Introduction

1La mesure du vent au-dessus des océans a connu une révolution avec le développement des techniques spatiales. Or, ces mesures sont capitales pour comprendre la dynamique de la circulation de l’océan, véritable moteur du climat terrestre et lieu d’importantes interactions à l’interface océan-atmosphère. Avant l’utilisation de la télédétection, la plupart des mesures du vent océaniques étaient effectuées à bord des bateaux marchands.

2La distribution et la qualité des mesures du vent à partir des navires sont limitées. Mis à part pour les navires affrétés pour des programmes de recherche, les mesures à bord des navires sont difficiles à exploiter scientifiquement (Smith et al., 1999). Plusieurs types de modèle météorologique ont été développés pour décrire le champ du vent sur une région spécifique en l’absence de données locales. La dimension de la surface de référence considérée (quelques kilomètres à plusieurs milliers de kilomètres) définie l’échelle des phénomènes physiques pris en considération et la résolution spatiale. Par exemple, les modèles météorologiques de prévision climatique à l’échelle régionale, comme ceux à la taille du Canada, permettent d’obtenir une information sur le vent à une résolution de l’ordre de la dizaine de kilomètres. Les modèles micro-échelles, spécifiques aux analyses locales, permettent l’évaluation du gisement éolien à quelques dizaines de mètres. Cependant, quelle que soit leur résolution, ces modèles sont limités d’une part par notre compréhension et la résolution mathématique des phénomènes physiques et d’autre part par la disponibilité des données nécessaires à leur bon fonctionnement. En particulier en ce qui concerne la surface océanique où la dynamique atmosphérique est complexe. Ainsi, il a été porté un soin particulier aux missions satellites afin de combler l’absence de mesure fiable, précise et systématique du vent océanique.

3Les diffusiomètres, capteurs actifs disposants de leur propre source de rayonnement, dans le domaine des hyperfréquences, permettent d’obtenir une mesure de la vitesse et direction du vent de la surface des océans quelles que soient les conditions de couverture nuageuse, de jour comme de nuit. Les dernières décennies ont permis d’améliorer sans cesse la couverture et la résolution spatiale de ces mesures.

4Toutes les techniques de mesure du vent à la surface océanique dans le domaine des hyperfréquences utilisent le même phénomène : la création des vaguelettes et la modification de l’état de la mer par le travail du vent à sa surface. Ainsi, les capteurs passifs, type radiomètre (SSM/I) mesurent la température de brillance influencée par la mousse et la structure des vagues à une résolution spatiale de 15 à 55 km. Les capteurs actifs, type diffusiomètre (SeaSAT, ERS-1/2, QuickSCAT, SeaWinds) mesurent la rétrodiffusion radar des vagues sur des cellules de résolution d’environ 25 km de dimension depuis près de 30 ans. Les antennes multiples dont sont équipés les diffusiomètres permettent plusieurs mesures indépendantes de la rétrodiffusion. L’estimation des deux paramètres vitesse et direction du vent est ainsi rendue possible.

5Dans les années 1970, la plate-forme spatiale SeaSAT, malgré la brièveté de sa mission, démontra la capacité des systèmes Radars à Synthèse d’Ouverture (RSO) à observer le vent océanique à très haute résolution (de l’ordre de la centaine de mètres). Basé sur le même principe que les diffusiomètres, les RSO permettent d’obtenir non pas une information ponctuelle sur la surface océanique sur une grille fixe de 25 km, mais une image instantanée de la structure océanique. Par exemple, pour le RSO de SeaSAT, des images de 40 km de coté à une résolution de 25 m ont été obtenues. Cependant, pour les RSO, il n’est pas possible d’estimer directement à la fois l’intensité et la direction du vent. L’un ou l’autre doit être évalué préalablement. Cet inconvénient est levé en utilisant des données auxiliaires sur la direction du vent ou en évaluant la direction via les structures apparaissant sur la surface de l’eau. Cet aspect est explicité plus en détails dans la partie sur l’état de l’art de la mesure du vent sur les images RSO. Contrairement aux diffusiomètres embarqués sur des satellites qui fournissent une information journalière quasi-synoptique, les RSO offrent des images instantanées locales à haute résolution. Ainsi, le principal avantage des techniques d’imagerie RSO vis à vis des diffusiomètres est la possibilité d’observation des fines variations spatiales sur des zones aussi complexes que les régions côtières.

6Les premières applications se développèrent avec les missions SIR-A en 1981 et SIR-B en 1984 embarquée sur la navette spatiale américaine. En 1991, l’Agence Spatiale Européenne lance ERS-1, premier satellite radar d’observation de la Terre. Dorénavant, la meilleure compréhension des phénomènes à l’interface air-océan et la maîtrise accrue de l’étalonnage des images RSO permettent d’utiliser les méthodes développées pour les diffusiomètres à une haute résolution. Ensuite, quatre satellites radar ont été lancés : JERS-1 en 1992 (Japon), ERS-2 (Europe) et RADARSAT-1 (Canada) en 1995, ENVISAT en 2002 (Europe). Ces trois derniers sont encore opérationnels et le lancement de RADARSAT-2 (Canada) est prévu pour 2004-2005.

7Rapidement, en parallèle au développement des systèmes RSO, des nouvelles applications ont vu le jour. En particulier, l’émergence continue de l’industrie éolienne depuis 10 ans et son important besoin de mesure du vent offshore offre une opportunité spécifique pour les RSO depuis les observations de Johannessen, Espedal et al. (1999).

