Un modèle de surface continentale (LSM en anglais) est un modèle numérique décrivant les échanges d'eau et d'énergie entre la surface terrestre et l'atmosphère. La physique de la surface de la terre comprend une vaste collection de processus complexes. L'équilibre entre la complexité du modèle et sa résolution, confronté à des limitations de calcul, représente une question fondamentale dans le développement d'un LSM. Les observations des phénomènes étudiés sont nécessaires afin d’adapter la valeur des paramètres du modèle à des variables reproduisant le monde réel. Le processus d'étalonnage consiste en une recherche des paramètres du modèle qui minimisent l’écart entre les résultats du modèle et un ensemble d'observations. Dans ce travail, nous montrons comment l'assimilation variationnelle de données est appliquée aux bilans d'énergie et d'eau du modèle de surface continentale ORCHIDEE afin d’étalonner les paramètres internes du modèle. Cette partie du modèle est appelé SECHIBA. Le logiciel YAO est utilisé pour faciliter la mise en œuvre de l'assimilation variationnelle 4DVAR. Une analyse de sensibilité a été réalisée afin d'identifier les paramètres les plus influents sur la température. Avec la hiérarchie des paramètres obtenue, des expériences jumelles à partir d'observations synthétiques ont été mises en œuvre. Les résultats obtenus suggèrent que l'assimilation de la température de surface a le potentiel d'améliorer les estimations de variables, en ajustant correctement les paramètres de contrôle. Enfin, plusieurs assimilations ont été faites en utilisant des observations de données réelles du site SMOSREX à Toulouse, France. Les expériences faites en utilisant différentes valeurs initiales pour les paramètres, montrent les limites de l'assimilation de la température pour contraindre les paramètres de contrôle. Même si l'estimation des variables est améliorée, ceci est dû à des valeurs finales des paramètres aux limites des intervalles prescrit de la fonction de coût. Afin de parvenir à un minimum, il faudrait permettre aux paramètres de visiter des valeurs irréalistes. Les résultats montrent que SECHIBA ne simule pas correctement simultanément la température et les flux et la relation entre les deux n’est pas toujours cohérente selon le régime (ou les valeurs des paramètres que l’on utilise). Il faut donc travailler sur la physique pour mieux simuler la température. En outre, la sensibilité des paramètres à la température n’est pas toujours suffisante, donnant une fonction de coût plate dans l’espace des paramètres prescrit. Nos résultats montrent que le système d'assimilation mis en place est robuste, puisque les résultats des expériences jumelles sont satisfaisants. Le couplage entre l'hydrologie et la thermodynamique dans SECHIBA doit donc être revu afin d'améliorer l'estimation des variables. Une étude exhaustive de l'erreur des mesures doit être menée afin de récupérer des termes de pondération dans la fonction de coût. Enfin, l'assimilation d'autres variables telles que l'humidité du sol peut maintenant être réalisée afin d'évaluer l'impact sur les performances de l’assimilation. / A land surface model (LSM) is a numerical model describing the exchange of water and energy between the land surface and the atmosphere. Land surface physics includes an extensive collection of complex processes. The balance between model complexity and resolution, subject to computational limitations, represents a fundamental query in the development of a LSM. With the purpose of adapting the value of the model parameters to values that reproduces results in the real world, measurements are necessary in order to compare to our estimations to the real world. The calibration process consists in an optimization of model parameters for a better agreement between model results and a set of observations, reducing the gap between the model and the available measurements. Here we show how variational data assimilation is applied to the energy and water budgets modules of the ORCHIDEE land surface model in order to constrain the model internal parameters. This part of the model is denoted SECHIBA. The adjoint semi-generator software denoted YAO is used as a framework to implement the 4DVAR assimilation. A sensitivity analysis was performed in order to identify the most influent parameters to temperature. With the parameter hierarchy resolved, twin experiments using synthetic observations were implemented for controlling the most sensitive parameters. Results obtained suggest that land