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5 results on '"J.-M. Soubeyroux"'

1. Observed snow depth trends in the European Alps: 1971 to 2019

Author

M. Matiu, A. Crespi, G. Bertoldi, C. M. Carmagnola, C. Marty, S. Morin, W. Schöner, D. Cat Berro, G. Chiogna, L. De Gregorio, S. Kotlarski, B. Majone, G. Resch, S. Terzago, M. Valt, W. Beozzo, P. Cianfarra, I. Gouttevin, G. Marcolini, C. Notarnicola, M. Petitta, S. C. Scherrer, U. Strasser, M. Winkler, M. Zebisch, A. Cicogna, R. Cremonini, A. Debernardi, M. Faletto, M. Gaddo, L. Giovannini, L. Mercalli, J.-M. Soubeyroux, A. Sušnik, A. Trenti, S. Urbani, V. Weilguni, European Academy Bozen/Bolzano (EURAC), Centre d'Etudes de la Neige (CEN), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo France-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Météo France, Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble (OSUG ), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Météo-France -Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Université Savoie Mont Blanc (USMB [Université de Savoie] [Université de Chambéry])-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Université Grenoble Alpes (UGA), Météo-France Direction Interrégionale Sud-Est (DIRSE), and Météo-France

Subjects
010504 meteorology & atmospheric sciences, Range (biology), 0208 environmental biotechnology, 02 engineering and technology, Forcing (mathematics), 010502 geochemistry & geophysics, Spatial distribution, 01 natural sciences, [SDU.STU.GL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Glaciology, [SDU.STU.HY]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Hydrology, lcsh:Environmental sciences, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, 0105 earth and related environmental sciences, Earth-Surface Processes, Water Science and Technology, Climate zones, lcsh:GE1-350, lcsh:QE1-996.5, Elevation, Albedo, Snow, ddc, 020801 environmental engineering, lcsh:Geology, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, Environmental science, Physical geography, Snow cover
Abstract

The European Alps stretch over a range of climate zones which affect the spatial distribution of snow. Previous analyses of station observations of snow were confined to regional analyses. Here, we present an Alpine-wide analysis of snow depth from six Alpine countries – Austria, France, Germany, Italy, Slovenia, and Switzerland – including altogether more than 2000 stations of which more than 800 were used for the trend assessment. Using a principal component analysis and k-means clustering, we identified five main modes of variability and five regions which match the climatic forcing zones: north and high Alpine, north-east, north-west, south-east, and south and high Alpine. Linear trends of monthly mean snow depth between 1971 and 2019 showed decreases in snow depth for most stations from November to May. The average trend among all stations for seasonal (November to May) mean snow depth was −8.4 % per decade, for seasonal maximum snow depth −5.6 % per decade, and for seasonal snow cover duration −5.6 % per decade. Stronger and more significant trends were observed for periods and elevations where the transition from snow to snow-free occurs, which is consistent with an enhanced albedo feedback. Additionally, regional trends differed substantially at the same elevation, which challenges the notion of generalizing results from one region to another or to the whole Alps. This study presents an analysis of station snow depth series with the most comprehensive spatial coverage in the European Alps to date.

Published
2021
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2. Étude des températures simulées avec Méso-NH : sensibilité à l’artificialisation des sols à Grenoble et Lyon

Author

Diallo-Dudek, Julita, Masson, Valéry, Planchon, Olivier, Comby, Jacques, Lac, Christine, Pergaud, Julien, Allegri-Martiny, Nadège, Pohl, Benjamin, Richard, Yves, Lemonsu, Aude, Biogéosciences [UMR 6282] (BGS), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Centre national de recherches météorologiques (CNRM), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Observatoire Midi-Pyrénées (OMP), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3), Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National d'Études Spatiales [Toulouse] (CNES)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Météo-France -Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Environnement, Ville, Société (EVS), École normale supérieure de Lyon (ENS de Lyon)-École des Mines de Saint-Étienne (Mines Saint-Étienne MSE), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université Lumière - Lyon 2 (UL2)-Université Jean Moulin - Lyon 3 (UJML), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Jean Monnet - Saint-Étienne (UJM)-École Nationale des Travaux Publics de l'État (ENTPE)-École nationale supérieure d'architecture de Lyon (ENSAL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), J.-M. Soubeyroux & D. Serça, and Laffont, Rémi

Subjects
[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, circulation locale, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, simulation numérique, îlot de chaleur urbain, topographie
Abstract

International audience; La modélisation atmosphérique à très fine échelle permet d’analyser la dynamique de l’îlot dechaleur urbain en contexte de topographie complexe. Deux simulations (Urbaine et Non-Urbaine) mettenten évidence les effets associés à l'urbanisation. La taille des agglomérations, dans le cas de Lyon etGrenoble, n'influence pas la différence de température entre les deux simulations. Les conditions destabilité influencent fortement ces différences. L'ICU peut être intensifié par l'affaiblissement du vent oul’effet de piégeage et/ou le développement d’une couche d’inversion.

