BICTEL/e - ULg

Robert, Tanguy

Kaufmann, Olivier

Kemna, Andreas

Therrien, Ren\ue9

Havenith, Hans-Balder

Collin, Fr\ue9d\ue9ric

Nguyen, Fr\ue9d\ue9ric

Brouy\ue8re, Serge

Geophysical identification, characterization, and monitoring of preferential groundwater flow paths in fractured media/Identification, caract\ue9risation et suivi g\ue9ophysique des \ue9coulements pr\ue9f\ue9rentiels des eaux souterraines en milieu fractur\ue9

Kouadio, Amani Louis

Kayitakire, Fran\ue7ois

Djaby, Bakary

Oger, Robert

Fran\ue7ois, Louis

Tychon, Bernard

Defourny, Pierre

Pr\ue9visions des rendements du bl\ue9 dhiver \ue0 \ue9chelle r\ue9gionale par mod\ue9lisation de la courbe de chute de lindice foliaire

MORIMONT, Philippe

HUEZ, Sandrine

KOLH, Philippe

VALLET, Beno\ueft

MALAISE, Michel

PIERARD, Luc

LAMBERMONT, Bernard

GERARD, Paul

D'ORIO, Vincent

Application dun mod\ue8le danalyse de linteraction ventriculo-art\ue9rielle \ue0 la d\ue9faillance h\ue9modynamique

Martinez Perez, Trecy

KOLINSKY, R\ue9gine

CASALIS, S\ue9verine

VAN DER LINDEN, Martial

COLLETTE, Fabienne

PONCELET, Martine

MAJERUS, Steve

Exploration des relations entre apprentissage du langage \ue9crit, m\ue9moire verbale \ue0 court-terme pour l'ordre s\ue9riel et capacit\ue9s de traitement phonologique : Une approche d\ue9veloppementale et par neuroimagerie fonctionnelle/Exploration of the relation between written language acquisition, verbal short-term memory for serial order and phonological processing capacities : a developmental and functional neuro-imaging study.

M'Bete, Roger Albert

DESMECHT, Daniel

BINDELLE, J\ue9r\uf4me

STASSART, Pierre

BANGA MBOKO, Henri

DOUCET, Jean-Louis

CLINQUART, Antoine

KABORET, Yalacet

LENAERTS, Marc

GILLET, Laurent

LINDEN, Annick

THIRY, Etienne

LEROY, Pascal

La consommation de la viande de chasse dans les m\ue9nages de Brazzaville, Congo

Sarlet, Marie

DARDENNE, Benoit

DUMONT, Muriel

CROIZET, Jean-Claude

YZERBYT, Vincent

Sois belle et tais-toi: la bienveillance sexiste comme outil de discrimination.

KELLENS, Isabelle

CRIELAARD, Jean-Michel

BURY, Thierry

CROISIER, Jean-Louis

FOIDART-DESSALLE, Marguerite

LOUIS, Renaud

Contribution \ue0 l'exploration de la force respiratoire

Gomez Malaver, Nelson

MC ENTEE, Kathleen

CLERCX, C\ue9cile

DE MEESTER, Ingrid

VANDERHEYDEN, Marc

NAEIJE, Robert

LAMBEIR, Anne-Marie

AMORY, H\ue9l\ue8ne

ART, Tatiana

GUSTIN, Pascal

BILLEN, Fr\ue9d\ue9ric

SCHURMANS, St\ue9phane

Implication de la dipeptidyl peptidase IV dans l'insuffisance cardiaque exp\ue9rimentale et clinique

Kisasa Kafutshi, Robert

Palata, Jean-Claude

Michaux, Johan

Blondel, Jacques

Poncin, Pascal

Paquet, Jean-Yves

Quere, Jean-Pierre

Vanderpoorten, Alain

Biologie et Ecologie du Martin- p\ueacheur hupp\ue9 (Alcedinidae : Alcedo cristata, PALLAS 1764) de la r\ue9gion de Kinshasa: habitat, tactique alimentaire et reproduction.

