Neige ou plante

Un collaborateur du SLF note des données sur la végétation à une station IMIS da
Un collaborateur du SLF note des données sur la végétation à une station IMIS dans le Bäretälli près de Davos. (Photo : Christian Rixen / SLF)

L’apprentissage automatique aide les chercheurs à étudier les conséquences du changement climatique sur la croissance de la végétation alpine à l’aide de stations météorologiques.

Ce texte a été traduit automatiquement.

Six jours plus tôt qu’en 1998, le 14 juin au lieu du 20 juin, les plantes commencent à pousser en moyenne dans les hautes altitudes des Alpes. Michael Zehnder, biologiste au SLF, explique ce phénomène par le changement climatique et la forte augmentation des températures moyennes dans la région de montagne. Le taux de croissance et le point de croissance maximale ont également changé en raison du printemps plus chaud en montagne au cours des trois dernières décennies.

Il a étudié cela à l’aide des stations météorologiques du système intercantonal de mesure et d’information IMIS. Depuis la fin des années 1990, environ 190 stations mesurent toutes les demi-heures de nombreuses données météorologiques telles que la vitesse du vent et la température, et deux tiers d’entre elles mesurent également la hauteur de neige. La Confédération, les cantons, les communes et d’autres groupes d’intérêt portent ce projet à l’échelle nationale, le SLF le dirige et évalue les données.

Le signal ultrasonore du capteur de hauteur de neige mesure, outre la neige, la taille de chaque objet situé sous le capteur. Zehnder en tire profit : «Grâce au signal de hauteur de neige, nous pouvons, sans être sur place, suivre la croissance des plantes en été et observer comment elle évolue au fil des ans.»

Sauf en cas de neige. Cela arrive aussi plus souvent en été, car les stations se trouvent dans tout l’espace alpin suisse, en général au-dessus de la limite de la forêt, entre 1800 et 3000 mètres. Des algorithmes aident alors à distinguer si les capteurs mesurent la neige ou l’herbe. Car les stations elles-mêmes ne peuvent pas le faire.

Jan Svoboda, expert en apprentissage automatique (ML), a entraîné pour cela un modèle avec de nombreuses données en collaboration avec le Swiss Data Science Center (SDCS). «En les reliant à d’autres capteurs des stations de mesure, les algorithmes peuvent séparer la neige des plantes», explique-t-il. Par exemple, les températures du sol et de l’air évoluent parallèlement bien au-dessus de zéro degré les jours d’été. Une couche de neige, en revanche, a toujours une température maximale de zéro degré, alors que l’air qui la recouvre peut varier, même dans la plage des degrés positifs. Les algorithmes ont appris de telles corrélations.

Mesurer l’altitude des plantes à l’aide des stations IMIS n’est pas nouveau, explique Zehnder : «Mais avec la nouvelle approche ML, nos résultats sont plus précis.» Cela permet de gagner du temps lors des réajustements manuels qui restent nécessaires.

Le système a toutefois ses limites. «Dans les stations situées trop haut, la végétation est trop petite pour mesurer la croissance de manière fiable», nuance le biologiste. De plus, le capteur ne fait pas la différence entre les espèces végétales. C’est pourquoi Zehnder a l’intention de saisir à nouveau la végétation sur place cet été et d’examiner ainsi si des espèces nouvelles ou différentes contribuent à la modification de la croissance.

Il est intéressant de constater que la phase de croissance des plantes commence certes plus tôt qu’il y a 25 ans. En revanche, la disparition de la neige continue de se produire en moyenne au même moment aux mêmes endroits. «Cela signifie que les plantes ont besoin de moins de temps pour bourgeonner après la disparition du manteau neigeux», explique Zehnder.

Cet article est paru pour la première fois le 25 juin 2024 dans le Davoser Zeitung.