Modélisation de la dynamique du carbone et des surfaces dans les tourbières du nord

• Main Author: Qiu, Chunjing
• Other Authors: Université Paris-Saclay (ComUE)
• Language: en
• Published: 2019
• Subjects: Tourbière; Superficie; Hydrologie; Accumulation de carbone; Cycle global du carbone; Peatlands; Area; Hydrology; Carbon accumulation; Global carbon cycle; 551.51
• Online Access: http://www.theses.fr/2019SACLV022

Les tourbières boréales jouent un rôle important dans le cycle global du carbone en tant que puits de CO2 à long terme et en tant que l’une des plus grandes sources de méthane naturel (CH4). Ces importants réservoirs de carbone seront exposés à l’avenir au réchauffement et aux conditions plus humides caractérisant le changement climatique dans les hautes latitudes et, en raison de la grande quantité de carbone stockée dans les tourbières boréales, comprendre leurs dynamiques est important. Dans cette thèse, j'ai intégré une représentation du cycle de l'eau et du carbone dans les tourbières dans le modèle de surface terrestre ORCHIDEE-MICT (LSM), dans le but d'améliorer la compréhension du C des tourbes et de sa dynamique depuis l'Holocène, afin d'explorer les effets du changement climatique.Tout d'abord (chapitre 2), J'ai implémenté les tourbières en tant qu'unité hydrologique de sol (HSU) sous-réseau indépendante qui reçoit les eaux de ruissellement provenant des HSU non tourbeuses environnantes dans chaque cellule du réseau et ne possède pas de drainage, conformément la representation propose par Largeron et al. (2018). Pour modéliser les flux d’eau verticaux des sols tourbeux et non tourbeux, j’ai représenté les paramètres hydrologiques spécifiques à la tourbe pour l’HSU des tourbières, tandis que dans d’autres HSU, les paramètres hydrologiques sont déterminés par la texture dominante du sol de la cellule de la grille. j'ai choisi un modèle diplotelmique pour simuler la décomposition et l'accumulation de tourbe de C. Ce modèle à deux couches comprend une couche supérieure (acrotelm) inondée de manière variable et une couche inférieure (catotelm) inondée en permanence. Ce modèle a montré de bonnes performances dans la simulation de l'hydrologie des tourbières, du C et des flux d'énergie dans 30 tourbières boréales sur des échelles de temps quotidiennes à annuelles. Mais la simplification excessive de la dynamique du carbone pourrait limiter sa capacité à prévoir la réponse des tourbières boréales aux futurs changements climatiques.Deuxièmement (chapitre 3), j'ai remplacé le modèle carbone de tourbe diplotelmique par un modèle multicouche afin de prendre en compte les hétérogénéités verticales de la température et de l'humidité le long du profil de la tourbe. J'ai ensuite adapté TOPMODEL et les critères d'établissement des tourbières de Stocker et al. (2014) pour simuler la dynamique de la zone des tourbières dans une unité de la grille. Ici, la zone inondée donnée par TOPMODEL est traversée avec des conditions de croissance de tourbe appropriées pour définir la zone occupée par une HSU de tourbe. Ce modèle a été testé sur plusieurs sites de tourbières du nord et pour des simulations en 2D sur l'hémisphère nord (> 30 ° N). La superficie totale simulée de tourbières et le stock de carbone en 2010 est de 3,9 million de km2 et 463 PgC, conformément aux observations (3,4 à 4,0 million de km2 et 270 à 540 PgC).Enfin (chapitre 4), avec le modèle multicouche, j’ai réalisé des simulations factorielles à l’aide de données climatiques passées et futures issus des scenarios de trajectoire de concentration représentative (RCP) à partir de deux modèles de circulation générale (GCM) afin d’explorer les réactions des tourbières boréales au changement climatique. Les impacts des tourbières sur le futur bilan en carbone de l'hémisphère nord ont été examinés, notamment la réaction directe du bilan en carbone de la tourbière existante (simulée) et les effets indirects des tourbières sur le bilan de carbone terrestre lorsque les tourbières se modifient à l'avenir.Les travaux futurs se concentreront sur l’inclusion des influences du changement d’affectation des sols et des incendies sur les tourbières dans le modèle, étant donné que des pertes importantes de C pourraient survenir en raison de ces perturbations. Pour avoir une image complète du bilan C des tourbières, il faut prendre en compte les pertes de CH4 et de C organique dissous (DOC). === Northern peatlands play an important role in the global carbon (C) cycle as a long-term CO2 sink and the one of the largest natural methane (CH4) sources. Meanwhile, these substantial carbon stores will be exposed in the future to large warming and wetter conditions that characterize climate change in the high latitudes and, because of the large amount of C stored in northern peatlands, their fate is of concern. In this thesis, I integrated a representation of peatlands water and carbon cycling into the ORCHIDEE-MICT land surface model (LSM), with the aim to improve the understanding of peatland C and area dynamics since the Holocene, to explore effects of projected climate change to northern peatlands, and to quantify the role of northern peatlands in the global C cycle.Firstly (Chapter 2), I implemented peatland as an independent sub-grid hydrological soil unit (HSU) which receives runoff from surrounding non-peatland HSUs in each grid cell and has no bottom drainage, following the concept of Largeron et al. (2018). To model vertical water fluxes of peatland and non-peatland soils, I represented peat-specific hydrological parameters for the peatland HSU while in other HSUs the hydrological parameters are determined by the dominant soil texture of the grid cell. I chose a diplotelmic model to simulate peat C decomposition and accumulation. This two-layered model includes an upper layer (acrotelm) that is variably inundated and a lower layer (catotelm) that is permanently inundated. This model showed good performance in simulating peatland hydrology, C and energy fluxes at 30 northern peatland sites on daily to annual time scales. But the over simplification of the C dynamics may limit its capacity to predict northern peatland response to future climate change.Secondly (Chapter 3), I replaced the diplotelmic peat carbon model with a multi-layered model to account for vertical heterogeneities in temperature and moisture along the peat profile. I then adapted the cost-efficient version of TOPMODEL and peatland establishment criteria from Stocker et al. (2014) to simulate the dynamics of peatland area within a grid cell. Here the flooded area given by TOPMODEL is crossed with suitable peat growing conditions to set the area that is occupied by a peat HSU. This model was tested across a range of northern peatland sites and for gridded simulations over the Northern Hemisphere (>30 °N). Simulated total northern peatlands area and C stock by 2010 is 3.9 million km2 and 463 PgC, fall well within observation-based reported range of northern peatlands area (3.4 – 4.0 million km2) and C stock (270 – 540 PgC).Lastly (Chapter 4), with the multi-layered model, I conducted factorial simulations using representative concentration pathway (RCP)-driven bias-corrected past and future climate data from two general circulation models (GCMs) to explore responses of northern peatlands to climate change. The impacts of peatlands on future C balance of the Northern Hemisphere were discussed, including the direct response of the C balance of the (simulated) extant peatland area, and indirect effects of peatlands on the terrestrial C balance when peatlands area change in the future.Future work will focus on including influences of land use change and fires on peatland into the model, given that substantial losses of C could occur due to these disturbances. To have a complete picture of peatland C balance, CH4 and dissolved organic C (DOC) losses must be considered.