| Summary: | Le réchauffement climatique actuel a une conséquence directe sur la perte de masse des calottes polaires. Reproduire les mécanismes responsables de cette perte de masse et prévoir la contribution des calottes à l’élévation du niveau des océans d’ici la fin du siècle est dès lors l’un des défis majeurs de la modélisation de l’écoulement des calottes polaires. Les modèles d’écoulement permettent de réaliser de telles prévisions mais ces simulations, à court terme, sont très sensibles à leur état initial habituellement construit à partir d’observations de terrain. Malheureusement, certains paramètres comme le frottement entre la glace et le socle rocheux ainsi que la topographie basale sont souvent méconnus à cause du manque d’observations directes ou des larges incertitudes liées à ces observations. Améliorer la connaissance de ces deux paramètres à la fois pour le Groenland et l’Antarctique est donc un pré-requis pour réaliser des projections fiables. Les méthodes d’assimilation de données et les méthodes inverses permettent alors de surmonter ce problème.Cette thèse présente deux algorithmes d’assimilation de données permettant de mieux contraindre simultanément le frottement basal et la topographie basale à partir d’observations de surface. L’un des algorithmes est entièrement basé sur la méthode adjointe tandis que le second se base sur une méthode cyclique couplant l’inversion du frottement basal avec la méthode adjointe et l’inversion de la géométrie basale à l’aide de la relaxation newtonienne. Les deux algorithmes ont été implémentés dans le modèle d’écoulement de glace éléments finis Elmer/Ice et testés dans une expérience jumelle qui montre une nette amélioration de la connaissance des deux paramètres recherchés. L’application des deux algorithmes à la région de la Terre de Wilkes réduit l’incertitude liée aux conditions basales en permettant, par exemple, d’obtenir plus de détails sur la géométrie basale en comparaison avec les modèles numériques de terrain habituels. De plus la reconstruction simultanée du frottement et de la géométrie basale permet de réduire significativement les anomalies de divergence de flux habituellement obtenues lors de l’inversion du frottement seul. Nous étudions finalement l’impact des conditions basales ainsi inversées sur des simulations pronostiques afin de comparer la capacité des deux algorithmes à mieux contraindre la contribution future des calottes polaires à l’augmentation du niveau des océans. === The current global warming has direct consequences on ice-sheet mass loss. Reproducing the responsible mechanisms and forecasting the potential ice-sheets contribution to 21st century sea level rise is one of the major challenges in ice-sheet and ice flow modelling. Ice flow models are now routinely used to forecast the potential ice-sheets contribution to sea level rise. Such short term simulations are very sensitive to model initial state, usually build from field observations. However, some parameters, such as the basal friction between icesheet and bedrock as well as the basal topography, are still badly known because of a lake of direct observations or large uncertainty on measurements. Improving the knowledge of these two parameters for Greenland and Antarctica is therefore a prerequisite for making reliable projections. Data assimilation and inverse methods have been developed in order to overcome this problem. This thesis presents two different assimilation algorithms to better constrain simulaneouslybasal friction and bedrock elevation parameters using surface observations. The first algorithm is entierly based on adjoint method while the second algorithm uses a cycling method coupling inversion of basal friction with adjoint method and inversion of bedrock topography with nudging method. Both algorithms have been implemented in the finite element ice sheet and ice flow model Elmer/Ice and tested in a twin experiment showing a clear improvement of both parameters knowledge. The application of both algorithms to regions such as the Wilkes Land in Antartica reduces the uncertainty on basal conditions, for instance providing more details to the bedrock geometry when compared to usual DEM. Moreover,the reconstruction of both bedrock elevation and basal friction significantly decreases ice flux divergence anomalies when compared to classical methods where only friction is inversed. We finaly sudy the impact of such inversion on pronostic simulation in order to compare the efficiency of the two algorithms to better constrain future ice-sheet contribution to sea level rise.
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