Modélisation des couches limites stables en Antarctique: calibration et analyse de sensibilité de la paramétrisation de la turbulence du modèle ARPEGE-Climat.

Résumé en français : La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des phénomènes de couches limites stables reste un point sur lequel les modèles numériques doivent progresser. Les couches limites stables les plus extrêmes sont observées sur le plateau Antarctique. Une bonne modélisation de cette région dans les modèles numériques repose sur une bonne représentation des échanges d’énergie au sein de la couche limite et en particulier des flux turbulents. Or dans un modèle de climat, les processus turbulents, ainsi que tout phénomène non résolu par la composante dynamique du modèle reposent sur un ensemble de « sous-modèles » appelés paramétrisations physiques. Ces para-métrisations, en simplifiant les processus physiques en jeu, introduisent des paramètres dont les valeurs sont plus ou moins bien documentées et qui peuvent être considérés comme les leviers de réglage du modèle. L’étape cruciale de la calibration du modèle vise à choisir les valeurs de ces paramètres. L’approche classique consiste à chercher un réglage du modèle optimal sur la base d’un jeu de métriques. C’est un travail long et fastidieux, dans lequel on fait varier un ou deux paramètres à la fois et qui ne permet pas d’explorer l’ensemble des possibilités de réglage du modèle. De plus les sources d’incertitudes ne sont pas toujours prises en compte et l’ensemble de la procédure est peu documentée, peu formalisée, et peu reproductible. Une approche inspirée de l’History Matching a été récemment proposée pour calibrer la physique des modèles atmosphériques. Cette approche propose non pas de chercher un réglage optimal des paramètres, mais de déterminer une région de l’espace des paramètres dans lequel le modèle se « comporte bien ». Associée à l’utilisation d’émulateurs statistiques simulant le comportement du modèle de climat, elle permet de répondre à une partie des problèmes posés par une approche plus classique. Le travail réalisé au cours de cette thèse se propose de documenter à travers une hiérarchie de configurations le comportement du modèle numérique ARPEGE-Climat sur l’Antarctique. Ces simulations mettent en évidence un biais froid sur le plateau continental. Une modification empirique du calcul de l’albédo de la neige corrige partiellement ce biais durant la période de l’été austral, soulignant l’importance de sa paramétrisation pour la représentation du climat antarctique. Une étude plus détaillée sur Dôme C indique que le modèle ARPEGE-Climat peine à représenter les couches limites stables. Le modèle reproduit ce type d’erreur sur le cas de couche limite stable GABLS4 et dans une moindre mesure sur le cas GABLS1. Une approche de type History Matching est appliquée à une version 1D du modèle pour comprendre dans quelle mesure ces erreurs relèvent d’un choix de réglage du modèle ou de limites intrinsèques de sa physique. On montre ainsi que le modèle ARPEGE-Climat contient la physique suffisante pour représenter toute une gamme de couches limites stables. De plus la force de cette méthode est de pouvoir utiliser l’information obtenue dans le cadre 1D pour calibrer le modèle 3D, tout en garantissant un comportement satisfaisant sur les couches limites stables. Ce travail a également été l’occasion de contribuer au développement d’un outil basé sur ces techniques d’History Matching et mis à la disposition de la communauté de la modélisation du climat, et de discuter la pertinence de ces nouvelles approches

Stone composition independently predicts stone size in 18,029 spontaneously passed stones

PURPOSE To evaluate whether the size of spontaneously passed stones (SPS) may be associated with clinical parameters. METHODS A search for SPS was conducted in our electronic stone database, comprising data on stones analyzed over the last 33 years at our institution. Adults with upper urinary tract stones were included. Cases with stenotic urinary tract disease or past history of anastomotic urinary tract surgery were excluded. Stone size expressed as maximal stone diameter (MSD) and stone volume (SV) was compared between groups by one-way ANOVA. Logistic regression analyses were performed to identify predictors of MSD ≥ 6 mm. RESULTS Overall mean MSD and SV for 18,029 SPS was 4.1 mm and 11.5 mm$^{3}$, respectively, and significantly differed between stone composition groups (p < 0.001). The lowest mean MSD and SV were found for calcium oxalate monohydrate (3.6 mm and 9.0 mm$^{3}$, respectively) and the highest mean MSD and SV were found for struvite (7.9 mm and 61.0 mm$^{3}$, respectively). Stone composition and increasing age were found to be independent predictors of MSD ≥ 6 mm (both p < 0.001). Sex differentiation did not contribute as a predictor of MSD ≥ 6 mm. CONCLUSIONS Stone composition and-to a lesser extent-age serve as independent predictors of size of spontaneously passed stones. Of particular importance, large spontaneously passed stones of ≥ 6 mm may be frequently found in cystine, brushite or struvite stone formers, whereas a minority of all calcium oxalate stones exceed that cutoff. Future studies shall evaluate these parameters as possible predictors of spontaneous stone passage

