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Quest ce quun modèle numérique de climat? Introduction à EdGCM Formaterre, Octobre 2007 Christophe Cassou/Sophie Ricci CNRS-CERFACS (Toulouse)

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1 Quest ce quun modèle numérique de climat? Introduction à EdGCM Formaterre, Octobre 2007 Christophe Cassou/Sophie Ricci CNRS-CERFACS (Toulouse)

2 Un peu d'histoire Le concept scientifique apparait en 1922 quand L. Richardson envisage de rassembler plusieurs milliers d'opérateurs humains coopérant à la réalisation d'une prévision du temps. En 1950, l'ENIAC, premier ordinateur installé au MIT sous la direction de von Neumann, est utilisé par J. Charney et al. pour des applications météorologiques. Dans les années 60, des modèles de circulation générale l'atmosphère sont développés par Y. Mintz et A. Arakawa à UCLA, par J. Smagorinski et S. Manabe à Princeton. Introduction à la modélisation1. Définition et contexte Qu'est ce que le climat? Le climat est la moyenne du temps sur une longue période. Le climat peut être déni comme une description statistique (en termes de moyenne et de variabilité) dune série de paramètres pertinents comme la température, les précipitations ou les courants marins, mesurés sur une longue période (habituellement 30 ans). Qu'est ce qu'un modele numérique? Un modèle numérique est une description mathématique de phénomènes physiques. Dans le cadre de la modélisation de l'atmosphère ou de l océan, le modèle décrit les équations du mouvement, les échanges d'énergie et les échanges de matière.

3 Introduction à la modélisation D diffusivit é thermique (m 2 s -1 ) 2. Simulation numérique de l'équation de diffusion de la chaleur La diffusion de la chaleur dans les solides homogènes et isotropes est régie par une équation aux dérivées partielles. Les solutions analytiques ne sont accessibles que pour les cas les plus simples. Lorsque les conditions aux limites se compliquent, seules les méthodes numériques restent applicables. Diffusion de la chaleur Conditions initiales et conditions aux limites Exemple: T(t 0,x,y) = cste : temperature initiale constante dT(t,x 0,y)/dt = 0 : flux de chaleur nul en haut T(t 0 ) = cste Flux nul en haut Flux de chaleur sur les 3 autres faces

4 Discrétisation de l'équation de diffusion de la chaleur 1D 2. Discrétisation Au temps t, le développement en série de Taylor permet d'exprimer la température en x+h et x-h en fonction de la température et de ses dérivées en x xx + h x - h xx + h x - h t=t+k t=t La combinaison linéaire de ces developpement de Taylor selon un schéma numérique aux différences finies permet d'ecrire la discrétisation spatiale et temporelle de l'équation de diffusion de la chaleur. Introduction à la modélisation

5 De l'importance des conditions initiales et conditions aux limites Considérons 9 cellules adjacentes d'un réseau de cellules de diffusion bidimensionnelle, dont les températures sont nulles au temps zéro, à l'exceptions de l'élément central dont la température serait 36˚. 3. Lexemple de la dalle qui chauffe Diffusion isotrope et homogène Diffusion dans un rectangle isolé sur un côté Pour t<0 : T = 0 Pour t>0 : T=1 sur 3 côtés flux = 0 sur le 4éme côté ( isolement thermique) Introduction à la modélisation Source : Robert Mellet

6 Introduction à la modélisation Description mathématique des lois physiques qui relient les variables climatiques dans l'espace et dans le temps. Dans le cas de l'atmosphère et de l'ocean, le modèle mathématique décrit le mouvement des fluides (eau, air). Ainsi que les transports de chaleur et de matière associées 4. Modèle numérique de circulation atmosphérique Equations de Navier-Stokes On connait un ensemble de conditions initiales et de conditions aux limites (ex: température de l'océan pour le système atmosphère ou vent pour le système océan etc.) océan atmosphère CI: T, humidité, vent à t=0 CI: T, S, u,v, à t=0 CL: vents CL: SST

7 Introduction à la modélisation Découpage du système en petites boites: les mailles. L'ensemble de ces mailles constituent la grille. Les équations sont discrétisées à l'aide d'un schéma numérique puis elles sont résolues dans chaque maille en tenant compte des échanges entre les mailles. Le maillage 5. Discretisation de latmosphere et de locean Structuration du maillage Source: MERCATOR

