Literatura académica sobre el tema "Calottes glaciaires – Groenland"

Le systeme climatique terrestre est forme de plusieurs composantes qui interagissent etroitement (atmosphere, calottes de glace, oceans, lithosphere et biosphere). La modelisation numerique permet d'etudier ces interactions. Dans ce travail, l'ecoulement de plusieurs calottes glaciaires est modelise et on s'attache particulierement a l'etude de leurs interactions avec l'atmosphere. Celles-ci sont determinees par l'altitude de la surface de la calotte, les temperatures en surface et l'accumulation. Un modele 3d d'ecoulement de calotte glaciaire, developpe au sein de l'equipe modelisation du lgge, est presente. Il est teste sur une calotte theorique dans le cadre d'un projet europeen d'intercomparaison de modeles. Il est ensuite applique a la calotte du groenland, en simulant la reponse de la calotte sous des climats differents du climat actuel et en etudiant son evolution au cours du dernier cycle interglaciaire-glaciaire. La sensibilite du modele a la parametrisation de l'accumulation est mise en evidence. Le modele est enfin applique a la reconstruction des calottes de glace presentes dans l'hemisphere nord (laurentide et fennoscandie) au dernier maximum glaciaire (il y a environ 21 000 ans). Trois methodes sont utilisees pour calculer les conditions climatiques en entree du modele. Dans les deux premieres, ces conditions sont determinees par une parametrisation calibree sur les valeurs actuelles: les resultats ainsi obtenus ne sont pas satisfaisants. La troisieme methode utilise les temperatures en surface et les precipitations issues de simulations du climat du dernier maximum glaciaire, realisees avec le modele de circulation generale de l'atmosphere du lmd. Le couplage entre les deux modeles necessite un traitement de donnees complexe, mais les calottes obtenues sont en meilleur accord avec les donnees geologiques sur l'extension et l'epaisseur des calottes a cette epoque

Plus de 80% du Groenland est recouvert de glace. Sa fonte contribue à l’augmentation du niveau des océans. Cette fonte peut être accélérée ou ralentie par les nuages qui modulent le rayonnement qui atteint la surface. Dans cette thèse, nous avons utilisé les mesures du satellite CALIPSO (produit GOCCP) pour documenter les nuages au-dessus du Groenland et éclaircir leur rôle sur la fonte de surface.Comparer ces observations avec des mesures radar et lidar réalisées à la station sol de Summit, au centre du Groenland, a montré que dans GOCCP les nuages optiquement très fins (τ < 0.3) ne sont pas détectés. Nous avons ensuite étendu l’analyse sur l’ensemble du Groenland et mis en évidence que la région nord est moins recouverte de nuages que la région sud en hiver et qu’en été, Summit, est l’une des régions les plus nuageuses en nuages liquides notamment.Pour comprendre cette particularité et les conditions favorables à la formation de nuages, nous avons utilisé des classifications en régime de temps. Cependant cette étude n’a pas mis à jour de liens entre la variabilité des nuages et la circulation atmosphérique ce qui montre la complexité de ces interactions et la nécessité d’accumuler plus d’observations sur des périodes de temps longues.Enfin nous avons évalué la représentation des nuages dans des observations lidar synthétiques, simulées à partir des sorties de modèles de climat CMIP5. Plusieurs biais qui empêchent les modèles de reproduire l’influence des nuages sur la fonte ont été identifiés. Les modèles sous estiment les températures de surface et les couvertures nuageuses. Les nuages simulés sont soit trop opaques soit trop fins pour accélérer la fonte
Over 80% of Greenland is covered by ice. Melting of this ice contributes to the sea level rise. By modulating the radiation reaching the surface, clouds can accelerate or slow down the melting. Through this thesis, we use CALIPSO satellite measurements (GOCCP product) to document clouds over Greenland, including their vertical structure, and understand their role in surface melting.We compare these observations with radar and lidar measurement taken from the Summit ground station in the middle of Greenland. The comparison shows that GOCCP does not include optically thin ice clouds (τ < 0.3). Extending this analysis over all Greenland shows that cloudiness follows different cloud annual cycles in North and South regions, and that Summit is one of the cloudiest regions of the Greenland especially for the liquid cloud cover.To understand the atmospheric conditions favorable to cloud formation, we follow two weather regime classification approaches. We do not find a clear relationship between cloud variability and atmospheric circulation. These results show the complexity of the interactions between clouds and synoptic circulation and highlight the need to accumulate more data over long time periods.Finally, we evaluate cloud representation over Greenland in simulated lidar profiles over output from CMIP5 climate models. We identify several biases that lead to models being unable to simulate surface melting. Models underestimate the surface temperature and the cloud cover. Also when clouds are simulated they are either too opaque or too thin to affect surface melting

