San Rafael Glacier and Northern Patagonia Icefield surface mass balance estimation from different approaches

Estimation du bilan masse de surface du Glacier San Rafael et du Champ du Glace Nord de Patagonie par diverses approches Le champ de glace nord de Patagonie (NPI) a connu des pertes de glace accélérées depuis le Petit Âge de Glace (PAG). Cette thèse évalue les conditions climatiques moyennes régnant en Patagonie, ainsi que les bilans de masse de surface et les flux de glace engendrés par la dynamique de la glace du NPI. En raison du manque de données disponibles, l’approche est principalement basée sur des modélisations physiques à la fois des conditions atmosphériques et de la dynamique de l’écoulement des glaciers.Dans un premier temps, la dynamique du glacier San Rafael (SRG) est modélisée à l’aide du modèle full-Stokes Elmer/Ice. Le modèle d’écoulement est initialisé et contraint à l’aide des données de vitesse de surface et d’altitude du lit rocheux. Le modèle est forcé en considérant diverses paramétrisations et scénarios d’évolution du bilan de masse de surface (BMS) avec l’altitude. Les modélisations visent à retrouver un accord entre bilan de masse total, BMS et dynamique de la glace. Les simulations montrent que les études précédentes ont systématiquement surévalué l’accumulation sur le plateau et à haute altitude. Le déséquilibre du glacier est principalement contrôlé par un flux de glace élevé (-0.83 +- 0.08 Gt/a) en comparaison du BMS légèrement positif (0.08 +- 0.06 Gt a-1). Nos modélisations permettent d’évaluer que les pertes de glace irréversibles pour le glacier (ou committed mass balance) seront en moyenne de 0.34 +- 0.03 Gt/a pour le prochain siècle. Cette valeur est la perte minimale attendue pour ce glacier en réponse au changement climatique futur.Dans un second temps, nous modélisons le BMS de SRG et de NPI à l’aide d’un modèle de circulation atmosphérique régionale, le modèle MAR. Le modèle est forcé par les reanalyses climatiques ERA-Interim et adapté de façon à reproduire l’accumulation mesurée sur le plateau. Une attention particulière est aussi portée aux valeurs d’ablation et d’albédo. Les températures et précipitations sont validées à l’aide de données provenant des vallées alentour. Entre 1980 et 2014, les valeurs de BMS intégrées à l’échelle du SRG et de NPI était de 0.86 Gt/a et -1.84 Gt/a, respectivement, associées à une forte variabilité interannuelle (de 1.4 Gt/a et 6.1 Gt/a respectivement). Cette variabilité dépend directement de celle des températures et des précipitations neigeuses en Patagonie. En raison de l’hypsometrie du SRG, de faibles variations de BMS autour de la ligne d’équilibre ont un impact très fort sur la valeur intégrée de BMS à l’échelle du glacier. Néanmoins, l’obtention de données in-situ d’accumulation est encore nécessaire pour réduire l’incertitude des valeurs de BMS. Ici, les BMS intégrés à l’échelle des trois plus gros glaciers à terminaison terrestre de NPI ont été validés à partir de bilans géodésiques. Ainsi, combinée aux pertes par vêlage, la valeur négative de BMS proposée pour NPI aurait permis la perte de masse du champ de glace depuis les années 80.Enfin, l’étude du bilan d’énergie de surface révèle que les variations d’albédo contrôlent celles du BMS, car il contrôle le rayonnement de courtes longueurs d’ondes et la fonte du glacier. Les variations d’albédo expliquent indirectement le lien existant entre température et fonte celui-ci étant conditionné par la phase des précipitations sur le plateau. Ainsi, les changements des précipitations neigeuses expliquent les variations de BMS, et nous supposons que les conditions climatiques ayant régné au PAG étaient plus humides et ont permis au glacier de se développer jusqu’à des altitudes trop faibles pour que les glaciers soient stables aujourd’hui.Cette thèse a ainsi permis d’évaluer les conditions atmosphériques régionales et de mieux contraindre la dynamique des glaciers et les valeurs de BMS du champ de glace NPI. Néanmoins, de nouvelles estimations sont à effectuer en zone d’accumulations de NPI pour contraindre encore le BMS et conclure définitivement sur les causes du recul de NPI depuis le PAG.