Les grands événements de la couronne solaire (comme les flares avec une énergie de l'ordre de 10²³ J) ne suffisent pas à maintenir cette dernière aux températures de plus de un million de degrés qui y sont mesurées. La couronne doit alors être chauffée aux petites échelles, soit de façon continue, soit de façon intermittente. C'est pourquoi afin d'expliquer la température élevée de la couronne, beaucoup d'attention a été accordée aux distributions des énergies dissipées dans les plus petits événements (de l'ordre du mégamètre). En effet, si la distribution en énergie est assez pentue, les plus petits événements, qui sont inobservables, pourraient être les plus gros contributeurs à l'énergie totale dissipée dans la couronne. Des observations précédentes ont montré une large distribution en énergie mais ne permettent pas de conclure sur la valeur précise de la pente, et ces résultats s'appuient sur une estimation peu précise de l'énergie. D'autre part, des études spectroscopiques plus détaillées de structures comme les points brillants coronaux ne fournissent pas assez d'informations statistiques pour calculer leur contribution totale au chauffage. Nous voulons obtenir une meilleure estimation des distributions en énergies dissipées dans les événements de chauffage coronaux en utilisant des données de haute résolution dans plusieurs bandes de l'Extrême Ultra-Violet (EUV).Pour estimer les énergies correspondant aux événements de chauffage et déduire leur contribution, nous détectons des embrillancements dans cinq bandes EUV de l'instrument Atmospheric Imaging Assembly (AIA) à bord du satellite Solar Dynamics Observatory (SDO). Nous combinons les résultats de ces détections et nous utilisons des cartes de température et de mesure d'émission calculées à partir des mêmes observations pour calculer les énergies. Nous obtenons des distributions des surfaces, des durées de vie, des intensités et des énergies (thermique, radiative et de conduction) des événements. Ces distributions sont des lois de puissance, dont les paramètres indiquent que la population d'événements que nous avons observé n'est pas suffisante pour expliquer entièrement les températures coronales. Cependant, plusieurs processus physiques et biais observationnels peuvent être avancés pour expliquer l'énergie manquante. / To explain the high temperature of the corona, much attention has been paid to the distribution of energy in dissipation events. Indeed, if the event energy distribution is steep enough, the smallest, unobservable events could be the largest contributors to the total energy dissipation in the corona. Previous observations have shown a wide distribution of energies but remain inconclusive about the precise slope. Furthermore, these results rely on a very crude estimate of the energy. On the other hand, more detailed spectroscopic studies of structures such as coronal bright points do not provide enough statistical information to derive their total contribution to heating. We aim at getting a better estimate of the distributions of the energy dissipated in coronal heating events using high-resolution, multi-channel Extreme Ultra-Violet (EUV) data. To estimate the energies corresponding to heating events and deduce their distribution, we detect brightenings in five EUV channels of the Atmospheric Imaging Assembly (AIA) onboard the Solar Dynamics Observatory (SDO). We combine the results of these detections and we use maps of temperature and emission measure derived from the same observations to compute the energies. We obtain distributions of areas, durations, intensities, and energies (thermal, radiative, and conductive) of events. These distributions are power-laws, but their parameters indicate that a population of events like the ones we observe is not sufficient to fully explain coronal temperatures. However, several processes or observational biases can be advanced to explain the missing energy.

Pour mieux comprendre les structures de la couronne solaire de température élevée et leurs évolutions, des méthodes de vision à 3 dimensions à partir des images EUV de SOHO/EIT ont été développées. Des anaglyphes ont servi à mieux comprendre le rôle du champ magnétique et des intéractions entre champs<br />fermés et ouverts. Il est apparu que la reconnection entre des trous coronaux (CH) et des régions actives (AR) peut expliquer certaines disparitions de boucles coronales fermées. De plus, des analyses multi-instruments ont montré que la structuration des<br />CHs résulte parfois de changements dans l'activité magnétique voisine.<br />Les mesures d'incertitudes sur les reconstructions par stéréovision n'ont pas permis de valider une méthode générale pour visualiser la couronne globalement en 3D. Par contre, le principe a pu être utilisé avec succès pour la reconstruction en 3 dimensions de boucles coronales. Ainsi après analyse des paramètres physiques de 30 boucles EUV de températures intermédiaires d'une région active, il est apparu que contrairement aux boucles chaudes en X, elles étaient en équilibre hydrostatique.<br />Les boucles d'une région active émergentes sont apparues comme se détorsadant au fur et à mesure de son grandissement ce qui correspond à un transfert de l'hélicité.<br />Des corrélations entre des brusques détorsadages et des éruptions ont aussi été établis dans les cas où la torsion initiale est trop importante et permet le développement<br />d'instabilités.<br />Ces études 3D vont pouvoir permettre de mieux contraindre les bilans énergétiques pour le chauffage coronal gràce à la conservation de l'hélicité et d'améliorer la prévision de la météorologie spatiale. L'utilisation de techniques d'imageries adaptées (comme<br />le dégrillage ou le Modèle de Vision Multi-échelle) a permis de faire ressortir certains détails dans la formation de CMEs par exemple.

