Mesure, analyse et modélisation des processus physiques du manteau neigeux sec

Snow is a porous medium whose microstructure is constantly subjected to morphological transformations. These transformations, which take the name of ``metamorphism", are likely to affect the thermal, mechanical and electromagnetic properties of snow at the macroscopic level. Specifically, the exchange of energy and matter within the snowpack and between the snow and the atmosphere above are strongly impacted by the evolution over time of the snow microstructure. Therefore, an adequate representation of metamorphism in snowpack models is crucial. The microstructure of a porous medium can be reasonably described using a reduced number of variables. Indeed, the density, the specific surface area (SSA) and the curvature distribution are able to characterize the microstructure of such a material. However, in the case of snow this approach is still in its infancy and has not yet been systematically applied. Semi-empirical variables, difficult to measure and not directly linked to other relevant physical properties, are still widely used in so-called detailed snowpack models. This work contributes to the attempt to represent the state of the snow using well-defined and easily measurable microstructural variables. Among these variables, we focused particularly on the SSA, which is a key quantity for the study of snow and its temporal evolution. Different evolution laws of SSA were studied, starting from empirical relationships based on experimental data adjustments to physical models that represent the flow of water vapor between snow grains. These laws were initially tested using a simplified snowpack model and then introduced directly into the SURFEX/ISBA-Crocus snowpack model. To this end, the SSA in Crocus was turned into a prognostic variable, replacing other preexisting semi-empirical variables. The different formulations of the temporal evolution of the SSA were compared with field measurements, acquired during two campaigns at Summit (Greenland) and the Col de Porte (France). These measurements were carried out using new optical techniques and yielded a rich dataset with high vertical resolution. The results show that the different formulations are comparable and reproduce well the observations, with an average root-mean-square deviation value between simulated and measured SSA lower than 10 m^/kg. Finally, we contributed to bridge the gap between snow microstructure and macroscopic properties. In particular, we investigated the link between the SSA on the one hand and the mechanical and optical properties on the other hand. In the first case, we investigated the correlation between the SSA and the penetration resistance measured with a Snow Micro Pen (SMP). The preliminary results suggest that the SSA can be retrieved from the snow density and the micro-mechanical parameters estimated from the SMP signal using a statistical model. In the second case, we simulated the surface albedo at Summit from the measured profiles of density, SSA and impurities within the snowpack. The results of this study showed that the spectral albedo can be simulated successfully using a radiative transfer model and the energy absorbed by the snowpack can be estimated with a good accuracy (about 1%).La neige est un matériau poreux dont la microstructure change en permanence. L'ensemble de ces transformations, qui prend le nom de ``métamorphisme", est susceptible d'affecter les propriétés thermiques, mécaniques et électromagnétiques de la neige au niveau macroscopique. En particulier, les échanges d'énergie et de matière à l'intérieur du manteau neigeux et entre la neige et l'atmosphère sont fortement influencés par l'évolution au cours du temps de la microstructure de la neige. Une représentation adéquate du métamorphisme dans les modèles de manteau neigeux s'avère donc cruciale. La microstructure d'un matériau poreux peut être raisonnablement décrite en se servant d'un nombre réduit de variables. En effet, la masse volumique, la surface spécifique (SSA) et la distribution de courbure permettent de caractériser la microstructure d'un matériau. Cependant, dans le cas de la neige cette approche n'en est qu'à ses débuts et n'a pas encore été appliquée de façon systématique. Des variables semi-empiriques, difficiles à mesurer et dépourvues de lien direct avec d'autres propriétés physiques, sont encore largement utilisées dans les modèles détaillés de manteau neigeux. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette tentative de représenter la microstructure de la neige au cours du temps à l'aide de variables bien définies et mesurables sur le terrain. Parmi ces variables, nous nous sommes attachés notamment à la SSA, qui constitue une grandeur essentielle pour l'étude du manteau neigeux et de son évolution temporelle. Différentes lois d'évolution de la SSA ont été étudiées, à partir de relations empiriques basées sur des ajustements de données expérimentales jusqu'aux modèles physiques qui représentent le flux de la vapeur d'eau entre les grains de neige. Ces lois ont été dans un premier temps testées à l'aide d'un modèle simplifié de manteau neigeux et puis introduites directement dans le modèle SURFEX/ISBA-Crocus. Pour ce faire, la SSA dans Crocus a été transformée en variable prognostique, en remplaçant d'autres variables semi-empiriques préexistantes. Les différentes formulations de l'évolution temporelle de la SSA ont été comparées à des mesures de terrain, acquises lors de deux campagnes à Summit (Groenland) et au Col de Porte (France). Ces mesures ont été effectuées en utilisant de nouvelles techniques optiques et ont permis d'obtenir un riche jeu de données avec une grande résolution verticale. Les résultats montrent que les différentes formulations sont comparables et reproduisent bien les mesures, avec un écart quadratique moyen entre les valeurs de SSA simulées et observées inférieur à 10 m^2/kg. Enfin, nous avons contribué à faire le pont entre la microstructure de la neige et ses propriétés macroscopiques. En particulier, nous nous sommes intéressés au lien entre, d'une part, la SSA et, d'autre part, les propriétés mécaniques et optiques. Dans le premier cas, nous avons investigué la corrélation entre la SSA et la résistance à l'enfoncement mesurée avec un Snow Micro Pen (SMP). Les résultats encore préliminaires semblent indiquer que la SSA peut être dérivée de la masse volumique et de grandeurs micro-mécaniques estimées à partir du signal du SMP avec un modèle statistique. Dans le deuxième cas, nous avons simulé l'albédo de surface à Summit à partir des profils mesurés de masse volumique et de SSA et du contenu en impuretés. Les résultats de cette étude ont démontré que l'albédo spectral peut être correctement simulé à l'aide d'un modèle de transfert radiatif et l'énergie absorbée par le manteau neigeux peut être estimée avec une précision d'environ 1%

