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14e édition des Rencontres du Ciel et de l'Espace
09/11/2024 11:00
Les Rencontres du ciel et de l’espace reviennent en force les 9, 10 et 11 novembre ! L’Association française d’astronomie et la Cité des sciences vous invitent à plonger au cœur de l’univers grâce à 150 événements : conférences passionnantes, ateliers ludiques, forums pointus… Un week-end pour assouvir votre soif de découvertes et rencontrer les plus grands experts.
Changement climatique et énergie : là où l'océan fait la part du géant
11/10/2024 12:30
Les Vendredis de l’OVSQ.
Cycle de conférences sur l'agriculture et la biodiversité
10/10/2024 17:30
Nous avons le grand plaisir de vous inviter à un cycle de conférences sur l’agriculture et la biodiversité que nous, Nils Morin, Alice Bossard et Nelly Tiemagni Bergounhon, élèves à l’École normale supérieure, avons le plaisir d’organiser dans le cadre de notre projet étudiant Cl’Haie de Sol.
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Climate science in court: how scientific evidence can clarify states’ and companies’ legal responsibility for climate change
16/01/2024 11:00
Séminaire du département de Géosciences de l’ENS.
Demande, services et aspects sociaux de la mitigation : genèse d’un chapitre du rapport du GIEC
10/01/2024 16:00
Séminaire du cours « Transition énergétique » du CERES (ENS).
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Modèles simplifiés de climat : approche thermodynamique et approche dynamique.
26/11/2025 14:00
En Français
Les modèles de climat possèdent des paramètres mal contraints calibrés sur les observations du climat du présent. La justesse de l’extrapolation des résultats pour des climats du passé ou du futur n’est pas garantie. Dans l’atmosphère, modéliser directement la dynamique avec les valeurs moléculaires bien connues des coefficients de viscosité et de diffusion, est impossible avec les capacités numériques actuelles, et très certainement, futures. Il y a donc besoin d’explorer des voies alternatives. Le but cette thèse est de créer des modèles simples de climat, plus robustes, sans paramètres ajustables mal contraints .
L’hypothèse de maximisation de la production d’entropie (MEP) sous contraintes permet de calculer un champ de variables thermodynamiques (températures, précipitations, humidité…). Dans une première partie, j’utilise MEP dans un modèle radiatif-convectif, pour calculer des précipitations. Je montre que le modèle minimal pour calculer une humidité relative satisfaisante avec MEP, doit inclure la convection profonde avec un panache nuageux.
Les log-lattices sont un outil mathématique permettant de résoudre des équations aux dérivées partielles à toutes les échelles spatiales, à coût numérique réduit. Dans une deuxième partie, j’étudie les lois d’échelle dans les équations de Rayleigh-Bénard en rotation, projetées sur des log-lattices. Je retrouve le régime ultime quasi-géostrophique.
In English
Climate models have unconstrained parameters tuned on present climate observations. The accuracy of results for past or future climate extrapolation is not guaranteed. In the atmosphere, directly modelling the dynamics with well-known molecular viscous or diffusion coefficient values is impossible with today, and certainly not future, numerical capacities. Therefore, exploring alternative ways is needed. This thesis aims to create simple, more robust climate models with no poorly constrained adjustable parameters.
The maximum entropy production hypothesis (MEP) under constraints enables the computation of thermodynamic variable fields (temperature, precipitation, humidity…). In the first part, I use MEP in a radiative-convective model to compute precipitation. I show that the minimum model computing a satisfying relative humidity with MEP must include deep convection with a cloud plume model.
Log-lattices are a mathematical tool for solving partial differential equations at all spatial scales, at reduced numerical cost. In a second part, I study scaling laws in rotating Rayleigh-Bénard equations, projected on log-lattices. I find the quasi-geostrophic ultimate regime.