8 Source: IPSL Introduction à la modélisation Découpage en maille Découpage en temps Résolution temporelle: Choix des processus physiques que lon veut décrire Résolution spatiale: Choix des processus physiques que lon veut décrire Des simplifications liées à la discrétisation spatiale et temporelle 6. Les approximations Paramétrisation : Représentation des phénomènes déchelle spatiale inférieure à la taille de la maille Représentation des phénoménes déchelle temporelle inférieure au pas de temps de la discretisation loi physique Représentation de processus physiques d'échelle spatio- temporelle supérieure à la taille de la maille et au pas de temps

9 7. Importance de la resolution Représentation du relief de l'Europe avec des grilles de résolution croissante Alpes Introduction à la modélisation

10 8. Exemple physique Mauvaise représentation des maxima locaux en précipitation Impact de la résolution sur la modélisation des précipitations sur l'Afrique de l'Ouest Flux Sud Sud-Ouest qui provoque des précipitations en amont des reliefs Mauvaise représentation des maxima locaux de la topographie Source: ARPEGE (Meteo-France, Cerfacs)

11 Introduction à la modélisation 9. Resume Loi physique (modèle) Conditions initiales température humidité vent... Conditions Aux limites flux solaire chimie (gaz à effets de serre, scenario CO 2...) échanges aux interfaces (océan, végétation...) Prévision- projection météo prévision saisonniére prévision décennale climat Prévisibilité de 1 er espèce Prévisibilité de 2 eme espèce J0J0 J 1 J 10 J 100 Annéedécenniemillenaires Conditions initiales Conditions aux limites La météo Le climat

12 10. Conditions initiales Les conditions initiales décrivent la valeur des variables du modèle au debut de la simulation numérique T(t 0 ) = cste Introduction à la modélisation Source: MERCATOR Conditions initiales Conditions Aux limites Prévision- projection Loi physique (modèle) Atmosphère: température humidité vent... Océan: température,salinité courants hauteur de la mer... Prévisibilité de 1 er espèce Prévisibilité de 2 eme espèce

13 11. Conditions aux limites Les conditions aux limites définissent la valeur des variables du modèle aux différentes frontières du système. Topographie, végétation Températures océaniques (SST) Conditions initiales Conditions Aux limites Prévision- projection Loi physique (modèle). Prévisibilité de 1 er espèce Prévisibilité de 2 eme espèce Insolation Gaz à effet de serre Introduction à la modélisation

14 - 12. Couplage Multi-modèles Les nombreux constituants du système climatique et leurs interactions Forçage global du système climatique : rayonnement solaire OCEAN ATMOSPHERE VEGETATION GLACE Interactions océan-atmosphère : El niño

15 13. Conclusion Prévision- projection Prévisibilité de 2 eme espèce Conditions Aux limites J0J0 J 1 J 10 J 100 Annéedécenniemillenaires Conditions initiales Conditions aux limites Le climat La météo Conditions initiales Prévisibilité de 1 er espèce La modélisation du climat : un problème de sensibilité Loi physique (modèle) Introduction à la modélisation

16 1. Un modèle atmosphérique de prévisionMétéo vs climat Prévisions Conditions initiales Temp., humidité, pression, vent. etc Conditions Aux limites Insolation, composition Chimique etc. 23km sur la France 133km sur la N elle Zélande Modèle ARPEGE de Météo-France pour la prévi. météo:Forte résolution sur la France, Pas de temps = 20mn

17 2. La prévision météo a 4 jours du 25 Octobre 2007 Modèle ARPEGE Conditions aux limites du Oct Température océan Du 24 Oct.2007 (NOAA-NESDIS) Insolation Météo vs climat Prévisions J+1, J+2, J+3, J+4 Temp., humidité, pression, vent. etc Source: ECMWF Conditions Initiales du 24 Oct.2007 pour assimilation Structure 3D atmosphérique Radiatif Source:Eumetsat Source:CIRENE

18 3. Les prévisions à moyen terme Prévision très raffinée Jour 0Jour 1Jour 2Jour 3Jour 4Jour 5Jour 6Jour 7 DETERMINISTE PROBABILISTE Prévision densemble In.1 In.2 In.3 In.4 In.N TOUTE PETITE PERTURBATION A linitialisation Indice de confiance Météo vs climat