Énergie éolienne au Québec et au Canada

8Bien que le Canada demeure encore un petit joueur sur l’échiquier mondial de l’énergie éolienne, l'objectif de l'industrie est ambitieux : l'association canadienne de l'énergie éolienne a fixé un objectif de 10,000 MW pour l'horizon 2010. C'est beaucoup quand on pense qu'en 2002 la capacité installée au Canada était seulement de l’ordre de 214 MW. Le Québec, avec 100 MW de puissance installée, se démarque par sa capacité à intégrer de grands parcs d’éoliennes dans son réseau hydroélectrique (Lafrance et Bertho, 1998) et a entrepris de mieux caractériser ses ressources éoliennes afin de profiter pleinement des meilleurs sites. Pour plus d’informations sur ce programme, se référer au site Internet : http://www.mrn.gouv.qc.ca/​publications/​energie/​energie/​20024009.pdf

9La région du golfe St-Laurent fait partie des meilleurs sites de vent au Canada. Il est utile de souligner que cette région du pays représente une force dans le domaine éolien au Canada. En plus d’offrir de bonnes conditions d’implantation, la région du Québec/Labrador offre la possibilité d’exploiter un stockage d’envergure pour la production électrique d’origine éolienne : la gestion de ses réservoirs hydroélectriques. Cette région représente 70% des réservoirs gérables sur une base multi-annuelle au Canada. Dans ce contexte, le couplage hydro-éolien au Québec est un atout important pour le développement de la filière éolienne (Lafrance, 2000).

10La connaissance des ressources éoliennes est capitale pour l’industrie éolienne. Elle peut s’appréhender sous plusieurs approches, allant de la macro-échelle à la micro-échelle. Sur de vaste territoire, l’utilisation des modèles météorologiques de prévision peuvent permettre de défricher le terrain, même s’il faut bien faire attention à l’interprétation des simulations sur les régions accidentées. Au niveau micro-échelle, les mesures directes du vent par anémomètre sont évidemment précises et fiables pour les endroits où des tours de mesure sont installées. Depuis plus de 50 ans, les services d’Environnement Canada (EC) gèrent un parc important de mâts de mesure. Ces mesures de vent ont souvent été entreprises au niveau des aérodromes pour assurer la sécurité aérienne. Plus récemment, le Ministère des Ressources Naturelles du Québec (MRNQ) a mis en place un programme important de mesure des vents, principalement en Gaspésie, à des fins de cartographie du potentiel éolien. Ce type de mesure est onéreux et l’aspect souvent aléatoire des points de mesure couplé à l’absence de corrélation entre les différents mâts de mesure, ne permet pas une cartographie fiable à grande échelle.

11Entre les modèles très globaux et les méthodes de mesurages, il existe donc une plage de possibilités pour des méthodes qui donnent des estimations de la vitesse des vents à un coût raisonnable. Il est clair que l'analyse des vents à un niveau micro passe par un système de mesurage. Mais l'objectif de ces méthodes intermédiaires est de réduire le nombre de tours à installer.

Cas de l’éolien offshore

12Le contexte actuel de l’industrie éolienne semble privilégier  le développement des exploitations offshore. Même si cette technique est encore nouvelle (les premiers parcs en mer datent de 2000), elle semble très prometteuse, d’une part parce que la ressource éolienne offshore est très attractive (vent plus élevé, turbulence plus faible et contrainte territoriale faible) et d’autre part parce que les zones terrestres intéressantes se raréfient dans les pays d’Europe du Nord. Les coûts d’installation supérieurs liés aux fondations maritimes et au câblage sont amortis grâce à des vitesses de vent supérieures et une turbulence plus faible. Côté faisabilité, l’installation d’éolienne offshore est considérée pour des eaux de profondeur inférieures à 30 mètres. Cependant cette valeur peut s’étendre jusqu’à 50 m et certaines études sur les éoliennes « flottantes » semblent prédire des possibilités supplémentaires si les conditions de vent sont bonnes (Henderson et al., 2002).

13En général, l’écoulement du vent dans les régions côtières est hautement complexe et introduit de nombreuses incertitudes dans l’estimation de la ressource. Ainsi, sur une région comme la Gaspésie, les modèles micro-échelles peuvent être limités dans leur capacité à représenter l’ensemble des influences sur le champ de vent. D’où l’intérêt d’utiliser la télédétection comme technique d’évaluation du potentiel éolien pour la partie maritime. Le satellite canadien RADARSAT-1 offre la possibilité d’un grand choix de format d’images à une haute résolution spatiale et même si son application est limitée aux analyses en mer et en terme de résolution temporelle, il est intéressant d’étudier l’information que peut nous apporter cet outil dans un processus de cartographie du vent. Ce domaine de recherche fait l’objet d’un intérêt soutenu. L’Agence Spatiale Européenne a identifié le marché de l’énergie éolienne comme un utilisateur potentiel de données satellites et a mis en œuvre un programme de recherche dans ce sens (Hasager, 2000).