Snow spectral albedo at Summit, Greenland: measurements and numerical simulations based on physical and chemical properties of the snowpack

The broadband albedo of surface snow is determined both by the near-surface profile of the physical and chemical properties of the snowpack and by the spectral and angular characteristics of the incident solar radiation. Simultaneous measurements of the physical and chemical properties of snow were carried out at Summit Camp, Greenland (72°36´ N, 38°25´ W, 3210 m a.s.l.) in May and June 2011, along with spectral albedo measurements. One of the main objectives of the field campaign was to test our ability to predict snow spectral albedo by comparing the measured albedo to the albedo calculated with a radiative transfer model, using measured snow physical and chemical properties. To achieve this goal, we made daily measurements of the snow spectral albedo in the range 350–2200 nm and recorded snow stratigraphic information down to roughly 80 cm. The snow specific surface area (SSA) was measured using the DUFISSS instrument (DUal Frequency Integrating Sphere for Snow SSA measurement, Gallet et al., 2009). Samples were also collected for chemical analyses including black carbon (BC) and dust, to evaluate the impact of light absorbing particulate matter in snow. This is one of the most comprehensive albedo-related data sets combining chemical analysis, snow physical properties and spectral albedo measurements obtained in a polar environment. The surface albedo was calculated from density, SSA, BC and dust profiles using the DISORT model (DIScrete Ordinate Radiative Transfer, Stamnes et al., 1988) and compared to the measured values. Results indicate that the energy absorbed by the snowpack through the whole spectrum considered can be inferred within 1.10%. This accuracy is only slightly better than that which can be obtained considering pure snow, meaning that the impact of impurities on the snow albedo is small at Summit. In the near infrared, minor deviations in albedo up to 0.014 can be due to the accuracy of radiation and SSA measurements and to the surface roughness, whereas deviations up to 0.05 can be explained by the spatial heterogeneity of the snowpack at small scales, the assumption of spherical snow grains made for DISORT simulations and the vertical resolution of measurements of surface layer physical properties. At 1430 and around 1800 nm the discrepancies are larger and independent of the snow properties; we propose that they are due to errors in the ice refractive index at these wavelengths. This work contributes to the development of physically based albedo schemes in detailed snowpack models, and to the improvement of retrieval algorithms for estimating snow properties from remote sensing data

