Texte remanié de: Th. doct.--Sci. des activités phys. et sportives--Paris 11, 2001. Titre de soutenance : La sécurité des pratiquants de sports d'hiver, analyse, gestion et acceptabilité sociale des risques sur les domaines skiables des stations de ski alpin. / Bibliogr. p. 202-209.

La mesure de température d'une surface et de son émissivité thermique constitue encore de nos jours, un défi de taille. D'un point de vue microclimatique, la température significative d'une surface est celle qui reflète l'état des échanges énergétiques qui y ont lieu.La radiométrie infrarouge thermique permet de lire la température de l'interface air-sol pour une couche infiniment petite de la surface (de l'ordre de quelques microns). Dans le cadre d'un système d'aide aux décisions en viabilité hivernale, nous avons défini un prototype de station de mesures mobiles. Cette station permet de déterminer, avec précision, la température radiative de la surface de la chaussée ainsi que de déterminer, avec un taux de succès de plus de 65 %, l'état de cette même surface. Par la conception de ce prototype, nous avons abordé le principe physique de la mesure de température de surface par radiométrie multispectrale infrarouge thermique. Ce travail aura permis d'évaluer une approche standard de mesure à bande spectrale unique (de 8 à 14 [mu]m). Dans la correction de la température radiative de surface, nous avons considéré trois méthodes distinctes.La première méthode utilisée est celle de l'algorithme TES (Gillespie et al., 1998). Cet algorithme établit le spectre d'émissivité, puis calcule une température de surface corrigée, en tenant compte de la réflexion du rayonnement thermique incident à la surface.La seconde méthode considérée est l'indice TISI (Li et al., 1999) qui consiste en un indice d'émissivité relatif indépendant de la température de la surface et qui tient compte du rayonnement incident à la surface.La troisième méthode est un indice de température relative (ITR) qui correspond au contraste normalisé des températures radiatives de surface. L'identification du type de surface a montré un taux de succès de 54,8 % pour les résultats de l'indice ITR, de 51,9 % pour les résultats de l'indice TISI et de 67,3 % pour les résultats de l'algorithme TES. Quant à la valeur de température corrigée, une vérification préalable ayant permis de déterminer la précision du TES à 0,5 [degrés Celsius], nous avons déterminé la précision relative des deux autres méthodes par rapport à celle du TES. Pour les deux méthodes TISI et ITR, la correction de température radiative a donné un écart moyen similaire de l'ordre de -1,2 [degrés Celsius], avec une étendue d'écart allant de -0,5 à -2,2 [degrés Celsius]. L'expérience réalisée a permis de présenter un prototype opérationnel de mesure de la température de surface permettant en même temps la caractérisation de la surface mesurée. L'extraction de ces deux types d'informations à partir d'une même série de mesures est une innovation.La banque d'émissivité spectrale mesurée sur le terrain est aussi une contribution de ce projet.