L'évolution de notre compréhension des propriétés de la couronne solaire dépend largement de la détermination empirique ou semi-empirique des paramètres fondamentaux du plasma, tels que le champ magnétique, la densité et la température, mais pour lesquels il n'existe pas de mesure directe. L'intégration le long de la ligne de visée complique considérablement l'interprétation des observations, du fait de la superposition de structures aux propriétés physiques différentes. Pour lever cette ambiguïté, on dispose de plusieurs outils, dont la mesure d'émission différentielle (ou DEM; Differential Emission Measure), qui permet d'obtenir la quantité de plasma en fonction de la température le long de la ligne de visée, et la tomographie, qui permet, elle, d'obtenir la distribution spatiale de l'émissivité. Le couplage de ces deux outils permet d'obtenir un diagnostic tridimensionnel en température et densité de la couronne. A l'heure actuelle, le code utilisé dans ce travail est l'un des deux seuls au monde capables de réaliser ce couplage. Cependant, ces deux méthodes requièrent un processus d'inversion, dont les difficultés intrinsèques peuvent fortement limiter l'interprétation des résultats. La méthode développée dans cette thèse s'attache à évaluer la robustesse des diagnostics spectroscopiques par DEM, en proposant une nouvelle technique de caractérisation tenant compte des différentes sources d'incertitudes mises en jeu. En utilisant une approche probabiliste, cette technique permet d'étalonner a priori le problème d'inversion, et ainsi d'étudier son comportement et ses limitations dans le cadre de modèles simples. L'avantage de ce type d'approche est sa capacité à fournir des barres d'erreurs associées aux DEMs reconstruites à partir de données réelles. La technique développée a d'abord été appliquée à l'imageur SDO/AIA dans le cas de modèles de DEMs simples mais capables de représenter une grande variété de conditions physiques au sein de la couronne. Si l'inversion de plasmas proches de l'isothermalité apparaît robuste, nos résultats montrent qu'il n'en va pas de même pour les plasmas largement distribués en température, pour lesquelles les DEMs reconstruites sont à la fois moins précises mais aussi biaisées vers des solutions secondaires particulières. La technique a ensuite été appliquée au spectromètre Hinode/EIS, en utilisant un modèle de DEM représentant la distribution en loi de puissance des DEMs des régions actives, dont la pente permet de fournir des contraintes relatives à la fréquence des événements de chauffage coronal. Nos résultats montrent que les sources d'incertitudes sont à l'heure actuelle trop élevées pour permettre une mesure exploitable de la fréquence. La dernière partie est consacrée aux reconstructions tridimensionnelles obtenues par couplage tomographie/DEM, en s'intéressant aux structures polaires. Premières reconstructions réalisées avec AIA, nos résultats permettent d'étudier l'évolution en température et densité en fonction de l'altitude, montrant la présence de plumes polaires plus chaudes et denses que leur environnement.