Franco, Bruno

Petit, Fran\ue7ois

Schneider, Christoph

Gall\ue9e, Hubert

Erpicum, Michel

Agosta, C\ue9cile

Fettweis, Xavier

Université de Liège
Present and future Greenland ice
sheet surface energy balances with
the help of the regional climate
MAR model
Thèse réalisée par
Bruno Franco
sous la direction de
Michel Erpicum (Université de Liège, UGPQ)
et
Xavier Fettweis (Université de Liège, UGPQ)
pour l’obtention du titre de
Docteur en Sciences de l’Université de Liège
Jury de thèse composé de :
Prof. F. Petit (Université de Liège, Président du jury),
Prof. M. Erpicum (Université de Liège, Promoteur de thèse),
Dr. X. Fettweis (Université de Liège, Co-promoteur de thèse),
Dr. C. Agosta (Université de Liège, LGGE Grenoble),
Prof. L. François (Université de Liège),
Prof. H. Gallée (LGGE Grenoble),
Prof. C. Schneider (RWTH Aachen)

Remerciements
Je tiens tout d’abord à remercier mon promoteur, le Professeur Michel Erpicum,
pour m’avoir offert l’opportunité d’entreprendre cette thèse, pour ses encouragements
réguliers pendant toutes ces années, ainsi que pour tout l’encadrement et les conseils qu’il
a pu me fournir afin de mener ce travail à terme.
Mes plus vifs remerciements s’adressent à mon promoteur Xavier Fettweis, l’initia-
teur de cette thèse. Xavier m’a totalement encadré pendant toutes ces années : il m’a
consacré beaucoup de son temps pour me faire découvrir la calotte glaciaire du Groenland,
pour me former à la programmation, à la modélisation et au maniement du modèle MAR.
Il a toujours été disponible pour répondre à mes nombreuses questions techniques et me
donner de précieux conseils sur l’orientation à donner à mon travail. De plus, Xavier a
patiemment relu et corrigé les versions successives de mes articles et de ma thèse, me
fournissant de nombreuses indications pour les améliorer. Je l’en remercie chaleureuse-
ment.
Mes remerciements vont également à Hubert Gallée et à Louis François, membres
de mon comité de thèse, pour avoir relu la première version de ce travail. Grâce à leurs
commentaires judicieux et constructifs, ils m’ont permis d’améliorer le manuscrit ainsi que
la présentation orale.
Merci également au Professeur François Petit, au Professeur Christoph Schneider
et à Cécile Agosta pour avoir accepté de faire partie de mon jury de thèse.
Toute ma gratitude et ma plus profonde affection vont à mon épouse chérie, Béren-
gère. Cette thèse n’aurait jamais pu être menée à terme sans sa présence et son soutien
indéfectible jour après jour, même pendant les moments les plus difficiles rencontrés au
cours de ces dernières années. Son affection, son écoute et ses encouragements ont été
pour moi inestimables.
Merci à tous ceux parmi mes proches, mes amis et mes collègues qui m’ont soutenu,
encouragé et aidé pendant la réalisation de ce travail.
Enfin, ce travail est a été grande partie financé par le F.R.S–FNRS. Je le remercie
vivement pour son support indispensable.
iii

