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Modelling soil thermal regimes in high altitude open environments of the french Alps : effect of wind-induced snow transport and vegetation
No full textLa température du sol dans la zone racinaire a une forte influence sur le fonctionnement des écosystèmes et la distribution de la biodiversité dans les milieux ouverts d'altitude (MOA). Elle est fortement influencée par le bilan énergétique de surface, qui dépend notamment du couvert végétal, et par l'effet isolant du manteau neigeux pendant la période hivernale. L'hétérogénéité topographique des MOA, combinée à des phénomènes tels que le transport de neige par le vent, entraîne une forte hétérogénéité spatiale du manteau neigeux, et influence ainsi le régime thermique du sol. Divers modèles de surface continentale modélisent l'évolution de paramètres physiques du sol, de la végétation et du manteau neigeux. La chaîne S2M, composée du modèle de sol ISBA couplé au modèle de neige Crocus et forcés par le système d'analyse SAFRAN, a été largement utilisée pour la modélisation du manteau neigeux et des régimes thermiques du sol à l'échelle du massif montagneux dans toutes les Alpes françaises, avec parfois des applications à l'écologie. Cette thèse présente une évaluation des régimes thermiques des sols des MOA simulés par cette chaîne, et tente d'améliorer ces simulations en représentant le transport de neige par le vent dans Crocus.L'évaluation des simulations de température du sol dans des situations topographiques et géographiques variées révèle (i) un biais froid moyen de plusieurs degrés en période estivale (ii) une très mauvaise représentation du gel hivernal, avec une absence de forts gels simulés. Une analyse statistique détaillée du biais froid estival a été réalisée, révélant une influence de la végétation et de l'exposition sur ce biais, qui est probablement lié à la représentation de la végétation dans ISBA. De plus, la mauvaise prédiction du gel semble expliquée par une sous-estimation de la variabilité spatiale de l'enneigement, en partie liée à l'échelle spatiale de la réanalyse, empêchant notamment de simuler le transport de neige par le vent. En l'état, il n'est donc pas recommandé d'utiliser les régimes thermiques du sol simulés par S2M comme facteurs explicatifs des processus écologiques à l'échelle locale.Pour remédier à ces problèmes, nous avons développé SnowPappus, un modèle de transport de neige par le vent simple couplé à Crocus, à une résolution de 250 mètres permettant des simulations à grande échelle. Le modèle simule les flux de neige transportée en fonction du vent et des caractéristiques de surface du manteau neigeux, et redistribue la neige entre les points de grille en fonction de ces flux. Les choix de développement du modèle sont décrits en détail., ainsi que des corrections d'erreurs nécessaires dans la représentation du métamorphisme de la neige dans Crocus. Les flux simulés par SnowPappus sont évalués sur des observations ponctuelles. Le modèle SnowPappus simule de bons ordres de grandeurs pour les flux de neige transportée sous réserve d'une calibration adéquate d'un paramètre et d'un bon vent de forçage.Enfin, pour évaluer l’impact de SnowPappus sur les simulations de température du sol, des simulations sur un petit domaine avec de nombreuses observations disponibles ont été réalisées. La prise en compte du transport produit certains effets cohérents comme l'augmentation du gel du sol sur le sommet des crêtes. Cependant, le modèle n'améliore pas les simulations aux points d'observation. Cela semble lié à la résolution spatiale utilisée, qui reste trop large. Pour conclure, ces simulations restent loin de représenter l'hétérogénéité spatiale de l'enneigement et des régimes thermiques du sol à une échelle pertinente pour mieux comprendre la structure, la dynamique et le fonctionnement des MOA.La dernière partie du manuscrit décrit un ensemble de perspectives visant à améliorer la performance des modèles de température du sol dans les MOA, tentant de relier des enjeux scientifiques relevant des sciences du climat d'une part et des sciences de la biodiversité d'autre part.Soil temperature in the root zone has a strong influence on ecosystem functioning and the distribution of biodiversity in high-altitude open environments (MOA). It is strongly influenced by the surface energy balance, which depends notably on vegetation cover, and by the insulating effect of the snowpack during the winter period. The topographical heterogeneity of MOA, combined with phenomena such as wind-induced snow transport, results in strong spatial