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Impacts des arbustes sur l’épaisseur et le régime thermique du manteau neigeux dans la toundra arctique
Crédit photo: Vincent Houde
Équipe de recherche
Collaborateur(s) et collaboratrice(s)
Résumé
Le réchauffement climatique entraine une augmentation du couvert et de la taille des arbustes dans l'Arctique, phénomène connu sous le nom d'arbustation de l'Arctique. Les arbustes modifient les interactions entre l'atmosphère et le pergélisol de plusieurs manières, notamment en hiver en interceptant la neige soufflée par le vent. L'accumulation préférentielle de neige autour des arbustes favorise l'isolation thermique du pergélisol et donc son réchauffement, ce qui peut accélérer la décomposition microbienne et le relâchement de gaz à effets de serre du sol vers l'atmosphère. D'autre part, des études récentes ont aussi montré que les branches des arbustes peuvent évacuer la chaleur du sol en hiver et ainsi contrebalancer l'effet isolant du manteau neigeux. Très peu de mesures spatialisées ont été recueilles pour examiner les interactions entre les arbustes et le manteau neigeux dans la toundra. Ce projet vise à pallier ce manque de connaissance en cartographiant avec des drones l'épaisseur et la température du couvert nival, ainsi que la distribution et la structure des arbustes dans les zones arbustives de la toundra sur l'Île Bylot au Nunavut. Ces mesures seront couplées à des suivis de température du manteau neigeux dans et hors des arbustes, pour examiner l'impact des arbustes sur la température de la neige et du pergélisol sous-jacent. Les résultats permettront de montrer si, et comment, la distribution spatiale du couvert nival est affectée par la taille, la structure et la répartition des arbustes dans le paysage, et si un effet réchauffant ou refroidissant est détecté.
Avancement (Année 1- Avril 2024)
Le projet conjoint portant sur l’impact des arbustes sur l’épaisseur, la température et la répartition spatiale du couvert neigeux dans le haut arctique canadien est présentement dans une phase d’analyse de données.
La campagne terrain fut effectuée du 11 mai au 29 juin 2023 dans la vallée Quarlikturvik de l’île Bylot, au Nunavut. Cette campagne s’est bien déroulée malgré la fonte tardive de la neige, ce qui a apporté quelques complications mineures, mais les objectifs fixés avant le départ furent majoritairement atteints. Plusieurs vols de drones furent effectués avant, pendant et après la fonte. Deux stations de mesures (arbustes vs végétation prostrée) ont été installées, équipées de capteurs de températures et d’humidité (voir photos en annexe). Des caméras automatiques furent également installées, avec des perches graduées afin de mesurer la hauteur de neige durant la période hivernale. Ces capteurs de température et d’humidité ainsi que les caméras seront récupérées lors de l’été 2024.
Malheureusement, quelques problèmes techniques hors de notre contrôle, principalement en lien avec les données du drone, ont retardé le traitement des données. Nous en sommes présentement à effectuer des tests afin de trouver la meilleure méthode de classification possible afin de discerner les arbustes et le sol nu, ce qui représente un défi vu la forte variabilité micro-topographique du sol et la taille réduite des arbustes (<60 cm) (voir résultats préliminaires présentés au colloque du CEN). Une grande partie du travail a donc été dédiée jusqu’à présent à tester différentes méthodes et logiciels de classification.
Trouver une méthode de classification d’un nuage de points photogrammétrique en présence de végétation basse représente un défi méthodologique qui a peu été abordé dans la littérature scientifique. Notre projet pourra, au minimum, éclaircir cette question quant au pouvoir et la viabilité de la photogrammétrie dans une telle situation, et comparer les solutions que nous obtenons à ce qui est fait avec le LiDAR.
Une fois que nous aurons obtenu une classification jugée optimale, des modèles numériques de terrain et de hauteur de canopée (hauteurs des arbustes) seront générés, ce qui permettra ensuite d’obtenir des cartes de hauteur de neige. Ces cartes seront analysées pour établir la relation entre la hauteur du manteau neigeux, la topographie du sol et la présence et taille des arbustes, et ce à une échelle relativement grande (3,8 kilomètres carrés).
Malgré les problèmes techniques rencontrés lors du traitement des données, le projet a beaucoup de potentiel au niveau des résultats qui pourront être obtenus dans les prochains mois. Beaucoup de données furent récoltées lors de la campagne terrain de 2023 (photogrammétrie, station de mesures de températures, caméra pour hauteur de neige, relevé LiDAR terrestre, cartographie d’arbustes) et cette grande variété de données permettra plusieurs retombées scientifiques, même au-delà du présent projet.
Listes des communications
Les relevés manuels d’arbustes collectées en 2023 ont servi à tester si les arbustes érigés ont une signature spectrale permettant de les cartographier. Nous trouvons que les arbustes ne peuvent être discriminés spectralement, ce qui renforce le besoin de développer des méthodes de cartographie à partir des nuages de point 3D, ce que réalise présentement Vincent Houde dans le cadre de sa maîtrise et de ce projet conjoint. Cet article est sur le point d’être soumis à Biogeoscience.
Supplément de bourses
Bravo à Vincent Houde, étudiant à la maîtrise qui a obtenu le financement de supplément de bourse du CEN de 5000$ pour son année académique 2023/2024.
Galerie photo
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