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« Amélioration de la paramétrisation de la condensation sous-maille pour une meilleure représentation des nuages résolus et sous-maille dans les modèles.

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1 « Amélioration de la paramétrisation de la condensation sous-maille pour une meilleure représentation des nuages résolus et sous-maille dans les modèles Méso-NH et AROME Emilie PERRAUD – CNRM/GMME/Méso-NH (Thèse en cours) avec Sylvie MALARDEL (ECMWF) Fleur COUVREUX (CNRM/GMME/MOANA) Christine LAC (CNRM/GMME/ Méso-NH) Valéry MASSON (CNRM/GMME/ TURBAU) Odile THOURON (CNRM/GMEI/MNPCA) 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

2 Introduction 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009 Bonne représentation des nuages Condition de qualité pour tous les modèles numériques. A méso-échelle: - Nuages résolus (nuages statiformes épais, cumulonimbus,…) Bonne représentation de lajustement à la saturation - Nuages sous-maille (stratocumulus, cumulus peu profonds,…) Approche statistique Amélioration de la représentation des processus sous-maille de condensation/évaporation pour les modèles numériques de méso-échelle. Principal outil: Le modèle Méso-NH utilisé: - à la résolution dAROME ( x=2,5 km) - en Cloud Resolving Model (CRM) pour les simulations LES ( x=100 ou 50m) Méso-échelle (2,5 km) Echelle synoptique (10 km) Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives

3 Evaluation de lexistant dans Méso-NH pour le traitement des nuages résolus (1ère année de thèse) 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

4 Traitement des nuages dans Méso-NH: 1) Méthode du « Tout ou rien »2) Schéma de condensation sous-maille « Sans nébulosité partielle » Nuages uniquement résolus « Avec nébulosité partielle » Nuages résolus ET sous-maille CF rcrc riri Cas non saturé: CF=0 Cas totalement saturé: CF=1 Cas partiellement saturé: 0

5 Cas de nuages résolus COPT81 1) Méthode du « Tout ou rien »2) Schéma de condensation sous-maille « Sans nébulosité partielle » Nuages uniquement résolus « Avec nébulosité partielle » Nuages résolus ET sous-maille CF rcrc riri Structures équivalentes Disparition de la glace au sol Alignement des résultats obtenus avec le schéma de condensation sous-maille sur ceux obtenus en « Tout ou rien » pour des cas de nuages résolus Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives

6 Etude de distributions statistiques pour lamélioration de la représentation des nuages sous-mailles – Utilisation de données LES (2ème année de thèse) 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

7 Quest-ce-quun schéma statistique?. Dans un schéma statistique: Description de la variabilité sous-maille nuageuse grâce à une distribution statistique: - Définie par une densité de probabilité G (PDF=Probability Density Function) - Associée à une variable statistique: le contenu en eau totale non-précipitante r t ou lécart à la saturation locale s, plus complexe mais incluant les variabilités en eau totale et en température. Propriétés de la distribution: - La forme: symétrique ou non, uni/bi/multimodale,… - Les paramètres ajustables à partir des données LES ou dobservation - Les moments statistiques déduits de ces mêmes données: moyenne, écart-type et skewness. Calcul de la fraction nuageuse et du contenu en eau nuageuse moyen: et La fraction nuageuse est égale à laire rouge sous la courbe de la PDF au-delà de la saturation: (a) Cas non-saturé: CF=0 (b) Cas partiellement saturé: 0

8 Méthodologie Etude de plusieurs distributions statistiques théoriques unimodales, communément utilisées dans les schémas de nuages et comparaison à une PDF dite « de référence ». - Le domaine de simulation LES est assimilé à une seule maille du modèle de méso-échelle et on y étudie les variabilités sous-maille du contenu en eau totale et de la température. Champ de r c - ARM-8h Simulations LES contraintes par LES et LES contraintes par LES, LES and LES Gaussienne (Sommeria et al., 1977) Triangulaire (Smith, 1990) Beta (Tompkins, 2002) Gamma (Bougeault, 1981) (que r t ) Log-normale (Bony et al., 2001) (que r t ) Beta (Tompkins, 2002) 1) La PDF observée: Utilisation de données LES pour différents cas de nuages: cumulus (ARM et BOMEX), stratocumulus (ACE1), transition Sc/Cu (ACE2) et cirrus (CIRRUS) Déduction de la PDF « de référence » de r t ou de s et des moments statistiques correspondants: LES, LES et LES, à partir des données LES 2) Approche par des PDFs théoriques: 3) La PDF actuelle de Méso-NH: Combinaison linéaire dune PDF gaussienne et dune PDF exponentielle (Bechtold et al., 1995) NB: Pour notre étude, elle sapparente à une PDF gaussienne Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