État de l’art sur la mesure du vent par images RSO

14Afin d’estimer la vitesse du vent sur des images RSO, nous utilisons la mesure du coefficient de rétrodiffusion radar σ⁰ avec une information sur la direction du vent et sur la géométrie de la prise d’image RSO. Nous nous appuyons sur un modèle liant le coefficient de rétrodiffusion radar σ⁰, la direction du vent et la géométrie du radar. Même si les modèles physiques se développent, il est pour le moment plus aisé d’utiliser des modèles semi-empiriques avec des informations in situ sur la direction du vent. La caractéristique commune des modèles empiriques du vent (en bande C comme pour les autres fréquences) est la description du coefficient de rétrodiffusion, pour une polarisation et une fréquence donnée, comme une fonction de θ, l’angle d’incidence mesuré dans le plan vertical entre l’onde incidente et la normale à la surface, φ, l’angle d’azimut mesuré dans le plan horizontal entre la direction de visée du radar et celle du vecteur vent et U₁₀, la vitesse du vent à 10 mètres dans des conditions de stabilité neutre :

15σ₀ =f(θ, φ, U₁₀)

16Le modèleCMOD-IFR2, développé par l’IFREMER (Institut Français d’Étude de la Mer) au laboratoire d’Océanographie Spatiale est utilisé couramment pour fournir les produits de vent des diffusiomètres d’ERS-1/2 (polarisation verticale de l’onde émise et réceptionnée : VV) par l’IFREMER. Il a été validé pour un angle d’incidence entre 18 et 58 degrés et une gamme de vitesse du vent de 2 à 25 m/s(Quilfen et al., 1998). Pour la polarisation HH du RSO de RADARSAT-1, il n’existe pas de jeu de données suffisant pour développer des modèles empiriques. C’est pourquoi, on utilise un modèle hybride basé sur les modèles empiriques en bande C, polarisation VV et sur la théorie et les mesures de rapports de polarisation (RP). Il y a plusieurs choix possibles pour le rapport de polarisation, à la fois des équations théoriques, mais aussi des formulations empiriques. Le choix du RP, théoriquement unique, semble varier d’un jeu de données à l’autre (Vachon et Dobson, 2000; Monaldo et al., 2001). Une étude préliminaire sur le golfe du St-Laurent avec des images RADARSAT-1 traitées au CDPF (Canadian Data Processing Facility de Gatineau) confirme l’intérêt du rapport de polarisation de Kirchhoff (Choisnard et al., 2003). Le modèle CMOD-IFR2 appliqué sur les images RADARSAT-1 avec le RP adéquat est reconnu fiable pour la gamme de vitesse du vent de 2 à 25 m/s avec une précision autour de 2 m/s pour les conditions les moins favorables (Vachon et Dobson, 2000; Monaldo, Thompson et al., 2001; Kim et Moon, 2002).

Figure 1. Topographie de la région. Localisation indicative des scènes RADARSAT-1 et des stations météorologiques d’EC et du MRNQ.

17Étant donné que ce modèle nécessite la connaissance de la direction du vent, plusieurs techniques ont été développées pour extraire cette information sur les images RSO. Sous certaines conditions météorologiques, des structures atmosphériques à l’échelle kilométrique sont visibles sur les images RSO et sont grossièrement alignées avec la direction du vent (Gerling, 1986; Worthington, 2001). En présence de ces structures, la direction du vent peut alors être estimée soit dans le domaine spectral par transformée de Fourier 2-D (Vachon et Dobson, 1996), soit dans le domaine spatial, avec la transformée en ondelettes (Du et al., 2002) ou l’utilisation des gradients locaux perpendiculaires avec la direction du vent (Koch, 2000). Ainsi, Horstmann et al. (1999) ont observé que la présence de ces structures permettent d’extraire la direction du vent par transformée de Fourier 2-D dans 65 % des cas sur des images ERS. En l’absence d’information exploitable directement sur les images RSO, la direction du vent local peut être estimée à l’aide de données ponctuelles (mât de mesure ou bouée), de données satellites (diffusiomètre ou radiomètre) ou en utilisant les informations issues de modèles météorologiques (Monaldo, Thompson et al., 2001).

Région d’intérêt : le golfe du St-Laurent

18Notre zone d’intérêt pour cette étude est localisée autour de l’élargissement du St-Laurent, situé à Pointe des Monts, et sur la région côtière de la Gaspésie en particulier. Il s’agit d’une zone reconnue pour son potentiel éolien et où se trouve le plus grand parc éolien du Canada, Le Nordais de 100 MW de puissance installée à Cap-Chat et Matane. Cette région (figure 1) est caractérisée par un haut niveau de complexité due à l’influence conjointe d’une grande masse d’eau, le St-Laurent, et de zones montagneuses sur la chaîne des Appalaches avec les monts Chic-Chocs (culminant à 1268 m pour le mont Jacques-Cartier).

19Dans le St-Laurent, de manière générale, plus le temps fraîchit plus le vent souffle fort. Le vent est régulier pendant l’été avec très peu de vent fort (moins de 30 % de vent supérieur à 13 nœuds soit 6.7 m/s), puis plus les journées raccourcissent, plus le vent prend de la vigueur au fur et à mesure du passage des dépressions du début de l’automne à l’hiver. Après la période hivernale, marquée par les vents les plus forts (plus de 50 % de vent supérieur à 13 nœuds), la force du vent décroît (O'Bomsawin et Poupart, 1992). De cefait, le St-Laurent est sur la trajectoire hivernale des dépressions. À ces caractéristiques principales s’ajoutent des phénomènes locaux liés à l’orographie de la région : effet de canalisation, entonnoir, barrière… Il est à noter que cette région est prise dans les glaces typiquement de décembre à mars. Notre étude se limitera à la période hors-glace.

