N°97

Les variations glaciaires dans les Andes de Mendoza (Argentine)
entre 1975 et 2007

Dans le contexte du réchauffement climatique actuel, le suivi des glaciers revêt une grande importance scientifique. Qu’adviendrait-il si les glaciers, véritables aquifères stockant l’eau sous forme de neige et de glace en saison froide pour la libérer en saison chaude, venaient à se réduire? Le rythme de fusion glaciaire fait, en effet, coïncider la libération d’eaux de fonte avec la saison chaude, qui correspond aussi à une courte saison végétative dans la quasi-totalité des massifs montagneux. Aussi en Himalaya (Fort, 2000; Blamont, 2001), dans les Alpes européennes (Belaidi, 2006; Cossart, 2006) ou dans les Andes (Araujo, Bertranou, 2004; Tulet, Bustos, 2005; Jomelli, 2007), de nombreuses sociétés montagnardes ont-elles fondé des stratégies d’irrigation sur la répartition dans l’espace de cet apport d’eau estival d’origine glaciaire.

L’influence d’un glacier (et de ses variations) sur le régime du cours d’eau émissaire est bien connue. Cependant nos collègues hydrologues ont besoin, pour calculer leurs bilans hydrologiques, de bases de données régionales concernant l’englacement. L’intérêt pour eux est de pouvoir couvrir des bassins-versants entiers. Or, jusqu’à présent, les investigations concernant les variations glaciaires ont été effectuées suivant des méthodes propres aux glaciologues ou aux géomorphologues. Les premiers ont précisé les variations de volume de quelques glaciers, pris individuellement, à une échelle temporelle très fine (mesures au pas de temps annuel voire mensuel), tandis que les seconds ont généralement documenté les variations d’un corpus de glaciers plus vaste, mais avec une résolution temporelle moindre (généralement depuis le Dernier Maximum Glaciaire ou depuis le Petit Âge de Glace). La définition d’une méthode d’investigation permettant de synthétiser, avec une bonne résolution temporelle, les variations d’un grand nombre de glaciers, est donc nécessaire (Carrivick, Brewer, 2004). De là découle un nouvel enjeu pour les géographes: celui de synthétiser et cartographier à une échelle régionale les variations glaciaires.

Le présent article propose de travailler dans cette voie. L’étude porte ici sur les glaciers andins de la province de Mendoza, située dans l’Ouest argentin (70 à 67° de longitude Ouest; 32 à 37° de latitude Sud). Ces glaciers constituent un enjeu majeur à l’échelle de la province: de leur fusion dépendent notamment l’alimentation en eau potable et les activités agricoles sur le piémont andin. En raison d’une certaine aridité (moins de 250 mm de précipitations annuelles à Mendoza), les activités humaines n’ont en effet pu se développer que par la maîtrise de l’irrigation et la dérivation des eaux de fusion glaciaire.

En dépit de cet enjeu primordial, peu d’études portent sur les variations récentes de l’englacement à l’échelle de l’ensemble de la province de Mendoza: le suivi a le plus souvent donné lieu à des études menées localement (Espizua, 1999; Leiva, 1999; Bottero, 2002; Cobos, 2002). Ainsi, à partir de plusieurs images satellites acquises à différentes dates (1975, 1987, 2000 et 2007), nous proposons de dresser un bilan régional des variations glaciaires récentes. Nous procéderons en trois étapes successives: d’abord l’extraction du contour des glaciers sur les images; ensuite le calcul de l’altitude de la ligne d’équilibre glaciaire (LEG) de chaque glacier, et ce à chacune des quatre dates disponibles. Enfin à partir de cette base de données, nous produirons des cartes diachroniques synthétisant les variations glaciaires.

1. Cadre physique et enjeux environnementaux

La province de Mendoza est composée de plusieurs grands ensembles topographiques (Capitanelli, 1999): à l’ouest, se dresse la partie centrale de la cordillère des Andes, abritant le point culminant du continent américain (Cerro Aconcagua, 6 959 m), à l’est de ce faîte s’étendent la Cordillère Frontale (d’une altitude moyenne de l’ordre de 1 400 m) et une vaste plaine de piémont qui couvre près de la moitié de la province (altitude comprise entre 200 et 1 000 m) (fig. 1).

1. Localisation de la zone étudiée

À ce découpage topographique correspond également un découpage d’ordre climatique. À l’ouest, les zones de montagne, par l’effet conjoint des ascendances orographiques et d’une plus grande proximité des sources d’humidité (océan Pacifique), bénéficient de précipitations relativement abondantes. Le régime pluviométrique se caractérise par un maximum hivernal, au cours duquel les précipitations sont le plus souvent accumulées sous forme neigeuse. D’ouest en est, la position «sous le vent» rend le climat progressivement plus aride: la confrontation des courbes de températures et de précipitations suggère un fort déficit hydrique. Ce déficit est à son paroxysme dans les zones de plaines, comme à Mendoza, où il intervient en tout mois de l’année, même si un pic atténué de précipitations apparaît en saison estivale, en relation avec l’activité orageuse (fig. 2a).

