Literatura académica sobre el tema "Glace de mer – Arctique – Mesure"

L'Arctique est la région du globe qui s'est réchauffée le plus vite au cours des trente dernières années, avec une augmentation de la température de surface environ deux fois plus rapide que pour la moyenne globale. Le déclin de la banquise arctique observé depuis le début de l'ère satellitaire et attribué principalement à l'augmentation de la concentration des gaz à effet de serre aurait joué un rôle important dans cette amplification des températures au pôle. Cette fonte importante des glaces arctiques, qui devrait s'accélérer dans les décennies à venir, pourrait modifier les vents en haute altitude et potentiellement avoir un impact sur le climat des moyennes latitudes. L'étendue de la banquise arctique varie considérablement d'une saison à l'autre, d'une année à l'autre, d'une décennie à l'autre. Améliorer notre capacité à prévoir ces variations nécessite de comprendre, observer et modéliser les interactions entre la banquise et les autres composantes du système Terre, telles que l'océan, l'atmosphère ou la biosphère, à différentes échelles de temps. La réalisation de prévisions saisonnières de la banquise arctique est très récente comparée aux prévisions du temps ou aux prévisions saisonnières de paramètres météorologiques (température, précipitation). Les résultats ayant émergé au cours des dix dernières années mettent en évidence l'importance des observations de l'épaisseur de la glace de mer pour prévoir l'évolution de la banquise estivale plusieurs mois à l'avance. Surface temperatures over the Arctic region have been increasing twice as fast as global mean temperatures, a phenomenon known as arctic amplification. One main contributor to this polar warming is the large decline of Arctic sea ice observed since the beginning of satellite observations, which has been attributed to the increase of greenhouse gases. The acceleration of Arctic sea ice loss that is projected for the coming decades could modify the upper level atmospheric circulation yielding climate impacts up to the mid-latitudes. There is considerable variability in the spatial extent of ice cover on seasonal, interannual and decadal time scales. Better understanding, observing and modelling the interactions between sea ice and the other components of the climate system is key for improved predictions of Arctic sea ice in the future. Running operational-like seasonal predictions of Arctic sea ice is a quite recent effort compared to weather predictions or seasonal predictions of atmospheric fields like temperature or precipitation. Recent results stress the importance of sea ice thickness observations to improve seasonal predictions of Arctic sea ice conditions during summer.

Quelques forages profonds effectués par l’Hydro-Québec dans la région du bassin de la grande rivière de la Baleine ont permis de découvrir une zone de pergélisol discontinu. Près de la côte est de la mer d’Hudson, les sommets dénudés, culminant à 200 m d’altitude en moyenne, sont très exposés aux fluctuations extrêmes des températures saisonnières; dans un des trous, un noyau gelé apparaît jusqu'à une profondeur de 139 m. La mesure directe des couches de glace dans les trous de forage montre l’existence de deux couches gelées, nettement séparées l’une de l’autre par une couche non gelée. La couche près de la surface est due au gel saisonnier, tandis que la couche profonde représente vraisemblablement un pergélisol relique. Cependant, à un dizaine de kilomètres plus au nord, un forage profond effectué dans un massif présentant des conditions semblables n’a révélé la présence d’aucune zone gelée. Près du rivage, à basse altitude, le pergélisol semble être absent. À l’intérieur des terres, dans deux sites éloignés de 150 et 200 km de la côte, il n’y a pas de pergélisol bien que leur altitude soit supérieure (300 et 400 m); cette absence est attribuée à l’épaisseur du couvert nival. Les conditions moins brumeuses durant les mois d’été, pour la zone éloignée de la côte, contribuent elles aussi à maintenir un régime thermique plus positif à l’intérieur du bassin.

RÉSUMÉLe relief du centre de la Gaspésie septentrionale a grandement été modifié au cours des événements glaciaires du Quaternaire, mais l'érosion glaciaire s'est montrée très sélective. Les éléments du paysage les plus touchés sont les vallées et, dans une moindre mesure, les escarpements séparant les plateaux. Les vallées ont été surcreusées dans leur partie aval, parfois même sous le niveau de la mer. De plus, elles ont été calibrées et élargies, ce qui s'est traduit par l'apparition de parois abruptes, d'éperons tronqués et de vallées affluentes suspendues. Par ailleurs, la majorité des vallées principales ont vu leur tête défoncée et remplacée par un col glaciaire. En ce qui concerne les escarpements aux rebords des plateaux, la retouche glaciaire est très localisée, mais considérable puisqu'elle s'est traduite par l'apparition de cirques glaciaires. Les plateaux ne portent des traces de retouche glaciaire qu'aux endroits où la glace a pu être canalisée — à la tête des cirques défoncées et des vallées qui entaillent leurs rebords. On y trouve des champs de roches moutonnées, une topographie de knock-and-lochan et des lacs de surcreusement. Le modelé glaciaire du nord de la Gaspésie renvoit à deux types de glaciation différents: des glaciations de type alpin et des glaciation de type continental. L'âge exact des formes d'érosion glaciaire n'a pu être précisé, faute de dépôts corrélatifs, mais quelques observations suggèrent qu'elles sont le produit d'une longue suite de retouches étalées sur tout le Quaternaire, le dernier stade glaiciaire du Wisconsicien n'étant responsable que de légères retouches.

