Contexte et objectifs

Transcription

1 Redistributions des masses induites par le système de mousson en Afrique de l'ouest Comparaison GPS, GRACE et modèles géophysiques S. Nahmani (1), O. Bock (1), M.M.-N. Bouin (2), A. SantamaríaSantamaríaGómez (3), J.J.-P. Boy (4), X. Collilieux (1), L. Métivier (1), I. Panet (1), P. Genthon (5), C. de Linage (4), G. Wöppelmann (6)

2 Contexte et objectifs

3 Contexte climatique Au cours du XXème siècle, forte variabilité interannuelle à décennal de la Mousson Ouest Africaine Deux décennies de sécheresse dans le Sahel (70 s 80 s) Contexte et objectifs Précipitations JAS (mm/j) SAHEL Précipitations MAR Contexte scientifique Projet AMMA ( ): Compréhension des processus et de la variabilité de la M.O.A. Volet expérimental conséquent (incl. 6 stations GPS) Projet GHYRAF ( ): Gravité et hydrologie en Afrique drought JUN SEP DEC (Nicholson, 1993)

4 Network of AMMA-GHYRAF GPS stations Précipitations (GPCP) 2006 Tombouctou 2005 Gao Ouagadougou Niamey Tamale Djougou

5 Incertitudes des modèles hydrologiques et des produits GRACE au Sahel : ALMIP : 9 modèles régionaux (Inter comparaison AMMA LSM) GRACE: 5 produits (CNES, GSFC, CSR, JPL, GFZ)) Amplitude annuelle e (mm) Amplitude annuelle e (mm) (Grippa et al., WRR, 2011)

6 Surcharge induite par la Mousson Ouest Africaine Amplitude des variations annuelles Humidité des sols (GLDAS) Hydro Loading (GLDAS) Hydro Loading (GRACE) Soil Moisture: a ~ mm Hydro Loading: a ~ 3 5 mm Hydro Loading: a ~ 4 6 mm

7 Comparaison de GPS, GRACE et des modèles de surcharge

8 Données et Méthodes (1/2) Les déplacements des stations GPS : Les données GPS ont été traitées au sein de la solution ULR4.0 globale (Consortium ULR, Santamaría-Gómez et al. 2010), logiciel GAMIT Combinaisons des solutions journalières obtenues sur des sous-réseaux par GLOBK puis cumul des solutions hebdo par CATREF aligné sur l ITRF2005. Les déplacements non linéaires sont obtenus à partir des résidus du cumul des solutions hebdo en utilisant une transformation à 6 paramètres (3T + 3R) Les déformations déduites de GRACE : CNES/GRGS, RL02 (Bruinsma et al., 2010) ; application d un filtrage gaussien (r=500 km); les variations de gravité sont converties en variations de densité surfacique [Wahr, 1998] à partir desquelles sont calculées les déformations élastiques [Farell, 1972] Ajout des termes de degré 1 [Munekane, 2007] => compatible avec les déformations GPS (Centre de Figure) Ajout des contributions atmosphériques et océaniques (GRACE dealiasing products: ECMWF & MOG2D)

9 Données et Méthodes(2/2) Les modèles géophysiques: GLDAS/Noah => variations d humidité des sols (Rodell, 2004) ECMWF => variations de pression atmosphérique en surface MOG2D => réponse barotrope de l océan aux forçages atmosphériques (pression et vent) (Carrère and Lyard, 2003) Déformations élastiques induites par les variations de masse en surfacique => compatible avec les déformations GPS (Centre de Figure) [Farell, 1972]. Lors des comparaisons avec les déplacements GPS, on considère la les déformations induites par Σmodels = GLDAS + ECMWF + MOG2D

10 Résultats: déplacements verticaux Moyennes annuelles des déplacements verticaux ( ) répétées sur 2 ans GPS, GRACE, Σmodels

11 Rainrate Rainrate Résultats: déplacements verticaux Moyennes annuelles des déplacements verticaux ( ) répétées sur 2 ans GPS, GRACE, Σmodels

