Les travaux présentés portent sur les étapes successives qui ont conduit au développement dans les années 1980 d'un modèle numérique qui simule l'évolution temporelle d'un manteau neigeux saisonnier en fonction des conditions météorologiques. Une première partie décrit le développement d'un modèle de neige multi-couches qui calcule les échanges d'énergie entre la neige et l'atmosphère et simule les principaux processus physiques qui contrôlent les échanges au sein du manteau neigeux.Une deuxième partie décrit comment ont été quantifiées les lois de métamorphose de la neige humide et de la neige sèche soumise à un faible gradient de température, de façon à compléter les connaissances existantes et proposer un jeu relativement complet de lois de métamorphoses de la neige saisonnière. Une troisième partie décrit l'implémentation de ces lois dans le modèle numérique, permettant ainsi de simuler la stratification du manteau neigeux, fonctionnalité qui n'existait dans aucun autre modèle à cette époque. Une évaluation détaillée de ce modèle sur le site du Col de Porte est présentée. La dernière partie introduit trois applications originales qui ont ensuite exploité les fonctionnalités de ce modèle : la simulation en temps réel de l'état caractéristique du manteau neigeux dans les Alpes françaises, l'étude de l'impact du changement climatique sur l'enneigement et la simulation de l'état du manteau neigeux dans un modèle hydrologique distribué / The thesis describes the different steps which lead during the 1980's to the development of an original numerical snow model. This model aimed at simulating the evolution of a seasonal snow cover as a function of the prevailing meteorological conditions. A first part describes the methods and algorithms used to compute the energy and mass exchange at the snow/atmosphere interface and inside the snowpack. The second part describes the experimental study which made possible the quantification of the metamorphism rate of snow samples submitted to weak temperature gradient and to liquid water content, in order to complete pre-existing knowledge on metamorphism. A third part describes the implementation of a set of metamorphism laws into the preliminary version of the snow model, which lead to the availability of the first numerical model able to simulate seasonal snowpack layering. The evaluation of the model at Col de Porte is presented. The last part introduces three applications of this model: real time monitoring of snowpack characteristics in the French Alps, assessment of the impact of climate change on snow climatology and simulation of the snowpack in a distributed hydrological model

La couverture neigeuse arctique peut atteindre jusqu'à un tiers de la surface terrestre. Cet environnement, chimiquement très dynamique, est en interaction avec tous les compartiments environnementaux : l’atmosphère, le sol, les aquifères, et ce influence la biosphère toute entière. Durant les dernières décennies, la neige a été reconnue comme étant un réservoir de microorganismes. Pourtant l’écologie des microbes du manteau neigeux reste mal comprise. L’objectif principal de cette thèse est donc de caractériser le manteau neigeux en tant qu’écosystème fonctionnel, par définition une communauté d’organismes vivants, en conjonction avec la composante non vivante de leur environnement et agissant comme un système. Pour cela, la composition taxonomique et fonctionnelle des communautés microbiennes a été analysée via la technologie de séquençage haut débit pour deux types de modèles de manteau neigeux : une neige saisonnière d’eau douce d’un manteau neigeux terrestre (Ny--‐Alesund, Svalbard) et une couverture neigeuse saline sur la glace de mer (Nuuk, Greenland). Le premier objectif est de caractériser l’hétérogénéité des communautés microbiennes en relation avec les fluctuations conditions environnementales. La composition des communautés microbiennes du manteau neigeux est très variable en fonction de l’avancement dans la saison du printemps vers l’été et en fonction de la profondeur. La corrélation entre les fonctions microbiennes et les conditions environnementales soutient l’hypothèse que les communautés microbiennes interagissent avec les fluctuations des conditions en abiotiques de leur habitat. Le second objectif concerne la spécificité des communautés microbiennes du manteau neigeux ; si le manteau neigeux est un écosystème fonctionnel alors les communautés microbiennes le composant devraient présenter des caractéristiques spécifiques liées à leur adaptation aux conditions de cet habitat, malgré la variabilité. La comparaison de la distribution fonctionnelle entre la neige et des environnements distants (polaires ou non) ainsi que des environnements en interaction proche