Évaluation de la convection en réponse au forçage de la température de la surface de l'océan ENSO simulée par le modèle Global Environmental Multi-scale (GEM) de RPN. Jonathan Mainville Par : Jonathan Mainville Directeur : Dr. Colin Jones Co-Direc. : Dr. Bernard Dugas Université du Québec à Montréal UQÀM

Validation de données GEM méso-globale mode climat ( dynamique & physique 4.3.) [A] Influence externe dAMIP II SST % de Glace de mer T° de glace profonde Lozone & le CO2 [B] La variabilité interne Cœur dynamique ??? Schémas de sol ISBA Schéma de convection pronfonde Kain-Frish Schéma de convection restreinte Kuo Schéma de nuage par condensation Sundavist … Les observations valident –La PCP de GPCP 2 –Le OLR de NOAA OI Résolution x = y = 2,5° t = 1 mois Approximation des erreurs sont: E(A) = 0 ; AMIP II est valide E(B) <- E(schémas) ; ??? est valide

Analyse exhaustif PCP & OLR ; OBS vs GEM La climatologie et la variabilité sur 264 mois de la série absolue. PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM La variabilité sur 264 mois de la série danomalie inter-annuel.

La climatologie et de la variabilité du cycle annuel. Janvier Avril JuilletOctobre La champ de référence SST ENSO Le diagnostique exhaustif de la série absolue et de la série danomalie. Climatologie absolue Variabilité absolue Variabilité danomalie nino 3.4. Janvier

Diagnostique du mois de Janvier PCP & OLR ; OBS vs GEM La variabilité sur 22 mois de la série absolue. La climatologie sur 22 mois de la série absolue. PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM

La1 ère méthode On approxime la réaction de A <-- 0 par la fonction linéaire: F[ A(O,t) ] = m F[ O(t) ] où F[ f(t) ] = f(t) Des fonctions périodiques selon 2 oscillations ( f(t)= Acos(1/T t + ) : –AnnuelT 1 = 1 anMoussons –Inter-annuel T 5 > 1 an (~5 ans)ENSO Avec une anomalie inter-annuel, lintensité de la réponse: F[ f(t) ] = f(t,T 1 ) + f(t,T 5 )A(t,T 5 ) / O(t,T 5 ) = m(T 5 )

Composite danomalie, 83, 87, 92, 98 PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM

Le but est de comparer le délai des zones de confiance, GEM vs OBS, qui ont un signal atmosphérique en relation linéaire avec lévolution de lanomalie SST ENSO. Utilisation dune corrélation linéaire ( « r » = m ; A(O,t)- A 0 (t) = mO 1 (t) ) –Une confiance du test de Students (vs loi normale pour 264 ou 22 mois) –Un délai 0< <90° ; balayage de « r » avec délai pour trouver le cas =0° 3 exemples de polarisation entre 2 signaux de même amplitude: –Rectiligne =0° –Elliptique 0< <90° –Circulaire =90° La 2ième méthode

Le min/max de corrélation linéaire sur 30 mois de délai de SST des Janviers Minimum sur 30 mois Maximum sur 30 mois Le signal du SST ENSO de la série danomalie inter-annuel El NiñoLa Niña nino 3.4. Comparaison du développement dENSO de la 1ère vs 2ième méthode 1ère méthode 2e méthode composite (4 ENSO) délai de corrélation

Résultat exhaustive de « m » de la série danomalie inter-annuel des Janviers La corrélation linéaire sur 30 mois de délai de PCP & OLR pour El Niño PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM La corrélation linéaire sur 30 mois de délai de PCP & OLR pour La Niña PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM

Relation entre les variables zone nino 3.4. de la séries absolue SST vs SST vs SST vs SST vs PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM PCP GPCP2 vs GEM OLR NOAA vs GEM Convection pas assez profonde (OLR trop grand) rayon effectif des cristaux de glace dans le cirrus plume l'émissivité en haut de la tour convective le rayonnement infrarouge de la tour convective ( le OLR)

Diagnostique annuel de PCP Jan - Avril - Juillet - Octobre La médiane et lécart type sur 22 mois de la série absolue de GPCP2 Janvier Avril JuilletOctobre La médiane et lécart type sur 22 mois de la série absolue de GEM Janvier Avril JuilletOctobre

Diagnostique annuel de OLR Jan - Avril - Juillet - Octobre La médiane et lécart type sur 22 mois de la série absolue de NOAA Janvier Avril JuilletOctobre La médiane et lécart type sur 22 mois de la série absolue de GEM Janvier Avril JuilletOctobre

rectiligne elliptique circulaire