Constraints on the dipole photon strength for the odd uranium isotopes

Nuclear level densities (NLDs) and photon strength functions (PSFs), also called ¿ -ray or radiation strength functions, represent average properties of the nucleus in the regime of excitation where individual levels and transition probabilities by ¿ decay are not readily accessible by experimental or theoretical means. They are key ingredients for statistical calculations of the reaction cross sections involving ¿ rays via the Hauser-Feshbach approach [1], like inelastic scattering or neutron capture reactions.Peer ReviewedAquest article té 124 autors/autores J. Moreno-Soto, S. Valenta, E. Berthoumieux, A. Chebboubi, M. Diakaki, W. Dridi, E. Dupont, F. Gunsing, M. Krticka, O. Litaize, O. Serot, O. Aberle, V. Alcayne, S. Amaducci, J. Andrzejewski, L. Audouin, V. Bécares, V. Babiano-Suarez, M. Bacak, M. Barbagallo, Th. Benedikt, S. Bennett, J. Billowes, D. Bosnar, A. Brown, M. Busso, M. Caamaño, L. Caballero-Ontanaya, F. Calviño, M. Calviani, D. Cano-Ott, A. Casanovas, F. Cerutti, E. Chiaveri, N. Colonna, G. Cortés, M. A. Cortés-Giraldo, L. Cosentino, Cristallo, L. A. Damone, P. J. Davies, M. Dietz, C. Domingo-Pardo, R. Dressler, Q. Ducasse, I. Durán, Z. Eleme, B. Fernández-Domínguez, A. Ferrari, P. Finocchiaro, V. Furman, K. Göbel, A. Gawlik-Rami, S. Gilardoni, I. F. Gonçalves, E. González-RomeroC. Guerrero, S. Heinitz, J. Heyse, D. G. Jenkins, A. Junghans, F. Käppeler, Y. Kadi, A. Kimura, I. Knapová, M. Kokkoris, Y. Kopatch, D. Kurtulgil, I. Ladarescu, C. Lampoudis, C. Lederer-Woods, S. J. Lonsdale, D. Macina, A. Manna, T. Martínez, A. Masi, C. Massimi, P. Mastinu, M. Mastromarco, E. A. Maugeri, A. Mazzone, E. Mendoza, A. Mengoni, V. Michalopoulou, P. M. Milazzo, F. MingroneA. Musumarra, A. Negret, R. Nolte, F. Ogállar, A. Oprea, N. Patronis, A. Pavlik, J. Perkowski, L. Piersanti, C. Petrone, E. Pirovano, I. Porras, J. Praena, J. M. Quesada, D. Ramos-Doval, T. Rauscher, R. Reifarth, D. Rochman, M. Sabaté-Gilarte, A. Saxena, P. Schillebeeckx, D. Schumann, A. Sekhar, A. G. Smith, N. V. Sosnin, P. Sprung, A. Stamatopoulos, G. Tagliente, J. L. Tain, A. Tarifeño-Saldivia, L. Tassan-Got, P. Torres-Sánchez, A. Tsinganis, J. Ulrich, S. Urlass, G. Vannini, V. Variale, P. Vaz, A. Ventura, D. Vescovi, V. Vlachoudis, R. Vlastou, A. Wallner, P. J. Woods, T. Wright, P. ŽugecPostprint (published version

The Changing Landscape for Stroke\ua0Prevention in AF: Findings From the GLORIA-AF Registry Phase 2

