Sensibilité du bilan de masse des glaciers de la partie orientale de l'Himalaya central (Népal oriental) aux variations de la température de l'air et des précipitations

The large quantities of glaciers, snow, and permafrost provide much of the fresh water for millions of people in the Himalayas and downstream. In recent decades, the Himalayan glaciers have been rapidly losing mass. However, proper studies of the local meteorology, climate, and glaciers in this region are limited by the paucity of high-altitude observations.In this thesis, we take advantage of the long series of meteorological and glaciological observations collected in the upper Dudh Koshi basin (Everest region) and on Mera Glacier since 2007 as part of the GLACIOCLIM Observatory, to evaluate the performance of reanalysis data (ERA5 Land and HARv2) and to estimate the sensitivity of the glacier mass balance to meteorological variables. In the first part, we carried out a detailed analysis of these meteorological records. We observe a negative horizontal gradient of annual precipitation in south-to-north direction across the range, with a 28 % decrease in precipitation at ~5000 m a.s.l. between Mera Glacier and Pyramid Observatory, ~30 km further north. Comparison of the ERA5 Land and HARv2 datasets with the in-situ data shows that both gridded datasets are able to resolve the mesoscale atmospheric processes, with HARv2 performing slightly better than ERA5-Land. Due to the complex topography, they fail to reproduce local to microscale processes recorded at individual weather stations, especially for variables with large spatial variability such as precipitation or wind speed. Air temperature is the variable that is best captured by reanalyses, as long as an appropriate elevational gradient of air temperature above ground, spatiotemporally variable and preferably assessed by local observations, is used to extrapolate it vertically. A cold bias is still observed but attenuated over clean-ice glaciers. The atmospheric water content is well represented by both gridded datasets although we observe a small wet bias and a spectacular overestimation of precipitation during the monsoon (June to September). The agreement between reanalyzed and observed shortwave and longwave incoming radiation depends on the elevation difference between the station location and the reanalysis grid cell. The seasonality of wind speed is only captured by HARv2. The two gridded datasets ERA5-Land and HARv2 are applicable for glacier mass and energy balance studies, as long as either statistical or dynamical downscaling techniques are used to resolve the scale mismatch between coarse mesoscale grids and fine-scale grids or individual sites.In the second part, we estimate the sensitivity of the mass balance of Mera Glacier to temperature and precipitation. We simulate the glacier-wide mass balance of Mera Glacier with the distributed Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python (COSIPY), driven by in-situ meteorological data, from 2016 to 2020. The analysis of the share of the energy fluxes of the glacier shows the radiative fluxes account for almost all the energy available during the melt season (May to October). On an annual scale, melt is the dominant mass flux at all elevations, but 44 % of the melt refreezes across the glacier. Sublimation is another major contributor to the mass balance, except during the monsoon, contributing more than 23 % of the annual mass balance. By reshuffling the available observations, we create 180 synthetic series of hourly meteorological forcings to force the model over a wide range of plausible climate conditions. A +1 (-1) °C change in temperature results in a -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m w.e. change in glacier-wide mass balance and a +20 (-20) % change in precipitation results in a +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m w.e. change. Our study highlights the need for physically based approaches to produce consistent forcing datasets, and calls for more meteorological and glaciological measurements in High Mountain Asia.Les glaciers, la neige et le pergélisol contribuent à l'alimentation en eau douce de millions de personnes en Himalaya. Au cours des dernières décennies, les glaciers himalayens ont largement perdu de la masse. Cependant, les études concernant la météorologie locale, le climat ou les glaciers de cette région restent limitées par le manque d'observations à haute altitude.Dans cette thèse, nous profitons de la longue série d'observations météorologiques