Le bassin versant de la Durance assure 10% de la production hydroélectrique française, et alimente en eau potable de nombreuses villes du pourtour méditerranéen. Sa partie alpine contribue à près de la moitié des débits à sa confluence avec le Rhône. Connaître les impacts du changement climatique sur l’hydrologie de la Durance présente donc un enjeu de taille pour l’avenir de la population provençale. A cette fin, les modèles hydrologiques sont devenus des outils indispensables. Cependant, le manteau neigeux, de par sa forte variabilité spatiale, est particulièrement difficile à modéliser. Une attention particulière a été portée à la compréhension des processus nivaux, dominants dans la partie amont du bassin, et à leur représentation dans le modèle de surface continentale CLSM. L'analyse de mesures d’extension et de hauteur du manteau neigeux nous a amenés à modifier le schéma de neige de CLSM, en introduisant une hystérésis dans la relation entre ces deux variables. Nous avons ensuite évalué le potentiel devenir sous changement climatique de l’hydrosystème. Les résultats des simulations de CLSM, réalisées à l’aide de 330 scénarios climatiques, ont été confrontés à ceux de cinq autres modèles hydrologiques. Tous s'accordent sur une baisse significative des débits annuels, avec des modifications du régime hydrologique différentes selon les zones. L’incertitude reste importante sur la magnitude des changements de débits, principalement due aux scénarios climatiques. La part d’incertitude associée aux modèles hydrologiques varie selon les saisons, mettant en évidence une plus grande difficulté à représenter les processus nivaux et ceux liés à l’évapotranspiration. / The Durance watershed, located in the French Alps, generates 10% of French hydropower and provides drinking water to about 3 million people. The upstream part of this catchment, where snowfall accounts for more than 50% of the precipitation, is responsible for almost half of the total runoff whereas it accounts for only 25% of the area. To assess the impacts of climate change on the water resources, hydrological models are now commonly used. The snow cover is, however, difficult to simulate because it is highly variable in both space and time. Therefore, special attention has been given to understanding the snow processes in this alpine environment, and to their representation in a land surface model, the CLSM. The analysis of snow-cover extent and height observations has lead us to modify the snow scheme of the CLSM, by introducing a hysteresis in the snow depletion curve. Then, we quantified the possible evolution of the Durance hydrosystem using 330 climate change scenarios. The results of the CLSM are compared with those of five other hydrological models. All models are in agreement in predicting a significant reduction of discharge with some different modifications of the hydrological regime depending on the different zones of the catchment. Uncertainties remain important concerning the magnitude of discharge changes, mainly due to the climatic scenarios. The uncertainty related to hydrological modelling is indeed low but varies depending on the season. This highlights some of the difficulties in using hydrological models to correctly represent snow processes and evapotranspiration processes especially under water stress.

"Thèse en cotutelle : Doctorat interuniversitaire en océanographie, Université Laval, Québec, Canada, Philosophiæ doctor (Ph. D.) et Université Joseph Fourier - Grenoble I, Grenoble, France" / L’océan Arctique est marqué par une forte saisonnalité qui se manifeste par la présence d’une banquise permanente dont l’extension varie entre 6 et 15 × 106 km2. Interface plus ou moins perméable, la banquise limite les échanges atmosphère - océan et affecte le budget énergétique global en réfléchissant une part importante du rayonnement incident. Le manteau neigeux qui se forme à sa surface est un élément essentiel notamment parce qu’il contribue fortement aux propriétés optiques de la banquise. D’une part par son albédo, proche de l’unité dans le visible, qui retarde sensiblement la fonte estivale de la glace. Et d’autre part, il est majoritairement responsable de l’extinction verticale de l’éclairement dans la banquise. Or, la faible intensité lumineuse transmise à la colonne d’eau constitue un facteur limitant important à l’accumulation de biomasse des producteurs primaires souvent des micro-algues, à la base des réseaux trophiques. Le manteau neigeux en surface, par ces propriétés physiques et leurs évolutions temporelles, joue donc un rôle essentiel en impactant directement l’initiation et l’amplitude de la floraison phytoplanctonique printanière. Dans le cadre du réchauffement climatique actuel, les mutations que subit la banquise : amincissement, réduction de son extension estivale et variations des épaisseurs du manteau neigeux bouleversent d’ores et déjà la production primaire arctique à l’échelle globale et régionale. Cette thèse vise à mieux comprendre la contribution du manteau neigeux au transfert radiatif global de la banquise et de mieux estimer son impact sur la production primaire arctique. Elle s’appuie sur un jeu de données collectés lors de deux campagnes de mesures sur la banquise en période de fonte. Les propriétés