(1) GAME/CNRM, Météo-France, 42 Av. G. Coriolis, 31057 Toulouse cedex, France. (2) Laboratoire d'Etudes Géophysiques et Océanographiques Spatiales (LEGOS), CNES/CNRS/IRD/UPS, 14 Av. E. Belin, 31400 Toulouse, France. (3) CERFACS/URA 1875 , 42 Avenue Gaspard Coriolis, 31057 Toulouse cedex, France.

L'amélioration des modèles d'hydrologie globale nécessite l'utilisation de mesures ayant un bon recouvrement temporel et spatial, ce qui n'est actuellement pas le cas dans toutes les régions du monde. Le manque de mesures in-situ a favorisé l'émergence des techniques satellitaires, parmi lesquelles la mission satellite SWOT (Surface Water and Ocean Topography), qui fournira des cartes globales de hauteur d'eau à une résolution encore jamais atteinte en altimétrie (environ 100m de résolution spatiale).

Dans le cadre de la préparation à la mission SWOT, cette étude propose une méthode d'assimilation de données virtuelles de hauteur d'eau du satellite (OSSE Observing System Simulation Experiment), afin d'améliorer les paramètres du modèle d'hydrologie globale ISBA-TRIP. L'étude se concentre sur le bassin versant du fleuve Niger, qui connaît depuis plusieurs décennies, une augmentation d'évènements extrêmes (inondations, sécheresses) dûs notamment à la variabilité intra et interannuelle de la mousson africaine. Lors d'une étude préliminaire sur l'évaluation du modèle ISBA-TRIP, les paramètres sensibles du modèle (e.g. Coefficient de Manning, largeur et hauteur de rivière etc...) et sur lesquels reposent d'importantes incertitudes ont été mis en évidence. Le coefficient de Manning, notamment, est un paramètre important contrôlant la dynamique des fleuves, mais difficile à estimer dans une zone aussi large, où il peut varier considérablement (entre 0,03 et 0,1) en fonction de différents facteurs (sol, végétation, sédiments ...).

Le travail présenté ici consiste donc à mettre en place une méthode d'assimilation des hauteurs d'eau SWOT afin d'optimiser le coefficient de Manning. Les observations sont générées avec le modèle et un jeu de paramètres choisis comme etant les vraies valeurs. Des valeurs perturbées des paramètres vrais sont alors choisis comme ébauche de l'assimilation afin de représenter les incertitudes sur la modélisation. L'algorithme utilisé est un Filtre de Kalman Etendu (EKF) avec une approximation locale du tangent linéaire du modèle estimée par différences finies. L'assimilation de données est réalisée séquentiellement par fenêtres d'assimilation sur lesquelles des observations sont disponibles. L'étude montre que l'assimilation permet l'optimisation d'un paramètre distribué spatialement, puisque l'on obtient une convergence globale du coefficient de Manning. De plus, l'assimilation permet une nette correction des biais de hauteur d'eau sur la zone fluviale (30 % en moyenne sur la rivière), et dans une moindre mesure, des débits (7 %). L'assimilation permet aussi une meilleure représentation des inondations (occurrence, intensité) sur le Delta intérieur du Niger. Enfin, il est montré que le coefficient de Manning optimal issu de l'assimilation, peut être utilisé pour des prévisions hydrologiques sur une période plus longue que celle de la phase de calibration.