et glaciologiques collectées dans le bassin supérieur de la Dudh Koshi (région de l'Everest) et sur le glacier Mera depuis 2007, pour évaluer la performance des réanalyses ERA5 Land et HARv2 et pour estimer la sensibilité du bilan de masse du Mera aux variables météorologiques. Dans la première partie, nous avons analysé en détail les données météorologiques. Nous observons un gradient horizontal négatif des précipitations annuelles le long d'un axe sud-nord au travers de la chaîne, avec une diminution de 28 % des précipitations à ~5000 m d'altitude entre le Mera et l'observatoire Pyramid, ~30 km plus au nord. La comparaison des données ERA5 Land et HARv2 avec les données in situ montre que les réanalyses sont capables de résoudre les processus atmosphériques à méso-échelle, HARv2 étant légèrement plus performant qu'ERA5-Land. En raison de la topographie complexe, ces réanalyses ne parviennent cependant pas à reproduire les processus locaux, surtout pour les variables présentant une forte variabilité spatiale comme les précipitations ou la vitesse du vent. La température de l'air est la variable la mieux estimée par les réanalyses, à condition qu'un gradient d'altitude approprié soit utilisé pour l'extrapoler verticalement. Un biais froid est toujours observé, mais il est atténué sur les glaciers blancs. Le contenu en eau de l'atmosphère est bien représenté par les réanalyses, bien que nous observions un léger biais humide et une surestimation spectaculaire des précipitations pendant la mousson (juin à septembre). En ce qui concerne le rayonnement incident courte ou grande longueur d'onde, l'accord entre les données observées et réanalysées dépend de la différence d'altitude entre la station et la grille de la réanalyse. La saisonnalité de la vitesse du vent n'est reproduite que par HARv2. Les jeux de données ERA5-Land et HARv2 sont utilisables dans les études sur le bilan de masse et d'énergie des glaciers, à condition que des méthodes de descente d'échelle statistique ou dynamique soient utilisées pour résoudre la discordance d'échelle entre données grillées et ponctuelles.Dans la deuxième partie, nous estimons la sensibilité du bilan de masse du glacier Mera à la température et aux précipitations. Nous simulons le bilan de masse du glacier Mera à l'aide du modèle distribué COSIPY (Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python), nourri par des données météorologiques in situ, de 2016 à 2020. Les flux radiatifs représentent la quasi-totalité de l'énergie disponible pendant la saison de fonte (mai à octobre). À l'échelle annuelle, la fonte est le flux de masse dominant à toutes les altitudes, mais 44 % de l'eau fondue regèle. La sublimation, même si elle est négligeable pendant la mousson, est un autre facteur important et contribue à 23 % du bilan de masse annuel. En remaniant les observations disponibles, nous créons 180 scénarios de forçages météorologiques pour forcer le modèle sur une large gamme de conditions climatiques réalistes. Un changement de température de +1 (-1) °C se traduit par une variation du bilan de masse du glacier de -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m équivalent eau (m eq. e.) et un changement de +20 (-20) % dans les précipitations entraîne une variation de +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m eq. e. Il est nécessaire de produire des forçages de données cohérents pour évaluer la sensibilité des bilans de masse glaciaires, et cela est possible que si des observations sont disponibles sur le long terme

Sensibilité du bilan de masse des glaciers de la partie orientale de l'Himalaya central (Népal oriental) aux variations de la température de l'air et des précipitations

The large quantities of glaciers, snow, and permafrost provide much of the fresh water for millions of people in the Himalayas and downstream. In recent decades, the Himalayan glaciers have been rapidly losing mass. However, proper studies of the local meteorology, climate, and glaciers in this region are limited by the paucity of high-altitude observations.In this thesis, we take advantage of the long series of meteorological and glaciological observations collected in the upper Dudh Koshi basin (Everest region) and on Mera Glacier since 2007 as part of the GLACIOCLIM Observatory, to evaluate the performance of reanalysis data (ERA5 Land and HARv2) and to estimate the sensitivity of the glacier mass balance to meteorological variables. In the first part, we carried out a detailed analysis of these meteorological records. We observe a negative horizontal