Les données

20La première analyse des résultats sur les images obtenues via l’Agence Spatiale Canadienne a permis de mettre en évidence l’intérêt des images RADARSAT-1 à large couverture spatiale : faisceau Large (W1 et W2) et ScanSAR Narrow (SNA) avec mode automatique (AGC) du gain. Les conditions météorologiques au moment de l’acquisition des images ont été vérifiées afin de se placer dans des conditions de vent stationnaire depuis plus de 4 heures et des vitesses supérieures à 3-4 m/s. Ces conditions doivent permettre une meilleure fiabilité de l’estimation du vent sur les images RSO.

21Pour cette étude, en plus des informations fournies par EC aux emplacements des stations terrestres en bordure du St-Laurent et des mesures à la bouée de Mont-Louis, nous avons utilisé les données de mesurage du vent du MRN Québec. Au total, 52 stations ont été utilisées.

22Les stations météorologiques d’EC fournissent une mesure horaire de la vitesse et direction du vent, température et pression à 10 m de hauteur. Pour les mâts du MRN Québec, nous avons la plupart du temps deux mesures, une à 20 m et une autre à 40 m toutes les 10 minutes, de la vitesse, direction et écart-type de chaque mesure ainsi que la température. La bouée de Mont-Louis permet d’obtenir la vitesse et la direction du vent à deux hauteurs (10 et 16 pieds, soit respectivement 3.05 et 4.88 mètres) et ainsi d’évaluer le profil vertical du vent au moment de l’acquisition des images RADARSAT-1. De façon générale, on sait que les mesures du vent à l’aide de bouées connaissent une surestimation des vents faibles et forts. De plus, en cas de forte houle, avec des hauteurs de vagues importantes, la mesure des vents peut être perturbée. Dans le cas des stations terrestres, même en région côtière, quelle que soit la topographie environnante, l’observation du vent est influencée par le changement de rugosité terre/mer et la vitesse du vent est légèrement différente de celle au-dessus de l’eau.

23Les conditions météorologiques considérées au moment de chaque acquisition d’image RADARSAT-1 sont celles mesurées à la bouée de Mont-Louis (voir tableau 1). Afin d’extrapoler la vitesse du vent mesurée à la bouée (4.88 m) à la hauteur de 10 m nous avons utilisé un code suivant la méthodologie de Smith (1988) en utilisant la température de l’air. Chaque condition atmosphérique a été classée en terme de stabilité atmosphérique, de direction du vent selon 16 secteurs et en termed’intensité du vent. La stabilité atmosphérique est évaluée après l’estimation de la longueur de Monin-Obukhov L. Ce paramètre est calculé en utilisant le code TOGA COARE (version 2.0) de Fairall et al. (1996).

24La série d’images RSO de RADARSAT-1 utilisée correspond donc aux conditions suivantes :

• Intensité du vent : léger (< 6 m/s), brise (6-10 m/s) et fort (> 10 m/s);

• Direction du vent : du golfe (90-150°), du fleuve (270°) et du nord (320-360°);

• Stabilité atmosphérique : stable, neutre et instable.

Tableau 1. Conditions atmosphériques et océaniques au moment de l’acquisition des images RADARSAT-1 selon les informations à la bouée de Mont-Louis à 22:20.

Note : U_10 = vitesse du vent extrapolée à 10 m; Dir = direction du vent mesurée à 16 pieds selon la convention météorologique; Force = dénomination maritime du vent suivant sa vitesse. * : mesure à la stations de Cap Chat à 10 m; † moyenne climatique; ‡ moyenne des données de 21:20 et 23:20.

Images RADARSAT-1Â			INFORMATION METEOROLOGIQUEÂ
Date	Faisceau	Gain	U_10	Dir.	Stabilité	Origine	Force
28-nov-96	S2	AGC	5.56*	280*	instable	W	léger
06-juin-02	W1	AGC	6.83	275‡	stable	W	brise
16-juin-02	W2	AGC	8.13	92	instable	E	brise
21-oct-02	SNA	fixe	12.83	271	neutre	W	fort
28-oct-02	SNA	fixe	11.4	335	neutre	NNW	fort
21-nov-02	SNA	AGC	6.94	127	neutre	SE	brise
07-oct-02	SNA	AGC	6.18	172	stable	SE	brise
14-oct-02	W2	fixe	15.92	301	neutre	WNW	fort
07-nov-02	W2	fixe	14.26	322	instable	NW	fort
24-nov-02	SNA	AGC	13.38	331	neutre	NNW	fort

25Les données du vent océanique du diffusiomètre QuickSCAT sont obtenues en ligne, via le Jet Propulsion Laboratory de la NASA, sur une grille de 0.25º x 0.25º (Perry, 2001). Le diffusiomètre QuickSCAT fait parti du programme SeaWind d’observation spatiale des vents océaniques et a quasiment les mêmes caractéristiques orbitales que RADARSAT-1 et est donc très bien co-localisé pour notre étude. La résolution spatiale du diffusiomètre QuickSCAT permet d’obtenir un nombre important de mesures co-localisées avec les images RADARSAT-1 de type Large ou ScanSAR. La précision requise par QuickSCAT est de +/- 2 m/s pour la vitesse et +/- 20 pour la direction pour la gamme de vitesse de vent 3-20 m/s. En région côtière, les données disponibles sont à plus de 25 km de la côte et la précision des données a rarement été évaluée. Sanchez et al. (2003) ont réalisé une comparaison de données QuickSCAT avec des mesures sur les côtes du Portugal. Cette étude montre qu’en moyenne les spécifications de QuickSCAT sont atteintes malgré un biais de 10 à 20 (également observé lors de comparaison avec des bouées) et des influences côtières présumées.