heterogeneity of the snowpack, and thus influences the ground thermal regime. Various land surface models simulate the evolution of the physical parameters of the soil, vegetation and snowpack. The S2M chain, made up of the ISBA soil model coupled to the Crocus snow model and forced by the SAFRAN analysis system, has been widely used to model snow cover and soil thermal regimes on a mountain scale throughout the French Alps, with occasional applications to ecology. This thesis presents an evaluation of the soil thermal regimes simulated by this chain in the MOA, and attempts to improve these simulations by representing wind-induced snow transport in Crocus.Evaluation of soil temperature simulations in a variety of topographical and geographical situations reveals (i) an average cold bias of several degrees in summer (ii) a very poor representation of winter frost, with an absence of simulated strong frosts. A detailed statistical analysis of the summer cold bias was carried out, revealing an influence of vegetation and exposure on this bias, which is probably linked to the representation of vegetation in ISBA. In addition, the poor prediction of frost seems to be explained by an under-representation of the spatial variability of snow cover, partly linked to to the spatial scale of the reanalysis, preventing simulation of wind-induced snow transport. As things stand, therefore, it is not recommended to use S2M-simulated soil thermal regimes as explanatory factors for ecological processes at the local scale.To overcome these problems, we developed SnowPappus, a simple wind-induced snow transport model coupled to Crocus, at a resolution of 250 meters allowing large-scale simulations. The model simulates transported snow fluxes as a function of wind and snowpack surface characteristics, and redistributes snow between grid points according to the calculated fluxes. The model's development choices are described in detail, along with error corrections that had to be made in the representation of snow metamorphism in Crocus. The flows simulated by SnowPappus are evaluated by comparing them with point observations. The results of these studies show that the SnowPappus model simulates fair orders of magnitude for transported snow fluxes, on condition of adequate calibration of a parameter and good wind forcing.Finally, in order to assess the impact of SnowPappus on soil temperature simulaions, simulations were carried out on a small domain in which numerous measurements were available. Taking transport into account produces some consistent effects, such as increased ground freezing on ridge tops. However, the model does not improve simulations at observation points. This could be linked to the spatial resolution used, which remains too wide. To conclude, these simulations are still far from representing the spatial hererogeneity of snow cover and ground thermal regimes at a relevant scale for a better understanding of the structure, dynamics and functioning of MOAs.The last part of the manuscript describes a set of perspectives aimed at improving the performance of soil temperature models in MOAs, attempting to link scientific issues from climate sciences on the one hand and biodiversity sciences on the other
Modélisation numérique de la neige : la fin du déterminisme ?
No full textLa connaissance fine des propriétés physiques du manteau neigeux en montagne est essentielle pour prévoir les aléas naturels liés à la neige (avalanches, crues) et optimiser la gestion des ressources en eau. Les observations disponibles ne permettent qu’un suivi partiel du manteau neigeux. L'utilisation de modèles numériques simulant son évolution est donc un complément naturel aux observations pour estimer l’ensemble des propriétés physiques de la neige nécessaire aux différentes applications, sans restriction spatiale ou temporelle. Cependant, les simulations souffrent de nombreuses erreurs (forçage météorologique, erreurs intrinsèques au modèle de neige, et résolution spatiale souvent insuffisante pour décrire la variabilité spatiale du manteau neigeux en montagne). Ce document synthétise les travaux effectués depuis une dizaine d’années pour (1) mieux quantifier ces incertitudes par l’utilisation des méthodes d’ensemble à la fois pour le forçage météorologique et les paramétrisations physiques du modèle de neige et (2) réduire les incertitudes en assimilant des observations du manteau neigeux in-situ et télédétectées (hauteurs de neige, réflectance optique) à l’aide d’un filtre à particules. Enfin, nous présentons notre stratégie de long terme de construction d’un nouveau système de simulation exploitant les ensembles et ces méthodes d’assimilation, mais résolvant la variabilité spatiale de la neige à une résolution horizontale de 250 mètres. Cette résolution nécessite de simuler de nouveaux processus comme le transport de neige par le vent et les interactions neige-végétation, des challenges à cette échelle spatiale