En Arctique, les conséquences du réchauffement climatique sont plus fortes que partout ailleurs sur le globe : ainsi, l’augmentation de la température de l’air depuis deux décennies y est plus de deux fois plus élevée que l’augmentation moyenne, selon le dernier rapport du GIEC. La banquise témoigne de ces changements de façon privilégiée. On observe une diminution importante de la couverture de glace de mer, associée à une perte de volume entoute saison. La glace de mer devient plus jeune, fragile et mobile. Cette évolution de la banquise a fait entrer l’Arctique dans un nouvel état où les interactions air/neige/glace/océan sont modifiées et difficiles à appréhender. Mieux comprendre et prévoir ces changements nécessite des observations et des modèles numériques performants pour simuler correctement les interactions entre la glace de mer et les autres composantes qui commandent le climat de l’Arctique. Dans ce contexte de changement climatique, l’objectif de cette thèse est d’analyser des séries d’observations collectées principalement en hiver par des bouées dérivantes IAOOS -Ice Atmosphere Arctic Ocean Observing System- (équipées de SIMBAs -SAMS Ice MassBalance for the Arctic-) pour comprendre quels processus déterminent l’évolution récente de la glace de mer en Arctique. En plus d’une analyse des observations “per se”, des simulations numériques sont réalisées à partir du modèle unidimensionnel de glace et de neige LIM1D (Louvain-la-Neuve sea Ice Model)
In the Arctic, the consequences of global warming are stronger than anywhere else on the planet : the increase in air temperature over the last two decades is more than twice the average increase, according to the latest IPCC report. The evolution of the ice pack is a prime example of these changes. We observe a significant decrease in sea ice cover, associated with a loss of volume in all seasons. The sea ice becomes younger, more breakable, and more mobile. These changes in sea ice have brought the Arctic into a new state where air/snow/ice/ocean interactions are altered and difficult to apprehend. More observations and efficient numerical models are required to better understand and predict these changes and to correctly simulate the interactions between sea ice and the other components that control the Arctic climate. In this climate change context, the objective of this thesis is to analyze observations mainly collected in winter by IAOOS -Ice Atmosphere Arctic Ocean Observing System- drifting buoys (equipped with SIMBAs -SAMS Ice Mass Balance for the Arctic-), to understand which processes determine the recent Arctic sea ice evolution. We confront these analyses with numerical simulations made from the one-dimensional ice and snow model LIM1D (Louvain-la-Neuve sea Ice Model)

La banquise joue un rôle majeur dans la circulation océanique ainsi que dans le système climatique et météorologique. Dans un contexte de réchauffement climatique, où l’étendue de la banquise arctique ne cesse de décroître depuis les 40 dernières années, le suivi et la surveillance de l’Arctique est essentiel. Les instruments micro-ondes à bord de satellites permettent l’étude de cette région terrestre par tous les temps, indépendamment du cycle jour/nuit. Particulièrement adaptées à l’observation des régions polaires où la présence de nuages est importante et où la nuit polaire dure six mois, les observations satellites micro-ondes sont la pierre angulaire des estimations des paramètres géophysiques de la banquise. Néanmoins, la compréhension de la physique sous-jacente aux signatures micro-ondes observées est encore partielle. Cette thèse a pour but d’améliorer notre compréhension des signaux micro-ondes de la banquise et se place dans le cadre de la préparation de deux prochaines missions d’observation de la Terre menée par l’Agence Saptiale Européenne : le Copernicus Imager Microwave Radiometer (CIMR) et le Copernicus polaR Ice and Snow Topography ALtimeter (CRISTAL). Dans une première partie, les covariabilités des signaux micro-ondes passifs, mis en avant par une technique de classification non supervisée, seront analysées et interprétées conjointement avec des signaux micro-ondes actifs à l’aide d’un modèle de transfert radiatif micro-onde spécifique à la banquise. Les résultats ont montré qu’il est possible d’identifier les comportements spécifiques de la concentration et de l’épaisseur de la glace de mer, et de la structure de la neige. L’importance du métamorphisme au sein du manteau neigeux pour l’interprétation des signaux micro-ondes passifs a été mis en évidence. Dans une deuxième partie, un algorithme d’estimation de l’épaisseur de la glace de mer à partir d’observations micro-ondes passives a été développé en utilisant une technique d’intelligence artificielle. Les résultats ont été comparés à des mesures in situ d’épaisseur de glace de mer et ont aussi montré de bonnes performances en comparaison à d’autres produits satellitaires d’épaisseur de glace de mer. En appliquant l’algorithme à une longue collection de données satellitaires intercalibrées, une série temporelle d’épaisseur de glace de mer arctique a été construite entre 1992 et 2020, ce qui en fait la plus longue à ce jour. Une dernière partie traite des techniques altimétriques micro-ondes pour la mesure des paramètres géophysique de la banquise. Une analyse de la sensibilité des formes d’ondes altimétriques micro-ondes à l’épaisseur du manteau neigeux de la banquise arctique est menée
