Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 1999. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèse (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2006. / Titre de l'écran-titre (visionné le 8 mai 2008). In ProQuest dissertations and theses. Publié aussi en version papier.

Résumé : Depuis les années 1990, environ 12 personnes par année sont tuées des suites d’une avalanche, ce qui en fait maintenant la principale cause de décès liés aux catastrophes hivernales au Canada (Stethem, 2003). Comme l'intérêt pour les activités de plein air telles que la randonnée, la motoneige et le ski de randonnée dans les régions éloignées augmente, l’amélioration de la prévision des avalanches à l'échelle régionale est nécessaire afin d’assurer la sécurité des usagers de l’arrière-pays. La logistique et les mesures de sécurité étant importantes lors de déplacements dans l’arrière-pays, les observations du couvert neigeux (observations d'avalanches, profils stratigraphiques et tests de stabilité) en terrain avalancheux ne sont pas toujours possibles pour les praticiens et prévisionnistes du milieu. Une alternative intéressante est d'analyser le manteau neigeux à distance en utilisant les sorties de modèles physiques de simulation du couvert neigeux. SNOWPACK, un modèle développé par l'Institut WSL sur la neige et les avalanches (SLF) en Suisse, est actuellement utilisé de manière opérationnelle pour la prévision d'avalanches et la recherche dans les Alpes suisses. Le projet vise à adapter SNOWPACK aux différentes conditions météorologiques dans les montagnes canadiennes (climat parfois côtier, transitionnel ou continental) et à l’utiliser dans le contexte de gestion de la prévention d’avalanches d’Avalanche Canada afin d’améliorer les prévisions à l’échelle régionale de la stabilité du couvert neigeux. Ce mémoire présente les traitements et analyses qui ont été menés pour évaluer le potentiel d'utilisation du modèle SNOWPACK forcé à la fois avec des données météorologiques in-situ et des données météorologiques de réanalyses. La validation des données de réanalyses avec les données in-situ pour les hivers de 2013-2014 et de 2014-2015 montre que le modèle météorologique GEM-LAM (Global Environmental Multiscale Limited Area Model) du Centre Météorologique Canadien (CMC) est le plus précis pour les trois contextes climatiques du projet. Un biais sur les données de précipitation proportionnel à l’intensité de celles-ci a toutefois également été identifié. Les sorties des simulations forcées avec GEM-LAM sont les plus proches des mesures observées sur le terrain en ce qui a trait aux indices de densité et de température relative moyenne, montrant des R² supérieurs et des valeurs de RMSE plus faibles. Finalement, l’analyse qualitative de la présence de couches faibles persistantes à l'aide de la plate-forme InfoEX d’Avalanche Canada montre un accord entre les dates de formation de croûte de regel et de givre de surface et les sorties du modèle SNOWPACK, confirmant son potentiel pour une adaptation canadienne. / Abstract : Since the 1990s, approximately 12 people per year are killed on average by avalanches, which are now the primary cause of death related to winter disasters in Canada (Stethem, 2003). As interest in outdoor activities, such as hiking, sledding and ski touring, in remote areas is increasing, there is a strong need for improved avalanche forecasting at the regional scale. Due to important logistical and safety matters, avalanche terrain measurements are not always possible for practitioners/forecasters (avalanche observations, snowpack profiles and stability tests). An interesting alternative is to analyze the snowpack without these challenges by using multilayered snow model outputs. SNOWPACK, a model developed by the WSL Institute for Snow and Avalanche Research (SLF) in Switzerland, is currently used operationally for avalanche prediction and research (Lehning, 1999) in the Swiss Alps. This projects aims to improve largescale predictions of snow stability and avalanches in a Canadian context using SNOWPACK. Thus, this documents presents the analyses that have been conducted to assess the potential of using SNOWPACK driven with both in-situ and forecasted meteorological data. A comparison of meteorological data from in-situ and predicted datasets for the winters of 2013-2014 and 2014-2015 shows that the GEM-LAM model is the most accurate for the three climatic contexts in this project, but also showed a precipitation bias proportional to its intensity/rate. Snow simulations forced with GEM-LAM are the closest to field measurements, showing a higher R² and lower RMSE values. Finally, predictions of persistent weak layers have also been validated using the InfoEx platform from Avalanche Canada. Crust and surface hoar formation dates simulated by SNOWPACK agree with the information reported in InfoEx highlighting the potential for a Canadian implementation.

