Comment le manteau neigeux de la Sierra Nevada confond les lectures des eaux souterraines de la vallée centrale

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Des milliards de tonnes de neige empilées au sommet des montagnes de la Sierra Nevada peuvent entraîner le naufrage de certaines parties de la vallée centrale, juste à l’ouest de la chaîne, des évaluations confuses des eaux souterraines qui prennent le naufrage comme un signe d’épuisement des aquifères. Une étude récente de l’Université de Stanford offre maintenant un moyen de tenir compte de cet important manteau neigeux de montagne et de mesurer plus précisément les niveaux des eaux souterraines.

L’analyse des mesures satellitaires des changements de surface au fil du temps est apparue comme une méthode prometteuse pour surveiller les eaux souterraines dans des endroits tels que la vallée centrale riche en agriculture, où les agriculteurs dépendent fortement des eaux souterraines pour irriguer les cultures pendant les années sèches. Mais la méthode nécessite une compréhension claire des véritables mécanismes derrière tout changement d’altitude observé.

La nouvelle étude, publiée le 28 avril dans Lettres de recherche géophysique, montre comment l’accumulation de neige et de glace dans la Sierra pendant la saison des pluies en Californie déprime le fond de la vallée, ce qui explique la majorité des changements d’altitude détectés dans 60 % de la vallée. Alors que des dizaines, voire des centaines de pieds de neige s’accumulent dans la Sierra, comme cela s’est produit de manière historique l’hiver dernier, le sol de la vallée en contrebas s’enfonce d’un dixième de pouce à un pouce.

Bien que les scientifiques soupçonnent depuis longtemps que la neige et la glace dans les montagnes voisines pourraient perturber les évaluations des eaux souterraines liées aux changements d’altitude, ils ne disposaient pas d’un moyen de quantifier l’effet. « Nous avons montré pour la première fois comment démêler, découpler et finalement isoler les deux effets des changements d’altitude dus aux niveaux des eaux souterraines et à la charge de neige », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Seogi Kang, chercheur postdoctoral en géophysique à Stanford.

Ne pas tenir compte correctement de l’effet de la charge de neige pourrait conduire les gestionnaires des eaux souterraines dont les décisions sont de plus en plus éclairées par des méthodes de surveillance basées sur l’altitude à sous-estimer les niveaux d’eau réels.

« Avec les phénomènes météorologiques extrêmes d’inondations et de sécheresses de plus en plus fréquents en raison du changement climatique, associés au défi d’assurer la durabilité à long terme de nos ressources en eaux souterraines, il est essentiel que nous fournissions aux gestionnaires des eaux souterraines les technologies et les connaissances les plus récentes », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Rosemary Knight, professeur de géophysique à la Stanford Doerr School of Sustainability. « Cette étude est un pas en avant important pour donner aux gestionnaires des eaux souterraines une nouvelle façon d’utiliser les données satellitaires pour surveiller avec précision le volume des eaux souterraines stockées dans la vallée centrale. »

La vue d’en haut

Pour l’étude, Kang et Knight se sont penchés sur cinq ans de données d’élévation recueillies à l’aide d’une technique connue sous le nom de radar interférométrique à synthèse d’ouverture, ou InSAR, qui fonctionne en mesurant le temps qu’il faut aux signaux radar pour rebondir vers un satellite à partir d’une série d’emplacements précis. sur le terrain à des moments différents.

L’analyse de ces données au fil du temps peut révéler des informations sur les ressources en eau souterraine, car les couches souterraines de sédiments et d’argile agissent comme une éponge. Si le pompage des eaux souterraines pour l’irrigation et l’eau potable épuise un aquifère, c’est comme presser l’éponge : les couches se compactent et peuvent faire couler la surface du sol.

L’ensemble de données InSAR utilisé pour la nouvelle étude couvre presque tous les 18 000 miles carrés de la vallée centrale, avec des mesures prises une fois par semaine en moyenne entre 2015 et 2019. La résolution n’est pas parfaite – chaque point de données représente l’élévation sur une zone à peu près équivalente à un terrain de football, mais c’est bien mieux que les méthodes courantes de surveillance des eaux souterraines qui impliquent de forer des puits sporadiquement dans la vaste vallée centrale et de vérifier les relevés plusieurs fois par an.

L’effet manteau neigeux

Kang a créé un programme d’apprentissage automatique statistique pour filtrer l’immense transport de données InSAR en grappes similaires en fonction de la variation temporelle des données. Ces données ont ensuite été comparées aux données mensuelles moyennes sur le manteau neigeux de la Sierra Nevada pour la même période. « Le tri des données comme celui-ci nous a permis d’identifier les parties de la vallée centrale où les changements d’altitude sont dominés par la charge hydrologique – ce que nous appelons l’effet du manteau neigeux – et quelles parties sont dominées par le système d’eau souterraine », a déclaré Kang.

Dans l’ensemble, en comblant les principales lacunes dans les données du régime actuel de surveillance des eaux souterraines à l’aide des données InSAR, les chercheurs de Stanford espèrent que leur approche pourra soutenir et éclairer les décisions de gestion des eaux souterraines, d’où et quand limiter le pompage jusqu’à la meilleure façon d’allouer de nouvelles infrastructures de distribution d’eau.

« Une grande partie de la nourriture que nous mangeons et apprécions provient de la vallée centrale et d’autres endroits confrontés à d’importants problèmes d’approvisionnement en eau », a déclaré Kang. « Avec une meilleure compréhension de l’hydrogéophysique en jeu ici, nous pouvons aider à garantir que la productivité agricole de la vallée centrale reste durable. »

Plus d’information:
S. Kang et al, Isolation de la réponse poroélastique du système d’eaux souterraines dans les données InSAR de la vallée centrale de Californie, Lettres de recherche géophysique (2023). DOI : 10.1029/2023GL103222

Fourni par l’Université de Stanford

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