Les nuages dans LMDZ Formation LMDZ – 26/27/28 Novembre 2012 – LMD Jussieu Catherine Rio LMDZ Development Team

Nuages et rayonnement Nuages bas: - fort effet d'albedo (réflectivité 40-50%) - faible effet de serre (nuages chauds) refroidissement Nuages bas: - fort effet d'albedo (réflectivité 40-50%) - faible effet de serre (nuages chauds) refroidissement Nuages hauts: - faible effet d'albedo - fort effet de serre (nuages froids) réchauffement Effet d'albedo: les nuages réfléchissent une partie importante du rayonnement solaire Maximum quand contraste albédo nuage/surface maximum: sur océan Effet de serre: les nuages absorbent une partie du rayonnement terrestre émis à la surface Maximum quand contraste température nuage/surface maximum: nuages hauts

Le forçage radiatif des nuages Forçage radiatif LW Forçage radiatif SW Négatif: les nuages diminuent l'énergie absorbée (nuages plus brillants) Moyenne annuelle: -47W/m2 Positif: les nuages diminuent l'énergie réfléchie (nuages plus froids) Moyenne annuelle: +29W/m2 Forçage radiatif net Moyenne annuelle: -18W/m2 Globalement, l'effet des nuages est de refroidir la planète.

Nuages et précipitations Précipitations (mm/j) Janvier Juillet Importance de bien représenter la fréquence d'occurence des différents types de nuages, leur variabilité saisonnière, leur cycle diurne...

Méthodologie de développement et d'évaluation des paramétrisations Simulations 1D Simulations explicites sur un domaine équivalent à une colonne de GCM Forçages identiques: Profils initiaux Advections grande-échelle Flux de surface 200km Cas d'étude 1D issus de campagnes de mesure (BOMEX, TOGA-COARE, TWP-ICE, AMMA...) ou de mesures continues sur site (ARM) permettent d'accéder à des grandeurs difficilement mesurables (propriétés des structures, taux de mélange etc...)

X (m) z (m) L'apport des simulations explicites Identification des thermiques dans la simulation LES Analyse conditionnelle des thermiques basée sur l'émission d'un traceur en surface Couvreux et al., BLM, 2010 Champ de cumulus simulé: - Evolution des champs moyens: Ex: T, q, fraction nuageuse (cf) - Statistiques sur le domaine: Ex: PDF de qt, de θl - Propriétés des structures nuageuses: Ex: eau condensée

200 km 20 km Modèle « tout ou rien » : Si q> q sat maille nuageuse, sinon ciel clair. q < q sat q > q sat 200 km 20 km q < q sat Modèle « statistique » : On suppose une distribution statistique de q' dans la maille autour de q q : concentration en vapeur d'eau q sat : concentration maximum à saturation Si q > q sat : → la vapeur d'eau condense = nuage On connait q et q sat à l'échelle de la maille → Fraction de la maille couverte de nuages ? Paramétrisation simple : gaussienne σ / q = 20% Les schémas diagnostiques de nuages - eau condensée: partition liquide/glace (fonction de la température) - une fraction de l'eau condensée tombe sous forme de pluie (paramètres contrôlant le contenu maximal en eau des nuages et le taux d'auto-conversion ) - la pluie est en partie ré-évaporée dans la maille inférieure (paramètre contrôlant le taux d'évaporation) rayonnement

Traitement par type de nuages Nuages de condensation grande-échelle Nuages de convection profonde Nuages de couche limite

Les nuages de couche limite

Cumulus et panaches thermiques Lemone et Pennell, MWR, 1976 Cas II: 15 dec h48 Cas III: 15 dec h18 Les cumulus sont la partie saturée de thermiques initiés en surface

