Contribution à la représentation des hautes latitudes dans un modèle de surface (gel des sols et diagnostics de performances)

L'importance climatique des hautes latitudes est exacerbée par le contexte actuel du réchauffement climatique, de part de leur forte sensibilité à ces changements et en raison des rétroactions globales majeures qu'elles sont susceptibles d'engendrer. La modélisation offre un moyen d'estimer ces impacts dans les temps passés, présents et futurs, tout en quantifiant les incertitudes procédant des imperfections de notre connaissance de ces environnements et de leur représentation. L'amélioration et l'évaluation de la représentation des hautes latitudes dans les modèles de climat globaux répondent donc à de forts enjeux scientifiques et sociétaux : c'est dans ce cadre précis que s'inscrit mon travail de thèse. Le gel des sols est une spécificité majeure des régions circum-arctiques, porteuse d'implications climatiques aux plans thermiques, hydrologiques et biogéochimiques. Une paramétrisation des impacts hydrologiques du gel des sols a été introduite dans le schéma hydrologique multi-couches du modèle de surfaces continentales ORCHIDEE : ses effets sur le contenu en eau des sols et le régime hydrologique des principaux bassins de l'Arctique ont été évalués par comparaison à des données de terrain, révélant la plus-value d'une telle représentation mais aussi les lacunes résiduelles de la modélisation, qui touchent à l'absence de représentation des réservoirs temporaires d'eau de surface et, sans doute, d'une paramétrisation sous-maille du gel des sols. Parallèlement, une représentation des effets thermiques du gel des sols développée pour un modèle antérieur à ORCHIDEE a été révisée et évaluée à différentes échelles spatiales par comparaison à des données observationnelles : si la représentation de l'énergie de chaleur latente augmente la température des sols soumis au gel saisonnier, un biais froid subsiste dans la modélisation, imputable à une représentation imparfaite de la neige. Une étude de sensibilité conduite sur cette variable en confirme les implications thermiques mais aussi biogéochimiques à l'échelle des régions circum-arctiques, sous-tendues par les importantes quantités de matière organique que ces régions renferment. Alors que les caractéristiques de la neige sont souvent représentées comme spatialement uniformes dans les modèles de climat globaux, la simple prise en compte du caractère particulièrement isolant de la neige de taïga engendre des changements importants dans le cycle du carbone aux hautes latitudes, et souligne les incertitudes entachant notre représentation actuelle de ces écosystèmes. Les propriétés thermiques de la neige n'en sont pas l'unique vecteur, mais une évaluation détaillée de notre modélisation sur un site de permafrost arctique (station de Bayelva, Svalbard) désigne la neige comme une source majeure des incertitudes associées à notre modélisation des hautes latitudes, au travers de représentations inadaptées de son albédo, sa rugosité de surface, son contenu variable en eau liquide pouvant accommoder de l'eau de pluie. En termes hydrologiques, l'absence de représentation spécifique des zones de montagne, des caractéristiques hydrauliques des sols à granulométrie grossière du Haut-Arctique, et des nombreuses étendues d'eau libre des régions circum-arctiques, limite notre capacité à représenter raisonnablement des principales caractéristiques de l'hydrologie de surface de ces régions. Le diagnostique de ces limites définit autant de potentiels d'amélioration de la modélisation des hautes latitudes, sources possibles de développements futurs.Focus has recently increased on high-latitude climatic processes as awareness rose about the extreme sensitivity of the Arctic to climate change and its potential for major positive climate feedbacks. Modelling offers a powerful tool to assess the climatic impact of changes in the northern high-latitude regions, as well as to quantify the range of uncertainty stemming from the limits of our knowledge and representation of these environments. My PhD project, dedicated to the improvement of a land-surface model for high-latitude regions and the evaluation of its performances, tackles therefore an issue of concern both for science and society. Soil freezing is a major physical process of boreal regions, with climatic implications. Here, a parameterization of the hydrological effects of soil freezing is developed within the multi-layer hydrological scheme of the land-surface model ORCHIDEE, and its performance is evaluated against observations at different scales, including remotely-sensed data. Taking the hydrological impact of soil freezing into account improves our representation of soil moisture and river discharges over the pan-Arctic land-surface area. However, residual inaccuracies suggest that potential for improvement lies in the representation of temporary surface water reservoirs like floodplains, surface ponding, and, possibly, the introduction of a subgrid variability in soil freezing. Hydrological modelling at high latitudes would also benefit from a specific treatment of mountainous areas and a revision of soil textural input parameters to account for abundant coarse-grained soils in the High-Arctic. Concomitantly, the thermal parameterization of soil freezing in ORCHIDEE is revised and evaluated against field data: latent heat effects yield a reduction but no suppression of a model cold bias in winter soil temperatures, part of which is imputed to the coarse representation of snow in the model. A sensitivity study performed on the insulative properties of taiga vs. tundra snow over the pan-Arctic terrestrial domain confirms the thermal implications of snow and outlines its consequences for carbon cycling at high-latitudes, calling for an appropriate representation of snow-vegetation interactions. Snow is furthermore implicated in identified flaws of the modelled surface energy balance, the components of which are precisely compared with a one-year high quality dataset collected at an Arctic permafrost site in Svalbard. Inaccuracies are diagnosed to stem from the representation of albedo, surface roughness and liquid water percolation and phase change within the snowpack. These diverseSAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

