Adrien Damseaux

• The thawing of permafrost and the subsequent release of greenhouse gases constitute one of the most significant and uncertain positive feedback loops in the context of climate change, making predictions regarding changes in permafrost coverage of paramount importance. To address these critical questions, climate scientists have developed Land Surface Models (LSMs) that encompass a multitude of physical soil processes. This thesis is committed to advancing our understanding and refining precise representations of permafrost dynamics within LSMs, with a specific focus on the accurate modeling of heat fluxes, an essential component for simulating permafrost physics. The first research question overviews fundamental model prerequisites for the representation of permafrost soils within land surface modeling. It includes a first-of-its-kind comparison between LSMs in CMIP6 to reveal their differences and shortcomings in key permafrost physics parameters. Overall, each of these LSMs represents a unique approach to simulating soilThe thawing of permafrost and the subsequent release of greenhouse gases constitute one of the most significant and uncertain positive feedback loops in the context of climate change, making predictions regarding changes in permafrost coverage of paramount importance. To address these critical questions, climate scientists have developed Land Surface Models (LSMs) that encompass a multitude of physical soil processes. This thesis is committed to advancing our understanding and refining precise representations of permafrost dynamics within LSMs, with a specific focus on the accurate modeling of heat fluxes, an essential component for simulating permafrost physics. The first research question overviews fundamental model prerequisites for the representation of permafrost soils within land surface modeling. It includes a first-of-its-kind comparison between LSMs in CMIP6 to reveal their differences and shortcomings in key permafrost physics parameters. Overall, each of these LSMs represents a unique approach to simulating soil processes and their interactions with the climate system. Choosing the most appropriate model for a particular application depends on factors such as the spatial and temporal scale of the simulation, the specific research question, and available computational resources. The second research question evaluates the performance of the state-of-the-art Community Land Model (CLM5) in simulating Arctic permafrost regions. Our approach overcomes traditional evaluation limitations by individually addressing depth, seasonality, and regional variations, providing a comprehensive assessment of permafrost and soil temperature dynamics. I compare CLM5's results with three extensive datasets: (1) soil temperatures from 295 borehole stations, (2) active layer thickness (ALT) data from the Circumpolar Active Layer Monitoring Network (CALM), and (3) soil temperatures, ALT, and permafrost extent from the ESA Climate Change Initiative (ESA-CCI). The results show that CLM5 aligns well with ESA-CCI and CALM for permafrost extent and ALT but reveals a significant global cold temperature bias, notably over Siberia. These results echo a persistent challenge identified in numerous studies: the existence of a systematic 'cold bias' in soil temperature over permafrost regions. To address this challenge, the following research questions propose dual sensitivity experiments. The third research question represents the first study to apply a Plant Functional Type (PFT)-based approach to derive soil texture and soil organic matter (SOM), departing from the conventional use of coarse-resolution global data in LSMs. This novel method results in a more uniform distribution of soil organic matter density (OMD) across the domain, characterized by reduced OMD values in most regions. However, changes in soil texture exhibit a more intricate spatial pattern. Comparing the results to observations reveals a significant reduction in the cold bias observed in the control run. This method shows noticeable improvements in permafrost extent, but at the cost of an overestimation in ALT. These findings