Abstract: Parmi les outils qui permettent de mieux comprendre les systèmes naturels, la modélisation écologique a connu un essor particulièrement important depuis une vingtaine d’années. Les modèles écologiques, représentation simplifiée d’une réalité complexe, permettent de mettre en avant les facteurs environnementaux qui déterminent la niche écologique des espèces et de mieux comprendre leur réponse aux changements de l’environnement. Dans le cas des faunes marines antarctiques, la modélisation écologique fait face à plusieurs défis méthodologiques. Les jeux de données de présence des espèces sont très souvent agrégés dans le temps et dans l’espace, à proximité des stations de recherche. Ces données sont souvent trop peu nombreuses pour caractériser l’espace environnemental occupé par les espèces ainsi que leur physiologie. Enfin, les jeux de données environnementales manquent encore de précision pour finement représenter la complexité des habitats marins. Dans ces conditions, est-il possible de générer des modèles performants et justes à l’échelle de l’océan Austral ? Quelles sont les approches possibles et leurs limites ? Comment améliorer les méthodes afin de générer de meilleurs modèles ? Au cours de ce travail de thèse, trois types de modèles ont été étudiés et leurs performances évaluées. (1) Les modèles physiologiques de type DEB (Dynamic Energy Budget) simulent la manière dont l’environnement abiotique influe sur le métabolisme des individus et proposent une représentation de la niche fondamentale des espèces. (2) Les modèles de distribution d’espèces (SDMs pour Species Distribution Models) prédisent la probabilité de distribution des espèces en étudiant la relation spatiale entre données de présence et environnement. Ils proposent une représentation de la niche réalisée des espèces. Enfin (3), les modèles de dispersion de type lagrangien prédisent le mouvement de propagules dans les masses d’eau. Les résultats montrent que les modèles physiologiques réussissent à simuler les variations métaboliques des espèces antarctiques en fonction de l’environnement et à prédire les dynamiques de populations. Cependant, davantage de données sont nécessaires pour pouvoir caractériser finement les différences physiologiques entre populations et évaluer correctement les modèles. Les résultats obtenus pour les SDMs montrent que les modèles générés à l’échelle de l’océan Austral et leurs prédictions futures ne sont pas fiables du fait du manque de données disponibles pour caractériser l’espace occupé par les espèces, du manque de précision des scénarios climatiques futurs et de l’impossibilité d’évaluer les modèles. De plus, les modèles extrapolent sur une très grande proportion de l’espace projeté. L’apport d’information complémentaire sur les limites physiologiques des espèces (observations, résultats d’expériences, sorties de modèles physiologiques) permet de réduire l’extrapolation et d’augmenter la capacité des modèles à décrire la niche réalisée des espèces. L’agrégation spatiale des données, qui influençait les prédictions et l’évaluation des modèles a également pu être corrigée. Enfin, les modèles de dispersion ont montré un potentiel intéressant pour révéler le rôle des barrières géographiques ou à l’inverse, la connectivité spatiale, mais également le lien existant entre distribution, physiologie et histoire phylogénétique des espèces. Ce travail de thèse propose de nombreux conseils et fournit des codes annotés parfois sous forme de tutoriels, afin de constituer une aide utile aux futurs travaux de modélisation sur les espèces marines antarctiques.

Abstract: .La densification du névé en glace est un processus essentiel à comprendre pour interpréter les enregistrements climatiques. Une bonne connaissance des mécanismes permet une datation précise de l'air capturé dans la glace lors de la fermeture des pores. Celle-ci est plus vieille que l'air capturé à cause du transport des gaz dans la colonne de névé plus rapide que la densification de celui-ci. Cette différence d'âge entre la glace et le gaz est généralement appelé le Δage. La densification de la neige consiste en un processus complexe de réarrangement de grains, de frittage et de déformation viscoplastique. Bien que le comportement viscoplastique du cristal de glace soit fortement anisotrope, les modèles de densification actuels ne tiennent pas compte de cette anisotropie. De plus, le caractère granulaire du névé affecte aussi sa densification. La relation entre la fermeture des pores et les mécanismes microstructuraux sous-jacents est encore méconnue. Le but de cette thèse est d'incorporer l'aspect granulaire ainsi que l'anisotropie du cristal de glace dans une approche de modélisation innovante de la densification. Des expériences sur l'indentation viscoplastique de cylindres monocristallins de glace ont été réalisées pour proposer une loi de contact basée sur la théorie de l'indentation, et prenant en compte la déformation préférentielle du cristal de glace sur les plans basaux. Cette loi de contact a été implémentée dans un code utilisant la méthode des éléments discrets pour prédire la densification du névé.La micro-tomographie aux rayons X a été utilisée pour caractériser ex situ le névé polaire en trois dimensions à différentes étapes de la densification (ρ= 0.55-0.88 g/cm3), i.e. pour différentes profondeurs (~23 à 130m). Une étude fine de la fermeture des pores et de différentes caractéristiques morphologiques et physiques a été réalisée pour les sites polaires Dome C et Lock In. Des essais mécaniques ont aussi été réalisés in situ sur du névé extrait de Dome C dans le but de modéliser la densification du névé. Les observations microstructurales des expériences ex situ et in situ révèlent d'importantes différences dues aux vitesses relativement importantes utilisées lors des essais mécaniques. Ces vitesses rapides permettent de découpler la contribution des cinétiques de diffusion de la contribution viscoplastique de la déformation. Les effets de ces contributions sur la morphologie des pores et leurs fermetures sont discutés. Pour caractériser la fermeture des pores, cette thèse propose un indice de connectivité définit par le ratio entre le volume du plus gros pore sur la porosité totale. En effet, cet indice est plus approprié lors de l'utilisation de la tomographie aux rayons X que le ratio de pores fermés pour prédire la densité au close-off.