9 Cumulus peu profonds sur océan: BOMEX -La PDF beta semble approcher au mieux la PDF obs. : amplitude et asymétrie conservées ( >0) - La CF et r c moyen sont sous-estimés par les PDFs théoriques et par la PDF actuelle de Méso-NH – Difficulté à représenter le second mode - Meilleurs résultats avec s quavec r t pour CF et r c moyen, comparés aux données brutes LES Nécessité dutiliser lécart à la saturation locale s comme variable statistique 1500 m Profil de CF– BOMEX-4h 150 m 1500 m Profil de r c moyen– BOMEX-4h Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives PDFs théoriques vs LES - BOMEX - 4h – 600m 150 m PDF de référence PDF gauss. ( et ) PDF Méso-NH PDF triang. ( et ) PDF beta ( et ) PDF beta (, et ) 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

10 Cumulus peu profonds sur continent: ARM Cas de Cu peu profonds: un second mode apparaît près de la saturation. Les PDFs unimodales ne le représentent pas Sous-estimation de CF et de r c moyen: Quel rôle joue ce 2 nd mode dans le calcul de CF et de r c moyen? PDF observée - ARM - 9h – 1120 m Marques de la convection peu profonde. Le second mode résulte donc de ce processus important dans la formation des nuages convectifs peu profonds. Champ 2D de sChamp 2D de r t (kg/kg) Champ 2D de l (K) Champ 2D de w (m/s) Second mode associé à: Une anomalie positive de r t Une anomalie négative de l Une anomalie positive de w 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009 Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives

11 Stratocumulus: ACE. Cas de stratocumulus stationnaire (Cas ACE1): Maille totalement saturée et CF 1 Traitement du nuage indépendant du schéma de condensation sous-maille. Cas de transition Sc vers Cu (Cas ACE2): Le schéma de nuages sous-maille doit être capable de représenter correctement le passage dune maille totalement saturée (Sc) à une maille partiellement saturée (Cu) où les variabilités sous-maille doivent absolument être prises en compte. Question: Est-ce-quun schéma sous-maille construit principalement sur la base des nuages Cu (BOMEX et ARM) pourrait répondre à nos attentes? Temps1h3h5h7h9h 895m Profils de CF (%) 100%60%35%18%8% PDFs de sVers une PDF bimodale de type Cu Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives

12 Conclusions/Perspectives 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

13 Conclusions Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives Conclusions importantes - Nécessité de paramétriser les fluctuations du contenu en eau totale ET de la température s plutôt que r t - Sous-estimation de CF et r c moyen à partir des distributions unimodales (dont celle de Méso-NH) - Rôle fondamental du second mode notamment pour les cumulus peu profonds (convection) - Représentation des stratocumulus indépendante de la distribution choisie mais difficulté dans le cas dune transition Sc/Cu Besoins - Résoudre le problème de la sous-estimation de CF et de r c moyen - Adaptation de la PDF au type de nuage Evolution temporelle/spatiale du skewness (forme de la PDF) - Se concentrer sur lapparition du second mode et tenter de le modéliser 5ème réunion des utilisateurs Méso-NH – 12 et 13 octobre 2009

14 Utiliser une combinaison linéaire de deux PDFs unimodales gaussiennes. La distribution bimodale doit conserver les moments statistiques de la distribution de référence (déduits des données LES). Valeurs de aAllure de la PDF a=0 ou 1 a=0.5 PDF unimodale symétrique PDF bimodale symétrique 0

15 Premiers résultats avec deux modes Introduction Existant dans MNH Schéma statistique/Etudes de cas Conclusions/Perspectives Etat initial (déduit des données LES) PDF 1: ( 1 0 =0.5, 1 0, 1 0 ) PDF 2: ( 2 0 =0.5, 2 0, 2 0 ) =1 Paramètres de la double gaussienne PDF 1: ( 1, 1, 1 ) PDF 2: ( 2, 2, 2 ) =1 Méthode itérative: Algorithme Expectation-Maximization pour un mélange gaussien PDF de référence PDF simple gauss. PDF double gauss. Données LES brutes PDFs de s - ARM - 9h- 1020mPDFs de s - ARM - 9h- 1620mPDFs de s - ARM - 9h- 1340m Profil de CF - ARM - 9h Profil de r c moyen - ARM - 9h


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