Pôle Alpin Risques Naturels (PARN) Alpes–Climat–Risques Avec le soutien de la Région Rhône-Alpes (2007-2014)
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Fiche bibliographique

 

Réf. Le Meur et al. 2007 - A

Référence bibliographique
LE MEUR E., GERBAUX M., SCHAFER M., VINCENT C. (2007). – Disappearance of an Alpine glacier over the 21st Century simulated from modeling its future surface mass balance. Earth and Planetary Science Letters, 261(3-4), pp. 367-374. PDF

Abstract : A spatially-distributed snow/ice model is used to simulate the surface mass balance of the Saint Sorlin Glacier (French Alps) over the 1981–2004 period. The modeled mass balance globally reproduces field data except over places where, because of the scarcity of measurements, small-scale features as proposed by the model are smoothed out by the data interpolation. Both measured and simulated mass balance fields are then used to force a 2-D ice flow model and comparison of respective results show similar large-scale glacier flow dynamics. On the other hand, at a smaller scale, the present-day ice distribution computed from the modeled mass balance field sometimes deviates from that obtained with the interpolated field mass balance. It particularly offers a better match to observations by succeeding in reproducing a specific deglaciation pattern in the upper part of the glacier. These preliminary results led us to consider the possibility of substituting modeled mass balance series to measured ones, especially when modeling the future of the glacier. This latter approach is thus applied to simulate the glacier response under the IPCC SRESB1 scenario. Results show a rapid decay leading to a total disappearance of the glacier by the year 2070.

Mots-clés
 glacier, climate, mass balance, meteorology, modeling, ice dynamics

Organismes / Contact

Authors / Auteurs :

LE MEUR E., Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l'Environnement, BP 96, 38402 Saint Martin d'Heres, France

GERBAUX M., Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l'Environnement, BP 96, 38402 Saint Martin d'Heres, France

SCHAFER M., Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l'Environnement, BP 96, 38402 Saint Martin d'Heres, France

VINCENT C., Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l'Environnement, BP 96, 38402 Saint Martin d'Heres, France


(1) - Paramètre(s) atmosphérique(s) modifié(s)
(2) - Elément(s) du milieu impacté(s)
(3) - Type(s) d'aléa impacté(s)
(3) - Sous-type(s) d'aléa
  glacier mass balance/glacier response to climate change    

Pays / Zone
Massif / Secteur
Site(s) d'étude
Exposition
Altitude
Période(s) d'observation
France French Alps Saint Sorlin     1981-2004

(1) - Modifications des paramètres atmosphériques
Reconstitutions
 
Observations

 

Modélisations
 
Hypothèses
 

Informations complémentaires (données utilisées, méthode, scénarios, etc.)



(2) - Effets du changement climatique sur le milieu naturel
Reconstitutions
 
Observations

 Our results for a relatively small glacier lying at intermediate altitudes (2700–3400 m a.s.l.) suggest a rapid disappearance well before the end of the 21st Century.

The fact that such a ‘moderate’ climatic scenario (only +1.8° in 100 yr compared to +4° or even +6° for other IPCC results) leads to the total disappearance of the glacier emphasizes the high sensitivity of glaciers to climate, thereby justifying their designation as good climate indicators.

The interest of modeling glacier surface mass balance is twofold. It first allows to fill incomplete mass balance series (in terms of spatial and temporal coverages) and secondly, it is the most straightforward way of assessing the future of glaciers under various climatic scenarios.

A forecast of the loss of glacierized surfaces over the Alps in the forthcoming decades has been proposed by Paul et al. (2004) by using digitized glacier outlines derived from satellite data. For this purpose, the 1973–98 observed retreats for various altitudinal ranges are extrapolated in the future. If this method can be envisaged for the near future, such extrapolations over too long periods can rapidly become misleading because they do not account for the dynamical adjustment of glaciers to their environment.

Predicting the long term future of glaciers requires not only the knowledge of the future climatic conditions and their impacts on glacier mass balance, but also the way glaciers will respond (terminus position changes for instance). This dynamic response is complex because it implies numerous physical processes responsible for a characteristic response time for each glacier.

Nos résultats, pour un glacier relativement petit de moyenne altitude (2700-3400m) mettent en évidence une disparition rapide bien avant la fin du XXIème siècle.

Le fait qu’un scénario climatique « modéré » (augmentation de seulement 1.80°C en 100 ans contre 4°C à 6°C d’augmentation pour les autres résultats IPCC) soit à l’origine de la disparition totale du glacier met en valeur la très haute sensibilité des glaciers aux évolutions climatiques, et justifient ainsi leur caractérisation de bons indicateurs du changement climatique.

L’intérêt de modéliser le bilan de masse des glaciers est double. D’une part, cela permet de compléter les séries incomplètes des bilans de masse (en termes de couverture spatiale et de couverture temporelle). D’autre part, c’est la manière la plus directe d’analyser les variations futures des glaciers, en fonction des différents scénarios climatiques.