Background GLORIA-AF (Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients with Atrial Fibrillation) is a prospective, global registry program describing antithrombotic treatment patterns in patients with newly diagnosed nonvalvular atrial fibrillation at risk of stroke. Phase 2 began when dabigatran, the first non\u2013vitamin K antagonist oral anticoagulant (NOAC), became available. Objectives This study sought to describe phase 2 baseline data and compare these with the pre-NOAC era collected during phase&nbsp;1. Methods During phase 2, 15,641 consenting patients were enrolled (November 2011 to December 2014); 15,092 were eligible. This pre-specified cross-sectional analysis describes eligible patients\u2019 baseline characteristics. Atrial fibrillation&nbsp;disease characteristics, medical outcomes, and concomitant diseases and medications were collected. Data were analyzed using descriptive statistics. Results Of the total patients, 45.5% were female; median age was 71 (interquartile range: 64, 78) years. Patients were from Europe (47.1%), North America (22.5%), Asia (20.3%), Latin America (6.0%), and the Middle East/Africa (4.0%). Most had high stroke risk (CHA2DS2-VASc [Congestive heart failure, Hypertension, Age&nbsp; 6575 years, Diabetes mellitus, previous Stroke, Vascular disease, Age 65 to 74 years, Sex category] score&nbsp; 652; 86.1%); 13.9% had moderate risk (CHA2DS2-VASc&nbsp;= 1). Overall, 79.9% received oral anticoagulants, of whom 47.6% received NOAC and 32.3% vitamin K antagonists (VKA); 12.1% received antiplatelet agents; 7.8% received no antithrombotic treatment. For comparison, the proportion of phase 1 patients (of N&nbsp;= 1,063 all eligible) prescribed VKA was 32.8%, acetylsalicylic acid 41.7%, and no therapy 20.2%. In Europe in phase 2, treatment with NOAC was more common than VKA (52.3% and 37.8%, respectively); 6.0% of patients received antiplatelet treatment; and 3.8% received no antithrombotic treatment. In North America, 52.1%, 26.2%, and 14.0% of patients received NOAC, VKA, and antiplatelet drugs, respectively; 7.5% received no antithrombotic treatment. NOAC use was less common in Asia (27.7%), where 27.5% of patients received VKA, 25.0% antiplatelet drugs, and 19.8% no antithrombotic treatment. Conclusions The baseline data from GLORIA-AF phase 2 demonstrate that in newly diagnosed nonvalvular atrial fibrillation patients, NOAC have been highly adopted into practice, becoming more frequently prescribed than VKA in&nbsp;Europe and North America. Worldwide, however, a large proportion of patients remain undertreated, particularly in&nbsp;Asia&nbsp;and North America. (Global Registry on Long-Term Oral Antithrombotic Treatment in Patients With Atrial Fibrillation [GLORIA-AF]; NCT01468701

Modélisation des couches limites stables en Antarctique : calibration et analyse de sensibilité de la paramétrisation de la turbulence du modèle ARPEGE-Climat