permet de confirmer une spécificité des communautés microbiennes de la neige. Le troisième objectif se concentre sur la sélection environnementale ; étant donné que l’existence d’une communauté microbienne spécifique implique que des processus de sélection se réalisent au sein du manteau neigeux. La comparaison de la distribution de la structure (quels microorganismes sont présents) et la fonction (que sont-ils capables de faire ?) des communautés microbiennes en fonction de la source des microorganismes au sein d’un manteau neigeux couvrant la glace de mer révèle que la communauté est largement influencée mais diffère de leur source en réponse aux conditions environnementales spécifiques. Les résultats préliminaires des analyses metagénomiques et metatranscriptomiques ont révélé qu’il existe une grande variabilité entre les communautés présentes et potentiellement actives au sein du manteau neigeux. Bien que des limitations conceptuelles et techniques persistent, les méthodes de séquençages haut-débit basées sur les molécules d’ARN sont des outils prometteurs pour décrire les réponses à court terme des communautés microbiennes du manteau neigeux aux variations des conditions environnementales. Finalement, une approche mécanistique préliminaire basée sur la mise en place de microcosmes de neige artificielle et des microorganismes modèles a été développée afin de déterminer les processus de colonisation au sein du manteau neigeux. Alors que de nombreuses questions demeurent concernant l’activité microbienne et les interactions complexes de communautés, les études menées durant cette thèse ont permis de soutenir l’hypothèse que la neige est un écosystème fonctionnel. / The Arctic seasonal snowpack can extend at times over a third of the Earth’s land surface. This chemically dynamic environment interacts with different environmental compartments such as the atmosphere, soil and meltwater, and thus, strongly influences the entire biosphere. During the last decades, snow has been recognized as a microbial reservoir. The ecology of snow microorganisms however remains poorly understood. The main goal of this thesis was to investigate the snow as a functional ecosystem; i.e. a community of living organisms in conjunction with the non--‐living component of their environment and interacting as a system. In order to do so, microbial community taxonomic and functional composition of snow samples from two arctic snowpack models: seasonal snow from terrestrial fresh water snowpack (Ny--‐Alesund, Svalbard) and sea ice snow cover (Nuuk, Greenland) was analyzed using high throughput sequencing technologies. The first objective addressed microbial community heterogeneity in relation with fluctuating environmental conditions. Snow microbial community composition was highly variable during spring season and depth. The relationship between microbial functions and environmental conditions supports the hypothesis that the snow microbial community interacts with the abiotic variability characteristic of their habitat. The second objective addressed snow community specificity; if the snowpack is a functional ecosystem, then the microbial communities inhabiting it should have specific features related to their adaptation to the conditions of this environment, despite variability. The comparison of functional distribution between snow and both remote (polar and non polar) and closely interacting environments provided evidence of snowpack microbial community specificity. The third objective focused on environmental selection, given that the existence of a specific snow microbial community implies that one or more selective processes occur in the snowpack. Comparing the distribution of microbial community structure and function as related to the source of the microorganisms in a sea ice snow cover revealed that snow microbial communities were largely influenced by, yet differed from their seeding sources in response to specific environmental conditions. Mechanistic approaches with model microorganisms in snow microcosms were developed during this thesis and, based on preliminary results, will help to determine colonization processes within snowpack. Finally, preliminary results in the first section of Chapter 4 also showed that a high variability exists between the microorganisms present within the snowpack, and those that are active. Although technical and conceptual issues remain, RNA based high throughput sequencing was evaluated as an encouraging tool to evaluate short--‐term responses of microbial communities to environmental fluctuations. While numerous questions remain about microbial activity and complex community interactions, the results from this thesis support the hypothesis that snow is a functional ecosystem.