Sea ice plays a major role in ocean circulation as well as in the climate and weather system. In the context of global warming, the extent of the Arctic sea ice has been decreasing steadily over the last 40 years and monitoring of the Arctic is essential. Microwave instruments on board satellites allow the study of this region of the Earth under all weather conditions, and regardless of the day/night cycle. Particularly suited over polar regions with high cloud cover and a six-month polar night, microwave satellite provide key observations for estimating geophysical parameters of the sea ice. Nevertheless, the understanding of the physics underlying the observed microwave signatures is still partial. This thesis aims at improving our understanding of the microwave signals of the sea ice and is part of the preparation of two upcoming Earth observation missions led by the European Space Agency: the Copernicus Imager Microwave Radiometer (CIMR) and the Copernicus Polar Ice and Snow Topography ALtimeter (CRISTAL). In a first part, the covariabilities of passive microwave signals, highlighted by an unsupervised classification technique, will be analyzed and interpreted jointly with active microwave signals, using a microwave radiative transfer model. The results showed that it is possible to identify specific behaviors of sea ice concentration and thickness, and snow structure. The importance of metamorphism within the snowpack for the interpretation of passive microwave signals was highlighted. In a second part, an algorithm for estimating sea ice thickness from passive microwave observations was developed using an artificial intelligence technique. The results were compared to in situ sea ice thickness measurements and also showed good performance compared to other satellite-based sea ice thickness products. By applying the algorithm to a long collection of intercalibrated satellite data, a time series of Arctic sea ice thickness was constructed between 1992 and 2020, making it the longest to date. A final section deals with microwave altimetry techniques for measuring geophysical parameters of the sea ice. The sensitivity of microwave altimetry waveforms to the thickness of the snow cover of the Arctic sea ice is analyzed

L’oxyde nitreux (N2O) est un gaz à effet de serre dont la présence dans la stratosphère contribue aussi à la destruction de l’ozone. Le but de cette étude, était de déterminer la présence de N2O dans la glace de mer de l’océan Arctique et d’évaluer l’impact de cette source potentielle sur l’atmosphère. Les concentrations totales de N2O dans les derniers 10 cm de la glace de mer et dans l’eau de surface sous-jacente au couvert de glace ont été quantifiées dans la mer de Beaufort de mars à avril 2008. Nos mesures ont mis en évidence des concentrations totales en N2O faibles et constamment sous-saturées par rapport à l’eau de surface sous-jacente au couvert de glace (ca. 40%) et à l’atmosphère (ca. 30%). Nous expliquons cette sous saturation par un rejet de la saumure riche en N2O lors de la formation de la glace à l’automne et à l’hiver. La glace de mer pourrait donc représenter une source de N2O pour l’atmosphère arctique pendant ces périodes.
Nitrous oxide (N2O) is a greenhouse gas which also plays a role in stratospheric ozone depletion. The objective of this study was to demonstrate the presence of N2O in Arctic sea ice, and to quantify the impact of this potential source to the atmosphere. Bulk concentrations of N2O in the bottom 10 cm of the sea ice and in the underlying surface waters were measured in the Beaufort Sea from March to April 2008. Our sea ice measurements revealed low N2O bulk concentrations with N2O being consistently undersaturated with respect to the underlying surface water (ca. 40% saturation) and the atmosphere (ca. 30% saturation). The most plausible mechanism to explain the low N2O sea ice concentrations is a loss of N2O via brine rejection during sea ice formation in autumn and winter. Sea ice could thus act as a source of N2O via brine rejection during sea ice formation in autumn and winter.