Climate modeling is a key tool for understanding the climate system and for making projections of its future evolution. Yet numerical climate models have multiple sources of uncertainty. Among these, the representation of stable boundary layer processes remains one of the main points on which numerical models must make progress. The most extreme stable boundary layers are observed on the Antarctic plateau. A good modeling of Antarctica in numerical models is based on a good representation of energy exchanges within the boundary layer and in particular of turbulent fluxes. However, in a climate model, turbulent processes, as well as any other small-scale processes (not resolved by the dynamical part of the model), or processes not related to fluid mechanics (e.g. radiation), are based on a set of sub-models called physical parameterizations. These parameterizations introduce a certain number of parameters whose values are more or less well documented and which can be considered as the adjustment levers of the model. The model tuning step is the choice of the values of these different parameters and is considered as a crucial step in the development of the models. The classical approach is to look for an optimal model setting based on a set of metrics. This is a long and tedious work, in which one or two parameters are varied one at a time and which does not allow the exploration of all the possibilities of model adjustment. Moreover, the sources of uncertainty are not always taken into account and the whole procedure is not very reproducible. An approach inspired by History Matching has recently been proposed to calibrate the physics of atmospheric models. This approach proposes not to look for a potential optimal setting of the parameters, but to identify a region of the parameter space in which the model « performs well ». Associated with the use of statistical emulators mimicking the climate model behaviour, it allows to answer part of the problems posed by a more classical approach (exhaustive exploration of the parameter space, taking into account uncertainties, reproducibility). The work carried out during this thesis proposes to document through a hierarchy of configurations the performance of the numerical model ARPEGE-Climate over Antarctica. These simulations highlight a cold bias on the continental shelf. An empirical modification of the albedo computation is proposed that partially corrects the temperature bias during the austral summer period. A focus on Dome C (East Antarctica) shows biases regularly highlighted in the literature on the representation of stable boundary layers in numerical models. A History Matching approach is then applied to understand to what extent the biases highlighted on Dome C are due to a choice of model tuning or to intrinsic limits of the model physics. This approach, applied to a 1D version of the model, is based on an extreme stable boundary layer case (GABLS4) and a moderate boundary layer case (GABLS1). It is thus shown that the ARPEGE-Climat model contains sufficient physics to represent a range of stable boundary layers. This work was also an opportunity to contribute to the development of a tool based on these History Matching techniques and made available to the climate modeling community and to discuss the relevance of these new approaches.La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des phénomènes de couches limites stables reste un point sur lequel les modèles numériques doivent progresser. Les couches limites stables les plus extrêmes sont observées sur le plateau Antarctique. Une bonne modélisation de cette région dans les modèles numériques repose sur une bonne représentation des échanges d’énergie au sein de la couche limite et en particulier des flux turbulents. Or dans un modèle de climat, les processus turbulents, ainsi que tout phénomène non résolu par la composante dynamique du modèle reposent sur un ensemble de « sous-modèles » appelés paramétrisations physiques. Ces para-métrisations, en simplifiant les processus physiques en jeu, introduisent des paramètres dont les valeurs sont plus ou moins bien documentées et qui peuvent être considérés comme les leviers de réglage du modèle. L’étape cruciale de la calibration du modèle vise à choisir les valeurs de ces paramètres. L’approche classique consiste à chercher un réglage du modèle optimal sur la base d’un jeu de métriques. C’est un travail long et fastidieux, dans lequel on fait varier un ou deux paramètres à la fois et qui ne permet pas d’explorer l’ensemble des possibilités de réglage du modèle. De plus les sources d’incertitudes ne sont pas toujours prises en compte et l’ensemble de la procédure est peu documentée, peu formalisée, et peu reproductible. Une approche inspirée de l’History Matching a été récemment proposée pour calibrer la physique des modèles atmosphériques. Cette approche propose non pas de chercher un réglage optimal des paramètres, mais de déterminer une région de l’espace des paramètres dans lequel le modèle se « comporte bien ». Associée à l’utilisation d’émulateurs statistiques simulant le comportement du modèle de climat, elle permet de répondre à une partie des problèmes posés par une approche plus classique. Le travail réalisé au cours de cette thèse se propose de documenter à travers une hiérarchie de configurations le comportement du modèle numérique ARPEGE-Climat sur l’Antarctique. Ces simulations mettent en évidence un biais froid sur le plateau continental. Une modification empirique du calcul de l’albédo de la neige corrige partiellement ce biais durant la période de l’été austral, soulignant l’importance de sa paramétrisation pour la représentation du climat antarctique. Une étude plus détaillée sur Dôme C indique que le modèle ARPEGE-Climat peine à représenter les couches limites stables. Le modèle reproduit ce type d’erreur sur le cas de couche limite stable GABLS4 et dans une moindre mesure sur le cas GABLS1. Une approche de type History Matching est appliquée à une version 1D du modèle pour comprendre dans quelle mesure ces erreurs relèvent d’un choix de réglage du modèle ou de limites intrinsèques de sa physique. On montre ainsi que le modèle ARPEGE-Climat contient la physique suffisante pour représenter toute une gamme de couches limites stables. De plus la force de cette méthode est de pouvoir utiliser l’information obtenue dans le cadre 1D pour calibrer le modèle 3D, tout en garantissant un comportement satisfaisant sur les couches limites stables. Ce travail a également été l’occasion de contribuer au développement d’un outil basé sur ces techniques d’History Matching et mis à la disposition de la communauté de la modélisation du climat, et de discuter la pertinence de ces nouvelles approches

Modeling stable boundary layers in Antarctica : calibration and sensitivity analysis of the parameterization of turbulence in the ARPEGE-Climate model