Le dernier interglaciaire, qui s'étend de 129 000 à 116 000 ans avant notre ère, est l’une des périodes les plus chaudes de ces 800 000 dernières années. Cette période se caractérise par une distribution saisonnière et latitudinale de l’insolation différente de l’actuel, se manifestant par une hausse des températures dans les hautes latitudes de l’hémisphère nord par rapport à la période pré-industriel (1850). Durant cette période, l’élévation du niveau marin (+ 6 à 9 m par rapport au niveau actuel) indique que les calottes polaires étaient moins volumineuses qu'aujourd'hui. Le dernier interglaciaire est donc un sujet d'étude important étant donnés les risques de fonte des calottes glaciaires sous l'influence du réchauffement actuel et à venir. C’est aussi un bon cas d’étude pour identifier et quantifier les mécanismes à l’origine de l’amplification polaire dans un contexte de climat chaud.Dans le cadre de l’exercice d’intercomparaison de modèles CMIP6-PMIP4, j’ai analysé la simulation à climat constant lig127k réalisée au LSCE, à partir du modèle climatique IPSL-CM6A-LR. En Arctique (60-90°N), les variations d’insolation induisent un réchauffement annuel de 0,9°C par rapport à la période pré-industrielle, pouvant atteindre jusqu’à 4,0°C en automne. L’étude du bilan énergétique de la région Arctique a mis en évidence les rôles fondamentaux des variations de la couverture de glace de mer, du stockage de chaleur dans l’océan, ainsi que des changements des propriétés optiques des nuages sur le réchauffement de l’Arctique il y a 127 000 ans.En réponse au changement climatique du dernier interglaciaire, le modèle de calottes GRISLI simule une perte de 10,7 à 57,1% du volume de glace au Groenland. Ce recul de la calotte groenlandaise se traduit par 1) une hausse maximale du niveau marin estimée entre 0,83 et 4,35 m et 2) des interactions climat-calotte engendrant un réchauffement additionnel maximal de 0,2°C à l’échelle de la région arctique. Ces estimations illustrent bien le rôle important des calottes dans le système climatique et rappellent l’importance de coupler les modèles climatiques aux modèles de calottes. Dans ce cadre, une étude préliminaire a été menée à l’aide du modèle atmosphérique ICOLMDZOR v7, utilisant le nouveau cœur dynamique DYNAMICO développé à l’IPSL. Elle a montré que l’utilisation de champs atmosphériques à haute résolution améliorait le calcul du bilan de masse à la surface des calottes polaires. Elle encourage également le couplage asynchrone entre le modèle climatique de l’IPSL, le modèle ICOLMDZOR v7 et le modèle de calotte GRISLI.Enfin, l’analyse du bilan énergétique de la région Arctique à partir d’une expérience idéalisée, dans laquelle la concentration en CO2 atmosphérique augmente de 1% par an, a révélé que des processus similaires sont l'origine du réchauffement de l’Arctique au dernier interglaciaire et celui d’un futur proche
The Last Interglacial (129 -116 ka BP) is one of the warmest periods in the last 800 ka at many locations. This period is characterized by a strong orbital forcing leading to a different seasonal and latitudinal distribution of insolation compared to today. These changes in insolation result in a temperature increase in the high latitudes of the Northern Hemisphere and a rise in sea level of 6 to 9 m above present. Therefore, the Last Interglacial represents a good case study given the risks of melting ice sheets under the influence of current and future warming. It is also an opportunity to identify and quantify the mechanisms causing polar amplification in a warmer climate than today.Within the framework of the CMIP6-PMIP4 model intercomparison project, I analyzed the lig127k snapshot run with the IPSL-CM6A-LR climate model. In the Arctic region (60-90°N), the insolation variations induce an annual warming of 0.9°C compared to the pre-industrial period (1850) reaching up to 4.0°C in autumn. Investigate changes in the Arctic energy budget relative to the pre-industrial period highlights the crucial roles of changes in the sea ice cover, ocean heat storage and clouds optical properties in the Last Interglacial Arctic warming.As a result of climate change over the Last Interglacial, the GRISLI ice sheet model simulates a Greenland ice loss of 10.7-57.1%, corresponding to a sea level rise of 0.83-4.35 m and a 0.2°C additional warming in the Arctic region. These estimates illustrate the crucial role of polar ice sheets in the climate system. To better assess ice sheet-climate feedbacks in the Arctic, I have therefore carried out a preliminary study using the ICOLMDZOR model that includes the new dynamical core DYNAMICO developed at the IPSL. This study shows that the use of high-resolution atmospheric fields improves the calculation of the surface mass balance in Greenland.Finally, the comparison between past and future Arctic energy budget reveals that the processes causing Arctic warming during the Last Interglacial and the near future are similar

