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Le bilan de masse en surface (noté BMS ; l'accumulation de neige diminuée de l'ablation) de la calotte glaciaire antarctique est sensible aux paramètres climatiques et contribue directement aux variations du niveau moyen des mers. Il est donc important, dans le cadre de la prévision du changement climatique, de développer des outils capables de simuler les processus physiques régissant le bilan de masse en surface antarctique. L'approche développée dans cette thèse consiste à utiliser une cascade de modèles atmosphériques allant de la grande échelle vers l'échelle locale. Ainsi, un modèle climatique régional (Modèle atmosphérique régional, MAR), forcé par des réanalyses du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), fournit à un modèle diagnostique de désagrégation physique des précipitations les champs météorologiques nécessaires calculés à l'échelle régionale (typiquement, de résolution 40 km). Dans un premier temps, il est montré que le bilan de masse en surface généré par le MAR est conforme aux observations dans la plupart des régions. Toutefois, le ruissellement est surestimé ; ce problème disparaît en introduisant une dépendance de l'albédo avec la distance zénithale de l'astre solaire. Dans un second temps, il est montré que malgré la relative simplicité des paramétrisations physiques du désagrégateur, la connaissance du relief de fine échelle (de résolution 5 km) permet d'améliorer la variabilité spatiale de la précipitation, et, par conséquent, du BMS, sur les régions côtières de l'Antarctique. La validation est menée à l'aide, notamment, de mesures de hauteurs de neige délivrées par des stations météorologiques automatiques. Sur le site côtier de Law Dome, le gradient d'accumulation nette est davantage dû au forage orographique subi par la précipitation qu'au processus de chasse-neige. Le modèle de désagrégation sous-estime fortement la précipitation sur le plateau Antarctique, où les nuages stratosphériques polaires associés au refroidissement radiatif pourraient jouer un rôle dans la génération de la précipitation pendant la nuit polaire.

Le domaine lié à ce travail est appelé « désagrégation d’énergie », où la principale préoccupation est de décomposer, ou désagréger, la consommation globale d’énergie électrique (par exemple, la consommation de tout un ménage) en une consommation détaillée donnée comme information de consommation par usage (par exemple, par appareil). Cette dernière permet d’avoir un retour sur la consommation pour les consommateurs ainsi que pour les fournisseurs et est utile pour permettre des économies d’énergie. Dans ce domaine de désagrégation d’énergie, il existe trois grandes questions auxquelles il faut répondre : qui consomme ? quand ? et combien ? Les recherches menées dans cette thèse se concentrent sur l’identification des appareils électriques, c’est-à-dire la réponse à la première question, en considérant particulièrement des appareils ménagers. À cet effet, nous utilisons le courant transitoire de mise en marche que nous modélisons en utilisant un nouveau modèle que nous avons proposé. De plus, nous utilisons les paramètres estimés de ce dernier pour la tâche d’identification. / The related field to this work is called “energy disaggregation" where the main concern is to break down, or disaggregate, the global electrical energy consumption (e.g. wholehouse consumption) into a detailed consumption given as end-use (e.g. appliance-level) consumption information. This latter gives consumption feedback to consumers and electricity providers and is helpful for energy savings. Three main questions have to be answered in the energy disaggregation field : who is consuming ? when ? and how much ? The research conducted in this thesis focuses on electrical appliances identification, i.e. the who question, considering particularly home appliances. For this purpose, we use the turn-on transient current signal which we model using a new model we proposed and use its estimated model parameters for the identification task.