Conservation de la masse: Conservation du moment: Le modèle du thermique Hourdin et al., JAS, 2002; Rio et Hourdin, JAS, 2008 calltherm.F90 Transport de θl, qt, u, v Les variables internes Les équations - w: vitesse verticale moyenne des thermiques - α: fraction couverte par les thermiques - e: taux d'entrainment d'air dans les thermiques - d: taux de détrainment d'air des thermiques dans l'environnement - qa: concentration de q dans les thermiques + Spécification des taux d'entrainement et de détrainment + calcul du flux de masse à la base des panaches α 1-α z (m) LeMone and Pennell, MWR, 1976 X Z

Jam & al., BLM, 2012 qc, cf senv, σenv sth, σth,α Shallow convection Paramétrisation des variances: Le schéma de nuages cloudth.F90 Distribution bi-gaussienne du déficit à la saturation s: - Un mode associé aux thermiques sth, σth - Un mode associé à leur environnement: senv, σenv On connait: État moyen: senv Thermiques: sth, α Paramétrisation de σenv et σth? s =al ( qt – qsat(Tl) )

Cas 1D Simulations 3D fraction nuageuse basse (%) Moyenne annuelle LES Fraction nuageuse (%) et eau liquide (g/kg) IPSL-CM5A IPSL-CM5B Référence Représentation des nuages bas dans LMDZ Hourdin et al., 2012 Amélioration de la représentation des nuages bas dans IPSL-CM5B

Les paramètres ajustables Sensibilité de la couverture nuageuse basse à Un changement de paramétrisationsUn changement de paramètres CLDLC: seuil sur le contenu en eau max des nuages (cld_lc_lsc) CLDTAU: constante de temps d'élimination de l'eau des nuages (cld_tau_lsc) COEF_EVA: paramètre contrôlant l'évaporation des précipitations (coef_eva) Le problème des stratocumulus Désactivation du modèle du thermique dans les zones de forte inversion Stratocumulus traités alors comme des nuages de grande-échelle Fraction de l'année pour laquelle le modèle du thermique est désactivé

Les nuages de convection profonde

Cumulonimbus, tours convectives et poches froides Orage local en région semi-aride: le 10 juillet 2006 à Niamey Lothon et al., MWR, 2011 Développement des structures organisées associées à la convection profonde 17:20UTC17:40UTC18:20UTC Coupe horizontale à 600m Coupe verticale 5km au nord du RADAR

Le schéma de convection profonde concvl.F Emanuel, Efficacité de précipitation: fraction de l'eau qui précipite par rapport à l'eau détrainée - Critère de déclenchement du schéma de convection: Critère sur l'inhibition convective - Intensité de la convection (“fermeture”): Intensité convective reliée aux conditions environnementales (LMDZ5A) Intensité convective reliée aux processus sous-nuageux (LMDZ5B) - Propriétés des updrafts et des downdrafts: vitesse verticale, flottabilité, fraction couverte - Taux de mélange entre nuages et environnement updraftdowndraft z x Grandpeix & Lafore, JAS, 2010 Paramétrisation des poches froides (LMDZ5B)

Distribution log-normale de l'humidité totale qt Bony & Emanuel, JAS, 2001 σ, cf champs moyens sur la maille schéma de convection qt, qsat qc Le schéma de nuages clouds_gno.F Variation verticale de la PDF sur le cas océanique TOGA-COARE décembre 1992

Représentation des nuages moyens dans LMDZ Eau liquide nuageuse (g/kg)Fraction nuageuse (%) Cas 1D Simulations 3D fraction nuageuse moyenne (%) Moyenne annuelle LMDZ5A LMDZ5B Cas AMMA Forte sous-estimation des nuages moyens en environnement sec Paramétrisation réglée sur le cas de convection océanique TOGA-COARE Mais sur continent:

Les paramètres ajustables CLDLC: seuil de la précipitation des nuages (cld_lc_con) CLDTAU: constante de temps d'élimination de l'eau des nuages (cld_tau_con) COEF_EVA: paramètre contrôlant l'évaporation des précipitations (coef_eva) EPMAX: efficacité maximale de précipitations (epmax) FALLV: vitesse de chute des cristaux de glace (ffallv_con) Mais réglages pas suffisants Distribution lognormale non adaptée: distribution bimodale aussi pour la convection profonde Travail en cours pour définir une distribution bimodale à partir des caractéristiques de la convection profonde (thèse Arnaud Jam)