L'évolution de notre compréhension des propriétés de la couronne solaire dépend largement de la détermination empirique ou semi-empirique des paramètres fondamentaux du plasma, tels que le champ magnétique, la densité et la température, mais pour lesquels il n'existe pas de mesure directe. L'intégration le long de la ligne de visée complique considérablement l'interprétation des observations, du fait de la superposition de structures aux propriétés physiques différentes. Pour lever cette ambiguïté, on dispose de plusieurs outils, dont la mesure d'émission différentielle (ou DEM; Differential Emission Measure), qui permet d'obtenir la quantité de plasma en fonction de la température le long de la ligne de visée, et la tomographie, qui permet, elle, d'obtenir la distribution spatiale de l'émissivité. Le couplage de ces deux outils permet d'obtenir un diagnostic tridimensionnel en température et densité de la couronne. A l'heure actuelle, le code utilisé dans ce travail est l'un des deux seuls au monde capables de réaliser ce couplage. Cependant, ces deux méthodes requièrent un processus d'inversion, dont les difficultés intrinsèques peuvent fortement limiter l'interprétation des résultats. La méthode développée dans cette thèse s'attache à évaluer la robustesse des diagnostics spectroscopiques par DEM, en proposant une nouvelle technique de caractérisation tenant compte des différentes sources d'incertitudes mises en jeu. En utilisant une approche probabiliste, cette technique permet d'étalonner a priori le problème d'inversion, et ainsi d'étudier son comportement et ses limitations dans le cadre de modèles simples. L'avantage de ce type d'approche est sa capacité à fournir des barres d'erreurs associées aux DEMs reconstruites à partir de données réelles. La technique développée a d'abord été appliquée à l'imageur SDO/AIA dans le cas de modèles de DEMs simples mais capables de représenter une grande variété de conditions physiques au sein de la couronne. Si l'inversion de plasmas proches de l'isothermalité apparaît robuste, nos résultats montrent qu'il n'en va pas de même pour les plasmas largement distribués en température, pour lesquelles les DEMs reconstruites sont à la fois moins précises mais aussi biaisées vers des solutions secondaires particulières. La technique a ensuite été appliquée au spectromètre Hinode/EIS, en utilisant un modèle de DEM représentant la distribution en loi de puissance des DEMs des régions actives, dont la pente permet de fournir des contraintes relatives à la fréquence des événements de chauffage coronal. Nos résultats montrent que les sources d'incertitudes sont à l'heure actuelle trop élevées pour permettre une mesure exploitable de la fréquence. La dernière partie est consacrée aux reconstructions tridimensionnelles obtenues par couplage tomographie/DEM, en s'intéressant aux structures polaires. Premières reconstructions réalisées avec AIA, nos résultats permettent d'étudier l'évolution en température et densité en fonction de l'altitude, montrant la présence de plumes polaires plus chaudes et denses que leur environnement. / Progress in our understanding of the solar corona properties is highly dependant of the emipirical or semi-empirical determination of the plasma fundamental parameters, such as magnetic field, density and temperature. However, there is no direct measurements of such quantities; the integration along the line of sight considerably complicates the interpretations of the observations, due to the superimposition of structures with different properties. To avoid this ambiguity, there exist several tools, including the Differential Emission Measure (DEM) and the tomography reconstruction technique. The former provides the quantity of emitting material as a function of the temperature, whereas the latter is able to reconstruct the three dimensional distribution of the coronal emissivity. Coupling these two techniques leads to a three dimensional diagnostic of the temperature and density. The inversion code used in this work is currently one of the two codes in the world able to perform this coupling. The method described in this work has been developed in order to estimate the robustness of the spectroscopic diagnostics using the DEM formalism, using a new characterisation method taken into account the different uncertainty sources involved in the inversion process. Using a probabilistic approach, this technique is able to calibrate a priori the DEM inversion problem and thus allows to study the inversion behavior and limitations in the context of simple DEMs models. The advantage of this method is its ability to provide confidence level on the reconstructed DEMs computed from real data. First applied to the SDO/AIA (Atmospheric Imaging Assembly) imager in the case of simple models able to represent a variety of plasma conditions, our results show that DEM inversion of isothermal or near-isothermal plasmas is robust, whereas the multithermal solutions are less accurate but also biased to secondary solutions. We also applied the method to the Hinode/EIS (EUV Imaging Spectrometer) spectrometer, using a power law DEM, typical of active regions DEM, from which the slope provides important constraints related to the coronal heating frequency. Our results point out that the different uncertainty sources are currently too high to allow exploitable measurements of this frequency. The last part is dedicated to the three-dimensional reconstructions obtained by coupling tomography and DEM tools, focusing on polar structures. First reconstructions obtained using AIA data, our results allow to study the evolution of the temperature and density as a function of altitude, showing polar plumes denser and hotter than their surrondings.