Measurement, analysis and modeling of physical processes in dry snow

La neige est un matériau poreux dont la microstructure change en permanence. L'ensemble de ces transformations, qui prend le nom de ``métamorphisme", est susceptible d'affecter les propriétés thermiques, mécaniques et électromagnétiques de la neige au niveau macroscopique. En particulier, les échanges d'énergie et de matière à l'intérieur du manteau neigeux et entre la neige et l'atmosphère sont fortement influencés par l'évolution au cours du temps de la microstructure de la neige. Une représentation adéquate du métamorphisme dans les modèles de manteau neigeux s'avère donc cruciale. La microstructure d'un matériau poreux peut être raisonnablement décrite en se servant d'un nombre réduit de variables. En effet, la masse volumique, la surface spécifique (SSA) et la distribution de courbure permettent de caractériser la microstructure d'un matériau. Cependant, dans le cas de la neige cette approche n'en est qu'à ses débuts et n'a pas encore été appliquée de façon systématique. Des variables semi-empiriques, difficiles à mesurer et dépourvues de lien direct avec d'autres propriétés physiques, sont encore largement utilisées dans les modèles détaillés de manteau neigeux. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette tentative de représenter la microstructure de la neige au cours du temps à l'aide de variables bien définies et mesurables sur le terrain. Parmi ces variables, nous nous sommes attachés notamment à la SSA, qui constitue une grandeur essentielle pour l'étude du manteau neigeux et de son évolution temporelle. Différentes lois d'évolution de la SSA ont été étudiées, à partir de relations empiriques basées sur des ajustements de données expérimentales jusqu'aux modèles physiques qui représentent le flux de la vapeur d'eau entre les grains de neige. Ces lois ont été dans un premier temps testées à l'aide d'un modèle simplifié de manteau neigeux et puis introduites directement dans le modèle SURFEX/ISBA-Crocus. Pour ce faire, la SSA dans Crocus a été transformée en variable prognostique, en remplaçant d'autres variables semi-empiriques préexistantes. Les différentes formulations de l'évolution temporelle de la SSA ont été comparées à des mesures de terrain, acquises lors de deux campagnes à Summit (Groenland) et au Col de Porte (France). Ces mesures ont été effectuées en utilisant de nouvelles techniques optiques et ont permis d'obtenir un riche jeu de données avec une grande résolution verticale. Les résultats montrent que les différentes formulations sont comparables et reproduisent bien les mesures, avec un écart quadratique moyen entre les valeurs de SSA simulées et observées inférieur à 10 m^2/kg. Enfin, nous avons contribué à faire le pont entre la microstructure de la neige et ses propriétés macroscopiques. En particulier, nous nous sommes intéressés au lien entre, d'une part, la SSA et, d'autre part, les propriétés mécaniques et optiques. Dans le premier cas, nous avons investigué la corrélation entre la SSA et la résistance à l'enfoncement mesurée avec un Snow Micro Pen (SMP). Les résultats encore préliminaires semblent indiquer que la SSA peut être dérivée de la masse volumique et de grandeurs micro-mécaniques estimées à partir du signal du SMP avec un modèle statistique. Dans le deuxième cas, nous avons simulé l'albédo de surface à Summit à partir des profils mesurés de masse volumique et de SSA et du contenu en impuretés. Les résultats de cette étude ont démontré que l'albédo spectral peut être correctement simulé à l'aide d'un modèle de transfert radiatif et l'énergie absorbée par le manteau neigeux peut être estimée avec une précision d'environ 1%.Snow is a porous medium whose microstructure is constantly subjected to morphological transformations. These transformations, which take the name of ``metamorphism", are likely to affect the thermal, mechanical and electromagnetic properties of snow at the macroscopic level. Specifically, the exchange of energy and matter within the snowpack and between the snow and the atmosphere above are strongly impacted by the evolution over time of the snow microstructure. Therefore, an adequate representation of metamorphism in snowpack models is crucial. The microstructure of a porous medium can be reasonably described using a reduced number of variables. Indeed, the density, the specific surface area (SSA) and the curvature distribution are able to characterize the microstructure of such a material. However, in the case of snow this approach is still in its infancy and has not yet been systematically applied. Semi-empirical variables, difficult to measure and not directly linked to other relevant physical properties, are still widely used in so-called detailed snowpack models. This work contributes to the attempt to represent the state of the snow using well-defined and easily measurable microstructural variables. Among these variables, we focused particularly on the SSA, which is a key quantity for the study of snow and its temporal evolution. Different evolution laws of SSA were studied, starting from empirical relationships based on experimental data adjustments to physical models that represent the flow of water vapor between snow grains. These laws were initially tested using a simplified snowpack model and then introduced directly into the SURFEX/ISBA-Crocus snowpack model. To this end, the SSA in Crocus was turned into a prognostic variable, replacing other preexisting semi-empirical variables. The different formulations of the temporal evolution of the SSA were compared with field measurements, acquired during two campaigns at Summit (Greenland) and the Col de Porte (France). These measurements were carried out using new optical techniques and yielded a rich dataset with high vertical resolution. The results show that the different formulations are comparable and reproduce well the observations, with an average root-mean-square deviation value between simulated and measured SSA lower than 10 m^/kg. Finally, we contributed to bridge the gap between snow microstructure and macroscopic properties. In particular, we investigated the link between the SSA on the one hand and the mechanical and optical properties on the other hand. In the first case, we investigated the correlation between the SSA and the penetration resistance measured with a Snow Micro Pen (SMP). The preliminary results suggest that the SSA can be retrieved from the snow density and the micro-mechanical parameters estimated from the SMP signal using a statistical model. In the second case, we simulated the surface albedo at Summit from the measured profiles of density, SSA and impurities within the snowpack. The results of this study showed that the spectral albedo can be simulated successfully using a radiative transfer model and the energy absorbed by the snowpack can be estimated with a good accuracy (about 1%)