19 4. Le chaos Pourquoi lapproche probabiliste (ensemble)? Le système est chaotique : « effet papillon » (croissance de perturbations) 3 sources dexcitation derreurs: les observations la connaissance de la physique les simplifications par la modélisation Chaud/sec Froid/ humide Chaud/sec Froid/ humide Jour+3 Jour+7 Incertitude Perte de prévisibilité météo Météo vs climat

20 5. Incertitudes de la prévision à moyen terme Prévision densemble In.1 In.2 In.3 In.4 In.N Position de lisotherme 12 o C 1 trait =1 prévision à 6 jours Indice de confiance très élevé Indice de confiance très faible (on retient la prévision la plus probable) Météo vs climat Source : Kalnay

21 6. Le chaos atmosphérique Contrôle Perturbé Minuscule perturbation Des conditions initiales sur la N elle Zélande Intégration dans le temps Température sur LEurope Apres 25 jours dintégration -10 o C +7 o C Météo vs climat

22 7. Poids entre type de prévisibilités Exemple ici : Film Conditions initiales Conditions Aux limites Prévision- projection Loi physique (modèle) Prévisibilité de 1 ere espèce (Lorenz 1962) Prévisibilité de 2 eme espèce (Lorenz 1962) POIDS RESPECTIF Le climat La météo Conditions initiales Conditions aux limites Jour 0Jour 1Jour 10Jour 100Annéedécenniemillenaires De locéan, a la chimie atm., a la géologie (position des continents etc.) Météo vs climat

23 8. La prévision climatique La prévision ou la modélisation Météo est un problème de conditions initiales La prévision ou la modélisation climatique est un problème de conditions aux limites Au-delà du mois, les conditions initiales ne sont plus importantes… Rôle de locéan (mémoire du système climatique), rôle de la glace de mer, rôle de lhumidité des sols etc… Météo Prévisions saisonnières Prévisions climatiques Météo vs climat

24 1. IntroductionEdGCM EdGCM = Modèle couple atm.-océan-végétation-glace_de_mer Pour léducation (collaboration entre lUniversity of Columbia –NY et le GISS –NASA)

25 2. Les différentes configurationsEdGCM EdGCM = Même modèle que le modèle du GISS utilisé pour le GIEC mais simplifié dans sa physique et dans sa résolution FORMIDABLE EdGCM = un FORMIDABLE OUTIL pour léducation et pour les questions de changements climatiques 3 configurations possibles Atm. Atm. Forcée (Spec.SST) Atm. ATM.OCE (Qflux) Oce. Modèle océanique = Juxtaposition de colonnes Flux,vent etc. Pas de courants Horizontaux (paramétrisation) QFLUX

26 3. Les différentes configurations (2)EdGCM EdGCM = Même modèle que le modèle du GISS utilisé pour le GIEC mais simplifié dans sa physique et dans sa résolution FORMIDABLE EdGCM = un FORMIDABLE OUTIL pour léducation et pour les questions de changements climatiques 3 configurations possibles Atm. Oce. Atm. Forcée (Spec.SST)ATM.OCE (Qflux)ATM.DEEP OCE QFLUX Deep Oce. Diffusion

27 4. Mode atmosphère forcéeEdGCM Mode Specified SST Conditions initiales Du 1er jour de simulation (état atmosphérique) = Restart file Conditions aux limites: Topographie, végétation etc. Conditions aux limites: Températures océaniques (SST) Conditions aux limites (Forçage externe): Insolation Forçage externe: Gaz a effet de Serre

28 5. La grille dEdGCMEdGCM Conditions aux limites: Topographie, végétation etc. Conditions aux limites: Températures océaniques (SST) Un discrétisation spatiale de 8 degrés en latitude (~1000km) par 10 degrés en longitude (~1200 km). Une discrétisation verticale en 9 couches France = une seule maille (les Alpes et les Pyrenees ne font quun bloc a 400m daltitude environ) Topographie et grille Andes = trois mailles a 1500m