physiques de la neige, SSA et densité, permettent une modélisation précise du transfert radiatif de la neige qui est validée, ensuite, par les propriétés optiques, comprenant : albédo, profils verticaux d’éclairement dans le manteau neigeux et transmittance `a travers la banquise. Au printemps, la neige marine, marquée par une importante hétérogénéité spatiale, évolue suivant quatre phases distinctes. La fonte, d’abord surfacique puis étendue à toute l’épaisseur du manteau, se caractérise par une baisse de la SSA de 25-60 m2 kg−1 à moins de 3 m2 kg−1 provoquant une diminution de l’albédo dans le proche infrarouge puis à toute longueur d’onde ainsi qu’une augmentation de l’éclairement transmis à la colonne d’eau. Cette période est chaotique, marquée par une forte variabilité temporelle des propriétés optiques causées par la succession d’épisodes de fonte et de chutes de neige. Les propriétés physiques de la neige sont utilisées par un modèle de transfert radiatif afin de simuler les profils verticaux d’éclairement, l’albédo et la transmittance de la banquise. La comparaison entre ces simulations et les profils d’éclairement mesurés met en évidence la présence d’impuretés dans la neige dont leurs natures et leurs concentrations sont estimées. En moyenne, la neige échantillonnée contenait 650 ng g−1 de poussières minérales et 10 ng g−1 de suies qui réduisaient par deux l’éclairement transmis à la colonne d’eau. Enfin, la modélisation de l’éclairement à toute profondeur de la banquise, représentée de manière innovante par des isolumes, est mise en relation avec l’évolution temporelle de la biomasse dans la glace. Il apparaît que la croissance des algues de glace est systématiquement corrélée avec une augmentation de l’éclairement, et ce, jusqu’`a des niveaux d’intensité de l’ordre de 0.4 μE m−2 s−1. Ces variations d’´éclairement sont dues au métamorphisme et `a la fonte de la neige en surface. Mots clés : Transfert radiatif, neige marine, albédo, transmittance, impuretés, algues de glace / The Arctic ocean shows a very strong seasonality trough the permanent presence of sea ice whose extent varies from 6 to 15 × 106 km2. As an interface, sea ice limits ocean - atmosphere interactions and impacts the global energy budget by reflecting most of the short-wave incoming radiations. The snow cover, at the surface, is a key element contributing to the optical properties of sea ice. Snow enhances further the surface albedo and thus delays the onset of the ice melt. In addition, snow is the main responsible for the vertical light extinction in sea ice. However, after the polar night, this low light transmitted to the water column is a limiting factor for primary production at the base of the oceanic food web. The snow cover, through the temporal evolution of its physical properties, plays a key role controlling the magnitude and the timing of the phytoplanktonic bloom. In the actual global warming context, sea ice undergoes radical changes including summer extent reduction, thinning and shifts in snow thickness, all of which already alter Arctic primary production on a regional and global scale. This PhD thesis aims to better constrain the snow cover contributions to the radiative transfer of sea ice and its impact on Arctic primary production. It is based on a dataset collected during two sampling campaigns on landfast sea ice. Physical properties of snow such as snow specific surface area (SSA) and density allow a precise modeling of the radiative transfer which is then validated by optical measurements including albedo, transmittance through sea ice and vertical profiles of irradiance in the snow. During the melt season, marine snow which shows strong spatial heterogeneity evolves fol- lowing four distinctive phases. The melting, which first appears at the surface and gradually propagates to the entire snowpack, is characterized by a decrease in SSA from 25-60 m2 kg−1 to less than 3 m2 kg−1 resulting in a decrease in albedo and an increase in sea ice transmittance. This is a chaotic period, where optical properties show a very strong temporal variability induced by alternative episodes of surface melting and snowfalls. The physical properties of snow are used in a radiative transfer model in order to calculate albedo, transmittance through sea ice and vertical profiles of irradiance at all depths. The comparison between these simulations and measured vertical profiles of irradiance in snow highlights the presence of snow absorbing impurities which were subsequently qualitatively and quantitatively studied. In average, impurities were composed of 650 ng g−1 of mineral dust and 10 ng g−1 of black carbon. They were responsible for a two-fold reduction in light transmitted through sea ice. The light extinction, calculated at all depths in sea ice, and represented by isolums, was compared to the temporal evolution of ice algae biomass. The results show that every significant growth in ice algae population is related to an increase of light in the ice. These growths were observed even at very low light intensities of 0.4 μE m−2 s−1. Light variations in the ice were linked by snow metamorphism and snow melting at the surface. Keywords : Radiative transfer, marine snow, snow albedo, sea ice transmittance, snow impurities, ice algae.

