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1. Automatic Color Detection-Based Method Applied to Sentinel-1 SAR Images for Snow Avalanche Debris Monitoring

Author: Fatima Karbou, Sophie Giffard-Roisin, Anna Karas, Nicolas Eckert, Philippe Durand, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Grenoble Alpes (UGA), Institut des Sciences de la Terre (ISTerre), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de recherche pour le développement [IRD] : UR219-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Gustave Eiffel-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )
Subjects: 0211 other engineering and technologies, Terrain, 02 engineering and technology, Color space, Segmentation, Altitude, Snow Avalanche, [SPI.GCIV.RISQ]Engineering Sciences [physics]/Civil Engineering/Risques, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Electrical and Electronic Engineering, 021101 geological & geomatics engineering, Remote sensing, Random Forest, [SDE.IE]Environmental Sciences/Environmental Engineering, Orientation (computer vision), 020206 networking & telecommunications, Snow, Debris, 13. Climate action, Orbit (dynamics), Automatic detection, Sentinel-1, General Earth and Planetary Sciences, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Geology, SAR
Abstract: International audience; In this study, we develop a novel method to automatically detect areas of snow avalanche debris using a color space segmentation technique applied to SAR image time series through January 2018 in the Swiss Alps. Debris avalanche zones are detected assuming that these areas are characterised by a significant and localised increase in SAR signal relative to the surrounding environment. We undertake a sensitivity study by calculating debris products by varying the D-M reference images (a stable reference image taken several weeks before the event). We examine the results according to the direction of the orbit, the characteristics of the terrain (slope, altitude, orientation) and also by evaluating the relevance of the detection with the help of an independent SPOT database ([1]) including 18,737 avalanche events. Small avalanches are not detected by SAR images and depending on the orientation of the terrain some avalanches are not detected by either the ascending or the descending orbit. The detection results vary with the reference image; best detection results are obtained with some selected individual dates with almost 70 % of verified avalanche events using the ascending orbit.
Published: 2022

2. Investigation of a cold-based ice apron on a high-mountain permafrost rock wall using ice texture analysis and micro-14C dating: a case study of the Triangle du Tacul ice apron (Mont Blanc massif, France)

Author: Ludovic Ravanel, Maurine Montagnat, Grégoire Guillet, Ronny Friedrich, Susanne Preunkert, Environnements, Dynamiques et Territoires de Montagne (EDYTEM), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Curt–Engelhorn–Center Archaeometry, Mannheim, University of St Andrews. School of Geography & Sustainable Development, Environnements, Dynamiques et Territoires de la Montagne (EDYTEM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: GB, 010506 paleontology, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Ice core, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, DAS, 15. Life on land, Mont blanc massif, Permafrost, 01 natural sciences, Texture (geology), Ice crystal studies, Ice chronology/dating, 13. Climate action, GB Physical geography, Mountain glaciers, [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, Mont blanc, Geomorphology, Geology, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes
Abstract: This study is part of the ANR 14-CE03-0006 VIP Mont Blanc and the EU ALCOTRA AdaPT Mont Blanc project. The current paper studies the dynamics and age of the Triangle du Tacul (TDT) ice apron, a massive ice volume lying on a steep high-mountain rock wall in the French side of the Mont-Blanc massif at an altitude close to 3640 m a.s.l. Three 60 cm long ice cores were drilled to bedrock (i.e. the rock wall) in 2018 and 2019 at the TDT ice apron. Texture (microstructure and lattice-preferred orientation, LPO) analyses were performed on one core. The two remaining cores were used for radiocarbon dating of the particulate organic carbon fraction (three samples in total). Microstructure and LPO do not substantially vary with along the axis of the ice core. Throughout the core, irregularly shaped grains, associated with strain-induced grain boundary migration and strong single maximum LPO, were observed. Measurements indicate that at the TDT ice deforms under a low strain-rate simple shear regime, with a shear plane parallel to the surface slope of the ice apron. Dynamic recrystallization stands out as the major mechanism for grain growth. Micro-radiocarbon dating indicates that the TDT ice becomes older with depth perpendicular to the ice surface. We observed ice ages older than 600 year BP and at the base of the lowest 30 cm older than 3000 years. Publisher PDF
Published: 2021

3. Non-stationary extreme value analysis of ground snow loads in the French Alps: a comparison with building standards

Author: Samuel Morin, Erwan Le Roux, Juliette Blanchet, Nicolas Eckert, Guillaume Evin, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Université Grenoble Alpes (UGA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), INRAE, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: Meteorological reanalysis, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0208 environmental biotechnology, Climate change, Context (language use), 02 engineering and technology, 01 natural sciences, lcsh:TD1-1066, lcsh:Environmental technology. Sanitary engineering, Extreme value theory, lcsh:Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, lcsh:GE1-350, [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], lcsh:QE1-996.5, lcsh:Geography. Anthropology. Recreation, Snowpack, Snow, 020801 environmental engineering, lcsh:Geology, lcsh:G, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, 13. Climate action, Climatology, General Earth and Planetary Sciences, Environmental science, Maxima, Scale (map)
Abstract: In a context of climate change, trends in extreme snow loads need to be determined to minimize the risk of structure collapse. We study trends in 50-year return levels of ground snow load (GSL) using non-stationary extreme value models. These trends are assessed at a mountain massif scale from GSL data, provided for the French Alps from 1959 to 2019 by a meteorological reanalysis and a snowpack model. Our results indicate a temporal decrease in 50-year return levels from 900 to 4200 m, significant in the northwest of the French Alps up to 2100 m. We detect the most important decrease at 900 m with an average of −30 % for return levels between 1960 and 2010. Despite these decreases, in 2019 return levels still exceed return levels designed for French building standards under a stationary assumption. At worst (i.e. at 1800 m), return levels exceed standards by 15 % on average, and half of the massifs exceed standards. We believe that these exceedances are due to questionable assumptions concerning the computation of standards. For example, these were devised with GSL, estimated from snow depth maxima and constant snow density set to 150 kg m−3, which underestimate typical GSL values for the snowpack.
Published: 2020

4. Thresholds and distances to better detect wet snow over mountains with Sentinel-1 image time series

Author: Karbou, Fatima, James, Guillaume, Durand, Philippe, Atto, Abdourrahmane, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Modélisation, simulation et commande des systèmes dynamiques non lisses (TRIPOP), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Laboratoire d'Informatique, Systèmes, Traitement de l'Information et de la Connaissance (LISTIC), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry]), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: [MATH.MATH-GM]Mathematics [math]/General Mathematics [math.GM], 010504 meteorology & atmospheric sciences, 13. Climate action, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, 01 natural sciences, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; In mountain regions, seasonal snow monitoring is very important for many applications such as hydrology, mountain ecosystems, meteorology and avalanche forecasting. This chapter discusses wet snow extent estimation using T. Nagler's backscatter thresholding method. It examines some other interesting options to improve wet snow detection by exploring the use of similarity metrics. Several distances are calculated and tested on a database of Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) image time series of different sizes over the French Alps. The resulting metrics are discussed and compared with the reference method, as well as with independent data. Change detection is widely used for wet snow detection from SAR images. The different metrics studied show variations that can be linked to significant changes in the SAR signal which is promising for implementing inversion methods integrating the time series of images as a whole.
Published: 2021

5. Influence of porosity on ice dynamic behavior as assessed by spalling tests

Author: Georges, David, Saletti, Dominique, Montagnat, Maurine, Forquin, Pascal, Hagenmuller, Pascal, Hébert, David, Rullier, Jean-Luc, Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Risques, Vulnérabilité des structures et comportement mécanique des matériaux (RV), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Commissariat à l'Energie Atomique et aux Energies Alternatives (CEA-CESTA), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Materials science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Materials Science (miscellaneous), 02 engineering and technology, Split-Hopkinson pressure bar, Strain rate, 021001 nanoscience & nanotechnology, Microstructure, 01 natural sciences, Mechanics of Materials, Dynamic loading, Ultimate tensile strength, [SPI.MECA.MEMA]Engineering Sciences [physics]/Mechanics [physics.med-ph]/Mechanics of materials [physics.class-ph], Fracture (geology), Texture (crystalline), [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, Composite material, 0210 nano-technology, Porosity, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: The impact of ice on structures is a strong concern, in particular for aeronautical or space crafts that are strongly damaged by the impact of atmospheric ice, and more specifically by hailstones during hailstorms. During the impact, the hailstone is submitted to a complex loading including a strong dynamic tensile component that is responsible for its fragmentation and influences the mechanical loading transmitted to the impacted structure. However, up to now, very limited work were conducted on the tensile strength of ice under dynamic loading and the microstructure influence was out the scope of most studies. In particular the presence of porosity in ice as observed in hailstones is thought to significantly affect the ice mechanical response. The aim of this paper is to investigate the role of porosity on the tensile behavior of polycrystalline ice at high strain rates. To do so, spalling tests with a Hopkinson bar apparatus were conducted on microstructures characterized by porosities with two different pore size distributions. The dynamic tensile strength was computed by the use of the so-called Novikov formula and several indicators were used to assess the quality of each test. A whole set of high porosity samples was tested and additional tests were performed on low porosity ice, expanding the existing results in the literature. The fragmentation processes occuring during the spalling tests were observed by means of an ultra high speed camera and the influence of porosity on the main fracture planes was investigated by analysing post-spalling samples with an automatic ice texture analyser and X-ray tomography. Tensile strength is shown to increase with strain rate over the range $$24\,\hbox {s}^{-1}$$ to $$120\,\hbox {s}^{-1}$$ and to decrease with increasing porosity. The presence of large porosities in the high porosity samples appear to contribute preferentially to this strength decrease. Relevant observations concerning the detected cracks, the tortuosity of crack paths and the presence of porosities on the crack surfaces seem to validate the hypothesis of porosities playing a key role for crack initiation and propagation during ice fragmentation.
Published: 2021

6. Do changes in snow conditions have an impact on snowmaking investments in French Alps ski resorts?

Author: Hugues François, Samuel Morin, Lucas Berard-Chenu, Emmanuelle George, Jonathan Cognard, Laboratoire des EcoSystèmes et des Sociétés en Montagne (UR LESSEM), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Meteo-France, Dans le cadre du CDP Trajectoires, ce travail de thèse a bénéficié un financement conjoint de l'Agence Nationale de la Recherche dans le cadre du programme des Investissements d'avenir (ANR-15-IDEX-02) et de Météo-France., ANR-15-IDEX-0002,UGA,IDEX UGA(2015), European Project: 730203,Prosnow, and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Alpes françaises, Atmospheric Science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Natural resource economics, Ski resorts, Health, Toxicology and Mutagenesis, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, 01 natural sciences, Skiing, Snow, 0502 economics and business, Industry, Special Issue: Climate, Tourism and Recreation, conditions d'enneigement, Snowmaking, French Alps, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, Investissement en production de neige, 0105 earth and related environmental sciences, Ski resort, Ecology, Descriptive statistics, Station de ski, 05 social sciences, Reproducibility of Results, Snowmaking investment, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Investment (macroeconomics), [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Geography, Snow conditions, 050212 sport, leisure & tourism
Abstract: International audience; This study investigates the relationship between snow conditions and snowmaking investments for over 100 French Alps ski resorts. Investment trends represent a critical issue in capital-intensive sectors such as the ski industry. The data are based on snow reliability indicators and snowmaking investments covering 1997–2014. Descriptive statistics reveal that snowmaking has been the second investment item for ski resorts regardless of the elevation or ski resort size. The study finds that snowmaking investments are highly negatively correlated to snow conditions of the prior year for small and medium-sized ski resorts. Other factors are also likely to play a significant role in driving snowmaking investment dynamics.; Cette étude s’intéresse à la relation entre les conditions d'enneigement et les investissements dans la production de neige pour plus de 100 domaines skiables des Alpes françaises. Les tendances en matière d'investissement sont essentielles dans les secteurs à forte intensité capitalistique telle que l'industrie des sports d’hiver. Notre jeu de données se compose d’indicateurs de fiabilité de l'enneigement et d’investissements en production de neige couvrant la période 1997-2014. Les statistiques descriptives révèlent que la production de neige a été le deuxième poste d'investissement des domaines skiables, indépendamment de leur l'altitude ou de leur taille. L’étude révèle aussi un lien significatif et négatif entre les investissements en production de neige et les conditions d’enneigement de l'année précédente pour les plus petits domaines skiables. D'autres facteurs sont également susceptibles de jouer un rôle important dans la dynamique des investissements en matière de production de neige.
Published: 2021