Restitution de propriétés microphysiques et dynamiques de la convection profonde par satellite : préparation de la mission C²OMODO
24/11/2025 14:00
La convection profonde joue un rôle central dans la redistribution de chaleur et d’humidité dans la troposphère, dans la circulation atmosphérique tropicale et dans le bilan radiatif terrestre global. Elle est à l’origine de phénomènes extrêmes tels que les orages violents, les pluies intenses ou les cyclones tropicaux, mais demeure difficile à observer et à représenter dans les modèles climatiques et de prévision du temps. En parallèle des campagnes de terrain et des observations au sol, la télédétection spatiale est devenue essentielle pour observer les systèmes convectifs à l’échelle globale avec une fréquence de revisite élevée. Celle-ci a permis de révéler leur morphologie et d’apporter des informations sur leur structure interne, mais la documentation de leur dynamique verticale reste limitée.
Dans ce contexte, la mission Convective Core Observation through MicrOwave Derivative in the trOpics (C²OMODO) vise à mieux comprendre les nuages convectifs et leurs processus de formation. Elle repose sur un tandem de radiomètres micro-ondes passifs observant successivement une même scène avec un décalage de 45 à 135s. Cette configuration originale permet d’exploiter les mesures et leurs variations temporelles pour restituer des informations microphysiques et dynamiques.
Les travaux de cette thèse visent à préparer l’exploitation de cette mission du CNES en développant des méthodes d’inversion de propriétés microphysiques et dynamiques à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’une approche variationnelle. Ils s’appuient sur des simulations de la convection tropicale couplées à un modèle de transfert radiatif. Ces travaux montrent que les observations présentent une sensibilité verticale suffisante pour distinguer différents niveaux d’altitude, qu’elles sont fortement influencées par la glace et sensibles à la nature des hydrométéores. L’introduction de la dimension temporelle relie directement les variations radiométriques rapides à l’évolution de la distribution de glace et offre un accès inédit aux propriétés dynamiques des systèmes convectifs.
Deux approches complémentaires ont été développées. L’apprentissage automatique a d’abord été utilisé pour classifier les différentes structures nuageuses des systèmes convectifs et restituer des variables géophysiques intégrées verticalement. En parallèle, une méthode variationnelle originale, VARAND², a été conçue pour exploiter directement les mesures du tandem et restituer des propriétés dynamiques verticalement résolues. L’algorithme, fondé sur un opérateur d’observation dynamique couplant transfert radiatif et advection verticale, restitue simultanément le profil de contenu en glace ainsi que des paramètres dynamiques décrivant les ascendances convectives. Les résultats de ces deux méthodes confirment le potentiel du tandem C²OMODO pour restituer conjointement des propriétés microphysiques et des indicateurs dynamiques de la convection profonde.
— English Version —
Deep convection plays a central role in the redistribution of heat and moisture in the troposphere, tropical atmospheric circulation, and the Earth’s global radiation budget. It is responsible for extreme phenomena such as severe thunderstorms, heavy rainfall, and tropical cyclones, yet it remains difficult to observe and represent in weather and climate models. Alongside field campaigns and ground-based observations, satellite remote sensing has become essential for observing these systems at the global scale with a high revisit frequency. It has revealed the morphology of convective systems and provided information on their internal structure, but documentation of their vertical dynamics remains limited.
In this context, the Convective Core Observation through MicrOwave Derivative in the trOpics (C²OMODO) mission aims to improve our understanding of convective clouds and their formation processes. It relies on a tandem of passive microwave radiometers that successively observe the same scene, separated by 45 to 135s. This novel configuration makes it possible to exploit the measurements and their temporal variations to retrieve microphysical and dynamical information.
This thesis aims to prepare the scientific exploitation of this CNES mission by developing inversion methods for microphysical and dynamical properties using machine-learning algorithms and a variational approach. It builds on simulations of tropical convection coupled with a radiative transfer model. The results show that the observations exhibit sufficient vertical sensitivity to distinguish different altitude levels, that they are strongly influenced by ice, and that they are sensitive to hydrometeor types. Introducing the temporal dimension directly links rapid radiometric variations to the evolution of the ice distribution and provides unprecedented access to the dynamical properties of convective systems.