Thèses (M.Sc.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2004. / Titre de l'écran-titre (visionné le 24 août 2006). Publié aussi en version papier.

Th. doct.--Physique--Grenoble 1, 1994. / Bibliogr. p. 191-200. Résumé en anglais et en français.

Th. doct.-ing.--Grenoble 1, 1978.

L'étude et la mesure des propriétés de la neige occupent les scientifiques depuis presque un siècle, et ce, pour de nombreuses raisons [1]. Entre autres, pour en savoir davantage sur le fonctionnement des avalanches [2], pour comprendre l'hydrologie de certaines régions [3], pour étudier les changements climatiques [4] ou encore pour étudier les populations de lemmings [5]. Le vent et des gradients de température présents dans le manteau neigeux influencent la structure et les propriétés physiques macroscopiques de la neige tout au long de l'hiver [6]. Actuellement, aucun appareil n'est capable de monitorer l'ensemble de ces changements. Cependant, quelques appareils optiques ont été conçus pour caractériser certains paramètres influençant le transfert radiatif : la surface spécifique SSA, le paramètres d'amplification de l'absorption B et le paramètre d'asymétrie g [7] [8] [9]. Ceux-ci sont limités à faire des mesures d'intensité pouvant déterminer un seul paramètre par géométrie. Les autres paramètres sont ensuite estimés, pouvant induire des erreurs de 10% à 15% sur les données obtenues [10] [11] [8]. Rendre ces appareils sensibles à la polarisation leurs permettraient de faire directement des mesures en intensité et en polarisation évitant ainsi de devoir recourir à des estimations. Pour cela, la polarisation doit varier différemment de l'intensité aux propriétés d'un manteau neigeux et ne pas dépendre de d'autres propriétés inconnues. De nombreux travaux de recherche ont tenté de trouver un lien entre la polarisation et les propriétés de la neige, mais aucun n'a réussi à déterminer d'équation analytique [12] [13] [14] [15] [16]. Ce travail de recherche permet d'investiguer si l'introduction de la polarisation dans un appareil optique pourrait permettre d'introduire un nouveau type de mesure aidant ainsi à la caractérisation des quatre paramètres ciblés. Pour cela, l'effet de chacun des paramètres SSA, ρ, g et B sur la polarisation est étudié. D'abord, l'effet de la forme des cristaux via la variation des paramètres B et g est étudié en concevant des tracés de rayons pour une particule unique. Il est déterminé que ces paramètres varient beaucoup avec la polarisation et que le transfert radiatif, pour une particule donnée, de la polarisation dépend de la forme polarisée de B et g. Ainsi, en généralisant pour un milieu poreux, le transfert radiatif des rayons polarisés dépendrait des formes polarisées de B et g. Par conséquent, la polarisation ne peut être utilisée lorsque la forme des cristaux de neige peut varier, à moins qu'un lien entre les formes non-polarisées et les formes polarisées de B et g existe. Ensuite, les paramètres ρ et SSA sont étudiés dans un milieu neigeux en concevant des tracés de rayons Monte-Carlo et dans un milieu diphasique. Les deux types de tracés de rayons convergent très bien lorsque le paramètre de taille x < 5000 et que la porosité φ < 0.5. L'intensité (I) et le degré de polarisation (DOP) sont étudiés sous plusieurs géométries en transmission et en réflexion. Pour des cristaux peu absorbants (µₐ ≪ µʹₛ), il est vu que le DOP varie en fonction de la SSA et ρ dans le domaine asymptotique de diffusion comme DOP(z) ∝ e [exposant SSA∗ρ∗z], où z est la distance entre la source et le détecteur. Cette relation semble s'avérer indépendante des géométries testées. L'effet de l'absorption est aussi étudié, mais aucune équation n'a permis de caractériser son effet. Cependant, il a été démontré que, pour un milieu peu absorbant (µₐ ≪ µʹₛ), le DOP est indépendant de µₐ et, par conséquent, de la variation de B à la polarisation. Des tests en laboratoire sur des volumes de billes de vitre sont faits pour confirmer la relation DOP(z) ∝ e [exposant SSA∗ρ∗z]. Il est démontré que pour les trois plus petites tailles de billes, l'effet de l'absorption est négligeable sur le DOP (µₐ ≪ µʹₛ). En utilisant les résultats de laboratoire, il est démontré qu'une mesure de polarisation et d'intensité permet de déterminer ρ et SSA d'un milieu poreux. Cette méthode est seulement valide dans l'approximation de l'optique géométrique (x ≪ 100), pour un milieu peu absorbant et pour une forme de particules connue.