La couche la plus externe de l’atmosphère solaire, la couronne, est composée de plasma dont la température dépasse de plusieurs ordres de grandeur celle de la surface.Expliquer comment la couronne est chauffée à des températures de l’ordre d’un million de degrés constitue un défi majeur de la physique solaire.Dans ce contexte, je m’intéresse au chauffage des boucles coronales (qui sont des structures composées de plasma confiné dans des tubes de champ magnétique) et plus particulièrement aux cycles de non-équilibre thermique (TNE).L’étude de ces cycles permet de caractériser le chauffage des boucles.Ces cycles se développent dans des boucles soumises à un chauffage fortement stratifié, localisé près de leurs pieds.Ils se traduisent notamment par une variation périodique de la température et de la densité du plasma dans la boucle.Ces variations engendrent des pulsations d’intensité de longue période, qui sont détectées depuis peu dans l’émission en extrême-ultraviolet (EUV) de certaines boucles coronales.Par ailleurs, des écoulements périodiques de plasma à températures coronales se produisent durant ces cycles.Dans certains cas, le plasma qui s’écoule peut refroidir de plusieurs ordres de grandeur et former de la pluie coronale périodique.Durant ma thèse, j’ai travaillé à la première détection de ces écoulements à haute et à basse température.En utilisant des séries temporelles de spectres EUV de l’instrument Hinode/EIS, j’ai mesuré la vitesse Doppler du plasma dans des boucles dans lesquelles on détecte des pulsations d’intensité.Cela m’a permis de détecter des écoulements de plasma à température coronale associé à certaines pulsations d’intensité.Par ailleurs, j’ai participé à la détection d’un événement de pluie coronale périodique (à température plus froide) dans des séries d’images de l’instrument SDO/AIA.Ces détections permettent de confirmer que les pulsations d’intensité de longue période sont bien le résultat de cycles de TNE, ainsi que d’apporter de nouvelles contraintes sur le chauffage des boucles coronales.Cela permet notamment de conclure que le chauffage des boucles coronales est localisé près de leurs pieds et que son temps de répétition est inférieur au temps de refroidissement du plasma.Afin de détecter les écoulements à haute température, j’ai dû corriger de nombreux effets instrumentaux de EIS.J’ai notamment développé une nouvelle méthode pour aligner les spectres avec des images de l’instrument AIA, qui permet de corriger l’angle de roulis et la variation aléatoire du pointage de EIS.En appliquant cette méthode à un grand nombre de spectres, j’ai réalisé la première mesure systématique de l’angle de roulis de l’instrument.Par la suite, j’ai réalisé des simulations numériques du cas de pluie coronale périodique.Dans ces simulations, j’ai calculé l’évolution du plasma dans la boucle pour différents paramètres de chauffage et différentes géométries du champ magnétique.Cela m’a permis d’identifier les paramètres de chauffage permettant de reproduire le comportement observé.Avec ces simulations, j’ai par ailleurs pu comprendre comment l’asymétrie de la boucle et du chauffage conditionnent la température minimale atteinte par les écoulements qui se forment lors des cycles de non-équilibre thermique. / The outermost layer of the solar atmosphere, the corona, is composed of plasma which is hotter than the surface by several orders of magnitude.One of the main challenges in solar physics is to explain how the corona is formed and heated to temperatures of a few million degrees.In this context, I focus on the heating of coronal loops (which are structures composed of plasma confined in magnetic field tubes), and more precisely on thermal non-equilibrium (TNE) cycles.Studying these cycles allows us to characterize the heating of coronal loops.These cycles occur in loops with a highly stratified heating, localized near their footpoints.Among other effects, they cause periodic variations of the temperature and density of the plasma in the loop.These variations result in long-period intensity pulsations, which have recently been detected in the extreme-ultraviolet (EUV) emission of some coronal loops.In addition, periodic flows of plasma at coronal temperatures occur during these cycles.In some cases, the flowing plasma can cool down by several orders of magnitude, and thus form periodic coronal rain.During my thesis, I worked on the first detection of these periodic plasma flows at coronal and lower temperatures.Using time series of spatially-resolved EUV spectra from the instrument Hinode/EIS, I measured the Doppler velocity of plasma in loops undergoing long-period intensity pulsations.This allowed me to detect flows of plasma at coronal temperatures associated with some maxima of the intensity pulsations.In addition, I took part in the detection of an event of periodic coronal rain (at cooler temperatures), using series of images from the instrument SDO/AIA.These detections confirm that