2. Présentation de la zone étudiée: A. Précipitations; B. Régime hydrologique; C. Aperçu de la Haute Cordillère; D. Vignoble irrigué sur le piémont (Maipu)

L’aridité qui caractérise les zones habitées constitue un facteur limitant pour le développement humain et économique. L’adaptation des Mendociños se traduit par la création de grandes oasis artificielles. Le fonctionnement de celles-ci repose principalement sur une répartition dans l’espace des eaux de fonte nivo-glaciaire, libérées au cours de la saison chaude (fig. 2b, 2c): les eaux des cours d’eau sont captées par un vaste réseau de canaux qui permet de desservir les populations en eau potable et d’irriguer les vastes étendues agricoles (fig. 2d).

2. Méthodes

La dépendance des activités humaines aux eaux de fusion glaciaire a, depuis la fin du XIXe siècle, incité les glaciologues à effectuer le suivi de certains glaciers, notamment en établissant leur bilan de masse et, de là, leurs variations de volume. Or, ces mesures précises et indispensables, obtenues sur quelques glaciers suivis individuellement, ne reflètent pas nécessairement le comportement des glaciers voisins et ne peuvent avoir une signification régionale. En toute rigueur, les glaciers suivis individuellement doivent donc être replacés dans leur contexte régional, afin de savoir s’ils sont représentatifs d’un corpus de glaciers ou simplement d’eux-mêmes.

Pour cela, nous couplons une approche de télédétection et de modélisation spatiale. La télédétection est adaptée à ce type d’investigation car elle permet d’alimenter une base de données géoréférencées aussi exhaustive que possible à l’échelle régionale. Elle permet de surcroît d’acquérir des données à partir de secteurs ne pouvant être que très difficilement accessibles sur le terrain. Dans cette étude, cinq images acquises entre 1975 et 2007 ont été utilisées (tableau 1). Cette approche par télédétection n’est cependant pas une fin en soi: un calcul d’indices (altitude de la ligne d’équilibre glaciaire) est ensuite réalisé, permettant d’effectuer un suivi quantitatif de l’englacement dans l’espace et le temps, puis une synthèse régionale sous forme de cartes diachroniques. Or, ces synthèses régionales requièrent une reconstitution de la continuité spatiale du champ d’altitudes des lignes d’équilibre glaciaire tandis que ces altitudes sont estimées ponctuellement, glacier par glacier. Une modélisation rigoureuse, rendant possible le passage d’une information ponctuelle à une information continue à l’échelle régionale, est donc nécessaire.

2.1. La télédétection comme source des données

La télédétection des surfaces englacées

L’étude repose ici sur des méthodes de télédétection passive. L’identification de la neige et de la glace sur ces images se fonde sur le fait que ces états de surface présentent des valeurs radiométriques élevées dans le visible, mais nettement plus faibles dans le proche et le moyen infrarouge. Plus précisément, la neige a une réflectance supérieure à celle de la glace, ce qui aboutit à retrouver des valeurs de réflectance élevées dans les zones d’accumulation glaciaire, et plus faibles dans les zones d’ablation (fig. 3).

3. Détermination de l’altitude des lignes d’équilibre glaciaire

Différentes méthodes de cartographie automatique des zones englacées, à partir d’images satellites, ont été élaborées. Certaines s’appuient sur des classifications (Aniya et al., 1996; Sidjak, Wheate, 1999), fondées sur une méthode ISODATA ou sur une classification supervisée selon un critère de maximum de vraisemblance. Le contraste spectral entre les zones couvertes par la neige ou la glace et les autres surfaces doit alors être accentué par une transformation en composantes principales (Shigeyuki et al., 2006).

D’autres auteurs ont fondé leurs travaux sur des rapports de bandes de type TM 3/TM 5 (Rott, 1994), TM4/TM5 (Jacobs et al., 1997), ou plus complexes, de type Normalized Difference Snow Index ou NDSI (Kääb et al., 2002). Une revue synthétique de ces méthodes, réalisée par Todd H. Albert (2002) dans la région du glacier Quelccaya au Pérou, suggère l’usage du NDSI.

Application du NDSI

L’indice NDSI se calcule d’après les rapports suivants:
(TM2 - TM5) / (TM2 + TM5) pour Landsat (tableau 2),
(AST1 – AST4) / (AST1 + AST4) pour le capteur ASTER (tableau 3).

Cet algorithme est très efficace en matière de délimitation automatique des zones de neige et de glace dans les régions au relief très accidenté pour quatre raisons.

Cette méthode n’a pu être appliquée à l’image MSS de 1975. En effet, à la différence de TM, ETM+ et ASTER, MSS ne comporte pas de bandes dans le moyen infrarouge (très utiles pour différencier la neige et la glace d’autres surfaces). De ce fait nous avons dû appliquer une autre méthode pour le traitement de cette image: une classification supervisée.