Mesure, analyse et modélisation des processus physiques du manteau neigeux sec

Snow is a porous medium whose microstructure is constantly subjected to morphological transformations. These transformations, which take the name of ``metamorphism", are likely to affect the thermal, mechanical and electromagnetic properties of snow at the macroscopic level. Specifically, the exchange of energy and matter within the snowpack and between the snow and the atmosphere above are strongly impacted by the evolution over time of the snow microstructure. Therefore, an adequate representation of metamorphism in snowpack models is crucial. The microstructure of a porous medium can be reasonably described using a reduced number of variables. Indeed, the density, the specific surface area (SSA) and the curvature distribution are able to characterize the microstructure of such a material. However, in the case of snow this approach is still in its infancy and has not yet been systematically applied. Semi-empirical variables, difficult to measure and not directly linked to other relevant physical properties, are still widely used in so-called detailed snowpack models. This work contributes to the attempt to represent the state of the snow using well-defined and easily measurable microstructural variables. Among these variables, we focused particularly on the SSA, which is a key quantity for the study of snow and its temporal evolution. Different evolution laws of SSA were studied, starting from empirical relationships based on experimental data adjustments to physical models that represent the flow of water vapor between snow grains. These laws were initially tested using a simplified snowpack model and then introduced directly into the SURFEX/ISBA-Crocus snowpack model. To this end, the SSA in Crocus was turned into a prognostic variable, replacing other preexisting semi-empirical variables. The different formulations of the temporal evolution of the SSA were compared with field measurements, acquired during two campaigns at Summit (Greenland) and the Col de Porte (France). These measurements were carried out using new optical techniques and yielded a rich dataset with high vertical resolution. The results show that the different formulations are comparable and reproduce well the observations, with an average root-mean-square deviation value between simulated and measured SSA lower than 10 m^/kg. Finally, we contributed to bridge the gap between snow microstructure and macroscopic properties. In particular, we investigated the link between the SSA on the one hand and the mechanical and optical properties on the other hand. In the first case, we investigated the correlation between the SSA and the penetration resistance measured with a Snow Micro Pen (SMP). The preliminary results suggest that the SSA can be retrieved from the snow density and the micro-mechanical parameters estimated from the SMP signal using a statistical model. In the second case, we simulated the surface albedo at Summit from the measured profiles of density, SSA and impurities within the snowpack. The results of this study showed that the spectral albedo can be simulated successfully using a radiative transfer model and the energy absorbed by the snowpack can be estimated with a good accuracy (about 1%).La neige est un matériau poreux dont la microstructure change en permanence. L'ensemble de ces transformations, qui prend le nom de ``métamorphisme", est susceptible d'affecter les propriétés thermiques, mécaniques et électromagnétiques de la neige au niveau macroscopique. En particulier, les échanges d'énergie et de matière à l'intérieur