La glace de mer Arctique connaît actuellement de profondes mutations dans sa structure et sa variabilité. Le déclin récent de la couverture estivale de glace de mer Arctique, qui a atteint un nouveau record en septembre 2012, a relancé l'intérêt stratégique de cette région longtemps oubliée. La prévision de glace de mer à l'échelle saisonnière est ainsi un problème d'océanographie opérationnelle qui pourrait intéresser nombre d'acteurs économiques (pêche, énergie, recherche, tourisme). De plus, en tant que conditions aux limites pour l'atmosphère, la glace de mer peut induire une prévisibilité de l'atmosphère à l'échelle saisonnière, au même titre que les anomalies de température de surface de l'océan sous les tropiques. Nous présentons dans cette thèse la construction d'un système de prévisions saisonnières dédié à la glace de mer Arctique avec le modèle couplé CNRM-CM5.1, développé conjointement par le CNRM-GAME et le CERFACS. Nous passons en revue la stratégie d'initialisation, la réalisation et l'évaluation des hindcasts (ou rétro-prévisions). La communauté dispose d'observations de concentration de glace de mer, mais de très peu de données d'épaisseur à l'échelle du bassin. Afin d'initialiser la glace de mer et l'océan dynamiquement et thermodynamiquement, nous avons choisi d'utiliser la composante océan-glace de mer de CNRM-CM5.1, NEMO-GELATO. L'initialisation consiste à forcer NEMO-GELATO avec les champs météorologiques issus de la réanalyse ERA-Interim, sur la période 1990-2010. Des corrections appliquées aux forçages basées sur des observations satellitaires et in-situ nous permettent d'obtenir une bonne simulation de l'océan et de la glace de mer en terme d'état moyen et de variabilité interannuelle. L'épaisseur reste néanmoins sous-estimée. Quelques propriétés de prévisibilité intrinsèque de la glace de mer Arctique sont ensuite présentées. Une étude de prévisibilité potentielle diagnostique nous a permis de distinguer deux modes de prévisibilité de la glace de mer à l'aide du volume et de la structure sous-maille d'épaisseur. Un " mode de persistance " concerne la prévisibilité de la couverture d'hiver. La surface de glace de mars est potentiellement prévisible à 3 mois à l'avance par la seule persistance, et dans une moindre mesure à l'aide des surfaces couvertes par la glace relativement fine. Un " mode de mémoire " concerne la prévisibilité de la couverture estivale. La surface de glace de septembre est potentiellement prévisible jusqu'à 6 mois à l'avance à l'aide du volume et surtout de la surface couverte par la glace relativement épaisse. Ces résultats suggèrent donc qu'une bonne initialisation du volume et de la structure d'épaisseur en fin d'hiver permettrait une bonne prévisibilité des étendues de fin d'été. Les prévisions d'été et d'hiver présentent des scores particulièrement encourageants, que ce soit en anomalies brutes ou en anomalies par rapport à la tendance linéaire. Cela suggère une prévisibilité liée à l'état initial et non aux forçages externes imposés. L'analyse des prévisions d'été montre que le volume et les structures d'épaisseur de l'état initial expliquent l'essentiel des différentes prévisions, ce qui confirme l'existence du " mode de mémoire " malgré un fort biais radiatif. L'analyse des prévisions d'hiver suggère que l'étendue initiale explique une partie des différentes prévisions, un indice du " mode de persistance " des prévisions hivernales. Une analyse régionale des prévisions d'hiver permet de préciser le rôle de l'océan dans ces prévisions, et montre dans quelle mesure nos prévisions pourraient être utilisées de manière opérationnelle, notamment en mer de Barents

La glace de mer Arctique connaît actuellement de profondes mutations dans sa structure et sa variabilité. Le déclin récent de la couverture estivale de glace de mer Arctique, qui a atteint un nouveau record en septembre 2012, a relancé l'intérêt stratégique de cette région longtemps oubliée. La prévision de glace de mer à l'échelle saisonnière est ainsi un problème d'océanographie opérationnelle qui pourrait intéresser nombre d'acteurs économiques (pêche, énergie, recherche, tourisme). De plus, en tant que conditions aux limites pour l'atmosphère, la glace de mer peut induire une prévisibilité de l'atmosphère à l'échelle saisonnière, au même titre que les anomalies de température de surface de l'océan sous les tropiques. Nous présentons dans cette thèse la construction d'un système de prévisions saisonnières dédié à la glace de mer Arctique avec le modèle couplé CNRM-CM5.1, développé conjointement par le CNRM-GAME et le CERFACS. Nous passons en revue la stratégie d'initialisation, la réalisation et l'évaluation des hindcasts (ou rétro-prévisions). La communauté dispose d'observations de concentration de glace de mer, mais de très peu de données d'épaisseur à l'échelle du bassin. Afin d'initialiser la glace de mer et l'océan dynamiquement et thermodynamiquement, nous avons choisi d'utiliser la composante océan-glace de mer de CNRM-CM5.1, NEMO-GELATO. L'initialisation consiste à forcer NEMO-GELATO avec les champs météorologiques issus de la réanalyse ERA-Interim, sur la période 1990-2010. Des corrections appliquées aux forçages basées sur des observations satellitaires et in-situ nous permettent d'obtenir une bonne simulation de l'océan et de la glace de mer en terme d'état moyen et de variabilité interannuelle. L'épaisseur reste néanmoins sous-estimée. Quelques propriétés de prévisibilité intrinsèque de la glace de mer Arctique