gradient of annual precipitation in south-to-north direction across the range, with a 28 % decrease in precipitation at ~5000 m a.s.l. between Mera Glacier and Pyramid Observatory, ~30 km further north. Comparison of the ERA5 Land and HARv2 datasets with the in-situ data shows that both gridded datasets are able to resolve the mesoscale atmospheric processes, with HARv2 performing slightly better than ERA5-Land. Due to the complex topography, they fail to reproduce local to microscale processes recorded at individual weather stations, especially for variables with large spatial variability such as precipitation or wind speed. Air temperature is the variable that is best captured by reanalyses, as long as an appropriate elevational gradient of air temperature above ground, spatiotemporally variable and preferably assessed by local observations, is used to extrapolate it vertically. A cold bias is still observed but attenuated over clean-ice glaciers. The atmospheric water content is well represented by both gridded datasets although we observe a small wet bias and a spectacular overestimation of precipitation during the monsoon (June to September). The agreement between reanalyzed and observed shortwave and longwave incoming radiation depends on the elevation difference between the station location and the reanalysis grid cell. The seasonality of wind speed is only captured by HARv2. The two gridded datasets ERA5-Land and HARv2 are applicable for glacier mass and energy balance studies, as long as either statistical or dynamical downscaling techniques are used to resolve the scale mismatch between coarse mesoscale grids and fine-scale grids or individual sites.In the second part, we estimate the sensitivity of the mass balance of Mera Glacier to temperature and precipitation. We simulate the glacier-wide mass balance of Mera Glacier with the distributed Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python (COSIPY), driven by in-situ meteorological data, from 2016 to 2020. The analysis of the share of the energy fluxes of the glacier shows the radiative fluxes account for almost all the energy available during the melt season (May to October). On an annual scale, melt is the dominant mass flux at all elevations, but 44 % of the melt refreezes across the glacier. Sublimation is another major contributor to the mass balance, except during the monsoon, contributing more than 23 % of the annual mass balance. By reshuffling the available observations, we create 180 synthetic series of hourly meteorological forcings to force the model over a wide range of plausible climate conditions. A +1 (-1) °C change in temperature results in a -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m w.e. change in glacier-wide mass balance and a +20 (-20) % change in precipitation results in a +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m w.e. change. Our study highlights the need for physically based approaches to produce consistent forcing datasets, and calls for more meteorological and glaciological measurements in High Mountain Asia.Les glaciers, la neige et le pergélisol contribuent à l'alimentation en eau douce de millions de personnes en Himalaya. Au cours des dernières décennies, les glaciers himalayens ont largement perdu de la masse. Cependant, les études concernant la météorologie locale, le climat ou les glaciers de cette région restent limitées par le manque d'observations à haute altitude.Dans cette thèse, nous profitons de la longue série d'observations météorologiques et glaciologiques collectées dans le bassin supérieur de la Dudh Koshi (région de l'Everest) et sur le glacier Mera depuis 2007, pour évaluer la performance des réanalyses ERA5 Land et HARv2 et pour estimer la sensibilité du bilan de masse du Mera aux variables météorologiques. Dans la première partie, nous avons analysé en détail les données météorologiques. Nous observons un gradient horizontal négatif des précipitations annuelles le long d'un axe sud-nord au travers de la chaîne, avec une diminution de 28 % des précipitations à ~5000 m d'altitude entre le Mera et l'observatoire Pyramid, ~30 km plus au nord. La comparaison des données ERA5 Land et HARv2 avec les données in situ montre que les réanalyses sont capables de résoudre les processus atmosphériques à méso-échelle, HARv2 étant légèrement plus performant qu'ERA5-Land. En raison de la topographie complexe, ces réanalyses ne parviennent cependant pas à reproduire les processus locaux, surtout pour les variables présentant une forte variabilité spatiale comme