Développement d’outils d’aide à la décision pour l’étude de la variabilité spatiotemporelle locale et régionale du couvert de glace de la baie d’Hudson : apports de la statistique, de la géomatique et de la télédétection.

Gignac, Charles (2018). Développement d’outils d’aide à la décision pour l’étude de la variabilité spatiotemporelle locale et régionale du couvert de glace de la baie d’Hudson : apports de la statistique, de la géomatique et de la télédétection. Thèse. Québec, Université du Québec, Institut national de la recherche scientifique, Doctorat en sciences de l'eau, 259 p.

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Résumé

La glace marine joue un rôle significatif relativement à la protection des côtes et des infrastructures, à la régulation du climat et à l’activité économique des régions nordiques. Or, la région arctique est touchée par les effets des changements climatiques, ce qui se reflète dans la dynamique du couvert de glace. Cette diminution progressive de l’étendue, de la durée et de l’épaisseur du couvert de glace devrait se traduire par une plus grande exposition des infrastructures côtières et des rives aux surcotes et aux vagues de tempêtes, à une dégradation accélérée des infrastructures dû à une mobilité accrue des floes et à une variation du bilan sédimentaire affectant la stabilité des berges et entrainant de l’érosion. Néanmoins, les changements dans la dynamique de la couverture de glace de mer amèneront leur lot de possibilités commerciales. Les modélisations démontrent que le passage du Nord-Ouest pourrait être entièrement libre de glace lors du minima annuel de septembre dès l’horizon 2050 et ce de manière récurrente. La capacité des intervenants de divers milieux comme la navigation, le génie maritime et la géomorphologie côtière à faire face aux changements climatiques et à leurs impacts sur le couvert de glace sera un facteur déterminant dans le succès des projets et activités mises de l’avant en Arctique et dans le Nord. Pour se faire, une connaissance accrue des aléas liés au couvert de glace et à sa dynamique permettra de mieux évaluer les risques reliés à l’utilisation, la construction et l’exploitation des infrastructures maritimes et du milieu côtier par les communautés. Les besoins en informations de qualité deviennent d’autant plus critiques considérant l’intensification escomptée et déjà visible des activités économiques dans l’Arctique et le Nord et les besoins en infrastructures qui en découlent. Malgré ces besoins émergents, il est ardu, voire impossible dans certaines communautés, de prétendre à effectuer des analyses précises du comportement des glaces étant donné l’insuffisance de données à l’échelle des infrastructures. Une recherche approfondie de la littérature scientifique sur la variabilité spatiotemporelle du couvert de glace révèle un grand nombre d’études portant sur l’impact des changements climatiques sur le couvert de glace. Dans ces recherches, plusieurs analyses statistiques régionales permettent de mieux comprendre le comportement du couvert de glace grâce à de l’information sur la distribution moyenne des concentrations de glace, la médiane de la concentration, les valeurs extrêmes (étendue et concentration maximale et minimale), les dates d’englacement et de fonte, la durée des saisons. Pour l’Arctique et le Nord Canadien, le Service Canadien des Glaces fournit un atlas à une échelle régionale (ex : Baie d’Hudson, Archipel Arctique) basé sur 30 ans de données sur lesquelles toutes les informations susmentionnées sont fournies. Par contre, et c’est ce qui a motivé cette recherche, aucune information n’est fournie sur la nature de la distribution statistique des paramètres permettant de caractériser un couvert de glace (durée, date englacement, concentration, étendue, etc…), sur la probabilité de leur occurrence pour un contexte donné (lieu et jour) ou sur la variabilité de la glace à une échelle locale. C’est afin de pallier au manque d’information sur la dynamique spatiotemporelle du couvert de glace que l’objectif de recherche principal du projet IcePAC¹(et de cette recherche doctorale) était de «développer pour les décideurs et intervenants des outils facilitant la prise de décision, permettant une meilleure compréhension de la dynamique des glaces de mer aux échelles régionales (12.5 km) et locales (250 m), faisant appel à des approches de télédétection, de géomatique ainsi que de statistique.» De cet objectif, quatre objectifs spécifiques furent définis et constituent les objectifs de cette recherche doctorale: •Le développement, grâce aux données historiques (1978-2015) tirées de l’imagerie micro-ondes passives, d’un outil d’aide à la décision reposant sur la modélisation fréquentielle locale (12,5km) de la variabilité spatiotemporelle des concentrations de glace de mer. •L’évaluation de la dynamique spatiotemporelle dans le système de la Baie d’Hudson (en anglais : Hudson Bay System ou HBS) grâce à l’outil d’aide à la décision IcePAC développé à l’objectif 1.