26Pour notre étude, les données du diffusiomètre QuickSCAT vont permettre d’estimer la direction du vent au moment de l’acquisition de l’image RADARSAT-1 et fournir une base de données de comparaison de la vitesse du vent offshore (à plus de 25 km des côtes) sur les images RSO.

Méthodologie

27La méthodologie d’estimation de la vitesse du vent à haute résolution sur les images RSO de RADARSAT-1 nécessite plusieurs étapes.

Étalonnage et traitement de l’image RADARSAT-1

28L’extraction du coefficient de rétrodiffusion radar est effectuée en utilisant les données RADARSAT-1 au format CEOS (Committee on Earth Observation Satellites). Ce format est standard pour les données satellites. Les spécifications décrites dans le document fourni par l’ASC (Shepherd, 2000) permettent d’évaluer les paramètres géométriques et radiométriques de chaque image. Ceci est réalisé à l’aide de programmes de traitement des données RADARSAT-1 développés au Centre Canadien de Télédétection (Vachon et Dobson 2000). Nous les avons modifiés pour obtenir des images de rétrodiffusion radar en décibels à la résolution de 400 mètres.

29Avant d’utiliser l’image RADARSAT-1 pour extraire la vitesse du vent, nous créons un masque sur les parties terrestres afin d’une part de ne pas appliquer le modèle radar-vent sur des pixels terrestres et d’autre part pour ensuite extraire les valeurs de vitesse les plus proches des stations météorologiques côtières. A cette étape, nous disposons des données de l’intensité radar en décibel, de l’angle d’incidence et de la direction de visée du radar pour chaque pixel de 400 mètres sur la partie maritime des images du golfe du St-Laurent.

Estimation de la direction du vent

30Dans les étapes d’estimation de la vitesse du vent à partir d’images RSO, il faut apporter un soin particulier à la connaissance de la direction du vent. La connaissance a priori de la direction du vent est indispensable pour utiliser le modèle CMOD-IFR2 et est la principale source d’erreur (Horstmann et al., 2000; Choisnard et al., 2003). Pour extraire la direction du vent nous avons choisi de construire un champ de direction du vent interpolé à partir de plusieurs mesures locales et des données du diffusiomètre QuickSCAT. La technique retenue est basée sur le principe d’interpolation bi-harmonique spline et implémentée sous Matlab (Sandwell, 1987). L’information sur la direction du vent est extraite à l’emplacement de chaque pixel de 400 mètres des images RADARSAT-1.

Extraction de la vitesse du vent par le modèle hybride

31La connaissance à chaque pixel des images RADARSAT-1 de l’intensité radar, de la direction du vent, de l’angle d’incidence et de la direction de visée du radar permet d’appliquer le modèle hybride (CMOD-IFR2 et rapport de polarisation de Kirchhoff) présenté précédemment. Une fois les images du vent obtenues pour toutes les images RSO à la résolution spatiale de 400 mètres, la précision du modèle sur notre zone d’étude peut être évaluée en comparant avec les mesures in situ.

Données auxiliaires de validation

32Pour chaque image RADSARSAT-1, nous comparons la vitesse du vent obtenue (à 10 m au-dessus du niveau de la mer pour des conditions de stabilité neutre) avec les trois sources d’information disponibles :

• les données à la bouée de Mont-Louis moyennées sur 25 pixels (2 x 2 km);

• les données en bordure de la ligne de côte aux emplacements des stations météorologiques côtières EC. A partir des coordonnées spatiales des stations, nous utilisons une fenêtre carrée de taille croissante jusqu’à ce qu’au moins une valeur de cette fenêtre appartienne à la partie maritime de l’image;

• les données QuickSCAT sur 25 x 25 km (résolution spatiale du diffusiomètre).

33Il existe une différence intrinsèque entre la mesure du vent à une station météorologique (moyenne temporelle ponctuelle) et la vitesse du vent sur les images RSO (moyenne spatiale quasi-instantanée). Cependant, l’hypothèse de Taylor de « turbulence gelée » (frozen turbulence) permet de décrire des phénomènes atmosphériques à l’échelle spatiale avec une observation météorologique ponctuelle.

34La phase de validation de la vitesse du vent de surface estimée d’après les images RSO nécessite la connaissance des caractéristiques des valeurs in situ servant de référence. Les spécifications de la bouée Mont-Louis sont +/– 1 m/s (ou 10 %), celles des stations terrestres d’Environnement Canada +/– 0.3 m/s et celles des mesures QuickSCAT +/– 2 m/s. Outre la précision de ces mesures, la comparaison des valeurs de vitesse de vent sur les images RSO introduit une légère incertitude supplémentaire sur la localisation spatiale des stations et de la bouée (erreur de localisation spatiale). En effet, les coordonnées géographiques des stations météorologiques d’EC sont fournies à la minute près. Ceci signifie que la précision de la localisation de chaque mât est de l’ordre du kilomètre. Des démarches ont été entreprises auprès d’EC pour obtenir une information plus fiable. Dans le cas des stations du MRN Québec, la précision de la localisation est supposée meilleure (à la seconde, soit quelques dizaine de mètres), mais des doutes subsistent quant à l’exactitude de l’information suite à une analyse préalable.

