mémoire - Centre National de Recherches Météorologiques
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C’est en utilisant cette technique originale, inspirée <strong>de</strong>s simulations <strong>de</strong> type AMIP, que j’ai<br />
commencé à m’intéresser moi aussi à l’influence <strong>de</strong> l’HS sur la variabilité et la prévisibilité climatique à<br />
l’échelle saisonnière. La climatologie mensuelle GSWP-1 obtenue avec ISBA en mo<strong>de</strong> forcé m’offrait en<br />
effet la possibilité <strong>de</strong> tester pour la première fois l'impact d'une relaxation globale du modèle Arpège-<br />
Climat vers <strong>de</strong>s humidités relativement réalistes. Des ensembles <strong>de</strong> simulations atmosphériques allant<br />
<strong>de</strong> Mars à Septembre ont été réalisés pour les <strong>de</strong>ux années 1987 et 1988, puis comparés à <strong>de</strong>s<br />
expériences <strong>de</strong> contrôle dans lesquelles l’humidité du sol évolue librement. J’ai alors pu montrer que le<br />
rappel vers la climatologie GSWP permet au modèle Arpège <strong>de</strong> mieux reproduire la variabilité interannuelle<br />
(Douville et Chauvin 2000). Aux moyennes latitu<strong>de</strong>s <strong>de</strong> l’hémisphère Nord, les anomalies d’HS<br />
semblent aussi importantes que les anomalies <strong>de</strong> TSM pour expliquer la variabilité du géopotentiel à<br />
500 hPa (Fig. 3.3). Ce résultat doit néanmoins être considéré pru<strong>de</strong>mment car il s’agit d’une étu<strong>de</strong><br />
particulière (<strong>de</strong>ux années, un seul modèle), que la taille <strong>de</strong>s ensembles réalisés (6 membres) est tout<br />
juste suffisante pour détecter les signaux liés à l’HS dans la moyenne troposphère (même si la<br />
variabilité interne <strong>de</strong> l’atmosphère est aux moyennes latitu<strong>de</strong>s plus faible en été qu’en hiver), et que les<br />
conditions aux limites d’HS sont ici parfaitement anticipées (alors qu’elles doivent être prévues dans un<br />
système <strong>de</strong> prévision saisonnière). Des tests complémentaires portant sur l’initialisation du réservoir<br />
continental ont suggéré que les anomalies d’HS observées à la fin du mois <strong>de</strong> Mai ne sont pas<br />
suffisamment persistantes et/ou prévisibles pour avoir un impact significatif à l’échelle saisonnière.<br />
Enfin, l'influence <strong>de</strong> l’HS sur les climats <strong>de</strong> mousson (Afrique et Asie) a fait l'objet <strong>de</strong> simulations<br />
supplémentaires (relaxation régionale plutôt que globale), montrant une interaction possible entre la<br />
mousson Africaine et les on<strong>de</strong>s stationnaires <strong>de</strong>s moyennes latitu<strong>de</strong>s (Douville 2002).<br />
Dans le cadre du projet européen PROMISE, j’ai poursuivi ces travaux préliminaires en<br />
réalisant <strong>de</strong> nouvelles expériences <strong>de</strong> prévision saisonnière (Juin à Septembre) sur 15 ans (1979-<br />
1993). La climatologie GSWP-1 étant limitée aux années 1987 et 1988, je suis revenu à <strong>de</strong>s<br />
expériences idéalisées consistant simplement à supprimer la variabilité inter-annuelle <strong>de</strong> l’HS dans les<br />
conditions aux limites et/ou les conditions initiales. L’initialisation <strong>de</strong>s variables continentales et<br />
atmosphériques est effectuée à partir <strong>de</strong>s anciennes réanalyses (ERA15) du CEPMMT. Les principaux<br />
résultats <strong>de</strong> l’étu<strong>de</strong> indiquent que l’HS contribue significativement à la variabilité climatique interannuelle<br />
dans <strong>de</strong> nombreuses régions du globe (Douville 2003a). L'influence sur la prévisibilité<br />
potentielle (approche <strong>de</strong> type « modèle parfait ») à l'échelle saisonnière, étudiée par le biais d'une<br />
analyse <strong>de</strong> variance, est moins claire et moins systématique. Selon la région considérée, la prévisibilité<br />
se trouve renforcée ou au contraire inhibée. Dans l’expérience <strong>de</strong> contrôle (eau du sol interactive), l’HS<br />
peut représenter une source <strong>de</strong> variabilité selon <strong>de</strong>ux mécanismes principaux, soit en amplifiant le<br />
signal climatique lié aux TSM (effet indirect), soit en exerçant une influence directe sur l’atmosphère via<br />
la persistance d’anomalies présentes dans les conditions initiales. C’est ce second effet qui semble<br />
dominer la réponse obtenue dans les régions (essentiellement Amérique du Nord) où la variabilité <strong>de</strong><br />
l’HS contribue effectivement au renforcement <strong>de</strong> la prévisibilité potentielle (Douville 2003b).<br />
Finalement, dans le cadre du projet européen ENSEMBLES, je suis revenu à <strong>de</strong>s expériences<br />
relaxées vers une climatologie « réaliste » en tirant parti <strong>de</strong> la phase 2 du projet GSWP (Conil et al.<br />
2007). La pério<strong>de</strong> <strong>de</strong> 10 ans (1986-1995) couverte par GSWP-2 est encore trop courte pour permettre<br />
une évaluation précise <strong>de</strong> la contribution <strong>de</strong> l’HS à la variabilité et la prévisibilité climatiques. Toutefois,<br />
les résultats obtenus ont permis <strong>de</strong> conforter les conclusions <strong>de</strong>s étu<strong>de</strong>s antérieures. D’une part, une<br />
analyse <strong>de</strong> variance a mis en évi<strong>de</strong>nce la faiblesse <strong>de</strong> l’influence <strong>de</strong>s TSM sur la variabilité<br />
atmosphérique <strong>de</strong>s moyennes et hautes latitu<strong>de</strong>s <strong>de</strong> l’hémisphère Nord en été, saison à laquelle l’HS<br />
semble pouvoir assurer le relais pour maintenir un minimum <strong>de</strong> prévisibilité potentielle. D’autre part, la<br />
comparaison aux observations suggère que cette prévisibilité potentielle peut se concrétiser par une<br />
meilleure simulation <strong>de</strong> la variabilité observée, sur l’Amérique du Nord ou l’Europe, notamment lorsque<br />
les anomalies d’HS sont particulièrement fortes et homogènes à l’échelle continentale. Les expériences<br />
complémentaires réalisées en jouant uniquement sur les conditions initiales montrent une nouvelle fois<br />
que les anomalies ne sont pas suffisamment persistantes pour représenter une source importante <strong>de</strong><br />
prévisibilité au <strong>de</strong>là <strong>de</strong> quelques semaines (Conil et al. 2008). Un effet résiduel apparaît néanmoins sur<br />
l’Amérique du Nord, par exemple lorsqu’on contraste les années 1988 et 1993 (cf. Fig. 3.4).