Application of ensemble approaches to the assimilation of remotely sensed data into spatialized numerical simulations of seasonal snow cover
No full textLa connaissance de la variabilité du manteau neigeux est indispensable pour la prévision du risque d'avalanche ainsi que pour le suivi de la ressource en eau. D'une part, la couverture spatio-temporelle des observations in-situ et télédétectées de la neige est limitée. Les réflectances satellites dans le visible et le proche infra-rouge fournissent de précieuses informations sur les propriétés de surface du manteau neigeux mais ont une couverture par- cellaire, notamment à cause des nuages. De la même manière, les observations in-situ de hauteur de neige (HN) ont une représentativité et une couverture spatiale limitées. D'autre part, les modèles détaillés du manteau neigeux offrent la possibilité de simuler la stratigraphie complète du manteau neigeux en tout point. Cependant ceux-ci souffrent d'importantes erreurs provenant de leurs forçages météorologiques ainsi que de leur propre représentation de la physique de la neige. Dans ce contexte, l'assimilation de données, qui permet d'intégrer l'information provenant des observations dans les simulations de ces modèles, semble prometteuse. L'objectif de cette thèse est d'évaluer la capacité de l'assimilation de réflectances satellites et d'observations in-situ de HN à améliorer la simulation du manteau neigeux en montagne. Les problématiques suivantes seront donc abordées : • Les observations de réflectances satellites de la neige permettent-elles de mieux contraindre la modélisation du manteau neigeux en montagne ? • Peut-on propager de l'information sur l'état du manteau neigeux depuis des zones observées vers des zones non-observées ? • Dans quelle mesure peut-on utiliser les observations in-situ de HN pour améliorer les simulations du manteau neigeux dans leur voisinage ? Nous avons choisi d'utiliser une approche d'assimilation de données ensembliste séquentielle, untilisant le Filtre Particulaire (FP) qui est adapté aux modèles détaillés du manteau neigeux. Le système de modélisation d'ensemble est basé sur ESCROC, un ensemble de modèles multi-physiques du manteau neigeux, forcé par un ensemble de perturbations stochastiques des analyses météorologiques SAFRAN. Cette conception permet à la chaîne de modélisation de tenir compte de ses principales sources d'incertitude. Plusieurs versions innovantes du FP ont été développées afin d'assimiler un grand nombre d'observations simultanément, tout en évitant la dégénérescence du FP, un problème apparaissant lorsque le nombre d'observations augmente.(Palchetti et al., 2021). Le potentiel de l'assimilation de réflectances satellites a été estimé en comparant des observations du capteur satellite MODIS avec des sorties de simulations. Des expériences jumelles assimilant des observations partielles nous ont permis d'analyser la capacité du FP à propager de l'information vers des zones non-observées. Enfin, nous avons évalué l'apport de l'assimilation d'un réseau d'observations de HN couvrant les Alpes et les Pyrénées par une approche de validation croisée de type "un contre tous". Nos résultats montrent que l'approche proposée permet d'éviter la dégénérescence du FP tout en réussissant à propager de l'information entre différentes conditions topographiques. Un biais a été mis en evidence dans les observations standard MODIS, qui empêche leur assimilation directe. En revanche, nous avons mis en valeur le bénéfice de l'assimilation de HN dans les zones où les erreurs de modélisation sont systématiques et dépassent la variabilité naturelle. Ce travail ouvre la voie à l'assimilation d'autres produits satellitaires ainsi que d'observations in-situ de HS dans un contexte spatialisé, représentant un saut qualitatif important pour la prévision du risque d'avalanche et l'hydrologie de montagne.Understanding mountain snowpack variability is key to anticipate avalanche hazards and monitor water resources. On the one hand, remotely-sensed and in-situ observations of snow have a limited spatial and temporal coverage. For instance, visible and near infrared satellite reflectances provide useful information on snowpack surface properties, but are affected by important gaps of coverage e.g. due to