12 Amplitudes annuelles et semi-annuelles Déplacements verticaux Annuelles TOMB CEUT TAMA MBAR

13 Amplitudes annuelles et semi-annuelles Déplacements verticaux Annuelles TOMB CEUT Semi-annuelles TAMA MBAR

14 Périodogrammes normalisés de Lomb Scargle stacking des périodogrammes des déplacements verticaux des 6 stations GPS AMMA 1 cpy

15 Caractérisation du déplacement additionnel détecté par GPS : hypothèse hydrogéologique

16 Signal GPS additionnel GPS - Σmodels GPS - GRACE

17 Origines possibles de ce signal Erreurs résiduelles dans la solution GPS Termes ionosphériques d ordre supérieur [Petrie et al., 2010], Aliasing de la marée atmosphérique [Tregoning and Watson, 2009] Expansion thermique [Yan et al., 2009] => produce small (< 1 mm) errors in height estimates Multipath and geometry effects [King and Watson, 2010] Aliasing of loading signals into TRF parameters [Collilieux, 2010] Tropospheric model errors (mostly during wet season)? Draconitic frequency signal [Ray et al., 2008]? Différence de résolution GPS = pt measurement, GRACE ~ 500 km, Models ~ 100 km Des déformations autres GRACE and Models represent only loading effects GPS senses surface deformation of all possible origins

18 Le Niger, son bassin et son alimentation Niger River basin Gao.. (I). Ouagadougou Tamale wikipedia.org Ansongo (III) Djougou

19 La station de Tombouctou

20 Rainrate Signal GPS additionnel et crue du Niger TOMB Déformations verticales (contribution hydrologique seule): GLDAS / GRACE_hy / GPS_hy Signal GPS résiduel (GPS total loading) GPS Σmodels ~ 10 mm c-à-c GPS GRACE ~ 10 mm c-à-c Débits moyens du fleuve Niger Station de Korioumé Niger-Hycos -> Début Décembre : arrivée de la crue guinéenne

21 Signal GPS additionnel et crue du Niger TOMB Début Décembre GAO1 Mi Décembre NIAM Fin Décembre Crue locale (III)

22 La station de Ouagadougou

23 GPS et hydrologie locale à Ouagadougou Déformations verticales (contribution hydrologique seule): GLDAS / GRACE_hy / GPS_hy Signal GPS résiduel (GPS total loading) GPS Σmodels ~ 16 mm c-à-c GPS GRACE ~ 12 mm c-à-c Water-table height Données piézométriques ( ) m c-à-c CIEH

24 GPS, hydrologie locale et gonflement des argiles à Ouagadougou Ordre de grandeur des déformations potentielles induites par le gonflement des argiles : La kaolinite est une argile dominante à Ouagadougou ~ 35% de particules argileuses [Bazie et al., 1994] ~ 1% gonflement potentiel [Seed et al., 1962] Variations saisonnières de l aquifère entre m sur la période , extrapolées à environ 1.8 m sur la période (à partir des précipitations) Déformation en surface ~18 mm en accord avec les observations GPS

25 Conclusions et Perspectives

26 Conclusions et perspectives Les précipitations de la MOA induisent une forte saisonnalité de l humidité des sols au Sahel( mm crête à crête) GPS, GRACE et les modèles géophysiques sont globalement cohérents au Sahel quand on s intéresse aux déformations induites par les surcharges hydrologiques (10-20 mm c-à-c) GPS observe un signal additionnel après la saison des pluies et qui semble être lié à des processus hydrogéologique locaux (e.g. gonflement des argiles). Le manque de donnée in-situ proche des stations GPS rend difficile une évaluation plus quantitative de ce phénomène. Des déformations autres que les surcharges peuvent expliquer certains des signaux résiduels GPS.

27 Remerciements A toute l'équipe GPS AMMA et aux différents partenaires pour avoir permis l'obtention de ces données SA/CNRS, IGN (LAREG,SGN,ENSG), Géosciences Montpellier/CNRS, EOST/IPGS, IRD (LTHE,HSM), LOCEAN/CNRS, CNRM/Météo-France. Services météorologiques, ASECNA et IRD au Bénin, Niger, Mali, Burkina Faso, Ghana, Sénégal. API-AMMA/INSU

28 Vous pouvez consulter :