Abstract:

Due to recent climate change conditions, i.e. increasing temperatures and changing precipitation patterns, arctic snow cover dynamics exhibit strong changes in terms of extent and duration. Arctic amplification processes and impacts are well documented expected to strengthen in coming decades. In this context, innovative observation methods are helpful for a better comprehension of the spatial variability of snow properties relevant for climate research and hydrological applications.

Microwave remote sensing provides exceptional spatial and temporal performance in terms of all-weather application and target penetration. Time-series of Synthetic Active Radar images (SAR) are becoming more accessible at different frequencies and polarimetry has demonstrated a significant advantage for detecting changes in different media. Concerning arctic snow monitoring, SAR sensors can offer continuous time-series during the polar night and with cloud cover, providing a consequent advantage in regard of optical sensors.

The aim of this study is dedicated to the spatial/temporal variability of snow in the Ny-Ålesund area on the Br∅gger peninsula, Svalbard (N 78°55’ / E 11° 55’). The TerraSAR-X satellite (DLR, Germany) operated at X-band (3.1 cm, 9.6 GHz) with dual co-pol mode (HH/VV) at 5-m spatial resolution, and with high incidence angles (36° to 39°) poviding a better snow penetration and reducing topographic constraints. A dataset of 92 images (ascending and descending) is available since 2017, together with a high resolution DEM (NPI 5-m) and consistent in-situ measurements of meteorological data and snow profiles including glaciers sites.

Polarimetric processing is based on the Kennaugh matrix decomposition, copolar phase coherence (CCOH) and copolar phase difference (CPD). The Kennaugh matrix elements K₀, K₃, K_4, and K₇ are, respectively, the total intensity, phase ratio, intensity ratio, and shift between HH and VV phase center. Their interpretation allows analysing the structure of the snowpack linked to the near real time of in-situ measurements (snow profiles).

The X-band signal is strongly influenced by the snow stratigraphy: internal ice layers reduce or block the penetration of the signal into the snow pack. The best R² correlation performances between estimated and measured snow heights are ranging from 0.50 to 0.70 for dry snow conditions. Therefore, the use of the X-band for regular snow height estimations remains limited under these conditions.

Conversely, this study shows the benefit of TerraSAR-X thanks to the Kennaugh matrix elements analysis. A focus is set on the Copolar Phase Difference (CPD, Leinss 2016) between VV and HH polarization: Φ CPD = Φ _VV – Φ _HH. Our results indicate that the CPD values are related to the snow metamorphism: positive values correspond to dry snow (horizontal structures), negative values indicate recrystallization processes (vertical structures).

Backscattering evolution in time offer a good proxy for meteorological events detection, impacting on snow metamorphism. Fresh snowfalls or melting processes can then be retrieved at the regional scale and linked to air temperature or precipitation measurements at local scale. Polarimetric SAR time series is therefore of interest to complement satellite-based precipitation measurements in the Arctic.

Abstract: Animals from polar regions have evolved highly specialized adaptations to cope with cold climates, which put them at risk regarding the current rapid climate change. This is especially true for penguins who live most of the year in cold water, but breed on land in the spring/summer. Penguins are thereby likely to be threatened by periods of unusually warm temperatures on land. While heat stress is increasingly studied in warm regions, few studies have investigated whether heat stress could occur in polar regions, and to what extent it could affect individual health and reproduction. My aim is to fill this knowledge gap by leading a collaborative research project taking an integrative approach, from animal behavior to the sub-cellular level. This project aims at helping to better predict how penguin populations will respond to future climate change, and raise awareness of scientists, stakeholders and the general public towards an under-appreciated risk of climate change in polar regions.