sont ensuite présentées. Une étude de prévisibilité potentielle diagnostique nous a permis de distinguer deux modes de prévisibilité de la glace de mer à l'aide du volume et de la structure sous-maille d'épaisseur. Un « mode de persistance » concerne la prévisibilité de la couverture d'hiver. La surface de glace de mars est potentiellement prévisible à 3 mois à l'avance par la seule persistance, et dans une moindre mesure à l'aide des surfaces couvertes par la glace relativement fine. Un « mode de mémoire » concerne la prévisibilité de la couverture estivale. La surface de glace de septembre est potentiellement prévisible jusqu'à 6 mois à l'avance à l'aide du volume et surtout de la surface couverte par la glace relativement épaisse. Ces résultats suggèrent donc qu'une bonne initialisation du volume et de la structure d'épaisseur en fin d'hiver permettrait une bonne prévisibilité des étendues de fin d'été. Les prévisions d'été et d'hiver présentent des scores particulièrement encourageants, que ce soit en anomalies brutes ou en anomalies par rapport à la tendance linéaire. Cela suggère une prévisibilité liée à l'état initial et non aux forçages externes imposés. L'analyse des prévisions d'été montre que le volume et les structures d'épaisseur de l'état initial expliquent l'essentiel des différentes prévisions, ce qui confirme l'existence du « mode de mémoire » malgré un fort biais radiatif. L'analyse des prévisions d'hiver suggère que l'étendue initiale explique une partie des différentes prévisions, un indice du « mode de persistance » des prévisions hivernales. Une analyse régionale des prévisions d'hiver permet de préciser le rôle de l'océan dans ces prévisions, et montre dans quelle mesure nos prévisions pourraient être utilisées de manière opérationnelle, notamment en mer de Barents
Sea ice experiences some major changes in the early 21st century. The recent decline of the summer Arctic sea ice extent, reaching an all-time record low in September 2012, has woken renewed interest in this remote marine area. Sea ice seasonal forecasting is a challenge of operational oceanography that could benefit to several stakeholders : fishing, energy, research, tourism. Moreover, sea ice is a boundary condition of the atmosphere. As such, as tropical sea surface temperature, it may drive some atmosphere seasonal predictability. The goal of this PhD work was to set up a dedicated Arctic sea ice seasonal forecasting system, using CNRM-CM5.1 coupled climate model. We address the initialization strategy, the creation and the evaluation of the hindcasts (or re-forecasts). In contrast to sea ice concentration, very few thickness data are available over the whole Arctic ocean. In order to initialize sea ice and the ocean dynamically and thermodynamically, we used the ocean-sea ice component of CNRM-CM5.1, named NEMO-GELATO, in forced mode. The initialization run is a forced simulation driven by ERA-Interim forcing over the period 1990-2010. Corrections based on satellite data and in-situ measurements leads to skilful simulation of the ocean and sea ice mean state and interannual variability. Sea ice thickness seems overall underestimated, based on the most recent estimates. Some characteristics of sea ice inherent predictability are then addressed. A diagnostic potential predictability study allowed us to identify two regimes of predictability using sea ice volume and the ice thickness distribution. The first one is the 'persistence regime', for winter sea ice area. March sea ice area is potentially predictable up to 3 months in advance using simple persistence, and surface covered by thin ice to a lesser extent. The second one is the 'memory regime', for summer sea ice area. September sea ice area is potentially predictable up to 6 months in advance using volume and to a greater extent the area covered by relatively thick ice. These results suggest that a comprehensive winter volume and thickness initialization could improve the summer forecasts. Summer and winter seasonal hindcasts shows very encouraging skills, in terms of raw and detrended anomalies. These skills suggest a predicatibility from initial conditions besides predictability due to the trend. Summer forecasts analysis shows that the volume and the ice thickess distribution explains a high fraction of the variance of predicted sea ice extent, which confirms the existence of the 'memory regime'. Winter forecasts also suggest the 'persistence regime'. A regional investigation of the winter hindcast helps precising the role of the ocean in the forecasts, and shows to what extent our system predictions could be used operationally, especially in the Barents Sea

En Arctique, la productivité marine comprend deux floraisons successives de producteurs primaires, les algues deglace et le phytoplancton, qui sont étroitement liée à la phénologie de la glace de mer. Ceux-ci constituent la base du réseau trophique et fournissent l’énergie transférée vers les niveaux trophiques supérieurs. Ainsi, tout changement affectant la banquise arctique aura de fortes implications sur la phénologie des producteurs primaires, et affectera par conséquent tous les autres niveaux trophiques. Des études antérieures ont démontré le potentiel des Isoprénoides Hautement Ramifiés (HBIs) pour quantifier les contributions relatives des deux pools de producteurs primaires vers les niveaux trophiques supérieurs. Ici, nous combinons les HBIs avec les isotopes stables afin (i) d’évaluer si et à quel point les oiseaux marins arctiques