clouds. Likewise, in-situ observations of the height of snow (HS) are reliable but with a limited representativeness and spatial coverage. On the other hand, detailed snowpack models can simulate the complete snow stratigraphy virtually anywhere, but they suffer from large uncertainties in their meteorological inputs and their representation of snow physical processes. Thus, data assimilation offers an unique opportunity to merge information from observations and models into a better estimate of the snowpack state. The aim of this thesis is to investigate the potential for satellite reflectances and in-situ HS to improve snowpack simulations in mountainous areas via assimilation. In this work, we will try to address the following questions: • Can we use observations of snowpack reflectance from satellites to better constrain snowpack modelling over mountainous areas? • Can we propagate information on the snowpack state from observed areas to unobserved areas with data assimilation? • To what extent can we use in-situ observations of HS to improve snowpack simulations in their neighborhood? We opt for a sequential ensemble data assimilation strategy, using the Particle Filter algorithm (PF), which is well adapted to detailed snowpack models. An ensemble modelling system is built by forcing ESCROC, a multiphysics ensemble of snowpack models, with an ensemble of stochastic perturbations on SAFRAN meteorological analyses. This design enables the modelling system to account for its main sources of uncertainty. Several innovative versions of the PF are developed in order to assimilate large numbers of observations and propagate information to unobserved areas while avoiding PF degeneracy, an issue arising when the number of observations increases. The potential for assimilation of satellite reflectance is assessed by comparing MODIS observations with simulated reflectances. We conduct twin experiments assimilating partial observations to analyse the ability of the PF to propagate information into unobserved areas. Finally, we assess the added value of the assimilation of HS observations from an observation network over the Alps and Pyrenees using a Leave-One-Out approach. Results show that the proposed methodology is efficient to tackle PF degeneracy while managing to propagate information across topographic conditions. Though standard MODIS observations cannot be directly assimilated because they are biased, the assimilation of HS observations have some added value where modelling errors are systematic and larger thaniv natural variability. This work is a novel contribution to improve the assimilation of other satellite products and in-situ HS observations in a spatialised context, a significant qualitative leap for avalanche forecasting and hydrological studies
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Modélisation numérique de la neige : la fin du déterminisme ?
No full textLa connaissance fine des propriétés physiques du manteau neigeux en montagne est essentielle pour prévoir les aléas naturels liés à la neige (avalanches, crues) et optimiser la gestion des ressources en eau. Les observations disponibles ne permettent qu’un suivi partiel du manteau neigeux. L'utilisation de modèles numériques simulant son évolution est donc un complément naturel aux observations pour estimer l’ensemble des propriétés physiques de la neige nécessaire aux différentes applications, sans restriction spatiale ou temporelle. Cependant, les simulations souffrent de nombreuses erreurs (forçage météorologique, erreurs intrinsèques au modèle de neige, et résolution spatiale souvent insuffisante pour décrire la variabilité spatiale du manteau neigeux en montagne). Ce document synthétise les travaux effectués depuis une dizaine d’années pour (1) mieux quantifier ces incertitudes par l’utilisation des méthodes d’ensemble à la fois pour le forçage météorologique et les paramétrisations physiques du modèle de neige et (2) réduire les incertitudes en assimilant des observations du manteau neigeux in-situ et télédétectées (hauteurs de neige, réflectance optique) à l’aide d’un filtre à particules. Enfin, nous présentons notre stratégie de long terme de construction d’un nouveau système de simulation exploitant les ensembles et ces méthodes d’assimilation, mais résolvant la variabilité spatiale de la neige à une résolution horizontale de 250 mètres. Cette résolution nécessite de simuler de nouveaux processus comme le transport de neige par le vent et les interactions neige-végétation, des challenges à cette échelle spatiale
Modélisation numérique de la neige : la fin du déterminisme ?