Le pergélisol est une composante majeure du système climatique terrestre. Avec le réchauffement du climat, le dégel du pergélisol profite à l’activité biochimique qui décompose davantage de matière organique dans les sols arctiques et la rejette dans l’atmosphère sous forme de gaz à effet de serre (CO2, CH4). Ce phénomène pourrait constituer une rétroaction climatique positive majeure. Prédire ces effets nécessite d’étudier l’évolution du régime thermique du pergélisol ainsi que des facteurs qui l’influencent. Le manteau neigeux, de par son pouvoir isolant, contrôle les échanges de chaleur entre le sol et l’atmosphère une grande partie de l’année. Le flux de chaleur à travers la neige dépend de la hauteur du manteau neigeux et de la conductivité thermique des couches de neige qui le constituent. Ces deux variables sont elles-même très dépendantes des conditions climatiques et de la présence de végétation. Nous réalisons ici le suivi des propriétés de la neige et du sol d’un site haut arctique de toundra herbacée (Île Bylot, 73°N), et d’un site bas arctique à la frontière de la toundra arbustive et forestière (Umiujaq, 56°N). Nous utilisons les données issues de stations de mesure automatiques complétées par des mesures manuelles. Une attention particulière est portée sur la conductivité thermique de la neige, car peu de données sont disponibles pour les régions arctiques. Le modèle numérique couplé ISBA-Crocus est ensuite utilisé pour simuler les propriétés de la neige et du sol des deux sites étudiés. Les résultats sont comparés aux mesures de terrain afin d’évaluer la capacité du modèle à simuler le régime thermique des sols arctiques. Nous avons pu caractériser les interactions atmosphère-neige-végétation qui façonnent la structure des manteaux neigeux arctiques. Le vent et la redistribution de neige qu’il induit sont des paramètres fondamentaux qui déterminent la hauteur et la conductivité thermique de la neige. Un couvert végétal haut et dense (arbustes, arbres) piège la neige soufflée et l’abrite du tassement éolien. De plus, la structure ligneuse des massifs arbustifs soutient la masse de neige et empêche son tassement. Cet abri procure à la neige une capacité d’isolation élevée qui retarde le gel du sol dès les premières accumulations. Le refroidissement atmosphérique se poursuivant, le manteau neigeux peu épais est soumis à un gradient thermique élevé qui provoque d’importants transferts de vapeur d’eau depuis le sol et les couches de neige basales, vers les couches supérieures et l’atmosphère. La croissance de givre de profondeur qui s’opère, favorisée à la fois par le gradient thermique élevé et la faible densité de la neige, aboutit à la formation de couches très isolantes en contact avec la surface du sol. Tant que le sol demeure relativement chaud, la croissance de givre de profondeur perdure. Finalement, des épisodes de fonte peuvent avoir lieu en automne durant la mise en place du manteau neigeux dans les régions arctiques. Le regel de la neige peut rapidement annuler ou même temporairement inverser l’effet isolant des interactions neige-végétation. Une surface de neige gelée ne subit pas l’effet du vent et empêche sa redistribution. La formation de croûtes de regel à forte conductivité thermique accélère le refroidissement du sol. Le manteau neigeux affecté par la fonte au début de l’hiver a donc une capacité d’isolation diminuée qui pourrait entraver le réchauffement des sols arctiques. Nos résultats de simulation montrent que ces différents effets ne sont pas correctement représentés dans les modèles de neige. Les erreurs dans les conductivités thermiques de la neige simulées sont particulièrement problématiques puisqu’elles interviennent lors de la période de gel du sol. Étant donné l’étendue des régions affectées par le pergélisol, ces erreurs sur la modélisation de la neige arctique pourraient significativement affecter les simulations climatiques et les projections de la hausse des températures globales / Permafrost is a major component of the Earth climatic system. Global warming provokes the degradation of permafrost which favors biogeochemical activity in Arctic soils. The decomposition of organic matter increases and results in the release of high amounts of greenhouse gases (CO2 and CH4) to the atmosphere. By amplifying the greenhouse effect induced by human activities, this phenomenon may constitute one of the strongest positive feedbacks on global warming. Predicting these effects requires to study the evolution of the permafrost thermal