Plus de 80% du Groenland est recouvert de glace. Sa fonte contribue à l’augmentation du niveau des océans. Cette fonte peut être accélérée ou ralentie par les nuages qui modulent le rayonnement qui atteint la surface. Dans cette thèse, nous avons utilisé les mesures du satellite CALIPSO (produit GOCCP) pour documenter les nuages au-dessus du Groenland et éclaircir leur rôle sur la fonte de surface.Comparer ces observations avec des mesures radar et lidar réalisées à la station sol de Summit, au centre du Groenland, a montré que dans GOCCP les nuages optiquement très fins (τ < 0.3) ne sont pas détectés. Nous avons ensuite étendu l’analyse sur l’ensemble du Groenland et mis en évidence que la région nord est moins recouverte de nuages que la région sud en hiver et qu’en été, Summit, est l’une des régions les plus nuageuses en nuages liquides notamment.Pour comprendre cette particularité et les conditions favorables à la formation de nuages, nous avons utilisé des classifications en régime de temps. Cependant cette étude n’a pas mis à jour de liens entre la variabilité des nuages et la circulation atmosphérique ce qui montre la complexité de ces interactions et la nécessité d’accumuler plus d’observations sur des périodes de temps longues.Enfin nous avons évalué la représentation des nuages dans des observations lidar synthétiques, simulées à partir des sorties de modèles de climat CMIP5. Plusieurs biais qui empêchent les modèles de reproduire l’influence des nuages sur la fonte ont été identifiés. Les modèles sous estiment les températures de surface et les couvertures nuageuses. Les nuages simulés sont soit trop opaques soit trop fins pour accélérer la fonte
Over 80% of Greenland is covered by ice. Melting of this ice contributes to the sea level rise. By modulating the radiation reaching the surface, clouds can accelerate or slow down the melting. Through this thesis, we use CALIPSO satellite measurements (GOCCP product) to document clouds over Greenland, including their vertical structure, and understand their role in surface melting.We compare these observations with radar and lidar measurement taken from the Summit ground station in the middle of Greenland. The comparison shows that GOCCP does not include optically thin ice clouds (τ < 0.3). Extending this analysis over all Greenland shows that cloudiness follows different cloud annual cycles in North and South regions, and that Summit is one of the cloudiest regions of the Greenland especially for the liquid cloud cover.To understand the atmospheric conditions favorable to cloud formation, we follow two weather regime classification approaches. We do not find a clear relationship between cloud variability and atmospheric circulation. These results show the complexity of the interactions between clouds and synoptic circulation and highlight the need to accumulate more data over long time periods.Finally, we evaluate cloud representation over Greenland in simulated lidar profiles over output from CMIP5 climate models. We identify several biases that lead to models being unable to simulate surface melting. Models underestimate the surface temperature and the cloud cover. Also when clouds are simulated they are either too opaque or too thin to affect surface melting

La calotte polaire du Groenland retient dans ses glaces une contribution potentielle au niveau des mers de 7,3 mètres. Alors que des changements importants sont observés à l'heure actuelle, réaliser des projections sur son état futur à l'échelle pluri-centennal est devenu une priorité. La modélisation numérique 3D est l'un des outils pour effectuer ces projections. Ce travail incorpore largement l'utilisation des carottages profonds du Groenland, qui rassemblent une grande part d'information sur les états passés. Ainsi, l'accent est ici mis sur les validités des reconstructions effectuant constamment des aller-retour entre observations et simulations. La robustesse de ces reconstructions et des projections futures est largement questionnée au travers de nombreuses expériences de sensibilité. La calibration du modèle de glace en utilisant des contraintes sur les informations de la dernière déglaciation permet de proposer des scénarios sur l'état de la calotte au cours du précédent interglaciaire, l'Eémien, potentiel analogue pour le climat futur
The Greenland ice sheet represents a potential sea level rise contribution of 7.3 meters. When drastic changes are recently observed, multi-centennal futur projections are urgently needed. 3D numerical modelling is one of the tools to realize these projections. This work intensively incorporates the use of Greenland deep ice core drillings, which represent an important amount of information of past states of the ice sheet. The validity of the reconstructions are thus assured by constant back and forth between observations and simulations. Robustness of these reconstructions and of future projections are largely questionned through wide sensitivity experiments. The ice sheet model calibration is performed during the last deglaciation considering the numerous constraints during this period. Given that, scenarios of ice sheet states during the whole last climatic cycle, in particular during the last interglacial, the Eemian, potential analogue for a future climate

