitude ont été détectées avec une variété de méthodes interactives, notamment des vues en perspective, une séquence de couleurs dans les courbes de niveau, l'ombrage des collines et l'affichage stéréo synthétique. Dans les zones en question, les courbes de niveau ont été superposées aux données sources pour révéler des erreurs dans les valeurs d'altitude. Lorsque la grille DEM était rendue sous la forme d'une image ombrée de colline ou d'une image stéréo synthétique, des erreurs apparaissaient sous forme de vallées ou de cicatrices anormales, en particulier lorsque l'exagération verticale était augmentée ou que l'angle d'éclairage était ajusté.

Simulation d'images
Cette méthode intégrait une synthèse numérique d'une image satellite selon une grille DEM, avec des informations sur l'angle d'éclairage du satellite et la géométrie de l'image. Dans une zone à couverture terrestre homogène comme celle de l'Antarctique, une comparaison et une analyse de corrélation entre l'image simulée et l'image réelle peuvent souvent révéler des erreurs dans le MNT.

Autocorrélation spatiale
Des erreurs subtiles dans les valeurs d'altitude ont été détectées à l'aide de méthodes statistiques rigoureuses et en retraçant les erreurs jusqu'aux données sources d'origine après avoir localisé les zones de discontinuité spatiale. Lors de la vérification de la cohérence et de la continuité de chaque point de données par rapport aux points voisins, les points de données erronés sont signalés comme des valeurs aberrantes locales s'ils sont incohérents avec les points voisins.


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