regime and the factors governing it. The snowpack, because of its insulating effect, modulates the heat fluxes between permafrost and atmosphere most of the year. The snow insulating capacity depends on snow height and thermal conductivity. These two variables are highly dependent on climatic conditions and on the presence of vegetation. Here we monitor the snow and soil physical properties at a high Arctic site typical of herbaceous tundra (Bylot Island, 73°N), and at a low Arctic site situated at the limit between shrub and forest tundra (Umiujaq, 56°N). We use data from automatic measurement stations and manual measurements. A special attention is given to the snow thermal conductivity because very few data are available for Arctic regions. Results are interpreted in relation to vegetation type and atmospheric conditions. The numerical coupled model ISBA-Crocus is then used to simulate snow and soil properties at our sites. Results are compared to field data in order to evaluate the model capacity to accurately simulate the permafrost thermal regime. We managed to describe atmosphere-snow-vegetation interactions that shape the structure of Arctic snowpacks. Wind and the snow redistribution it induces are fundamental parameters governing snow height and thermal conductivity. A high vegetation cover (i.e. shrubs and forest) traps blowing snow and shields it from wind compaction. Vegetation growth thus favors the formation of an insulating snowpack which slows down or even prevents soil freezing. Furthermore, the shrubs woody structure supports the snow mass and prevents the resulting compaction of bottom snow layers. Thus sheltered, snow in shrubs develops a high insulating capacity which delays soil freezing. Continued atmospheric cooling increases the thermal gradient in the snow, maintaining large water vapor transfers from the soil and the snow basal layers to upper layers and atmosphere. The growth of depth hoar, enhanced by the large thermal gradient and the low snow density, results in the formation of highly insulating snow layers thus constituting a positive feedback loop between soil temperature and snow insulation. As long as the soil stays relatively warm, depth hoar growth persists. Finally, if warm spells occur in autumn, they can trigger the partial melting of the early snowpack which can cancel or temporarily reverse the insulating effect of snow-vegetation interactions. A frozen snow surface prevents snow drifting and its redistribution. The presence of highly conductive refrozen layers facilitates soil cooling and reduces the thermal gradient. An early snowpack affected by melting is thus less insulative which could hamper Arctic soil warming. Simulation results show that these different effects are not correctly represented in snow models. Errors in the estimated snow thermal conductivities are particularly problematic as they highly affect the simulation of soil freezing. Given the area of permafrost-affected regions, these errors on Arctic snow modelling could significantly impact climate simulations and the global warming projections

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

L'augmentation de l'accumulation de neige simulée en Antarctique de l'Est pour le siècle à venir est une contribution négative à la hausse du niveau moyen des mers. Les modèles climatiques simulant cette augmentation ne possèdent pas de paramétrisation du transport éolien de neige or ce dernier joue un rôle primordial sur l'accumulation d'après les observations. Les modèles climatiques régionaux possédant une paramétrisation du transport éolien permettent d'estimer l'incertitude des modèles climatiques sur la hausse du niveau moyen des mers en ne représentant pas ce processus. Cependant aucune donnée de transport ne permet une validation précise de ces modèles en Antarctique. Dans ce contexte, cette thèse décrit la constitution d'une base de données de transport éolien de neige en Antarctique ainsi qu'une validation d'un modèle climatique régional incluant le transport éolien de neige. Un instrument acoustique, le FlowCapt, a été choisi pour acquérir les données. Une comparaison avec un appareil de mesure optique du transport, le Snow Particle Counter, a été menée dans les Alpes françaises. Cette comparaison a permis de déterminer les limites des deux générations de FlowCapt existantes pour la détection des événements de transport et la quantification du flux de neige. Une base de données de trois années a été acquise en Terre Adélie, Antarctique, pour