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Journée de travail IPSL-CIRED
22/05/2025 09:30
Présentations des travaux menés en collaboration entre l’IPSL et le CIRED et des pistes de recherche et de projets potentiels.
Une expédition pour décrypter le cycle de l’eau en Antarctique
16/05/2025 12:30
Les Vendredis de l’OVSQ.
Forum International de la Météo et du Climat 2025 / Journées pédagogiques et grand public
15/05/2025 09:30
Trois jours pour parler climat, science et océans : l’IPSL vous donne rendez-vous du 15 au 17 mai 2025 à l’Académie du Climat pour le Forum International de la Météo et du Climat.
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Ma thèse en 5 memes (2nde édition)
13/11/2023 14:30
Seconde édition du concours « Ma thèse en 5 memes »
Économie de la transition et Capitalisme vert
10/11/2023 14:00
Nouvelle séance du séminaire « Changement Climatique : Sciences, Sociétés, Politique » co-organisé par le Centre Alexandre-Koyré (EHESS-CNRS) et l’ENS (CERES).
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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.
Ice nucleating particles from natural sources and the modelling of their interactions with Arctic clouds
08/12/2025 09:30
[français]
Les noyaux glaçogènes (INP, pour Ice Nucleating Particles) sont des particules d’aérosols capables de favoriser la formation de cristaux de glace dans les nuages. En Arctique – où le réchauffement climatique est environ quatre fois plus rapide que la moyenne globale – les nuages contenant de la glace dominent l’atmosphère. En particulier, les nuages en phase mixte (c’est-à-dire composés à la fois de phases liquide et solide) y sont fréquents. Dans la modélisation du climat arctique, les erreurs liées à la représentation de la répartition des phases nuageuses affectent fortement la précision des modèles, car la phase nuageuse influence le bilan radiatif, les précipitations et la durée de vie des nuages. Ces propriétés dépendent des interactions aerosol-nuage, dont la représentation dans les modèles demeure limitée par la connaissance encore restreinte – bien qu’en progression – des INP. Les principales questions ouvertes concernent l’identification des espèces d’INP pertinentes en Arctique, leurs sources, leur efficacité à initier la glace ainsi que leur influence sur les nuages et le bilan radiatif. Autant d’inconnues qui persistent à freiner l’amélioration de la modélisation du climat arctique.
Dans cette thèse, j’aborde le rôle des INP dans les interactions aérosol-nuage en Arctique et leur impact sur les propriétés nuageuses, en trois étapes. Premièrement, je développe, évalue et applique une nouvelle méthodologie d’identification des sources d’émission d’INP, fondée sur le modèle lagrangien FLEXPART-WRF et combinée à des données d’observation. J’utilise ensuite cette méthode pour mieux comprendre les origines et les espèces contribuant aux concentrations d’INP récemment mesurées. Deuxièmement, j’introduis dans le modèle régional WRF-Chem de nouvelles sources d’aérosols aux hautes latitudes, que j’associe à des paramétrisations de nucléation de la glace afin de représenter la dynamique des populations d’INP en Arctique. Enfin, après comparaison des INP simulés avec les observations, je les couple au schéma de microphysique sensible aux aérosols de WRF-Chem, afin d’étudier leur effet sur les nuages arctiques durant l’été, période où l’occurrence des nuages en phase mixte et les concentrations d’INP sont les plus élevées.
Les résultats montrent que, dans l’Arctique central, les INP proviennent principalement de sources continentales ou marines situées près des côtes russes des mers de Barents et de Laptev, ainsi que des côtes du Groenland, sources connues d’émissions de poussières minérales. De plus, certains résultats suggèrent des sources biologiques issues de l’océan Arctique dépourvu de banquise pour les INP actifs à des températures supérieures à −15 ◦ C. L’intégration de ces émissions de hautes latitudes, combinée aux paramétrisations adéquates de nucléation de la glace, a permis une représentation réaliste des concentrations d’INP arctiques dans WRF-Chem. Lorsque la dépendance à la température est prise en compte pour l’activation, la fraction activée des INP simulés diminue de plusieurs ordres de grandeur par
rapport à celle obtenue avec des paramétrisations qui ne dépendent que de la température. Cela entraîne des effets significatifs sur la microphysique des nuages, en particulier dans l’Arctique central, soulignant la potentielle forte influence des INP, ainsi que la nécessité de développer des schémas de microphysique plus adaptés à la sensibilité des nuages aux aérosols.
[english abstract]
Ice nucleating particles (INPs) are aerosol particles capable of promoting the formation of ice crystals in clouds. In the Arctic–where global warming occurs about four times faster than the global average–clouds containing ice dominate the atmosphere. In particular, mixed-phase clouds (i.e. clouds composed of both liquid and solid phases) are common. When modelling the Arctic climate, errors in the representation of cloud phase partitioning strongly affect model accuracy, as cloud phase influences the radiative budget, precipitation, and cloud lifetime. All these properties depend on aerosol-cloud interactions, whose representation in models remains limited by the still scarce- although growing–knowledge of INPs. Key open questions include identifying the relevant INP species in the Arctic, their sources, their efficiency in ice nucleation, and ultimately their influence on clouds and the radiative budget–questions that continue to hinder improvements in Arctic climate modelling.
In this thesis, I address in three steps the role of INPs in Arctic aerosol-cloud interactions and their impact on cloud properties. First, I develop, evaluate, and apply a new methodology for the identification of INP emission sources, based on the Lagrangian model FLEXPART-WRF combined with observational data. I then use this method to shed new light on the origins and species contributing to recently measured INP concentrations. Second, I implement new high-latitude aerosol sources in the regional model WRF-Chem, and use them together with ice-nucleation parameterisations to represent the dynamics of INP populations in the Arctic. Finally, after comparing the modelled INPs with observations, I couple them to the aerosol-aware microphysics scheme of WRF-Chem in order to investigate their effect on Arctic clouds during summer, when mixed-phase cloud occurence and INP concentrations are the highest.
Results show that, in the central Arctic, INPs mainly originate from continental or marine sources near the
Russian coasts of the Barents and Laptev Seas, as well as from coastal Greenland, where mineral dust emissions are known to occur. In addition, some results suggest biological sources from the ice-free arctic ocean for INPs active at temperatures above −15 ◦ C. The implementation of these high-latitude emissions, together with corresponding ice-nucleation parameterisations, enabled a realistic representation of Arctic INPs in WRF-Chem. When temperature-dependent activation was applied, the activated fraction of modelled INPs dropped by several orders of magnitude compared to those produced by purely temperature-based parameterisations. This had significant impacts on cloud microphysics, especially in the central Arctic, highlighting a potentially strong influence of INPs, and the need for updated aerosol-aware microphysics schemes.
