La vapeur d’eau est le principal gaz à effet de serre de l’atmosphère et implique un processus de rétroaction climatique positif qui se traduit par une augmentation importante de l’humidité dans la troposphère dans les prochaines décennies. La vapeur d’eau joue également un rôle primordial dans le système climatique, notamment via le transport d’énergie de l’équateur vers les pôles. Malgré ceci, la compréhension des mécanismes qui contrôlent la distribution de la vapeur d’eau sur le globe reste insuffisante, ce qui se répercute sur les prédictions de l’évolution de notre climat. Depuis quelques années, les observations de la composition isotopique de la vapeur d’eau se sont révélées être particulièrement utiles pour aider à mieux comprendre les processus hydrologiques car les différents isotopologues de la vapeur d’eau (H216O, H218O, HDO) se comportent différemment selon les processus en jeu.<p>Dans cette perspective, les mesures de radiances du système terre-atmosphère dans l’infrarouge thermique par l’Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge (IASI) à bord de la plateforme météorologique MetOp, peuvent fournir des observations du rapport isotopique δD (rapport HDO/H216O), à l’échelle globale et à haute résolution spatio-temporelle, pour autant que la restitution du rapport puisse être obtenue avec une précision suffisante.<p>Dans ce travail, nous présentons une méthodologie robuste et précise pour la restitution du profil de δD à partir des spectres IASI. Basée sur la méthode d’estimation optimale, elle consiste à appliquer des contraintes d’inversion adaptées afin d’obtenir des profils de δD fiables. Nous décrivons le choix de celles-ci et nous montrons que la méthode mise en place permet de fournir des profils de δD qui présentent un maximum de sensibilité dans la troposphère libre. L’adéquation de la méthode mise en place est ensuite évaluée grâce à une étude d’inter-comparaison avec des mesures dérivées de l’instrument spatial TES (Tropospheric Emission Spectrometer sur AURA) et FTIR localisés au sol. L’exactitude des profils IASI a aussi pu être déterminée grâce à des comparaisons avec des mesures in situ. <p>Dans une autre partie du travail, nous nous attachons à préciser les applications liées à l’utilisation des nouvelles mesures dans le domaine des géosciences. Nous documentons ainsi les capacités du sondeur IASI à fournir des mesures de δD à une résolution spatio-temporelle inégalée et décrivons les diverses distributions obtenues. Nous montrons et analysons notamment les premières cartes globales à haute résolution de δD dans la troposphère. Les mesures de δD et de l’humidité sont analysées conjointement à l’aide de modèles simples et permettent de démontrer la plus-value mesures de δD depuis les satellites. Parmi les résultats les plus significatifs, citons la mise en évidence de la signature isotopique des différentes sources de la vapeur d’eau (évaporation continentale/océanique), et celle de l’empreinte des différents processus hydrologiques qui contrôlent l’humidification de l’atmosphère (convection, mélange de masse d’air, ré-évaporation des gouttes de pluie). <p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Dans le contexte actuel de changements climatiques, il est crucial d'approfondir nos connaissances des nuages de glace fins (TIC) et de leurs paramètres intensifs et extensifs. Les TICs peuvent avoir pour effet de refroidir ou de réchauffer le climat, en fonction de leurs paramètres météorologiques et microphysiques. Ainsi, l'épaisseur optique (COD) et la taille des particules sont essentiels pour pouvoir simuler les nuages de glace dans les modèles climatiques. L'objectif de notre recherche est d'évaluer le potentiel des mesures radiométriques infrarouge thermique (IRT) afin d'inverser le COD et le diamètre effectif (Deff ) des particules des nuages de glace en Arctique. Une étude de la sensibilité des mesures IRT aux paramètres d'études a permis de conclure que le COD engendre des fortes variations en termes de température de brillance alors que la taille entraîne des variations du second ordre. Nous avons également précisé la sensibilité de l'IRT à d'autres paramètres tels que le contenu en vapeur d'eau, l'altitude et l'épaisseur du nuage, la forme des particules et leur type de distribution. En s'appuyant sur la sensibilité de l'IRT aux paramètres d'études, nous avons développé une méthode d'inversion basée sur une méthode de recherche de concurrence entre les mesures radiométriques et des simulations réalisées par un modèle de transfert radiatif, pour lesquelles varient le COD ainsi que Deff. L'étape de validation s'effectue avec les résultats d'inversion du LIDAR et du RADAR présents sur le site d'étude. La méthode d'inversion et la validation ont été appliquées sur 100 cas de TICs observés à la station polaire d'Eureka, Nunavut, Canada (80 N, 86 W). Les résultats présentés montrent une bonne inversion du COD et ont permis d'effectuer une classification des TICs en termes de TIC1 (pour les cristaux de Deff< 30 microns) et de TIC2 (Deff> 30 microns et jusqu'à 300 microns). Nous avons également testé l'influence des divers paramètres sur les résultats de l'inversion. Les résultats de l'inversion ont permis de classifier les TICs durant deux hivers. Au terme de cette recherche, nous avons proposé des perspectives d'application de la méthode d'inversion en insistant sur les originalités de ce travail.

