Diagnostique de la variabilité interne dans les simulations dun modèle régional piloté Par: Oumarou Nikiéma (Maîtrise) Directeur: Mr. René Laprise.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
1/5 26 Octobre 2010 Le changement climatique Rapport.
Advertisements

Soutenance de thèse Lundi 12 décembre 2005
Oscillations libres des systèmes à deux degrés de liberté
1 Séminaire de travail « Indicateur de croissance en France et/ou en zone euro : méthodologie et évaluation » 14 juin 2006 Indicator Models of Real GDP.
Réunion NUMASIS, Grenoble, 16/03/2007 WP3 : Simulation numérique : développements nouveaux et comparaison sur divers cas (LCPC) WP 3-1 Améliorations méthodologiques.
Chap. 3 Travail Energie Oscillations
Vers un indicateur de la qualité des cours d’ eau…
Géométrie vectorielle
Mélanie JUZA LEGI-MEOM, Grenoble
Objectifs du chapitre 7: Plans corrélationnels
Régression linéaire simple
Le climat ?.
Dynamique de loxygène dissous à linterface eau-sédiment sous un écoulement périodique Journées des Doctorants Villefranche sur mer M. Chatelain K. Guizien.
Prévisions météorologiques, projections climatiques : que peut- on prévoir et avec quelle fiabilité ? Exercice 3: que peut-on prévoir à long terme ?
Équations Différentielles
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.
Étude du bilan dhumidité en isolant les contributions des différentes échelles spatiales Soline Bielli and René Laprise.
Prévision saisonnière à léchelle régionale : étude de sensibilité de modèles régionaux dans les tropiques Américaines Etienne Tourigny UQAM-CRCMD Directeur.
Évaluation du bilan de la radiation à la surface sur l'Amérique du Nord pour quelques Modèles Régionaux Climatiques et les données de réanalyses Etudiant.
Effets de la position de la frontière supérieure sur les simulations hémisphériques du Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC) : Survol du projet Par.
Évaluation des processus radiatifs et des nuages par le modèle GEM-LAM pour lannée SHEBA en Arctique UQÀMESCER Étudiant: Dragan Simjanovski Directeurs.
Évaluation de la variabilité interne sur lArctique dans le modèle régional canadien du climat en utilisant lexpérience « Big-Brother » Maja Rapaić Étudiante.
Exposé sur publication Interdecadal variation of the lower trophic ecosystem in the northern Pacific between 1948 and 2002, in a 3D implementation of.
Autres exemples de modèles
Prévisions météorologiques, projections climatiques : que peut- on prévoir et avec quelle fiabilité ? Suggestions pour le travail final.
Prévisions météorologiques, projections climatiques : que peut- on prévoir et avec quelle fiabilité ? Exercice 1: le modèle de Lorenz: synthèse.
Introduction aux interactions Océan-Atmosphère en Atlantique tropical
Table ronde Variation décennale du climat
SIRTA Utilisation des observations du SIRTA pour lévaluation et lamélioration du modèle de CLIMAT de lIPSL Configuration zoomée guidée.
Axe Transverse Niveau de la Mer. Contexte * * * * * * * * * * * * * * Processus étudiés au Legos aujourdhui Par 1 seule équipe Par plusieurs équipes.
Modélisation de la formation de bancs de poissons
Évaluation des nuages et de leur interaction avec le rayonnement dans le modèle GEM Par Danahé Paquin-Ricard Directeur: Colin Jones Codirecteur: Paul Vaillancourt.
La construction d'un filtre numérique applicable dans un modèle à résolution variable Directeur de recherche : René Laprise Étudiante : Dorina Surcel.
La Gestion de Projet.
Les réseaux de neurones artificiels (RNA)
Directeurs de recherche: Eric Girard et Colin Jones Étudiant: Dragan Simjanovski Évaluation des processus radiatifs et des nuages par le modèle GEM-LAM.
Système d'assimilation de données couplé océan-atmosphère
Relation entre la variabilité interne des modèles régionaux de climat et le temps de résidence Philippe Lucas-Picher Directeur: Daniel Caya Codirecteur:
Physique 3 Vibrations linéaires et ondes mécaniques
Méthodes de Biostatistique
Chapitre 3-B : AUTOMATIQUE : LES S.L.C.I.
Analyse des modes normaux
Surveiller et résoudre le conflit de verrouillage
R.-M. Hu, J.-P. Blanchet, E. Girard, R. Laprise, and D. Caya (Département des Sciences de la Terre & Atmosphère, UQAM) Simulation du climat arctique avec.
NEW 2004 Masterpact : 1/2 LUNE O. AFI. 2/26 G.BONGIORNO projet 6 sigma 1/2lune Raisons du projet Les 1/2 lune sont des sous ensembles critiques entrant.
Les Techniques d’enquête quantitative
PAR PHENOMENE TRANSITOIRE APPLICATION AU KAPOK »
Sept-2005 Gestion de Projet - (c) Emeric ROLLIN1 13 Questions Emeric ROLLIN Ensea (1988) Audencia MBA (2004) Aïcha REVEL Ensea (1998)
La turbulence est le problème majeur de la physique classique
Avril 2007 Journées des utilisateurs de Méso-NH Objectif: Avantage des LES Les différents diagnostiques Apport des LES pour la compréhension et la paramétrisation.
ETUDE DE L'EVOLUTION DE LA PART DES SALAIRES DANS LA VA;
Étude de la variabilité interne du Modèle Régional Canadien de Climat à l'échelle saisonnière Adelina ALEXANDRU Ramon de ELIA René LAPRISE UQÀM Université.
LE NOMBRE DE REYNOLDS.
Couche limite atmosphérique Micrométéorologie. Équations de Reynolds.
Décision incertaine et logistique : Grille typologique
1/16 Chapitre 3: Représentation des systèmes par la notion de variables d’état Contenu du chapitre 3.1. Introduction 3.2. Les variables d’état d’un système.
Évaluation de la réponse atmosphérique forcée par l’anomalie de la température de la surface de l’océan ENSO, simulée par le modèle Global Environnemental.
Oscillateur harmonique
Chapitre 7 Les équations différentielles d’ordre 1
Chapitre 7 Les équations différentielles d’ordre 1
Traitement de la turbulence
Évaluation de méthodes de mise à l’échelle statistique: reconstruction des extrêmes et de la variabilité du régime de mousson au Sahel Étudiant: Dimitri.
Implémentation des lacs interactifs dans MRCC Andrey Martynov, stagiaire postdoctoral - agent de recherche Superviseurs: Laxmi Sushama, René Laprise.
Modélisation de l'impact des changements climatiques sur les régimes thermique et hydrologique du pergélisol dans les régions nordiques Par Jean-Philippe.
Soline Bielli, René Laprise
CHAPITRE 2 LES SITUATIONS FONCTIONNELLES
Validation d’une méthode d’analyse
Énergie cinétique turbulente moyenne
ANALYSE HARMONIQUE.
1 Lean 6 Sigma – Réduction de consommation d’air comprimé Michel Bourque.
Transcription de la présentation:

Diagnostique de la variabilité interne dans les simulations dun modèle régional piloté Par: Oumarou Nikiéma (Maîtrise) Directeur: Mr. René Laprise

A cause de la nature chaotique et non-linéaires de la dynamique atmosphérique, les Modèles Régionaux du Climat (MRC) pilotés génèrent plusieurs solutions lorsque les Conditions Initiales (CI) sont affectées par une petite erreur. En dautres termes, les MRC reproduisent une Variabilité Interne (CI) même sans forçage externe, qui est en partie responsable de la variabilité saisonnière ou interannuelle observée. De récentes études, notamment celle dAlexandru et al. (2007) a permis de mettre en évidence la sensibilité du MRC Canadien aux CI. Leurs résultats ont montré également que sur une longue période dintégration, certains processus favorisent des périodes de forte amplitude de la VI. Ces processus sont mal connus. Problématique: Objectif : Effectuer un diagnostique des termes dynamique et diabatique, afin de déceler les processus qui sont responsable de la forte variation temporelle de la VI.

1- Établir une équation qui décrit lévolution de la variabilité interne pour le tourbillon potentiel ( ). 2- Valider cette équation dévolution. 3- Identifier les termes qui sont responsable des fortes variations observées. Résultats préliminaires: Les premières investigations basées sur lutilisation de quelques règles statistiques et de Reynolds, ont permis de montrer que léquation dévolution de la VI du tourbillon potentiel sécrit sous la forme de léquation (1). Une évaluation des termes de gauche (L) et de droite (R), à partir dun ensemble de 20 simulations aux CI différentes, indique que léquation (1) est valide pour décrire lévolution de la VI du tourbillon potentiel (figure 1). Une évaluation de chaque terme révèle que le troisième et quatrième terme de droite sont en grande partie responsable de la forte variation de la VI. Méthodologie :

Figure 1: Représentation des termes de gauche et de droite de léquation 1 où