Résultats et discussion

Comparaisons des vitesses RSO avec les données co-localisées

35L’évaluation de la précision de l’estimation du vent sur les images RADARSAT-1 du golfe du St-Laurent est effectuée sur trois types de données. Au niveau de la bouée de Mont-Louis, nous disposons de sept images RSO. Pour les données du diffusiomètre QuickSCAT, un ensemble de 70 données co-localisés avec sept images RADARSAT-1 est disponible. Pour les stations côtières, sélectionnées à moins de 2 km de la côte, nous avons un jeu de 52 données sur les dix images. Au-delà de la distance de 2 km, l’erreur sur l’estimation de la vitesse du vent vis-à-vis des mesures aux stations côtières augmente fortement.

36Le tableau 2 présente les caractéristiques statistiques de chaque base de données et la comparaison avec la vitesse sur les images RSO. Dans le cas des stations côtières, on observe un biais négatif (-0.33 m/s) et une erreur de 2.5 m/s. Dans les deux autres cas (bouée et QuickSCAT), correspondant à des comparaisons plus directes de vitesses au-dessus de la surface de l’eau, on a un biais positif (vitesse sur les images RSO supérieure aux mesures), une erreur entre 1.5 et 2.2 m/s et une corrélation de 0.91 à 0.97.

37Les tendances en fonction du type de données considérées avec la meilleure régression linéaire correspondante sont représentées sur la figure 2.

Tableau 2. Comparaison des vitesses de vent sur les images RSO vis à vis des mesures à la bouée de Mont-Louis, aux stations côtières et des données QuickSCAT.

Note : Ū10 = vitesse moyenne (en m/s); σ = écart type de la vitesse (en m/s)

	Données in situÂ			RADARSAT-1		U10 RSO - U10 in situ
Type de données	Nb	Umin-Umax	Ū10 (σ)	Umin-Umax	Ū10 (σ)	biais	RMSE	Corrélation
bouée Mont-Louis	7	6.9 -15.9	10.9 (3.6)	7.3 - 18.9	12.7 (4.5)	1.84	2.16	0.97
stations côtières	52	2.5 – 15.8	8.3 (3.2)	3.2 - 13.8	7.9 (3.0)	-0.33	2.52	0.67
QuickSCAT	70	4.6 - 16.9	9.9 (3.1)	3.2 - 17.2	10.1 (3.6)	0.21	1.55	0.91
Toutes	129	2.5 - 16.9	9.2 (3.3)	3.2 - 18.9	9.4 (3.6)	0.08	2.03	0.83

Figure 2. Comparaisons des vitesses de vent sur les images RSO avec les valeurs in situ : a) à la bouée de Mont-Louis (sur une surface de 2x2 km); b) aux stations côtières et c) du diffusiomètre QuickSCAT (sur une surface de 25x25 km).

38Sur un jeu de donnée réduit, on observe une nette surestimation de la vitesse du vent sur les images RSO par rapport aux mesures à la bouée. La taille de la surface choisie (2 par 2 km) pour extraire la vitesse peut influencer sa valeur de façon très légère. L’interpolation verticale du vent mesuré à l’anémomètre (4.88 m) à la hauteur de10 m peut avoir une influence plus importante. De plus, la précision sur la vitesse du vent mesurée à la bouée est donnée à +/- 1 m/s. La combinaison de ces facteurs avec le niveau de précision du modèle CMOD-IFR2 et du rapport de polarisation utilisée peut expliquer cette surestimation.

39Au niveau des stations côtières, la comparaison directe de la  vitesse avec la valeur sur les images RSO est plus complexe. D’une part, la ligne de côte est souvent marquée par un changement important du régime du vent (déviation en direction et un brusque changement des vitesses). D’autre part, les stations sont plus ou moins influencées par la partie terrestre selon sa topographie et sa distance à la côte. Si toutes les stations sélectionnées sont à moins de 2000 m de la côte, il y en a 77 % à moins de 1000 m et 55 % à moins de 500 m. De plus, sur les images RSO, la vitesse du vent près des côtes est très variable, et une erreur de localisation géographique des stations météorologiques peut entraîner une modification importante de l’estimation de la vitesse. Pour une comparaison plus raisonnable des vitesses, il faudrait utiliser un modèle météorologique afin d’évaluer la vitesse du vent près de la côte au-dessus de la surface de l’eau à partir des mesures terrestres. Étant donné ces considérations, la corrélation statistique des vitesses du vent est raisonnable et confirme l’intérêt des images RADARSAT-1 pour estimer la vitesse du vent sur le golfe du St-Laurent.

40Les valeurs de vitesse du diffusiomètre QuickSCAT présentent une très bonne corrélation avec celles sur les images RSO : biais faible et erreur de 1.5 m/s. Ceci est d’autant plus encourageant que le modèle utilisé pour estimer le vent avec le diffusiomètre QuickSCAT est plus précis que les spécifications initiales (2 m/s). Bourassa et al. (2003) ont obtenu une précision de 0.5 m/s en utilisant des campagnes navales de recherche pour valider la précision du vent estimé par QuickSCAT.

41Si les 10 images actuellement traitées ne permettent pas encore de tirer des conclusions définitives sur la localisation des zones de vent, certaines se révèlent très intéressantes pour comprendre la complexité de notre région d’intérêt. Dans cette partie, on se propose d’étudier plus en détails deux situations particulières. Il s’agit des images ScanSAR faisceau SCNA (de 300 par 300 km) acquises le 21 octobre 2002 et le 21 novembre 2002. La large couverture spatiale du faisceau ScanSAR  permet l’observation d’une grande variabilité spatiale du vent.

