[fr]

Suivi de l’équivalent en eau du manteau neigeux par la combinaison des modèles, observations terrain, et données satellitaires.

 Objectifs

L’objet de cette étude est de déterminer une méthodologie d’estimation de l’équivalent en eau du manteau neigeux qui, par la combinaison multi-sources des moyens d’estimation (modèles, observations terrain, données satellitaires), comble au mieux les avantages et les inconvénients de chacun de ces types d’acquisition d’informations et optimise l’estimation. Pour cela, un état de l’art exhaustif des méthodes d’estimation des propriétés de la neige sera établi afin de définir au mieux les possibilités et besoins liés au suivi temporel du manteau neigeux. Ces méthodes seront toujours analysées au regard des données utilisées et les potentialités des nouvelles missions telles que les Sentinels (Sentinel-1, Sentinel-2, etc) offrant une fréquence de revisite plus importante, ou les futures missions, telles que SWOT, seront qualifiées.

 Apports du CNRM

Le CNRM apporte son expertise sur les processus physiques de la neige, les techniques d’assimilation de données et la modélisation (SURFEX : ISBA-ES et CROCUS).

 Livrables et résultats

– rapport sur l’état de l’art sur les méthodes permettant de combiner des données satellitaires, des observations locales et des modèles afin de produire des cartes d’équivalent en eau de neige des bassins aux échelles globales

– publication sur l’état de l’art des méthodes d’assimilation de données sur la neige (journal rang A)

 Partenaires

CNRM

CNES

Magellium

[en]

Monitoring snow water equivalent using a combination of models, observations and satellite data.

 Objectives

The purpose of this study is to determine a methodology for estimating the snow water equivalent of the snowpack, which by the using the optimal combination of the estimates from models, field observations, and satellite data, best accounts for the advantages and disadvantages of each of these types of information. To meet this objective, a comprehensive state of the art method for estimating the properties of snow will be established in order to best monitor the temporal evolution of the snowpack. These methods will be evaluated and compared using observed data, and the potential of new missions (such as Sentinel-1, Sentinel-2, etc.) which offer a higher revisit frequency, or future missions, such as SWOT will be quantified.

 Contributions by CNRM

CNRM privides expertise on physical snow processes, data assimilation techniques, and modeling (SURFEX : ISBA-ES and CROCUS).

 Deliverables and Results

– report on the state of the art of methods which permit the combination of satellite data, local in-situ observations and models in order to produce snow water equivalent mapping from basin to global scales.

– publication on the state of the art of data assimilation for snow modeling (in a high impact peer-review journal)

 Partners

CNRM

CNES

Magellium