Evapotranspiration en régions semi-arides : Estimation à partir de l'imagerie spatiale et évolution à long terme // Evapotranspiration in drylands : Estimate at regional scale and long term trend

Les régions semi-arides sont caractérisées par des épisodes de sécheresses, qui ont tendance à accroitre autant la pression sur les ressources en eau dont les populations locales disposent. Sur ces régions, l'estimation et la gestion des ressources en eau représentent toujours des enjeux critiques. C'est particulièrement le cas au Sahel, région du globe parmi les plus exposées aux aléas climatiques et soumise à une forte expansion démographique.
À cet égard, l'évapotranspiration constitue une variable clé de la ressource en eau. Composante motrice du cycle de l'eau, elle recycle une large proportion des précipitations continentales, par échanges de vapeur entre la surface et l'atmosphère. Or, les connaissances du processus évapotranspiratoire en milieu semi-arides restent encore très disparates. Elles reposent principalement sur : i) des acquisitions de terrain relativement difficiles à collecter et pas toujours représentatives à une échelle régionale ; ii) sur l'application de modèles de surface décrivant les échanges d'eau, dans lesquels les propriétés des surfaces ne sont pas toujours bien établies. L'essor de la télédétection spatiale ces dernières décennies représente néanmoins une formidable opportunité pour estimer l'évapotranspiration sur de larges étendues. De plus, la profondeur temporelle des séries issues de la télédétection, de l'ordre de 25 ans, commence à devenir intéressante pour l'étude des tendances long terme. Le travail proposé dans cette thèse s'inscrit dans ce contexte. Il vise à améliorer la connaissance de la variabilité spatiale de l'évapotranspiration, ainsi que son évolution sur ces dernières décennies dans les régions semi-arides.
L'approche retenue repose sur une méthode d'estimation de l'évapotranspiration à partie de l'imagerie spatiale acquise par télédétection visible et infra-rouge thermique. Ces domaines spectraux sont en-effet sensibles à la fois à la quantité de végétation et son niveau de stress hydrique. Un dédié aux zones semi-arides a été développé au sein de l'équipe d'accueil pour exploiter ces deux aspects (algorithme E3S ; Allies et al., 2018). Les produits d'évapotranspiration délivrés par cet algorithme sont d'un grand intérêt pour des études à caractère écohydrologique et hydrogéologique. Toutefois, ils restent actuellement limités à : i) la résolution kilométrique native des produits MODIS de la NASA, pouvant s'avérer trop grossière en pour des études aux fines échelles ; ii) une application à quelques zones tests d'emprise régionale faible (104 km²) ; iii) des chroniques courtes, de quelques années (4-5 ans), ne permettant pas d'appréhender les évolutions en tendance de l'évapotranspiration en réponse à d'éventuels changements d'occupation des sols et à une variabilité climatique d'origine naturelle ou induite par les changements climatiques. La thèse aura donc comme ambition de faire avancer conjointement ces fronts de science. Premièrement, il s'agira de proposer des avancées méthodologiques afin de généraliser la chaine de traitement, en vue d'un déploiement massif à échelle régionale (e.g. pré-filtrage automatique des images sources, apports et tests de combinaisons multispectrales et d'indices de végétation). Deuxièmement, le but sera d'étudier les facteurs régissant les tendances d'évolution long terme de l'évapotranspiration, en lien avec les changements climatiques et anthropiques, en profitant de l'apport des longues séries de données satellites désormais disponibles. Ces tendances seront établies sur plusieurs sous-zones régionales en milieux semi-arides, de manière prioritaire sur les zones d'études sahéliennes de l'équipe d'accueil au Sahel (Sénégal, Niger, Mali), mais aussi sur des sites partenaires en Tunisie, Bolivie, Madagascar, Inde et Australie avec lesquels l'équipe d'accueil collabore.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Semi-arid regions are characterised by periods of drought, which tend to increase pressure on the water resources available to local populations. Estimating and managing water resources are always critical issues. This is particularly true in the Sahel, one of the regions of the world most exposed to climate hazards and subject to rapid population growth.
In this regard, evapotranspiration is a key variable in water resources. As a driving force in the water cycle, it recycles a large amount of continental precipitation between the surface and the atmosphere. However, knowledge of the evapotranspiration process in semi-arid environments remains very patchy, due to: i) field data that is relatively difficult to collect and not always representative on a regional scale; ii) the application of surface models describing water exchange, in which surface properties are not always well established. Nevertheless, the rise of space-based remote sensing in recent decades represents a tremendous opportunity to estimate evapotranspiration over large areas. In addition, the temporal depth of remote sensing series, which is around 25 years, is beginning to become interesting for the study of long-term trends. The thesis aims to improve knowledge of the spatial variability of evapotranspiration, as well as its evolution over recent decades in semi-arid regions.
The approach is based on an algorithm of estimating evapotranspiration using spatial imagery in visible and thermal infrared. These spectral domains are sensitive to the quantity and water stress level of vegetation. The host team has developed a dedicated algorithm for semi-arid areas (E3S algorithm; Allies et al., 2018). The evapotranspiration products delivered are of great interest to those conducting hydrological studies. However, these products are currently limited by: i) the native kilometer resolution of NASA's MODIS product, too coarse for fine-scale studies; ii) the application to a few test areas with small footprint; iii) short time series covering only a few years (4–5 years), which do not allow trends in evapotranspiration to changes in land use and natural or climate-induced climate variability. The thesis will therefore aim to advance these scientific areas simultaneously. Firstly, it will propose methodological advances to generalise the processing chain for large-scale deployment at the regional level (e.g. automatic pre-filtering of source images and testing of multispectral combinations and vegetation indices). Secondly, it will study the factors governing long-term evapotranspiration trends in relation to climate and anthropogenic changes using long time series . Trends will be identified in several regional sub-areas, primarily in Sahelian areas (Senegal, Niger and Mali), as well as at partner sites in Tunisia, Bolivia, Madagascar, India and Australia.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Début de la thèse : 01/10/2026

Concours GAIA

Université de Montpellier

584 GAIA - Biodiversité, Agriculture, Alimentation, Environnement, Terre, Eau

Formation Master/école d'ingénieur dans les domaines des sciences de la Terre, des mathématiques appliquées, sciences de l'atmosphère, hydrologie, hydrogéologie, télédétection ou sciences agronomiques. Fort engouement en programmation numérique et en modélisation requis. Une première expérience acquise en stage de M1 ou de M2 en modélisation des surfaces ou en télédétection spatiale serait un vrai plus.
Master's degree/engineering school in the fields of earth sciences, applied mathematics, atmospheric sciences, hydrology, hydrogeology, remote sensing or agronomic sciences. Real opportunity for numerical programming and modelling required. A first experience in internship in surface modelling or spatial remote sensing would be a positive thing.