permettre une comparaison avec un modèle climatique régional. Elle a permis de calculer la hauteur de rugosité et la vitesse de frottement seuil avec leurs incertitudes. Les épisodes de transport éolien de neige et une borne inférieure de la quantité de neige déplacée en un point ont été estimés. Deux comparaisons ont été menées avec le Modèle Atmosphérique Régional, un modèle climatique régional incluant de nombreuses rétroactions du transport sur l'écoulement. Les deux simulations utilisées pour les comparaisons ont été faites sur un petit domaine à fine échelle sur une période d'un mois. Le modèle simule bien les épisodes de transport sauf lorsque de la fonte s'est produite juste avant un épisode ou lorsque les épisodes ont une hauteur maximale de transport inférieure à cinquante centimètres. Le modèle sous-estime les quantités de neige transportée.

Les interactions dynamiques des conditions d'enneigement avec l'activité touristique des stations de sport d'hiver reposent sur de multiples enjeux sociaux, économiques, environnementaux et climatiques intégrés par les élus chargés du développement des territoires de montagne et industriels responsables de l'exploitation des domaines skiables. Depuis l'expérience vécue de la vulnérabilité des domaines skiables au déficit d'enneigement au début des années 1990 et plus encore depuis l'introduction des problématiques du changement climatique dans le débat public au début des années 2000, l'attente de la part des décideurs politiques et des professionnels de la neige pour des éléments fiables et pertinents sur l'impact du climat sur l'activité des sports d'hiver - dans laquelle s'intègre ce travail - n'a cessé de croître.Ce travail s'est attaché à la compréhension du rôle intégrateur de l'opérateur de domaine skiable dans son approche socio-économique d'une part et nivo-climatologique d'autre part de la gestion de la neige dans sa station dans le but de développer une chaîne de modélisation de la dynamique des interactions entre les conditions d'enneigement (variabilité, imprévisibilité) et les activités humaines (objectifs, moyens).Un état des lieux a été établi sur les priorités poursuivies, les moyens mis en œuvre (damage, neige de culture) et les contraintes subies (météorologiques, organisationnelles, structurelles) par les gestionnaires de domaines skiables dans leurs opérations quotidiennes de gestion de la neige grâce à une enquête auprès de 55 stations françaises et aux échanges réguliers avec quatre stations partenaires de ce travail (Autrans, Tignes, Chamrousse et Les Deux Alpes).Une modélisation physique des impacts de la gestion de la neige a été développée sur la base d'un modèle de neige et confrontée à des observations réalisées au cours de deux saisons hivernales consécutives dans ces quatre stations partenaires.Ces éléments ont été intégrés dans une chaîne de modélisation couplée permettant des études spatialisées des conditions d'enneigement et in fine la détermination d'indicateurs de la viabilité de l'enneigement à l'échelle de la station, dans l'ensemble des Alpes françaises. Cette méthode extrapolable à l'ensemble des massifs français a été appliquée dans les Alpes françaises sur la période passée 1958 – 2014 et a révélé la corrélation des indicateurs d'enneigement avec les données économiques des stations de sport d'hiver. Notre approche a ainsi montré sa pertinence pour des études prospectives de l'impact du changement climatique et/ou des infrastructures des domaines skiables sur la viabilité de l'enneigement et ses conséquences pour l'activité économique des stations de sport d'hiver. / The industrial activity of ski resorts is based upon multiple concerns including social, economic, environmental and climatic issues which ski resorts stakeholders have to cope with.In the early 1990's ski resorts experienced several consecutive seasons with poor snow conditions in the European Alps when climate and environmental questions were discussed as a global concern after the United Nations held their first international conferences on climate change. This raised the interest of ski resorts stakeholders and representatives of host communities for reliable and relevant indicators of climate induced impacts on snow conditions and on the related economic activity of ski resorts.This research focused on the role played by ski resorts operators in crossing socio-economic concerns with meteorological and snow concerns, to provide a modelling approach of dynamics and interactions between snow conditions (variability, low