La perméabilité intrinsèque et la conductivité thermique de la neige sont deux paramètres essentiels pour effectuer l'analyse numérique du comportement thermique de milieux poreux. Plusieurs mesures de ces paramètres ont été effectuées successivement sur des échantillons de neiges compactées recueillis à l'Université Laval. La mesure de la conductivité thermique a été effectuée selon la méthode du fil chaud. Pour la perméabilité intrinsèque, un perméamètre à air à double mur fût conçu pour des expériences en laboratoire. La perméabilité intrinsèque et la conductivité thermique variaient respectivement de 1.1 x 10-8 à 8.0 x 10-11 m2 et de 0.09 à 0.48 W/mK pour des échantillons de neige ayant des porosités s'étalant entre 0.32 et 0.75. Les résultats se comparent bien avec ceux trouvés dans la littérature. Des modèles de prédiction des propriétés ont été examinés pour chacune des propriétés avec la porosité et le diamètre des grains.

En raison de l'interception de la neige par la canopée, l'accumulation et la fonte de neige est bien différente en forêt qu’en milieu ouvert. La neige interceptée peut se sublimer, se décharger ou fondre, causant beaucoup de variabilité dans la distribution de l'épaisseur de la neige au sol. La présence d’une canopée modifie également les échanges d'énergie entre la neige, le sol et l'atmosphère. Compte tenu de l'importance de la fonte de neige sur les secteurs dépendants de l’eau tels que la production hydroélectrique, l'approvisionnement en eau agricole et urbaine, il est donc essentiel de surveiller / modéliser les propriétés et les processus du manteau neigeux en forêt. Le suivi de la neige sur le terrain est une tâche fastidieuse. Ainsi, au fil des ans, plusieurs études ont utilisé des produits satellitaires ou tenté de modéliser les propriétés du manteau neigeux, s’affranchissant ainsi de mesures exhaustives sur le terrain. En général, il existe trois types de modèle de fonte de neige (statistique, à indice de température et par modélisation du bilan énergétique) qui sont utilisés dans une variété de couverts comme les forêts, les glaciers, les milieux ouverts, etc. Ils partagent l’objectif commun de modéliser l'évolution de l'équivalent en eau de la neige. Dans cette étude, nous avons combiné des observations sur le terrain avec des modèles de fonte des neiges dans le but d’atteindre l’objectif global de la thèse, soit de mieux comprendre le comportement de la neige dans un petit bassin versant de la forêt boréale humide. La thèse présente trois objectifs spécifiques : (i) quantifier et modéliser la variabilité spatiotemporelle de la distribution d’équivalent en eau de la neige; (ii) explorer la performance de modèles de fonte de neige à indice de température et (iii) documenter la variabilité spatiale du déficit calorifique du couvert de neige. Chaque objectif spécifique est associé à un chapitre de la présente thèse. Pour les besoins de cette recherche, nous avons recueilli 1810 échantillons de carottiers à neige, de même que 70 puits de neige, dans 9 sites forestiers distincts d’un bassin expérimental de la forêt boréale humide (Forêt Montmorency; 47°N, 71°O) de l’Est du Canada lors des hivers de 2016-17 et 2017-18. À proximité de ces sites, nous avons fabriqué et déployé des stations mesurant le profil vertical de température de la neige, la température de l'air, l'épaisseur de la neige et le profil de température du sol. Sur ces sites, des données détaillées sur la végétation telles que l'indice de surface foliaire (LAI), la densité du couvert, la hauteur des arbres, la densité des arbres et le diamètre des arbres ont été recueillies à l'aide de mesures sur le terrain et d'un produit LiDAR. Notre analyse a été de plus supportée par les observations de deux tours de flux, nous fournissant ainsi les flux de chaleur sensible et latente entre la surface terrestre et à l’atmosphère à chaque 30 minutes. Dans le premier chapitre, nous avons mis au jour une relation entre l'épaisseur de neige et le diamètre des arbres environnants. Le site avec une forêt juvénile est celui où la plus grande variabilité spatiotemporelle a été observée. Nous avons utilisé trois modèles statistiques soit la régression linéaire multiple, les arbres de régression et les réseaux de neurones (NN) pour identifier les variables pertinentes affectant la variabilités patio temporelle de l’équivalent en eau de la neige. Avec un coefficient de Nash de 0,77 en calage et de 0,72en validation, le modèle NN a présenté les meilleures performances, identifiant ainsi la hauteur de la neige, le diamètre des arbres, l'âge du manteau neigeux et la densité des arbres comme des facteurs clés contrôlant la variabilité spatiotemporelle de la neige en forêt. Dans le deuxième chapitre, nous avons exploré différents modèles de fonte à indice de température (TI) en s’intéressant à leur performance dans un contexte de données d’entrée rarement disponibles, comme