7. Monitoring Wet Snow Over an Alpine Region Using Sentinel-1 Observations

Author: Isabelle Gouttevin, Fatima Karbou, Philippe Durand, Gaëlle Veyssière, Anne Dufour, Manuel Grizonnet, Simon Gascoin, Cécile Coléou, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Département Prévision Marine et Océanographique de Météo-France (DIROP/MAR), Direction des Opérations pour la Prévision (DIROP), Météo-France -Météo-France, Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Météo France - DirOP/MAR, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, Terrain, 02 engineering and technology, snow, 01 natural sciences, remote sensing, wet snow, Sentinel-1, Sentinel-2, C-band backscatter, Altitude, lcsh:Science, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, geography, geography.geographical_feature_category, Elevation, Glacier, 15. Life on land, Snow, 13. Climate action, General Earth and Planetary Sciences, Environmental science, lcsh:Q, Satellite, Physical geography, Scale (map), Snow cover
Abstract: The main objective of this study was to monitor wet snow conditions from Sentinel-1 over a season, to examine its variation over time by cross-checking wet snow with independent snow and weather estimates, and to study its distribution taking into account terrain characteristics such as elevation, orientation, and slope. One of our motivations was to derive useful representations of daily or seasonal snow changes that would help to easily identify wet snow elevations and determine melt-out days in an area of interest. In this work, a well-known approach in the literature is used to estimate the extent of wet snow cover continuously over a season and an analysis of the influence of complex mountain topography on snow distribution is proposed taking into account altitude, slope, and aspect of the terrain. The Sentinel-1 wet snow extent product was compared with Sentinel-2 snow products for cloud free scenes. We show that while there are good agreements between the two satellite products, differences exist, especially in areas of forests and glaciers where snow is underestimated. This underestimation must be considered alongside the areas of geometric distortion that were excluded from our study. We analysed retrievals at the scale of our study area by examining wet snow Altitude–Orientation diagrams for different classes of slopes and also wet snow Altitude–Time diagrams for different classes of orientations. We have shown that this type of representation is very useful to get an overview of the snow distribution as it allows to identify very easily wet snow lines for different orientations. For an orientation of interest, the Altitude–Time diagrams can be used to track the evolution of snow to locate altitudes and dates of snow loss. We also show that ascending/descending Sentinel-1 image time series are complementary to monitor wet snow over the French alpine areas to highlight wet snow altitude ranges and identify melt-out days. Links have also been made between Sentinel-1 responses (wet snow) and snow/meteorological events carefully listed over the entire 2017–2018 season.
Published: 2021

8. Overloaded! : Critical revision and a new conceptual approach for snow indicators in ski tourism

Author: Ulrich Strasser, Michael Rothleitner, Osman Cenk Demiroglu, Hugues François, Bruno Abegg, Samuel Morin, Institute for Systemic Management and Public Governance, University of St.Gallen (HSG), Department of Geography, Leopold Franzens Universität Innsbruck - University of Innsbruck, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Department of Geography and Arctic Research Centre, Umeå University, Laboratoire des EcoSystèmes et des Sociétés en Montagne (UR LESSEM), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Schneezentrum Tirol am MCI, The Entrepreneurial School, University of Innsbruck, Medical University of Innsbruck, Austrian Climate and Energy Fund, Isere Tourisme - Conseil Departemental de l'Isere, Copernicus Climate Change Services contract, European Commission : 730203, and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Atmospheric Science, Climate Research, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, Health, Toxicology and Mutagenesis, Climate Change, Poison control, Climate change, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, 01 natural sciences, State of the Environment, Tourism, Klimatforskning, Snow, 0502 economics and business, Stakeholder process, Special Issue: Climate, Tourism and Recreation, 0105 earth and related environmental sciences, Ecology, business.industry, 05 social sciences, Environmental resource management, Stakeholder, Snow indicators, Ski tourism, Climate variability and change, Stakeholder process, [SDV.BBM.BP]Life Sciences [q-bio]/Biochemistry, Molecular Biology/Biophysics, Climate variability and change, 13. Climate action, Scale (social sciences), Snow indicators, Ski tourism, business, Explanatory power, social sciences, 050212 sport, leisure & tourism
Abstract: Indicators are widely used in climate variability and climate change assessments to simplify the tracking of complex processes and phenomena in the state of the environment. Apart from the climatic criteria, the snow indicators in ski tourism have been increasingly extended with elements that relate to the technical, operational, and commercial aspects of ski tourism. These non-natural influencing factors have gained in importance in comparison with the natural environmental conditions but are more difficult to comprehend in time and space, resulting in limited explanatory power of the related indicators when applied for larger/longer scale assessments. We review the existing indicator approaches to derive quantitative measures for the snow conditions in ski areas, to formulate the criteria that the indicators should fulfill, and to provide a list of indicators with their technical specifications which can be used in snow condition assessments for ski tourism. For the use of these indicators, a three-step procedure consisting of definition, application, and interpretation is suggested. We also provide recommendations for the design of indicator-based assessments of climate change effects on ski tourism. Thereby, we highlight the importance of extensive stakeholder involvement to allow for real-world relevance of the achieved results.
Published: 2021

9. Performance of MAR (v3.11) in simulating the drifting-snow climate and surface mass balance of Adelie Land, East Antarctica

Author: Amory, Charles, Kittel, Christoph, Le Toumelin, Louis, Agosta, Cécile, Delhasse, Alison, Favier, Vincent, Fettweis, Xavier, Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Glaces et Continents, Climats et Isotopes Stables (GLACCIOS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), ANR-15-CE01-0005,TROIS-AS,Vers un système de modélisation régionale océan / calotte / atmosphère(2015), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 13. Climate action, 010502 geochemistry & geophysics, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, 01 natural sciences, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; Drifting snow, or the wind-driven transport of snow particles originating from clouds and the surface below and above 2 m above ground and their concurrent sublimation, is a poorly documented process on the Antarctic ice sheet, which is inherently lacking in most climate models. Since drifting snow mostly results from erosion of surface particles, a comprehensive evaluation of this process in climate models requires a concurrent assessment of simulated drifting-snow transport and the surface mass balance (SMB). In this paper a new version of the drifting-snow scheme currently embedded in the regional climate model MAR (v3.11) is extensively described. Several important modifications relative to previous version have been implemented and include notably a parameterization for drifting-snow compaction of the uppermost snowpack layer, differentiated snow density at deposition between precipitation and drifting snow, and a rewrite of the threshold friction velocity above which snow erosion initiates. Model results at high resolution (10 km) over Adélie Land, East Antarctica, for the period 2004–2018 are presented and evaluated against available near-surface meteorological observations at half-hourly resolution and annual SMB estimates. The evaluation demonstrates that MAR resolves the local drifting-snow frequency and transport up to the scale of the drifting-snow event and captures the resulting observed climate and SMB variability, suggesting that this model version can be used for continent-wide applications.
Published: 2020

10. Estimating Fractional Snow Cover in Open Terrain from Sentinel-2 Using the Normalized Difference Snow Index

Author: Germain Salgues, Juan I. López-Moreno, Paul Schattan, Simon Gascoin, Jesús Revuelto, Florence Marti, Olivier Hagolle, César Deschamps-Berger, Timothée Michon, Zacharie Barrou Dumont, Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Magellium SAS, Consejo Superior de Investigaciones Científicas [Spain] (CSIC), Tenevia, University of Innsbruck, Centre National D'etudes Spatiales, European Environment Agency, (EEA) Centre National D'etudes Spatiales, Magellium, Pyrenean Institute of Ecology (CSIC), Centre National D'Etudes Spatiales (France), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), and Leopold Franzens Universität Innsbruck - University of Innsbruck
Subjects: environmental_sciences, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Mean squared error, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SDV]Life Sciences [q-bio], 0211 other engineering and technologies, Open terrain, Terrain, 02 engineering and technology, snow, Snow cover area, 01 natural sciences, Snow, Calibration, fractional snow cover, Fractional snow cover, snow cover area, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, lcsh:Science, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, Sentinel-2, Lidar, 13. Climate action, General Earth and Planetary Sciences, Satellite, lcsh:Q, Scale (map), Geology
Abstract: © 2020 by the authors, Sentinel-2 provides the opportunity to map the snow cover at unprecedented spatial and temporal resolutions on a global scale. Here we calibrate and evaluate a simple empirical function to estimate the fractional snow cover (FSC) in open terrains using the normalized difference snow index (NDSI) from 20 m resolution Sentinel-2 images. The NDSI is computed from flat surface reflectance after masking cloud and snow-free areas. The NDSI–FSC function is calibrated using Pléiades very high-resolution images and evaluated using independent datasets including SPOT 6/7 satellite images, time lapse camera photographs, terrestrial lidar scans and crowd-sourced in situ measurements. The calibration results show that the FSC can be represented with a sigmoid-shaped function 0.5 × tanh(a × NDSI + b) + 0.5, where a = 2.65 and b = −1.42, yielding a root mean square error (RMSE) of 25%. Similar RMSE are obtained with different evaluation datasets with a high topographic variability. With this function, we estimate that the confidence interval on the FSC retrievals is 38% at the 95% confidence level., This research was funded by the Centre National d’Etudes Spatiales (CNES) and the European Environment Agency (EEA). The APC was funded by CNES.
Published: 2020

11. Partitioning uncertainty components of an incomplete ensemble of climate projections using data augmentation

Author: Deborah Verfaillie, Guillaume Evin, Benoit Hingray, Nicolas Eckert, Juliette Blanchet, Samuel Morin, Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Atmospheric Science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, 0208 environmental biotechnology, Bayesian probability, 02 engineering and technology, 7. Clean energy, 01 natural sciences, Physics::Geophysics, 020801 environmental engineering, 13. Climate action, Error analysis, Climatology, Key (cryptography), Climate model, [SDU.STU.HY]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Hydrology, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: The quantification of internal variability and model uncertainty sources in Multi-scenario Multi-model Ensembles of climate experiments (MMEs) is a key issue. It is expected to both help decision makers to identify robust adaptation measures and scientists to identify where their efforts are needed to narrow uncertainty. The setup of available MMEs makes however uncertainty analyses difficult. In the popular single-time ANOVA approach for instance, a precise estimate of internal variability requires multiple members for each simulation chain (e.g. each emission scenario/climate model combination) but multiple members are typically available for a few chains only (Hingray et al. 2019). In almost all ensembles also, the matrix of available scenario/models combinations is incomplete making a precise estimate of the main effects of each model difficult (e.g. projections are typically missing for some GCM/RCM combinations) (Evin et al. 2019).We present QUALYPSO, a Bayesian approach developed to assess the different sources of uncertainty in incomplete MMEs (Evin et al. submitted). It is based on the quasi-ergodic assumption for transient climate projections and uses data augmentation (Hingray and Said, 2014). The climate response of each available simulation chain is first estimated with a trend model fitted to raw climate projections. Residuals from the climate change response are used to estimate the internal variability of the chain. Scenario uncertainty and the different components of model uncertainty (e.g. GCM uncertainty, RCM uncertainty) are then estimated with a Bayesian ANOVA model applied to the climate change responses of all available chains. The different parameters of the ANOVA model and the missing quantities associated to the missing chains (e.g. missing scenario/GCM/RCM combinations) are jointly estimated using data augmentation techniques.QUALYPSO presents many advantages over classical estimation approaches. It first exploits all available experiments, avoiding a dramatic loss of information (the classical case when standard approaches are applied; where the typical solution is to select a complete subset of climate experiments). Along with the estimation of missing data, it also provides an assessment of the estimation uncertainty and adequately propagates the uncertainty due to missing chains. With the explicit treatment of missing experiments, it is then expected to produce unbiased estimates of all parameters, in contrast to direct empirical estimates.QUALYPSO can be applied to any kind of climate variable and any kind of MMEs. We present examples of application for different hydroclimatic variables from different ensembles of projections including EUROCORDEX and CORDEX-Africa.Hingray, B., Saïd, M., 2014. Partitioning internal variability and model uncertainty components in a multimodel multireplicate ensemble of climate projections. J.Climate.Hingray, B., Blanchet, J., Evin, G. Vidal, J.P. 2019. Uncertainty components estimates in transient climate projections. Precision of estimators in the single time and time series approaches. Clim.Dyn.Evin, G., Hingray, B., Blanchet, J., Eckert, N., Morin, S., Verfaillie, D. 2019. Partitioning uncertainty components of an incomplete ensemble of climate projections using data augmentation. J.Climate.Evin, G., Hingray, B. Blanchet, J., Eckert, N., Menegoz, M. Morin, S. (revision). Partitioning uncertainty components of an incomplete ensemble of climate projections using smoothing splines. J.Climate.
Published: 2020

