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Analyse des régimes de temps sur le bassin amazonien par méthode neuronale Jhan Carlo ESPINOZA, Matthieu LENGAIGNE, Josyane RONCHAIL, Sèrge JANICOT, Benjamin.

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1 Analyse des régimes de temps sur le bassin amazonien par méthode neuronale Jhan Carlo ESPINOZA, Matthieu LENGAIGNE, Josyane RONCHAIL, Sèrge JANICOT, Benjamin SULTAN

2 Tendances significatives dans les débits extrêmes des sous bassins Espinoza et al., in press (JOH) Espinoza et al., Accepted (IJC) PCA sur données pluviométriques pour MAM 1

3 10ºN, 50ºW 10ºN, 80ºW 30ºS, 50ºW 30ºS, 80ºW t200 – u200 – v200 d200 – z200 t500 – u500 – v500 w500 - z500 t850 – u850 – v850 d850 - z850 Variables : ERA40 2.5x2.5º; 17x13 grilles journalier Régions détude et données utilisées pour lanalyse des régimes des temps Carte de Kohonen Où se projettent les jours pluvieux sur la carte ?

4 MAM Pluie>90% = 17mm t850u850 v850 d850 w500 d200tcw Analyse local des régimes des temps

5 MAM Pluie>90% = 13mm u,v850 t850 d850 w500 d200 tcw Analyse régional des régimes des temps

6 Pluie>90% = 13mm MAM Les variables dynamiques (U et V850) sont-elles capables de reconnaître la pluie ? Carte construite avec U et V850

7 Construction du réseau avec U850 et V850 pour toute la fenêtre du nord dAmérique du sud 2.-CAH sur vecteurs référents de neurones 3.-Définitions des classes = Types de temps Analyse pour lensemble de la région

8 NORD SUD NORD SUD Relation types de temps - pluie

9 NORD SUD Convergence Divergence Description des types de temps pour MAM

10 NORD SUD ERA40 In Situ Comparaison avec la pluie de ERA-40. (Re-analyse atmosphérique) La pluie dERA40 reproduit relativement bien la pluie observée (en particulier dans le sud) Anomalie de pluie

11 r = 0.60 Pluie observée et SST Prévision de la pluie à partir de la fréquence des régimes de temps Corrélation multiple: Fréquence de TT vs Pluie Observée La fréquence des TTs pluvieux diminue après 1992, comme la pluie moyenne observée La pluie observée est plus fortement liée à la variabilité de la SST dans lAtlantique tropical que dans le Pacifique.

12 Conclusions Une méthode basée sur les réseaux de neurones nous a permis didentifier les différents types de temps sur le bassin amazonien. Le lien entre ces types de temps et la pluie sur deux sous région à été mis en évidence, en particulier le rôle du LLJ et AAS sur la pluie de ces sous régions Les analyses utilisant la pluie de ERA-40 sont cohérents avec celles utilisant la pluie in situ. Plus adaptée au sud quau nord-ouest du bassin. La variabilité de la fréquence des classes pluvieuses explique en partie la variabilité interannuelle de la pluie. La relation existant entre les régimes de temps et la pluie locale pourra être utilisée pour reconstituer les pluies futures à partir de simulations atmosphériques Par la suite le lien climat – hydrologie permettra danalyser limpact du changement climatique sur lhydrologie du bassin.


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