Les travaux présentés portent sur les étapes successives qui ont conduit au développement dans les années 1980 d'un modèle numérique qui simule l'évolution temporelle d'un manteau neigeux saisonnier en fonction des conditions météorologiques. Une première partie décrit le développement d'un modèle de neige multi-couches qui calcule les échanges d'énergie entre la neige et l'atmosphère et simule les principaux processus physiques qui contrôlent les échanges au sein du manteau neigeux.Une deuxième partie décrit comment ont été quantifiées les lois de métamorphose de la neige humide et de la neige sèche soumise à un faible gradient de température, de façon à compléter les connaissances existantes et proposer un jeu relativement complet de lois de métamorphoses de la neige saisonnière. Une troisième partie décrit l'implémentation de ces lois dans le modèle numérique, permettant ainsi de simuler la stratification du manteau neigeux, fonctionnalité qui n'existait dans aucun autre modèle à cette époque. Une évaluation détaillée de ce modèle sur le site du Col de Porte est présentée. La dernière partie introduit trois applications originales qui ont ensuite exploité les fonctionnalités de ce modèle : la simulation en temps réel de l'état caractéristique du manteau neigeux dans les Alpes françaises, l'étude de l'impact du changement climatique sur l'enneigement et la simulation de l'état du manteau neigeux dans un modèle hydrologique distribué

La neige est un matériau poreux dont la microstructure change en permanence. L'ensemble de ces transformations, qui prend le nom de ``métamorphisme", est susceptible d'affecter les propriétés thermiques, mécaniques et électromagnétiques de la neige au niveau macroscopique. En particulier, les échanges d'énergie et de matière à l'intérieur du manteau neigeux et entre la neige et l'atmosphère sont fortement influencés par l'évolution au cours du temps de la microstructure de la neige. Une représentation adéquate du métamorphisme dans les modèles de manteau neigeux s'avère donc cruciale. La microstructure d'un matériau poreux peut être raisonnablement décrite en se servant d'un nombre réduit de variables. En effet, la masse volumique, la surface spécifique (SSA) et la distribution de courbure permettent de caractériser la microstructure d'un matériau. Cependant, dans le cas de la neige cette approche n'en est qu'à ses débuts et n'a pas encore été appliquée de façon systématique. Des variables semi-empiriques, difficiles à mesurer et dépourvues de lien direct avec d'autres propriétés physiques, sont encore largement utilisées dans les modèles détaillés de manteau neigeux. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette tentative de représenter la microstructure de la neige au cours du temps à l'aide de variables bien définies et mesurables sur le terrain. Parmi ces variables, nous nous sommes attachés notamment à la SSA, qui constitue une grandeur essentielle pour l'étude du manteau neigeux et de son évolution temporelle. Différentes lois d'évolution de la SSA ont été étudiées, à partir de relations empiriques basées sur des ajustements de données expérimentales jusqu'aux modèles physiques qui représentent le flux de la vapeur d'eau entre les grains de neige. Ces lois ont été dans un premier temps testées à l'aide d'un modèle simplifié de manteau neigeux et puis introduites directement dans le modèle SURFEX/ISBA-Crocus. Pour ce faire, la SSA dans Crocus a été transformée en variable prognostique, en remplaçant d'autres variables semi-empiriques préexistantes. Les différentes formulations de l'évolution temporelle de la SSA ont été comparées à des mesures de terrain, acquises lors de deux campagnes à Summit (Groenland) et au Col de Porte (France). Ces mesures ont été effectuées en utilisant de nouvelles techniques optiques et ont permis d'obtenir un riche jeu de données avec une grande résolution verticale. Les résultats montrent que les différentes formulations sont comparables et reproduisent bien les mesures, avec un écart quadratique moyen entre les valeurs de SSA simulées et observées inférieur à 10 m^2/kg. Enfin, nous avons contribué à faire le pont entre la microstructure de la neige et ses propriétés macroscopiques. En particulier, nous nous sommes intéressés au lien entre, d'une part, la SSA et, d'autre part, les propriétés mécaniques et optiques. Dans le premier cas, nous avons investigué la corrélation entre la SSA et la résistance à l'enfoncement mesurée avec un Snow Micro Pen (SMP). Les résultats encore préliminaires semblent indiquer que la SSA peut être dérivée de la masse volumique et de grandeurs micro-mécaniques estimées à partir du signal du SMP avec un modèle statistique. Dans le deuxième cas, nous avons simulé l'albédo de surface à Summit à partir des profils mesurés de masse volumique et de SSA et du contenu en impuretés. Les résultats de cette étude ont démontré que l'albédo spectral peut être correctement simulé à l'aide d'un modèle de transfert radiatif et l'énergie absorbée par le manteau neigeux peut être estimée avec une précision d'environ 1%. / Snow is a porous medium whose microstructure is constantly subjected to morphological transformations. These transformations, which take the name of ``metamorphism", are likely to affect the thermal, mechanical and electromagnetic properties of snow at the macroscopic level. Specifically, the exchange of energy and matter within the snowpack and between the snow and the atmosphere above are strongly impacted by the evolution over time of the snow microstructure. Therefore, an adequate representation of metamorphism in snowpack models is crucial. The microstructure of a porous medium can be reasonably described using a reduced number of variables. Indeed, the density, the specific surface area (SSA) and the curvature distribution are able to