Mesure, analyse et modélisation des processus physiques du manteau neigeux sec

Measurement, analysis and modeling of physical processes in dry snow

• Auteur / Autrice : Carlo Maria Carmagnola
• Direction : Florent Dominé, Samuel Morin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'univers
• Date : Soutenance le 22/11/2014
• Etablissement(s) : Grenoble
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la terre, de l’environnement et des planètes (Grenoble, Isère, France ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de glaciologie et géophysique de l'environnement (Grenoble ; 1958-2016)
• Jury : Président / Présidente : Michel Fily
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Eric Brun, Jean-Michel Missiaen
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Gianpaolo Balsamo, Charles Fierz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Métamorphisme (géologie)

Mots clés libres

Manteau neigeux

Métamorphisme

Microstructure de la neige

Surface spécifique

Snowpack

Metamorphism

Snow microstructure

Specific surface area

Résumé

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%).