L`importance climatique des hautes latitudes est exacerbée par le

Jeudi 20 Décembre 2012, 10h00
Salle L. Lliboutry
Soutenance de thèse
Contribution à la représentation des hautes latitudes dans un modèle de surface : gel des sols et
diagnostics de performances
Isabelle GOUTTEVIN
Laboratoire de Glaciologie et de Géophysique de l'Environnement
L’importance climatique des hautes latitudes est exacerbée par le contexte actuel du réchauffement
climatique, de par leur forte sensibilité à ces changements et en raison des rétroactions globales
majeures qu’elles sont susceptibles d’engendrer. La modélisation offre un moyen d’estimer ces
impacts dans les temps passés, présents et futurs, tout en quantifiant les incertitudes procédant des
imperfections de notre connaissance de ces environnements et de leur représentation.
L’amélioration et l’évaluation de la représentation des hautes latitudes dans les modèles de climat
globaux répondent donc à de forts enjeux scientifiques et sociétaux : c’est dans ce cadre précis que
s’inscrit mon travail de thèse.
Le gel des sols est une spécificité majeure des régions circum-arctiques, porteuse d’implications
climatiques aux plans thermiques, hydrologiques et biogéochimiques. Une paramétrisation des
impacts hydrologiques du gel des sols a été introduite dans le schéma hydrologique multi-couches du
modèle de surfaces continentales ORCHIDEE : ses effets sur le contenu en eau des sols et le régime
hydrologique des principaux bassins de l’Arctique ont été évalués par comparaison à des données de
terrain, révélant la plus-value d’une telle représentation mais aussi les lacunes résiduelles de la
modélisation, qui touchent à l’absence de représentation des réservoirs temporaires d’eau de
surface et, sans doute, d’une paramétrisation sous-maille du gel des sols.
Parallèlement, une représentation des effets thermiques du gel des sols développée pour un modèle
antérieur à ORCHIDEE a été révisée et évaluée à différentes échelles spatiales par comparaison à des
données observationnelles : si la représentation de l’énergie de chaleur latente augmente la
température hivernale des sols soumis au gel saisonnier, un biais froid subsiste dans la modélisation,
imputable à une représentation imparfaite de la neige.
Une étude de sensibilité conduite sur cette variable en confirme les implications thermiques mais
aussi biogéochimiques à l’échelle des régions circum-arctiques, sous-tendues par les importantes
quantités de matière organique que ces régions renferment. Alors que les caractéristiques de la
neige sont souvent représentées comme spatialement uniformes dans les modèles de climat
globaux, la simple prise en compte du caractère particulièrement isolant de la neige de taïga
engendre des changements importants dans le cycle du carbone aux hautes latitudes, et souligne les
incertitudes entachant notre représentation actuelle de ces écosystèmes. Les propriétés thermiques
de la neige n’en sont pas l’unique vecteur, mais une évaluation détaillée de notre modélisation sur
un site de permafrost arctique (station de Bayelva, Svalbard) désigne la neige comme une source
majeure des incertitudes associées à notre modélisation des hautes latitudes, au travers de
représentations inadaptées de son albédo, sa rugosité de surface, et son contenu variable en eau
liquide pouvant accommoder de l’eau de pluie.
En termes hydrologiques, l’absence de représentation spécifique des zones de montagne, des
caractéristiques hydrauliques des sols à granulométrie grossière du Haut-Arctique, et des
nombreuses étendues d’eau libre des régions circum-arctiques, limite notre capacité à représenter
raisonnablement des principales caractéristiques de l’hydrologie de surface de ces régions.
Le diagnostic de ces limites définit autant de potentiels d’amélioration de la modélisation des hautes
latitudes, sources possibles de développements futurs.

Focus has recently increased on high-latitude climatic processes as awareness rose about the
extreme sensitivity of the Arctic to climate change and its potential for major positive climate
feedbacks. Modelling offers a powerful tool to assess the climatic impact of changes in the northern
high-latitude regions, as well as to quantify the range of uncertainty stemming from the limits of our
knowledge and representation of these environments. My PhD project, dedicated to the
improvement of a land-surface model for high-latitude regions and the evaluation of its
performances, tackles therefore an issue of concern both for science and society.
Soil freezing is a major physical process of boreal regions, with climatic implications. Here, a
parameterization of the hydrological effects of soil freezing is developed within the multi-layer
hydrological scheme of the land-surface model ORCHIDEE, and its performance is evaluated against
observations at different scales, including remotely-sensed data. Taking the hydrological impact of
soil freezing into account improves our representation of soil moisture and river discharges over the
pan-Arctic land-surface area. However, residual inaccuracies suggest that potential for improvement
lies in the representation of temporary surface water reservoirs like floodplains, surface ponding,
and, possibly, the introduction of a subgrid variability in soil freezing. Hydrological modelling at high
latitudes would also benefit from a specific treatment of mountainous areas and a revision of soil
textural input parameters to account for abundant coarse-grained soils in the High-Arctic.
Concomitantly, the thermal parameterization of soil freezing in ORCHIDEE is revised and evaluated
against field data: latent heat effects yield a reduction but no suppression of a model cold bias in
winter soil temperatures, part of which is imputed to the coarse representation of snow in the
model.
A sensitivity study performed on the insulative properties of taiga vs. tundra snow over the pan-
Arctic terrestrial domain confirms the thermal implications of snow and outlines its consequences for
carbon cycling at high-latitudes, calling for an appropriate representation of snow-vegetation
interactions. Snow is furthermore implicated in identified flaws of the modelled surface energy
balance, the components of which are precisely compared with a one-year high quality dataset
collected at an Arctic permafrost site in Svalbard. Inaccuracies are diagnosed to stem from the
representation of albedo, surface roughness and liquid water percolation and phase change within
the snowpack.
These diverse diagnostics outline several modelling prospects to be tackled in future.