Les impacts socio-économiques de la sécheresse

31/05/2024 08:30

Le DEA/Master de télédétection de Paris fête ses 40 ans

23/05/2024 14:00

Fluid Dynamics of Sustainability and the Environment

21/05/2024 14:23

The art of climate model evaluation : example of ENSO

18/07/2023 11:00

Climate models help us understand the complexity of Earth’s climate, forecast the next seasons and predict the influence of anthropogenic forcings. It is therefore important to evaluate the performance of these models relative to observational datasets, to build confidence and to improve them.

Sea level extremes and compounding marine heatwaves in coastal Indonesia

18/07/2023 11:00

Low-lying island nations like Indonesia are vulnerable to sea level Height EXtremes (HEXs). When compounded by marine heatwaves, HEXs have larger ecological and societal impact. Here we combine observations with model simulations, to investigate the HEXs and Compound Height-Heat Extremes (CHHEXs) along the Indian Ocean coast of Indonesia in recent decades.

Forests in the Earth System

04/07/2023 11:00

Séminaire du LGENS par Benjamin Quesada (Universidad del Rosario).

A statistical approach to determine the intensity and dynamics of extreme cold events in Europe

02/04/2025 13:30

A statistical approach to determine the intensity and dynamics of extreme cold events in Europe

Anthropogenic climate change increases the frequency and intensity of extreme weather events, such as heatwaves, floods, and droughts. Conversely, cold spells are expected to decrease in intensity and frequency with atmospheric warming. However, the recent focus on the increasing intensity and frequency of heatwaves has led to few studies specifically addressing cold spells in the context of climate change. Warming is not linear, it alters atmospheric and oceanic dynamics and affects different regions of the world differently. Thus, Europe has experienced few extreme cold events in recent decades, unlike the United States. Both regions, located in the mid-latitudes, are characterized by changing weather influenced by the jet stream, a dominant high-altitude wind current, and by the sometimes opposing influences of the Arctic and the tropics.

Despite the warming, the Arctic retains much colder temperatures than Europe. It is therefore crucial not to underestimate, on the one hand, the capacity for advection of this cold air to Europe, and on the other hand, how climate change can affect the mechanisms of cold spells, and finally, the extent of natural variability. Underestimating extreme cold events could lead to maladaptation or even increased vulnerability despite climate warming. However, extreme events are, by definition, rare. Their low occurrence in observations and model simulations makes them difficult to study. Methods specifically dedicated to rare events have therefore been developed to overcome this undersampling and facilitate their study. They allow for the direct simulation of rare events at a reduced computational cost. In this thesis, we use a stochastic weather generator based on atmospheric circulation analogues to simulate extremely cold winters and extreme cold spells in Europe. These simulations are performed over different periods and for different levels of warming, allowing us to study the evolution of extreme cold events in Europe in terms of intensity and dynamics in the context of climate change.

Our results show that extreme cold events are indeed likely to disappear at high levels of warming. However, it is still possible that intense events will occur in the near future, and it is essential to prepare for this eventuality. Regarding the dynamics of these events, we demonstrate that they are generally well reproduced in acrshort{cmip6} models, although performance differences are observed between models. The atmospheric pattern typically associated with extreme cold spells in observations appears not to be affected by climate change and is even found at high levels of warming. We also use the stochastic weather generator to evaluate the effect of this atmospheric pattern on temperatures. We show that it is a necessary and sufficient condition for the occurrence of cold spells in Europe, even in a warmer world. Overall, this thesis employs a rare event algorithm that bridges physics and statistics to explore extreme cold scenarios in the context of climate change.

 

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Une approche statistique pour l’étude de l’intensité et de la dynamique des vagues de froid extrêmes en Europe

Le réchauffement climatique dû aux activités humaines augmente la fréquence et l’intensité des événements climatiques extrêmes comme les vagues de chaleur, les inondations ou les sécheresses. Il est attendu à l’inverse qu’il réduise celles des vagues de froid. Cependant, la focalisation récentes sur les vagues de chaleur fait que peu d’études se sont spécifiquement intéressées aux vagues de froid dans un contexte de changement climatique. Le réchauffement n’est pas linéaire, modifie les dynamiques atmosphériques et océaniques, et affecte différemment les différentes régions du monde. Ainsi, l’Europe a connu peu d’événements extrêmes de froid au cours des dernières décennies, au contraire des États-Unis. Ces deux régions, situées dans les latitudes moyennes, sont caractérisées par une météorologie changeante influencée par le courant-jet, un courant de vent dominant en haute altitude, ainsi que par les influences parfois contraires de l’Arctique et des tropiques.

Malgré le réchauffement, l’Arctique conserve des températures bien plus froides que celles de l’Europe. Il est donc crucial de ne pas sous-estimer, d’une part, la capacité d’advection de cet air froid vers l’Europe, d’autre part, la manière dont le changement climatique peut affecter les mécanismes des vagues de froid, et enfin, l’ampleur de la variabilité naturelle. Une sous-estimation des événements extrêmes de froid pourrait conduire à une maladaptation, voire à une vulnérabilité accrue malgré le réchauffement climatique. Cependant, les événements extrêmes sont, par définition, rares. Leur faible occurrence dans les observations et les simulations de modèles les rend difficiles à étudier. Des méthodes spécifiquement dédiées aux événements rares ont donc été développées pour pallier ce sous-échantillonnage et faciliter leur étude. Elles permettent la simulation directe d’événements rares à un coût de calcul réduit.