La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des phénomènes de couches limites stables reste un point sur lequel les modèles numériques doivent progresser. Les couches limites stables les plus extrêmes sont observées sur le plateau Antarctique. Une bonne modélisation de cette région dans les modèles numériques repose sur une bonne représentation des échanges d’énergie au sein de la couche limite et en particulier des flux turbulents. Or dans un modèle de climat, les processus turbulents, ainsi que tout phénomène non résolu par la composante dynamique du modèle reposent sur un ensemble de « sous-modèles » appelés paramétrisations physiques. Ces para-métrisations, en simplifiant les processus physiques en jeu, introduisent des paramètres dont les valeurs sont plus ou moins bien documentées et qui peuvent être considérés comme les leviers de réglage du modèle. L’étape cruciale de la calibration du modèle vise à choisir les valeurs de ces paramètres. L’approche classique consiste à chercher un réglage du modèle optimal sur la base d’un jeu de métriques. C’est un travail long et fastidieux, dans lequel on fait varier un ou deux paramètres à la fois et qui ne permet pas d’explorer l’ensemble des possibilités de réglage du modèle. De plus les sources d’incertitudes ne sont pas toujours prises en compte et l’ensemble de la procédure est peu documentée, peu formalisée, et peu reproductible. Une approche inspirée de l’History Matching a été récemment proposée pour calibrer la physique des modèles atmosphériques. Cette approche propose non pas de chercher un réglage optimal des paramètres, mais de déterminer une région de l’espace des paramètres dans lequel le modèle se « comporte bien ». Associée à l’utilisation d’émulateurs statistiques simulant le comportement du modèle de climat, elle permet de répondre à une partie des problèmes posés par une approche plus classique. Le travail réalisé au cours de cette thèse se propose de documenter à travers une hiérarchie de configurations le comportement du modèle numérique ARPEGE-Climat sur l’Antarctique. Ces simulations mettent en évidence un biais froid sur le plateau continental. Une modification empirique du calcul de l’albédo de la neige corrige partiellement ce biais durant la période de l’été austral, soulignant l’importance de sa paramétrisation pour la représentation du climat antarctique. Une étude plus détaillée sur Dôme C indique que le modèle ARPEGE-Climat peine à représenter les couches limites stables. Le modèle reproduit ce type d’erreur sur le cas de couche limite stable GABLS4 et dans une moindre mesure sur le cas GABLS1. Une approche de type History Matching est appliquée à une version 1D du modèle pour comprendre dans quelle mesure ces erreurs relèvent d’un choix de réglage du modèle ou de limites intrinsèques de sa physique. On montre ainsi que le modèle ARPEGE-Climat contient la physique suffisante pour représenter toute une gamme de couches limites stables. De plus la force de cette méthode est de pouvoir utiliser l’information obtenue dans le cadre 1D pour calibrer le modèle 3D, tout en garantissant un comportement satisfaisant sur les couches limites stables. Ce travail a également été l’occasion de contribuer au développement d’un outil basé sur ces techniques d’History Matching et mis à la disposition de la communauté de la modélisation du climat, et de discuter la pertinence de ces nouvelles approches.Climate modeling is a key tool for understanding the climate system and for making projections of its future evolution. Yet numerical climate models have multiple sources of uncertainty. Among these, the representation of stable boundary layer processes remains one of the main points on which numerical models must make progress. The most extreme stable boundary layers are observed on the Antarctic plateau. A good modeling of Antarctica in numerical models is based on a good representation of energy exchanges within the boundary layer and in particular of turbulent fluxes. However, in a climate model, turbulent processes, as well as any other small-scale processes (not resolved by the dynamical part of the model), or processes not related to fluid mechanics (e.g. radiation), are based on a set of sub-models called physical parameterizations. These parameterizations introduce a certain number of parameters whose values are more or less well documented and which can be considered as the adjustment levers of the model. The model tuning step is the choice of the values of these different parameters and is considered as a crucial step in the development of the models. The classical approach is to look for an optimal model setting based on a set of metrics. This is a long and tedious work, in which one or two parameters are varied one at a time and which does not allow the exploration of all the possibilities of model adjustment. Moreover, the sources of uncertainty are not always taken into account and the whole procedure is not very reproducible. An approach inspired by History Matching has recently been proposed to calibrate the physics of atmospheric models. This approach proposes not to look for a potential optimal setting of the parameters, but to identify a region of the parameter space in which the model « performs well ». Associated with the use of statistical emulators mimicking the climate model behaviour, it allows to answer part of the problems posed by a more classical approach (exhaustive exploration of the parameter space, taking into account uncertainties, reproducibility). The work carried out during this thesis proposes to document through a hierarchy of configurations the performance of the numerical model ARPEGE-Climate over Antarctica. These simulations highlight a cold bias on the continental shelf. An empirical modification of the albedo computation is proposed that partially corrects the temperature bias during the austral summer period. A focus on Dome C (East Antarctica) shows biases regularly highlighted in the literature on the representation of stable boundary layers in numerical models. A History Matching approach is then applied to understand to what extent the biases highlighted on Dome C are due to a choice of model tuning or to intrinsic limits of the model physics. This approach, applied to a 1D version of the model, is based on an extreme stable boundary layer case (GABLS4) and a moderate boundary layer case (GABLS1). It is thus shown that the ARPEGE-Climat model contains sufficient physics to represent a range of stable boundary layers. This work was also an opportunity to contribute to the development of a tool based on these History Matching techniques and made available to the climate modeling community and to discuss the relevance of these new approaches