les précipitations ou la vitesse du vent. La température de l'air est la variable la mieux estimée par les réanalyses, à condition qu'un gradient d'altitude approprié soit utilisé pour l'extrapoler verticalement. Un biais froid est toujours observé, mais il est atténué sur les glaciers blancs. Le contenu en eau de l'atmosphère est bien représenté par les réanalyses, bien que nous observions un léger biais humide et une surestimation spectaculaire des précipitations pendant la mousson (juin à septembre). En ce qui concerne le rayonnement incident courte ou grande longueur d'onde, l'accord entre les données observées et réanalysées dépend de la différence d'altitude entre la station et la grille de la réanalyse. La saisonnalité de la vitesse du vent n'est reproduite que par HARv2. Les jeux de données ERA5-Land et HARv2 sont utilisables dans les études sur le bilan de masse et d'énergie des glaciers, à condition que des méthodes de descente d'échelle statistique ou dynamique soient utilisées pour résoudre la discordance d'échelle entre données grillées et ponctuelles.Dans la deuxième partie, nous estimons la sensibilité du bilan de masse du glacier Mera à la température et aux précipitations. Nous simulons le bilan de masse du glacier Mera à l'aide du modèle distribué COSIPY (Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python), nourri par des données météorologiques in situ, de 2016 à 2020. Les flux radiatifs représentent la quasi-totalité de l'énergie disponible pendant la saison de fonte (mai à octobre). À l'échelle annuelle, la fonte est le flux de masse dominant à toutes les altitudes, mais 44 % de l'eau fondue regèle. La sublimation, même si elle est négligeable pendant la mousson, est un autre facteur important et contribue à 23 % du bilan de masse annuel. En remaniant les observations disponibles, nous créons 180 scénarios de forçages météorologiques pour forcer le modèle sur une large gamme de conditions climatiques réalistes. Un changement de température de +1 (-1) °C se traduit par une variation du bilan de masse du glacier de -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m équivalent eau (m eq. e.) et un changement de +20 (-20) % dans les précipitations entraîne une variation de +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m eq. e. Il est nécessaire de produire des forçages de données cohérents pour évaluer la sensibilité des bilans de masse glaciaires, et cela est possible que si des observations sont disponibles sur le long terme

Sensitivity of the mass balance of glaciers in the eastern part of the central Himalayas (eastern Nepal) to variations in air temperature and precipitation

Les glaciers, la neige et le pergélisol contribuent à l'alimentation en eau douce de millions de personnes en Himalaya. Au cours des dernières décennies, les glaciers himalayens ont largement perdu de la masse. Cependant, les études concernant la météorologie locale, le climat ou les glaciers de cette région restent limitées par le manque d'observations à haute altitude.Dans cette thèse, nous profitons de la longue série d'observations météorologiques et glaciologiques collectées dans le bassin supérieur de la Dudh Koshi (région de l'Everest) et sur le glacier Mera depuis 2007, pour évaluer la performance des réanalyses ERA5 Land et HARv2 et pour estimer la sensibilité du bilan de masse du Mera aux variables météorologiques. Dans la première partie, nous avons analysé en détail les données météorologiques. Nous observons un gradient horizontal négatif des précipitations annuelles le long d'un axe sud-nord au travers de la chaîne, avec une diminution de 28 % des précipitations à ~5000 m d'altitude entre le Mera et l'observatoire Pyramid, ~30 km plus au nord. La comparaison des données ERA5 Land et HARv2 avec les données in situ montre que les réanalyses sont capables de résoudre les processus atmosphériques à méso-échelle, HARv2 étant légèrement plus performant qu'ERA5-Land. En raison de la topographie complexe, ces réanalyses ne parviennent cependant pas à reproduire les processus locaux, surtout pour les variables présentant une forte variabilité spatiale comme les précipitations ou la vitesse du vent. La température de l'air est la variable la mieux estimée par les réanalyses, à condition qu'un gradient d'altitude approprié soit utilisé pour l'extrapoler verticalement. Un biais froid est toujours observé, mais il est atténué sur les glaciers blancs. Le contenu en eau de l'atmosphère est bien représenté par les réanalyses, bien que nous observions un léger biais humide et une