The Impact of Diffusive Water Vapor Transport on Snow Profiles in Deep and Shallow Snow Covers and on Sea Ice

Water vapor transport has been highlighted as a critical process in Arctic snowpacks, shaping the snow cover structure in terms of density, thermal conductivity, and temperature profile among others. Here, we present an attempt to describe the thermally-induced vertical diffusion of water vapor in the snow cover and its effects of the snowpack structure using the SNOWPACK model. Convection, that may also constitute a significant part of vapor transport, is not addressed. Assuming saturated conditions at the upper boundary of the snowpack and as initial condition, the vapor flux between snow layers is expressed by a 1-dimensional transient diffusion equation, which is solved with a finite difference routine. The implications on the snowpack of this vertical diffusive flux, are analyzed using metrics such as the cumulative density change due to diffusive vapor transport, the degree of over- or undersaturation, the instantaneous snow density change rate, and the percentage of snow density change. We present results for four different regions sampling the space of natural snow cover variability: Alpine, Subarctic, Arctic, and Antarctic sea ice. The largest impact of diffusive water vapor transport is observed in snow on sea ice in the Weddell Sea and the shallow Arctic snowpack. The simulations show significant density reductions upon inclusion of diffusive water vapor transport: cumulative density changes from diffusive vapor transport can reach �62 and �66 kg m�3 for the bottom layer in the shallow Arctic snowpack and snow on sea ice, respectively. For comparison, in deeper snow covers, they rarely exceed �40 kg m�3. This leads to changes in density for shallow snowpacks at the soil-snow interface in the range of �5 to �21%. Mirroring the density decease at depth is a thicker deposition layer above it with increase in density around 7.5%. Similarly, for the sea ice, the density decreased at the sea ice-snow interface by �20%. We acknowledge that vapor transport by diffusion may in some snow covers�such as in thin tundra snow�be small compared to convective transport, which will have to be addressed in future work

Snow accumulation and ablation measurements in a midlatitude mountain coniferous forest (Col de Porte, France, 1325 m altitude): the Snow Under Forest (SnoUF) field campaign data set

Forests strongly modify the accumulation, metamorphism and melting of snow in midlatitude and high-latitude regions. Recently, snow routines in hydrological and land surface models were improved to incorporate more accurate representations of forest snow processes, but model intercomparison projects have identified deficiencies, partly due to incomplete knowledge of the processes controlling snow cover in forests. The Snow Under Forest (SnoUF) project was initiated to enhance knowledge of the complex interactions between snow and vegetation. Two field campaigns, during the winters 2016–2017 and 2017–2018, were conducted in a coniferous forest bordering the snow study at Col de Porte (1325 m a.s.l., French Alps) to document the snow accumulation and ablation processes. This paper presents the field site, the instrumentation and the collection and postprocessing methods. The observations include distributed forest characteristics (tree inventory, lidar measurements of forest structure, subcanopy hemispherical photographs), meteorology (automatic weather station and an array of radiometers), snow cover and depth (snow pole transect and laser scan) and snow interception by the canopy during precipitation events. The weather station installed under dense canopy during the first campaign has been maintained since then and has provided continuous measurements throughout the year since 2018. Data are publicly available from the repository of the Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG) data center at https://doi.org/10.17178/SNOUF.2022 (Sicart et al., 2022).</p

