Arctic snowpack characterization, climate monitoring and microwaves remote sensing

Les régions de hautes latitudes nord se réchauffent de façon plus intense que sur le reste du globe. Ce phénomène, appelé amplification arctique, est dû en partie à la diminution de l'étendue de glace de mer et de la couverture de neige. Par ses changements de pouvoirs réfléchissant et isolant, la neige, présente 9 mois de l'année, pourrait avoir un effet important sur l'augmentation des températures du sol. Le dégel du pergélisol à travers le carbone ainsi libéré serait susceptible d'avoir un impact important sur le climat futur de l'Arctique. Ce projet de recherche a pour objectif d'améliorer le suivi du couvert nival arctique et des températures du sol. À l'heure actuelle, les modèles détaillés d'évolution du manteau neigeux tels que le modèle Crocus ne parviennent pas à reproduire la physique particulière de la neige arctique ce qui conduit à des incertitudes importantes dans la modélisation des températures du sol. De nouvelles paramétrisations physiques ont été implémentées au sein du modèle Crocus pour améliorer la stratification verticale du manteau neigeux en introduisant les effets de la végétation (neige moins dense en profondeur) et les effets du vent (neige plus dense en surface), ainsi que pour modifier la conductivité thermique de la neige. Ces nouvelles paramétrisations permettent une meilleure représentation des températures du sol sous la neige, validée avec un large jeu de données en Alaska, dans l'Arctique canadien et en Sibérie. Les simulations ainsi réalisées à l'aide du modèle Crocus modifié, piloté par la réanalyse météorologique ERA-Interim sur les 39 dernières années (1979-2018), à l'échelle panarctique, montrent une augmentation significative de la densité de la neige au printemps ainsi que de l'humidité de la neige principalement au printemps et en automne, accompagnée d'une diminution significative de la durée d'enneigement. Ces effets cumulés à l'augmentation des températures de l'air entraînent une augmentation des températures du sol allant jusqu'à +0.89 K par décade pour le mois de juin. De façon à pouvoir améliorer le suivi de l'évolution spatiale et temporelle du couvert nival, l'utilisation de données d'observations satellitaires micro-onde est proposée. À partir de l'analyse d'un jeu de données unique de mesures radiométriques en surface associées à la caractérisation in-situ du manteau neigeux (119 snowpits avec des observations simultanées) en zone arctique et subarctique, une paramétrisation optimale du modèle de transfert radiatif SMRT a été définie. En utilisant une longueur de corrélation exponentielle ajustée comme paramètre de microstructure de la neige dans le modèle électromagnétique Improved Born Approximation (IBA), l'étude montre, par rapport aux autres configurations de modèles testées, de meilleurs résultats avec une erreur moyenne (RMSE) inférieure à 30% des observations pour la neige subarctique et 24% pour la neige arctique. Couplées à Crocus, les températures de brillance simulées sur l'ensemble de l'Arctique sont significativement meilleures avec Crocus modifié qu'avec Crocus standard (38 K d'amélioration de l'erreur en moyenne). Ces résultats ouvrent la voie à l'utilisation de l'assimilation des observations micro-onde satellitaires dans le modèle Crocus à grande échelle afin d'améliorer les simulations de densité de la neige arctique, paramètre clef du manteau neigeux influant sur l'évolution des températures du sol sous la neige.

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