surface temperature assimilation has the potential of improving the output estimations by adjusting properly the control parameters. Finally, several assimilations were made using observational meteorology dataset from the SMOSREX site in Toulouse, France. The experiments implemented, using different prior values for the parameters, show the limits of the temperature assimilation to constrain control parameters. Even though variable estimation is slightly improved, this is due to final parameter values are at the edge of a variation interval in the cost function. Effectively reaching a minimum would require allowing the parameters to visit unrealistic values. SECHIBA does not correctly simulates simultaneously temperature and fluxes and the relationship between the two is not always consistent according to the regime (or parameter values that are used). We must therefore work on the physical aspects to better simulate the temperature. Likewise, the parameter sensitivity to temperature is not always sufficient, giving as a result a flat cost function. Our results show that the assimilation system implemented is robust, since performances results in twin experiments are satisfactory. The coupling between the hydrology and the thermodynamics in SECHIBA must be reviewed in order to improve variable estimation. An exhaustive study of the prior errors in the measurements must be conducted in order to retrieve more adapted weighing terms in the cost function. Finally, the assimilation of other variables such as soil moisture should be performed to evaluate the impacts in constraining control parameters

L'évolution naturelle du climat, perturbée depuis les révolutions industrielles, est fortement marquée dans les hautes latitudes en particulier en Sibérie où une anomalie de température de +0.8°C est constatée depuis les années 2000 contre une anomalie moyenne de +0.4°C pour les moyennes latitudes. La Sibérie est couverte par des pergélisols lui conférant ainsi des particularités, notamment pour les régimes hydrologiques des rivières. Les projections climatiques prédisant jusqu'à un réchauffement de l'ordre de +5°C d'ici 2100, il est primordial d'en évaluer les impacts. La modélisation numérique à bases physiques s'avère être un outil intéressant pour répondre à ces questions. Ainsi, afin d'évaluer la réponse hydrologique au changement climatique en Sibérie nous avons travaillé sur l'évaluation multi-échelles des bilans d'énergie et d'eau avec le modèle ORCHIDEE. Ce modèle a été adapté aux caractéristiques des milieux froids, avec une amélioration de la représentation de la neige, une prise en compte du gel de l'eau du sol et une carte de végétation plus représentative de la végétation sibérienne. Une évaluation en mode forcé i.e. sans couplage avec l'atmosphère a été menée dans un premier temps. Ainsi, nous avons évalué ORCHIDEE au temps présent (1979-2009) à l'échelle du site en nous concentrant sur les données d'humidité et de température du sol dont nous disposions. Une analyse de sensibilité du modèle nous a permis d'identifier les paramètres les plus influents sur les bilans d'énergie et d'eau dans le sol. Leur étalonnage sur sites nous a permis de montrer que le modèle ORCHIDEE est capable de simuler correctement les transferts verticaux de chaleur et d'eau et les contenus en eau et températures du sol résultants. Par la suite nous avons étendu l'évaluation à la région de la Sibérie en confrontant nos résultats de simulation à des produits satellitaires, permettant une évaluation sur une série temporelle conséquente et sur une grande zone. Nous avons rassemblé un grand nombre d'observations telles que des données d'albédo, d'équivalent en eau pour la neige..., auxquelles nous avons comparé nos résultats de simulation. Ce travail nous a permis de montrer que le modèle simule de façon satisfaisante les bilans d'énergie et d'eau en Sibérie, mais aussi de mettre en avant l'importance du choix du forçage climatique. Ainsi, l'utilisation d'un second forçage climatique nous a permis de montrer l'importance du partitionnement pluie/neige ainsi que la sous-estimation possible des précipitations dans les forçages. Le modèle validé a été utilisé ensuite pour mener des études d'impacts, en utilisant 2 forçages climatiques sur le temps futur (2005 à 2099) sous scénario d'émission des gaz à effet de serre RCP8.5. Ainsi nous avons pu évaluer la variabilité liée au forçage et l'impact de l'évolution du climat sur les variables des bilans d'énergie et d'eau. Une limite autour de la