Les nuages de grande-échelle

Condensation à grande-échelle Convection organisée en lignes de grain sur l'Afrique Dépression aux moyennes latitudes

Distribution log-normale de l'humidité totale q (Bony & Emanuel, JAS, 2001) champs moyens sur la maille q, qsat σ/q imposé Le schéma de nuages fisrtilp.F90 Le profil de σ/qt est défini par: iflag_ratqs=0: croit linéairement de ratqsbas à ratqshaut entre la surface et 300hPa. = ratqshaut au dessus de 300hPa. iflag_ratqs=2: croit linéairement de 0 à ratqsbas entre la surface et 600hPa. croit linéairement de ratqsbas à ratqshaut entre 600 et 300hPa. = ratqshaut au dessus de 300hPa. ratqsbas et ratqshaut sont définis dans physiq.def.

Représentation des nuages hauts dans LMDZ Simulations 3D fraction nuageuse moyenne (%) Moyenne annuelle Couverture nuageuse observée Couverture nuageuse simulée par le schéma de convection Couverture nuageuse simulée par la couche limite et la grande-échelle Cas 1D de convection océanique (TWP-ICE)

Paramètres contrôlant les nuages et précipitations grande-échelle (physiq.def): CLDLC: seuil de la précipitation des nuages stratiformes (cld_lc_lsc) CLDTAU: constante de temps d'élimination de l'eau des nuages stratiformes (cld_lc_tau) FALLICE: facteur correctif sur la vitesse de chute des cristaux de glace dans les nuages stratiformes (ffallv_lsc) COEFEVA: paramètre controlant l'évaporation des précipitations (coef_eva) Les paramètres ajustables Sensibilité de la couverture nuageuse haute à Un changement de paramétrisations Un changement de paramètres Sensibilité encore forte aux paramètres, notamment la largeur de la distribution

La phase de réglage du modèle Sensibilité des flux radiatifs au sommet de l'atmosphère Un changement de paramétrisationsUn changement de paramètres

LMDZ5B (NPv3.A_physiq.def) Convection Couche limite Nuages iflag_pbl=1 iflag_thermals=0 iflag_thermals_ed=0 iflag_coupl=0 iflag_pbl=8 iflag_thermals=15 iflag_thermals_ed=10 iflag_coupl=5 iflag_con=30 iflag_clos=1 iflag_wake=0 qqa1=0 qqa2=1 iflag_clw=1 epmax=0.999 iflag_con=3 iflag_clos=2 iflag_wake=1 qqa1=1 qqa2=0 iflag_clw=0 epmax=0.997 Emanuel old/new Fermeture CAPE/ALP Poches froides Diffusion Thermiques Mélange dans les thermiques Couplage à la convection Calcul de l'eau condensée Efficacité max de précipitations iflag_cldcon=3 iflag_ratqs=0 ratqsbas=0.005 ratyqshaut=0.33 cld_lc_lsc=4.16e-4 cld_lc_con=4.16e-4 ffallv_lsc=0.5 ffallv_con=0.5 coef_eva=2e-5 cld_lc_lsc=6e-4 cld_lc_con=6e-4 ffallv_lsc=1.35 ffallv_con=1.35 coef_eva=1e-4 iflag_cldcon=6 iflag_ratqs=2 ratqsbas=0.002 ratqs_haut=0.25 LMDZ5A (AR4_physiq.def) Schéma de nuages Profil de σ/qt σ/qt min σ/qt max Seuil eau nuageuse LS Seuil eau nuageuse CV Chute cristaux de glace LS Chute cristaux de glace CV Coefficient d'évaporation PDF de mélange