Estimation du potentiel éolien en haute mer et en région côtière par l'utilisation conjointe de données satellitaires d'un radar à synthèse d'ouverture et d'un diffusiomètre.

摘要

Encore aujourd'hui l'estimation de la ressource éolienne est un défi de taille pour l'industrie, etudce, particulièrement en région côtière où les données in situ sont limitées. Depuis quelquesudannées, il a été démontré que certains satellites permettent d'estimer les vitesses de vents en mer,udet même près des côtes pour certains capteurs. Dès lors, il devient possible d'estimer les vitessesudde vents de toute une région à un moment précis dans le temps, ce qui constitue un avantageudimportant associé à cette technique.udCependant, pour bien connaître la ressource éolienne d'une région, il est nécessaire de connaîtreudla distribution fréquentielle des vents et non seulement la répartition spatiale des vents à unudmoment précis; malheureusement, les satellites ne permettent généralement pas d'avoir à la foisudun bon échantillonnage temporelle et spatial. Certaines études ont d'ores et déjà démontréudqu'avecudles données satellitaires QuikSCAT, la fréquence d'échantillonnage est suffisante pour estimerudprécisément la distribution fréquentielle des vents d'une région, mais avec une résolutionudgrossière (Hasager et al. 2008; Liu et al. 2008). À l'inverse, les données de radar à synthèseudd'ouverture (RSO) ont une très bonne résolution (~400m), mais détiennent une fréquenceudd' échantillonnage insuffisante pour estimer précisément la ressource.udConsidérant la complémentarité des capteurs, nous nous sommes penchés sur le développementudd'une méthodologie permettant l'utilisation conjointe des données RADARSAT-I et de celles duuddiffusiomètre à bord du satellite QuikSCAT. D'autres études ont utilisé conjointement les deuxudtypes de données (Ben Ticha 2007; Beaucage et al. 2008), mais sans employer les deux bases deuddonnées dans leur ensemble afin d'optimiser l'utilisation de l'information statistique disponible.udL'utilisation de l'ensemble de ces données constitue l'originalité de ce mémoire.udDans un premier temps, nous présentons l'approche bayesienne adoptée dans le cadre de cetteudétude. D'une part, cette approche permet l'exploitation conjointe de l'ensemble des donnéesuddisponibles en provenance des deux capteurs. D'autre part, elle permet d'estimer la distributionudfréquentielle des vents en haute mer.udLes résultats obtenus mettent en évidence le fait que l'utilisation conjointe de données d'unuddiffusiomètre et d'un radar à synthèse d'ouverture permet d'améliorer considérablement laudprécision des estimations par rapport à l'utilisation des données RSO seules (les intervalles deudconfiance moyens passent de 23% à l0% de la valeur du paramètre d'échelle de la distribution).udIls démontrent également qu'une résolution spatiale plus fine est obtenue par rapport àudl'utilisation des données QuikSCAT seules.udDans un deuxième temps, les paramètres de la distribution fréquentielle des vents en haute merudont été extrapolés jusqu'à la région côtière par régression linéaire. Afin de tenir compte de laudvariation de la distribution fréquentielle des vents à l'approche des côtes, des données statistiquesudde tendance centrale et de dispersion tirées des données RSO ont été employées. Bien queudpréliminaires, les résultats démontrent une diminution significative des vitesses de vents àudl'approche des côtes; ce constat est cohérent avec la connaissance actuelle des vents en régionudcôtière.udEn conclusion, nos travaux montrent que les données satellitaires ont un excellent potentiel pourudla cartographie de la distribution de la ressource des vents en mer et en région côtière où lesuddonnées in situ sont plus rares. Il s'agit d'une alternative intéressante puisque jusqu'à présent,udseule l'Atlas canadien d'énergie éolienne offrait de l'information sur les vents de cette région. Laudcartographie alternative obtenue à partir de nos travaux permet une meilleure connaissance desudvents du golfe du Saint-Laurent.ud