Abstract
(1) The Greenland ice sheet (GrIS) surface mass balance (SMB) was modelled at
different spatial resolutions (15–50 km), using the regional climate model MAR (Modèle
Atmosphérique Régional) forced by the ERA–INTERIM reanalysis over the 1990–2010
period. The comparison of these simulations revealed that (i) the inter-annual variability
of the SMB components is consistent within the different resolutions investigated when
they are integrated over the whole ice sheet, (ii) the MAR model simulates heavier precip-
itation on average over the GrIS with decreasing resolution, and (iii) the SMB components
(except precipitation) can be derived from a lower-resolution simulation with an enhanced
interpolation. This interpolation can also be used to approximate the SMB components
over another topography/ice sheet mask of the GrIS. These results are valuable for the
forcing of an ice dynamical model, needed to enable full projections of the GrIS mass bal-
ance contribution to sea-level rise (SLR) over the coming centuries. Moreover, this work
showed that 25 km-resolution MAR simulation is a good compromise between computing
time and results precision in the aim to perform afterwards 21st-century projections of
the GrIS melt.
(2) The most suited atmosphere-ocean general circulation models (AOGCMs) for
the GrIS current climate modelling were selected on the basis of comparison between the
1970–1999 outputs and reanalyses, showing that the representation quality of surface para-
meters (temperature, precipitation) are highly correlated to the atmospheric circulation
and its inter-annual variability (North Atlantic oscillation). Future atmospheric circula-
tion changes according to greenhouse gas (GHG) emissions scenarios were projected to
dampen the zonal flow, enhance the meridional fluxes and provide additional heat and
moisture to the GrIS, increasing temperature over the whole ice sheet and precipitation
over its northeastern area. Moreover, future projections performed with the selected AO-
GCMs showed consistent anomalies to the present-day climate. The GrIS SMB anomalies
from the A1B scenario amount to −300Gtyr−1 with respect to 1970–1999, leading to
a SLR of 5 cm by the end of the 21st century. This work helped to select the AOGCMs
used as forcing fields in the MAR model to carry out future projections of the GrIS.
(3) 20th and 21st centuries MAR simulations at 25 km resolution forced by previ-
ously selected GCMs according to GHG scenarios were performed over the GrIS in order
to investigate the projected changes of the surface energy balance (SEB) components driv-
ing the surface melt. Analysis of 2000–2100 melt anomalies to 1980–1999 results revealed
an exponential relationship of the surface melt to the near-surface temperature anom-
alies, mainly due to the surface albedo positive feedback associated with the extension of
bare ice areas in summer. On the GrIS margins, the future melt anomalies are driven by
stronger sensible heat fluxes, induced by enhanced warm air advections. Over the central
dry snow zone, the increase of melt surpasses the negative feedback from heavier snowfall
v
inducing a decrease of the summer surface albedo. In addition to the incoming longwave
flux increase associated to the atmosphere warming, MAR projected an increase of the
cloud cover decreasing the ratio of the incoming shortwave versus longwave radiation and
dampening the albedo feedback. This trend of cloud cover is contrary to that simulated by
reanalyses-forced MAR over current climate, where the observed melt increase since the
1990’s is rather a consequence of more anticyclonic atmospheric conditions. No significant
change was projected in the length of the melt season, highlighting the importance of solar
radiation in the melt SEB.
vi
Contents
1 General introduction to the Greenland ice sheet and the MAR model 1
Introduction 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.1 The Greenland ice sheet: overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 The Greenland ice sheet mass balance . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1.3 The Greenland ice sheet under climate changes . . . . . . . . . . . 5
1.2 Greenland ice sheet modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.1 Regional climate models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.2 The MAR model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3 Structure of this thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3.1 Impact of resolution on the GrIS SMB modelling . . . . . . . . . . 12
1.3.2 Present and future climates of the GrIS . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.3.3 Future projections of the GrIS SEB . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2 Impact of spatial resolution on the modelling of the Greenland ice sheet
surface mass balance between 1990–2010, using the regional climate
model MAR 17
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2 The MAR model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.3 Validation of the MAR simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.4 Comparison of the MAR resolutions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.1 Surface height anomalies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
vii
CONTENTS
2.4.2 Annual precipitation anomalies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4.3 Anomalies of meltwater run-off . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.4.4 Anomalies in surface mass balance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.4.5 Inter-annual variability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.5 Impact of the domain size . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.6 Enhanced GrIS SMB interpolation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.6.1 Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.6.2 Run-off of meltwater . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.6.3 Sublimation and evaporation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.6.4 Snowfall and rainfall . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.6.5 Reconstructed GrIS SMB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.7 Impact of a coarse topography . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.8 Discussion and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3 Present and future climates of the Greenland ice sheet according to
general circulation models 49
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.2 Data description . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.3 Current climate modelling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.3.1 General circulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.3.2 Temperature pattern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.3.3 Precipitation pattern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.3.4 Selection of the most suitable AOGCMs for current climate modelling 68
3.4 Future projections based on IPCC GHG emission scenarios . . . . . . . . 68
3.4.1 Atmospheric circulation for the 2070–2099 period . . . . . . . . . . 69
3.4.2 Annual precipitation for the 2070–2099 period . . . . . . . . . . . . 70
3.4.3 Annual and summer temperatures for the 2070–2099 period . . . . 72
3.4.4 Future projections from non selected AOGCMs . . . . . . . . . . . 74
3.5 GrIS SMB projected anomalies for the 21st century . . . . . . . . . . . . . 76
3.6 Discussion and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
viii
CONTENTS
4 Future projections of the Greenland ice sheet energy balance driving the
surface melt, developed using the regional climate MAR model 83
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2 Data and method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.1 The MAR model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.2.2 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.2.3 Surface Energy Budget . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.2.4 Mask of daily melt events . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.3 Validation of the MAR simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4.4 Projected melt anomalies of the GrIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
4.5 SEB component contributions to melt anomalies . . . . . . . . . . . . . . 95
4.5.1 Net Shortwave Flux (SWnet) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
4.5.2 Sensible Heat Flux (SHF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
4.5.3 Net Longwave Flux (LWnet) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.5.4 Latent Heat Flux (LHF) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
4.6 Spatial distribution of SEB component anomalies . . . . . . . . . . . . . . 101
4.7 Surface albedo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
4.8 SEB component anomalies over bare ice area . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.9 Discussion and conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
5 Conclusion and perspectives 111
Conclusion 111
5.1 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.2 Perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
References 123
6 Annex 139
ix


Present and future Greenland ice sheet surface energy balances with the help of the regional climate MAR model

University of Liège

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