predictability) and human activities (defined by purposes and means). The objectives pursued by operators, the means they employ (grooming, snowmaking) and constraints they face (meteorological, structural or organization issues) have been investigated through a survey of 55 French ski resorts and frequent discussions with four partner ski resorts (Tignes, Autrans, Les Deux Alpes, Chamrousse). A physically based modelling approach of the impact of grooming and snowmaking on snow properties was integrated in a snowpack model and evaluated with respect to field observations in the four partner ski resorts over two consecutive winter seasons. This was crossed with a socio economic database of ski resorts to provide an explicit spatial modelling of managed snow conditions on ski slopes for the entire French Alps ski resorts. This method was applied for the 1958 - 2014 period and snow indicators were defined and computed, revealing a significant correlation of snow reliability indicators with economic data on ski resorts. This approach therefore proved its ability to provide relevant indicators of snow conditions in ski resorts with respect to economic implications and may be used for further prospective investigations of evolutions of facilities and/or climate change impacts on snow conditions and the related economy of the ski industry.

La neige est une composante essentielle du système climatique arctique. Au nord de l'Eurasie et de l'Amérique du Nord, la couverture neigeuse est présente de 7 à 10 mois par an et son extension saisonnière maximale représente plus de 40% de la surface terrestre de l'hémisphère nord. La neige affecte une variété de processus climatiques et de rétroactions aux hautes latitudes. Sa forte réflectivité et sa faible conductivité thermique ont un effet de refroidissement et modulent la rétroaction neige-albédo. Sa contribution au bilan radiatif de la Terre est comparable à celle de la banquise. De plus, en empêchant d'importantes pertes d'énergie du sol sous-jacent, la neige limite la progression de la glace et le développement du pergélisol saisonnier. Réserve d'eau naturelle, la neige joue un rôle essentiel dans le cycle hydrologique aux hautes latitudes, notamment en ce qui concerne l'évaporation et le ruissellement. La neige est l'une des composantes du système climatique présentant la plus forte variabilité. Le réchauffement de l'Arctique étant deux fois plus rapide que celui du reste du globe, la variabilité présente et future des caractéristiques de la neige est cruciale pour une meilleure compréhension des processus et des changements climatiques.Cependant, notre capacité à observer l'Arctique terrestre étant limitée, les modèles climatiques jouent un rôle clé dans notre aptitude à comprendre les processus liés à la neige. À cet égard, la représentation des rétroactions associées à la neige dans les modèles climatiques, en particulier pendant les saisons intermédiaires (lorsque la couverture neigeuse de l'Arctique présente la plus forte variabilité), est primordiale.Notre étude porte principalement sur la représentation de la neige terrestre arctique dans les modèles de circulation générale issus du projet CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project) au cours du printemps (mars-avril) et de l’automne (octobre-novembre) de 1979 à 2005. Les caractéristiques de la neige des modèles de circulation générale ont été validées par rapport aux mesures de neige in situ, ainsi qu’à des produits satellitaires et à des réanalyses.Nous avons constaté que les caractéristiques de la neige dans les modèles ont un biais plus marqué au printemps qu'en automne. Le cycle annuel de la couverture neigeuse est bien reproduit par les modèles. Cependant, les cycles annuels d'équivalent en eau de la neige et de sa profondeur sont largement surestimés par les modèles, notamment en Amérique du Nord. Il y a un meilleur accord entre les modèles et les observations dans la position de la marge de neige au printemps plutôt qu'en automne. Les amplitudes de variabilité interannuelle pour toutes les variables de la neige sont nettement sous-estimées par la plupart des modèles CMIP5. Pour les deux saisons, les tendances des variables de la neige dans les modèles sont principalement négatives, mais plus faibles et moins significatives que celles observées. Les distributions spatiales des tendances de la couverture neigeuse sont relativement bien reproduites par les modèles, toutefois, la distribution spatiale des tendances en équivalent-eau et en