Résumé: L’Institut pour l'étude de la neige et des avalanches en Suisse (SLF) a développé SNOWPACK, un modèle thermodynamique multi-couches de neige permettant de simuler les propriétés géophysiques du manteau neigeux (densité, température, taille de grain, teneur en eau, etc.) à partir desquelles un indice de stabilité est calculé. Il a été démontré qu’un ajustement de la microstructure serait nécessaire pour une implantation au Canada. L'objectif principal de la présente étude est de permettre au modèle SNOWPACK de modéliser de manière plus réaliste la taille de grain de neige et ainsi obtenir une prédiction plus précise de la stabilité du manteau neigeux à l’aide de l’indice basé sur la taille de grain, le Structural Stability Index (SSI). Pour ce faire, l’erreur modélisée (biais) par le modèle a été analysée à l’aide de données précises sur le terrain de la taille de grain à l’aide de l’instrument IRIS (InfraRed Integrated Sphere). Les données ont été recueillies durant l’hiver 2014 à deux sites différents au Canada : parc National des Glaciers, en Colombie-Britannique ainsi qu’au parc National de Jasper. Le site de Fidelity était généralement soumis à un métamorphisme à l'équilibre tandis que celui de Jasper à un métamorphisme cinétique plus prononcé. Sur chacun des sites, la stratigraphie des profils de densités ainsi des profils de taille de grain (IRIS) ont été complétés. Les profils de Fidelity ont été complétés avec des mesures de micropénétromètre (SMP). L’analyse des profils de densité a démontré une bonne concordance avec les densités modélisées (R[indice supérieur 2]=0.76) et donc la résistance simulée pour le SSI a été jugée adéquate. Les couches d’instabilités prédites par SNOWPACK ont été identifiées à l’aide de la variation de la résistance dans les mesures de SMP. L’analyse de la taille de grain optique a révélé une surestimation systématique du modèle ce qui est en accord avec la littérature. L’erreur de taille de grain optique dans un environnement à l’équilibre était assez constante tandis que l’erreur en milieux cinétique était plus variable. Finalement, une approche orientée sur le type de climat représenterait le meilleur moyen pour effectuer une correction de la taille de grain pour une évaluation de la stabilité au Canada. / Abstract : The snow thermodynamic multi-layer model SNOWPACK was developed in order to address the risk of avalanches by simulating the vertical geophysical and thermophysical properties of snow. Risk and stability assessments are based on the simulation of the vertical variability of snow microstructure (grain size, sphericity, dendricity and bond size), as well as snow cohesion parameters. Previous research has shown a systematic error in the grain size simulations (equivalent optical grain size) over several areas in northern Canada. In order to quantify the simulated errors in snow grain size and associated uncertainties in stability, snow specific surface area (SSA), was measured using a laser-based system measuring snow albedo through an integrating sphere (InfraRed Integrating Sphere, IRIS) at 1310 nm. Optical grain size was retrieved from the IRIS SSA measurements in order to validate the optical equivalent grain radius from simulated SNOWPACK outputs. Measurements occurred during a field campaign conducted during the 2013-2014 winter season in the Canadian Rockies. The two study plots selected are located at Glacier National Park, BC and Jasper National Park, AB. Profiles of density and stratigraphic analysis were completed as well as grain size (IRIS) profiles, combine with snow micropenetrometer (SMP) measurements. Density analysis showed good agreement for the simulated values (R[superscript 2]=0.76) and thus the simulated resistance for the SSI was assumed of reasonable precision. Snow instabilities predicted by SNOWPACK were observed by SMP resistance variation. The optical grain size analysis showed systematic overestimation of the modeled values, in agreement with the current literature. Error in SSA evolution in a rounding environment was mostly constant whereas error in conditions driven by temperature gradient was variable. Finally, it is suggested that a climate-oriented parametrization of the microstructure could represent an improvement for stability assessment in Canada given the variability and size of avalanche terrain.

The snow cover plays an important role not only for the whole climate system but also for tourism and economy in the Lapland winter (e.g. dog sledding, snow mobile, etc). Snow constitutes a shelter for animals and plants during the winter due to thermal isolation, but, on the range of this investigation, it can make grazing difficult for reindeers, if the conditions are not favorable. Different approaches to the study have been made; the first and most important part of the investigation was a campaign in Järämä, in Swedish Lapland. During 3 days (between the 3rd and 5th of March 2009), a series of snow pits were done, recording snow grain size, snow layers depth, snow hardness/compactness, density and temperature. The hardness in the snow was evaluated through ram penetration tests. It was additionally studied the correspondence between the snow layers found in situ and the Sámi terminology. Another approach of the study consisted of satellite observations during the winter season 2008/2009 with day light in the region. The type of imagery used was MODIS (The Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) daily snow albedo and 8-day surface reflectance products. Measurements of temperature, precipitation, snow depth were used to cover the polar night time when satellite images were missing. According to these weather observations some snow metamorphisms were also studied, and their influence on the snowpack conditions. Through the comparison between all these forms of data it was found that in the winter season 2008/2009 the conditions for reindeers grazing were not good due to the formation of ice encapsulating the lichens and grass. Additionally several hard snow layers have been found in the snowpack which increase the difficulty to dig in the snow and may cause problems to the reindeers’ digestion. Snow hardness measurements with a ram penetrometer, manual tests and visual grain size observation proved these discovers. Several periods of positive temperature may cause melting/refreezing cycles contributing to the formation of hard snow layers. These conclusions are supported by the snow albedo and surface reflectance satellite imagery. In these images is visible a period with snow albedo decreasing a lot in the beginning of autumn, after the first lasting snowfall. The weather conditions in early fall, when the first durable snow occurs, are of extreme importance for the reindeers’ grazing, and in the case of the studied winter season, the conditions were not favorable.

La caractérisation de la neige est un enjeu important pour la gestion des ressources en eau et pour la prévision des risques d'avalanche. L'avènement des nouveaux satellites Radar de Synthèse d'Ouverture (RSO) bande X à haute résolution permet d'acquérir des données de résolution métrique avec une répétitivité journalière. Dans ce travail, un modèle de rétrodiffusion des ondes électromagnétiques de la neige sèche est adapté à la bande X et aux fréquences plus élevées. L'algorithme d'assimilation de données 3D-VAR est ensuite implémenté pour contraindre le modèle d'évolution de la neige SURFEX/Crocus à l'aide des observations satellitaires. Enfin, l'ensemble de ces traitements sont évalué à partir de données du satellite TerraSAR-X acquises sur le glacier d'Argentière dans la vallée de Chamonix. Cette première comparaison montre le fort potentiel de l'assimilation des données RSO bande X pour la caractérisation du manteau neigeux. / Characterization of snowpack structure is an important issue for the management of water resources and the prediction of avalanche risks. New Synthetic Aperture Radar (SAR) satellites in X-band at high-resolution allow us to acquire image data with metric resolution and daily observations. In this work, an electromagnetic backscattering model applicable for dry snow is adapted for X-band and higher frequencies. The 3D-VAR data assimilation algorithm is then implemented to constrain the evolution of the snow metamorphisme model SURFEX/Crocus using satellite observations. Finally, the algorithm is evaluated using image data acquired from TerraSAR-X satellite on the Argentiere glacier in the Chamonix Valley of the French Alps. This first comparison shows the high potential of the data assimilation assimilation method using X-band SAR data for characterization of the snowpack.

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