Thèse soutenue

Modélisation inverse des flux de CO2 en Amazonie
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Auteur / Autrice : Luis Molina Carpio
Direction : Philippe CiaisGrégoire Broquet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Météorologie, océanographie, physique de l'environnement
Date : Soutenance le 24/10/2017
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'environnement d'Île-de-France (Paris ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des sciences du climat et de l'environnement (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 1998-....) - Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement [Gif-sur-Yvette] / LSCE
établissement opérateur d'inscription : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines (1991-....)
Jury : Président / Présidente : Matthieu Roy-Barman
Examinateurs / Examinatrices : Karla Longo, Bruno Guillaume
Rapporteurs / Rapporteuses : Emanuel Gloor, Wouter Peters

Résumé

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Une meilleure connaissance des variations saisonnières et interannuelles du cycle du carbone dans en Amazonie est essentielle afin de comprendre le rôle de cet écosystème dans le changement climatique. La modélisation atmosphérique inverse est un outil puissant pour estimer ces variations, en exploitant l'information sur la distribution spatiale et temporelle des flux de CO2 en surface contenue dans des observations de CO2 atmosphériques. Néanmoins, la confiance en les estimations des flux en Amazonie obtenues à partir des systèmes d'inversion mondiale est faible du fait du manque d'observations dans cette région.Dans ce contexte, j'ai d'abord analysé en détail les estimations de l'échange net de CO2 entre la biosphère et l'atmosphère (NEE) générées par deux inversions mondiales pour la période 2002 — 2010. Ces deux inversions ont assimilé des données provenant du réseau mondial d'observation du CO2 atmosphérique hors de l’Amérique du Sud, et une d'elles a assimilé des observations de quatre stations de surface en Amazonie, qui n'ont jamais été exploitées dans les études d'inversion précédentes. J'ai montré que dans une inversion mondiale les observations de stations loin d'Amazonie et les observations locales contrôlaient la NEE. Pourtant, les résultats ont révélé des structures à très grande échelle peu réalistes. L'analyse a confirmé le manque de stations en Amazonie pour fournir des estimations fiables, et les limites des systèmes d’inversion mondiale avec des modèles à très basse résolution.J'ai donc ensuite évalué l'apport de l'utilisation du modèle atmosphérique régional BRAMS, par rapport à celle du système mondial de prévision météorologique ECMWF, pour le forçage météorologique du modèle de transport atmosphérique CHIMERE simulant le CO2 en Amérique du Sud à haute résolution (~35 km). J'ai simulé le CO2 avec les deux modèles de transport―CHIMERE-BRAMS et CHIMERE-ECMWF. J'ai évalué ces simulations avec les profils verticaux de mesures aéroportées, en analysant les mesures individuelles et les gradients horizontaux de CO2 calculés entre paires de stations dans le sens du vent, à différentes altitudes ou intégrés sur la verticale. Les deux modèles de transport ont simulé les observations de CO2 avec une performance similaire, mais j'ai trouvé une importante incertitude sur les modèles de transport. Les mesures individuelles et les gradients horizontaux ont été surtout sensibles à la NEE, mais aussi, pendant la saison sèche, aux émissions des feux de biomasse (EFIRE). J'ai trouvé que l'assimilation des gradients horizontaux était plus approprié pour les inversions que celle des mesures individuelles, étant donné que les premiers ont été moins sensibles au signal associé aux flux hors de l'Amérique du Sud et à l'incertitude sur le modèle de transport en altitude.Finalement, j'ai développé deux systèmes d'inversion régionale pour l'Amérique du Sud tropicale avec les deux modèles de transport, et j'ai lancé des inversions avec quatre types de vecteurs d'observation: de mesures individuelles et gradients horizontaux sur cinq niveaux verticaux, à la surface, ou de gradients horizontaux intégrés sur la verticale. J'ai trouvé une forte dépendance des estimations des bilans régionaux et sub-régionaux de NEE et EFIRE au modèle de transport, ainsi qu'au vecteur d'observation. Les inversions assimilant des gradients horizontaux ont séparé mieux les signaux de NEE et EFIRE. Cependant, les grandes incertitudes sur les flux inversés ont réduit la confiance en ces estimations. Par conséquent, si mon étude n'a pas amélioré la connaissance des variations saisonnières et interannuelles de la NEE en Amazonie, elle a montré les besoins d'amélioration de la modélisation du transport dans la région et de la stratégie de modélisation inverse, du moins à travers une définition du vecteur d'observation appropriée qui prenne en compte les caractéristiques des données disponibles, et les limitations des modèles de transport actuels.