du manteau neigeux et entre la neige et l'atmosphère sont fortement influencés par l'évolution au cours du temps de la microstructure de la neige. Une représentation adéquate du métamorphisme dans les modèles de manteau neigeux s'avère donc cruciale. La microstructure d'un matériau poreux peut être raisonnablement décrite en se servant d'un nombre réduit de variables. En effet, la masse volumique, la surface spécifique (SSA) et la distribution de courbure permettent de caractériser la microstructure d'un matériau. Cependant, dans le cas de la neige cette approche n'en est qu'à ses débuts et n'a pas encore été appliquée de façon systématique. Des variables semi-empiriques, difficiles à mesurer et dépourvues de lien direct avec d'autres propriétés physiques, sont encore largement utilisées dans les modèles détaillés de manteau neigeux. Ce travail de thèse s'inscrit dans cette tentative de représenter la microstructure de la neige au cours du temps à l'aide de variables bien définies et mesurables sur le terrain. Parmi ces variables, nous nous sommes attachés notamment à la SSA, qui constitue une grandeur essentielle pour l'étude du manteau neigeux et de son évolution temporelle. Différentes lois d'évolution de la SSA ont été étudiées, à partir de relations empiriques basées sur des ajustements de données expérimentales jusqu'aux modèles physiques qui représentent le flux de la vapeur d'eau entre les grains de neige. Ces lois ont été dans un premier temps testées à l'aide d'un modèle simplifié de manteau neigeux et puis introduites directement dans le modèle SURFEX/ISBA-Crocus. Pour ce faire, la SSA dans Crocus a été transformée en variable prognostique, en remplaçant d'autres variables semi-empiriques préexistantes. Les différentes formulations de l'évolution temporelle de la SSA ont été comparées à des mesures de terrain, acquises lors de deux campagnes à Summit (Groenland) et au Col de Porte (France). Ces mesures ont été effectuées en utilisant de nouvelles techniques optiques et ont permis d'obtenir un riche jeu de données avec une grande résolution verticale. Les résultats montrent que les différentes formulations sont comparables et reproduisent bien les mesures, avec un écart quadratique moyen entre les valeurs de SSA simulées et observées inférieur à 10 m^2/kg. Enfin, nous avons contribué à faire le pont entre la microstructure de la neige et ses propriétés macroscopiques. En particulier, nous nous sommes intéressés au lien entre, d'une part, la SSA et, d'autre part, les propriétés mécaniques et optiques. Dans le premier cas, nous avons investigué la corrélation entre la SSA et la résistance à l'enfoncement mesurée avec un Snow Micro Pen (SMP). Les résultats encore préliminaires semblent indiquer que la SSA peut être dérivée de la masse volumique et de grandeurs micro-mécaniques estimées à partir du signal du SMP avec un modèle statistique. Dans le deuxième cas, nous avons simulé l'albédo de surface à Summit à partir des profils mesurés de masse volumique et de SSA et du contenu en impuretés. Les résultats de cette étude ont démontré que l'albédo spectral peut être correctement simulé à l'aide d'un modèle de transfert radiatif et l'énergie absorbée par le manteau neigeux peut être estimée avec une précision d'environ 1%

The VIS/NIR Land and Snow BRDF Atlas for RTTOV: Comparison between MODIS MCD43C1 C5 and C6

International audienc

A daytime VIIRS RGB pseudo composite for snow detection

International audienc

The demand side of climate services for real-time snow management in Alpine ski resorts: Some empirical insights and implications for climate services development