profondeur de la neige présente de fortes hétérogénéités régionales.Enfin, nous concluons que les modèles CMIP5 fournissent des informations précieuses sur les caractéristiques de la neige en Arctique terrestre, mais qu’ils présentent encore des limites. Il y a un manque d’accord entre l’ensemble des modèles sur la distribution spatiale de la neige par rapport aux observations et aux réanalyses. Ces écarts sont particulièrement marqués dans les régions où la variabilité de la neige est la plus forte. Notre objectif dans cette étude était d'identifier les circonstances dans lesquelles ces modèles reproduisent ou non les caractéristiques observées de la neige en Arctique. Nous attirons l’attention de la communauté scientifique sur la nécessité de prendre compte nos résultats pour les futures études climatiques. / Snow is a critical component of the Arctic climate system. Over Northern Eurasia and North America the duration of snow cover is 7 to 10 months per year and a maximum snow extension is over 40% of the Northern Hemisphere land each year. Snow affects a variety of high latitude climate processes and feedbacks. High reflectivity of snow and low thermal conductivity have a cooling effect and modulates the snow-albedo feedback. A contribution from terrestrial snow to the Earth’s radiation budget at the top of the atmosphere is close to that from the sea ice. Snow also prevents large energy losses from the underlying soil and notably the ice growth and the development of seasonal permafrost. Being a natural water storage, snow plays a critical role in high latitude hydrological cycle, including evaporation and run-off. Snow is also one of the most variable components of climate system. With the Arctic warming twice as fast as the globe, the present and future variability of snow characteristics are crucially important for better understanding of the processes and changes undergoing with climate. However, our capacity to observe the terrestrial Arctic is limited compared to the mid-latitudes and climate models play very important role in our ability to understand the snow-related processes especially in the context of a warming cryosphere. In this respect representation of snow-associated feedbacks in climate models, especially during the shoulder seasons (when Arctic snow cover exhibits the strongest variability) is of a special interest.The focus of this study is on the representation of the Arctic terrestrial snow in global circulation models from Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) ensemble during the melting (March-April) and the onset (October-November) season for the period from 1979 to 2005. Snow characteristics from the general circulation models have been validated against in situ snow measurements, different satellite-based products and reanalyses.We found that snow characteristics in models have stronger bias in spring than in autumn. The annual cycle of snow cover is well captured by models in comparison with observations, however, the annual cycles of snow water equivalent and snow depth are largely overestimated by models, especially in North America. There is better agreement between models and observations in the snow margin position in spring rather than in autumn. Magnitudes of interannual variability for all snow characteristics are significantly underestimated in most CMIP5 models compared to observations. For both seasons, trends of snow characteristics in models are primarily negative but weaker and less significant than those from observations. The patterns of snow cover trends are relatively well reproduced in models, however, the spatial distribution of trends for snow water equivalent and snow depth display strong regional heterogeneities.Finally, we have concluded CMIP5 general circulation models provides valuable information about the snow characteristics in the terrestrial Arctic, however, they have still limitations. There is a lack of agreement among the ensemble of models in the spatial distribution of snow compared to the observations and reanalysis. And these discrepancies are accentuated in regions where variability of snow is higher in areas with complex terrain such as Canada and Alaska and during the melting and the onset season. Our goal in this study was to identify where and when these models are or are not reproducing the real snow characteristics in the Arctic, thus we hope that our results should be considered when using these snow-related variables from CMIP5 historical output in future climate studies.