characterize the microstructure of such a material. However, in the case of snow this approach is still in its infancy and has not yet been systematically applied. Semi-empirical variables, difficult to measure and not directly linked to other relevant physical properties, are still widely used in so-called detailed snowpack models. This work contributes to the attempt to represent the state of the snow using well-defined and easily measurable microstructural variables. Among these variables, we focused particularly on the SSA, which is a key quantity for the study of snow and its temporal evolution. Different evolution laws of SSA were studied, starting from empirical relationships based on experimental data adjustments to physical models that represent the flow of water vapor between snow grains. These laws were initially tested using a simplified snowpack model and then introduced directly into the SURFEX/ISBA-Crocus snowpack model. To this end, the SSA in Crocus was turned into a prognostic variable, replacing other preexisting semi-empirical variables. The different formulations of the temporal evolution of the SSA were compared with field measurements, acquired during two campaigns at Summit (Greenland) and the Col de Porte (France). These measurements were carried out using new optical techniques and yielded a rich dataset with high vertical resolution. The results show that the different formulations are comparable and reproduce well the observations, with an average root-mean-square deviation value between simulated and measured SSA lower than 10 m^/kg. Finally, we contributed to bridge the gap between snow microstructure and macroscopic properties. In particular, we investigated the link between the SSA on the one hand and the mechanical and optical properties on the other hand. In the first case, we investigated the correlation between the SSA and the penetration resistance measured with a Snow Micro Pen (SMP). The preliminary results suggest that the SSA can be retrieved from the snow density and the micro-mechanical parameters estimated from the SMP signal using a statistical model. In the second case, we simulated the surface albedo at Summit from the measured profiles of density, SSA and impurities within the snowpack. The results of this study showed that the spectral albedo can be simulated successfully using a radiative transfer model and the energy absorbed by the snowpack can be estimated with a good accuracy (about 1%).

Le suivi de l’évolution du manteau neigeux est directement lié à des enjeux socio-économiques majeurs en zone de montagne. Parmi ces enjeux figure la prévision du risque d’avalanche qui s’appuie principalement sur des observations et sur la connaissance de l’état du manteau neigeux et de son évolution dans le temps. Dans cette thèse, co-financée par le CNES et par Météo- France, nous avons évalué l’apport d’observations de télédétection spatiale active micro-ondes issues du radar à synthèse d’ouverture (SAR) de Sentinel-1, pour suivre l’évolution de certaines propriétés du manteau neigeux. Dans un premier temps, nous avons évalué la chaîne de modélisation SAFRAN-ISBA/Crocus-MEMLS par rapport aux données Sentinel-1 pré-traitées sur 3 saisons hivernales de 2014 à 2017, sur une zone de 2310 km2 à 20 m de résolution dans les Alpes du Nord françaises. Nous avons montré que les données SAR étaient pertinentes pour suivre l’évolution du manteau neigeux et, avons démontré la capacité de la chaîne de modélisation à reproduire les variations du signal observé dans le temps malgré de forts biais négatifs en cas de neige humide. Nous nous sommes intéressés à la valeur ajoutée des observations SAR de Sentinel-1 pour cartographier la neige humide, c’est-à-dire, la neige avec un taux élevé d’eau liquide. Des comparaisons ont été effectuées entre les produits neige humide obtenus par Sentinel-1 et les produits neige de Sentinel-2 distribués par Theia. Cette étude a été menée sur la saison hivernale 2017-2018, qui a connu un enneigement exceptionnel. Ces travaux ouvrent la voie à l’assimilation de données de télédétection SAR dans le modèle de neige Crocus ainsi qu’à une plus grande exploitation de ces données dans le cadre du suivi de l’enneigement pour de multiples applications. / Monitoring snowpack properties in moutainous areas is directly related to major socio-economic issues. Among these issues, avalanche prediction works through a range of tools based on meteorological and snow observations and modeling. In this thesis, co-funded by the CNES and Météo-France, we evaluated the contribution of Sentinel-1 synthetic aperture radar (SAR) remote sensing observations to study the snowpack properties and the quality of the simulations for assimilation in a snowpack model. As a first step, we evaluated the SAFRAN-ISBA/Crocus- MEMLS modeling chain against pre-processed Sentinel-1 data for 3 winter seasons from 2014 to 2017 over an area of 2310 km2 in the Northern French Alps. We have shown that SAR data are relevant for monitoring snowpack evolution and demonstrated the ability of the modeling chain to reproduce observed signal variations despite strong negative bias in wet snow conditions. We focused on wet snow products derived from Sentinel-1 SAR observations in synergy with snow absence/presence products derived from visible Sentinel-2 observations. This study was conducted on the winter season 2017-2018, which was remarkable for its snow and avalanche conditions. Such combined products make it possible to follow the spatio-temporal variability of mountain wet snow and dry snow at high elevation. This work opens the way for the assimilation of SAR remote sensing data into the Crocus snowpack model as well as greater exploitation of this data in the context of avalanche snow monitoring and prediction for a variety of purposes.

