Évaluation des processus radiatifs et des nuages par le modèle GEM-LAM pour l’année SHEBA en Arctique Étudiant: Dragan Simjanovski Directeurs de recherche.

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1 Évaluation des processus radiatifs et des nuages par le modèle GEM-LAM pour l’année SHEBA en Arctique Étudiant: Dragan Simjanovski Directeurs de recherche : Éric Girard et Colin Jones

2 Plan de présentation Objectif Problématique Approche Présentation générale du Modèle Régional du Climat (GEM-LAM) et de ses performances pendant l’année SHEBA pour: - moyennes mensuelles et - moyennes quotidiennes des certains variables Filtrage des nuages minces Conclusions Littérature

3 Objective Évaluation de nouveau Modèle Canadien Régionale du Climat – GEM-LAM (une version à aire limitée du modèle Global Environnemental à l’échelle multiple) pour la période de Septembre 1997 à Octobre 1998 au dessus de l’Océan Arctique Ouest - SHEBA project (Surface Heat Budget of the Arctic Ocean) Évaluation du modèle GEM-LAM et comparaison avec huit autre modèles participants à l’expérience ARCMIP (chaque modèle couvre approximativement le même domaine de l’Arctique ouest, avec une même résolution horizontale de 50 km et le même forçage aux frontières) Problématiques Dû aux conditions uniques en Arctique (des températures et les rapports de mélange de vapeur d’eau extrêmement basses, réflectivité élevée des surfaces de la glace de mer et de la neige, inversion de température dans la basse troposphère et absence de la radiation solaire pendant les périodes prolongées) les processus macro et microphysiques contrôlant la formation des nuages sont complexes et uniques La validation de ces paramètres atmosphériques simulés par les différents modèles présentement utilisés par les plus grandes centres de recherche au monde avec les observations est indispensable pour mieux connaître et, par conséquence, mieux paramétriser ces processus complexes Approche La radiation solaire et terrestre de surface vers la bas, l’albedo de surface, la vapeur d’eau dans la verticale, contenus en eau liquide et solide et couverture nuageuse simulés par GEM-LAM seront évalués avec les données d’observation SHEBA et comparés aux résultats des modèles suivants: ARCSyM, COAMPS, CRCM, HIRHAM, RegCM, PolarMM5, RCA et REMO.

4 Les modèles participant de ARCMIP sont: 1.ARCSyM – Université du Colorado 2.COAMPS – Université de Stockholm 3.CRCM – Université du Québec à Montréal 4.HIRHAM – Institut Alfred Wegener 5.RegCM – Met.no 6.PolarMM5 – Université du Colorado 7.RCA - SMHI (Suède) 8.REMO - Max-Planck-Institut für Meteorologie L’objectif de ARCMIP est d’améliorer les simulations du climat arctique dans le modèles numériques. La stratégie d’évaluation du modèle -Comparer les sorties des modèles et les champs observés (SHEBA) directement -Séries temporelles des variables observées et avec les même sorties des modèles -La validation statistique des modèles (biais, RMSE, corrélation, etc.) ARCMIP (Arctic Regional Climate Model Intercomparison Project) domaine de SHEBA

5 Données et méthodologie Comparaison des données - Variables liées aux nuages et aux rayonnements à l'emplacement de la station de SHEBA pendant 13 mois de campagne de mesures sont recueillies - Moyennes quotidiennes et moyennes mensuelles de ces variables sont calculées pour l'année SHEBA et comparées avec les sorties des modèle participants Sources des données SHEBA (http://www.atmos.washington.edu/~roode/SHEBA.html), préparé par S. Roode - Ces données contiennent les observations (moyennes horaires) des radiomètres de surface (Persson et al. 2002) et radiomètre micro-onde (Liljegren 1999) - AVHRR Polar Pathfinder (APP Fowler et al. 2002) - couverture de nuage Domaine de l’Intégration de GEM-LAM

6 La comparaison des moyennes mensuelles Rradiation des longueurs d’ondes courtes vers le bas à la surface Radiation des longueurs d’ondes longues vers le bas à la surface Généralement les modèles tendent à sous-estimer le maximum de rayonnement solaire durant l’été sauf GEM, CRCM et PMM5. Le flux d’onde longue vers le bas est de façon générale sous-estimé par la plupart des modèles. - GEM-LAM semble le plus près des observations. Il simule bien le maximum dans la radiation des longueurs d’ondes courtes vers le bas pendant l’été mais il sous-estime légèrement la radiation des longueurs d’ondes longues vers le bas pour le mois de janvier et la surestime en avril.

7 Eau précipitable Couverture de nuages - La vapeur d'eau intégrée verticalement observée reflète le cycle annuel de température : le niveau bas l'hiver et haut en été. - La plupart des modèles reproduisent le cycle annuel observé sauf COAMPS qui le surestime significativement durant l'été. - La couverture de nuage observée par les satellites durant SHEBA montre un cycle annuel distinct, avec des valeurs autour de 50% l'hiver et approchant 95% durant la saison d'été. - La plupart des MRC participant ont de la difficulté à reproduire ce cycle annuel, surtout le minimum d'hiver. Dans le cas de GEM-LAM, la couverture de nuage est surestimée durant l’hiver tandis qu’il le sous-estime durant l’été. La comparaison des moyennes mensuelles

8 La comparaison de moyennes quotidiennes Le coefficient de corrélation linéaire, le biais du modèle, la déviation standard, l’erreur quadratique moyenne (RMSE) sont utilisés afin d’évaluer les modèles: Biais: Erreur résiduelle est calculée comme: L’erreur quadratique moyenne Biais:

9 Rayonnement de longueur d’onde courte vers la bas (SWD) - GEM-LAM reproduit le rayonnement de SW observé relativement bien pour les valeurs basses de SWD, cela est pendant le printemps et l'automne. - Coefficient de corrélation est relativement haut (r=0.948) mais le modèle a un RMSE plus grand durant l'été - GEM-LAM a un petit biais qui est aussi reflété dans la symétrie de son SWD figure

10 Rayonnement de longueur d’onde longue (LWD) - GEM-LAM reproduit bien le rayonnement de LWD de surface et montre un coefficient de corrélation assez haut (r=0.848) - Il a un petit biais négatif (-1.457Wm-2) et RMSE est 32,82

11 Eau liquide intégrée à la verticale (LWP) - La schéma microphysique de Sundqvist a été utilisé pour la simulation GEM-LAM. -GEM-LAM ne reproduit pas bien les observations quotidiennes d'eau liquide intégrée à la verticale (coefficient de corrélation de r=0.465 et le biais de 0,02.) -D’autres schémas microphysiques seront considérés à l'avenir pour éventuellement améliorer cet aspect de la simulation.

12 Couverture de nuages -L'évaluation de couverture de nuage totale montre que modèle GEM-LEM ne représente pas bien cette variable de même que les autres modèles participants à ARCMIP -Le coefficient de corrélation est bas (r=0.055), le biais est -0.163 et RMSE est 0,359 -Les nuages sont souvent optiquement minces pendant l'hiver et difficiles à observer avec les satellites. Ceci peut expliquer les désaccords entre les résultats des modèles et les observations

13 Pendant l’hiver un grand pourcentage des nuages en Arctique sont des nuages optiquement minces et ils ne peuvent pas être détectés par les satellites (K.Wyser et C. Jones 2005). Pour pouvoir comparer directement les sorties de modèle avec les observations satellitaires, il faut filtrer (enlever) ces nuages minces. Pour distinguer ces nuages minces des autres nuages, on doit calculer d’abord l’épaisseur optique. SOL GLACÉ SI τ < 0.5 replace avec 0 Filtrage des nuages minces

14 L’épaisseur optique est définie comme où: - est l'efficacité d'extinction de hydrométéore (gouttelette ou cristal de glace) de rayon r - est la section efficace - est la distribution de tailles des hydrométéores En supposant que les particules sont sphériques et pour la radiation dans le visible l'efficacité d'extinction moyenne de hydrométéore est ~2 on obtienne l’épaisseur optique au niveau i comme: -LWP i,IWP i sont “liquid et ice water path”, -ρ liq, ρ ice sont densités de l’eau et de glace et -r e,liq, r i,ice sont les rayons efficace de gouttelettes de l’eau et de glace dans le nuages Filtrage des nuages minces

15 -L’image à droite montre les moyennes mensuelles pour le couverture de nuages avant le filtrage (ligne rouge mince tau=0) et après le filtrage (ligne rouge gras tau=0.5). -Les images ci-dessus montrent les moyennes quotidienne avant et après le filtrage des nuages minces. Filtrage des nuages minces

16 Conclusion Sur une base mensuelle, GEM-LAM performe remarquablement bien pour le flux de rayonnement solaire vers le bas à la surface et pour l'humidité spécifique Il a cependant un grand biais positif pour la couverture de nuage pendant l'hiver. Le filtrage des nuages minces améliore considérablement l’accord entre le sortie du GEM-LAM avec des observations satellitaires de SHEBA pour la couverture nuageuse Sur une base quotidienne, la difficulté de simuler la couverture de nuage affecte fortement la simulation de flux radiatif à la surface avec un RMSE relativement haut, cependant, le biais reste petit.

17 Littérature -Wyser, K.; Jones, C.; Du, P.; Girard, E.; Willén, U.; Cassano, J.; Christensen, J.H.; Curry J.A.; Dethloff, K.;Haugen J.E.; Jacob, d.; Koltzow, M.; Laprise, R.; Lynch, A.; Pfeifer, S.; Rinke, A.; Serreze, M.; Shaw, M.J.; Tjernstrom, M.; Zagar, M.; 2007 ; ;: An Evaluation of Arctic Cloud and Radiation processes during the SHEBA year: Simulation results from 8 Arctic Regional Climate Models. -Rinke, A.; Dethloff, K.; Cassano, J.; Christensen, J.H.; Curry J.A.; Du, P.; Girard, E.; Haugen, J.E; Jacob, D.; Jones, C.G.; Koltzow, M.; Laprise, R.; Lynch, A.H.; Pfeifer, S.; Serreze, M.C.; Shaw, M.J.; Tjernstrom, M.; Wyser, K.; Zagar, M.; 2006-04; Climate Dynamics: Evaluation of an ensemble of Arctic regional climate models: spatiotemporal fields during the SHEBA year; Volume 26; 459-472. -Tjernstrom, M.; Zagar, M.; Svensson, G.; Cassano, J.; Pfeifer, S.; Rinke, A.; Wyser, K., Dethloff, K.; Jones, C.; Semmler, T.; Shaw, M.; 2005-11: Modelling the arctic boundary layer : An evaluation of six arcmip regional-scales models using data from the Sheba project; Boundary- Layer Meteorology; Volume 117; 337-381. -Klaus Wyser, Colin G. Jones; 2005; Journal of geophysical research; Modeled and observed clouds during Surface Heat Budget of the Arctic Ocean (SHEBA); vol 110