emphasize the model's high sensitivity to variations in soil texture and SOM content, highlighting the crucial role of soil composition in governing heat transfer processes and shaping the seasonal variation of soil temperatures in permafrost regions. Expanding upon a site experiment conducted in Trail Valley Creek by \citet{dutch_impact_2022}, the fourth research question extends the application of the snow scheme proposed by \citet{sturm_thermal_1997} to cover the entire Arctic domain. By employing a snow scheme better suited to the snow density profile observed over permafrost regions, this thesis seeks to assess its influence on simulated soil temperatures. Comparing this method to observational datasets reveals a significant reduction in the cold bias that was present in the control run. In most regions, the Sturm run exhibits a substantial decrease in the cold bias. However, there is a distinctive overshoot with a warm bias observed in mountainous areas. The Sturm experiment effectively addressed the overestimation of permafrost extent in the control run, albeit resulting in a substantial reduction in permafrost extent over mountainous areas. ALT results remain relatively consistent compared to the control run. These outcomes align with our initial hypothesis, which anticipated that the reduced snow insulation in the Sturm run would lead to higher winter soil temperatures and a more accurate representation of permafrost physics. In summary, this thesis demonstrates significant advancements in understanding permafrost dynamics and its integration into LSMs. It has meticulously unraveled the intricacies involved in the interplay between heat transfer, soil properties, and snow dynamics in permafrost regions. These insights offer novel perspectives on model representation and performance.…
• Das Auftauen von Permafrost und die anschließende Freisetzung von Treibhausgasen stellen eine der bedeutendsten und unsichersten positiven Rückkopplungsschleifen im Kontext des Klimawandels dar, was Vorhersagen über Veränderungen der Permafrostverbreitung von größter Bedeutung macht. Um diese kritischen Fragen zu adressieren, haben Klimawissenschaftler Landoberflächenmodelle (LSMs) entwickelt, die eine Vielzahl physikalischer Bodenprozesse umfassen. Diese Dissertation widmet sich der Vertiefung unseres Verständnisses und der Verfeinerung präziser Darstellungen der Permafrostdynamik innerhalb von LSMs, mit einem besonderen Fokus auf die genaue Modellierung von Wärmeflüssen, einem wesentlichen Bestandteil der Simulation von Permafrostphysik. Die erste Forschungsfrage gibt einen Überblick über grundlegende Modellanforderungen für die Darstellung von Permafrostböden innerhalb der Landoberflächenmodellierung. Sie beinhaltet einen erstmaligen Vergleich zwischen LSMs im Rahmen von CMIP6, um deren Unterschiede und Schwächen in denDas Auftauen von Permafrost und die anschließende Freisetzung von Treibhausgasen stellen eine der bedeutendsten und unsichersten positiven Rückkopplungsschleifen im Kontext des Klimawandels dar, was Vorhersagen über Veränderungen der Permafrostverbreitung von größter Bedeutung macht. Um diese kritischen Fragen zu adressieren, haben Klimawissenschaftler Landoberflächenmodelle (LSMs) entwickelt, die eine Vielzahl physikalischer Bodenprozesse umfassen. Diese Dissertation widmet sich der Vertiefung unseres Verständnisses und der Verfeinerung präziser Darstellungen der Permafrostdynamik innerhalb von LSMs, mit einem besonderen Fokus auf die genaue Modellierung von Wärmeflüssen, einem wesentlichen Bestandteil der Simulation von Permafrostphysik. Die erste Forschungsfrage gibt einen Überblick über grundlegende Modellanforderungen für die Darstellung von Permafrostböden innerhalb der Landoberflächenmodellierung. Sie beinhaltet einen erstmaligen Vergleich zwischen LSMs im Rahmen von CMIP6, um deren Unterschiede und Schwächen in den Schlüsselparametern der Permafrostphysik aufzuzeigen. Insgesamt repräsentiert jedes dieser LSMs einen einzigartigen Ansatz zur Simulation von Bodenprozessen und deren Wechselwirkungen mit dem Klimasystem. Die Wahl des am besten geeigneten Modells für eine bestimmte Anwendung hängt von