MODIS est une méthode fiable et précise utilisée couramment pour suivre l'évolution du couvert nival au-dessus de bassins versants alpins. Toutefois, cette méthode de télédétection possède quelques limitations importantes, tel que l'inhabilité à distinguer la neige humide de la neige sèche, qui pourrait être mieux prise en compte par l'utilisation d'une méthode de télédétection complémentaire telle que l'imagerie par radar à synthèse d'ouverture (RSO). Le site d'étude utilisé pour le projet est le bassin versant de la rivière Nechako, situé dans la chaîne Côtière de la Colombie-Britannique, qui est caractérisé par un manteau neigeux pouvant atteindre plusieurs mètres d’épaisseur en montagne. Quinze images RADARSAT-2 en mode ScanSAR Wide ont été obtenues en polarisation VV et VH entre les mois de mars et juillet 2012. Elles ont été traitées à l'aide d'un algorithme basé sur la méthode de Nagler et Rott pour distinguer la neige humide de la neige sèche, mais qui utilise un seuil graduel plutôt que le seuil de -3 dB fréquemment utilisé. Les cartes de neige humide qui découlent de cette technique correspondent mieux aux incertitudes retrouvées sur le bassin en raison de la présence importante de forêts de conifères et de régions montagneuses. Les cartes ont été combinées au produit de neige de MODIS, afin d'utiliser son habileté à détecter le couvert nival avec précision pour corriger les zones de bruit des images RSO, causées entre autres par des sols gorgés en eau. Afin d'aider l'analyse des images RSO, une modélisation fine du manteau neigeux a été effectuée avec le logiciel Crocus afin de procéder à une analyse détaillée de l’évolution des caractéristiques du manteau neigeux, notamment du contenu en eau liquide de la neige, tout au long de l’hiver. La modélisation a été effectuée à l'emplacement de trois coussins à neige sur le bassin versant et est réalisée grâce à l'utilisation de données du North American Regional Reanalysis (NARR). À partir des résultats du modèle Crocus et de l'équivalent en eau observé aux coussins à neige, une relation a été établie entre la détection de neige humide en montagne par RADARSAT-2 et le ruissellement reçu au réservoir de la rivière Nechako. Avec le jeu de données actuel, le ruissellement maximal reçu au réservoir a été prévu avec une précision de 10 jours. Il est prévu que davantage d'années d’images radar pourraient permettre de confirmer et de réduire cet intervalle.

La neige est un matériau poreux dont la microstructure change en permanence. L'ensemble de ces transformations, qui prend le nom de ''métamorphisme", est susceptible d'affecter les propriétés thermiques, mécaniques et électromagnétiques de la neige au niveau macroscopique. En particulier, les échanges d'énergie et de matière à l'intérieur du manteau neigeux et entre la neige et l'atmosphère sont fortement influencés par l'évolution au cours du temps de la microstructure de la neige. Une représentation adéquate du métamorphisme dans les modèles de manteau neigeux s'avère donc cruciale. La microstructure d'un matériau poreux peut être raisonnablement décrite en se servant d'un nombre réduit de variables. En effet, la masse volumique, la surface spécifique (SSA) et la distribution de courbure permettent de caractériser la microstructure d'un matériau. Cependant, dans le cas de la neige cette approche n'en est qu'à ses débuts et n'a pas encore été appliquée de façon systématique. Des variables semi-empiriques, difficiles à mesurer et dépourvues de lien direct avec d'autres propriétés physiques, sont encore largement utilisées dans les modèles détaillés de manteau neigeux. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette tentative de représenter la microstructure de la neige au cours du temps à l'aide de variables bien définies et mesurables sur le terrain. Parmi ces variables, nous nous sommes attachés notamment à la SSA, qui constitue une grandeur essentielle pour l'étude du manteau neigeux et de son évolution temporelle. Différentes lois d'évolution de la SSA ont été étudiées, à partir de relations empiriques basées sur des ajustements de données expérimentales jusqu'aux modèles physiques qui représentent le flux de la vapeur d'eau entre les grains de neige. Ces lois ont été dans un premier temps testées à l'aide d'un modèle simplifié de manteau neigeux et puis introduites directement dans le modèle SURFEX/ISBA-Crocus. Pour ce faire, la SSA dans