À partir de zones d’entraînement, identifiées visuellement comme étant des zones de glace ou de neige, nous avons déterminé quelles étaient les valeurs correspondant aux états de surface recherchés sur les canaux correspondant aux différentes composantes principales (dans le cas de l’image MSS de 1975) ou sur les images NDSI (images de 1987 et 2007). Une sélection des pixels correspondant à ces critères a été effectuée. Dans le cas des NDSI, conformément à des travaux antérieurs (Joseph, 2003; Shigeyuki et al., 2006), les surfaces enneigées ou englacées correspondent à des valeurs d’indice positives mais inférieures à 0,4. Ici les pixels dont le NDSI est compris entre 0,1 et 0,4 ont été conservés (fig. 4).

4. Image et interprétation de l’indice NDSI

Au final, pour chacune des quatre images, les pixels identifiés comme étant des zones englacées ou enneigées ont été convertis en objets vectoriels (polygones) dans une base de données géographiques.

Plaque de neige, névé ou glacier?

Si l’indice NDSI et les classifications supervisées permettent de distinguer les surfaces enneigées et englacées, ils n’aboutissent pas pour autant à l’identification des glaciers. Les glaciers sont des corps de glace en mouvement, transférant la glace accumulée à l’amont vers l’aval, où elle sera fondue ou sublimée. La limite théorique entre le domaine de l’accumulation glaciaire à l’amont et le domaine de l’ablation glaciaire à l’aval correspond à la ligne d’équilibre glaciaire. Or la réflectance d’un glacier de part et d’autre de cette limite varie. À l’amont, la surface glaciaire est en permanence enneigée, même en fin de saison d’ablation, tandis qu’à l’aval la glace apparaît à nue ou recouverte de débris rocheux.

5. Reconstitution du champ de la LEG en 1975, 1987, 2007

Sur une image de télédétection, un glacier est de fait l’association d’une surface enneigée à l’amont et d’une surface englacée à l’aval. On peut donc débruiter la sélection obtenue et éliminer certains névés en conservant uniquement tout corps de glace qui jouxte un corps de neige. Une sélection par localisation (ArcGIS) a ainsi été effectuée (fig. 5).

2.2. Que peut-on mesurer à partir d’une image de télédétection?

Altitude minimale et maximale des zones d’accumulation glaciaire

La superficie d’un polygone est une variable aisée à quantifier par le recours à un logiciel SIG. De même, l’altitude minimale et l’altitude maximale atteintes par les glaciers peuvent être obtenues en confrontant les zones extraites des images de télédétection avec un modèle numérique de terrain (MNT). Dans le cas présent, le MNT issu du Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), au maillage de 90 mètres, a été utilisé. Ce modèle a été intégré dans le logiciel SAGA GIS, grâce auquel des artefacts couvrant une surface de 5 km² ont été lissés (Olaya, Conrad, 2009). Au final l’erreur quadratique (RMSE) du MNT, calculée sur 20 points cotés déterminés à partir de cartes topographiques, est de 17 mètres. Le MNT et les images de télédétection ont été rééchantillonnés suivant une grille commune dans SAGA GIS, au maillage de 90 mètres.

Cependant, la couverture en débris de nombreux glaciers pose problème. Dans les Andes de Mendoza, les glaciers couverts sont légion; les débris peuvent masquer la glace et la rendre non décelable par télédétection passive. Affectant exclusivement la zone d’ablation glaciaire, voire l’extrémité aval des glaciers, ce paramètre implique que les surfaces englacées sont généralement sous-estimées, et l’altitude minimale atteinte par les glaciers surestimée.

Pour cette raison, nous avons porté notre attention exclusivement sur la partie enneigée des glaciers, autrement dit la zone d’accumulation, dont nous avons calculé l’emprise spatiale, les statistiques altitudinales et, de là, l’altitude de la ligne d’équilibre glaciaire.

La ligne d’équilibre glaciaire (LEG)

Les méthodes permettant de calculer l’altitude de la ligne d’équilibre glaciaire (encadré 1) sont nombreuses (Meierding, 1982). La plupart d’entre elles sont fondées sur la géométrie du glacier, ce qui pose à nouveau un problème de marge d’erreur, du fait de la couverture de débris existant en aval. Une possibilité est d’établir une estimation à partir des caractéristiques d’altitude de la zone d’accumulation glaciaire: la LEG étant la limite théorique entre les zones d’ablation et d’accumulation, elle est approchée par l’altitude minimale de la zone d’accumulation. Mais ce calcul n’est possible que si les clichés sont pris en fin de période d’ablation, lorsque l’extension du manteau neigeux est minimale. Cette contrainte exclut ainsi l’image acquise en 2000 (tableau 1).

Encadré 1. Ligne d’équilibre glaciaire (LEG)
La ligne d’équilibre glaciaire représente la ligne théorique d’un glacier où le bilan de masse est nul: elle sépare les zones d’accumulation et d’ablation du glacier. L’un des intérêts de la LEG est qu’elle peut être estimée par différents modèles, à partir d’une simple reconstitution géométrique en deux dimensions du glacier: elle constitue une variable quantitative résumant les conditions de l’englacement, ce sur des pas de temps très différents, parfois même sur des périodes pluri-millénaires.

Une cartographie à l’échelle régionale

Plusieurs centaines de glaciers sont identifiés et suivis par télédétection: l’information doit être synthétisée, afin d’être intelligible à l’échelle régionale.