Representating high latitudes in a land-surface model : soil freezing and model evaluation

L'importance climatique des hautes latitudes est exacerbée par le contexte actuel du réchauffement climatique, de part de leur forte sensibilité à ces changements et en raison des rétroactions globales majeures qu'elles sont susceptibles d'engendrer. La modélisation offre un moyen d'estimer ces impacts dans les temps passés, présents et futurs, tout en quantifiant les incertitudes procédant des imperfections de notre connaissance de ces environnements et de leur représentation. L'amélioration et l'évaluation de la représentation des hautes latitudes dans les modèles de climat globaux répondent donc à de forts enjeux scientifiques et sociétaux : c'est dans ce cadre précis que s'inscrit mon travail de thèse. Le gel des sols est une spécificité majeure des régions circum-arctiques, porteuse d'implications climatiques aux plans thermiques, hydrologiques et biogéochimiques. Une paramétrisation des impacts hydrologiques du gel des sols a été introduite dans le schéma hydrologique multi-couches du modèle de surfaces continentales ORCHIDEE : ses effets sur le contenu en eau des sols et le régime hydrologique des principaux bassins de l'Arctique ont été évalués par comparaison à des données de terrain, révélant la plus-value d'une telle représentation mais aussi les lacunes résiduelles de la modélisation, qui touchent à l'absence de représentation des réservoirs temporaires d'eau de surface et, sans doute, d'une paramétrisation sous-maille du gel des sols. Parallèlement, une représentation des effets thermiques du gel des sols développée pour un modèle antérieur à ORCHIDEE a été révisée et évaluée à différentes échelles spatiales par comparaison à des données observationnelles : si la représentation de l'énergie de chaleur latente augmente la température des sols soumis au gel saisonnier, un biais froid subsiste dans la modélisation, imputable à une représentation imparfaite de la neige. Une étude de sensibilité conduite sur cette variable en confirme les implications thermiques mais aussi biogéochimiques à l'échelle des régions circum-arctiques, sous-tendues par les importantes quantités de matière organique que ces régions renferment. Alors que les caractéristiques de la neige sont souvent représentées comme spatialement uniformes dans les modèles de climat globaux, la simple prise en compte du caractère particulièrement isolant de la neige de taïga engendre des changements importants dans le cycle du carbone aux hautes latitudes, et souligne les incertitudes entachant notre représentation actuelle de ces écosystèmes. Les propriétés thermiques de la neige n'en sont pas l'unique vecteur, mais une évaluation détaillée de notre modélisation sur un site de permafrost arctique (station de Bayelva, Svalbard) désigne la neige comme une source majeure des incertitudes associées à notre modélisation des hautes latitudes, au travers de représentations inadaptées de son albédo, sa rugosité de surface, son contenu variable en eau liquide pouvant accommoder de l'eau de pluie. En termes hydrologiques, l'absence de représentation spécifique des zones de montagne, des caractéristiques hydrauliques des sols à granulométrie grossière du Haut-Arctique, et des nombreuses étendues d'eau libre des régions circum-arctiques, limite notre capacité à représenter raisonnablement des principales caractéristiques de l'hydrologie de surface de ces régions. Le diagnostique de ces limites définit autant de potentiels d'amélioration de la modélisation des hautes latitudes, sources possibles de développements futurs.Focus has recently increased on high-latitude climatic processes as awareness rose about the extreme sensitivity of the Arctic to climate change and its potential for major positive climate feedbacks. Modelling offers a powerful tool to assess the climatic impact of changes in the northern high-latitude regions, as well as to quantify the range of uncertainty stemming from the limits of our knowledge and representation of these environments. My PhD project, dedicated to the improvement of a land-surface model for high-latitude regions and the evaluation of its performances, tackles therefore an issue of concern both for science and society. Soil freezing is a major physical process of boreal regions, with climatic implications. Here, a parameterization of the hydrological effects of soil freezing is developed within the multi-layer hydrological scheme of the land-surface model ORCHIDEE, and its performance is evaluated against observations at different scales, including remotely-sensed data. Taking the hydrological impact of soil freezing into account improves our representation of soil moisture and river discharges over the pan-Arctic land-surface area. However, residual inaccuracies suggest that potential for improvement lies in the representation of temporary surface water reservoirs like floodplains, surface ponding, and, possibly, the introduction of a subgrid variability in soil freezing. Hydrological modelling at high latitudes would also benefit from a specific treatment of mountainous areas and a revision of soil textural input parameters to account for abundant coarse-grained soils in the High-Arctic. Concomitantly, the thermal parameterization of soil freezing in ORCHIDEE is revised and evaluated against field data: latent heat effects yield a reduction but no suppression of a model cold bias in winter soil temperatures, part of which is imputed to the coarse representation of snow in the model. A sensitivity study performed on the insulative properties of taiga vs. tundra snow over the pan-Arctic terrestrial domain confirms the thermal implications of snow and outlines its consequences for carbon cycling at high-latitudes, calling for an appropriate representation of snow-vegetation interactions. Snow is furthermore implicated in identified flaws of the modelled surface energy balance, the components of which are precisely compared with a one-year high quality dataset collected at an Arctic permafrost site in Svalbard. Inaccuracies are diagnosed to stem from the representation of albedo, surface roughness and liquid water percolation and phase change within the snowpack. These divers