12. Micromechanical investigation of snow failure under mixed-mode loading

Author: François Nicot, Guillaume Chambon, Pascal Hagenmuller, Tijan Mede, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), ANR-11-LABX-0030,TEC XXI,Ingénierie de la Complexité : la mécanique et ses interfaces au service des enjeux sociétaux du 21iè(2011), ANR-10-LABX-0056,OSUG@2020,Innovative strategies for observing and modelling natural systems(2010), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Materials science, Second-order work, Collapse, 02 engineering and technology, Microscopic scale, 0203 mechanical engineering, Highly porous, [SPI.MECA.MEMA]Engineering Sciences [physics]/Mechanics [physics.med-ph]/Mechanics of materials [physics.class-ph], General Materials Science, Avalanche, Force chain, Snow failure regimes, Damage localization, Applied Mathematics, Mechanical Engineering, Mechanics, 021001 nanoscience & nanotechnology, Condensed Matter Physics, Mixed mode, Snow, Microstructure, 020303 mechanical engineering & transports, Shear (geology), Buckling, 13. Climate action, Mechanics of Materials, Modeling and Simulation, 0210 nano-technology, human activities
Abstract: International audience; An intimate understanding of snow failure, particularly under mixed-mode shear and normal loading, is a key ingredient for numerical modelling of snow avalanche release. Due to its highly porous structure, the failure of snow can result in a volumetric collapse. Despite its importance, snow failure and collapse remain poorly understood, mainly due to the fragile nature of the material, which renders systematic experimental exploration difficult and complicates observation at the microscopic level. A microstructure-based discrete element model of snow has been developed and utilized to study snow failure under mixed-mode loading. Depending on applied normal stress, three distinct failure regimes are identified, characterized by different volumetric responses. Shear-induced macroscopic collapse is observed to develop above a critical level of normal stress. A deeper understanding of the mechanisms leading to this volumetric collapse is investigated on the microscopic scale. Force chain buckling within the snow sample leads to volumetric collapse, while stable force chains result in a localized failure and the absence of a volumetric collapse. The stability of the force chains is shown to be insured by the grain contacts between the force chains and the surrounding material. The ratio of contacts close to failure is identified to control the absence or presence of collapse after failure.
Published: 2020

13. The nature of deep overturning and reconfigurations of the silicon cycle across the last deglaciation

Author: Matthew Dumont, Steven Grahame Moreton, Raja S. Ganeshram, Elisabeth Michel, Keira Dobby, Laetitia Pichevin, Xavier Crosta, Walter Geibert, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), University of Edinburgh, School of Geosciences [Edinburgh], Environnements et Paléoenvironnements OCéaniques (EPOC), Observatoire aquitain des sciences de l'univers (OASU), Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Scottish Universities Environmental Research Centre (SUERC), University of Glasgow-University of Edinburgh, University of St Andrews. School of Earth & Environmental Sciences, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 (UB)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École Pratique des Hautes Études (EPHE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Paléocéanographie (PALEOCEAN), and Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: Silicon, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Pleistocene, Science, Antarctic Regions, General Physics and Astronomy, Antarctic sea ice, Oceanography, 010502 geochemistry & geophysics, 01 natural sciences, Deep sea, Article, General Biochemistry, Genetics and Molecular Biology, Abyssal zone, Palaeoceanography, Isotopes, Water Movements, Deglaciation, Ice Cover, Seawater, 14. Life underwater, Younger Dryas, lcsh:Science, Atlantic Ocean, History, Ancient, [SDU.STU.OC]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Oceanography, 0105 earth and related environmental sciences, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Multidisciplinary, GE, Atmosphere, Ocean current, Temperature, Paleontology, Biological pump, DAS, General Chemistry, Biogeochemistry, Carbon Dioxide, Ocean sciences, 13. Climate action, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, lcsh:Q, Geology, GE Environmental Sciences
Abstract: Changes in ocean circulation and the biological carbon pump have been implicated as the drivers behind the rise in atmospheric CO2 across the last deglaciation; however, the processes involved remain uncertain. Previous records have hinted at a partitioning of deep ocean ventilation across the two major intervals of atmospheric CO2 rise, but the consequences of differential ventilation on the Si cycle has not been explored. Here we present three new records of silicon isotopes in diatoms and sponges from the Southern Ocean that together show increased Si supply from deep mixing during the deglaciation with a maximum during the Younger Dryas (YD). We suggest Antarctic sea ice and Atlantic overturning conditions favoured abyssal ocean ventilation at the YD and marked an interval of Si cycle reorganisation. By regulating the strength of the biological pump, the glacial–interglacial shift in the Si cycle may present an important control on Pleistocene CO2 concentrations., Global atmospheric CO2 varies between glacial–interglacial cycles. Here, the authors study these changes using Si records and how the Si flux and ocean circulation changes controlled the global Si distribution across the last deglaciation, based on high-resolution Si-isotope records from the Indian Sector Southern Ocean.
Published: 2020

14. Experimental Study of Cone Penetration in Snow Using X-Ray Tomography

Author: Frédéric Flin, Guillaume Chambon, Isabel Peinke, Edward Andò, Pascal Hagenmuller, Jacques Roulle, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), European Space Agency under ESTEC : 4000112698/14/NL/LvH, LabEX OSUG@2020 : ANR10 LABX56, LabEX TEC21 : ANR11 LABX30, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Compaction, image correlation, Mineralogy, Penetration (firestop), Snowpack, snow, 010502 geochemistry & geophysics, Energy budget, Snow, 01 natural sciences, [SDU]Sciences of the Universe [physics], Conic section, Cone penetration test, [SPI.MECA.MEMA]Engineering Sciences [physics]/Mechanics [physics.med-ph]/Mechanics of materials [physics.class-ph], General Earth and Planetary Sciences, cone penetration test, lcsh:Q, Tomography, CPT, lcsh:Science, X-ray tomography, Geology, 0105 earth and related environmental sciences, grain tracking
Abstract: International audience; The cone penetration test is widely used to determine the mechanical properties of snow and to delineate snow stratigraphy. Precise knowledge of the snow stratigraphy is essential for many applications such as avalanche forecasting or estimating the snowpack energy budget. With the development of sophisticated, high-resolution digital penetrometers such as the SnowMicroPenetrometer, the cone penetration test remains one of the only objective methods to measure snow stratigraphy. An accurate interpretation of the measured hardness profiles requires to understand the interaction between the cone tip and the snow material. In this study, we measured the displacement induced by the penetration of a conic tip with a radius of 2.5 mm in eight different snow samples using X-ray tomography. The experiments were conducted at a temperature of −10°C. To recover the full three-dimensional displacements between the tomographic images measured before and after the test, we specifically designed a tracking algorithm which exploits the unique shape of each snow grain. The tracking algorithm enables to recover most of the granular displacements and accurately captures the volumetric strain directly derived from density changes. The measured displacements are shown to be oriented downwards below the tip apex, upwards close to the snow surface, and nearly only radially in between. We observed and quantified the development of a compaction around and below the tip. Surprisingly, we also observed dilation of the snow material close to the snow and tip surfaces in very high-density samples. The radial extent of the compaction zone ranged between 1.6 and 2.3 times the tip radius. These results were compared to existing interpretative models. Although limited to relatively small samples and short penetration depths, these results provide new insights on snow deformation during a cone penetration test, and the validity of these models.
Published: 2020

15. Impact of forcing on sublimation simulations for a high mountain catchment in the semiarid Andes

Author: M. Réveillet, S. MacDonell, S. Gascoin, C. Kinnard, S. Lhermitte, N. Schaffer, Centro de Estudios Avanzados en Zonas Aridas (CEAZA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Département des sciences de l'environnement, Université du Québec à Montréal = University of Québec in Montréal (UQAM), Delft University of Technology (TU Delft), Comision Nacional de Investigacion Cientifica y Tecnologica (CONICYT) : R16A10003, Coquimbo regional government : FIC-R(2015) BIP 30403127-0, Cooperation bilaterale - Quebec-Chili Ministere des Relations Internationales et Francophonie, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université de Toulouse (UT), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Subjects: PARAMETERIZATION, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Drainage basin, 02 engineering and technology, Atmospheric sciences, 01 natural sciences, Sciences de la Terre, SNOW COVER, Geosciences, Multidisciplinary, 020701 environmental engineering, lcsh:Environmental sciences, Water Science and Technology, lcsh:GE1-350, haute montagne, geography.geographical_feature_category, andes, lcsh:QE1-996.5, Geology, neige, Geography, Physical, Physical Sciences, ENERGY-BALANCE, SENSITIVITY, FORECASTS, Watershed, observation météorologique, WRF, 0207 environmental engineering, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, modèle de simulation, PASCUA-LAMA, GLACIER CONTRIBUTION, Precipitation, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes, geography, Science & Technology, précipitation, zone semi aride, Snowpack, Snow, MODEL, lcsh:Geology, Physical Geography, 13. Climate action, Snowmelt, Weather Research and Forecasting Model, Earth Sciences, DRY ANDES, Environmental science, Sublimation (phase transition)
Abstract: In the semiarid Andes of Chile, farmers and industry in the cordillera lowlands depend on water from snowmelt, as annual rainfall is insufficient to meet their needs. Despite the importance of snow cover for water resources in this region, understanding of snow depth distribution and snow mass balance is limited. Whilst the effect of wind on snow cover pattern distribution has been assessed, the relative importance of melt versus sublimation has only been studied at the point scale over one catchment. Analyzing relative ablation rates and evaluating uncertainties are critical for understanding snow depth sensitivity to variations in climate and simulating the evolution of the snowpack over a larger area and over time. Using a distributed snowpack model (SnowModel), this study aims to simulate melt and sublimation rates over the instrumented watershed of La Laguna (513 km2, 3150–5630 m a.s.l., 30∘ S, 70∘ W), during two hydrologically contrasting years (i.e., dry vs. wet). The model is calibrated and forced with meteorological data from nine Automatic Weather Stations (AWSs) located in the watershed and atmospheric simulation outputs from the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Results of simulations indicate first a large uncertainty in sublimation-to-melt ratios depending on the forcing as the WRF data have a cold bias and overestimate precipitation in this region. These input differences cause a doubling of the sublimation-to-melt ratio using WRF forcing inputs compared to AWS. Therefore, the use of WRF model output in such environments must be carefully adjusted so as to reduce errors caused by inherent bias in the model data. For both input datasets, the simulations indicate a similar sublimation fraction for both study years, but ratios of sublimation to melt vary with elevation as melt rates decrease with elevation due to decreasing temperatures. Finally results indicate that snow persistence during the spring period decreases the ratio of sublimation due to higher melt rates.
Published: 2020

16. Deep learning applied to glacier evolution modelling

Author: J. Bolibar, A. Rabatel, I. Gouttevin, C. Galiez, T. Condom, E. Sauquet, Riverly (Riverly), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Statistique pour le Vivant et l’Homme (SVH), Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), French National Research Agency (ANR) : ANR-14 CE03-0006-03, Pack Ambition Recherche - AuRA region (BERGER project grant), LabEx OSUG@2020 : ANR10 LABX56, CNES (KALEIDOS-Alpes project), CNES (ISIS project), RiverLy - Fonctionnement des hydrosystèmes (RiverLy), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: Multilinear map, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Mean squared error, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, 0207 environmental engineering, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Glacier mass balance, Lasso (statistics), 020701 environmental engineering, lcsh:Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes, Water Science and Technology, lcsh:GE1-350, geography, geography.geographical_feature_category, Artificial neural network, business.industry, Deep learning, lcsh:QE1-996.5, Glacier, Geodesy, lcsh:Geology, Nonlinear system, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, Artificial intelligence, business, Geology
Abstract: We present a novel approach to simulate and reconstruct annual glacier-wide surface mass balance (SMB) series based on a deep artificial neural network (ANN; i.e. deep learning). This method has been included as the SMB component of an open-source regional glacier evolution model. While most glacier models tend to incorporate more and more physical processes, here we take an alternative approach by creating a parameterized model based on data science. Annual glacier-wide SMBs can be simulated from topo-climatic predictors using either deep learning or Lasso (least absolute shrinkage and selection operator; regularized multilinear regression), whereas the glacier geometry is updated using a glacier-specific parameterization. We compare and cross-validate our nonlinear deep learning SMB model against other standard linear statistical methods on a dataset of 32 French Alpine glaciers. Deep learning is found to outperform linear methods, with improved explained variance (up to +64 % in space and +108 % in time) and accuracy (up to +47 % in space and +58 % in time), resulting in an estimated r2 of 0.77 and a root-mean-square error (RMSE) of 0.51 m w.e. Substantial nonlinear structures are captured by deep learning, with around 35 % of nonlinear behaviour in the temporal dimension. For the glacier geometry evolution, the main uncertainties come from the ice thickness data used to initialize the model. These results should encourage the use of deep learning in glacier modelling as a powerful nonlinear tool, capable of capturing the nonlinearities of the climate and glacier systems, that can serve to reconstruct or simulate SMB time series for individual glaciers in a whole region for past and future climates.
Published: 2020