Modélisation des couches limites stables en Antarctique : calibration et analyse de sensibilité de la paramétrisation de la turbulence du modèle ARPEGE-Climat

Climate modeling is a key tool for understanding the climate system and for making projections of its future evolution. Yet numerical climate models have multiple sources of uncertainty. Among these, the representation of stable boundary layer processes remains one of the main points on which numerical models must make progress. The most extreme stable boundary layers are observed on the Antarctic plateau. A good modeling of Antarctica in numerical models is based on a good representation of energy exchanges within the boundary layer and in particular of turbulent fluxes. However, in a climate model, turbulent processes, as well as any other small-scale processes (not resolved by the dynamical part of the model), or processes not related to fluid mechanics (e.g. radiation), are based on a set of sub-models called physical parameterizations. These parameterizations introduce a certain number of parameters whose values are more or less well documented and which can be considered as the adjustment levers of the model. The model tuning step is the choice of the values of these different parameters and is considered as a crucial step in the development of the models. The classical approach is to look for an optimal model setting based on a set of metrics. This is a long and tedious work, in which one or two parameters are varied one at a time and which does not allow the exploration of all the possibilities of model adjustment. Moreover, the sources of uncertainty are not always taken into account and the whole procedure is not very reproducible. An approach inspired by History Matching has recently been proposed to calibrate the physics of atmospheric models. This approach proposes not to look for a potential optimal setting of the parameters, but to identify a region of the parameter space in which the model « performs well ». Associated with the use of statistical emulators mimicking the climate model behaviour, it allows to answer part of the problems posed by a more classical approach (exhaustive exploration of the parameter space, taking into account uncertainties, reproducibility). The work carried out during this thesis proposes to document through a hierarchy of configurations the performance of the numerical model ARPEGE-Climate over Antarctica. These simulations highlight a cold bias on the continental shelf. An empirical modification of the albedo computation is proposed that partially corrects the temperature bias during the austral summer period. A focus on Dome C (East Antarctica) shows biases regularly highlighted in the literature on the representation of stable boundary layers in numerical models. A History Matching approach is then applied to understand to what extent the biases highlighted on Dome C are due to a choice of model tuning or to intrinsic limits of the model physics. This approach, applied to a 1D version of the model, is based on an extreme stable boundary layer case (GABLS4) and a moderate boundary layer case (GABLS1). It is thus shown that the ARPEGE-Climat model contains sufficient physics to represent a range of stable boundary layers. This work was also an opportunity to contribute to the development of a tool based on these History Matching techniques and made available to the climate modeling community and to discuss the relevance of these new approaches.La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des phénomènes de couches limites stables reste un point sur lequel les modèles numériques doivent progresser. Les couches limites stables les plus extrêmes sont observées sur le plateau Antarctique. Une bonne modélisation de cette région dans les modèles numériques repose sur une bonne représentation des échanges d’énergie au sein de la couche limite et en particulier des flux turbulents. Or dans un modèle de climat, les processus turbulents, ainsi que tout phénomène non résolu par la composante dynamique du modèle reposent sur un ensemble de « sous-modèles » appelés paramétrisations physiques. Ces para-métrisations, en simplifiant les processus physiques en jeu, introduisent des paramètres dont les valeurs sont plus ou moins bien documentées et qui peuvent être considérés comme les leviers de réglage du modèle. L’étape cruciale de la calibration du modèle vise à choisir les valeurs de ces paramètres. L’approche classique consiste à chercher un réglage du modèle optimal sur la base d’un jeu de métriques. C’est un travail long et fastidieux, dans lequel on fait varier un ou deux paramètres à la fois et qui ne permet pas d’explorer l’ensemble des possibilités de réglage du modèle. De plus les sources d’incertitudes ne sont pas toujours prises en compte et l’ensemble de la procédure est peu documentée, peu formalisée, et peu reproductible. Une approche inspirée de l’History Matching a été récemment proposée pour calibrer la physique des modèles atmosphériques. Cette approche propose non pas de chercher un réglage optimal des paramètres, mais de déterminer une région de l’espace des paramètres dans lequel le modèle se « comporte bien ». Associée à l’utilisation d’émulateurs statistiques simulant le comportement du modèle de climat, elle permet de répondre à une partie des problèmes posés par une approche plus classique. Le travail réalisé au cours de cette thèse se propose de documenter à travers une hiérarchie de configurations le comportement du modèle numérique ARPEGE-Climat sur l’Antarctique. Ces simulations mettent en évidence un biais froid sur le plateau continental. Une modification empirique du calcul de l’albédo de la neige corrige partiellement ce biais durant la période de l’été austral, soulignant l’importance de sa paramétrisation pour la représentation du climat antarctique. Une étude plus détaillée sur Dôme C indique que le modèle ARPEGE-Climat peine à représenter les couches limites stables. Le modèle reproduit ce type d’erreur sur le cas de couche limite stable GABLS4 et dans une moindre mesure sur le cas GABLS1. Une approche de type History Matching est appliquée à une version 1D du modèle pour comprendre dans quelle mesure ces erreurs relèvent d’un choix de réglage du modèle ou de limites intrinsèques de sa physique. On montre ainsi que le modèle ARPEGE-Climat contient la physique suffisante pour représenter toute une gamme de couches limites stables. De plus la force de cette méthode est de pouvoir utiliser l’information obtenue dans le cadre 1D pour calibrer le modèle 3D, tout en garantissant un comportement satisfaisant sur les couches limites stables. Ce travail a également été l’occasion de contribuer au développement d’un outil basé sur ces techniques d’History Matching et mis à la disposition de la communauté de la modélisation du climat, et de discuter la pertinence de ces nouvelles approches