Jusqu’à présent, une généralisation de l’information était réalisée dans ce cas de figure. Cette généralisation peut s’effectuer de façon supervisée, autrement dit lorsque les régions regroupant les données d’un corpus de glaciers sont de géométrie (i.e. taille et forme) variable, définie par le cartographe en fonction d’entités du milieu physique: c’est notamment le cas lorsque le découpage s’effectue par bassin-versant ou par interfluve (Cossart, 2005). Une autre méthode permet de généraliser de façon non-dirigée, lorsque les données relatives aux glaciers sont regroupées en fonction de leur position dans un maillage à motif géométrique simple. Cette dernière méthode a été utilisée par Stephen C. Porter (1975), qui cartographie une ligne d’équilibre glaciaire moyenne, en regroupant plusieurs glaciers dans des «cellules» carrées de plusieurs kilomètres de côté.

Une autre possibilité est de synthétiser les variations glaciaires par une carte choroplèthe des altitudes de LEG, autrement dit de convertir l’information discrète des altitudes de LEG en une information continue. L’avantage de cette méthode est double. Tout d’abord elle permet d’obtenir une estimation de la ligne d’équilibre glaciaire en tout point de la carte et d’en déduire des paramètres statistiques simples ayant une valeur régionale (moyenne, écart-type). Ensuite, les cartes obtenues en mode raster peuvent être facilement combinées entre elles (notamment par soustraction) pour cartographier le changement dans la logique de l’englacement (Cossart, Le Gall, 2008).

Une interpolation des données est nécessaire. La méthode retenue ici s’inspire en grande partie des travaux de climatologues, cherchant à spatialiser des champs de températures autour de stations de mesures (Wilmot, Robinson, 1995; Joly et al., 2003, 2006; Madelin, 2004). Cette méthode s’articule en deux étapes. Il s’agit tout d’abord de résumer la tendance régionale de variation des lignes d’équilibre glaciaire suivant un modèle de régression polynomial (Myers, 1990), ici d’ordre 2. Les résidus obtenus lors de cette régression sont ensuite interpolés: plusieurs essais d’interpolation ont été effectués par krigeage et par IDW. L’addition des valeurs modélisées lors de la régression avec les valeurs de résidus interpolées permet, au final, de recréer le champ de l’altitude des lignes d’équilibre glaciaire.

Afin de vérifier la qualité des résultats, les données calculées pour 10 glaciers choisis aléatoirement ont été mises en réserve au début de la procédure. L’erreur quadratique moyenne (RMSE) a été calculée à partir de ces individus supplémentaires. Dans le cas présent la méthode IDW donne de meilleurs résultats (RMSE de 28 mètres, contre 52 mètres après utilisation du krigeage).

3. Résultats

3.1. Une contraction des zones d’accumulation glaciaire

La superficie des zones d’accumulation glaciaire est de l’ordre de 853 km² en 1975. Entre 1975 et 1987, cette valeur a diminué de l’ordre de 40 km²: la superficie des zones d’accumulation représentant 814 km² à la fin de la période. La diminution de l’englacement ne touche pas toutes les zones de la province de façon identique: les massifs situés dans la Cordillère Frontale (massif de Las Vacas au nord, de Tunuyán au sud) sont particulièrement affectés, tandis que les secteurs centraux (Aconcagua – Tupungato) présentent une relative stabilité.

La période 1987–2007 marque, d’une façon générale, une réduction significative des zones d’accumulation glaciaire dans la zone étudiée, avec une diminution de l’ordre de 150 km² (soit près de 20% de la valeur de 1987). Là encore, les secteurs situés autour des sommets de l’Aconcagua et du Tupungato se singularisent, dans la mesure où ils présentent une recrudescence glaciaire.

3.2. Les variations régionales de la ligne d’équilibre glaciaire

Une tendance générale à l’élévation, malgré de nombreuses disparités

Les estimations de variation de la ligne d’équilibre glaciaire confirment bien sûr cette tendance à la contraction des zones d’accumulation glaciaire (fig. 6). En moyenne, la ligne d’équilibre glaciaire s’élève à 4580 m en 1975, puis à 4820 m en 2007 (valeurs arrondies à la dizaine). Ainsi s’élève-t-elle de près de 250 mètres (240) de 1975 à 2007, avec notamment une élévation de plus de 130 mètres de 1987 à 2007.

6. Variation de la LEG entre 1975 et 2007

Au-delà de ces valeurs moyennes apparaissent de grandes disparités dans le comportement des glaciers: des écarts de l’ordre de 200 à 300 mètres existent entre les LEG des glaciers de la province. Ces disparités sont plus marquées depuis 1987, dans la mesure où tandis que la ligne d’équilibre glaciaire de certains glaciers présentait une élévation de l’ordre de 250 mètres (secteur nord-est de la zone étudiée), celle d’autres glaciers s’abaissait de 150 mètres (partie sud du sommet du Tupungato, de l’Aconcagua, du Juncal). À noter que la spatialisation obtenue montre une coïncidence remarquable entre les variations de la ligne d’équilibre glaciaire dans un bassin-versant, et la situation de ce bassin-versant face aux flux humides.