Contribution à la représentation des hautes latitudes dans un modèle de surface : gel des sols et diagnostics de performances

Focus has recently increased on high-latitude climatic processes as awareness rose about the extreme sensitivity of the Arctic to climate change and its potential for major positive climate feedbacks. Modelling offers a powerful tool to assess the climatic impact of changes in the northern high-latitude regions, as well as to quantify the range of uncertainty stemming from the limits of our knowledge and representation of these environments. My PhD project, dedicated to the improvement of a land-surface model for high-latitude regions and the evaluation of its performances, tackles therefore an issue of concern both for science and society. Soil freezing is a major physical process of boreal regions, with climatic implications. Here, a parameterization of the hydrological effects of soil freezing is developed within the multi-layer hydrological scheme of the land-surface model ORCHIDEE, and its performance is evaluated against observations at different scales, including remotely-sensed data. Taking the hydrological impact of soil freezing into account improves our representation of soil moisture and river discharges over the pan-Arctic land-surface area. However, residual inaccuracies suggest that potential for improvement lies in the representation of temporary surface water reservoirs like floodplains, surface ponding, and, possibly, the introduction of a subgrid variability in soil freezing. Hydrological modelling at high latitudes would also benefit from a specific treatment of mountainous areas and a revision of soil textural input parameters to account for abundant coarse-grained soils in the High-Arctic. Concomitantly, the thermal parameterization of soil freezing in ORCHIDEE is revised and evaluated against field data: latent heat effects yield a reduction but no suppression of a model cold bias in winter soil temperatures, part of which is imputed to the coarse representation of snow in the model. A sensitivity study performed on the insulative properties of taiga vs. tundra snow over the pan-Arctic terrestrial domain confirms the thermal implications of snow and outlines its consequences for carbon cycling at high-latitudes, calling for an appropriate representation of snow-vegetation interactions. Snow is furthermore implicated in identified flaws of the modelled surface energy balance, the components of which are precisely compared with a one-year high quality dataset collected at an Arctic permafrost site in Svalbard. Inaccuracies are diagnosed to stem from the representation of albedo, surface roughness and liquid water percolation and phase change within the snowpack. These diverseL'importance climatique des hautes latitudes est exacerbée par le contexte actuel du réchauffement climatique, de part de leur forte sensibilité à ces changements et en raison des rétroactions globales majeures qu'elles sont susceptibles d'engendrer. La modélisation offre un moyen d'estimer ces impacts dans les temps passés, présents et futurs, tout en quantifiant les incertitudes procédant des imperfections de notre connaissance de ces environnements et de leur représentation. L'amélioration et l'évaluation de la représentation des hautes latitudes dans les modèles de climat globaux répondent donc à de forts enjeux scientifiques et sociétaux : c'est dans ce cadre précis que s'inscrit mon travail de thèse. Le gel des sols est une spécificité majeure des régions circum-arctiques, porteuse d'implications climatiques aux plans thermiques, hydrologiques et biogéochimiques. Une paramétrisation des impacts hydrologiques du gel des sols a été introduite dans le schéma hydrologique multi-couches du modèle de surfaces continentales ORCHIDEE : ses effets sur le contenu en eau des sols et le régime hydrologique des principaux bassins de l'Arctique ont été évalués par comparaison à des données de terrain, révélant la plus-value d'une telle représentation mais aussi les lacunes résiduelles de la modélisation, qui touchent à l'absence de représentation des réservoirs temporaires d'eau de surface et, sans doute, d'une paramétrisation sous-maille du gel des sols. Parallèlement, une représentation des effets thermiques du gel des sols développée pour un modèle antérieur à ORCHIDEE a été révisée et évaluée à différentes échelles spatiales par comparaison à des données observationnelles : si la représentation de l'énergie de chaleur latente augmente la température des sols soumis au gel saisonnier, un biais froid subsiste dans la modélisation, imputable à une représentation imparfaite de la neige. Une étude de sensibilité conduite sur cette variable en confirme les implications thermiques mais aussi biogéochimiques à l'échelle des régions circum-arctiques, sous-tendues par les importantes quantités de matière organique que ces régions renferment. Alors que les caractéristiques de la neige sont souvent représentées comme spatialement uniformes dans les modèles de climat globaux, la simple prise en compte du caractère particulièrement isolant de la neige de taïga engendre des changements importants dans le cycle du carbone aux hautes latitudes, et souligne les incertitudes entachant notre représentation actuelle de ces écosystèmes. Les propriétés thermiques de la neige n'en sont pas l'unique vecteur, mais une évaluation détaillée de notre modélisation sur un site de permafrost arctique (station de Bayelva, Svalbard) désigne la neige comme une source majeure des incertitudes associées à notre modélisation des hautes latitudes, au travers de représentations inadaptées de son albédo, sa rugosité de surface, son contenu variable en eau liquide pouvant accommoder de l'eau de pluie. En termes hydrologiques, l'absence de représentation spécifique des zones de montagne, des caractéristiques hydrauliques des sols à granulométrie grossière du Haut-Arctique, et des nombreuses étendues d'eau libre des régions circum-arctiques, limite notre capacité à représenter raisonnablement des principales caractéristiques de l'hydrologie de surface de ces régions. Le diagnostique de ces limites définit autant de potentiels d'amélioration de la modélisation des hautes latitudes, sources possibles de développements futurs

