Approche de fusion donnée-modèle utilisant des séries de largeurs de cernes d'arbres, un modèle de croissance mécaniste et un modèle du système terrestre pour reconstruire la variabilité climatique à large échelle

Data-model fusion approach using tree-ring width series, a mechanistic growth model and an Earth system model to reconstruct the large-scale climate variability

• Auteur / Autrice : Jeanne Rezsöhazy
• Direction : Joël Guiot, Hugues Goosse
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de l'environnement
• Date : Soutenance le 07/12/2021
• Etablissement(s) : Aix-Marseille en cotutelle avec Université catholique de Louvain. Faculté des sciences. Ecole de Géographie (UCLouvain, Belgique)
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Sciences de l'environnement (Aix-en-Provence)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEREGE Centre Européen de Recherche et d’Enseignement des Géosciences de l’Environnement (Aix-en-Provence ; 1995-....) - Institut de la Terre et de la Vie. Centre Georges Lemaître pour l'étude de la Terre et du climat (Université catholique de Louvain, Belgique)
• Jury : Président / Présidente : Marie-Laurence De Keersmaecker
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mathieu Jonard, Thierry Fichefet, Franck Torre
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Peylin, Jan Esper

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cernes d'arbres

Changements climatiques

Climat -- Observations

Dendroclimatologie

Climatologie

Sciences de l'environnement

Mots clés libres

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Résumé

Les largeurs des cernes d’arbres représentent les proxys les plus couramment utilisés pour reconstruire le climat du dernier millénaire à haute résolution temporelle. L’approche repose souvent sur une relation entre les séries de largeurs de cernes et le climat estimé par une régression linéaire. Les hypothèses de linéarité et stationnarité sous-jacentes peuvent être parfois inadéquates. Les modèles mécanistes de croissance d’arbre peuvent dépasser certaines des limitations de l’approche statistique. Dans cette thèse, nous proposons d’inclure pour la première fois un tel modèle mécaniste, MAIDEN, au sein d’une procédure d’assimilation de données afin de potentiellement améliorer les reconstructions du climat à large échelle. Nous avons tout d’abord développé un protocole de calibration du modèle MAIDEN applicable à n’importe quel site de latitude extra-tropicale. Nous avons ainsi montré que MAIDEN est performant à l’échelle globale et que d’importants bénéfices associés à son niveau de complexité font de lui un candidat attractif pour les reconstructions climatiques. Le modèle MAIDEN a ensuite été inclus avec succès au sein d’une procédure d’assimilation de données en tant que proxy system model pour permettre une comparaison robuste des sorties d’un modèle climatique aux observations de largeurs de cernes. La procédure a été testée pour reconstruire la variabilité climatique des quatre derniers siècles dans l’hémisphère sud. Même si les résultats sont encourageants, des analyses supplémentaires sont nécessaires pour démontrer une amélioration significative des reconstructions à large échelle comparativement à un modèle de régression avec l’assimilation de données

Tree-ring width represent the most commonly used proxy to reconstruct the climate of the last millennium at high resolution, thanks to their large-scale availability. The approach often relies on a relationship between tree-ring width series and climate estimated on the basis of a linear regression. The underlying linearity and stationarity assumptions may be inadequate. Dendroclimatic process-based models may be able to overcome some of the limitations of the statistical approach. In this thesis, we propose to include for the first time a dendroclimatic process-based model, MAIDEN, into a data assimilation procedure in order to potentially improve large-scale climate reconstructions. We have first developed a protocol to calibrate and apply MAIDEN to potentially any sites with tree-ring width data in the extratropical region. We have shown that MAIDEN can be applied at global scale with a good performance and that clear benefits associated with its level of complexity make it an appealing candidate for paleoclimate reconstructions. Subsequently, the MAIDEN model has been successfully incorporated into a data assimilation procedure as a proxy system model to robustly compare climate model outputs with tree-ring width observations. The procedure has been tested to reconstruct the climate variability in the Southern Hemisphere over the last four centuries. Even if the results are encouraging, additional analysis are needed in order to establish that it may significantly improve large-scale climate reconstructions compared to a regression model in the data assimilation framework