La marque d’El Niño?...

Nous rappelons que le régime de précipitations du secteur est soumis à l’influence d’El Niño Southern Oscillation (ENSO, encadré 2). Lors des événements El Niño, les précipitations hivernales sont singulièrement importantes: une corrélation entre l’indice ENSO et l’accumulation glaciaire a ainsi été mise en évidence sur certains glaciers (Leiva, 2002; Leiva et al., 2007). Par opposition, la succession d’années où l’indice ENSO est faible (période La Niña) contribue à un déficit pluviométrique et donc à la diminution de l’accumulation glaciaire.

Encadré 2. ENSO
El Niño-Southern Oscillation est un cycle de variations de la pression atmosphérique entre l’Est et l’Ouest de l’océan Pacifique. En phase El Niño, les vents d’est, affectant classiquement les zones proches de l’Équateur, s’inversent: ils provoquent un afflux des eaux chaudes de surface dans la partie est de l'océan Pacifique sud. Corrélativement, la remontée d'eau froide le long de la côte de l’Amérique du Sud est entravée. L’une des conséquences est le déclenchement de précipitations sur les côtes du Chili, du Pérou et de l'Équateur, habituellement peu pluvieuses.

La partie méridionale de la province et la Cordillère centrale, et plus particulièrement les vallées ouvertes vers l’océan Pacifique, sont affectées par l’élévation de la ligne d’équilibre glaciaire. Autrement dit, les secteurs les mieux exposés aux flux humides engendrés par les phénomènes ENSO sont davantage affectés par le retrait des glaciers.

Dans le détail, ce retrait glaciaire intervient essentiellement depuis 1987: dans les vallées ouvertes vers l’océan Pacifique, ou sur le faîte de la Cordillère, l’élévation de la ligne d’équilibre glaciaire est de 50 à 75 mètres entre 1975 et 1987 puis de près de 300 mètres entre 1987 et 2007. Or, le phénomène ENSO est notamment intervenu lors des années 1982-1983 et 1985 à 1987, tandis que les années sèches, caractérisées par un faible indice ENSO (phases «La Niña»), se sont succédé depuis 1987. Des maxima de sécheresse ont par exemple eu lieu durant les années 1988-1989 et 1998-1999 (Leiva et al., 2007). Ainsi, lors de cette période, les effets bénéfiques des événements ENSO sur l’accumulation glaciaire furent-ils rapidement estompés. Par exemple, dans le cas du glacier Piloto Este, l’événement El Niño de 1997-1998, quoique très marqué (multiplication par 10 des précipitations hivernales moyennes!), n’a pu enrayer la succession des années très déficitaires.

3.3. Des «artefacts» liés aux glaciers à «surge»?

Malgré les explications des variations de la ligne d’équilibre glaciaire en fonction de l’exposition aux flux humides, trois artefacts sont à signaler autour de trois des principaux sommets du secteur, du nord au sud: Aconcagua, Juncal et Tupungato. Dans ces trois secteurs, les LEG subissent des variations opposées à la tendance régionale en s’abaissant de 150 à 250 mètres, notamment entre 1987 et 2007. La localisation de ces trois zones n’est pas nécessairement à relier à des paramètres climatiques. En effet, ces trois secteurs englacés sont connus par les glaciologues locaux pour leurs glaciers à «surge». Il s’agit de glaciers donnant lieu à des avancées très brutales et rapides, liées à des déséquilibres gravitaires de la masse glaciaire, relevant de facteurs strictement locaux. Ces avancées interviennent le plus souvent en présence d’eau entre le glacier et le substrat rocheux, ou lors d’un apport massif et rapide de neige, par avalanches de fortes magnitudes (Benn, Evans, 1998).

Les glaciers des trois massifs évoqués ont été reconnus pour leurs surges et suivis pour cela. Il s’agit des glaciers Horcones dans le massif de l’Aconcagua, des glaciers Del Plomo dans le massif du Juncal, des glaciers du Tunuyán et du Tupungato dans le massif du Tupungato. Des événements de surges ont ainsi eu lieu au cours de la période 1984-1986 (Llorens, 2002), puis en 2006 (Sulzer et al., 2006) dans le cas des glaciers Horcones, provoquant des avancées du front glaciaire de plusieurs kilomètres (6 km en 3 ans entre 1984 et 1986 !). Des surges ont également été répertoriées en 1985 puis en 1992 dans le massif du Juncal (Espizua, Bengochea, 1990; Llorens, 2002), caractérisées par des avancées du front de l’ordre du kilomètre. Dans le cas des glaciers de Tunuyán – Tupungato, les surges récentes ont eu lieu en 1985, puis 1993-1994 (Llorens, 2002), matérialisées par des avancées de l’ordre de quelques hectomètres.

Dans les trois massifs, des déstabilisations gravitaires des masses glaciaires ont eu lieu au moins à deux reprises depuis la décennie 1980. Ces déstabilisations induisent automatiquement un abaissement en altitude des corps de glace, et donc de la ligne d’équilibre glaciaire, sans lien direct avec le climat, expliquant ainsi les «artefacts» créés par ces trois secteurs sur les cartes diachroniques réalisées.