•Le développement, grâce aux données de télédétection, d’une approche de cartographie de la présence des glaces de mer à haute résolution spatiale et temporelle, par rapport aux produits existants, permettant de mieux documenter la fréquence d’occurrence et l’étendue couverte par les glaces de mer.•L’évaluation de la dynamique spatiotemporelle dans le système de la Baie d’Hudson grâce à l’approche de cartographie développée à l’objectif 3. Un outil probabiliste d’aide à la décision sur les concentrations de glace, basé sur l’analyse fréquentielle des données historiques de concentrations de glace tirées du produit OSI-409 (résolution de 12,5 km), a été réalisé à l’échelle hebdomadaire. Grâce à cet outil, l’utilisateur peut obtenir des informations sur la probabilité d’occurrence d’une condition précise de concentration pour une semaine et un endroit précis. L’outil, nommé IcePAC, jette les bases pour des développements futurs utilisant comme intrant les données de modélisations climatiques, ces derniers permettront d’obtenir la probabilité d’occurrence d’événements dans un horizon futur. Grâce à l’outil IcePAC, une série d’analyses furent menées afin d’estimer non seulement la dynamique moyenne des glaces dans la Baie mais également, grâce à la perspective probabiliste novatrice disponible sous IcePAC, la gamme des événements possibles pour le spectre entier des probabilités. Il en ressort, pour chacun des 20 738 points du domaine, et ce pour les deux événements principaux reliés au couvert de glace, soit l’englacement et la fonte, qu’IcePAC est en mesure de définir la semaine probable d’occurrence la plus précoce et la plus tardive de l’événement. IcePAC s’est montré cohérent avec les observations moyennes disponibles dans l’atlas 30 ans (1981-2010) du service canadien des glaces. Avec l’outil IcePAC, il est donc possible d’avoir un avant-goût des pires et meilleures conditions probables en un point, ce qui constitue un avantage stratégique important pour la gestion et la logistique des opérations reliées au milieu marin, que ce soit sur la côte ou au large. Un algorithme de cartographie basé sur l’imagerie MODIS a été mis sur pied et testé sur la région de la Baie d’Hudson. L’algorithme, nommé IceMap250, permet de cartographier la présence de glace à la surface en utilisant la réflectance et l’indice spectral NDSII-2. La résolution spatiale est de 250 m et les cartes peuvent être produites à chaque jour, conditionnellement à des conditions d’ennuagement favorables. Les résultats montrent que l’algorithme est efficace en tout temps durant la saison d’englacement, les valeurs Kappa (précision) étant systématiquement au-dessus de 90%. L’analyse de la dynamique des glaces avec les données IceMap250 a permis de dénoter l’apport important d’information découlant d’une donnée combinant une moyenne résolution spatiale et une haute résolution temporelle. En effet, l’analyse des événements d’englacement et de fonte avec les données IceMap250 en synthèse journalière a permis de raffiner la compréhension de la dynamique des glaces car, contrairement aux données du service canadien ou micro-ondes passives, leur résolution permet d’observer des phénomènes locaux, comme par exemple l’impact des effluents d’eaux chaudes des rivières sur la durée de la saison de glace. Ces données permettent donc un regard nouveau et une capacité d’analyse plus avancée, ce qui est porteur pour les décideurs et acteurs du milieu marin arctique. Ces contributions scientifiques jumelées à l’interface cartographique IcePAC constituent des outils novateurs qui peuvent aider les intervenants et décideurs des milieux nordiques et arctiques qui ont à faire face au couvert de glace changeant et en constante évolution. Ces outils sont appelés à évoluer en fonction des besoins des usagers et à être appliqués à d’autres régions de l’Arctique au cours des prochaines années.¹Recherche menée dans le cadre du projet IcePAC (2014-2017) financé par la Plateforme d’adaptation aux changements climatiques (AP060) de Ressources naturelles Canada et appuyé par Ouranos.