Crocus a été transformée en variable prognostique, en remplaçant d'autres variables semi-empiriques préexistantes. Les différentes formulations de l'évolution temporelle de la SSA ont été comparées à des mesures de terrain, acquises lors de deux campagnes à Summit (Groenland) et au Col de Porte (France). Ces mesures ont été effectuées en utilisant de nouvelles techniques optiques et ont permis d'obtenir un riche jeu de données avec une grande résolution verticale. Les résultats montrent que les différentes formulations sont comparables et reproduisent bien les mesures, avec un écart quadratique moyen entre les valeurs de SSA simulées et observées inférieur à 10 m^2/kg. Enfin, nous avons contribué à faire le pont entre la microstructure de la neige et ses propriétés macroscopiques. En particulier, nous nous sommes intéressés au lien entre, d'une part, la SSA et, d'autre part, les propriétés mécaniques et optiques. Dans le premier cas, nous avons investigué la corrélation entre la SSA et la résistance à l'enfoncement mesurée avec un Snow Micro Pen (SMP). Les résultats encore préliminaires semblent indiquer que la SSA peut être dérivée de la masse volumique et de grandeurs micro-mécaniques estimées à partir du signal du SMP avec un modèle statistique. Dans le deuxième cas, nous avons simulé l'albédo de surface à Summit à partir des profils mesurés de masse volumique et de SSA et du contenu en impuretés. Les résultats de cette étude ont démontré que l'albédo spectral peut être correctement simulé à l'aide d'un modèle de transfert radiatif et l'énergie absorbée par le manteau neigeux peut être estimée avec une précision d'environ 1%.

Une modélisation précise du manteau neigeux saisonnier est indispensable pour comprendre son évolution et améliorer la prévention d risque d’avalanche. Le Centre d’Études de la Neige (CEN) développe depuis plus de 20 ans un modèle de manteau neigeux nommé Crocus dédié à simuler son évolution et ses propriétés physiques uniquement à partir de variables météorologiques de surface. Les erreurs du modèle et l’imprécision des forçages météorologiques sont des sources inévitables d’incertitudes dans les prévisions de Crocus.Contraindre le modèle avec des observations peut être un moyen de minimiser l’impact de ces incertitudes dans les simulations. En raison de la faible densité des réseaux de mesures in situ et de la forte variabilité spatiale du manteau neigeux, il est vraisemblable que seule l’imagerie satellitaire puisse permettre une contrainte efficace du modèle. Le spectroradiomètre MODIS,fournissant quotidiennement des informations sur la surface terrestre à une résolution de 250m, est bien adapté pour l’observation du couvert nival. Ce capteur opère dans les domaines du visible et de l’infrarouge où les réflectances mesurées (rapport du flux solaire réfléchi surincident selon les longueurs d’onde) sont sensibles à certaines propriétés du manteau neigeux.Le nouveau schéma radiatif TARTES de Crocus est en mesure de simuler l’évolution de ces réflectances, ce qui ouvre la voie à l’assimilation des réflectances MODIS.L’objectif de la thèse est d’explorer l’assimilation des réflectances MODIS dans le modèle de manteau neigeux Crocus, dans une perspective opérationnelle à moyen terme. Ce projet s’appuie fortement sur l’expertise en modélisation physique et radiative du manteau neigeux et en assimilation de données présente au Centre d’Études de la Neige et au Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l’Environnement à Grenoble.Le projet s’est déroulé en deux étapes pour répondre aux questions suivantes :Les réflectances optiques satellitaires possèdent-elles un contenu informatif capable de contraindre efficacement le modèle Crocus ?Quels sont les obstacles à surmonter pour parvenir à l’assimilation effective des réflectances optiques mesurées par satellites ?Un filtre particulaire est utilisé comme méthode d’assimilation pour évaluer l’apport des réflectances sur les estimations du manteau neigeux en termes de hauteur de neige et son équivalent en eau liquide. Le choix de ce filtre, permis par la petite dimension du problème,est conforté par sa facilité d’implémentation au vu des contraintes fortes du modèle Crocus.Les expériences conduites dans cette étude sont réalisées au niveau du Col du Lautaret et du Col de Porte (Alpes françaises). Des expériences d’assimilation d’observations virtuelles démontrent le potentiel des