Modélisation des couches limites stables en Antarctique : calibration et analyse de sensibilité de la paramétrisation de la turbulence du modèle ARPEGE-Climat

Climate modeling is a key tool for understanding the climate system and for making projections of its future evolution. Yet numerical climate models have multiple sources of uncertainty. Among these, the representation of stable boundary layer processes remains one of the main points on which numerical models must make progress. The most extreme stable boundary layers are observed on the Antarctic plateau. A good modeling of Antarctica in numerical models is based on a good representation of energy exchanges within the boundary layer and in particular of turbulent fluxes. However, in a climate model, turbulent processes, as well as any other small-scale processes (not resolved by the dynamical part of the model), or processes not related to fluid mechanics (e.g. radiation), are based on a set of sub-models called physical parameterizations. These parameterizations introduce a certain number of parameters whose values are more or less well documented and which can be considered as the adjustment levers of the model. The model tuning step is the choice of the values of these different parameters and is considered as a crucial step in the development of the models. The classical approach is to look for an optimal model setting based on a set of metrics. This is a long and tedious work, in which one or two parameters are varied one at a time and which does not allow the exploration of all the possibilities of model adjustment. Moreover, the sources of uncertainty are not always taken into account and the whole procedure is not very reproducible. An approach inspired by History Matching has recently been proposed to calibrate the physics of atmospheric models. This approach proposes not to look for a potential optimal setting of the parameters, but to identify a region of the parameter space in which the model « performs well ». Associated with the use of statistical emulators mimicking the climate model behaviour, it allows to answer part of the problems posed by a more classical approach (exhaustive exploration of the parameter space, taking into account uncertainties, reproducibility). The work carried out during this thesis proposes to document through a hierarchy of configurations the performance of the numerical model ARPEGE-Climate over Antarctica. These simulations highlight a cold bias on the continental shelf. An empirical modification of the albedo computation is proposed that partially corrects the temperature bias during the austral summer period. A focus on Dome C (East Antarctica) shows biases regularly highlighted in the literature on the representation of stable boundary layers in numerical models. A History Matching approach is then applied to understand to what extent the biases highlighted on Dome C are due to a choice of model tuning or to intrinsic limits of the model physics. This approach, applied to a 1D version of the model, is based on an extreme stable boundary layer case (GABLS4) and a moderate boundary layer case (GABLS1). It is thus shown that the ARPEGE-Climat model contains sufficient physics to represent a range of stable boundary layers. This work was also an opportunity to contribute to the development of a tool based on these History Matching techniques and made available to the climate modeling community and to discuss the relevance of these new approaches.La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des phénomènes de couches limites stables reste un point sur lequel les modèles numériques doivent progresser. Les couches limites stables les plus extrêmes sont observées sur le plateau Antarctique. Une