17. Accelerated snow melt in the Russian Caucasus mountains after the Saharan dust outbreak in March 2018

Author: Thomas H. Painter, Rafife Nheili, F. Tuzet, Marie Dumont, Stanislav Kutuzov, Matthieu Lafaysse, Ghislain Picard, Simon Gascoin, Bertrand Cluzet, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Grenoble Alpes (UGA), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Centre d'études spatiales de la biosphère (CESBIO), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institute of Geography of RAS, Russian Academy of Sciences [Moscow] (RAS), Jet Propulsion Laboratory (JPL), NASA-California Institute of Technology (CALTECH), ANR-10-LABX-0056,OSUG@2020,Innovative strategies for observing and modelling natural systems(2010), ANR-16-CE01-0006,EBONI,Dépot, devenir et impact des impuretés absorbantes dans le manteau neigeux(2016), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Elevation, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, Mineral dust, Radiative forcing, Snowpack, Albedo, [SDU.STU.ME]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Meteorology, Snow, 01 natural sciences, Geophysics, Deposition (aerosol physics), 13. Climate action, Snowmelt, Environmental science, Physical geography, human activities, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes
Abstract: International audience; Light absorbing particles, such as mineral dust, are a potent climate forcing agent. Many snow-covered areas are subject to dust outbreak events originating from desert regions able to significantly decrease snow albedo. Here, using a combination of Sentinel-2 imagery, in situ measurements and ensemble detailed snowpack simulations, we study the impact on snow cover duration of a major dust deposition event that occurred in the Caucasus in March 2018. This is, to the best our knowledge, the first study using ensemble approach and Sentinel-2 imagery to quantify the impact of a dust event on the snow cover evolution. We demonstrate that the calculation of the impact is strongly affected by the snow model uncertainties but that the March 2018 dust event systematically shortened the snow cover duration in Western Caucasus. The shortening is higher for location with higher accumulation and higher elevation (median values of 23+-7 days) than for location at lower elevation (median values of 15+-3 days). This is because for sites with higher location and higher accumulation, melt occurs later in the season when more incoming solar energy is available. This highlights the huge impact of a single one-day event on snow cover duration, and consequently, on the hydrology of a large region.
Published: 2020

18. Inférence et modélisation de la dépendance spatiale des extrêmes neigeux dans les Alpes françaises par processus max-stables

Author: Nicolet, Gilles, Eckert, Nicolas, Morin, Samuel, Blanchet, Juliette, Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [STAT.AP]Statistics [stat]/Applications [stat.AP], climate change, spatial dependence, max-stable processes, French Alps, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, snow extremes
Abstract: International audience; La gestion des risques dans les régions montagneuses nécessite une caractérisation des extrêmes neigeux. Nous utilisons le cadre des processus max-stables, qui relient statistique des valeurs extrêmes et géostatistique, pour étudier la dépendance spatiale des maxima hivernaux de chutes de neige cumulées sur 3 jours et de hauteurs de neige dans les Alpes françaises. Deux questions sont abordées : la sélection de modèle et la non-stationnarité temporelle. Nous commençons par introduire une procédure de validation-croisée que nous utilisons pour évaluer les capacités de plusieurs processus max-stables à capturer la structure de dépendance spatiale des maxima de chutes de neige. Ensuite, nous mettons en évidence une baisse de la dépendance spatiale des chutes de neige extrêmes durant ces dernières décennies. Enfin, nous montrons comment modéliser des tendances temporelles dans une structure de dépendance spatiale des extrêmes à travers l'exemple des maxima de hauteurs de neige. Pour les extrêmes de chutes comme de hauteurs de neige, la dépendance spatiale est fortement impactée par le changement climatique, premièrement par l'effet de la hausse de la température sur la phase (neige ou pluie) de la précipitation, et ensuite par la baisse du cumul hivernal des chutes de neige.; Risk management in mountainous regions requires a precise assessment of snow extremes. We adopt the framework of max-stable processes, which connect extreme value statistics and geostatistics, to investigate the spatial dependence of winter maxima of 3-day snowfall and snow depths in the French Alps. Two important issues are broached: model selection and temporal non-stationarity. First, we introduce a cross-validation procedure which is used to assess the predictive ability of several max-stable processes to capture the spatial dependence structure of snowfall maxima. Then, we highlight a decrease in spatial dependence of extreme snowfall during the last decades. Lastly, we show a way to model temporal trends in a spatial dependence of extremes through the example of snow depth maxima. For both extreme snowfall and extreme snow depths, we find that the spatial dependence is strongly impacted by climate change, at first by the effect of the increase in temperature on the snow rain partitioning, also by the decrease in winter cumulated snowfall.
Published: 2019

19. Thermal Conductivity of Snow, Firn, and Porous Ice From 3‐D Image‐Based Computations

Author: Christophe L. Martin, Lucas Milliancourt, Alexis Burr, Christian Geindreau, Neige Calonne, Frédéric Flin, Armelle Philip, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés (SIMaP ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Grenoble Alpes (UGA), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés (SIMaP), Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: geography, geography.geographical_feature_category, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Firn, Lead (sea ice), Mineralogy, Glacier, Conductivity, 010502 geochemistry & geophysics, Snow, 01 natural sciences, Physics::Geophysics, [SPI.MAT]Engineering Sciences [physics]/Materials, Geophysics, Thermal conductivity, 13. Climate action, [SDU]Sciences of the Universe [physics], Thermal, [SPI.MECA.MEMA]Engineering Sciences [physics]/Mechanics [physics.med-ph]/Mechanics of materials [physics.class-ph], General Earth and Planetary Sciences, Astrophysics::Earth and Planetary Astrophysics, Porosity, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, Geology, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; Estimating thermal conductivity of snow, firn, and porous ice is key for modeling the thermal regime of alpine and polar glaciers. Whereas thermal conductivity of snow was widely investigated, studies on firn and porous ice are very scarce. This study presents the effective thermal conductivity tensor computed from 64 3‐D images of microstructures of snow, antarctic firn, and porous ice at −3, −20, and −60°C. We show that, in contrast with snow, conductivity of firn and porous ice correlates linearly with density, is approximately isotropic, and is largely impacted by temperature. We report that performances of commonly used estimates of thermal conductivity vary largely with density. In particular, formulas designed for snow lead to significant underestimations when applied to denser ice structures. We present a new formulation to accurately estimate the thermal conductivity throughout the whole density range, from fresh snow to bubbly ice, and for any temperature conditions encountered in glaciers.
Published: 2019

20. Combining narratives and modelling approaches to simulate fine scale and long-term urban growth scenarios for climate adaptation

Author: Colette Marchadier, V. Masson, Marie-Pierre Moine, Thomas Houet, Marc Bonhomme, Geneviève Bretagne, Julia Hidalgo, Aude Lemonsu, Paolo Avner, Rahim Aguejdad, V. Vigui, Géographie de l'environnement (GEODE), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J), Adixen, Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre International de Recherche sur l'Environnement et le Développement (CIRED), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-AgroParisTech-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire Interdisciplinaire Solidarités, Sociétés, Territoires (LISST), École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-École Nationale Supérieure de Formation de l'Enseignement Agricole de Toulouse-Auzeville (ENSFEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), RTRA ACCLIMAT, Littoral, Environnement, Télédétection, Géomatique (LETG - Nantes), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École pratique des hautes études (EPHE), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Université de Brest (UBO)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut de Géographie et d'Aménagement (IGARUN), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN), centre international de recherche sur l'environnement et le développement (CIRED), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-AgroParisTech-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad), Laboratoire de Recherche en Sciences Végétales (LRSV), Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Carlos III University of Madrid, Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Géographie de l'environnement ( GEODE ), Université Toulouse - Jean Jaurès ( UT2J ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), INRA Station Commune de Recherches en Ichtyophysiologie, Biodiversité et Environnement, Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Centre International de Recherche sur l'Environnement et le Développement ( CIRED ), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement ( CIRAD ) -École des hautes études en sciences sociales ( EHESS ) -AgroParisTech-École des Ponts ParisTech ( ENPC ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Neurosciences Intégratives et Cliniques - UFC ( NEURO ), Université Bourgogne Franche-Comté ( UBFC ) -Université de Franche-Comté ( UFC ), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique ( CNRM-GAME ), and Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Subjects: Environmental Engineering, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Computer science, Urban heat island, Urban growth, 010501 environmental sciences, 01 natural sciences, [SHS]Humanities and Social Sciences, Interdisciplinary, Effects of global warming, Urban climate, Urban governance, 11. Sustainability, [ SHS.ECO ] Humanities and Social Sciences/Economies and finances, Adaptation (computer science), Future, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences, Land use, business.industry, Ecological Modeling, Environmental resource management, [SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, Term (time), 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, business, Scale (map), Futures contract, [ SDE.ES ] Environmental Sciences/Environmental and Society, Software
Abstract: Although climate scientists explore the effects of climate change for 2100, it is a challenging time frame for urban modellers to foresee the future of cities. The question addressed in this paper is how to improve the existing methodologies in order to build scenarios to explore urban climate impacts in the long term and at a fine scale. This study provides a structural framework in six steps that combines narratives and model-based approaches. The results present seven scenarios of urban growth based on land use strategies and technological and socio-economic trends. These contrasted scenarios span the largest possible world of futures for the city under study. Urban maps for 2010, 2040 and 2100 were used to assess the impacts on the Urban Heat Island. The comparison of these scenarios and related outputs allowed some levers to be evaluated for their capacity to limit the increase of air temperature. Narrative scenarios of urban change are flexible and highly imaginative.Model-based scenarios of urban change allow for quantitative environmental assessment.A six-step method provides a framework for combining and benefiting from both approaches.Contrasting scenarios of urban change and their impacts on Urban Heat Island are simulated.The comparison of scenarios provides insights into key triggers to improve urban adaptation.
Published: 2016

21. Snow processes in mountain forests: Interception modeling for coarse-scale applications

Author: N. Helbig, D. Moeser, M. Teich, L. Vincent, Y. Lejeune, J.-E. Sicart, J.-M. Monnet, Institut Fédéral de Recherches sur la Forêt, la Neige et le Paysage (WSL), Institut Fédéral de Recherches [Suisse], USGS New Mexico Water Science Center, United States Geological Survey (USGS), Federal Research and Training Centre For Forests, Natural Hazards and Landscape (BFW), Department of Wildland Resources, Utah State University (USU), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université Grenoble Alpes (UGA), Université de Toulouse (UT), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Laboratoire des EcoSystèmes et des Sociétés en Montagne (UR LESSEM), Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Federal Office of the Environment (FOEN) - USGS South Central Climate Adaptation Science Center - Swiss National Science Foundation (SNSF) grant nos. P2EZP2_155606 and P300P2_171236) - Utah Agricultural Experiment Station (UAES, as part of the 'Forests and snow microstructure: key to water supply in the 21st century?' research project) - Utah State University (USU) Department of Wildland Resources - Universite Grenoble Alpes as part of the Labex-OSUG@2020 research (grant no. ANR10 LABX 56) - National Science Foundation Established Program to Stimulate Competitive Research (NSF EPSCoR) cooperative agreement (grant no. IIA 1208732), ANR-10-LABX-0056,OSUG@2020,Innovative strategies for observing and modelling natural systems(2010), European Project: 1208732(2012), Copernicus GmbH, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées, and Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0208 environmental biotechnology, 02 engineering and technology, mountain forest, [SDU.STU.ME]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Meteorology, Atmospheric sciences, 01 natural sciences, lcsh:Technology, Standard deviation, lcsh:TD1-1066, Snow, Physical Sciences and Mathematics, technique and approach, lcsh:Environmental technology. Sanitary engineering, [SDU.STU.HY]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Hydrology, lcsh:Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, General Environmental Science, lcsh:GE1-350, Tree canopy, model, lcsh:T, Empirical modelling, lcsh:Geography. Anthropology. Recreation, Life Sciences, Albedo, 15. Life on land, 020801 environmental engineering, Spatial heterogeneity, lcsh:G, Earth Sciences, General Earth and Planetary Sciences, Environmental science, Interception, Scale (map)
Abstract: Snow interception by the forest canopy controls the spatial heterogeneity of subcanopy snow accumulation leading to significant differences between forested and nonforested areas at a variety of scales. Snow intercepted by the forest canopy can also drastically change the surface albedo. As such, accurately modeling snow interception is of importance for various model applications such as hydrological, weather, and climate predictions. Due to difficulties in the direct measurements of snow interception, previous empirical snow interception models were developed at just the point scale. The lack of spatially extensive data sets has hindered the validation of snow interception models in different snow climates, forest types, and at various spatial scales and has reduced the accurate representation of snow interception in coarse-scale models. We present two novel empirical models for the spatial mean and one for the standard deviation of snow interception derived from an extensive snow interception data set collected in an evergreen coniferous forest in the Swiss Alps. Besides open-site snowfall, subgrid model input parameters include the standard deviation of the DSM (digital surface model) and/or the sky view factor, both of which can be easily precomputed. Validation of both models was performed with snow interception data sets acquired in geographically different locations under disparate weather conditions. Snow interception data sets from the Rocky Mountains, US, and the French Alps compared well to the modeled snow interception with a normalized root mean square error (NRMSE) for the spatial mean of ≤10 % for both models and NRMSE of the standard deviation of ≤13 %. Compared to a previous model for the spatial mean interception of snow water equivalent, the presented models show improved model performances. Our results indicate that the proposed snow interception models can be applied in coarse land surface model grid cells provided that a sufficiently fine-scale DSM is available to derive subgrid forest parameters.
Published: 2019