réflectances spectrales pour guider Crocus dans ses estimations du manteau neigeux. L’erreur quadratique moyenne (RMSE) des variables intégrées de la hauteur de neige et de son équivalent en eau est réduite de près de moitié par l’assimilation des observations. L’efficacité de l’assimilation est cependant fortement dépendante de la distribution temporelle des observations.Des expériences d’assimilation de réflectances réelles mettent en évidence une grande sensibilité des résultats de l’assimilation à la qualité des observations. La conversion et le traitement des données MODIS au sommet de l’atmosphère (TOA) en réflectances de surface sont la cause de fortes incertitudes dans ces données. Les biais occasionnés et une mauvaise caractérisation de ces erreurs détériorent les estimations du manteau neigeux. Le contrôle qualité et la sélection des données satellitaires sont à ce titre une priorité dans la perspective d’assimilation des données satellitaires.Ce travail démontre ainsi le potentiel des données spatiales pour le suivi et la prévision du manteau neigeux, potentiel qu’il conviendra d’exploiter dans un futur proche. / An accurate seasonal snowpack modeling is needed to study its evolution and to improvethe avalanche hazard forecast. For 20 years, the snow study center (CEN) has developed asnowpack model named Crocus to simulate the snow cover and its physical properties drivenby near-surface meteorological conditions. Model and meteorological forcing errors are themain uncertainties in the Crocus forecasts. Constraining the model with observations canminimize the impacts of these uncertainties on simulations. Because of the low density ofground-based measurement networks combined to the high spatial variability of the snowcover, satellite observations should be the best way to constrain the model. The MODISspectroradiometer which provides daily surface information at 250 m spatial resolution isappropriated to study the snow cover. The visible and near-infrared reflectances (definedas the fraction of incident solar flux that is reflected by the surface) measured by MODISare strongly sensitive to physical properties of the snowpack. The radiative transfer modelTARTES, recently implemented into Crocus, calculates the same spectral reflectances and so,opens routes to data assimilation of MODIS reflectances.The aim of this thesis is to investigates the assimilation of the MODIS reflectances into thesnowpack model Crocus in an operational perspective. This work benefits from the expertisein physical and radiative snowpack modeling as well as data assimilation from two laboratoriesof Grenoble, the snow study center and the Laboratory of Glaciology and Geophysics of theEnvironment.The project took place in two steps to answer the following questions:Do MODIS reflectances offer an informative content allowing an efficient constraint ofthe Crocus snowpack model?What are the challenges associated to the assimilation of remotely-based optical reflectances?A particle filter is used as data assimilation scheme to evaluate the ability of opticalreflectance data assimilation to improve snow depth and snow water equivalent simulations.The choice of this filter, allowed by the small size of the problem, is based on its ease ofimplementation regarding the severe constraints of the Crocus model. The experiments wereconducted at the Col du Lautaret and the Col de Porte in the French Alps.The assimilation of synthetic observations demonstrates the potential of spectral reflectancesto constraint the Crocus snowpack model simulations. The root-mean square errors(RMSE) of bulk variables like snow depth and snow water equivalent are reduced by a factorof roughly 2 after assimilation. However, the performance of assimilation is highly dependenton the temporal distribution of the observations.The assimilation of real reflectances shows a high sensitivity to the quality of the assimilatedobservations. Converting MODIS top of atmosphere reflectances into surface reflectancesintroduces uncertainties in these data. Resulting biases and a poor characterization of errorsdeteriorate the estimation of the snowpack. Screening methods prior assimilation are thereforea priority in the prospect of satellite data assimilation.This work demonstrates the potential of remotely-based data assimilation to monitor and forecast the snow cover, potential which should be used in the near future.

