Méthodologie

Cadre général (trois volets)

1. Reconstituer les séries d'albédo estival (août, 2001-2023) à partir de MODIS sur les glaciers RGI v7.
2. Isoler les aérosols et dépôts attribuables aux feux avec RAQDPS-FireWork par comparaison avec feux vs sans feux.
3. Appliquer des régressions parallèles pour quantifier la contribution des feux et des variables climatiques.

Contours glaciaires et sélection des pixels

• Les contours RGI v7 définissent les pixels MODIS glaciaires.
• La fraction glaciaire statique gfrgi (0-1) est calculée à partir d'une agrégation 30 m vers 500 m.La fraction glaciaire est la part d'un pixel MODIS (500 m) réellement couverte de glace, obtenue en agrégeant des données 30 m. gfrgi vient des contours RGI ; gfact, plus récente, de Sentinel-2.
• Un seuil initial de 50 % est appliqué pour limiter la contamination par les surfaces non glaciaires.
• La fraction glaciaire récente gfact est estimée avec Sentinel-2 (2021-2023) pour tester le biais lié au recul glaciaire.

Estimation de l'albédo MODIS

• Produits utilisés: MOD09GA (Terra) et MYD09GA (Aqua), période 2001-2023.
• Correction des effets angulaires (BRDF), distinction neige/glace via NDSI, et bornes physiques de l'albédo.La BRDF décrit comment la réflectance varie selon les angles d'illumination et d'observation du satellite ; la corriger évite de confondre la géométrie de prise de vue avec un vrai changement d'albédo.
• Comparaisons prévues avec MOD10A1/MYD10A1 et MCD43A3 pour la robustesse.

Analyse des tendances et stratification

• Tendances interannuelles avec Mann-Kendall et pente Theil-Sen.
• Contrôle de l'autocorrélation par TFPW-WS, vérification croisée avec 3PW.Le pré-blanchiment (TFPW-WS) retire l'autocorrélation temporelle des séries avant le test de tendance, pour ne pas surestimer la significativité (les années voisines sont corrélées).
• Classification hypsométrique selon Δz (sous, autour, au-dessus de l'élévation médiane).
• Comparaison systématique des résultats avec gfrgi puis avec gfact.

Variables climatiques, dépôts et attribution

• Dépôts de carbone élémentaire (sec + humide) et indicateurs aérosols issus de RAQDPS-FireWork.
• Variables climatiques complémentaires: température (ERA5-Land), neige (SN) et pluie (RF).
• Agrégation spatiale pixel MODIS (500 m) vers cellule RAQDPS (~10 km), puis agrégation sous-régionale.

Régressions parallèles et vérifications

Deux modèles linéaires multiples sont ajustés en parallèle:

La comparaison des coefficients standardisés et des R² permet d'estimer la contribution des feux, avec vérifications de robustesse (VIF, distance de Cook, résidus HAC).

Cette logique répond à la lacune méthodologique d'attribution identifiée dans la problématique.