22. Investigation of snow sintering at microstructural scale from micro-penetration tests

Author: Isabel Peinke, Pascal Hagenmuller, Guillaume Chambon, Jacques Roulle, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), LabEX OSUG@2020 : ANR10 LABX56, LabEX TEC21 : ANR11 LABX30, European Space Agency under ESTEC : 4000112698/14/NL/LvH, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), METEO FRANCE UMR CNRM GAME CEN GRENOBLE FRA, Partenaires IRSTEA, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), and Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: Materials science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, Shot noise, Compaction, Mechanical properties, 02 engineering and technology, Penetration (firestop), Mechanics, Geotechnical Engineering and Engineering Geology, Snow, 01 natural sciences, Power law, Penetration test, Grain size, [SPI.MAT]Engineering Sciences [physics]/Materials, Penetration tests, Sintering, Deflection (engineering), [SDE]Environmental Sciences, General Earth and Planetary Sciences, Snow microstructure, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; Snow sintering is investigated at microscopic and macroscopic scales with high-resolution cone penetration tests. In a cold room at −10 °C, vertical profiles of penetration force were measured periodically during 24 h using the SnowMicroPenetrometer in four snow samples, which differed only by their grain sizes. We estimated the evolution of snow micromechanical properties, namely the bond rupture force, the deflection at rupture and the number of ruptures per penetration increment, by applying a statistical analysis to penetration profiles. The upper part of the profiles is transient due to the progressive formation of a compaction zone in front of the cone tip. In order to explicitly account for this process in the statistical analysis, we used a non-homogeneous Poisson shot noise model which considers a depth dependency of the rupture occurrence rate. On simulated transient profiles, this analysis is shown to provide accurate estimates of the micromechanical properties. On our experimental data, the method effectively revealed that the vertical heterogeneity of penetration force was essentially due to variations of the rupture rate. Conversely, the time evolution of the macroscopic force was mainly due to microstructural bond strengthening. Both macroscopic force and bond rupture force followed a power law with an average exponent of 0.27 and 0.29, respectively. On our samples, a higher exponent for larger grains was observed on the microscopic bond force, while no trend with grain size was visible in the exponent characterizing the macroscopic force evolution.
Published: 2019

23. Major Issues in Simulating Some Arctic Snowpack Properties Using Current Detailed Snow Physics Models: Consequences for the Thermal Regime and Water Budget of Permafrost

Author: Samuel Morin, Ghislain Picard, Mathieu Barrere, Jean-Benoit Madore, Alexandre Langlois, Florent Domine, Takuvik Joint International Laboratory ULAVAL-CNRS, Université Laval [Québec] (ULaval)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), department of chemistry and chemical engineering, Royal Military College of Canada, Université Laval [Québec] (ULaval)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Takuvik Joint ULaval/CNRS Laboratory, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laval University [Québec], Laboratoire de glaciologie et géophysique de l'environnement (LGGE), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, snow, 010502 geochemistry & geophysics, Permafrost, Atmospheric sciences, 01 natural sciences, lcsh:Oceanography, Arctic, water vapor, Thermal, Environmental Chemistry, lcsh:GC1-1581, lcsh:Physical geography, Water budget, 0105 earth and related environmental sciences, Global and Planetary Change, model, temperature, 15. Life on land, Snowpack, Snow, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, General Earth and Planetary Sciences, Current (fluid), lcsh:GB3-5030, Water vapor, permafrost
Abstract: International audience; Accurately simulating the physical properties of Arctic snowpacks is essential for modeling the surface energy budget and the permafrost thermal regime. We show that the detailed snow physics models Crocus and SNOWPACK cannot simulate critical snow physical variables. Both models simulate basal layers with high density and high thermal conductivity, and top layers with low values for both variables, while field measurements yield opposite results. We explore the impact of an inverted snow stratigraphy on the permafrost thermal regime at a high Arctic site using a simplified heat transfer model and idealized snowpacks with three layers. One snowpack has a typical Arctic stratification with a low-density insulating basal layer, while the other (called Alpine-type snowpack) has a dense conducting basal layer. Snowpack stratification impacts simulated ground temperatures at 5 cm depth by less than 0.3°C. Heat conduction through layered snowpacks is therefore determined by thermal insulance rather than by stratification. Ground dehydration caused by upward water vapor diffusion is 4 times greater under Arctic stratification, leading to a larger latent heat loss, but also to a lower soil thermal conductivity caused by ice loss, so that the overall effect of dehydration on ground temperature is uncertain. Snowpack stratification is found to affect snow surface temperature by up to 4°C. Lastly, different snow metamorphism rates lead to a lower Alpine snowpack albedo, contributing to a warmer ground. Quantifying all these effects is needed for adequately simulating permafrost temperature. This requires the development of a snow and soil model that describes water vapor fluxes. Plain Language Summary Many detailed snow physics models were developed mostly for alpine conditions. They do not reproduce the strong upward water vapor flux between the lowest snow layers in contact with the warmer ground and the upper snow layers in contact with the colder atmosphere, which occurs in the Arctic. As a consequence, snow density and thermal conductivity are not adequately simulated for Arctic conditions. Models predict high density, high thermal conductivity basal snow layers, while the opposite is observed in the Arctic. We show that, if the total insulating capacity of the snowpack is simulated correctly, having an incorrect layering of thermal conductivity in the simulated snowpack has little impact on ground temperature. However, since current models do not simulate the upward water vapor flux, the water vapor loss of the ground in winter cannot be simulated either. This affects the soil water budget and therefore its physical properties, and this may modify its temperature. Incorrect snow layering is also found to affect snow surface temperature by up to 4°C.
Published: 2019

24. La statistique, une boîte à outils complète pour quantifier l'incertitude Application aux projections climatiques en zone de montagne

Author: Guillaume Evin, Nicolas Eckert, Samuel Morin, Juliette Blanchet, Benoit Hingray, Deborah Verfaillie, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Hydrology and Land Improvement Laboratory (HYDRAM), Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de glaciologie et géophysique de l'environnement (LGGE), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: General Earth and Planetary Sciences, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, General Environmental Science
Abstract: International audience
Published: 2019

25. Evaluation of Sub-Kilometric Numerical Simulations of C-Band Radar Backscatter over the French Alps against Sentinel-1 Observations

Author: Samuel Morin, Vincent Vionnet, Fatima Karbou, Gaëlle Veyssière, Matthieu Lafaysse, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: Synthetic aperture radar, Meteorological reanalysis, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Backscatter, Science, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, snow, 01 natural sciences, law.invention, Physics::Geophysics, remote sensing, Data assimilation, Atmospheric radiative transfer codes, C-band backscatter, law, Radar, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Remote sensing, [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, Snowpack, Snow, 13. Climate action, [SDU]Sciences of the Universe [physics], radiative transfer, General Earth and Planetary Sciences, Sentinel-1, Geology
Abstract: This study compares numerical simulations and observations of C-band radar backscatter in a wide region (2300 km 2 ) in the Northern French Alps. Numerical simulations were performed using a model chain composed of the SAFRAN meteorological reanalysis, the Crocus snowpack model and the radiative transfer model Microwave Emission Model for Layered Snowpacks (MEMLS3&amp, a), operating at a spatial resolution of 250-m. The simulations, without any bias correction, were evaluated against 141 Sentinel-1 synthetic aperture radar observation scenes with a resolution of 20 m over three snow seasons from October 2014 to June 2017. Results show that there is good agreement between observations and simulations under snow-free or dry snow conditions, consistent with the fact that dry snow is almost transparent at C-band. Under wet snow conditions, although the changes in time and space are well correlated, there is a significant deviation, up to 5 dB, between observations and simulations. The reasons for these discrepancies were explored, including a sensitivity analysis on the impact of the liquid water percolation scheme in Crocus. This study demonstrates the feasibility of performing end-to-end simulations of radar backscatter over extended geographical region. This makes it possible to envision data assimilation of radar data into snowpack models in the future, pending that deviations are mitigated, either through bias corrections or improved physical modeling of both snow properties and corresponding radar backscatter.
Published: 2018
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26. Snow failure modes under mixed loading

Author: François Nicot, Tijan Mede, Guillaume Chambon, Pascal Hagenmuller, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: Shearing (physics), Materials science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Types of snow, 0211 other engineering and technologies, Failure mechanism, 02 engineering and technology, Mechanics, Microstructure, Snow, 01 natural sciences, Shear (sheet metal), [PHYS.MECA.MEMA]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of materials [physics.class-ph], Geophysics, 13. Climate action, General Earth and Planetary Sciences, [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: [Departement_IRSTEA]Eaux [ADD1_IRSTEA]Hydrosystèmes et risques naturels; International audience; The mechanical response of snow to mixed‐mode shear and normal loading is the key ingredient for snow avalanche modeling and strongly depends on microstructural characteristics. A discrete element numerical model was developed, which enables the simulation of large‐strain response of snow samples directly described by their full microstructure obtained through X‐ray microtomography. The model offers new insights into the failure mechanism as well as postfailure response of snow in mixed‐mode loading. Three distinct failure modes are identified, depending on the value of applied normal stress. Above a certain threshold normal stress, the failure is characterized by a structural collapse that decomposes the snow sample into a set of cohesionless grains. It is shown that the collapse is a dynamic process, which, once initiated, develops independently of shearing. This behavior was consistently observed for different snow types, including faceted crystals typically composing weak layers.
Published: 2018

27. A unified approach to quantify uncertainties in sea level projections

Author: Le Cozannet, Gonéri, Rohmer, Jérémy, Manceau, Jean-Charles, Durand, Gaël, Ritz, Catherine, Melet, Angélique, Meyssignac, Benoit, Salas y Mélia, David, Slangen, Aimée, Hinkel, Jochen, Vandewal, Roderik, Carson, Mark, Stammer, Detlef, Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM), Laboratoire de glaciologie et géophysique de l'environnement (LGGE), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), EDGe, Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG), Mercator Océan, Société Civile CNRS Ifremer IRD Météo-France SHOM, GOHS, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Groupe de Météorologie de Grande Échelle et Climat (GMGEC), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Royal Netherlands Institute for Sea Research (NIOZ), Global Climate Forum, Utrecht University [Utrecht], University of Hamburg, Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Global Climate Forum e.V., Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences
Abstract: International audience; By 2100, between 0.2 and 4.6% of the global population is expected to be flooded annually. The uncertainties of this statement originate from climate change scenarios, coastal impact models as well as different sea level projections. In the most recent research, uncertainties in sea level projections have been provided in a probabilistic form, in resonance with the common practice in coastal engineering. However, because the physical processes affecting land-ice melting remain still incompletely understood today, different probabilistic projections can be provided. The coexistence of various credible physical mechanisms defines a higher level of uncertainty beyond probabilities, which is referred to as "ambiguity" in the literature. Here, we build on extra-probabilistic theories of uncertainties to provide a unified approach to quantify ambiguity in sea level projections. We show that the knowledge gained regarding ice sheets melting since the AR5 allows to quantify the relationship between ambiguity in sea level projections and greenhouse gas emissions scenarios, both globally and regionally: limiting climate change to RCP 4.5 instead of RCP 8.5 reduces ambiguity by 40% globally, and even 70% for RCP 2.6. Europe and Northern America benefit the most from a policy limiting climate change to RCP 2.6 instead of RCP 4.5. For adaptation planning, this means that mitigation of climate change strongly reduces the risks of high-impact high end scenarios along most of the coasts. Our results provide a baseline to select regional high end scenarios, whose probability is difficult to quantify, but which are associated with high risks of impacts and are therefore particularly relevant for adaptation planning. Plain-Language Summary: Over the coming century, sea level will continue rising to an amount which remains highly uncertain. This is summarized by the AR5 IPCC report using a likely range between 30cm and 1m depending on future greenhouse gas emissions. Probability, though a powerful tool for uncertainty treatment, remains however a poor descriptor of this situation, which encompasses lack of knowledge and of consensus in the scientific community on numerous physical processes with different kinematics, and particularly its ice melting component. Consequently, a unique probability model can hardly and unambiguously be provided to represent the uncertainties of future sea level rise. In this contribution, we show how this level of uncertainties, which is termed ambiguity in the literature, can be understood, quantified, and communicated with extra-probabilistic theories of uncertainties.
Published: 2018

28. Forcing and evaluating detailed snow cover models with stratigraphy observations

Author: Pascal Hagenmuller, Léo Viallon-Galinier, Matthieu Lafaysse, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), École des Ponts ParisTech (ENPC), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, Forcing (mathematics), Albedo, Snowpack, Geotechnical Engineering and Engineering Geology, Atmospheric sciences, Snow, 01 natural sciences, Stability (probability), Stratigraphy, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, General Earth and Planetary Sciences, Layering, Snow cover, Geology, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: Snow cover models such as Crocus or S nowpack have been designed to simulate the detailed stratigraphy of snow properties. This is relevant, for instance, to assess snowpack stability in support of avalanche forecasting. However, such models have generally been evaluated on bulk or surface properties, such as snow depth, water equivalent of snow cover or surface albedo, but not on the detailed stratigraphy. The large number of snow profiles collected in observer networks have thus not been assimilated in such models hitherto. This study introduces a new method to (1) directly compare simulated and observed snow layering and (2) allow for the insertion of observed profile to initialize a snow cover model. This method is mainly based on a scheme to convert observations into state variables of snow cover models and matching observed and simulated layering, accounting for potential depth shifts. The developed methodology was applied to the Crocus snow cover model at three sites in the French Alps, for 15 winter seasons between 2000 and 2015. The performance of Crocus initialized with a bare ground at the end of the summer was evaluated against 739 observed profiles. The model performance varied with the considered winter season and sites. On average, Crocus reproduced snow depth with a median error of 12 cm, layer density with a median error of 50 kg m−3, layer grain shape with an error of 0.31 according to a specially developed metric. The re-initialization of the model with observed profiles during winter season enabled to reduce these simulation errors. One week after the direct insertion of a manual profile, the median error of the simulation decreased to 6.8 cm for snow depth, 39 kg m−3 for density and 0.25 for grain shape. However, the improvement provided by this re-initialization almost completely vanished one month after the insertion.
Published: 2020