bonne modélisation de cette région dans les modèles numériques repose sur une bonne représentation des échanges d’énergie au sein de la couche limite et en particulier des flux turbulents. Or dans un modèle de climat, les processus turbulents, ainsi que tout phénomène non résolu par la composante dynamique du modèle reposent sur un ensemble de « sous-modèles » appelés paramétrisations physiques. Ces para-métrisations, en simplifiant les processus physiques en jeu, introduisent des paramètres dont les valeurs sont plus ou moins bien documentées et qui peuvent être considérés comme les leviers de réglage du modèle. L’étape cruciale de la calibration du modèle vise à choisir les valeurs de ces paramètres. L’approche classique consiste à chercher un réglage du modèle optimal sur la base d’un jeu de métriques. C’est un travail long et fastidieux, dans lequel on fait varier un ou deux paramètres à la fois et qui ne permet pas d’explorer l’ensemble des possibilités de réglage du modèle. De plus les sources d’incertitudes ne sont pas toujours prises en compte et l’ensemble de la procédure est peu documentée, peu formalisée, et peu reproductible. Une approche inspirée de l’History Matching a été récemment proposée pour calibrer la physique des modèles atmosphériques. Cette approche propose non pas de chercher un réglage optimal des paramètres, mais de déterminer une région de l’espace des paramètres dans lequel le modèle se « comporte bien ». Associée à l’utilisation d’émulateurs statistiques simulant le comportement du modèle de climat, elle permet de répondre à une partie des problèmes posés par une approche plus classique. Le travail réalisé au cours de cette thèse se propose de documenter à travers une hiérarchie de configurations le comportement du modèle numérique ARPEGE-Climat sur l’Antarctique. Ces simulations mettent en évidence un biais froid sur le plateau continental. Une modification empirique du calcul de l’albédo de la neige corrige partiellement ce biais durant la période de l’été austral, soulignant l’importance de sa paramétrisation pour la représentation du climat antarctique. Une étude plus détaillée sur Dôme C indique que le modèle ARPEGE-Climat peine à représenter les couches limites stables. Le modèle reproduit ce type d’erreur sur le cas de couche limite stable GABLS4 et dans une moindre mesure sur le cas GABLS1. Une approche de type History Matching est appliquée à une version 1D du modèle pour comprendre dans quelle mesure ces erreurs relèvent d’un choix de réglage du modèle ou de limites intrinsèques de sa physique. On montre ainsi que le modèle ARPEGE-Climat contient la physique suffisante pour représenter toute une gamme de couches limites stables. De plus la force de cette méthode est de pouvoir utiliser l’information obtenue dans le cadre 1D pour calibrer le modèle 3D, tout en garantissant un comportement satisfaisant sur les couches limites stables. Ce travail a également été l’occasion de contribuer au développement d’un outil basé sur ces techniques d’History Matching et mis à la disposition de la communauté de la modélisation du climat, et de discuter la pertinence de ces nouvelles approches

TATA-BOX : une boîte à outils pour outiller la transition agroécologique des territoires

À partir d'une démarche initiée par trois chercheurs de l'INRA (Duru, Fares, Therond), visant à proposer un cadre théorique pour engager une transition agroécologique sur un territoire, une boîte à outil appelée TATA-BOX (Transition Agroécologique des Territoires Agricoles) a été conçue par une équipe pluridisciplinaire de chercheurs. Cette boite à outils a été expérimentée sur deux territoires, le PETR Pays Midi-Quercy et le PTR Centre Ouest Aveyron. Présentation et éléments réflexifs