latitude 60°N a été définie lors de l'analyse des précipitations futures et choisie pour orienter notre analyse selon deux zones de part et d'autre de la limite. Nous avons analysé les cycles saisonniers des variables de surface nous permettant de mettre en évidence les impacts du réchauffement climatique en lien avec l'augmentation de la température de l'air et leurs différences spatiales. Nous avons montré que la fonte du manteau neigeux est plus précoce au Sud et engendre une avance temporelle du pic de crue de printemps pour la Lena et l'Amour. Sur l'Ob et le Ienisseï, des changements ont été aussi montrés (une diminution du débit au cours du temps pour l'Ob et une augmentation pour le Ienisseï, sans changement de phasage temporel), qui pourraient conduire à des impacts socio-économiques importants pour les populations locales. Cette étude nous a également permis de montrer que les nouvelles conditions climatiques sont plus favorables à la végétation. Nous avons montré aussi la cohérence des deux projections climatiques étudiées. / The natural evolution of the climate, disturbed since the industrial revolutions, is strongly marked in the high latitudes especially in Siberia where a temperature anomaly of +0.8°C has been observed since the 2000s against an average anomaly of + 0.4°C for The mid-latitudes. Siberia is covered by permafrost, giving it particularities, especially for the hydrological regimes of rivers. Climatic projections predicting up to +5°C warming by 2100, it is essential to evaluate their impacts. Physical-based numerical modeling is an interesting tool to answer these questions. Thus, in order to evaluate the hydrological response to climate change in Siberia we worked on the multi-scale evaluation of energy and water balances with the ORCHIDEE model. This model was adapted to the characteristics of cold environments, with an improvement of the representation of the snow, a consideration of the freezing of the soil water and a map of vegetation more representative of the Siberian vegetation. An evaluation in forced mode i.e. without coupling with the atmosphere was carried out initially. Thus, we evaluated ORCHIDEE at the present time (1979-2009) at the site scale, concentrating on the soil moisture and soil temperature data available. A sensitivity analysis of the model allowed to identify the most influential parameters on the balance of energy and water in the soil. Their on-site calibration allowed to show that the ORCHIDEE model is able to correctly simulate the vertical transfers of heat and water and the resulting water and soil temperature contents. We then extended the evaluation to the Siberian region by comparing simulation results with remote sensing data, allowing an evaluation over a substantial time series and over a large area. We collected a large number of observations such as albedo data, water equivalent for snow ..., on which we compared the simulation results. This work allowed to show that the model simulates satisfactorily the energy and water balance in Siberia, but also to highlight the importance of the choice of climatic forcing. Thus, the use of a second climatic forcing enabled to show the importance of rain/snow partitioning and the possible underestimation of precipitation in forcing. The validated model was then used to carry out impact studies, using 2 climatic forcings on the future time (2005 to 2099) under scenario of emission of greenhouse gases RCP8.5. Thus, we were able to evaluate the variability related to forcing and the impact of climate change on the variables of energy and water balance. A boundary around latitude 60°N has been defined in the analysis of future precipitation and chosen to orient our analysis in two zones on either side of the boundary. We analyzed the seasonal cycles of the surface variables allowing us to highlight the impacts of global warming in relation to the increase in the air temperature and their spatial differences. We have shown that the melting of the snowpack is earlier in the South and generates a temporal advance of the spring flood peak for the Lena and the Amur. On the Ob and Yenisei, changes have also been shown (a decrease in flow over time for the Ob and an increase for the Yenisei, without any change in temporal phasing), which could lead to socio-economic impacts Important for local populations. This study also allowed us to show that the new climatic conditions are more favorable to vegetation. We also showed the coherence of the two climate projections studied.