surestimation spectaculaire des précipitations pendant la mousson (juin à septembre). En ce qui concerne le rayonnement incident courte ou grande longueur d'onde, l'accord entre les données observées et réanalysées dépend de la différence d'altitude entre la station et la grille de la réanalyse. La saisonnalité de la vitesse du vent n'est reproduite que par HARv2. Les jeux de données ERA5-Land et HARv2 sont utilisables dans les études sur le bilan de masse et d'énergie des glaciers, à condition que des méthodes de descente d'échelle statistique ou dynamique soient utilisées pour résoudre la discordance d'échelle entre données grillées et ponctuelles.Dans la deuxième partie, nous estimons la sensibilité du bilan de masse du glacier Mera à la température et aux précipitations. Nous simulons le bilan de masse du glacier Mera à l'aide du modèle distribué COSIPY (Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python), nourri par des données météorologiques in situ, de 2016 à 2020. Les flux radiatifs représentent la quasi-totalité de l'énergie disponible pendant la saison de fonte (mai à octobre). À l'échelle annuelle, la fonte est le flux de masse dominant à toutes les altitudes, mais 44 % de l'eau fondue regèle. La sublimation, même si elle est négligeable pendant la mousson, est un autre facteur important et contribue à 23 % du bilan de masse annuel. En remaniant les observations disponibles, nous créons 180 scénarios de forçages météorologiques pour forcer le modèle sur une large gamme de conditions climatiques réalistes. Un changement de température de +1 (-1) °C se traduit par une variation du bilan de masse du glacier de -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m équivalent eau (m eq. e.) et un changement de +20 (-20) % dans les précipitations entraîne une variation de +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m eq. e. Il est nécessaire de produire des forçages de données cohérents pour évaluer la sensibilité des bilans de masse glaciaires, et cela est possible que si des observations sont disponibles sur le long terme.The large quantities of glaciers, snow, and permafrost provide much of the fresh water for millions of people in the Himalayas and downstream. In recent decades, the Himalayan glaciers have been rapidly losing mass. However, proper studies of the local meteorology, climate, and glaciers in this region are limited by the paucity of high-altitude observations.In this thesis, we take advantage of the long series of meteorological and glaciological observations collected in the upper Dudh Koshi basin (Everest region) and on Mera Glacier since 2007 as part of the GLACIOCLIM Observatory, to evaluate the performance of reanalysis data (ERA5 Land and HARv2) and to estimate the sensitivity of the glacier mass balance to meteorological variables. In the first part, we carried out a detailed analysis of these meteorological records. We observe a negative horizontal gradient of annual precipitation in south-to-north direction across the range, with a 28 % decrease in precipitation at ~5000 m a.s.l. between Mera Glacier and Pyramid Observatory, ~30 km further north. Comparison of the ERA5 Land and HARv2 datasets with the in-situ data shows that both gridded datasets are able to resolve the mesoscale atmospheric processes, with HARv2 performing slightly better than ERA5-Land. Due to the complex topography, they fail to reproduce local to microscale processes recorded at individual weather stations, especially for variables with large spatial variability such as precipitation or wind speed. Air temperature is the variable that is best captured by reanalyses, as long as an appropriate elevational gradient of air temperature above ground, spatiotemporally variable and preferably assessed by local observations, is used to extrapolate it vertically. A cold bias is still observed but attenuated over clean-ice glaciers. The atmospheric water content is well represented by both gridded datasets although we observe a small wet bias and a spectacular overestimation of precipitation during the monsoon (June to September). The agreement between reanalyzed and observed shortwave and longwave incoming radiation depends on the elevation difference between the station location and the reanalysis grid cell. The seasonality of wind speed is only captured by HARv2. The two gridded datasets ERA5-Land and HARv2 are applicable for glacier mass and energy balance studies, as long as either statistical or dynamical downscaling techniques are used to resolve the scale mismatch between