Caractérisation des variations de masse en Antarctique en réponse aux fluctuations climatiques à partir des données de gravimétrie spatiale et d'altimétrie radar

Characterization of mass variations in Antarctica in response to climatic fluctuations from space-based gravimetry and radar altimetry data

• Auteur / Autrice : Athul Kaitheri
• Direction : Anthony Mémin, Frédérique Rémy
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la Planète et de l'Univers
• Date : Soutenance le 02/12/2021
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Géoazur (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Jean-Paul Boy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Anthony Mémin, Frédérique Rémy, Jean-Paul Boy, Martin Horwath, Agnès Fienga, Muriel Llubes, Guillaume Ramillien
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Paul Boy, Martin Horwath

Mots clés

Mots clés contrôlés

Antarctique

ENSO (météorologie)

Compaction (sédimentologie)

Changements climatiques

Calottes glaciaires

Mots clés libres

Calotte polaire de l’Antarctique

GRACE

Envisat

RACMO2.3p2

Modèle de compaction

Oscillation australe et onde circumpolaire

Antarctic Ice Sheet

GRACE

Envisat

RACMO2.3p2

Firn compaction model

ENSO

ACW

Résumé

Quantifier le bilan de masse de l’Antarctique et son impact en termes de niveau de la mer, demande une bonne compréhension de la variabilité interannuelle ainsi que de ces causes. Ceci est devenu plus crucial dans le cadre du réchauffement climatique. Très peu d’études ont été faites sur l’influence des anomalies climatiques sur le comportement de l’Antarctique et sur l’évaluation de leurs impacts. Les variations de volume ou de masse de l’Antarctique sont en majorité basées sur l’altimétrie ou la gravimétrie spatiales. Dans cette thèse, nous utilisons les données des missions d’Envisat (2002 to 2010) et de Grace (2002 to 2016) afin de restituer respectivement les variations de volume et de masse de la calotte. Nous utilisons aussi les données issues du modèle de climat RACMO2.3p2 afin de forcer notre modèle de compaction. Ce modèle nous permet à la fois d’évaluer la transformation de neige en glace et de corriger les variations d’élévation mesurées par altimétrie.Les variations de hauteur estimées par ces différentes techniques sont en bon accord les unes avec les autres, particulièrement en Antarctique de l’Ouest, sur la Péninsule et le long de la côte de l’Antarctique de l’Est. Les variations interannuelles sont extraites en utilisant un modèle de décomposition modale empirique (emd). Une étude par moindre carré met en évidence un signal de périodicité proche de 4 ans sur les données issues de l’altimétrie, de la gravimétrie et du modèle Racmo. Ceci semble indiquer une influence de phénomène El Niño, lequel influe sur différents paramètres comme le transport de l’humidité, la température de surface de l’océan, les précipitations autour de l’Antarctique en alternant des périodes froides et des périodes chaudes. Mais d’autres oscillations semi-périodiques peuvent aussi avoir un impact sur la variabilité Antarctique. Citons l’Amundsen Sea Low (ASL) ou le Southern Annular mode (SAM).Une analyse en composante principale combinant nos trois estimations de hauteur met en évidence des structures similaires. Les anomalies de hauteur semblent circuler dans le sens des aiguilles d’une montre de Coasts Land (CL) vers Pine Island (PIG) en passant par Dronning Maud Land (DML) et Wilkes Land (WL) à une fréquence comprise entre 6 et 8 ans. Ceci suggère une anomalie climatique due à l’onde circumpolaire (ACW) qui se propage à travers l’océan austral en 8 à 10 ans. En résumé, la variabilité interannuelle du bilan de masse Antarctique est modulée par différentes anomalies climatiques.

Quantifying the mass balance of the Antarctic Ice Sheet (AIS), and the resulting sea level rise, requires an understanding of inter-annual variability and associated causal mechanisms. This has become more complex and challenging in the backdrop of global climate change. Very few studies have been exploring the influence of climate anomalies on the AIS and only a vague estimate of its impact is available. Usually changes to the ice sheet are quantified using observations from space-borne altimetry and gravimetry missions. In this study, we use data from Envisat (2002 to 2010) and Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) (2002 to 2016) missions to estimate monthly elevation changes and mass changes, respectively. Similar estimates of the changes are made using weather variables (surface mass balance (SMB) and temperature) from a regional climate model (RACMO2.3p2) as inputs to a firn compaction (FC) model. Using the firn compaction model we were able to model the transformation of snow into glacial ice and hence estimate changes in the elevation of the ice sheet using climate parameters.Elevation changes estimated from different techniques are in good agreement with each other across the AIS especially in West Antarctica, Antarctic Peninsula, and along the coasts of East Antarctica. Inter-annual height change patterns are then extracted using for the first time an empirical mode decomposition followed by a reconstruction of modes. These signal on applying least square method revealed a sub-4-year periodic signal in the all the three distinct height change patterns. This was indicative of the influence of the El Niño Southern Oscillation (ENSO), a climate anomaly that alters, among other parameters, moisture transport, sea surface temperature, precipitation, in and around the AIS at similar frequency by alternating between warm and cold conditions. But there existed altering periodic behavior among inter annual height change patterns in the Antarctic Pacific (AP) sector which was found possibly by the influence of multiple climate drivers, like the Amundsen Sea Low (ASL) and the Southern Annular Mode (SAM). A combined analysis of the three distinct estimates using a PCA (principal component analysis) along the coast revealed similar findings. Height change anomaly also appears to traverse eastwards from Coats Land to Pine Island Glacier (PIG) regions passing through Dronning Maud Land (DML) and Wilkes Land (WL) in 6 to 8 years. This is indicative of climate anomaly traversal due to the Antarctic Circumpolar Wave (ACW) which propagates anomalies through the Southern Ocean in 8 to 10 years. Altogether, inter-annual variability in the SMB of the AIS is found to be modulated by multiple competing climate anomalies.