dépendent de la glace de mer, et (ii) de déterminer si les variations de glace affectent leur écologie alimentaire et leur performance reproductive. L’étude cible deux espèces abondantes en Arctique présentant des écologies distinctes: le guillemot de Brünnich (Uria lomvia) et le fulmar boréal (Fulmarus glacialis). Pour chaque espèce, 60 œufs ont été récoltés sur l’île du Prince Leopold (Arctique canadien) pendant des années aux conditions de glace fortement contrastées (2010-2013). Les distributions en HBIs et les compositions isotopiques (carbone et azote) et énergétiques ont été analysées pour chaque œuf. Les résultats montrent que la présence de glace est bénéfique pour la performance reproductive des guillemots, avec des œufs plus gros et plus énergétiques pondus durant les années plus englacées. Les guillemots sont étroitement liés à la banquise et dépendent fortement de proies associées à la glace. Au contraire, les fulmars ne présentent aucune association claire aux communautés sympagiques, et les variations du couvert de glace n’affectent ni leur écologie alimentaire ni leur performance reproductive. De fait, les guillemots semblent plus vulnérables face aux changements climatiques à venir, alors que des espèces plus résilientes comme les fulmars pourraient en tirer avantage. Dans l’ensemble, notre étude souligne l’importance des approches multi-biomarqueurs afin de mieux appréhender l’importance des ressources sympagiques pour les prédateurs supérieurs au sein d’écosystèmes marins arctiques en pleine mutation.
In the Arctic, sea ice sets the clock for marine productivity. This includes two consecutive pulses of primary producers, sea-ice algae and phytoplankton, that constitute the basis of marine food webs and provide the energy transferred to higher trophic levels. As such, any change affecting Arctic sea-ice will have strong implications on the phenology of primary producers, and cascading effects on all other trophic levels. Previous studies demonstrated the potential of Highly Branched Isoprenoid biomarkers (HBIs) to quantify the relative contributions of the two pools of primary producers to higher trophic levels. Here, we combined HBIs with stable isotopesto (i) evaluate if and how much arctic seabird rely on sea ice, and (ii) determine if changes in sea ice affect their feeding ecology and reproductive performance. We focused on two Arctic species exhibiting contrasting ecologies: the thick-billed murre (Uria lomvia) and the northern fulmar (Fulmarus glacialis). For each species, 60 eggs were collected on Prince Leopold Island (Canadian Arctic) during years of highly contrasting ice conditions (2010-2013). Eggs were analysed for HBI distributions, isotopic (carbon and nitrogen) and energetic compositions. Results showed that murres were closely linked to sea ice and heavily relied on ice-associated prey. Sea ice presence was beneficial for murres’ reproductive performance, with larger and more energetic eggs laid during icier years. In contrast, fulmars did not exhibit a clear association with sympagic communities. Even large changes in sea ice did not seem to affect their feeding ecology or their reproductive performance. Murres therefore appear more vulnerable to changes and may become the losers of future climate shifts in the Arctic, while more resilient species such as fulmars might make the most of the situation. Overall, our study emphasises the importance of combining different biomarkers to better understand the importance of sympagic resources for top predators within changing Arctic marine ecosystems

Les observations spatiales d'extension de glace de mer montrent que la banquise arctique a fortement réduit au cours des 40 dernières années, avec une nette tendance à l'accélération depuis la fin des années 1990. Bien que les processus expliquant cette fonte accélérée soient en partie compris, les modèles de banquise ne reproduisent pas clairement les variations d'extension observées. Cette mauvaise représentation des modèles est généralement attribuée à une méconnaissance des rétroactions climatiques. Parmi ces rétroactions, nous souhaitons nous intéresser à l'une d'entre elles en particulier: l'amincissement de la glace de mer. Cet amincissement est généralement associé à une fonte plus précoce et à une accélération de l'export de glace. L'amélioration de la représentation de l'épaisseur de banquise est donc nécessaire pour mieux comprendre les variations d'extension de banquise observées au cours des dernières décennies. Contrairement aux données d'extension de banquise, il n'existe pas à l'heure actuelle de données d'épaisseur de glace à l'échelle du Bassin Arctique couvrant une longue période (> 20 ans). En revanche, de multiples études ont montré qu'il était possible d'estimer l'épaisseur de glace à l'échelle du Bassin Arctique à partir de l'altimétrie spatiale. Pour mesurer l'épaisseur de glace par altimétrie, on emploie généralement la technique du "franc-bord". Cette méthode consiste à estimer par altimétrie spatiale l'épaisseur de glace émergée (le franc-bord) et à convertir cette mesure en épaisseur totale en résolvant l'équation d'hydrostatique qui existe entre la glace recouverte de neige et l'océan. La méthode du franc-bord a été appliquée à diverses missions altimétriques (ERS-2, Envisat et CryoSat-2) depuis 1995 et devrait ainsi pouvoir fournir une série temporelle d'épaisseur de glace de plus de 20 ans. Cela dit, il n'existe à ce jour aucune série temporelle d'épaisseur de glace couvrant plus de 6 années. Cette absence d'une longue série temporelle est principalement due à un manque de continuité de la mesure du franc-bord liée à l'évolution des techniques radar (altimétrie conventionnelle/altimétrie SAR) ainsi qu'aux incertitudes liées à la conversion du franc-bord en épaisseur de glace. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectifs d'analyser les biais inter-missions de franc-bord et d'améliorer la conversion du franc-bord en épaisseur de glace en exploitant au mieux la mesure altimétrique. Pour remplir ces objectifs, un travail de fond est réalisé sur l'interaction de la mesure radar avec l'environnement de la banquise (neige, rugosité, etc). Les résultats de l'analyse de la mesure radar sur la banquise permettent d'établir la plus longue série temporelle d'épaisseur de glace de mer disponible à ce jour (2002-2016). L'analyse de cette série temporelle montre que la banquise s'est amincie en moyenne de 0.013(± 0.09) m/an au cours de la période 2002-2016. Cet amincissement est principalement attribué à la réduction de surface de glace pérenne ayant eu lieu au cours de la même période. La forte incertitude associée à cette tendance est quant à elle attribuée à l'importante variabilité inter-annuelle de l'épaisseur de banquise arctique
Satellite observations have shown that the arctic sea ice extent has strongly decreased during the last 40 years, with a clear increase of the shrinking since the 90's. While the mechanisms responsible for this accelerated shrinking are relatively well known, sea ice models do not clearly reproduce the observed extent variations. This inaccurate representation is generally attributed to a misunderstanding of the arctic system climate feedbacks. Among these feedbacks, we seek to study one of them in particular: the sea ice thinning. Sea ice thinning is generally associated with an earlier seasonal melt as well as an increase in sea ice export; both tend to accelerate the sea ice retreat. A good representation of sea ice thickness is therefore necessary to improve our understanding of the arctic sea ice extent variations observed during the last decades. Unlike sea ice extent data, there are currently no pan-Arctic sea ice thickness observations covering a large period (> 20 years). However, several studies have demonstrated the potential of satellite altimetry to retrieve sea ice thickness at a basin scale. To measure sea ice thickness from radar altimetry, the "freeboard" technique is generally employed. This methodology consists of estimating the thickness of the emerged sea ice (freeboard) from radar altimetry and then converting this measurement to sea ice thickness, using an equation for the hydrostatic equilibrium that exists between the snow covered sea ice and the ocean. The freeboard methodology has been applied to diverse altimetric missions (ERS-2, Envisat and CryoSat-2) since 1995 and should allow the retrieval of more than 20 years of pan-Arctic ice thickness. However, the previous estimates of sea ice thickness are data shorter than 6 years in duration. This absence of a long ice thickness time series is mostly due to the difficulty in providing continuity between the different altimetric missions (conventional altimetry/SAR altimetry) as well as to the uncertainties related to the freeboard-to-thickness conversion. In this context, this thesis makes an analysis of the freeboard inter-mission biases and improves the freeboard-to-thickness conversion in order to produce long term ice thickness estimates. To achieve these goals, a thorough analysis of the interaction between the radar signal and the sea ice parameters (snow, roughness, etc) is performed. The analysis of the radar signal physics over sea ice allows to derive the longest time series of arctic sea ice thickness ever established to this day (2002-2016). The analysis of this time series shows that sea ice has thinned from 0.013(± 0.09) m/year in average during the 2002-2016 period. The ice thinning is mainly attributed to the loss of perennial sea ice that occurred during the same period while the high uncertainty associated with this trend is associated to the important inter-annual variability of arctic sea ice thickness

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdorales, 2015-2016
L'objectif principal de cette étude était de quantifier, à la base de la glace de mer de première année dans l’archipel Arctique canadien, la variabilité spatiale des principales réactions biologiques du cycle de l'azote, soit l'assimilation du nitrate et de l'ammonium, la nitrification, l'ammonification et la fixation de N₂ afin d’en comparer les taux et de les relier à la variabilité des conditions environnementales du milieu. Les flux d'azote quantifiés ont démontré une grande variabilité selon les conditions biologiques, physiques et chimiques de la glace. La productivité du milieu, estimée par la concentration en biomasse, modulait un grand nombre de ces flux, dont l’intensité relative était généralement semblable pour l'ensemble des sites échantillonnés malgré la variabilité des conditions environnementales. L’ammonification s’est avérée particulièrement importante, favorisant une assimilation conséquente de l’ammonium et une production essentiellement régénérée. Les résultats de cette étude approfondissent la compréhension des mécanismes régulant les flux biologiques d’azote dans la glace de mer et pourront servir à l’élaboration de scénarios futurs en resserrant la paramétrisation des modèles biogéochimiques.