coarse mesoscale grids and fine-scale grids or individual sites.In the second part, we estimate the sensitivity of the mass balance of Mera Glacier to temperature and precipitation. We simulate the glacier-wide mass balance of Mera Glacier with the distributed Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python (COSIPY), driven by in-situ meteorological data, from 2016 to 2020. The analysis of the share of the energy fluxes of the glacier shows the radiative fluxes account for almost all the energy available during the melt season (May to October). On an annual scale, melt is the dominant mass flux at all elevations, but 44 % of the melt refreezes across the glacier. Sublimation is another major contributor to the mass balance, except during the monsoon, contributing more than 23 % of the annual mass balance. By reshuffling the available observations, we create 180 synthetic series of hourly meteorological forcings to force the model over a wide range of plausible climate conditions. A +1 (-1) °C change in temperature results in a -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m w.e. change in glacier-wide mass balance and a +20 (-20) % change in precipitation results in a +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m w.e. change. Our study highlights the need for physically based approaches to produce consistent forcing datasets, and calls for more meteorological and glaciological measurements in High Mountain Asia

Sensibilité du bilan de masse des glaciers de la partie orientale de l'Himalaya central (Népal oriental) aux variations de la température de l'air et des précipitations

The large quantities of glaciers, snow, and permafrost provide much of the fresh water for millions of people in the Himalayas and downstream. In recent decades, the Himalayan glaciers have been rapidly losing mass. However, proper studies of the local meteorology, climate, and glaciers in this region are limited by the paucity of high-altitude observations.In this thesis, we take advantage of the long series of meteorological and glaciological observations collected in the upper Dudh Koshi basin (Everest region) and on Mera Glacier since 2007 as part of the GLACIOCLIM Observatory, to evaluate the performance of reanalysis data (ERA5 Land and HARv2) and to estimate the sensitivity of the glacier mass balance to meteorological variables. In the first part, we carried out a detailed analysis of these meteorological records. We observe a negative horizontal gradient of annual precipitation in south-to-north direction across the range, with a 28 % decrease in precipitation at ~5000 m a.s.l. between Mera Glacier and Pyramid Observatory, ~30 km further north. Comparison of the ERA5 Land and HARv2 datasets with the in-situ data shows that both gridded datasets are able to resolve the mesoscale atmospheric processes, with HARv2 performing slightly better than ERA5-Land. Due to the complex topography, they fail to reproduce local to microscale processes recorded at individual weather stations, especially for variables with large spatial variability such as precipitation or wind speed. Air temperature is the variable that is best captured by reanalyses, as long as an appropriate elevational gradient of air temperature above ground, spatiotemporally variable and preferably assessed by local observations, is used to extrapolate it vertically. A cold bias is still observed but attenuated over clean-ice glaciers. The atmospheric water content is well represented by both gridded datasets although we observe a small wet bias and a spectacular overestimation of precipitation during the monsoon (June to September). The agreement between reanalyzed and observed shortwave and longwave incoming radiation depends on the elevation difference between the station location and the reanalysis grid cell. The seasonality of wind speed is only captured by HARv2. The two gridded datasets ERA5-Land and HARv2 are applicable for glacier mass and energy balance studies, as long as either statistical or dynamical downscaling techniques are used to resolve the scale mismatch between coarse mesoscale grids and fine-scale grids or individual sites.In the second part, we estimate the sensitivity of the mass balance of Mera Glacier to temperature and precipitation. We simulate the glacier-wide mass balance of Mera Glacier with the distributed Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python (COSIPY), driven by in-situ meteorological data, from 2016 to 2020. The analysis of the share of the energy fluxes of the glacier shows