SVAT modeling over the Alpilles-ReseDA experiment: comparing SVAT models over wheat fields

Remote sensing is an interesting tool for monitoring crop production, energy exchanges and mass exchanges between the soil, the biosphere and the atmosphere. The aim of the Alpilles-ReSeDA program was the development of such techniques combining remote sensing data, and soil and vegetation process models. This article focuses on SVAT models (Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer models) which may be used for monitoring energy and mass exchanges by using assimilation of remote sensing data procedures. As a first step, we decided to implement a model comparison experiment with the aim of analysing the relationships between the models' complexity, validity and potential for assimilating remote sensing data. This experiment involved the definition of three comparison scenarios with different objectives: (i) test the models' capacity to accurately describe processes using input parameters as measured in the field; (ii) test the portability of the models by using a priori information on input parameters (such as pedotransfer functions) and, (iii) test the robustness of the models by a calibration-validation procedure. These three scenarios took advantage of the experimental network that was implemented during the Alpilles experiment and which combined measurements on different fields that may be used for calibration of models and their validations on independent data sets. The results showed that the models' performances were close whatever their complexity. The simpler models were less sensitive to the specification of input parameters. Significant improvements in the models' results were achieved when calibrating the models in comparison with the first scenario. / Le programme Alpilles-ReSeDA a été mis en place pour développer des méthodes d'utilisation des données des données de télédétection en combinaison avec des modèles de fonctionnement du sol ou de la végétation, dans le but d'estimer ou de suivre la production des cultures ou leurs échanges de masse et d'énergie avec le sol et l'atmosphère. Parmi ces modèles, cet article se focalise sur les modèles de transfert Sol-Végétation-Atmosphère qui peuvent être utilisés pour suivre les échanges d'énergie et de masse au moyen de procédures d'assimilation des données de télédétection. Dans une première étape, nous avons mis en place une expérience de comparaison de plusieurs modèles, avec l'objectif d'analyser les relations entre la complexité des modèles, leur validité et leur utilisation potentielle pour assimiler des données de télédétection. Nous avons défini trois scénarios qui répondent à des objectifs différents: (i) tester la capacité des modèles à décrire les processus en utilisant les paramètres d'entrée des modèles tels qu'ils ont mesurés dans les champs; (ii) tester la portabilité des modèles en utilisant des informations a priori en entrée (comme des fonctions de pédotransfer), et (iii) tester la robustesse des modèles par une procédure de calibration-validation. Ces trois scénarios se basent sur le dispositif expérimental mis en place au cours de l'expérimentation Alpilles, qui combien des mesures sur plusieurs champs et qui peuvent être utilisées pour calibrer et valider les modèles sur des jeux de données indépendants. Les résultats de cette comparaison montrent que les performances des modèles sont proches quelle que soit la complexité des modèles. De plus, les modèles les plus simples apparaissent moins sensibles à une dégradation des paramètres d'entrée. Des améliorations sensibles des résultats ont été obtenues grâce à la calibration des modèles.