Oogathoo, Shalini
(2021).
« Soil-vegetation-atmosphere interaction in the boreal forest ecosystem in eastern Canada » Thèse.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Doctorat en sciences de l'environnement.
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Résumé
L’augmentation de la température de l’air et de l’occurrence des épisodes de sécheresses dans les dernières décennies à travers le monde ont stimulé la recherche sur les processus de surface, leurs interactions avec l’atmosphère, et aussi leurs effets sur les projections climatiques dans le futur. La transpiration est un processus important et la seule composante du cycle hydrologique qui relie les compartiments sols, végétation et atmosphère, les plantes relâchant dans l’atmosphère l’eau extrait du sol. La fiabilité des projections futures de la précipitation et de la température de l’air par les modèles climatiques dépendent de la précision et de l’exactitude de la modélisation de la transpiration par les schémas de surface intégrés à l’intérieur de ces modèles climatiques. Outre les variables climatiques (déficit de pression de vapeur, radiation solaire, température de l’air et vitesse du vent), les variables de la surface terrestre (e.g. contenue en eau et température du sol) ont aussi un effet important sur la transpiration. Tandis que le contenu en eau a un effet direct, la température du sol a un effet indirect à travers son influence sur le contenu en eau liquide du sol, et ceci particulièrement pour la forêt boréale. L’objectif général de ce projet est d’améliorer la compréhension du processus transpiration et des variables sous-jacentes dans un système naturel et à l’intérieur du schéma de surface Canadien (CLASS). L’étude a porté sur deux forêts boréales de l’est du Canada dominée par le sapin baumier et l’épinette noire. Premièrement, les simulations des variables sous-jacentes produites par CLASS, tel que le contenu en eau et la température du sol, ont été étudiées et validé par des mesures in situ à long terme. De plus, des analyses de sensibilité ont été aussi faites pour déterminer la sensibilité du modèle à des paramètres reliés au contenu en eau. Deuxièmement, le contrôle environnemental de la transpiration a été évalué pendant plusieurs saison de croissance ainsi que pendant un épisode de sécheresse dans un milieu naturel, en utilisant le flux de sève mesuré pendant plusieurs saisons de croissance. Troisièmement, le processus de la transpiration a été étudié dans le schéma de surface Canadien et validé avec ces mesures de flux de sève à long terme. Les résultats montrent que CLASS simule très bien la température du sol et plus ou moins bien le contenu en eau, la qualité des simulations variant selon le site, la saison et l’horizon du sol. Le contenu en eau est grandement sous-estimé pendant l’hiver dans les deux sites malgré que CLASS simule bien les variations saisonnières. Les analyses de sensibilités montrent que l’épaisseur de la couche organique, le pourcentage de sable et d’argile, le drainage et le point de congélation ont eu des effets importants sur le contenu eau. Ceci démontre que ces paramètres sont importants dans le modèle, et illustre l’importance de leur fidèle représentation dans le modèle pour obtenir des simulations fiables des variables d’étude et des processus qui contrôlent ces variables. L’évaluation du contrôle environnemental de la transpiration dans le système naturel montre que le déficit de pression de vapeur et la radiation solaire sont fortement corrélés aux variations quotidiennes de la transpiration pendant toutes les saisons de croissances étudiées et également pendant l’épisode de sécheresse Juillet 2012 comparé aux autres variables environnementales (température de l’air maximale, précipitation, contenu en eau, température de l’air minimale et vitesse du vent). CLASS simule adéquatement la transpiration pendant toute la période de croissance pour toutes les années d’études, sauf pendant la période de réhydratation (avant le début de croissance), le coup de chaleur et la sécheresse. Pendant la période de réhydratation, CLASS sous-estimait la transpiration, dû à la surestimation de durée de la présence de neige sur le sol dans le modèle. Durant le coup de chaleur et la sécheresse, CLASS surestimait la transpiration, malgré l’augmentation de la température de l’air et la baisse de contenu en eau dans le modèle, respectivement. Ceci montre que le modèle est insensible à la baisse du contenu en eau du sol, et également incapable de reproduire le comportement éco-physiologique des arbres lors d’épisodes climatiques extrêmes. La surestimation de la transpiration dans CLASS, malgré le stress hydrique, mènera à une surestimation de la précipitation par le modèle climatique. Ainsi, dans l’avenir, le modèle régional climatique Canadien (MRCC) aura tendance à sous-estimer le nombre de sécheresses intenses. Cette étude montre que CLASS a des failles importantes au niveau de la représentation du contenu en eau et aussi de la transpiration dans des circonstances particulières. La transpiration et le contenu en eau dans le modèle doivent être améliorés pour augmenter la qualité des projections climatiques, car ils ont des rétroactions directes sur l’atmosphère. Dans cette étude, plusieurs recommandations ont été faites à cet égard.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : contenu en eau, température du sol, transpiration, flux de sève, CLASS, sapin baumier, épinette noire, sécheresse, forêt boréale
| Type: |
Thèse ou essai doctoral accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu et enrichi en format PDF / A. |
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Directeur de thèse: |
Houle, Daniel |
| Mots-clés ou Sujets: |
Transpiration chez les plantes / Teneur en eau des sols / Température des sols / Schéma canadien de surface terrestre / Fluides dans les plantes / Sécheresses / Épinette noire / Sapin baumier / Forêts boréales / Canada (Est) |
| Unité d'appartenance: |
Instituts > Institut des sciences de l'environnement (ISE) |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
23 avr. 2021 16:50 |
| Dernière modification: |
23 avr. 2021 16:50 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/14207 |
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