Published
2022

3. Evolution of dry season low cloud cover over the Atlantic coast of Central Africa from diurnal to interannual scale

Author

Moron, Vincent, Aellig, Raffael, Backita, Lewis, Berger, Alexandre, Bigot, Sylvain, Camberlin, Pierre, Castel, Thierry, Champagne, Olivier, Fink, Andreas, Knippertz, Peter, Maloba Makanga, Jean Damien, Mariscal, Armand, Morel, Béatrice, Ouhechou, Amine, Pergaud, Julien, Philippon, Nathalie, Samba, Gaston, Sèze, Geneviève, Centre européen de recherche et d'enseignement des géosciences de l'environnement (CEREGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Aix Marseille Université (AMU)-Collège de France (CdF (institution))-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), Institute for Meteorology and Climate Research (IMK), Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Lanaspet, Université Omar Bongo [Libreville, Gabon], Biogéosciences [UMR 6282] (BGS), Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Géosciences de l’Environnement (IGE), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ), Université Grenoble Alpes (UGA), Energy Lab (ENERGY Lab), Université de La Réunion (UR), Université Marien Ngouabi, Laboratoire de Météorologie Dynamique (UMR 8539) (LMD), Institut national des sciences de l'Univers (INSU - CNRS)-École polytechnique (X)-École des Ponts ParisTech (ENPC)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Département des Géosciences - ENS Paris, École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL), J.-M. Soubeyroux & D. Serça, Dijon (Kevin Oudard), Institut Agro, and CREE

Subjects
diurnal cycle, Afrique Centrale, Central Africa, [SDV.EE.BIO] Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Bioclimatology, [SDU.STU.CL]Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, Modèles CMIP6, [SDV.EE.BIO]Life Sciences [q-bio]/Ecology, environment/Bioclimatology, Nuages bas, Cycle diurne, CMIP6 models, low clouds
Abstract

Despite its bioclimatic importance, few studies have focused on the stratiform low-level cloud cover ofthe dry season (June-September) of the Atlantic coast of Central Africa. Using in-situ data documenting theperiod 1971-2019, we show that this cloud cover is underestimated by SAFNWC satellite observations andCMIP6 models. We identify three types of days: clear, cloudy at night and totally cloudy, the latterbeing more frequent on the coast and inland, to the windward of the Cristal and Chaillu Mountains. Onan interannual scale, temperature anomalies in the South Tropical Atlantic, the equatorial Pacific and theCongo Basin, by modulating the meridional and zonal circulation cells, influence the stability of the lowerlayers, the vertical shear and ultimately the frequency of the cloudiest days., Malgré son importance bioclimatique, peu d'études se sont intéressées à la couverture nuageuse basse stratiforme de saison sèche (juin-septembre) de la façade Atlantique de l'Afrique Centrale. Grâce à des données in-situ documentant la période 1971-2019, nous montrons que cette couverture nuageuse est sous-estimée par les observations satellites SAFNWC et les modèles CMIP6. Nous identifions trois types de journées : claires, nuageuses la nuit et totalement nuageuses, ces dernières étant plus fréquentes sur la côte et l'intérieur, au vent des Monts de Cristal et de Chaillu. A l'échelle interannuelle, les anomalies de température dans l'Atlantique tropical Sud, le Pacifique équatorial et le bassin du Congo, en modulant les cellules méridienne et zonale de circulation jouent sur la stabilité des basses couches, le cisaillement vertical et in-fine la fréquence des journées les plus nuageuses.

Published
2022

4. Comment et pour qui cartographier l’îlot de chaleur urbain (ICU) ?

Author

Richard, Yves, Crétat, Julien, Diallo-Dudek, Julita, Martiny, Nadège, Pergaud, Julien, Pohl, Benjamin, Poupelin, Mélissa, Rega, Mario, Joly, Daniel, Roy, Damien, Thévenin, Thomas, Emery, Justin, Granjon, Ludovic, Besset, Suzie, Codet-Hache, Oanez, Dodet, Marie-Françoise, Fau, David, Volatier, Anne, Laffont, Rémi, and J.-M. Soubeyroux & D. Serça

Subjects
Îlot de Chaleur Urbain, [SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, Cartographie, Dijon-Métropole, Géostatistique
Abstract

Le réseau MUSTARDijon offre la possibilité de procéder à une cartographie fine des températureshoraires sur Dijon Métropole. La méthode proposée ici repose sur des régressions linéaires multiplesmobilisant deux familles de prédicteurs : des descripteurs du relief et des descripteurs de l’occupation dusol. L’application porte sur la canicule de l’été 2020 (6-9 août). Deux configurations sont comparées. L’une,en mode recherche, laisse la possibilité aux descripteurs de varier dynamiquement en fonction de leurpertinence statistique, l’autre, en mode opérationnel, impose les 5 mêmes descripteurs en entrée. Entermes de performance statistique ou de structure spatiale, l’impact de la méthode n’est pas négligeable.

Published
2022

5. Impacts d’une meilleure description de la végétation urbaine sur des simulations du climat urbain avec SURFEX-TEB

Author

Poupelin, Mélissa, Pergaud, Julien, Roy, Damien, Diallo-Dudek, Julita, Granjon, Ludovic, Martiny, Nadège, Crétat, Julien, Rega, Mario, Richard, Yves, Thévenin, Thomas, Laffont, Rémi, and J.-M. Soubeyroux & D. Serça

Subjects
[SDU.STU.CL] Sciences of the Universe [physics]/Earth Sciences/Climatology, Modélisation, Îlot de chaleur urbain, Végétation urbaine, Dijon Métropole
Abstract

Le réseau MUSTARDijon offre la possibilité de procéder à une cartographie fine des températureshoraires sur Dijon Métropole. La méthode proposée ici repose sur des régressions linéaires multiplesmobilisant deux familles de prédicteurs : des descripteurs du relief et des descripteurs de l’occupation dusol. L’application porte sur la canicule de l’été 2020 (6-9 août). Deux configurations sont comparées. L’une,en mode recherche, laisse la possibilité aux descripteurs de varier dynamiquement en fonction de leurpertinence statistique, l’autre, en mode opérationnel, impose les 5 mêmes descripteurs en entrée. Entermes de performance statistique ou de structure spatiale, l’impact de la méthode n’est pas négligeable.

Published
2022

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