Paul et al. (2004) ont proposé, en utilisant la digitalisation, à partir des campagnes de photographies satellites, des contours des glaciers, une estimation de la perte de la surface englacée dans les Alpes, dans les prochaines décennies. Dans cette optique, le retrait glaciaire observé pour différentes tranches d’altitude, entre 1973 et 1998, a été extrapolé dans le futur. Bien que cette méthode puisse être envisagée pour le futur proche, de telles extrapolations pour une période de temps long peuvent rapidement être à l’origine d’erreurs, étant donné qu’elles ne prennent pas en compte les ajustements physiques des glaciers à leur environnement.

Prévoir le futur des glaciers sur un temps long sous-entend connaître non seulement les conditions climatiques futures ainsi que leurs impacts sur les bilans de masse des glaciers, mais aussi connaître les réactions des glaciers à ces changements (évolution de la langue terminale et de sa position, par exemple). Cette réponse dynamique des glaciers est complexe car elle impliques de nombreux processus physiques qui peuvent chacun modifier la manière dont le glacier va s’adapter aux différentes variations climatiques.

Modélisations
Hypothèses
 

Sensibilité du milieu à des paramètres climatiques
Informations complémentaires (données utilisées, méthode, scénarios, etc.)
 

The core of the modeled approach lies in CROCUS (Brun et al., 1989, 1992), a prognostic snow model adapted for glaciers.

Meteorological input data (2-m air temperature and moisture, 10-m wind speed, precipitation amount and phase, long and short-wave radiation components, and cloudiness) come from the disaggregator SAFRAN

Le cœur de l’approche par modélisation se base sur CROCUS, un pronostique de modèle neigeux, adapté pour les glaciers.

Les données météorologiques utilisées viennent de la base de données SAFRAN.


(3) - Effets du changement climatique sur l'aléa
Reconstitutions
 
Observations
 
Modélisations
 
Hypothèses
 

Paramètre de l'aléa
Sensibilité du paramètres de l'aléa à des paramètres climatiques
Informations complémentaires (données utilisées, méthode, scénarios, etc.)
 
 
 

(4) - Remarques générales
 

(5) - Syntèses et préconisations
 

Références citées :

Brun, E., Martin, E., Simon, V., Gendre, C., Coleou, C., 1989. An energy and mass model of snow cover for operational avalanche forecasting. J. Glaciol. 35 (121), 333–342.

Brun, E., David, P., Sudul, M., Brugnot, G., 1992. A numerical model to simulate snow-cover stratigraphy for operational avalanche forecasting. J. Glaciol. 38 (128), 13–22.

Delworth, et al., 2005. GFDL's CM2 global coupled climate models— part I: formulation and simulation characteristics. J. Climate 19 (5), 643–674.

Durand, Y., Brun, E., Merindol, L., Guiyomarc’h, G., Lesaffre and, B., 1993. A meteorological estimation of relevant parameters for snow models. Ann. Glaciol. 18, 65–71.

Gerbaux, M., Genthon, C., Etchevers, P., Vincent, C., Dedieu, J.P., 2005. Surface balance of the glaciers in the French Alps: distributed modeling and sensitivity to climate change. J. Glaciol. 51 (175), 561–572.

Hutter, K. 1983. Theoretical Glacilogy; material science of ice and the mechanics of glaciers and ice sheets. Dordrecht, etc., D. Reidel Publishing Co., Tokyo, Terra Scientific Publishing Co. Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001. Climate Change: Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge Univ. Press, New York.

Le Meur, E.,Vincent, C., 2003.Atwo-dimensional shallowice-flow model of Glacier de Saint Sorlin, France. J. Glaciol. 49 (167), 525–538.

LeMeur, E., Gagliardini, O., Zwinger, T., Ruokolainen, J., 2004. Glacier flow modelling: a comparison of the ShallowIce Approximation and the full-Stokes solution. C. R. Phys. 5, 709–722.

Lliboutry, L., 1974. Multivariate statistical analysis of glaciers annual balances. J. Glaciol. 13 (69), 371–392.

Oerlemans, J., Fortuin, J.P., 1992. Sensitivity of glaciers and small ice caps to greenhouse warming. Science 258, 115–117.

Oerlemans, J., Hoogendoorn, N.C., 1989. Mass-balance gradients and climatic change. J. Glaciol. 35 (121), 399–405.

Paul, F., Kääb, A., Maisch, M., Kellenberger, T., Haeberli, W., 2004. Rapid disintegration of Alpine glaciers observed with satellite data. Geophys. Res. Lett. 31, L21402. doi:10.1029/2004GL020816.

Schär, C., Vidale, P.L., Lüthi, D., Frei, C., Häberli, C., Liniger, M.A., Appenzeller, C., 2004. The role of increasing temperature variability for European summer heat waves. Nature 427, 332–336. doi:10.1038/nature02300.

Vincent, C., 2002. Influence of climate change over the 20th Century on four French glacier mass balance. J. Geophys. Res. 107 (D19), 4375. doi:10.1029/2001JD000832.

Vincent, C., Vallon, M., Reynaud, L., Le Meur, E., 2000. Dynamic behavior analysis of glacier de Saint Sorlin, France, from 40 years of observations, 1957–97. J. Glaciol. 46 (154), 499–506.


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