ISBA-A-gs est une option du modèle de surface continentale du CNRM, ISBA, qui simule les échanges de carbone entre la biosphère terrestre et l'atmosphère. Au cours de cette thèse, le modèle est utilisé pour la première fois à l'échelle globale en mode forcé. Plusieurs simulations globales sont réalisées pour évaluer la sensibilité des flux turbulents et du LAI à un doublement de CO2 et au changement climatique prévu pour la fin du XXIe siècle.<br />Une nouvelle option du modèle, nommée ISBA-CC, est aussi développée afin de simuler de manière plus réaliste la respiration de l'écosystème, en distinguant la respiration autotrophe et la respiration hétérotrophe.<br />La validation de la dynamique de la végétation et des flux de carbone échangés, à la fois à l'échelle globale à l'aide de données satellitaires, et à l'échelle locale sur 26 sites de mesure du réseau FLUXNET, montre que le modèle de surface est suffisamment réaliste pour être couplé à un modèle de circulation générale, afin de simuler les interactions entre la surface continentale, l'atmosphère et le cycle du carbone.

Les objectifs de la présente thèse sont l'analyse des mécanismes de couplage surface-atmosphère contrôlant la température moyenne de surface et son cycle diurne dans les régions sèches, humides et de transition.Nous montrons le rôle clé de l'inertie thermique sur la température de surface dans les régions sèches. La sensibilité à l'inertie thermique de la température de nuit est plus élevée que la sensibilité de la température de jour, impactant la température moyenne journalière. Nous montrons que cet effet est directement lié à l'instabilité de la couche limite, plus forte le jour que la nuit. Nous mettons également en lumière le double rôle du forçage solaire : Le premier est d'être la source du contraste diurne de la couche limite, à l'origine de la dissymétrie de réponse de la température à l'inertie thermique, le second est d'atténuer cet effet, puisque la forte dissymétrie du forçage solaire favorise la sensibilité de la température de jour par rapport à la nuit.Dans les régions humides, nous constatons que la sensibilité de la température de surface à l'inertie thermique est très faible. Ceci est dû aux fortes valeurs du flux latent qui contrôle la température de surface. Néanmoins, nous signalons que l'inertie thermique peut impacter le bilan d'eau à la surface, comme dans la région de la mousson indienne par exemple.Dans les régions de transition, nous montrons que la relation entre la température et l'humidité de surface est atténuée de 20 à 50 \% environ, du fait de la dépendance de l'inertie thermique à l'humidité de surface. Nous suggérons ainsi d'intégrer l'effet de l'humidité sur l'inertie thermique en plus de son effet sur l'évaporation. / The main objectives of this study are to analyze the surface-atmosphere coupling mechanisms controlling the mean temperature and its diurnal cycle in the dry, humid and transitional zones. We show that thermal inertia plays a key role on the surface temperature in dry regions. The sensitivity of surface temperature to thermal inertia is high during the night but low during the day, impacting the mean surface temperature. We demonstrate that this effect is directly related to the instability of the planetary boundary layer, which is higher during the day compared to the night.Moreover, we emphasize the dual role of the solar forcing. The first one is to be the source of the diurnal contrast of the planetary boundary layer, which is the origin of the diurnal asymmetry of the surface temperature response to thermal inertia. The second one is to attenuate this effect, since the high asymmetry of the solar forcing foster the sensitivity of the day temperature compared to the night. In humid regions, we notice that the sensitivity of the surface temperature to thermal inertia is weak. This is due to the high values of the latent heat flux which controls the surface temperature. Nevertheless, we should point out that the thermal inertia may have an impact on the water budget at the surface, as it is the case in the Indian Monsoon region. In the transitional regions, we show that the relation between surface temperature and soil moisture is attenuated by about 20 to 50 % because of the dependency of the thermal inertia to soil water content. Hence, we suggest to integrated the effect of soil moisture on the thermal inertia in addition to its effect on evaporation.