Faktoren wie dem räumlichen und zeitlichen Maßstab der Simulation, der spezifischen Forschungsfrage und den verfügbaren Rechenressourcen ab. Die zweite Forschungsfrage bewertet die Leistungsfähigkeit des hochmodernen Community Land Model (CLM5) bei der Simulation arktischer Permafrostregionen. Unser Ansatz überwindet traditionelle Evaluationsbeschränkungen, indem er Tiefe, Saisonalität und regionale Variationen einzeln berücksichtigt und eine umfassende Bewertung der Permafrost- und Bodentemperaturdynamik liefert. Ich vergleiche die Ergebnisse von CLM5 mit drei umfangreichen Datensätzen: (1) Bodentemperaturen von 295 Bohrlochstationen, (2) Daten zur aktiven Schichtdicke (ALT) aus dem Circumpolar Active Layer Monitoring Network (CALM) und (3) Bodentemperaturen, ALT und Permafrostausdehnung aus der ESA Climate Change Initiative (ESA-CCI). Die Ergebnisse zeigen, dass CLM5 gut mit ESA-CCI und CALM für Permafrostausdehnung und ALT übereinstimmt, jedoch eine signifikante globale kalte Temperaturabweichung aufweist, insbesondere über Sibirien. Diese Ergebnisse spiegeln eine anhaltende Herausforderung wider, die in zahlreichen Studien identifiziert wurde: das Vorhandensein einer systematischen "kalten Abweichung" bei Bodentemperaturen in Permafrostregionen. Um diese Herausforderung anzugehen, schlagen die folgenden Forschungsfragen duale Sensitivitätsexperimente vor. Die dritte Forschungsfrage stellt die erste Studie dar, die einen pflanzenfunktionstypbasierten Ansatz (PFT) zur Ableitung von Bodentextur und organischer Bodensubstanz (SOM) anwendet und sich von der herkömmlichen Verwendung grob aufgelöster globaler Daten in LSMs abwendet. Diese neuartige Methode führt zu einer gleichmäßigeren Verteilung der Dichte organischer Bodensubstanz (OMD) im gesamten Bereich, gekennzeichnet durch geringere OMD-Werte in den meisten Regionen. Veränderungen in der Bodentextur zeigen jedoch ein komplexeres räumliches Muster. Der Vergleich der Ergebnisse mit Beobachtungen zeigt eine signifikante Reduzierung der kalten Abweichung, die im Kontrolllauf beobachtet wurde. Diese Methode zeigt bemerkenswerte Verbesserungen in der Permafrostausdehnung, jedoch auf Kosten einer Überschätzung der ALT. Diese Ergebnisse unterstreichen die hohe Empfindlichkeit des Modells gegenüber Variationen in der Bodentextur und dem SOM-Gehalt und heben die entscheidende Rolle der Bodenbeschaffenheit bei der Steuerung der Wärmeübertragungsprozesse und der saisonalen Variation der Bodentemperaturen in Permafrostregionen hervor. Aufbauend auf einem Standortexperiment im Trail Valley Creek von Dutch et al. (2022) erweitert die vierte Forschungsfrage die Anwendung des von Sturm et al. (1997) vorgeschlagenen Schneeschemas auf das gesamte arktische Gebiet. Durch die Anwendung eines Schneeschemas, das besser zu dem in Permafrostregionen beobachteten Schneedichteprofil passt, versucht diese Dissertation, dessen Einfluss auf die simulierten Bodentemperaturen zu bewerten. Der Vergleich dieser Methode mit Beobachtungsdatensätzen zeigt eine signifikante Reduzierung der kalten Abweichung, die im Kontrolllauf vorhanden war. In den meisten Regionen weist der Sturm-Lauf eine erhebliche Verringerung der kalten Abweichung auf. Es gibt jedoch eine deutliche Überschreitung mit einer warmen Abweichung in Bergregionen. Das Sturm-Experiment hat die Überschätzung der Permafrostausdehnung im Kontrolllauf wirksam angegangen, was jedoch zu einer erheblichen Reduzierung der Permafrostausdehnung in Bergregionen führte. Die ALT-Ergebnisse bleiben im Vergleich zum Kontrolllauf relativ konsistent. Diese Ergebnisse entsprechen unserer ursprünglichen Hypothese, die erwartete, dass die reduzierte Schneedecke im Sturm-Lauf zu höheren Winterbodentemperaturen und einer genaueren Darstellung der Permafrostphysik führen würde. Zusammenfassend zeigt diese Dissertation bedeutende Fortschritte im Verständnis der Permafrostdynamik und deren Integration in LSMs. Sie hat die Komplexität der Wechselwirkungen zwischen Wärmeübertragung, Bodeneigenschaften und Schneedynamik in Permafrostregionen sorgfältig entschlüsselt. Diese Erkenntnisse bieten neue Perspektiven auf die Modellierung und Leistung von Modellen.…