Image du 21 octobre 2002

42Les mesures à la bouée de Mont-Louis au moment de l’acquisition de l’image indiquent un vent fort de l’ouest avec une mer agitée et une atmosphère neutre (température de l’eau de surface identique à la température de l’air). La direction du vent est stable pendant 6h avant le passage du satellite RADARSAT-1 (à 22:09 UTC) et on note une vitesse soutenue du vent avec un léger fléchissement avant l’acquisition.

43La direction du vent est interpolée à partir des données in situ et des mesures du diffusiomètre QuickSCAT à 22:16 UTC. Le champ de direction du vent est confirmé par la modélisation à la résolution de 25 km du vent sur le golfe obtenue par l’Institut Maurice Lamontagne (IML) pour le 22 octobre à 00:00. Cette modélisation est issue du modèle météorologique GEM du Centre Météorologique Canadien d’Environnement Canada. La figure 3 représente l’image du vent obtenue et la figure 4 la modélisation du vent par l’IML.

44Une fois encore, il est capital de se rappeler les nombreuses sources potentielles d’erreurs : localisation, différence terre/mer, effet de la côte (convergence, divergence du vent), turbulence…. Visuellement, la zone de l’image à faible angle d’incidence (à l’ouest) semble être sous-évaluée. Ceci confirme la tendance à la saturation du signal radar pour les angles d’incidences faibles (Monaldo, Thompson et al., 2001).

45Quoiqu’il en soit, globalement cette image du vent semble très réaliste et montre plusieurs phénomènes remarquables :

• une accélération de la vitesse du vent sur le fleuve dans la direction où souffle le vent;

• le développement d’un corridor de vent modéré à partir de Cap-Chat entre la côte gaspésienne et la zone de vent fort à l’est de l’image;

• la Baie des Chaleurs bénéficie de condition de vent fort.

Image du 21 novembre 2002

46Les conditions atmosphériques enregistrées à la bouée de Mont-Louis indiquent le passage d’un front froid quelques heures avant l’acquisition de l’image. Ce front est accompagné d’une dépression qui entraîne une augmentation rapide des vents puis une diminution lente 3 h avant le passage du satellite pour atteindre près de 7 m/s (type « brise »). La direction du vent est constante à partir du passage du front à 120 degrés, i. e. vent du sud-ouest. La hauteur de vague augmente régulièrement jusqu’à atteindre son maximum à 22h (type « mer peu agitée »). Au moment de l’acquisition de l’image, la température de l’air est supérieure à celle de l’eau de surface à la bouée pour une atmosphère quasi-neutre. L’image du vent obtenue à l’aide de l’image RADARSAT-1 est présentée en figure 5.

Figure 4. Prévision du vent d’après l’Institut Maurice Lamontagne à 00:00 UTC le 22 octobre 2002.

47L’observation sur la figure 6 de la prévision du vent fournie par l’IML pour le 22 novembre à 00:00 UTC, soit 2 heures après l’acquisition de l’image (22:05 UTC), indique une estimation de la direction du vent identique pour la partie est de l’image. Le champ de direction du vent dévie dans la région de Pointe-des-Monts où nous avons une direction est-nord-est contre est-sud-est sur la prévision IML. Cette différence de direction du vent peut s’expliquer par la faible résolution spatiale du modèle de l’IML et par la difficulté à interpoler spatialement une direction du vent avec des données éparses.

48L’échelle de vitesse utilisée sur la figure 5 (0 à 12 m/s) diffère des autres figures afin de mieux visualiser le contraste des vitesses. Dans le cas des images fournies par l’IML, l’échelle a été fixée (0 à 25 m/s) par le centre de recherche et n’est pas modifiable.

49Le patron spatial du vent pour cette image est marqué par plusieurs phénomènes :

• le vent semble être canalisé par le fleuve et accéléré en débouchant entre l’île d’Anticosti et la pointe de la Gaspésie;

• la côte gaspésienne est caractérisée par une forte variabilité du vent avec la succession de zones de vent faible et fort;

• la région vis-à-vis des monts Chic-Chocs présente un vent très faible probablement dû à un effet d’ombrage par l’orographie de la région;

• la Baie des Chaleurs est une zone de vent faible;

• une bande de vent faible à l’est de Pointe des Monts éventuellement due au passage du front froid enregistré à la bouée de Mont-Louis 4 à 6h avant 22:00 UTC

Figure 6. Prévision du vent d’après l’Institut Maurice Lamontagne à 00:00 UTC le 22 novembre 2002.

Limites et intérêts

50Les principales contraintes pour l’utilisation d’images satellites à des fins d’estimation du potentiel éolien sont de plusieurs natures. D’un point de vue technique, la précision de cette méthode dépend de : la qualité des données satellites en terme de précision radiométrique et géométrique, la connaissance d’une information a priori sur la direction du vent et les conditions atmosphériques et océaniques au moment de l’acquisition de l’image.

