Soutenance de thèse de Laura Sourp : Sécheresses nivales autour de la Méditerranée

Félicitation à Laura SOURP pour l’obtention de sa thèse sur les sécheresses nivales autour de la Méditerranée soutenue en pleine canicule ce mardi 23 Juin 2026 !

Composition du jury : 

• María José Polo Gómez (Rapportrice)
• Juan Ignacio López Moreno (Rapporteur)
• Giulia Mazzotti (Examinatrice)
• Philippe Peylin (Examinateur)
• Simon Gascoin (Directeur de thèse)
• Lionel Jarlan (Co-Directeur de thèse)
• Vanessa Pedinotti (Co-Encadrante de thèse)

Résumé : 

Dans les régions soumises à l’influence du climat méditerranéen, la saison froide est aussi la saison humide, tandis que la saison chaude est aussi la saison sèche. Le manteau neigeux qui s’accumule en montagne représente donc un stockage d’eau naturel qui soutient la disponibilité en eau durant le printemps et l’été. Le réchauffement climatique est particulièrement marqué dans la région méditerranéenne, ce qui perturbe les conditions hydroclimatiques dans les bassins versants actuellement sous influence nivale. En particulier, certains épisodes extrêmes appelés “sécheresses nivales” (“snow drought”) sont caractérisés par un déficit de neige marqué en montagne qui entraîne une situation de tension sur les ressources en eau et mettent sous pression les écosystèmes. Ces sécheresses peuvent être causées par un déficit de précipitations (dites sèches), des températures élevées (dites chaudes), ou les deux à la fois (dites chaudes et sèches).  Comprendre les mécanismes qui engendrent actuellement ces événements est un prérequis pour anticiper l’influence du climat futur sur leur intensité et fréquence. Cependant, ces phénomènes restent peu étudiés en région Méditerranéenne. Pour résoudre ce problème, nous avons besoin d’une réanalyse du manteau neigeux sur une longue période. Pour ce faire, nous nous basons sur des forçages météorologiques à haute résolution (100 m) que nous produisons à partir de réanalyses climatiques globales en utilisant un algorithme appelé MicroMet. Ensuite, nous modélisons le manteau neigeux avec un modèle distribué à base physique appelé SnowModel. Nous commençons par une analyse des erreurs de ces simulations déterministes pour comprendre les principales sources d’erreur. Ensuite, nous corrigeons ces simulations par une méthode d’assimilation ensembliste appelée “Particle Batch Smoother”, où l’on utilise des observations de surfaces enneigées pendant la période de fonte du manteau neigeux. Cette méthode est sensible à la paramétrisation du modèle de surface enneigée donc nous étudions les performances de différentes paramétrisations. Nous appliquons ensuite cette méthode sur plusieurs bassins versant autour de la mer Méditerranée entre 2000 et 2024 (Maroc, France, Italie, Liban). Nous calculons alors un indice de sécheresse nivale permettant d’identifier les années avec un déficit de stock de neige. La représentativité de cet indice pour représenter les sécheresses hydrologiques est évaluée avec des mesures de débits. Enfin, nous étudions et comparons les périodes de sécheresses nivales autour de la Méditerranée et leurs facteurs météorologiques. Nous trouvons que les sécheresses nivales n’arrivent pas simultanément en région Méditerranéenne et lorsqu’elles le sont, elles n’ont généralement pas les mêmes causes. Les sécheresses les plus sévères sont presque systématiquement les sécheresses simultanément chaudes et sèches. La hausse des températures en région Méditerranéenne joue un rôle de plus en plus important dans les sécheresses nivales : toutes celles qui sont apparues après 2012 étaient au moins en partie causées par des conditions plus chaudes que celles expérimentées habituellement. Enfin, parmi les bassins étudiés, le stock de neige du Mont Liban apparaît comme particulièrement vulnérable à une hausse des températures.

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PhD title: Snow droughts around the Mediterranean Sea

Jury Members : 

• María José Polo Gómez (Reviewer)
• Juan Ignacio López Moreno (Reviewer)
• Giulia Mazzotti (Examiner)
• Philippe Peylin (Examiner)
• Simon Gascoin (PhD Supervisor)
• Lionel Jarlan (PhD Supervisor)
• Vanessa Pedinotti (PhD Supervisor)

Abstract:

In the Mediterranean region the cold season is also the wet season, while the hot season is dry. The snowpack that accumulates in the mountains therefore represents a natural water storage that supports water availability during spring and summer. Melt water is used in particular by human societies settled in the plains downstream for crops irrigation. The Mediterranean region is known as a hot spot for climate change, with an acute warming signal in the recent decades which disrupts hydroclimatic conditions in watersheds currently under the influence of snow. In particular, some extreme events called « snow droughts » are characterized by a severe deficit of snow in the mountains which lead to a situation of tension on water resources and put pressure on ecosystems. Snow droughts can emerge from dry, warm or simultaneous warm-dry conditions. Understanding the mechanisms that presently lead to such events is required to anticipate the future climate impact on their severity and frequency. However, these phenomena remain poorly studied in Mediterranean regions. To bridge this gap, we need a  snow water equivalent (SWE) reanalysis spanning different Mediterranean catchments and over a long time period. To build it, we rely on meteorological forcings at high resolution (100 m) that we produce from global reanalysis datasets, downscaled with MicroMet. Then, we model the snowpack using a physically based distributed model called SnowModel. We start with an assessment of this method in a deterministic run, to better understand its main sources of errors. Then, we correct the simulation using an ensemble data assimilation method called the “Particle Batch Smoother”, where we use Snow Cover Fraction (SCF) observations during the melting period. This method is sensitive to the SCF parameterization in the snowpack simulations, so we assess the performance of different SCF parameterizations in a high resolution data assimilation framework. We apply the method on several catchments around the Mediterranean Sea from 2000 to 2024 (Morocco, France, Italy, Lebanon). We compute a snow drought index to identify years with a deficit of snow storage. This index is compared against streamflow measurements to evaluate its representativeness of hydrological drought.  Finally, we study and compare the snow drought timing and meteorological drivers across the selected catchments. We find that snow droughts usually do not happen at the same time around the Mediterranean or they are at least not driven simultaneously by the same meteorological conditions. The simultaneous warm-dry type is almost consistently the most severe drought. We also find an increasing role of warm conditions across the studied Mediterranean catchments, and all snow droughts after 2012 were at least partly driven by warm conditions.  Finally, among the studied catchments, the SWE volume of Mount Lebanon appears as particularly vulnerable to temperature increase.