4. Discussion

4.1. La variabilité des conditions entre les dates de prise de vue

Les principales limites de la méthode sont relatives aux dates de prise de vue des images: le rythme d’acquisition des données par les satellites se confronte au rythme des événements ENSO et au rythme saisonnier de l’évolution du manteau neigeux. Les images n’offrant qu’une vision instantanée, largement tributaire des conditions météorologiques existant peu avant la prise de vue, il est nécessaire de discuter de la variabilité des conditions entre les dates d’acquisition.

Une première contrainte, liée au manteau neigeux, implique que les images doivent être acquises en fin de période d’ablation, afin de limiter tant que possible le couvert neigeux et les confusions neige/glace. Pour cette raison les images satellites ASTER de 2007 et Landsat de 2000, prises en début de période d’ablation, ne peuvent révéler l’extension de la zone d’accumulation glaciaire: la présence de neige tombée peu avant les prises de vue masque l’état de la surface.

Une seconde contrainte, liée aux événements ENSO, implique que les images, pour être comparables, doivent dans la mesure du possible être prises au même moment du cycle ENSO. Pour cette raison les comparaisons entre les images MSS 1975 et TM 2007 sont privilégiées: prises plusieurs années après des événements ENSO, elles correspondent davantage à un état «moyen» des états de surface des glaciers que l’image de 1987, prise au cours d’un événement ENSO. En effet, une image prise lors d’un événement ENSO, qui favorise les précipitations hivernales, pourrait donner une vision trop étendue des surfaces enneigées. Ainsi cette image de 1987 pourrait-elle donner une vision surestimée de l’extension des zones d’accumulation et, par la comparaison avec l’image de 2007, l’impression d’une accélération du rythme de fusion glaciaire sur les deux dernières décennies. Les mesures ponctuelles à haute résolution des glaciologues constituent alors les repères nécessaires pour discuter de la validité de ces résultats, et préciser les événements climatiques précédant l’acquisition des images, et notamment peu avant. Dans le cas présent, les glaciologues confirment bien le creusement du déficit du bilan de masse glaciaire depuis la décennie 1990 (Leiva et al., 2007).

4.2. Comment améliorer la modélisation spatiale régionale?

Dans le cas présent, la modélisation en deux temps des champs d’altitude de la ligne d’équilibre glaciaire donne de meilleurs résultats lorsque les résidus de la régression polynomiale sont interpolés à l’aide de la méthode IDW, en comparaison avec le krigeage. Ceci diffère de ce qui est généralement effectué dans le cas de la modélisation des champs de températures.

Par ailleurs, dans le cas des lignes d’équilibre glaciaire, la modélisation régionale est rendue ardue par les fortes disparités locales: même si les glaciers sont voisins de quelques hectomètres, les conditions topoclimatiques (ombrage, orientation, relief) restent des paramètres hautement variables en haute montagne. L’influence de ces paramètres locaux sur les glaciers, essentielle, a pu être ici encore illustrée, notamment à travers l’erreur RMSE de l’ordre de 30 mètres. Ces écarts de comportement montrent tout l’intérêt de constituer des bases de données régionales; certains glaciers pris individuellement ne pouvant résumer à eux seuls un signal régional. Cependant, un prochain effort doit être effectué pour diminuer cette erreur, notamment en tentant d’interpoler la valeur de la ligne d’équilibre glaciaire à l’aide d’une régression multiple sur des paramètres locaux, comme cela est effectué pour les variations spatiales des précipitations (Joly et al., 2009).

Conclusion

La méthode d’investigation des variations glaciaires à partir d’images satellites, fondée sur l’indice différentiel normalisé de neige (NDSI en anglais), semble donner des résultats satisfaisants. Cet algorithme permet notamment de distinguer les zones englacées et enneigées, aboutissant à des résultats plus convaincants que ceux généralement obtenus par des classifications supervisées. Les résultats obtenus permettent de reconstituer une évolution de l’altitude des lignes d’équilibre glaciaire d’un grand nombre de glaciers, ici sur la quasi-totalité de la province argentine de Mendoza, ouvrant la voie à la réalisation de synthèses régionales. Une interpolation de l’altitude de ces lignes d’équilibre glaciaire, à l’échelle de la province, est effectuée par l’enchaînement d’une régression polynomiale d’ordre 2 et d’une interpolation par IDW des résidus de cette régression.

Les résultats traduisent un recul de l’emprise des glaciers au sein de la province et une élévation de la ligne d’équilibre glaciaire de l’ordre de 250 m depuis trois décennies. À l’échelle régionale, les différences observées entre les glaciers de différents massifs s’expliquent notamment par l’exposition de ces massifs aux flux humides d’ouest, en provenance du Pacifique. Au-delà de ce schéma régional, une grande hétérogénéité du comportement des glaciers est à souligner localement. Des facteurs locaux tels que la présence de glaciers à surge, permettent de singulariser l’évolution de l’englacement dans certains massifs, avec un abaissement de la ligne d’équilibre glaciaire.