29. Impacts of snow and organic soils parameterization on northern Eurasian soil temperature profiles simulated by the ISBA land surface model

Author: Samuel Morin, Aaron Boone, Patrick Le Moigne, Bertrand Decharme, Christine Delire, Eric Brun, Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0208 environmental biotechnology, Soil science, 02 engineering and technology, Permafrost, 01 natural sciences, [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, lcsh:Environmental sciences, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes, Water Science and Technology, lcsh:GE1-350, lcsh:QE1-996.5, Soil carbon, 15. Life on land, Snowpack, Albedo, Snow, 020801 environmental engineering, Active layer, lcsh:Geology, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, Soil water, Environmental science, Layering
Abstract: International audience; In this study we analyzed how an improved representation of snowpack processes and soil properties in the multilayer snow and soil schemes of the Interaction Soil-Biosphere-Atmosphere (ISBA) land surface model impacts the simulation of soil temperature profiles over northern Eurasian regions. For this purpose, we refine ISBA's snow layering algorithm and propose a parameterization of snow albedo and snow compaction/densification adapted from the detailed Crocus snowpack model. We also include a dependency on soil organic carbon content for ISBA's hydraulic and thermal soil properties. First, changes in the snowpack parameterization are evaluated against snow depth, snow water equivalent, surface albedo, and soil temperature at a 10 cm depth observed at the Col de Porte field site in the French Alps. Next, the new model version including all of the changes is used over northern Eurasia to evaluate the model's ability to simulate the snow depth, the soil temperature profile, and the permafrost characteristics. The results confirm that an adequate simulation of snow layer-ing and snow compaction/densification significantly impacts the snowpack characteristics and the soil temperature profile during winter, while the impact of the more accurate snow albedo computation is dominant during the spring. In summer , the accounting for the effect of soil organic carbon on hydraulic and thermal soil properties improves the simulation of the soil temperature profile. Finally, the results confirm that this last process strongly influences the simulation of the permafrost active layer thickness and its spatial distribution .
Published: 2016

30. Towards the assimilation of satellite reflectance into semi-distributed ensemble snowpack simulations

Author: Laurent Arnaud, Emmanuel Cosme, Bertrand Cluzet, Ghislain Picard, Marie Dumont, Jesús Revuelto, François Tuzet, Matthieu Lafaysse, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), and ANR-16-CE01-0006,EBONI,Dépot, devenir et impact des impuretés absorbantes dans le manteau neigeux(2016)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Meteorology, 0211 other engineering and technologies, FOS: Physical sciences, 02 engineering and technology, Spectral bands, Snowpack, Geotechnical Engineering and Engineering Geology, Grid, Snow, 01 natural sciences, Reflectivity, Geophysics (physics.geo-ph), Physics - Geophysics, Operational system, 13. Climate action, [SDE]Environmental Sciences, Range (statistics), General Earth and Planetary Sciences, Environmental science, Satellite, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: Uncertainties of snowpack models and of their meteorological forcings limit their use by avalanche hazard forecasters, or for glaciological and hydrological studies. The spatialized simulations currently available for avalanche hazard forecasting are only assimilating sparse meteorological observations. As suggested by recent studies, their forecasting skills could be significantly improved by assimilating satellite data such as snow reflectances from satellites in the visible and the near-infrared spectra. Indeed, these data can help constrain the microstructural properties of surface snow and light absorbing impurities content, which in turn affect the surface energy and mass budgets. This paper investigates the prerequisites of satellite data assimilation into a detailed snowpack model. An ensemble version of Meteo-France operational snowpack forecasting system (named S2M) was built for this study. This operational system runs on topographic classes instead of grid points, so-called ‘semi-distributed’ approach. Each class corresponds to one of the 23 mountain massifs of the French Alps (about 1000 km2 each), an altitudinal range (by step of 300 m) and aspect (by step of 45°). We assess the feasability of satellite data assimilation in such a semi-distributed geometry. Ensemble simulations are compared with satellite observations from MODIS and Sentinel-2, and with in-situ reflectance observations. The study focuses on the 2013–2014 and 2016–2017 winters in the Grandes-Rousses massif. Substantial Pearson R2 correlations (0.75–0.90) of MODIS observations with simulations are found over the domain. This suggests that assimilating it could have an impact on the spatialized snowpack forecasting system. However, observations contain significant biases (0.1–0.2 in reflectance) which prevent their direct assimilation. MODIS spectral band ratios seem to be much less biased. This may open the way to an operational assimilation of MODIS reflectances into the Meteo-France snowpack modelling system.
Published: 2020

31. Assessing Climate Change Impact on the Spatial Dependence of Extreme Snow Depth Maxima in the French Alps

Author: Nicolas Eckert, Juliette Blanchet, Gilles Nicolet, Samuel Morin, Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Climate change, 15. Life on land, Snow, 01 natural sciences, 010104 statistics & probability, 13. Climate action, Climatology, Environmental science, 0101 mathematics, Spatial dependence, Maxima, [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences, Water Science and Technology
Abstract: [Departement_IRSTEA]Eaux [ADD1_IRSTEA]Hydrosystèmes et risques naturels; International audience; Modeling extreme snow depths in space is important for water storage, tourism industry, mountain ecosystems, collapse of buildings, and avalanche prevention. However, studies modeling the spatial dependence structure of extremes generally assume temporal stationarity which is clearly questionable in a climate change context. We model climatic trends within the spatial dependence structure of extremes, with application to a data set of snow depth winter maxima. From 82 stations spanning the 1970-2012 period in the French Alps, we infer a strong decrease in the range of spatial extremal dependence. This finding is related to a strong decrease in both the snow precipitation ratio and the winter cumulated snowfall, due to increasing temperatures. Hence, we demonstrate that the spatial dependence of extreme snow depths is impacted by climate change in a similar way as has been observed for extreme snowfalls. Furthermore, snow depths maxima are more spatially dependent than snowfalls. The space-time approach that we introduce may be very useful for assessing past and future evolutions under ongoing climate change in various hydrological quantities.
Published: 2018

32. 240 years of climatic trends in avalanche activity in the Vosges Mountains, North-east France

Author: Giacona, Florie, Eckert, Nicolas, Corona, Christophe, Mainieri, Robin, Morin, Samuel, Martin, Brice, Markus, Stoffel, Naaim, Mohamed, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Laboratoire de Géographie Physique et Environnementale (GEOLAB), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Université Clermont Auvergne (UCA)-Institut Sciences de l'Homme et de la Société (IR SHS UNILIM), Université de Limoges (UNILIM)-Université de Limoges (UNILIM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre de Recherches sur les Économies, les Sociétés, les Arts et les Techniques (CRESAT), Université de Haute-Alsace (UHA) Mulhouse - Colmar (Université de Haute-Alsace (UHA)), University of Geneva [Switzerland], Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Sciences de l'Homme et de la Société (IR SHS UNILIM), Université de Limoges (UNILIM)-Université de Limoges (UNILIM)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Université Clermont Auvergne (UCA), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-Institut Sciences de l'Homme et de la Société (IR SHS UNILIM), Université de Limoges (UNILIM)-Université de Limoges (UNILIM)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Clermont Auvergne (UCA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), and Université de Genève = University of Geneva (UNIGE)
Subjects: [SDE]Environmental Sciences, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, [SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

33. The detailed snowpack scheme Crocus and its implementation in SURFEX v7.2

Author: Stéphanie Faroux, Jean-Marie Willemet, Aaron Boone, Eric Brun, P. Le Moigne, Vincent Vionnet, Samuel Morin, Eric Martin, Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Atmospheric models, lcsh:QE1-996.5, 0207 environmental engineering, Mode (statistics), Antarctic ice sheet, Biosphere, [SDU.STU]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences, Terrain, 02 engineering and technology, Forcing (mathematics), Snowpack, 01 natural sciences, Atmosphere, lcsh:Geology, 13. Climate action, Climatology, 020701 environmental engineering, Geology, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: Detailed studies of snow cover processes require models that offer a fine description of the snow cover properties. The detailed snowpack model Crocus is such a scheme, and has been run operationally for avalanche forecasting over the French mountains for 20 yr. It is also used for climate or hydrological studies. To extend its potential applications, Crocus has been recently integrated within the framework of the externalized surface module SURFEX. SURFEX computes the exchanges of energy and mass between different types of surface and the atmosphere. It includes in particular the land surface scheme ISBA (Interactions between Soil, Biosphere, and Atmosphere). It allows Crocus to be run either in stand-alone mode, using a time series of forcing meteorological data or in fully coupled mode (explicit or fully implicit numerics) with atmospheric models ranging from meso-scale models to general circulation models. This approach also ensures a full coupling between the snow cover and the soil beneath. Several applications of this new simulation platform are presented. They range from a 1-D stand-alone simulation (Col de Porte, France) to fully-distributed simulations in complex terrain over a whole mountain range (Massif des Grandes Rousses, France), or in coupled mode such as a surface energy balance and boundary layer simulation over the East Antarctic Ice Sheet (Dome C).
Published: 2018

34. Predicting the response of the Amazon rainforest to persistent drought conditions under current and future climates: a major challenge for global land surface models

Author: A. C. L. da Costa, Leandro Valle Ferreira, Rosie A. Fisher, Bradley O. Christoffersen, Patrick Meir, P. Ciais, Christine Delire, Bertrand Decharme, Jean-Christophe Calvet, Emilie Joetzjer, Hervé Douville, Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ICOS-ATC (ICOS-ATC), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), CERN [Genève], School of Geosciences [Edinburgh], University of Edinburgh, Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)
Subjects: 0106 biological sciences, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Amazon rainforest, lcsh:QE1-996.5, Water stress, Interaction Soil–Biosphere–Atmosphere Carbon Cycle, Vegetation, 15. Life on land, Throughfall, 01 natural sciences, Carbon cycle, lcsh:Geology, Current (stream), 13. Climate action, Climatology, General Circulation Model, climates, Environmental science, CO2 Levels, CIENCIAS BIOLOGICAS::BOTANICA [CNPQ], [SDU.ENVI]Sciences of the Universe [physics]/Continental interfaces, environment, Amazon, Water content, 010606 plant biology & botany, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: Enquanto a maioria dos projetos climáticos globais estações secas e secas mais longas sobre a Amazônia sob Níveis de CO2, grandes incertezas cercam a resposta da vegetação a secas persistentes tanto no presente como no futuro climas. Propomos uma avaliação detalhada da capacidade de o ISBACC (Interação Solo-Biosfera-Atmosfera Carbono Ciclo) modelo de superfície terrestre para capturar os efeitos da orçamentos de água e carbono, comparando fluxos e estoques em dois experimentos recentes de exclusão throughfall (TFE) realizados na Amazônia. Também exploramos a sensibilidade do modelo diferentes funções de estresse hídrico (FSMs) e aumento idealizado na concentração de CO2 e / ou temperatura. Apesar de uma simulação razoável de umidade do solo, o ISBACC luta para simular corretamente a resposta da vegetação TFE cuja amplitude e temporização é altamente sensível ao FSM. Sob maiores concentrações de CO2, o aumento da utilização de água eficiência (WUE) mitiga a sensibilidade do ISBACC ao seca. Enquanto uma das formulações propostas do FSM melhora a resposta da maioria dos fluxos ISBACC, exceto a respiração, uma parametrização da mortalidade de árvores induzida pela seca é faltando uma estimativa precisa da resposta da vegetação. Além disso, uma melhor compreensão mecanicista das respostas da floresta à seca sob um clima mais quente e maior CO2 a concentração é claramente necessária. While a majority of global climate models project drier and longer dry seasons over the Amazon under higher CO2 levels, large uncertainties surround the response of vegetation to persistent droughts in both present-day and future climates. We propose a detailed evaluation of the ability of the ISBACC (Interaction Soil–Biosphere–Atmosphere Carbon Cycle) land surface model to capture drought effects on both water and carbon budgets, comparing fluxes and stocks at two recent throughfall exclusion (TFE) experiments performed in the Amazon. We also explore the model sensitivity to different water stress functions (WSFs) and to an idealized increase in CO2 concentration and/or temperature. In spite of a reasonable soil moisture simulation, ISBACC struggles to correctly simulate the vegetation response to TFE whose amplitude and timing is highly sensitive to the WSF. Under higher CO2 concentrations, the increased wateruse efficiency (WUE) mitigates the sensitivity of ISBACC to drought. While one of the proposed WSF formulations improves the response of most ISBACC fluxes, except respiration, a parameterization of drought-induced tree mortality is missing for an accurate estimate of the vegetation response. Also, a better mechanistic understanding of the forest responses to drought under a warmer climate and higher CO2 concentration is clearly needed.
Published: 2018