la température de surface de la neige, le rayonnement intrant sous-couvert et la sublimation. Nous nous sommes aussi intéressés à la pertinence de tenir compte de l'interception de précipitation par la canopée et du déficit calorifique du couvert de neige. Sur la base de notre évaluation, à l’exception de la sublimation et de la température de surface qui ont permis de faibles gains de performance, aucun des processus additionnels ou données d’entrée testés n’a généré de gain appréciable de performance. Enfin, au troisième chapitre, nous avons documenté la variabilité du déficit calorifique de la neige dans quatre sites forestiers à l’aide d’observations récoltées dans des puits à neige. Nous nous sommes également intéressés à la variabilité spatiotemporelle à court terme du déficit calorifique en générant des séries à l’aide d’un approche hybride, basée notamment sur le modèle de surface CLASS (Canadian Land Surface Scheme).Nous avons ainsi pu documenter l'effet de la forêt, de la topographie locale et du régime thermique propre à chaque site sur la variabilité du contenu en froid sur nos sites d'étude. Nous avons entre autres constaté que le contenu en froid était maximal au début février, indépendamment du site, comme c’est là que les températures de l’air étaient les plus froides. Nous avons aussi pu constater qu’en moyenne, 61% du déficit calorifique de la neige était contenu dans les premiers 50 cm. En résumé, cette recherche s'est concentrée sur l’étude des propriétés du manteau neigeux dans un petit bassin versant de la forêt boréale, à l’aide de mesures exhaustives sur le terrain et en utilisant différents modèles de fonte des neiges. En documentant les processus, nous avons pu mettre en lumière que malgré la présence de couvert forestier aux propriétés contrastées, le couvert de neige présentait de nombreuses similitudes d’un site à l’autre, ce qui est porteur d’espoir pour la modélisation de la neige en forêt. / Because of the interception of snow by the canopy, the accumulation and melting of snow in the forest is different than in the open environment. The intercepted snow can sublimate, discharge or melt, causing a great deal of variability in the distribution of snow depth on the ground. The presence of a canopy also modifies the energy exchanges between the snow, the soil and the atmosphere. Given the importance of snowmelt on waterdependent sectors such as hydroelectric production, agricultural and urban water supply, it is therefore essential to monitor/model the properties and processes of snow cover in the forest. Monitoring snow in the field is a tedious task. Thus, over the years, several studies have used satellite products or attempted to model snowpack properties, thus avoiding exhaustive field measurements. In general, there are three types of snowmelt models (statistical, temperature index and energy balance model) that are used in a variety of cover types such as forests, glaciers, open environments, etc. They share the common objective of modelling the evolution of snow water equivalent. In this study, we combined field observations with snowmelt models in order to achieve the overall goal of the thesis, which is to better understand the behaviour of snow in a small watershed of the humid boreal forest. This main objective is declined into the three following specific objectives: (i) to quantify and model the spatial and temporal variability of snow water equivalent distribution; (ii) to explore the performance of temperature index snowmelt models; and (iii) to document the spatial variability of the cold content of the snow cover. Each specific objective is associated with a chapter of this thesis. For the purpose of this research, we collected 1810 snow core samples, as well as 70 snow pits, from 9 distinct forest sites in an experimental catchment of the humid boreal forest (Montmorency Forest; 47°N, 71°W) during the winters of 2016-17 and 2017-18. In the vicinity of these sites, stations measuring the vertical snow temperature profile, air temperature, snow depth and soil temperature profile were deployed. At these sites, detailed vegetation data such as Leaf Area Index (LAI), canopy density, tree height, tree density and tree diameter were collected using field measurements and a LiDAR product. Our analysis was further supported by observations from two flux towers, providing us with sensible and latent heat fluxes between the Earth’s surface and the atmosphere every 30 minutes. In the first chapter, we have highlighted a relationship between snow depth and the diameter of the surrounding trees. The site with a juvenile forest was the one where the greatest spatiotemporal variability was observed. We used three statistical models: multiple linear regression, binary regression trees and neural networks (NN) to identify the relevant variables affecting the spatial and temporal variability of the snow