Sea ice plays a significant role in coastal protection and infrastructure, climate regulation and economic activity in northern regions. The Arctic region is affected by the effects of climate change, which is reflected in the dynamics of ice cover. This gradual decrease in the extent, duration and thickness of ice cover should result in greater exposure of coastal and shoreline infrastructure to storm surges, accelerated degradation of infrastructure due to increased floe mobility and sediment budget variation affecting bank stability and erosion. Nevertheless, changes in the dynamics of sea ice cover will bring their share of commercial opportunities. The models show that the Northwest Passage could be entirely ice-free at the annual September minimum by 2050 and recurrently. The ability of stakeholders in various environments such as navigation, marine engineering and coastal geomorphology to deal with climate change and its impacts on ice cover will be a determining factor in the success of the projects and activities put forward. Arctic and in the North. To do this, an increased knowledge of the hazards associated with ice cover and its dynamics will make it possible to better assess the risks associated with the use, construction and operation of marine infrastructures and the coastal environment by the communities. The need for quality information becomes even more critical given the expected and already visible intensification of economic activities in the Arctic and the North and the resulting infrastructure needs. Despite these emerging needs, it is difficult, if not impossible in some communities, to pretend to make accurate analyzes of ice behavior given the lack of data at the infrastructure level. In-depth research of the scientific literature on the spatiotemporal variability of ice cover reveals a large number of studies examining the impact of climate change on ice cover. In these researches, several regional statistical analyzes provide a better understanding of ice cover behavior through information on the mean distribution of ice concentrations, median concentration, extreme values (range and maximum and minimum concentration), the dates of freezing and melting, the duration of the seasons. For the Arctic and Northern Canada, the Canadian Ice Service provides an atlas on a regional scale (e.g Hudson Bay, Arctic Archipelago) based on 30 years of data on which all the above information is provided. On the other hand, and that is what motivated this research, no information is provided on the nature of the statistical distribution of the parameters making it possible to characterize a cover of ice (duration, date freezing, concentration, extent, etc.), the probability of their occurrence for a given context (place and day) or the variability of ice on a local scale. In order to overcome the lack of information on the spatiotemporal dynamics of ice cover, the main research objective of the IcePAC project (and this doctoral research) was to "develop for decision-makers and stakeholders tools facilitating decision-making, allowing a better understanding of sea ice dynamics at regional (12.5 km) and local (250 m) scales, using remote sensing, geomatics and statistical approaches”. From this objective, four objectives were defined and constitute the objectives of this doctoral research:•The development, using historical data (1978-2015) derived from microwave passive imagery, of a decision support tool based on local frequency modeling (12.5 km) of spatiotemporal variability in concentrations of sea ice.•The evaluation of the spatiotemporal dynamics in the Hudson Bay System (HBS) using the IcePAC decision support tool developed in Objective 1. •The development, through remote sensing data, of an approach to map the presence of sea ice with high spatial and temporal resolution, compared to existing products, to better document the frequency of occurrence and the range covered by the sea ice. •The evaluation of the spatiotemporal dynamics in the Hudson Bay system through the mapping approach developed in Objective 3. A probabilistic decision-making tool on ice concentrations, based on frequency analysis of historical ice concentration data from OSI-409 (12.5 km resolution), was conducted at the weekly. With this tool, the user can obtain information on the probability of occurrence of a specific concentration condition for a specific week and location. The tool, named IcePAC, lays the groundwork for future developments using climate modeling data as inputs, which will provide the probability of occurrence of events in a future horizon. Using the IcePAC tool, a series of analyzes were conducted to estimate not only the average ice dynamics in the Bay but also, thanks to the innovative probabilistic perspective available in IcePAC, the range of possible events for the entire spectrum of probabilities. For each of the 20,738 points in the domain, for the two main events related to ice cover, ice freezing and melting, it is possible for IcePAC to define the most probable week of occurrence, and the early and the latest probable events. IcePAC was consistent with the average observations available in the 30-year (1981-2010) atlas of the Canadian Ice Service. With the IcePAC tool, it is therefore possible to have a taste of the worst and most probable conditions at one point, which is an important strategic advantage for the management and logistics of operations related to the marine environment, whether on the coast or offshore. A mapping algorithm based on MODIS imagery was developed and tested in the Hudson Bay area. The algorithm, named IceMap250, maps the presence of ice on the surface using the reflectance and the NDSII-2 spectral index. The spatial resolution is 250 m and the maps can be produced every day, conditionally with favorable conditions of cloud cover. The results show that the algorithm is effective at all times during the freeze season, Kappa values (accuracy) being consistently above 90%. The analysis of ice dynamics with IceMap250 data allowed us to denote the important contribution of information resulting from a data combining a medium spatial resolution and a high temporal resolution. In fact, the analysis of freezing and melting events with IceMap250 data in daily synthesis has made it possible to refine the understanding of ice dynamics because, unlike Canadian service data or passive microwave data, their resolution makes it possible to observe local phenomena, such as the impact of hot water effluents from rivers on the duration of the ice season. These data therefore provide a new perspective and a more advanced analytical capacity, which is beneficial for decision makers and stakeholders in the Arctic marine environment. These scientific contributions, coupled with the IcePAC Mapping Interface, are innovative tools that can help northern and Arctic stakeholders and decision makers cope with the changing ice cover. These tools will evolve according to the needs of users and be applied to other regions of the Arctic over the next few years.

Type de document:	Thèse Thèse
Directeur de mémoire/thèse:	Bernier, Monique
Co-directeurs de mémoire/thèse:	Chokmani, Karem
Mots-clés libres:	glace marines; télédétection; géomatique; analyse fréquentielle; modélisation; sea ice; remote sensing; geomatics; frequency analysis; modelization
Centre:	Centre Eau Terre Environnement
Date de dépôt:	09 avr. 2019 21:19
Dernière modification:	09 nov. 2021 19:44
URI:	https://espace.inrs.ca/id/eprint/7973

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