Le suivi et la représentation de la variabilité du manteau neigeux en montagne sont des enjeux écologiques et sociétaux majeurs. Le récent développement de modèles météorologiques à échelle kilométrique offre un potentiel nouveau pour améliorer les simulations d'enneigement en montagne. Dans cette thèse, nous avons évalué l'apport des prévisions météorologiques du modèle de prévision numérique du temps AROME à 2.5 km de résolution horizontale pour alimenter le modèle détaillé de manteau neigeux Crocus. Les simulations AROME-Crocus distribuées ont d'abord été évaluées sur les Pyrénées de 2010 à 2014, montrant un apport en termes de représentation de la variabilité spatio-temporelle du manteau neigeux par rapport à l'approche par massif du système opérationnel actuel SAFRAN-Crocus, malgré une surestimation des hauteurs de neige. Par la suite, la valeur ajoutée de produits satellitaires de rayonnements incidents a été étudiée pour des simulations d'enneigement dans les massifs alpins et pyrénéens, soulignant leur bonne qualité en montagne mais un impact mitigé sur le couvert neigeux simulé. Enfin, on a montré comment le schéma de microphysique nuageuse d'AROME associé à Crocus permet de mieux prévoir la formation de glace en surface du manteau neigeux par précipitations verglaçantes dans les Pyrénées. Ces travaux ouvrent la voie à une prévision nivologique distribuée à haute résolution en montagne. / Monitoring and representing the snowpack variability in mountains are crucial ecological and societal issues. The recent development of meteorological models at kilometric scale offers a new potential to improve snowpack simulations in mountains. In this thesis, we assessed the potential of forecasts from the numerical weather prediction model AROME at 2.5 km horizontal resolution to drive the detailed snowpack model Crocus. AROME-Crocus distributed simulations were first evaluated over the Pyrenees from 2010 to 2014. They showed benefits in representing the snowpack spatio-temporal variability as compared to the massif-based approach of the current operational system SAFRAN-Crocus, despite an overestimation of snow depth. Then, we studied the potential added value of satellite-derived products of incoming radiations for simulating the snow cover in the French Alps and Pyrenees. These products were found of good quality in mountains but their impact on the simulated snow cover is questionable. Finally, we showed how the cloud microphysics scheme of AROME associated with Crocus enables to better predict ice formation on top of the snowpack due to freezing precipitation in the Pyrenees. These works pave the way for high-resolution distributed snowpack forecasting in mountains.

Les phénomènes météorologiques en montagne sont influencés par de nombreux facteurs tels que le relief ou l'altitude, et possèdent de ce fait une grande variabilité spatiale, qui rend l'hydrométéorologie des bassins versants de montagne particulièrement complexe. Au regard de cette hétérogénéité spatiale, les postes d'observations sont à ces altitudes trop peu nombreux. Les mesures sont de plus réalisées dans des conditions parfois difficiles (neige, vent) et sont donc souvent entachées d'importantes incertitudes. En conséquence, l'estimation des stocks de neige et des précipitations, primordiale pour les gestionnaires du parc hydroélectrique d'EDF (Électricité De France), reste encore aujourd'hui sujette à des incertitudes non négligeables. La thèse présentée ici, menée au sein de l'équipe hydrologie d'EDF-DTG a, parmi ses objectifs, le développement d'un outil d'interpolation des précipitations en zones de montagne. Ce dernier permettrait à terme de progresser vers une vision spatialisée et cartographiée de la pluie et de la neige mesurées sur les bassins versants faisant l'objet d'une prévision opérationnelle.<br />Pour développer cette méthodologie, une très vaste base de données a été constituée, regroupant des données françaises (EDF et Météo France) mais également suisses, italiennes et espagnoles. Cet outil repose sur un Modèle Numérique de Terrain de maille 1km. Une classification en types de temps est introduite, afin de prendre en compte les variations du gradient orographique de précipitation en fonction du type de circulation atmosphérique considérée. Au sein de chaque type de temps et pour chaque pixel l'effet orographique, considéré comme prépondérant dans l'explication des précipitations en montagne, est modélisé par une relation linéaire reliant les précipitations du type de temps considéré à l'altitude. Cette relation s'appuie sur les points de mesure situés à proximité du pixel, dont le mode de sélection et de pondération a été optimisé.<br />L'utilisation de la validation croisée entre les stations permet d'évaluer le niveau de restitution du modèle aux altitudes proches du réseau d'observation, quant à la qualité des lames d'eau en haute montagne, elle est par ailleurs évaluée à travers le bilan hydrologique intégré sur les bassins versants instrumentés d'une part, et à l'aide d'une confrontation avec les postes de mesure de l'équivalent en eau du manteau neigeux d'autre part.<br />Développé sur les Alpes Françaises, les Pyrénées et le Massif Central, ce modèle présente des résultats très encourageants au regard de ceux obtenus par d'autres méthodes, ce qui est sans doute le fait du caractère résolument régional du mode de reconstitution des précipitations.