water equivalent. With a Nash coefficient of 0.77 in calibration and 0.72 in validation, the NN model showed the best performance, identifying snow depth, tree diameter, snowpack age and tree density as key factors controlling the spatialtemporal variability of forest snow. v In the second chapter, we explored different temperature-index (TI) melting models by looking at their performance in the context of rarely available input data such as snow surface temperature, incoming shortwave radiation and sublimation. We also investigated the relevance of taking into account canopy interception and cold content. On the basis of our evaluation, with the exception of sublimation and surface temperature, which resulted in small performance gains, none of the additional processes or inputs tested generated appreciable performance gains. Finally, in the third chapter, we documented the variability of the snowpack cold content at four forest sites using observations collected from snow pits. We also investigated the short-term spatial and temporal variability of the snowpack cold content by generating series using a hybrid approach, based in part on the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) surface model. We were thus able to document the effect of the forest, the local topography and the thermal regime specific to each site on the variability of the cold content at our study sites. Among other things, we found that the cold content was highest in early February, regardless of site, as this is when air temperatures were the coldest. We were also able to observe that, on average, 61% of the snow's heat deficit was contained in the first 50 cm. In summary, this research focused on studying the properties of the snowpack in a small watershed of the boreal forest, using extensive field measurements and different snowmelt models. By documenting the processes, we were able to highlight that despite the presence of forest cover with contrasting properties, the snow cover showed many similarities from one site to another, which is hopeful for snow modeling in the forest.

Les stations de ski du Nord-Est américain utilisent largement des systèmes de fabrication de neige afin d’être moins dépendantes des conditions atmosphériques. Les changements climatiques anticipés dans les années à venir risquent de rendre encore plus essentielle la présence de systèmes de fabrication de neige pour ces stations. La production de neige fabriquée génère toutefois des coûts supplémentaires substantiels, tant au niveau de l’achat d’équipement que de sa mise en marche. La station de ski Bromont, qui investit beaucoup dans le développement de son système de production de neige fabriquée, désire optimiser les performances de ce dernier. En collaboration avec l’Université de Sherbrooke, la station de ski Bromont a participé à une étude de son système de fabrication de neige et d’entretien de ses pistes. Divisée en deux volets, l’étude a consisté à évaluer l’efficacité des canons à neige en fonction de la température et du taux d’humidité de l’air. Le modèle numérique de neige 1D Crocus a ensuite été adapté et utilisé pour modéliser une section de piste et évaluer l’impact des approches de fabrication de neige et d’entretien des pistes sur l’épaisseur et l’état du couvert de neige (dureté et densité des couches de neige). Le modèle a également été utilisé pour évaluer l’impact des changements climatiques anticipés pour 2030 et 2050. En utilisant un système d’analyse multicritère des résultats, les modélisations ont permis de déterminer que l’utilisation de deux périodes de fabrication, une tôt en début de saison puis une à partir du mois de janvier, était optimale. Des paramètres idéaux de fabrication ont aussi été déterminés, soit des températures seuil de fabrication de -4 et -5°C avec des hauteurs seuil de neige de 0.5 et 0.7 m pour la 1re période de fabrication et une température seuil de -8°C avec une hauteur seuil de 1.2 m pour la 2e période. Le modèle « degré-heure totale (degHtot)» pour déterminer la date de début de fabrication au début de la saison a également été retenu. Pour ce qui est de l’impact des changements climatiques anticipés, celui-ci se traduit par un raccourcissement de la saison ainsi qu’une augmentation du temps de fabrication nécessaire pour l’enneigement des pistes. Par rapport aux années de références centrées autour de l’an 2010, lorsque la hauteur du couvert de neige à atteindre a été fixée à 1.2 m., une augmentation du temps d’enneigement de 32 à 39% a été évaluée pour l’horizon 2030 et de 28 à 38% pour l’horizon 2050. Considérant cette même hauteur du couvert de neige à atteindre, la durée possible de la saison diminuerait de 5 à 8%, soit en moyenne une diminution de 7 à 9 jours pour l’horizon 2030 et de 7 à 9% pour l’horizon 2050, soit une diminution moyenne de la saison variant entre 10 et 13 jours par rapport aux années de référence.