29 6. Le setup atmosphériqueEdGCM Son petit nom Date de début De simulation Date de fin De simulation Nom de Lexpérimentateur Topo résumé Conditions initiales Nom du restart file Conditions limites Nom du fichier topo

30 7. Le setup océaniqueEdGCM Conditions limites Nom du fichier topo Conditions initiales Type de modèle océanique Nom du fichier océanique

31 8. Mode QFLUXEdGCM Mode Atm.Oce. QFLUX Conditions initiales Du 1er jour de simulation (état atmosphérique) = Restart file atmos. Conditions aux limites: Topographie, végétation etc. Conditions aux limites (Forçage externe): Insolation Forçage externe: Gaz a effet de Serre Conditions initiales Du 1er jour de simulation (état oceanique) = Restart file ocean. Conditions aux limites: Bathymétrie QFLUX

32 9. Le setup du mode QFLUXEdGCM Conditions limites Conditions initiales Type de modèle océanique Nom du fichier océanique QFLUX

33 10. Les forçages externesEdGCM Mode Atm.Oce. QFLUX Conditions initiales Du 1er jour de simulation (état atmosphérique) = Restart file atmos. Conditions aux limites: Topographie, végétation etc. Conditions aux limites (Forçage externe): Insolation Forçage externe: Gaz a effet de Serre Conditions initiales Du 1er jour de simulation (état oceanique) = Restart file ocean. Conditions aux limites: Bathymétrie QFLUX

34 11. Le setup des forcagesEdGCM Evolution des GES Au cours du run Concentrations des GES Type dévolution Constante solaire Paramètres orbitaux

35 12. Lets goEdGCM Listes des expériences éxistantes Simulation terminée avec succés Commandes du controle de la simulation GO

36 13. Les deux axes des TPEdGCM Proposition de deux TP: Axe 1: Etude physique de leffet dalbédo en période glaciaire (-21 ky) a. Simulation de référence (1 an) en climat moderne b. Simulation perturbée en climat glaciaire (1 an) c. Analyse des différences Axe 2: Projection climatique sur le XXI ème siècle a. Simulation de référence (Concentration des GES de 1958) (1 an) b. Choix dun scenario climatique et intégration dun an c. Analyse de simulations pré-réalisées de 140 ans.

37 Les scenarios pour le XXI eme siècle Bombe à retardement pour le 21ème siècle !

38 Doublement Les scenarios pour le XXI eme siècle 1. Les scenarios démission (1) 1850 Scénario optimiste : faut pas rêver Scénario pessimiste : on continue dans la folie actuelle Démographie Aspects socio-économiques Changements technologiques Les scenarios du GIEC 2007

39 Les scenarios pour le XXI eme siècle 2. Les scenarios démission (2) Concentration du gaz carbonique (ppm) A2 B1 Projections produites par le modèle IMAGE2.2 Utilisation des sols Estimation du Changement climatique + incertitudes GIEC 2001 Émissions de SO 2 (MTS/an) GIEC 2001

40 Les scenarios pour le XXI eme siècle 3. Le réchauffement global et son incertitude Moyennes multi-modèles et intervalles estimés du réchauffement global en surface (GIEC, 2007) Les estimations les plus probables du réchauffement au 21 ème siècle sont comprises entre 1,8° et 4° pour différents scénarios, et probablement comprises entre 1,1° à 6,4° en tenant compte des incertitudes de la simulation du climat. GIEC, 2007 Incertitudes dues Aux scenarios et aux modèles

41 4. Les simulations de laxe 2 Simulation commence le 1 er Janvier er Jan er Jan Dec Scenario B1 Scenario A2 GES observés IC2 IC1 IC0 Minuscule modification des conditions initiales (de lordre de lerreur de la mesure) Les scenarios pour le XXI eme siècle

42 5. Notions de prévisibilité Anomalies de Température en Dec Run B1_1 Run B1_2 Anomalies de Température en Dec Run B1_1 Run B1_2 Prévisibilité de 2eme espèce

43 6. de limportance des interactions A votre tour Importance des interactions entre sous-systèmes climatiques Atm. Seule Atm+Surf. Oce Atm+Surf.Oce+DeepOcean Atm. Seule : effet direct très faible Océan : Intégration dans le temps de la perturbation energetique Les scenarios pour le XXI eme siècle

44 A votre tour Maintenant!!!


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