51Le niveau de précision radiométriques des produits RADARSAT-1 permet d’obtenir une information fiable et précise sur la vitesse du vent offshore (RMSE de 1.5 m/s) lorsque les autres paramètres sont maîtrisés (direction, angles d’observation et d’incidence). Le bénéfice de la co-localisation du RSO RADARSAT-1 avec le diffusiomètre QuickSCAT et la présence d’un grand nombre de stations météorologiques terrestres pour la création d’un champ de direction du vent interpolée va être évalué à l’aide d’un modèle météorologique à méso-échelle adaptée aux caractéristiques du golfe du St-Laurent. Cependant, même en l’absence de données sur la direction du vent, l’usage d’une direction fixe (éventuellement déduite de l’observation des structures spatiales de l’image RSO) garantie un résultat convenable (Choisnard, Bernier et al., 2003). Les meilleures estimations du vent sont obtenues lorsque les conditions atmosphériques sont stationnaires et neutres quelques heures avant l’acquisition des images RADARSAT-1. Dans ce cas, le vent est le facteur dominant sur l’état de la mer et la rugosité de la surface de l’eau représente plus finement les conditions de vent local. Une étude est en cours afin de mettre au point un processus de sélection des images RSO pour optimiser la qualité des images du vent. Le modèle utilisé (CMOD-IFR2 et rapport de polarisation) pourra être affiné avec un jeu de données plus important afin de tenir compte des caractéristiques de RADARSAT-1 (gamme d’angle d’incidence, polarisation).

52Les limites intrinsèques de cette méthode (coût des images, résolution temporelle faible, acquisition d’images à des heures fixes et la gamme de vitesse limitée entre 2 et 25 m/s) rendent nécessaire le développement d’une stratégie d’échantillonnage des images en fonction des conditions éoliennes dominantes sur le golfe du St-Laurent. L’analyse de la rose des vents et de la distribution de la vitesse à la bouée de Mont-Louis nous permet de sélectionner les cas les plus représentatifs et ainsi développer une base de données sur l’exposition des côtes du St-Laurent. Même si l’estimation du vent à la hauteur de 10 mètres ne représente pas les normes de l’industrie éolienne qui recherche une information à près de 50 mètres, l’apport d’une information nouvelle sur la variabilité spatiale du vent est important. De plus, de façon ponctuelle, une image RSO peut mettre en évidence une zone particulièrement turbulente comme dans le cas de l’image du 21 novembre 2002 avec la région vis à vis des monts Chics-Chocs (ombrage du vent avec probablement une turbulence élevée).

Conclusions et perspectives

53La disponibilité des données spatiales d’observation de la Terre pour de vaste territoire est un atout majeur pour le développement de nouveau système d’information sur le potentiel éolien. Particulièrement pour les régions côtières où la modélisation de l’écoulement du vent est complexe. Pour le golfe du St-Laurent, cette étude a montré le potentiel des images RSO de RADARSAT-1 pour obtenir une information sur la variabilité spatiale du vent à haute résolution (400 m). L’utilisation du modèle CMOD-IFR2 et du rapport de polarisation de Kirchhoff sur les images RADARSAT-1 avec des données du diffusiomètre QuickSCAT et des mesures terrestres locales est encourageante. Sur une dizaine d’image de dimension variable (de 100 à 300 km de couverture), la précision de l’estimation de la vitesse du vent offshore est de 1.5 m/s par rapport aux 70 données QuickSCAT disponibles et se compare avec les mesures côtières avoisinantes avec une erreur de 2.5 m/s sur 52 données.

54Le choix adéquat des images RADARSAT-1 et de l’information sur la direction du vent garanti donc une information fiable sur la vitesse du vent lorsque comparée au données in situ et du diffusiomètre QuickSCAT. En particulier, la large couverture spatiale des images ScanSAR de RADARSAT-1 offre une richesse d’information sur la variabilité spatiale du vent intéressante pour une analyse des spécificités du golfe du St-Laurent.

55Après avoir démontré l’intérêt d’utiliser les images RADARSAT-1 pour l’estimation de la vitesse du vent, de nouvelles étapes seront nécessaires pour d’une part améliorer la précision de cette estimation et d’autre part développer un outil complet de cartographie du potentiel éolien à partir d’un jeu de données de 25 images RSO :

• valider le champ de direction du vent avec le modèle météorologique méso-échelle du Centre Météorologique Canadien;

• ré-évaluer le modèle radar-vent CMOD-IFR2 couplé au rapport de polarisation;

• finaliser l’échantillon d’images RADARSAT-1 à acquérir;

• proposer un algorithme de cartographie du potentiel éolien pour le golfe et les régions côtières;

• analyser les informations en terme de potentiel éolien pour les régions côtières du golfe du St-Laurent.

56Le développement d’applications opérationnelles utilisant des données satellitaires d’observation de la Terre fait l’objet de plus en plus d’attention de la part des agences spatiales. De plus, les lancements du satellite européen ENVISAT en 2002 et du prochain RADARSAT-2 en 2005 assurent la continuité des RSO et permettent le développement de méthode de plus en plus précises pour l’estimation de la vitesse du vent. L’utilisation croissante des régions offshore pour l’implantation de grands parcs d’éolienne (Long Island, UK, Danemark, Espagne…) devrait favoriser durablement ce type de méthode de cartographie du vent.

Remerciements

57Nous remercions le Dr. Paris Vachon et John Wolfe du Centre Canadien de Télédétection pour nous avoir fourni les outils préliminaires au traitement des images, et nous avoir conseillé tout au long de notre étude. L’Agence Spatiale Canadienne et le Ministère des Ressources Naturelles du Québec sont remerciés pour l’accès aux données RADARSAT-1. Finalement, nous remercions le CRIACC d’Environnement Canada et le MRNQ pour nous avoir permis d’accéder aux données météorologiques. Les données du diffusiomètre QuickSCAT sont disponibles gratuitement via le Jet Propulsion Laboratory sur le site Internet : http://podaac.jpl.nasa.gov/​quikscat/​qscat_data.html.