La calotte polaire du Groenland retient dans ses glaces une contribution potentielle au niveau des mers de 7,3 mètres. Alors que des changements importants sont observés à l'heure actuelle, réaliser des projections sur son état futur à l'échelle pluri-centennal est devenu une priorité. La modélisation numérique 3D est l'un des outils pour effectuer ces projections. Ce travail incorpore largement l'utilisation des carottages profonds du Groenland, qui rassemblent une grande part d'information sur les états passés. Ainsi, l'accent est ici mis sur les validités des reconstructions effectuant constamment des aller-retour entre observations et simulations. La robustesse de ces reconstructions et des projections futures est largement questionnée au travers de nombreuses expériences de sensibilité. La calibration du modèle de glace en utilisant des contraintes sur les informations de la dernière déglaciation permet de proposer des scénarios sur l'état de la calotte au cours du précédent interglaciaire, l'Eémien, potentiel analogue pour le climat futur.

Ce travail traite de la simulation numérique du climat des grandes calottes de glace, en particulier des calottes de l'Antarctique et du Groenland, toujours existantes, dans des conditions climatiques différentes, à l'aide de modèles de circulation générale de l'atmosphère (MCGA). Le MCGA à grille variable LMDz a été adapté aux spécificités du climat polaire et validé pour le climat actuel. L'approche d'une grille variable, qui permet d'utiliser le MCGA à haute résolution spatiale (autour de 100 km) sur la région d'intérêt à un coût numérique raisonnable, a été validée en analysant la dynamique atmosphérique au bord de la région ciblée à l'aide d'un schéma de suivi des cyclones individuels. Des simulations du climat du Dernier Maximum Glaciaire (DMG) ont été faites pour le Groenland et l'Antarctique et analysées en tenant compte des archives glaciaires disponibles. Une explication possible des différences entre les deux méthodes principales de reconstruction des paléotempératures - l'analyse des isotopes de l'eau et la mesure directe de la température de la glace dans le trou de forage - au centre du Groenland a pu être proposée. Cette explication est basée sur des changements de paramètres climatiques locaux. C'est la première fois que l'approche de grille variable a été utilisée dans un MCGA pour des simulations du climat polaire à l'échelle de quelques années. Les simulations paléoclimatiques faites avec LMDz sont à une résolution spatiale inégalée à ce jour. Finalement, le climat du DMG, simulé par plusieurs MCGA dans le cadre du projet international PMIP (Paleoclimate Modelling Intercomparison Programme), a été analysé, et des implications des résultats pour l'interprétation des enregistrements glaciaires ont été discutées.

Le système climatique terrestre est fondé de plusieurs composantes qui interagissent étroitement (atmosphère, calottes de glace, océans, lithosphère et biosphère). La modélisation numérique permet d'étudier ces interactions. Dans ce travail, l'écoulement de plusieurs calottes glaciaires est modélisé et on s'attache particulièrement à l'étude de leurs interactions avec l'atmosphère. Celles-ci sont déterminées par l'altitude de la surface de la calotte, les températures en surface et l'accumulation. Un modèle 3D d'écoulement de calotte glaciaire, développé au sein de l'équipe modélisation du LGGE, est présenté. Il est testé sur une calotte théorique dans le cadre d'un projet européen d'intercomparaison de modèles. Il est ensuite appliqué à la calotte du Groenland, en simulant la réponse de la calotte sous des climats différents du climat actuel et en étudiant son évolution au cours du dernier cycle interglaciaire-glaciaire. La sensibilité du modèle à la paramétrisation de l'accumulation est mise en évidence. Le modèle est enfin appliqué à la reconstruction des calottes de glace présentes dans l'hémisphère nord (Laurentide et Fennoscandie) au Dernier Maximum Glaciaire (il y a environ 21 000 ans). Trois méthodes sont utilisées pour calculer les conditions climatiques en entrée du modèle. Dans les deux premières, ces conditions sont déterminées par une paramétrisation calibrée sur les valeurs actuelles : les résultats ainsi obtenus ne sont pas satisfaisants. La troisième méthode utilise les températures en surface et les précipitations issues de simulations du climat du Dernier Maximum Glaciaire, réalisées avec le modèle de circulation générale de l'atmosphère du LMD. Le "couplage" entre les deux modèles nécessite un traitement de données complexe, mais les calottes obtenues sont en meilleur accord avec les données géologiques sur l'extension et l'épaisseur des calottes à cette époque.