No full textLa connaissance fine des propriétés physiques du manteau neigeux en montagne est essentielle pour prévoir les aléas naturels liés à la neige (avalanches, crues) et optimiser la gestion des ressources en eau. Les observations disponibles ne permettent qu’un suivi partiel du manteau neigeux. L'utilisation de modèles numériques simulant son évolution est donc un complément naturel aux observations pour estimer l’ensemble des propriétés physiques de la neige nécessaire aux différentes applications, sans restriction spatiale ou temporelle. Cependant, les simulations souffrent de nombreuses erreurs (forçage météorologique, erreurs intrinsèques au modèle de neige, et résolution spatiale souvent insuffisante pour décrire la variabilité spatiale du manteau neigeux en montagne). Ce document synthétise les travaux effectués depuis une dizaine d’années pour (1) mieux quantifier ces incertitudes par l’utilisation des méthodes d’ensemble à la fois pour le forçage météorologique et les paramétrisations physiques du modèle de neige et (2) réduire les incertitudes en assimilant des observations du manteau neigeux in-situ et télédétectées (hauteurs de neige, réflectance optique) à l’aide d’un filtre à particules. Enfin, nous présentons notre stratégie de long terme de construction d’un nouveau système de simulation exploitant les ensembles et ces méthodes d’assimilation, mais résolvant la variabilité spatiale de la neige à une résolution horizontale de 250 mètres. Cette résolution nécessite de simuler de nouveaux processus comme le transport de neige par le vent et les interactions neige-végétation, des challenges à cette échelle spatiale
Changement climatique et régime hydrologique d'un bassin alpin. Génération de scénarios sur la Haute-Durance, méthodologie d'évaluation et incertitudes associées
No full textL'impact du changement climatique sur les climats régionaux et par suite sur les ressources en eau devrait être particulièrement prononcé en zones de relief. Les scénarios hydrologiques futurs nécessaires pour les études d'impact sont habituellement obtenus par simulation en forçant un modèle d'impact hydrologique (MH) par des scénarios météorologiques à haute résolution, obtenus par des Modèles de Descente d'Echelle Statistique (MDES) forcés par les sorties de modèles climatiques (GCM ou RCM). Ces MDES ont pour but de combler certaines lacunes des GCM ou RCM (biais et résolution insuffisante) compte tenu des exigences des modèles d'impact. Bien qu'un grand nombre de projections soit couramment réalisé à travers le monde, l'applicabilité de la chaîne de simuation GCM/MDES/MH en climat modifié est rarement questionnée. Nous présentons ici un cadre d'évaluation pour illustrer les possibilités et/ou les difficultés pour le transfert temporel de ces outils. Nous illustrons ensuite les incertitudes dans les projections météorologiques et hydrologiques futures qui peuvent résulter de cette transférabilité imparfaite.
Les simulations et les évaluations sont réalisées pour le Haut Bassin de la Durance (3580 km2). Le modèle hydrologique SIM de Météo-France est adapté au contexte alpin. Nous considérons plusieurs configurations de 3 MDES développés au CERFACS, au LTHE, et à EDF, basées sur différents prédicteurs atmosphériques. 12 expériences climatiques issues du projet européen ENSEMBLES fournissent les champs de grande échelle pour la période 1860-2100. Dans ce contexte, les incertitudes associées aux MDES et aux GCM sont du même ordre de grandeur.The impact of global change on regional climates and in turn on water resources is expected to be especially pronounced in mountainous areas.
Future hydrological scenarios required for impact studies are usually simulated by forcing an hydrological impact model (HM) with high-resolution meteorological scenarios, obtained from statistical downscaling models (SDMs) forced by climate models (GCMs or RCMs) outputs. These SDMs are expected to fill the gap between the poor resolution and the bias of climate models scenarios and the requirements of impact models. Although a number of projections are currently performed worldwide, the relevance of the simulation chain GCM/SDM/MH is rarely discussed. We present here an evaluation framework to illustrate the possibilities and/or the difficulties to transfer in time these algorithms. We next illustrate the uncertainties in future meteorological and hydrological projections that can result from this imperfect transferability.
Simulations and evaluations are performed for the Upper Durance Basin (3580 km2). The hydrological model SIM from Météo-France is adapted for the alpine context. We consider several configurations of 3 SDMs from CERFACS, LTHE and EDF, based on different atmospheric predictors. 12 climatic runs from the ENSEMBLES european project provide the large scale fields for the 1860-2100 period. In this context, the SDMs and GCMs related uncertainties are of the same order of magnitude
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
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