the radiative fluxes account for almost all the energy available during the melt season (May to October). On an annual scale, melt is the dominant mass flux at all elevations, but 44 % of the melt refreezes across the glacier. Sublimation is another major contributor to the mass balance, except during the monsoon, contributing more than 23 % of the annual mass balance. By reshuffling the available observations, we create 180 synthetic series of hourly meteorological forcings to force the model over a wide range of plausible climate conditions. A +1 (-1) °C change in temperature results in a -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m w.e. change in glacier-wide mass balance and a +20 (-20) % change in precipitation results in a +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m w.e. change. Our study highlights the need for physically based approaches to produce consistent forcing datasets, and calls for more meteorological and glaciological measurements in High Mountain Asia.Les glaciers, la neige et le pergélisol contribuent à l'alimentation en eau douce de millions de personnes en Himalaya. Au cours des dernières décennies, les glaciers himalayens ont largement perdu de la masse. Cependant, les études concernant la météorologie locale, le climat ou les glaciers de cette région restent limitées par le manque d'observations à haute altitude.Dans cette thèse, nous profitons de la longue série d'observations météorologiques et glaciologiques collectées dans le bassin supérieur de la Dudh Koshi (région de l'Everest) et sur le glacier Mera depuis 2007, pour évaluer la performance des réanalyses ERA5 Land et HARv2 et pour estimer la sensibilité du bilan de masse du Mera aux variables météorologiques. Dans la première partie, nous avons analysé en détail les données météorologiques. Nous observons un gradient horizontal négatif des précipitations annuelles le long d'un axe sud-nord au travers de la chaîne, avec une diminution de 28 % des précipitations à ~5000 m d'altitude entre le Mera et l'observatoire Pyramid, ~30 km plus au nord. La comparaison des données ERA5 Land et HARv2 avec les données in situ montre que les réanalyses sont capables de résoudre les processus atmosphériques à méso-échelle, HARv2 étant légèrement plus performant qu'ERA5-Land. En raison de la topographie complexe, ces réanalyses ne parviennent cependant pas à reproduire les processus locaux, surtout pour les variables présentant une forte variabilité spatiale comme les précipitations ou la vitesse du vent. La température de l'air est la variable la mieux estimée par les réanalyses, à condition qu'un gradient d'altitude approprié soit utilisé pour l'extrapoler verticalement. Un biais froid est toujours observé, mais il est atténué sur les glaciers blancs. Le contenu en eau de l'atmosphère est bien représenté par les réanalyses, bien que nous observions un léger biais humide et une surestimation spectaculaire des précipitations pendant la mousson (juin à septembre). En ce qui concerne le rayonnement incident courte ou grande longueur d'onde, l'accord entre les données observées et réanalysées dépend de la différence d'altitude entre la station et la grille de la réanalyse. La saisonnalité de la vitesse du vent n'est reproduite que par HARv2. Les jeux de données ERA5-Land et HARv2 sont utilisables dans les études sur le bilan de masse et d'énergie des glaciers, à condition que des méthodes de descente d'échelle statistique ou dynamique soient utilisées pour résoudre la discordance d'échelle entre données grillées et ponctuelles.Dans la deuxième partie, nous estimons la sensibilité du bilan de masse du glacier Mera à la température et aux précipitations. Nous simulons le bilan de masse du glacier Mera à l'aide du modèle distribué COSIPY (Coupled Snowpack and Ice surface energy and mass balance model in Python), nourri par des données météorologiques in situ, de 2016 à 2020. Les flux radiatifs représentent la quasi-totalité de l'énergie disponible pendant la saison de fonte (mai à octobre). À l'échelle annuelle, la fonte est le flux de masse dominant à toutes les altitudes, mais 44 % de l'eau fondue regèle. La sublimation, même si elle est négligeable pendant la mousson, est un autre facteur important et contribue à 23 % du bilan de masse annuel. En remaniant les observations disponibles, nous créons 180 scénarios de forçages météorologiques pour forcer le modèle sur une large gamme de conditions climatiques réalistes. Un changement de température de +1 (-1) °C se traduit par une variation du bilan de masse du glacier de -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m équivalent eau (m eq. e.) et un changement de +20 (-20) % dans les précipitations entraîne une variation de +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m eq. e. Il est nécessaire de produire des forçages de données cohérents pour évaluer la sensibilité des bilans de masse glaciaires, et cela est possible que si des observations sont disponibles sur le long terme

