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Actes - Climato.be

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25 ème Colloque de l’Association Internationale de <strong>Climato</strong>logie, Grenoble 2012MODÉLISATION CLIMATIQUE EN HIMALAYA AVEC LE MODÈLEMAR : APPORT D'UNE SIMULATION RÉGIONALE POURL'ANALYSE DES CHAMPS DE PRÉCIPITATION ET DECOUVERTURE NEIGEUSEMartin MENEGOZ, Hu<strong>be</strong>rt GALLÉE et Hans-Werner JACOBICNRS/Université Joseph Fourier - Grenoble 1, Laboratoire de Glaciologie et Géophysique de l’Environnement,LGGE, 54 rue Molières, UMR 5183, Grenoble, F-38041, France. menegozmartin@yahoo.fr,galle@lgge.obs.ujf-grenoble.fr, jacobi@lgge.obs.ujf-grenoble.frRésumé : Le modèle MAR a été utilisé pour simuler le climat en Himalaya sur la période 2000-2001. Ledomaine de simulation a été choisi pour décrire au mieux les processus convectifs régionaux - dépendant à lafois des conditions météorologiques locales et de la topographie - mais aussi pour capter correctement lesprocessus de plus grande échelle. L'apport des simulations MAR réalisées avec une résolution de 20 km, parrapport aux ré-analyses d'une résolution de l'ordre de 80 km, est analysé à partir de comparaisons avec desobservations des champs de précipitations et de la couverture neigeuse. Malgré des biais systématiques mis enévidence, ces simulations régionales apparaissent particulièrement intéressantes dans la région himalayenne, oùl'on constate un manque significatif d'observations nivo-météorologiques.Mots-clés : Modélisation climatique régionale, Himalaya, précipitation, couvert neigeux.Abstract: Modelling of precipitation and snow cover in the Himalayas with the regional model MAR.We performed simulations with the regional climate model MAR for the Himalaya region for the period 2000-2001. The domain has <strong>be</strong>en chosen to descri<strong>be</strong> as <strong>be</strong>st as possible regional convective processes depending bothon local meteorological conditions and the topography, but also to simulate correctly large-scale processes.Using comparisons with observations of precipitation and snow cover we evaluated the improvements of oursimulations with a resolution of 20 km compared to the reanalysis data with a resolution of 80 km. Althoughsystematic differences persist, the regional simulations appear to <strong>be</strong> particularly useful in the Himalayas, wherelimited observations are currently available.Keywords: Regional climate modeling, Himalaya, precipitation, snow cover.IntroductionLa chaîne himalayenne constitue une immense réserve d’eau, d’une part grâce à la fonte dela neige et des glaciers qui couvrent ses montagnes et, d’autre part, via la genèse deprécipitations induites par ce système orographique. Dans le sud-est de la chaîne, la moyenneannuelle des précipitations est essentiellement liée à la mousson estivale indienne, alors quedans le nord-ouest de la chaîne, elle est plutôt dépendante des dépressions hivernales. Danscette région très peuplée, où les activités agricoles constituent un des piliers de l’économielocale, il apparaît particulièrement intéressant de caractériser les processus qui pilotent lavariabilité – aux échelles saisonnières, interannuelles et décennales – des précipitations et dela couverture neigeuse. Ce type d’étude est délicat en raison du manque d’observations nivométéorologiquesdans cette région (Bookhagen et al., 2010).Ainsi, l’utilisation de modèles de circulation atmosphérique apparaît particulièrementintéressante pour évaluer les quantités de précipitations solide et liquide dans la régionhimalayenne. La mousson indienne a été largement étudiée à partir de modèles de circulationgénérale (e.g. Lau et Ploshay, 2009). Cependant, les modèles atmosphériques régionauxapparaissent plus performants que les modèles globaux pour décrire la mousson indienne,grâce à leurs résolutions spatiales et temporelles fines (e.g. Cui et al., 2007 ; Polanski et al.,2009). La majeure partie de ces études de régionalisation est focalisée sur l’analyse ducomportement de la mousson dans la plaine indienne, alors que le nombre d’études dédiées àl’analyse des précipitations sur la chaîne himalayenne reste limité.523

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