Two complementary approaches have been developed. Machine learning was first used to classify cloud structures within convective systems and to retrieve vertically integrated geophysical variables such as IWP. In parallel, a novel variational method, VARAND², was designed to exploit the tandem measurements directly and to retrieve vertically resolved dynamical properties. The algorithm, based on a dynamic observation operator coupling radiative transfer and vertical advection, simultaneously retrieves the ice water content profile along with dynamical parameters describing convective updrafts. The results of these two methods confirm the potential of the C²OMODO tandem to jointly retrieve microphysical properties and dynamical indicators of deep convection.
Les isotopes de la vapeur d’eau en Antarctique, traceurs des processus de la couche limite et de la dynamique à grande échelle
02/12/2025 14:00
L’étude des isotopes de l’eau en Antarctique permet à la fois de reconstruire les climats passés à partir des carottes de glace et d’étudier le cycle de l’eau atmosphérique actuel, essentiel pour anticiper l’évolution du bilan de masse de surface du continent. L’objectif de cette thèse est d’améliorer notre compréhension du cycle de l’eau atmosphérique en utilisant les isotopes comme traceurs des processus de couche limite et de la dynamique à grande échelle, via une approche combinant observations isotopiques au niveau des stations Concordia et Dumont d’Urville et modélisation avec LMDZiso (composante atmosphérique du modèle de climat IPSL-CM).
En premier lieu, nous nous sommes concentrés sur les processus atmosphériques contrôlant la variabilité isotopique de la vapeur en Antarctique. Après avoir évalué et optimisé les performances du modèle à différentes échelles spatiales et temporelles pour limiter les biais isotopiques, nous analysons la variabilité de la vapeur dans la couche limite en conditions de ciel clair. Nous étudions ensuite deux rivières atmosphériques atteignant Dôme C (décembre 2018 et mars 2022), afin de caractériser l’interaction entre processus locaux et advection d’humidité à grande échelle via leur signature isotopique en surface. Nos résultats montrent que le signal isotopique de surface ne peut être expliqué par le seul transport synoptique et nécessite une représentation fine des processus locaux de couche limite.
Nous avons ensuite centré notre travail sur les interactions neige-vapeur. Nous améliorons nettement la représentation du cycle diurne isotopique en introduisant un fractionnement lors de la sublimation et une formulation de fractionnement cohérente avec celle de la sublimation pour la condensation, en accord avec la théorie de la turbulence utilisée pour la vapeur d’eau. Enfin, nous explorons l’empreinte laissée dans la neige par la rivière atmosphérique de mars 2022 à l’aide de carottes de neige virtuelles, ouvrant des perspectives prometteuses pour l’étude des événements extrêmes passés à partir des carottes de glace.
Abstract:
The study of water isotopes in Antarctica enables both the reconstruction of past climates from ice cores and the investigation of the present-day atmospheric water cycle, which is essential for anticipating the evolution of the continent’s surface mass balance. The objective of this thesis is to improve our understanding of the atmospheric water cycle by using isotopes as tracers of boundary-layer processes and large-scale dynamics, through an approach combining isotopic observations at the Concordia and Dumont-d’Urville stations and modelling with LMDZiso (the atmospheric component of the IPSL-CM climate model).
First, we focused on the atmospheric processes controlling the isotopic variability of water vapour in Antarctica. After evaluating and optimising model performance at different spatial and temporal scales to limit isotopic biases, we analyse vapour variability in the boundary layer under clear-sky conditions. We then study two atmospheric rivers reaching Dome C (December 2018 and March 2022), in order to characterise the interaction between local processes and large-scale moisture advection through their isotopic signature at the surface. Our results show that the surface isotopic signal cannot be explained by synoptic-scale transport alone and requires a detailed representation of local boundary-layer processes.
We then focused on snow–vapour interactions. We greatly improve the representation of the diurnal isotopic cycle by introducing fractionation during sublimation and a fractionation formulation for condensation consistent with that used for sublimation, in accordance with the turbulence theory applied to water vapour. Finally, we explore the imprint left in the snow by the March 2022 atmospheric river using virtual snow cores, opening promising perspectives for studying past extreme events from ice-core records.