35. Traiter l'incertitude des projections climatiques (essai)

Author: Juliette Blanchet, Nicolas Eckert, Samuel Morin, Benoit Hingray, Matthieu Lafaysse, Guillaume Evin, Deborah Verfaillie, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), and Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 021110 strategic, defence & security studies, Geography, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 13. Climate action, [SDU]Sciences of the Universe [physics], 0211 other engineering and technologies, Forestry, 02 engineering and technology, ALPES FRANCAISES, 01 natural sciences, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: Handling the uncertainty of climate change projections (essay) The uncertainties associated with climate projections cannot be ignored when those projections are used. They arise from uncertainties surrounding developments for greenhouse gases, uncertainties arising from the climate models and the impact models (hydrology, biodiversity etc.), as well as the natural variability of the climate. To describe these different sources of uncertainty, and take them into account is not easy for engineers and managers, who are more accustomed to reasoning in a determinist framework. This article aims to demonstrate that statistics offers a number of approaches which make it possible to use a given multiscenario, multimodel climate projection. The simplest propose a descriptive summary of the information, while the more complex approaches can test the significance of the expected changes, to separate the different causes of uncertainty and measure each one's contribution to the overall variability. The approach is illustrated by a set of projections for temperature, precipitation and mean snow depth for a mountainous region of the French Alps. It can be easily applied to any variable whose projections have been generated through an impact model which simulates the consequences of a set of climate projections for a given sector defined in social and ecosystem terms.
Published: 2018

36. Analysis of cone penetration tests in snow with X-ray tomography

Author: Peinke, Isabel, Hagenmuller, Pascal, Andò, Edward, Flin, Frédéric, Chambon, Guillaume, Roulle, Jacques, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), and Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

37. Three dimensional measurements of the deformation of snow induced by a cone penetration test

Author: Peinke, Isabel, Hagenmuller, Pascal, Andò, Edward, Flin, Frédéric, Chambon, Guillaume, Roulle, Jacques, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), GéoMécanique, Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), and Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)
Subjects: [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

38. The GLAM Airborne Campaign across the Mediterranean Basin

Author: Ricaud, Philippe, Zbinden, Régina, Catoire, Valéry, Brocchi, Vanessa, Dulac, François, Hamonou, Eric, Canonici, Jean, El Amraoui, Laaziz, Massart, Sébastien, Piguet, Bruno, Dayan, Uri, Nabat, Pierre, Sciare, Jean, Ramonet, Michel, Delmotte, Marc, di Sarra, Alcide, Sferlazzo, Damiano, Di Iorio, Tatiana, Piacentino, Salvatore, Cristofanelli, Paolo, Mihalopoulos, Nikos, Kouvarakis, Giorgos, Chevrier, Stéphane, Pikridas, Michael, Savvides, Chrysanthos, Mamouri, Rodanthi-Elisavet, Nisantzi, Argyro, Hadjimitsis, Diofantos, Attié, Jean-Luc, Ferré, Hélène, Kangah, Yannick, Jaidan, Nizar, Guth, Jonathan, Jacquet, Patrick, Jaidan, Jonathan, Guth, Patrick, Robert, C, Bourdon, Aurélien, Bourdinot, Jean-François, Etienne, Jean-Claude, Krysztofiak, Gisele, Theron, Pierre, Chevrier, Stephane, Météo-France – CNRS, Ecole Nationale de la Météorologie, Météo-France, Toulouse, France, Laboratoire de physique et chimie de l'environnement et de l'Espace (LPC2E), UMR 7328 CNRS/Université d'Orléans, Université d'Orléans ( UO ), Laboratoire de Physique et Chimie de l'Environnement et de l'Espace ( LPC2E ), Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Université d'Orléans ( UO ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] ( LSCE ), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique ( CNRM-GAME ), Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Université de Liège, Cyprus Institute ( CyI ), Italian National agency for new technologies, Energy and sustainable economic development [Frascati] ( ENEA ), CNR Institute of Atmospheric Sciences and Climate ( ISAC ), National Research Council [Italy] ( CNR ), SEDOO, OMP Data Service, Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ), Centre national de recherches météorologiques ( CNRM ), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Adaptive Distributed Applications and Middleware ( ADAM ), Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille ( LIFL ), Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Lille, Sciences et Technologies-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Université de Lille, Sciences Humaines et Sociales-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Lille - Nord Europe, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), ANR-10-LABX-100-01/10-LABX-0100,VOLTAIRE,Geofluids and Volatil elements – Earth, Atmosphere, Interfaces – Resources and Environment ( 2010 ), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire de Physique et Chimie de l'Environnement et de l'Espace (LPC2E), Observatoire des Sciences de l'Univers en région Centre (OSUC), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université d'Orléans (UO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université d'Orléans (UO)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Centre National d’Études Spatiales [Paris] (CNES), Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Chimie Atmosphérique Expérimentale (CAE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Service des Avions Français Instrumentés pour la Recherche en Environnement (SAFIRE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France, Cyprus Institute (CyI), ICOS-RAMCES (ICOS-RAMCES), Italian National agency for new technologies, Energy and sustainable economic development [Frascati] (ENEA), CNR Institute of Atmospheric Sciences and Climate (ISAC), National Research Council of Italy | Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), Environmental Chemical Processes Laboratory [Heraklion] (ECPL), Department of Chemistry [Heraklion], University of Crete [Heraklion] (UOC)-University of Crete [Heraklion] (UOC), Energy, Environment and Water Research Center (EEWRC), Air Quality Section, Cyprus University of Technology, Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France, ANR-10-LABX-0100,VOLTAIRE,Geofluids and Volatil elements – Earth, Atmosphere, Interfaces – Resources and Environment(2010), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)
Subjects: [SDU]Sciences of the Universe [physics], ChArMEx, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [ SDU ] Sciences of the Universe [physics]
Abstract: International audience
Published: 2018

39. A medial axis based method for irregular grain shape representation in DEM simulations

Author: Guillaume Chambon, Pascal Hagenmuller, François Nicot, Tijan Mede, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, 0211 other engineering and technologies, General Physics and Astronomy, Geometry, 02 engineering and technology, Compression (physics), 01 natural sciences, Sample (graphics), Discrete element method, [PHYS.MECA.MEMA]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of materials [physics.class-ph], [PHYS.PHYS.PHYS-COMP-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Computational Physics [physics.comp-ph], Transformation (function), Mechanics of Materials, Medial axis, General Materials Science, SPHERES, Sensitivity (control systems), [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, Representation (mathematics), 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences, Mathematics
Abstract: International audience; This paper describes a novel method for representing arbitrary grain shapes in discrete element method (DEM) simulations. The method takes advantage of the efficient sphere contact treatment in DEM and approximates the overall grain shape by combining a number of overlapping spheres. The method is based on the medial axis transformation, which defines the set of spheres needed for total grain reconstruction. This number of spheres is then further diminished by selecting only a subset of reconstructing spheres and opting for a grain approximation rather than a full grain reconstruction. The effects of the grain approximating parameters on the key geometrical features of the grains and the overall mechanical response of the granular medium are monitored by an extensive sensitivity analysis. The results of DEM quasi-static oedometric compression on a granular sample of approximated grains exhibit a high level of accuracy even for a small number of spheres.
Published: 2018

40. Les avalanches

Author: Eckert, Nicolas, Faug, Thierry, Giacona, Florie, Lopez Saez, Jérôme, Naaim, Mohamed, Morin, Samuel, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Ecosystèmes montagnards (UR EMGR), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, [SHS.GEO]Humanities and Social Sciences/Geography, [SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History, [SDE.ES]Environmental Sciences/Environmental and Society, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2018

41. Microstructure-based analysis of cone penetration tests in snow

Author: Peinke, Isabel, Hagenmuller, Pascal, Andò, Edward, Flin, Frédéric, Chambon, Guillaume, Roulle, Jacques, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), GéoMécanique, Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), and Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology
Abstract: International audience; Cone penetration tests (CPT) are common to measure vertical profiles of the snow hard-ness. The SnowMicroPenetrometer (SMP) is a high-resolution CPT, which allows to link the measuredpenetration strength, especially its high-frequency fluctuations, to microstructural snow characteristics.With a non-homogeneous Poisson point process (NHPP) we are able to get estimations of the number ofbonds, breaking due to the cone indentation and estimations of the strength of the bonds. We did combinedmeasurements of SMP and tomography. Therefore, several samples, spanning different snow types wereimaged twice, once before and once after a CPT. With a new algorithm, we are able to recover and quantifythe displacements between the pre-CPT and post-CPT images. The resulting 3D displacement field will giveus information about the bonds which break and what happens around the SMP tip. With the calculationof the radial displacement, we are able to estimate the size of the compaction zone and the number of thedisplaced grains. We can compare this number to the number of broken bonds, estimated by the NHPP model.
Published: 2018

42. Short-range probabilistic forecasting of convective risks for aviation based on a lagged-average-forecast ensemble approach

Author: Osinski, Robert, Bouttier, François, Groupe de Météorologie à Moyenne Échelle (GMME), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), and Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: blending, PRME, mesoscale ensemble, aviation, forecast, nowcasting, [SDU.STU.ME]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Meteorology, Physics::Atmospheric and Oceanic Physics, convection, thunderstorm
Abstract: International audience; An hourly initialized numerical weather prediction model, AROME-NWC, optimized for nowcasting purposes was used in this study to predict the probabilities of occurrence of convective aviation risks by generating an ensemble of time-lagged forecasts. The objective is the prediction of echotop and reflectivity maximum based on simulated 3D radar reflectivity columns. Forecasts were postprocessed using an upscaling of the model output fields in order to account for uncertainties in horizontal positions. Simulated radar reflectivities were bias corrected using a quantile-to-quantile mapping resulting in an improvement of the ensemble performance. A lagged-average-forecast ensemble was then constructed in order to blend mesoscale deterministic and ensemble forecasts, using numerical weather prediction systems that will soon be available in real time. The probabilities of reflectivities predicted by the ensemble are shown to have objective value at thresholds that are meaningful for air traffic control. Possible applications for aviation management purposes are discussed.
Published: 2018

43. Phosphorus in agricultural soils: drivers of its distribution at the global scale

Author: Louise Chini, Thomas Nesme, Sylvain Pellerin, Xiaojuan Yang, Laurent Augusto, Bertrand Decharme, David L. Achat, Bruno Ringeval, Kristof Van Oost, Hervé Monod, Lex Bouwman, Bertrand Guenet, Dirk van Apeldoorn, Rong Wang, Interactions Sol Plante Atmosphère (UMR ISPA), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine (Bordeaux Sciences Agro), Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] (MaIAGE), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Utrecht University [Utrecht], Oak Ridge National Laboratory [Oak Ridge] (ORNL), UT-Battelle, LLC, Department of Geographical Sciences, University of Maryland [College Park], University of Maryland System-University of Maryland System, Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Modélisation des Surfaces et Interfaces Continentales (MOSAIC), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Peking Univ, Coll Urban & Environm Sci, Lab Earth Surface Proc, Beijing 100871, Peoples R China, Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions Sol Plante Atmosphère (ISPA), Université Paris-Saclay-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Interactions Sol Plante Atmosphère ( ISPA ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ) -Ecole Nationale Supérieure des Sciences Agronomiques de Bordeaux-Aquitaine ( Bordeaux Sciences Agro ), Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas] ( MaIAGE ), Institut National de la Recherche Agronomique ( INRA ), Oak Ridge National Laboratory [Oak Ridge] ( ORNL ), UI-Battelle, University of Maryland, Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] ( LSCE ), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines ( UVSQ ) -Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) -Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique ( CNRM-GAME ), and Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS )
Subjects: Crops, Agricultural, Agroecosystem, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Soil science, Spatial distribution, 01 natural sciences, [ SDE ] Environmental Sciences, modelling, Soil, Agricultural land, Environmental Chemistry, Ecosystem, phosphorus, 0105 earth and related environmental sciences, General Environmental Science, 2. Zero hunger, Global and Planetary Change, Ecology, Biogeochemistry, Agriculture, Farm Systems Ecology Group, 04 agricultural and veterinary sciences, biogeochemical cycles, Plants, 15. Life on land, PE&RC, 13. Climate action, global scale, Soil water, [SDE]Environmental Sciences, 040103 agronomy & agriculture, Spatial ecology, 0401 agriculture, forestry, and fisheries, Environmental science, Water Systems and Global Change, Spatial variability, Physical geography, agricultural soils
Abstract: International audience; Phosphorus (P) availability in soils limits crop yields in many regions of the World, while excess of soil P triggers aquatic eutrophication in other regions. Numerous processes drive the global spatial distribution of P in agricultural soils, but their relative roles remain unclear. Here, we combined several global data sets describing these drivers with a soil P dynamics model to simulate the distribution of P in agricultural soils and to assess the contributions of the different drivers at the global scale. We analysed both the labile inorganic P (P ILAB), a proxy of the pool involved in plant nutrition and the total soil P (P TOT). We found that the soil biogeochemical background corresponding to P inherited from natural soils at the conversion to agriculture (BIOG) and farming practices (FARM) were the main drivers of the spatial variability in cropland soil P content but that their contribution varied between P TOT vs. P ILAB. When the spatial variability was computed between grid cells at half-degree resolution, we found that almost all of the P TOT spatial variability could be explained by BIOG, while BIOG and FARM explained 38% and 63% of P ILAB spatial variability, respectively. Our work also showed that the driver contribution was sensitive to the spatial scale characterizing the variability (grid cell vs. continent) and to the region of interest (global vs. tropics for instance). In particular, the heterogeneity of farming practices between continents was large enough to make FARM contribute to the variability in P TOT at that scale. We thus demonstrated how the different drivers were combined to explain the global distribution of agricultural soil P. Our study is also a promising approach to investigate the potential effect of P as a limiting factor for agroecosystems at the global scale.
Published: 2017