Au final, l’ensemble de ces disparités dans le comportement des glaciers plaide pour que les suivis de l’englacement s’effectuent à une échelle régionale et non à l’échelle d’individus isolés dont on ne peut connaître la représentativité du comportement. Les données de télédétection, sur le court terme, et l’inventaire d’héritages géomorphologiques, sur le long terme, peuvent se combiner pour alimenter les bases de données nécessaires à ces modèles régionaux. Ces modèles pourront alors être comparés avec les champs de températures et de précipitations modélisés, et ainsi servir d’amorce à des simulations des impacts du réchauffement climatique sur les conditions d’englacement.

Bibliographie

ALBERT T.H. (2002). «Evaluation of remote sensing techniques for ice-area classification applied to the tropical Quelccaya ice cap, Peru». Polar Geography, vol. 26, n° 3, p. 210-226.

ANIYA M., SATO H., NARUSE R., SKVARCA P., CASASSA G. (1996). «Remote sensing application to inventorying glaciers in a large remote area — Southern Patagonia Icefield, South America». Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, vol. 62, n° 12, p. 1361-1369.

BELAïDI N. (2006). «Comment construire un droit de l’homme à l’eau? L’eau des montagnes au service du développement durable». In BOËTSCH G., CORTOT H., dir., L’homme et l’eau en milieu montagnard. Paris: Éditions des Hautes-Alpes, coll. «Anthropologie des populations alpines», p. 129-138. ISBN: 2-909956-56-3

BENN D.I., EVANS D.J.A. (1998). Glaciers and Glaciation. London: Edward Arnold, 734 p. ISBN: 0-470-23651-5

BLAMONT D. (2001). «Qu’elle était verte ma vallée: le Haut Mustang (Népal) en Crise». In BART F., MORIN S., SALOMON J.N., dir., Les Montagnes tropicales: identités, mutations, développement. Table ronde. Pessac: Dymset, coll. «Espaces tropicaux», n° 16. p. 61-81. ISBN: 2-906621-30-7

BOTTERO. R. (2002). «Inventario de glaciares de Mendoza y San Juan». In TROMBOTTO D., VILLALBA R., dir.., IANIGLA, 30 years of basic and applied research on environmental sciences. Mendoza: Zeta Editores, Argentina, p. 165-169.

CAPITANELLI R.G. (1999). «Climas de la provincia de Mendoza». In ENDLICHER W., MIKKAN R., dir., MENDOCLIMA: clima urbano y contaminación atmosférica del Gran Mendoza. Buenos Aires: Centro de Estudios Alexander Von Humboldt, 119 p.

CARRIVICK J.L., BREWER T.R. (2004). «Improving local estimations and regional trends of glacier equilibrium line altitudes». Geografiska Annaler, vol. 86A, n° 1, p. 67-79.

CHOI H., BINDSCHADLE R. (2004). «Cloud detection in Landsat imagery of ice sheets using shadow matching technique and automatic normalized difference snow index threshold value decision». Remote Sensing of Environment, vol. 91, p. 237-242.

COBOS D.R. (2002). «Fluctuaciones glaciarias en la cuenca superior del Río Atuel». In TROMBOTTO D., VILLALBA R., dir., IANIGLA, 30 years of basic and applied research on environmental sciences. Mendoza: Zeta Editores, p. 171-174.

COLBY J.D. (1991). «Topographic normalization in Rugged Terrain». Photogrametric Engineering and Remote Sensing, vol. 57, n° 5, p. 531-537.

COSSART É. (2005). Évolution géomorphologique du haut basin durancien depuis la dernière glaciation. Paris: Université Paris 7, thèse de doctorat, 382 p.

COSSART É. (2006). «Les conséquences de la déglaciation actuelle des milieux de montagne, de la modification des écoulements au déséquilibre des pratiques des populations locales». In MORELLE M., dir., Pouvoirs et dynamiques territoriales. Paris: Prodig, coll. «Grafigéo», n° 31, p. 53-70. ISBN: 2-901560-66-0

COSSART É., LE GALL J. (2008). «Les variations récentes (1975-2000) de l’englacement dans le Massif de l’Aconcagua (Mendoza, Argentine)». EchoGéo, n° 4.

CRANE R.G., ANDERSON M.R. (1984). «Satellite discrimination of snow/cloud surfaces». International Journal of Remote Sensing, n° 5, p. 213-223.

DIAZ ARAUJO A.D., BERTRANOU A. (2004). Systemic study of water management regimes, Mendoza, Argentina. Comité Asesor Técnico de América del Sur (SAMTAC), Asociación Mundial del Agua (GWP) 102 p. (télécharger)

ESPIZUA L. (1999). «Chronology of Late Pleistocene glacier advances in the Rio Mendoza Valley, Argentina». Global and Planetary Change, n° 22, p. 193-200.

ESPIZUA L., BENGOCHEA D. (1990). «Surge of Grande del Nevado Glacier (Mendoza, Argentina) in 1984: its evolution through satellite images». Geografiska Annaler, vol. 72, n° 3-4, p. 255-259.