A deep learning reconstruction of mass balance series for all glaciers in the French Alps: 1967–2015

International audienceGlacier mass balance (MB) data are crucial to understanding and quantifying the regional effects of climate on glaciers and the high-mountain water cycle, yet observations cover only a small fraction of glaciers in the world. We present a dataset of annual glacier-wide mass balance of all the glaciers in the French Alps for the 1967–2015 period. This dataset has been reconstructed using deep learning (i.e. a deep artificial neural network) based on direct MB observations and remote-sensing annual estimates, meteorological reanalyses and topographical data from glacier inventories. The method's validity was assessed previously through an extensive cross-validation against a dataset of 32 glaciers, with an estimated average error (RMSE) of 0.55 mw.e.a−1, an explained variance (r2) of 75 % and an average bias of −0.021 mw.e.a−1. We estimate an average regional area-weighted glacier-wide MB of −0.69±0.21 (1σ) mw.e.a−1 for the 1967–2015 period with negative mass balances in the 1970s (−0.44 mw.e.a−1), moderately negative in the 1980s (−0.16 mw.e.a−1) and an increasing negative trend from the 1990s onwards, up to −1.26 mw.e.a−1 in the 2010s. Following a topographical and regional analysis, we estimate that the massifs with the highest mass losses for the 1967–2015 period are the Chablais (−0.93 mw.e.a−1), Champsaur (−0.86 mw.e.a−1), and Haute-Maurienne and Ubaye ranges (−0.84 mw.e.a−1 each), and the ones presenting the lowest mass losses are the Mont-Blanc (−0.68 mw.e.a−1), Oisans and Haute-Tarentaise ranges (−0.75 mw.e.a−1 each). This dataset – available at https://doi.org/10.5281/zenodo.3925378 (Bolibar et al., 2020a) – provides relevant and timely data for studies in the fields of glaciology, hydrology and ecology in the French Alps in need of regional or glacier-specific annual net glacier mass changes in glacierized catchments

