METHODOLOGIE DE DESCENTE D'ECHELLE LORS DU PRE-FORUM

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Transcription de la présentation:

METHODOLOGIE DE DESCENTE D'ECHELLE LORS DU PRE-FORUM F. Bonnardot – Meteo-France DIRRE/BECLIM Francois.bonnardot@meteo.fr SWIOCOF Forum 01-02/10/2012 – Saint-Denis de la Réunion

LES FONDEMENTS DE LA METHODE Le moteur du climat se trouve dans les océans tropicaux ; l'atmosphère réagit par effet de couplage (modification des circulations de grande échelle) aux principales oscillations des SST. Expliquer le comportement d'un paramètre local (à l'échelle saisonnière) par celui d'un paramètre de plus grande échelle → en amont de la prévision saisonnière : recherche des sources de variabilité de grande échelle (prédicteur) Forçages de grande échelle Forçages régionaux ou locaux Modulation des précipitations

LES OUTILS Les jeux de données : Locales : séries de précipitations (saison OND) des pays de la zone Régionales : précipitations GPCP (estimation à partir de l'observation par satellite) Grande échelle : Réanalyses océaniques (ERSST) et atmosphériques (ERA-interim) Période d'apprentissage : 1979-2010 Logiciel CPT (Climate Predictability Tool, IRI) Méthodes statistiques : analyses composites, analyses de corrélation canonique pour la construction des modèles scores et skill scores pour la vérification

RECHERCHE DES PREDICTEURS Analyses composites suivant 2 approches : Anomalie moyenne des précipitations associée à l'occurrence d'un événement de grande échelle (ex : événement Ninõ) Anomalie moyenne d'un champ de grande échelle (prédicteur pressenti) associée aux années pluvieuses ou sèches sur un territoire homogène du point de vue des précipitations

RECHERCHE DES PREDICTEURS Exemple : composite de la composante zonale du vent d'altitude (~12km) des trimestres OND anormalement secs à La Réunion

RECHERCHE DES PREDICTEURS Analyse de corrélation canonique

CHOIX DU OU DES MODELES STATISTIQUES Qualité du modèle (scores, adéquation au besoin...) Capacité du modèle de climat à reproduire le comportement du prédicteur (modes de variabilité...) : problème des biais des modèles selon le paramètre et la région du globe considérée → nécessité de calibrer le ou les modèles statistiques construits à partir des champs observés, correction des biais à partir du « hindcast » correspondant au modèle utilisé (ARPEGE pour le SWIOCOF) Le modèle finalement retenu n'est pas nécessairement celui qui présentait les meilleurs scores statistiques → recherche du meilleur compromis

MISE EN OEUVRE DU OU DES MODELES POUR LA PREVISION OND2012 Utilisation des prévisions de grande échelle du système de prévision saisonnière de Météo-France (version 3) basée sur le modèle ARPEGE (approche ensembliste 41 membres) → information probabiliste, notion d'incertitude