COSIPY distributed simulations of Mera Glacier mass and energy balance (20161101-20201101)

<p>The four netCDF files contain outputs from COSIPY model (Sauter et al., 2020) for Mera Glacier for the period 20161101 to 20201101. The model is run on a 0.003°*0.003° grid, and forced with meteological variables collected locally and distributed with constant gradients. The "constants.py" is the python file that contains the specific model settings.</p&gt

Surface energy and mass balance of Mera Glacier (Nepal, Central Himalaya) and their sensitivity to temperature and precipitation

International audienceThe sensitivity of glacier mass balance to temperature and precipitation variations is crucial for informing models that simulate glaciers’ response to climate change. In this study, we simulate the glacier-wide mass balance of Mera Glacier with a surface energy balance model, driven by in-situ meteorological data, from 2016 to 2020. The analysis of the share of the energy fluxes of the glacier shows the radiative fluxes account for almost all the energy available during the melt season (May to October). However, turbulent fluxes are significant outside the monsoon (June to September). On an annual scale, melt is the dominant mass flux at all elevations, but 44 % of the melt refreezes across the glacier. By reshuffling the available observations, we create 180 synthetic series of hourly meteorological forcings to force the model over a wide range of plausible climate conditions. A +1 (-1)°C change in temperature results in a -0.75 ± 0.17 (+0.93 ± 0.18) m w.e. change in glacier-wide mass balance and a +20 (-20)% change in precipitation results in a +0.52 ± 0.10 (-0.60 ± 0.11) m w.e. change. Our study highlights the need for physically based approaches to produce consistent forcing datasets, and calls for more meteorological and glaciological measurements in High Mountain Asia

Evaluation of ERA5-Land and HARv2 Reanalysis Data at High Elevation in the Upper Dudh Koshi Basin (Everest Region, Nepal)

International audienceWe present a multisite evaluation of meteorological variables in the Everest region (Nepal) from ERA5-Land and High Asian Refined Analysis, version 2 (HARv2), reanalyses in comparison with in situ observations, using classical statistical metrics. Observation data have been collected since 2010 by seven meteorological stations located on or off glacier between 4260 and 6352 m MSL in the upper Dudh Koshi basin; 2-m air temperature, specific and relative humidities, wind speed, incoming shortwave and longwave radiations, and precipitation are considered successively. Overall, both gridded datasets are able to resolve the mesoscale atmospheric processes, with a slightly better performance for HARv2 than that for ERA5-Land, especially for wind speed. Because of the complex topography, they fail to reproduce local- to microscale processes captured at individual meteorological stations, especially for variables that have a large spatial variability such as precipitation or wind speed. Air temperature is the variable that is best captured by reanalyses, as long as an appropriate elevational gradient of air temperature above ground, spatiotemporally variable and preferentially assessed by local observations, is used to extrapolate it vertically. A cold bias is still observed but attenuated over clean-ice glaciers. The atmospheric water content is well represented by both gridded datasets even though we observe a small humid bias, slightly more important for ERA5-Land than for HARv2, and a spectacular overestimation of precipitation during the monsoon. The agreement between reanalyzed and observed shortwave and longwave incoming radiations depends on the elevation difference between the station site and the reanalysis grid cell. The seasonality of wind speed is only captured by HARv2. The two gridded datasets ERA5-Land and HARv2 are applicable for glacier mass and energy balance studies, as long as either statistical or dynamical downscaling techniques are used to resolve the scale mismatch between coarse mesoscale grids and fine-scale grids or individual sites