A Two-Fold Deep-Learning Strategy To Correct And Downscale Winds Over Mountains

International audienceAssessing wind fields at a local scale in mountainous terrain has long been a scientific challenge, partly because of the complex interaction between large-scale flows and local topography. Traditionally, the operational applications that require high-resolution wind forcings rely on downscaled outputs of numerical weather prediction systems. Downscaling models either proceed from a function that links large-scale wind fields to local observations (hence including a corrective step) or use operations that account for local-scale processes, through statistics or dynamical simulations and without prior knowledge of large-scale modeling errors. This work presents a strategy to first correct and then downscale the wind fields of the numerical weather prediction model AROME (Application of Research to Operations at Mesoscale) operating at 1300 m grid spacing by using a modular architecture composed of two artificial neural networks and the DEVINE downscaling model. We show that our method is able to first correct the wind direction and speed from the large-scale model (1300 m) and then accurately downscale it to a local scale (30 m) by using the DEVINE downscaling model. The innovative aspect of our method lies in its optimization scheme that accounts for the downscaling step in the computations of the corrections of the coarse-scale wind fields. This modular architecture yields competitive results without suppressing the versatility of the DEVINE downscaling model, which remains unbounded to any wind observations

Satellite-derived changes in the permafrost landscape of central Yakutia 2000–2011: Wetting, drying, and fires

The focus of this research has been on detecting changes in lake areas, vegetation, land surface temperatures, and the area covered by snow, using data from remote sensing in Central Siberia. Remote sensing products were used to analyze changes in water bodies, land surface temperature (LST), and leaf area index (LAI), as well as the occurrence and extent of forest fires, and the area and duration of snow cover. The remote sensing analyses (for LST, snow cover, LAI, and fire) were based on MODIS–derived NASA products (250–1000 m) for 2000 to 2011. Changes in water bodies were calculated from two mosaics of (USGS) Landsat (30 m) satellite images from 2002 and 2009. This area experienced both large scale wetting and large scale drying during the study period probably related to the nature of the substrate conditions. The land surface temperatures showed a consistent warming trend, with an average increase of about 0.12 °C/year, but ranged up to 0.49 °C/year during September–October. This is about ten times higher than the global warming rate of 0.0116 °C/year (2000 to 2014) estimated by Karl et al. (2015). The spring warming trend is very likely to be due to changes in the area covered by snow: 80% of the area showed reduction in snow coverage in spring. The warming trend observed in fall does not, however, appear to be directly related to any changes in the area of snow cover, or to the atmospheric conditions, or to the proportion of the land surface that is covered by water (i.e., to wetting and drying)

Assessing seasonal backscatter variations with respect to uncertainties in soil moisture retrieval in Siberian tundra regions

Knowledge of surface hydrology is essential for many applications, including studies that aim to understand permafrost response to changing climate and the associated feedback mechanisms. Advanced remote sensing techniques make it possible to retrieve a range of land-surface variables, including radar retrieved soil moisture (SSM). It has been pointed out before that soil moisture retrieval from satellite data can be challenging at high latitudes, which correspond to remote areas where ground data are scarce and the applicability of satellite data of this type is essential. This study investigates backscatter variability other than associated with changing soil moisture in order to examine the possible impact on soil moisture retrieval. It focuses on issues specific to SSM retrieval in the Arctic, notably variations related to tundra lakes. ENVISAT Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Wide Swath (WS, 120 m) data are used to understand and quantify impacts on Metop (AAdvanced Scatterometer (ASCAT, 25 km) soil moisture retrieval during the snow free period. Sites of interest are chosen according to ASAR WS availability, high or low agreement between output from the land surface model ORCHIDEE and ASCAT derived SSM. Backscatter variations are analyzed with respect to the ASCAT footprint area. It can be shown that the low model agreement is related to water fraction in most cases. No difference could be detected between periods with floating ice (in snow off situation) and ice free periods at the chosen sites. The mean footprint backscatter is however impacted by partial short term surface roughness change. The water fraction correlates with backscatter deviations (relative to a smooth water surface reference image) within the ASCAT footprint areas (R = 0.91)European Union FP7-ENV project PAGE21(Changing Permafrost in the Arctic and its Global effects in the 21st century)The European Space Agency (ESA) support to Science Element (STSE) program (ESRIN