Dans un contexte de changement climatique, la compréhension du régime thermique des cours d’eau est un enjeu important. En mesurant le rayonnement dans le spectre électromagnétique de l’infrarouge thermique (IRT : 0,4-14µm), la télédétection IRT offre la possibilité d’obtenir une cartographie de la température de surface à différentes échelles spatiales. L’approche multi-échelle est ainsi le fil directeur de ce travail.Dans le premier temps, nous utilisons des images satellites Landsat ETM+ pour caractériser les structures thermiques longitudinales et temporelles d’un grand continuum fluvial : le Rhône français (500 km). Une méthode automatique supprimant les pixels contaminés par les entités exondées, est développée, améliorant ainsi la précision des données. Les images nous permettent de comprendre les effets thermiques des affluents et des centrales nucléaires. L’Isère est la principale source d’eau froide, alors que les centrales nucléaires du Bugey, de Saint-Alban et de Tricastin réchauffent le fleuve. Nous mettons en évidence des anomalies thermiques au niveau des aménagements hydroélectriques. Par rapport aux canaux, les Rhône court-circuités (RCC) sont plus sensibles aux conditions extérieures du fait de leur géométrie et de leurs conditions hydrauliques.Dans un second temps, les travaux se focalisent sur un tronçon plus court (50 km) : l’Ain dans sa basse vallée où quatre campagnes IRT aéroportées sont réalisées. Nous développons une méthode statistique permettant de calculer l’incertitude de mesure associée à la construction des profils longitudinaux de température de l’eau. Les artefacts des vraies tendances longitudinales sont ainsi différenciés. Pour comprendre ces tendances, un modèle 1D (thermo-hydraulique) est mis en place sur 21 kilomètres. Il considère les flux de chaleur à l’interface eau-air et les propriétés géométriques ainsi qu’hydrauliques de la rivière. Les arrivées phréatiques associées aux bras morts et aux suintements latéraux sont identifiées sur les images thermiques et intégrées au modèle. Ces arrivées phréatiques peuvent refroidir l’Ain de 0,6°C en été lorsqu’elles représentent 15,7% du débit total.Une échelle plus fine est explorée enfin. Le travail porte cette fois sur neuf tronçons en tresses (1 km) pour lesquels des images IRT à très haute résolution spatiale sont acquises. En caractérisant les distributions spatiales de la température, nous identifions deux types de tronçons. Le premier montre une très faible variabilité thermique spatiale tout au long de la journée. Les cours d’eau de ce type ont bien souvent un régime hydrologique proglaciaire avec des débits estivaux élevés, ce qui tend à homogénéiser la température. Le second type présente une hétérogénéité thermique élevée. La température des chenaux courants varie avec la température de l'air. En revanche, la température des chenaux alimentés par des eaux souterraines est relativement constante au cours de la journée. Nous proposons une méthode ne nécessitant pas d’images IRT pour identifier les tronçons montrant une variabilité thermique élevée.À travers ce travail, nous montrons qu’il est nécessaire de coupler les approches spatiales et temporelles pour comprendre la température des cours d’eau. Longtemps, les mesures ont été effectuées avec des thermomètres. L’aspect spatial a ainsi souvent été ignoré. La télédétection IRT a permit de mieux appréhender les structures spatiales de température. Toutefois, pour comprendre ces dernières il est indispensable de considérer les changements temporels de température. Il est également nécessaire d’intégrer une approche plus physique permettant de simuler différentes situations pour évaluer l’importance des différents facteurs affectant la température. / In a context of global warming, understanding the thermal regime of rivers is a key issue. By measuring the radiation in the electromagnetic spectrum of thermal infrared (TIR: 0.4-14µm), TIR remote sensing offers the possibility of obtaining surface temperature maps at multiple scales. The multi-scale approach is thus the guiding principle of this work.First we use satellite thermal infrared images from Landsat ETM+ to investigate longitudinal and temporal variations in the thermal patterns of a large river continuum, the French Rhône (500 km). An automated water extraction technique is developed to remove pixels contaminated by terrestrial surfaces. This method improves the accuracy of our data. The images allow us to understand the thermal effects of tributaries and nuclear power plants: the Isère is the main source of cold water while the Bugey, Saint-Alban and Tricastin nuclear power plants warm the river. We show temperature differences within the largest hydroelectric bypass facilities between the bypass section and the canal. The factors responsible for these differences are the length and minimum flow of the bypass section as well as tributaries coming into this reach.Second, we focus on a shorter river (50 km): the lower Ain in France where four airborne TIR surveys are performed. Based on a statistical analysis of temperature differences between overlapping images we calculate the measurement uncertainty associated with TIR derived profiles. This uncertainty allows for the discrimination between artifacts and real longitudinal thermal trends. To understand these trends, we use a 1D determinist model which predicts water temperature at an hourly time step along a 21 km reach. The model considers heat fluxes at the water-air interface as well as the geometrical and hydraulic characteristics of the river. Based on TIR images, groundwater inputs associated with backwaters and lateral seepages are identified. They are inserted into the temperature model. These groundwater inputs can mitigate high water temperatures during the summer by cooling the river up to -0.6°C when they represent 15.7% of the total discharge.A finer scale is finally explored. The work focuses on nine braided reaches located in the French Alps (1 km) where very high spatial resolution TIR images are acquired. By characterizing the spatial distributions of water temperature, we identify two types of reaches. The first type shows a very low thermal spatial variability throughout the day. Rivers of this type often have a proglacial hydrological regime with high summer flows, which tends to homogenize the temperature. The second type exhibits a higher thermal variability with changes during the day. The temperature of flowing channels changes during the daytime according to the air temperature. In contrast, the temperature of groundwater-fed channels exhibits smaller changes which creates thermal variability over space and time. We propose a method which does not require TIR images in order to identify reaches showing high thermal variability.Through this work, we show that it is essential to combine both spatial and temporal approaches to understand river temperature. Thermometers have been used for many years. Thus, the spatial aspect has often been ignored. TIR remote sensing has allowed a better characterization of spatial thermal patterns. However, to understand these patters it is necessary to consider temporal changes of water temperature. It is also necessary to integrate a more physical approach in order to simulate different scenarios and to assess the importance of the different factors affecting water temperature.