Dans cette thèse nous utilisons un générateur de temps stochastique basé sur des analogues de circulation atmosphérique pour simuler des hivers extrêmement froids et des vagues de froid extrême en Europe. Ces simulations sont réalisées sur différentes périodes et pour différents niveaux de réchauffement, nous permettant ainsi d’étudier l’évolution des événements extrêmes de froid en Europe en termes d’intensité et de dynamique dans un contexte du changement climatique. Nos résultats montrent que les événements de froid extrême sont effectivement voués à disparaître pour des niveaux élevés de réchauffement. Cependant, il est toujours possible que des événements intenses surviennent dans un futur proche, et il est essentiel de se préparer à cette éventualité. Concernant la dynamique de ces événements, nous démontrons qu’elle est généralement bien reproduite dans les modèles acrshort{cmip6}, bien qu’on observe des différences de performance entre les modèles. Les configurations atmosphériques typiquement associées aux vagues de froid dans les observations ne semblent pas être affectées par le changement climatique et se retrouvent même pour des niveaux élevés de réchauffement. Nous utilisons également le générateur de temps stochastique pour évaluer l’effet de ces configurations atmosphériques sur les températures. Nous montrons qu’elles sont une condition nécessaire et suffisante à l’occurrence de vagues de froid en Europe, même dans un monde plus chaud. Dans l’ensemble, cette thèse utilise un algorithme d’événements rares qui fait le lien entre la physique et les statistiques pour explorer des scénarios de froid extrêmes dans un contexte de changement climatique.

A numerical approach to understanding rates of ice sheet build-up during the Quaternary

05/03/2025 14:00

A numerical approach to understanding rates of ice sheet build-up during the Quaternary

During the Quaternary (since 2.6 Ma), ice sheets experience different advance-retreat episodes corresponding to glacial-interglacial cycles. Studying these episodic events provides a better understanding of the mechanisms behind the Earth’s evolution, improving the future projection for the current global warming.

Simulating ice sheet-climate interactions for long timescales requires numerical modeling approaches that sufficiently represent the real system while maintaining low computational costs. In the first part of this thesis, I utilize an Earth System of Intermediate Complexity (iLOVECLIM) coupled to the 3D ice sheet model GRISLI to simulate the abrupt ice sheet advance during the beginning of the last glacial cycle (120-115 kaBP). The results indicate glacial inceptions cannot be explained solely by the astronomical theory (the influence of orbital forcings). The roles of the biosphere and ocean through different feedback mechanisms must be included to explain the location and extent of ice sheet advance. Also, an appropriate simulation of the ice sheet accumulation process is essential to obtain results consistent with the paleo records.

In the second part of the thesis, I investigate the behaviors of a multi-layer snow model BESSI to provide a more physics-based surface mass balance (SMB) simulation for iLOVECLIM-GRISLI. The snow model exhibits good results compared to a state-of-the-art Regional Climate Model MAR for the present-day climate under different ice sheet conditions. For the Last Interglacial (130-116 kaBP), BESSI forced by iLOVECLIM shows higher sensitivity to the climate forcings than the existing SMB parameterization of iLOVECLIM-GRISLI. Additionally, the SMB evolution simulated by BESSI-iLOVECLIM is also in an acceptable range compared to other studies. However, since this snow model is more physics-based than the existing parameterization, the influence of biases of iLOVECLIM is more significant for BESSI, hampering its performance. With further work to come on bias correction and the coupling method, my study paves the way for the use of BESSI in the coupling between the iLOVECLIM climate model and the GRISLI ice sheet model.

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Une approche numérique pour comprendre les vitesses d’englacement du Quaternaire

Au cours du Quaternaire (depuis 2.6 Ma), les calottes glaciaires connaissent différents épisodes d’avancée-retrait correspondant aux cycles glaciaires-interglaciaires. L’étude de ces événements épisodiques permet de mieux comprendre les mécanismes à l’origine de l’évolution de la Terre et d’améliorer les prévisions dans le contexte du réchauffement climatique actuel.

La simulation des interactions entre les calottes polaires et le climat sur des échelles de temps aussi longues nécessite des approches de modélisation numérique qui représentent suffisamment le système réel tout en maintenant des coûts de calcul faibles. Dans la première partie de cette thèse, j’utilise un modèle système terre système terrestre de complexité intermédiaire (iLOVECLIM) couplé au modèle 3D de calotte polaires GRISLI pour simuler l’avancée abrupte de la calotte glaciaire au début du dernier cycle glaciaire (120-115 kaBP). Les résultats indiquent que les débuts de glaciation ne peuvent pas être expliqués uniquement par la théorie astronomique (en résponse aux forçages orbitaux). Les rôles de la biosphère et de l’océan par le biais de différents mécanismes de rétroaction doivent être inclus pour expliquer la localisation et l’étendue de l’avancée de la calotte glaciaire. De plus, une simulation appropriée du processus d’accumulation de la calotte glaciaire est essentielle pour obtenir des résultats corrects.

