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Les données satellitaires améliorent la gestion du littoral européen

Les données du service Copernicus de surveillance du milieu marin (CMEMS) sont disponibles pour aider l’UE à atteindre ses objectifs environnementaux dans le secteur maritime. Des chercheurs ont identifié un moyen de tirer parti de ces données, afin d’améliorer la qualité des littoraux, la gestion des risques et l’utilisation durable des ressources côtières.

Changement climatique et Environnement

Le service Copernicus de surveillance du milieu marin (CMEMS) pourrait aider les parties prenantes des zones côtières à prendre des décisions éclairées concernant l’atténuation de l’érosion et des inondations, l’exploitation de l’énergie marine renouvelable, l’exploitation portuaire et la gestion environnementale. Le projet CEASELESS, financé par l’UE, a été mis en place pour améliorer les prévisions relatives aux mers côtières à l’aide de données satellitaires in situ et Sentinel. Le projet a associé des modèles haute résolution à des observations provenant de différentes sources, afin de faire progresser les prévisions relatives aux mers côtières dans les régions de la mer Méditerranée et de la mer du Nord. «Cette avancée est déterminante pour une gestion des zones côtières plus sûre et plus durable», déclare Agustin Sanchez-Arcilla, coordinateur du projet. La gestion durable du littoral est établie pour profiter aux parties prenantes des zones côtières, comme les autorités portuaires et littorales ou les parcs éoliens marins.

Association de différentes sources de données

L’équipe CEASELESS a utilisé des modèles numériques à haute résolution qui ont résolu des tailles de grille numérique de l’ordre de 50 m, voire moins, combinés aux données satellitaires Sentinel, afin de dégager les zones les plus exposées pour l’énergie éolienne marine. L’équipe s’est appuyée sur des données in situ pour analyser la manière dont les tempêtes isolées se développent et déclinent, en soutien aux opérations de gestion du risque. «Cette association a conduit à une avancée significative en matière de qualité des prévisions hydrodynamiques en utilisant des techniques d’assimilation de données et des mesures d’erreur spécialement conçues pour les zones côtières “irrégulières”, très différentes des domaines plus homogènes de la haute mer», remarque M. Sanchez-Arcilla.

Des modèles optimisés d’interaction des zones côtières

L’équipe CEASELESS a découvert que les pentes des zones côtières causent des erreurs de prévision des vents, des vagues et des courants bien plus importantes que celles concernant la haute mer. Les chercheurs ont ainsi dû réduire les erreurs en combinant différents modèles prenant en compte les échanges à travers les interfaces sédiment-air/mer/eau. «Nos travaux de modélisation et l’étalonnage ultérieur, conjointement avec l’assimilation des données locales, ont conduit à des avancées significatives en matière de prévisions hydrodynamiques, ce qui profite à des activités telles que le fonctionnement des éoliennes, l’exploitation portuaire, les opérations de recherche et de secours ou l’atténuation de l’érosion des plages et des inondations», signale M. Sanchez-Arcilla. En associant l’assimilation des données, les nouvelles techniques de récupération des données satellitaires et les suites de modélisation couplée, l’équipe CEASELESS a fait progresser les capacités prévisionnelles actuelles pour les applications relatives aux zones côtières. M. Sanchez-Arcilla poursuit: «Cela signifie que nous pouvons obtenir des hauteurs de vagues avec des erreurs locales acceptables pour les prises de décision concernant les zones côtières, des vitesses de vents qui correspondent à des mesures réelles, des prévisions de houle suffisamment précises pour calculer les inondations différentielles, ou des schémas de courants en accord avec les trajectoires de débris observées». Le projet a également dû faire face à un certain nombre de défis pour prévoir le développement des tempêtes de manière précise: des retards dans le traitement des données satellitaires, des informations incohérentes provenant du satellite et des données in situ, ainsi que des capacités de modélisation limitées. L’équipe CEASELESS a pallié les retards relatifs aux données satellitaires en combinant ces dernières à des données in situ et des données modélisées de manière numérique, à l’aide d’une technique de triple collocation permettant d’estimer les incertitudes locales.

Des progrès sont encore possibles

Malgré les avancées du projet, l’équipe CEASELESS est consciente qu’il faudra encore affiner davantage les prévisions concernant les zones côtières et les rendre opérationnelles en fournissant des intervalles d’erreur explicites. «Ces informations devraient conduire à une adoption naturelle des prévisions basées sur le CMEMS, car la plupart des utilisateurs sont convaincus des avantages d’une réponse proactive basée sur un avertissement précoce concernant les vents, les vagues ou les conditions de circulation rencontrées par les infrastructures et activités côtières», résume M. Sanchez-Arcilla.

Mots‑clés

CEASELESS, CMEMS, gestion du littoral, changement climatique, données satellitaires, Sentinel, prévisions hydrodynamiques, énergie éolienne marine, prévisions relatives aux mers côtières

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