FORT M. (2000). «Physical conditions and constraints for irrigation in the dry Himalaya: an example from Upper Mustang (Nepal)». In KREUTZMANN H., dir., Sharing water: irrigation and water management in the Hindukush, Karakoram, Himalaya. Karachi: Oxford University Press, p. 239-258.

JACOBS J.D., SIMMS E.L., SIMMS A. (1997). «Recession of the southern part of Barnes Ice Cap, Baffin Island, Canada, between 1961 and 1993, determined from digital mapping of Landsat TM». Journal of Glaciology, vol. 43, 143, p. 98-102.

JOLY D., NILSEN L., FURY R., ELVEBAKK A., BROSSARD T. ( 2003). «Temperature interpolation at large scale; test on a small area on Svalbard». International Journal of Climatology, n° 23, p. 1637-1654.

JOLY D., ELVEBAKK A., NILSEN L., BROSSARD T. (2006). «Distribution de la température et de la végétation en baie du Roi, Svalbard (79°N). Mise en place d’une approche spatiale formalisée». L’Espace géographique, n° 3, p. 255-270.

JOLY D., BROSSARD T., CARDOT H., CAVAILHÈS J., HILAL M., WAVRESKY P. (2009). «Interpolation par régressions locales: applications aux précipitations en France». L’Espace Géographique, n° 2, p. 157-170.

JOMELLI V. (2007). Réponse de l’étage périglaciaire aux changements climatiques passés (Holocène) et futurs (horizon 2100). Paris: Université Paris 1 Panthéon Sorbonne, habilitation à diriger des thèses LGP CNRS, 155 p.

JOSEPH G. (2003). Fundamentals of Remote Sensing. Hyderabad (India): Universities Press, 433 p. ISBN: 81-7371457-6

KÄÄB A., HUGGEL C., PAUL F., WESSELS R., RAUP B., KIEFFER H., KARGEL J. (2002). «Glacier monitoring from aster imagery: accuracy and applications». Bern, Proceedings of EARSeL-LISSIG-Workshop Observing ourCryosphère from Space, 11-13 mars, p. 43-53.

LEIVA J.C. (1999). «Recent fluctuations of the Argentinian glaciers». Global and Planetary Change, vol. 22, p. 169–177.

LEIVA J.C. (2002). «La situación actual de los glaciares andinos». In TROMBOTTO D., VILLALBA R., dir., IANIGLA, 30 years of basic and applied research on environmental sciences. Mendoza: Zeta Editores, p. 181-185.

LEIVA J.C., CABRERA G.A., LENZANO L.E. (2007). «20 years of mass balances on the Piloto glacier, Las Cuevas river basin, Mendoza, Argentina». Global and Planetary Change, vol. 59, p. 10–16.

LLORENS R. (2002). «Glacier advances or glacier retreats in the Argentine central Andes». In TROMBOTTO D., VILLALBA R., dir., IANIGLA, 30 years of basic and applied research on environmental sciences. Mendoza: Zeta Editores, p. 177-180.

MADELIN M. (2004). L’aléa gélif printanier dans le vignoble marnais en Champagne. Paris: Université Paris 7, thèse de doctorat, 412 p.

MEIERDING T.C. (1982). «Late Pleistocene equilibrium-line altitudes in the Colorado Front Range: a comparison of methods». Quaternary Research, n° 18, p. 289-310.

MYERS R.H. (1990). Classical and modern regression with applications. Boston: PWS-Kent Publishing, 488 p. ISBN: 0-534-92178-7

OLAYA V., CONRAD O. (2009). «Geomorphometry in SAGA». In HENGL T., REUTER H., eds, Geomorphometry: concepts, software, applications. Amsterdam: Elsevier, p. 293-308.

PORTER S.C. (1975). «Equilibrium-line altitudes of Late-Quaternary glaciers in the Southern Alps, New Zealand». Quaternary Research, n° 5, p. 27-47.

ROTT H. (1994). «Thematic studies in alpine areas by means of polarimetric SAR and optical imagery». Advanced Space Research, vol. 14, n° 3, p. 217-226.

SHIGEYUKI O., TIYIP T., HIROHITO K. (2006). Development of the method of investigating water resources in arid and semi-arid zone using satellite data. Urumqi-city: Xinjiang University, 134 p.

SIDJAK R.W., WHEATE R.D. (1999). «Glacier mapping of the Illecillewaet icefield, British Columbia, Canada, using Landsat TM and digital elevation data». International Journal of Remote Sensing, vol. 20, n° 2, p 273-284.

SILVERIO W., JAQUET J.M. (2005). «Glacial cover mapping (1987–1996) of the Cordillera Blanca (Peru) using satellite imagery. Remote Sensing of Environment, vol. 95, p. 342–350.

SULZER W., KOSTKA R., WIRM M. (2006). «Mt. Aconcagua - Multisensoral Remote Sensing Data for Mapping Purposes». Grazer Schriften der Geographie und Raumforschung, vol. 41, 93-102.

TULET J.C, BUSTOS R. (2005). «Le vignoble de Mendoza (Argentine), entre vin de table et vin de qualité». Les Cahiers d’Outre-Mer, n° 231-232, p. 281-300.