44. Following deformation over permafrost environment during a whole freeze/thaw cycle using Pol-D-InSAR

Author: Garestier , Franck, Guillaso , Stéphane, Zakharova , Elena, Kouraev , Alexei. A., Desyatkin , Roman, Morphodynamique Continentale et Côtière ( M2C ), Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rouen Normandie ( UNIROUEN ), Normandie Université ( NU ) -Normandie Université ( NU ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Université de Caen Normandie ( UNICAEN ), Normandie Université ( NU ), SIGMAPHY ( GIPSA-SIGMAPHY ), Département Images et Signal ( GIPSA-DIS ), Grenoble Images Parole Signal Automatique ( GIPSA-lab ), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 ( UPMF ) -Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 ( UPMF ) -Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Grenoble Images Parole Signal Automatique ( GIPSA-lab ), Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 ( UPMF ) -Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ) -Université Pierre Mendès France - Grenoble 2 ( UPMF ) -Université Stendhal - Grenoble 3-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 ( UJF ) -Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Grenoble Alpes ( UGA ), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales ( LEGOS ), Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), GOHS, Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université Paul Sabatier - Toulouse 3 ( UPS ) -Centre National d'Etudes Spatiales ( CNES ) -Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Observatoire Midi-Pyrénées ( OMP ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Morphodynamique Continentale et Côtière (M2C), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), GIPSA - Signal Images Physique (GIPSA-SIGMAPHY), Département Images et Signal (GIPSA-DIS), Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Grenoble Images Parole Signal Automatique (GIPSA-lab ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Institut Polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales (LEGOS), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Yakutsk, Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique ( CNRM-GAME ), Institut national des sciences de l'Univers ( INSU - CNRS ) -Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), and Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Météo France-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3)
Subjects: [SDU]Sciences of the Universe [physics], ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [ SDU ] Sciences of the Universe [physics]
Abstract: International audience
Published: 2017

45. Contribution to the understanding of boundary-layer processes and their representation in models using Large-Eddy simulations

Author: Couvreux, Fleur, Groupe de Météorologie à Moyenne Échelle (GMME), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National Polytechnique de Toulouse, Frédéric Hourdin, and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [SDU.OCEAN]Sciences of the Universe [physics]/Ocean, Atmosphere, paramétrisation, nuages de couche limite, shallow clouds, processus de couche limite, Boundary layer processes, parameterization
Abstract: I will present some use of Large-Eddy simulations that correspond to numerical simulations of shallow clouds or clear boundary layer where most of the processes are resolved. After, a first description of such simulation and their main advantages and drawbacks, I will detail how they can be used both for the understanding of boundary-layer processes and for the improvement of their representation in models. I will in particular detail a simulation of initiation of deep convection observed during the AMMA field campaign that occurs over West Africa. With such a simulation, we show the different processes leading to initiation of deep convection in this very dry environment not favorable to convection. I will also show how these simulations can be used to derive parametrization-oriented diagnostics that have been used to improve boundary-layer parametrizations.; Je présenterai quelques utilisations des simulations explicites type Large-Eddy Simulations qui correspondent à des simulations numériques de nuages peu profonds ou de couche limite en ciel clair où la plupart des processus sont résolus. Après, une première description de ces simulations et de leurs principaux avantages et inconvénients, je détaillerai comment elles peuvent être utilisées à la fois pour la compréhension des processus de couche limite et pour l'amélioration de leur représentation dans les modèles. Je détaillerai notamment une simulation d'initiation de convection profonde observée lors de la campagne de terrain AMMA qui se déroule sur l'Afrique de l'Ouest. Avec une telle simulation, nous montrons les différents processus conduisant à l'initiation de la convection profonde dans cet environnement très sec peu favorable à la convection. Je montrerai également comment ces simulations peuvent être utilisées pour dériver des diagnostics orientés paramétrisation qui ont été utilisés pour améliorer les paramétrisations de la couche limite.
Published: 2017

46. Investigation of high-resolution penetration tests in snow by X-Ray tomography

Author: Peinke, Isabel, Hagenmuller, Pascal, Flin, Frédéric, Chambon, Guillaume, Roulle, Jacques, Ando, Edward, Morin, Samuel, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR ), and Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])
Subjects: [PHYS.MECA.MEMA]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of materials [physics.class-ph], [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2017

47. Investigation of the sintering rate of snow with high-resolution penetration tests

Author: Peinke, Isabel, Hagenmuller, Pascal, Chambon, Guillaume, Roulle, Jacques, Morin, Samuel, Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: [PHYS.MECA.MEMA]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of materials [physics.class-ph], [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract: International audience
Published: 2017

48. Mechanical behaviour of weak snow layers: modelling a porous structure of sintered grains

Author: Tijan Mede, François Nicot, Guillaume Chambon, Pascal Hagenmuller, Erosion torrentielle neige et avalanches (UR ETGR (ETNA)), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Groupe d'étude de l'atmosphère météorologique (CNRM-GAME), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and EDP Sciences
Subjects: Thin layers, Materials science, 010504 meteorology & atmospheric sciences, Physics, QC1-999, 0211 other engineering and technologies, Geometry, 02 engineering and technology, Snow, Microstructure, 01 natural sciences, Physics::Geophysics, [PHYS.MECA.MEMA]Physics [physics]/Mechanics [physics]/Mechanics of materials [physics.class-ph], Medial axis, [SDE]Environmental Sciences, Cohesion (geology), Slab, SPHERES, [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, Astrophysics::Earth and Planetary Astrophysics, Porosity, Simulation, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 021101 geological & geomatics engineering, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; Weak layers of snow are thin layers of low density and cohesion that consist of a complex network of sintered ice grains. These layers are very fragile and their collapse is considered to be the primary cause of dry slab snow avalanche release. This study reports on an attempt at modelling the mechanical response of these weak snow layers with discrete element (DEM) simulations, using x-ray tomographical images of real snow samples as input data on the microstructure of the material. An original method for representing irregular grain shapes in the DEM is first introduced. The method is based on utilizing the medial axis concept to represent an arbitrary grain shape with an optimal set of overlapping spheres. A thorough study of the effect of the grain approximating technique parameters on the key geometrical features of the grains is then carried out. Finally, the functionality of the model is demonstrated by performing an oedometric test on an image of a real snow sample.
Published: 2017

49. Emergent constraints on projections of declining primary production in the tropical oceans

Author: Roland Séférian, Laurent Bopp, Charlotte Laufkötter, Philippe Ciais, Peter M. Cox, Yue Li, Olivier Aumont, Lester Kwiatkowski, Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] (LSCE), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Nucleus for European Modeling of the Ocean (NEMO R&D ), Laboratoire d'Océanographie et du Climat : Expérimentations et Approches Numériques (LOCEAN), Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ICOS-ATC (ICOS-ATC), Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences [Exeter] (EMPS), University of Exeter, NOAA Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Peking University [Beijing], Groupe de Météorologie de Grande Échelle et Climat (GMGEC), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ANR-10-LABX-0018,L-IPSL,LabEx Institut Pierre Simon Laplace (IPSL): Understand climate and anticipate future changes(2010), European Project: 610028,EC:FP7:ERC,ERC-2013-SyG,IMBALANCE-P(2014), European Project: 641816,H2020,H2020-SC5-2014-two-stage,CRESCENDO(2015), European Project: 312979,EC:FP7:INFRA,FP7-INFRASTRUCTURES-2012-1,IS-ENES2(2013), Sino-French Institute for Earth System Science, College of Urban and Environmental Sciences, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU)-Institut Pierre-Simon-Laplace (IPSL (FR_636)), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-École polytechnique (X)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Paris (UP)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Sorbonne Université (SU), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines (UVSQ), Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Subjects: 0106 biological sciences, Marine biology, 010504 meteorology & atmospheric sciences, 010604 marine biology & hydrobiology, [SDE.MCG]Environmental Sciences/Global Changes, Climate change, Biogeochemistry, [PHYS.PHYS.PHYS-GEO-PH]Physics [physics]/Physics [physics]/Geophysics [physics.geo-ph], Environmental Science (miscellaneous), 01 natural sciences, Food web, Earth system science, Sea surface temperature, 13. Climate action, Tropical marine climate, Climatology, Production (economics), Environmental science, Social Sciences (miscellaneous), ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, [SDU.STU.OC]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Oceanography, 0105 earth and related environmental sciences
Abstract: International audience; Marine primary production is a fundamental component of the Earth system, providing the main source of food and energy to the marine food web, and influencing the concentration of atmospheric CO$_2$ (refs. 1,2). Earth system model (ESM) projections of global marine primary production are highly uncertain with models projecting both increases (refs. 3,4) and declines of up to 20% by 2100 (refs. 5,6) This uncertainty is predominantly driven by the sensitivity of tropical ocean primary production to climate change, with the latest ESMs suggesting twenty-first-century tropical declines of between 1 and 30% (refs 5,6). Here we identify an emergent relationship (refs. 7-11) between the long-term sensitivity of tropical ocean primary production to rising equatorial zone sea surface temperature (SST) and the interannual sensitivity of primary production to El Niño/Southern Oscillation (ENSO)-driven SST anomalies. Satellite-based observations of the ENSO sensitivity of tropical primary production are then used to constrain projections of the long-term climate impact on primary production. We estimate that tropical primary production will decline by 3 ± 1% per kelvin increase in equatorial zone SST. Under a business-as-usual emissions scenario this results in an 11 ± 6% decline in tropical marine primary production and a 6 ± 3% decline in global marine primary production by 2100.
Published: 2017

50. Numerical homogenization of the viscoplastic behavior of snow based on X-ray tomography images

Author: A. Wautier, C. Geindreau, F. Flin, Risques, Ecosystèmes, Vulnérabilité, Environnement, Résilience (RECOVER), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Mécanique et Couplages Multiphysiques des Milieux Hétérogènes (CoMHet), Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Université Joseph Fourier - Grenoble 1 (UJF)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP)-Institut National Polytechnique de Grenoble (INPG)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire sols, solides, structures - risques [Grenoble] (3SR ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Mécanique et Couplages Multiphysiques des Milieux Hétérogènes (CoMHet ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Météo France-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), AgroParisTech, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Appeared in source as:3SR lab is part of the LabEx Tec 21 (Investissements d'Avenir), ANR-10-LABX-0056,OSUG@2020,Innovative strategies for observing and modelling natural systems(2010), and ANR-11-EITS-0003,DataBridges(2011)
Subjects: 010504 meteorology & atmospheric sciences, Constitutive equation, 02 engineering and technology, 01 natural sciences, Homogenization (chemistry), Physics::Geophysics, 0203 mechanical engineering, [SPI.MECA.MEMA]Engineering Sciences [physics]/Mechanics [physics.med-ph]/Mechanics of materials [physics.class-ph], Geotechnical engineering, Boundary value problem, Elasticity (economics), lcsh:Environmental sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes, Water Science and Technology, lcsh:GE1-350, Viscoplasticity, lcsh:QE1-996.5, Mechanics, Snowpack, Snow, lcsh:Geology, 020303 mechanical engineering & transports, 13. Climate action, [SDU]Sciences of the Universe [physics], Tomography, Astrophysics::Earth and Planetary Astrophysics, Geology
Abstract: While the homogenization of snow elastic properties has been widely reported in the literature, homogeneous rate-dependent behavior responsible for the densification of the snowpack has hardly ever been upscaled from snow microstructure. We therefore adapt homogenization techniques developed within the framework of elasticity to the study of snow viscoplastic behavior. Based on the definition of kinematically uniform boundary conditions, homogenization problems are applied to 3-D images obtained from X-ray tomography, and the mechanical response of snow samples is explored for several densities. We propose an original post-processing approach in terms of viscous dissipated powers in order to formulate snow macroscopic behavior. Then, we show that Abouaf models are able to capture snow viscoplastic behavior and we formulate a homogenized constitutive equation based on a density parametrization. Eventually, we demonstrate the ability of the proposed models to account for the macroscopic mechanical response of snow for classical laboratory tests.
Published: 2017

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