Whilst there has been significant effort to stimulate the supply side of the market for climate services, the demand side still receives less attention. For this reason, this paper presents empirical data on prospective demand for (sub-)seasonal climate services addressing daily operational decision-making in ski resorts, particularly in the field of snow management. Based on theoretical considerations about what determines the market size for climate services and responses from two surveys among Alpine ski resorts, we address questions about (i) the potential to optimise snow management by increasing the ability to anticipate weather and snow conditions, (ii) ski resorts’ interest in (sub-)seasonal climate services and (iii) their willingness to pay. Our survey results reveal several aspects with a positive impact on the theoretical demand for (sub-)seasonal climate services in the field of ski resorts’ snow management. This includes high saving potential in some ski resorts from perfect or improved knowledge of upcoming meteorological conditions, widespread experience in the use of forecasts and snow management tools, and a noticeable portion of actors willing to consider uncertain information in decision-making to some extent. Nevertheless, the willingness to pay for (sub-)seasonal climate services seems somewhat limited. Recommendations for service providers include demonstrating clearly where and how even uncertain information can add value to decision-making, careful weighing of the costs of provision of each service component against added value for customers, and a flexible and modular product design

Long‐term trends (1958–2017) in snow cover duration and depth in the Pyrenees

International audienceThis study investigated the temporal variability and changes in snow cover duration and the average snow depth from December to April in the Pyrenees at 1,500 and 2,100 m a.s.l. for the period 1958–2017. This is the first such analysis for the entire mountain range using SAFRAN‐Crocus simulations run for this specific purpose. The SAFRAN‐Crocus simulations were evaluated for the period 1980–2016 using 28 in situ snow depth data time series, and for the period 2000–2017 using MODIS observations of the snow cover duration. Following confirmation that the simulated snow series satisfactorily reproduced the observed evolution of the snowpack, the Mann–Kendall test showed that snow cover duration and average depth decreased during the full study period, but this was only statistically significant at 2,100 m a.s.l. The temporal evolution in the snow series indicated marked differences among massifs, elevations, and snow variables. In general, the most western massifs of the French Pyrenees underwent a greater decrease in the snowpack, while in some eastern massifs the snowpack did not decrease, and in some cases increased at 1,500 m a.s.l. The results suggest that the trends were consistent over time, as they were little affected by the start and end year of the study period, except if trends are computed only starting after 1980, when no significant trends were apparent. Most of the observed negative trends were not correlated with changes in the atmospheric circulation patterns during the snow season. This suggests that the continuous warming in the Pyrenees since the beginning of the industrial period, and particularly the sharp increase since 1955, is a major driver explaining the snow cover decline in the Pyrenees

Morphological and Immunopathological Aspects of Lingual Tissues in COVID-19

COVID-19, a recently emerged disease caused by SARS-CoV-2 infection, can present with different degrees of severity and a large variety of signs and symptoms. The oral manifestations of COVID-19 often involve the tongue, with loss of taste being one of the most common symptoms of the disease. This study aimed to detect SARS-CoV-2 RNA and assess possible morphological and immunopathological alterations in the lingual tissue of patients who died with a history of SARS-CoV-2 infection. Sixteen cadavers from 8 SARS-CoV-2 positive (COVID-19+) and 8 negative (COVID-19−) subjects provided 16 tongues, that were biopsied. Samples underwent molecular analysis through Real-Time RT-PCR for the detection of SARS-CoV-2 RNA. Lingual papillae were harvested and processed for histological analysis and for immunohistochemical evaluation for ACE2, IFN-γ and factor VIII. Real-Time RT-PCR revealed the presence of SARS-CoV-2 RNA in filiform, foliate, and circumvallate papillae in 6 out of 8 COVID-19+ subjects while all COVID-19− samples resulted negative. Histology showed a severe inflammation of COVID-19+ papillae with destruction of the taste buds. ACE2 and IFN-γ resulted downregulated in COVID-19+ and no differences were evidenced for factor VIII between the two groups. The virus was detectable in most COVID-19+ tongues. An inflammatory damage to the lingual papillae, putatively mediated by ACE2 and IFN-γ in tongues from COVID-19+ cadavers, was observed. Further investigations are needed to confirm these findings and deepen the association between taste disorders and inflammation in SARS-CoV-2 infection