L'objet de cette thèse est la compréhension des mécanismes contrôlant la variabilité spatio-temporelle de la concentration de glace de mer (SIC) en mer du Groenland, l'un des sites de formation d’eau dense de l’Atlantique Nord. Cette variabilité est caractérisée à partir des données satellitaires de concentration de glace obtenues par radiométrie hyperfréquence sur la période 1979-2007, en se concentrant sur la période convective (hiver et printemps). Trois modes de variabilité sont identifiés avec une forte dominance du premier mode qui représente 70% de la variance de la SIC dans la région. Les liens statistiques de ces modes avec les forçages atmosphériques sont examinés à partir des réanalyses du centre européen. On montre l'importance de la variabilité du vent méridien sur le mode dominant de SIC par son impact sur la dérive d’Ekman et un lien avec la température de surface de l’air mettant en jeu la rétroaction de la glace sur l’atmosphère via les flux de chaleur. Une étude complémentaire basée sur une classification en régimes de temps de Cassou et al. (2004) montre une réponse préférentielle de la SIC à la phase négative de la NAO. La construction d’un jeu de données hydrologiques homogène sur la période 1982-2006 a permis d’examiner le lien statistique entre les modes de variabilité de la SIC et l’activité convective dans le gyre du Groenland identifiée à partir d’un critère de stratification de la colonne d'eau. On met en évidence une corrélation significative entre la variabilité de la convection et le second mode de variabilité de la SIC associant un faible englacement dans le centre du bassin à une forte activité convective.

Le moment de démarrage de la fonte sur la glace de mer (Snow Melt Onset, SMO) a un impact sur la fonte intégrale de la glace de mer au cours de l'été et sur le volume résiduel de la glace à la fin de l'été polaire. La variabilité interannuelle et régionale de la SMO, est régulée par des flux de chaleur sur la glace. Une SMO précoce (retardé) est seulement et entièrement conditionnée par une accumulation de chaleur intense/hâtive (lente/tardive). Des observations satellitaires (SSM/I) démontrent que le démarrage de la fonte apparente (Melt Onset, MO) varie de 20-30 jours sur une distance de 25-50 km et d'une année à l'autre. Notre analyse des séries temporelles MO a révélé que ces données constituent une combinaison de la SMO (sur la glace) avec l'ouverture divergente dans les champs de glace (sans aucune fonte préalable). Pour extraire la SMO à partir de la MO il a fallu prendre en compte les concentrations de glace de mer. Les séries temporelles des flux de chaleur radiatifs et turbulents (ERA Interim) ont été appliqués pour examiner si elles peuvent expliquer les variations dans la SMO. Nous avons établis que les anomalies de bilan de flux (avant la fonte) expliquent une part importante de la variabilité interannuelle et régionale dans SMO en Arctique central. Le flux thermique radiatif a représenté/restitué les variations dans SMO mieux que d'autres termes de flux. Le rôle de la chaleur latente et sensible dans la fonte précoce (tardive) s’est manifesté par la perte réduite (renforcée) de la chaleur. Le rayonnement solaire n'a pas eu d'effet sur la variabilité de la SMO. Les anomalies des flux ont ensuite été examinées en relation avec les conditions météorologiques
Timing of spring Snow Melt Onset (SMO) on Arctic sea ice strongly affects the heat accumulation in snow and ice during the short melt season. This summertime heat uptake is quasi-linearly and inversely proportional to the remnant ice volume by the end of the melt season. On top of sea ice SMO timing, as well as its interannual and regional variations are controlled by surface heat fluxes. Anomalously early (delayed) SMO is due to large and early (weak and retarded) heat accumulation within the snowpack. Satellite passive microwave (SSM/I) observations show that the \textit{apparent} Melt Onset (MO) varies by 20-30 days interannually and over 25-50 km distance. These apparent MO records appear to be a complex blend of SMO on sea ice and sea ice opening due to divergent ice drift. We extracted SMO out of the apparent MO record using sea ice concentration data. Applying 20-year ERA Interim reanalysis of radiative and turbulent surface heat fluxes we examined how well the heat fluxes reflect the variations in SMO. Anomalies of heat fluxes in the pre-melt period explained a significant portion of the interannual and spatial variations in SMO within the central Arctic. The main term was the downward longwave radiation locally accounting for up to 90\% of the temporal SMO variations. The role of the latent and sensible heat fluxes in earlier/later SMO was not to bring more/less heat to the surface but to reduce/enhance the surface heat loss. Solar radiation alone was not an important factor for SMO timing. Anomalies in surface fluxes were examined also in relation to meteorological conditions. 20-year MO and SMO trends are towards earlier spring melt in the central Arctic Ocean