the long-period intensity pulsations detected in coronal loops are indeed the result of TNE cycles, and allow better constrain the heating of the loops.From this, conclude that the heating of coronal loops is highly stratified, localized near their footpoints, with a repetition time shorter than the cooling time of the plasma.Detecting the flows of plasma at coronal temperatures required that I correct many EIS instrumental effects.To that aim, I developed a new method for coalinging EIS spectra with images from AIA.This method can correct the roll angle and the jitter (a random variation of the pointing) of EIS.By applying it to a large number of spectra, I carried out a comprehensive determination of the EIS roll angle.I also performed numerical simulations of the periodic coronal rain event.In these simulations, I computed the evolution of the plasma in the loop for different values of the heating parameters, as well as several magnetic field geometries.This allowed me to determine the heating parameters which are required to reproduce the observed behavior of this loop.By analyzing these simulations, I was also able to understand how the asymmetry of the loop and of the heating determine the minimum temperature of the plasma flows which form during thermal non-equilibrium cycles.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

L’utilisation d’une méthode d’assimilation de données, associée à un modèle de convection anélastique, nous permet la reconstruction des structures physiques d’une partie de la zone convective située en dessous d’une région solaire active. Les résultats obtenus nous informent sur les processus d’émergence des tubes de champ magnétique au travers de la zone convective ainsi que sur les mécanismes de formation des régions actives. Les données solaires utilisées proviennent de l’instrument MDI à bord de l’observatoire spatial SOHO et concernent principalement la région active AR9077 lors de l’ ́évènement du “jour de la Bastille”, le 14 juillet 2000. Cet évènement a conduit à l’avènement d’une éruption solaire, suivie par une importante éjection de masse coronale. Les données assimilées (magnétogrammes, cartes de températures et de vitesses verticales) couvrent une surface de 175 méga-mètres de coté acquises au niveau photosphérique. La méthode d’assimilation de données employée est le “coup de coude direct et rétrograde”, une méthode de relaxation Newtonienne similaire à la méthode “quasi-linéaire inverse 3D”. Elle présente l’originalité de ne pas nécessiter le calcul des équations adjointes au modèle physique. Aussi, la simplicité de la méthode est un avantage numérique conséquent. Notre étude montre au travers d’un test simple l’applicabilité de cette méthode à un modèle de convection utilisé dans le cadre de l’approximation anélastique. Nous montrons ainsi l’efficacité de cette méthode et révélons son potentiel pour l’assimilation de données solaires. Afin d’assurer l’unicité mathématique de la solution obtenue nous imposons une régularisation dans tout le domaine simulé. Nous montrons enfin que l’intérêt de la méthode employée ne se limite pas à la reconstruction des structures convectives, mais qu’elle permet également l’interpolation optimale des magnétogrammes photosphériques, voir même la prédiction de leur évolution temporelle. / We use a data assimilation technique, together with an anelastic convection model, in order to reconstruct the convective patterns below a solar active region. Our results yield information about the magnetic field emergence through the convective zone and the mechanisms of active region formation. The solar data we used are taken from the instrument MDI on board the spatial observatory SOHO on July 2000 the 14th for the event called ”bastille day event”. This specific event leads to a solar flare followed by a coronal mass ejection. Assimilated data (magnetograms, temperature maps and vertical velocity maps) cover an area of 175 Mm × 175 Mm at photospheric level. The data assimilation technique we used, the ”Nudging Back and Forth”, is a Newtonian re- laxation technique similar to the ”quasi linear inverse 3D”. Such a technique does not require computation of the adjoint equations. Thus, simplicity of this method is a numerical advantage. Our study shows with a simple test case the applicability of this method to a convection model treated with the anelastic approximation. We show the efficiency of the NBF technique and we detail its potential for solar data assimi- lation. In addition, to ensure mathematical unicity of the obtained solution, a regularization has been imposed in the whole simulation domain. This is a new approach. Finally, we show that the interest of such a technique is not limited to the reconstruction of convective patterns but that it also allows optimal interpolation of photospheric magnetograms and predictions.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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