mémoire - Centre National de Recherches Météorologiques

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Notons également qu’une tentative de validation globale (intégrale) des bilans hydriques
simulés en mode GSWP a été effectuée en collaboration avec A. Cazenave (LEGOS), en s’appuyant
sur les mesures altimétriques océaniques du satellite Topex-Poséidon. Corrigé des effets stériques, le
cycle annuel du niveau moyen des océans s’explique essentiellement par les transferts de masse entre
continents et océans. Lors de la phase 1 du projet GSWP, la comparaison des écoulements
continentaux simulés par ISBA aux données altimétriques a montré un bon accord sur l’amplitude et la
phase de ce cycle annuel, l’erreur résiduelle pouvant s’expliquer par la contribution des calottes polaires
non prises en compte dans les simulations (Cazenave et al. 2000). Les tests réalisés à partir des
simulations GSWP-2 ont été moins concluants. Il est difficile de fournir une explication à ce résultat, qui
souligne simplement que le lien entre l’intégrale globale des écoulements et leur répartition
géographique est loin d’être univoque.
Pour clore ce chapitre 2.3.2, disons un mot de l’évaluation globale des MSC utilisés en mode
couplé au sein des modèles de circulation générale atmosphérique. Pendant longtemps, les forçages
globaux de type GSWP n’existaient pas et il n’y avait guère de tests intermédiaires entre les simulations
« off-line » PILPS et les simulations « on-line » globales. Le projet AMIP (Gates et al. 1992) d’intercomparaison
des MCG atmosphériques était alors la principale occasion de comparer des simulations
hydrologiques globales. Ces analyses ont notamment montré une grande dispersion des résultats des
modèles et leurs difficultés à reproduire de manière réaliste le cycle annuel et la variabilité interannuelle
de l’HS sur les quelques régions où l’on dispose d’un réseau de mesure relativement dense (Robock et
aL. 1998). Cependant, il est très délicat d’estimer la contribution relative des MSC et des modèles
atmosphériques à ces différents biais systématiques. Soulignons ici l’étude de Qu et Henderson-Sellers
(1998) qui ont tenté de comparer la dispersion des résultats obtenus dans les expériences PILPS et
AMIP, en normalisant les écarts-type de manière à réduire l’influence des différences entre les forçages
observés et simulés. Malgré cette normalisation la dispersion reste plus forte en mode couplé,
suggérant que les rétroactions atmosphériques ont tendance à amplifier les différences entre MSC.
2.3.3. Assimilation de données
Devant l’insuffisance du réseau d’observations in situ et les difficultés liées à la télédétection,
l’assimilation de données dans les modèles météorologiques et/ou les modèles de surface représente
une alternative intéressante pour produire des climatologies globales des variables hydrologiques
continentales. De manière générale, la technique consiste à combiner des observations et des sorties
de modèles afin de fournir une description aussi complète et réaliste que possible du champ considéré
à un instant donné. En météorologie, cette analyse sert notamment à initialiser la prévision. Cependant,
la sensibilité des prévisions atmosphériques à l’initialisation des surfaces continentales n’a été mise en
évidence qu’assez récemment (ex : Beljaars et al. 1996), si bien que l’analyse de surface est
relativement simple au regard de sa contrepartie atmosphérique. Il faut par ailleurs noter que certains
centres, tel que le CEPMMT ou le NCEP, se lancent à intervalles plus ou moins réguliers dans des
projets de ré-analyse, consistant à produire une série d’analyses sur une période aussi longue que
possible en utilisant un seul et même système de prévision et d’assimilation, ce qui confère un minimum
de cohérence à la climatologie ainsi obtenue même si le nombre et le type d’observations assimilées
évoluent au cours du temps.
Le but de ce paragraphe n’est évidemment pas de décrire de manière exhaustive l’évolution
des techniques d’assimilation en surface développées au cours des dernières décennies, mais
simplement d’en rappeler les grandes lignes 27 . Notons d’abord que l’assimilation de données à la
surface des continents relève aujourd’hui d’une discipline plus large que la météorologie stricto sensu,
puisqu’elle concerne également la prévision hydrologique (Liu et Gupta 2007) ou le suivi de la
végétation. Deux techniques principales peuvent être distinguées : 1) l’assimilation « on-line » réalisée
27 On pourra par exemple se référer au chapitre C.4 (Houser et al. 2004) de l’ouvrage de synthèse du BAHC intitulé « Vegetation, Water,
Humans and the Climate » pour une présentation plus détaillée.