Dans la deuxième partie de la thèse, j’étudie les comportements d’un modèle de neige multicouche BESSI afin de fournir une simulation de bilan de masse de surface (SMB) davantage basée sur la physique pour iLOVECLIM-GRISLI. Le modèle de neige présente de bons résultats par rapport à un modèle climatique régional MAR de pointe pour le climat actuel dans différentes conditions de calotte glaciaire. Pour le dernier interglaciaire (130-116 kaBP), BESSI forcé par iLOVECLIM montre une plus grande sensibilité aux forçages climatiques que la paramétrisation SMB existante d’iLOVECLIM-GRISLI. En outre, l’évolution du SMB simulée par BESSI-iLOVECLIM se situe également dans une fourchette acceptable par rapport à d’autres études. Cependant, comme ce modèle de neige est davantage fondé sur la physique que la paramétrisation existante, l’influence des biais d’iLOVECLIM est plus importante pour BESSI, ce qui nuit à ses performances. Moyennant des travaux à venir sur la correction de biais et la méthode de couplage, mon étude ouvre la voie à l’utilisation de BESSI dans le cadre du couplage entre le modèle de climat iLOVECLIM et le modèle de calottes glaciaires GRISLI.

Local wintertime Arctic air pollution

07/03/2025 10:00

English

In recent years there has been an increased drive to understand local sources of air pollution in the Arctic. The Fairbanks area in interior Alaska (United States) is representative of an Arctic area subject to severe wintertime pollution episodes, when extremely cold temperatures drive high emission demands. Moreover, limited solar radiation, strong surface radiative cooling and orographic features promote stable meteorological conditions in the wintertime atmospheric boundary layer (ABL) that trap air pollutants. This thesis uses the Lagrangian FLEXPART-WRF model, including detailed surface and elevated power plant emissions, to investigate the dispersion of local air pollutants in the Fairbanks area. Ground-based and vertical profile observations from the ALPACA-2022 field campaign are used for model validation. The results reveal the importance of accounting for boundary layer stability to improve the simulation of power plant plumes aloft. A cold-temperature dependence for NO_x (NO + NO₂) emissions from diesel vehicles is required to reduce large negative biases in simulated surface NO_x concentrations. Positive model biases in surface SO₂ are markedly driven by the modelled vertical mixing of space heating emissions. Power plant contributions to surface pollution range between 0.3-2.7 ppb SO₂ and 0.6 to 6.4 ppb NO_x on average at breathing level (0-10 m), mainly from power plants with short stacks (< 30 m). These results emphasize the need for improved local emission inventories in cold winter environments and improved simulation of Arctic wintertime boundary layer meteorology, especially since local Arctic emissions are expected to increase in line with future Arctic development and warming.

 

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Français

Depuis quelques années, les sources locales de pollution de l’air dans l’Arctique sont de plus en plus étudiées. La région de Fairbanks, en l’Alaska (États-Unis), est représentative d’une zone arctique sujette à des épisodes intenses de pollution hivernale, lorsque des températures extrêmement basses entraînent de fortes d’émissions. De plus, le rayonnement solaire limité, le refroidissement radiatif important de la surface et les caractéristiques orographiques favorisent des conditions météorologiques stables dans la couche limite atmosphérique (ABL) en hiver, qui piègent les polluants atmosphériques. Cette thèse utilise le modèle lagrangien FLEXPART-WRF, y compris les émissions détaillées des centrales électriques en surface et en altitude, pour étudier la dispersion des polluants atmosphériques locaux dans la région de Fairbanks. Les observations au sol et les profils verticaux de la campagne de terrain ALPACA-2022 sont utilisés pour la validation du modèle. Les résultats révèlent l’importance de la prise en compte de la stabilité de la couche limite pour améliorer la simulation des panaches de centrales électriques en altitude. Une prise en compte de la température froide pour les émissions de NO_x (NO + NO₂) des véhicules diesel est nécessaire pour réduire les biais négatifs importants dans les concentrations simulées de NO_x en surface. Les biais positifs du modèle en ce qui concerne le SO₂ de surface sont nettement induits par le mélange vertical modélisé des émissions de chauffage des locaux. Les contributions des centrales électriques à la pollution de surface représentent entre 0,3 et 2,7 ppb de SO₂ et entre 0,6 et 6,4 ppb de NO_x en moyenne au niveau de la respiration (0-10 m), principalement à partir de centrales électriques équipées de cheminées courtes (< 30 m). Ces résultats soulignent la nécessité d’améliorer les inventaires d’émissions locales dans les environnements arctiques ainsi que la simulation de la météorologie de la couche limite hivernale arctique, d’autant plus que les émissions locales devraient augmenter avec le développement futur de la région et avec son réchauffement.