Évaluation des nuages et de leur interaction avec le rayonnement dans le modèle GEM Par Danahé Paquin-Ricard Directeur: Colin Jones Codirecteur: Paul Vaillancourt
Linteraction nuage-rayonnement contrôle le bilan radiatif de surface (et les processus de surface qui en dépendent comme la fonte du couvert de neige ou lhumidité du sol). Elle peut avoir de nombreux impacts directs et indirects (par des rétroactions) sur tout le système climatique. Cette interaction est contrôlée par différents paramétrages (microphysique et caractéristiques macroscopique des nuages, etc.) But: évaluation de la microphysique des nuages et de leur interaction avec la radiation dans GEM afin didentifier les biais possibles, de trouver les processus qui en sont responsables et de les améliorer/corriger. Approche: comparer GEM à des observations (provenant des sites ARM-SGP et ARM-NSA) à laide de cycles diurnes moyens saisonniers, de distributions de fréquences et de graphiques de co-variabilité.
La vapeur deau intégrée à la verticale (IWV), leau liquide des nuages (LWP) et la fraction nuageuse (NU) sont les principales quantités qui contrôlent la radiation descendante à la surface. Les sous-estimation de IWV, LWP et NU simulées par le modèle devraient donner une sur-estimation de SWD et une sous- estimation de LWD. Mais ce nest pas nécessairement le cas, car il y a beaucoup de biais qui sannulent par des effets non-linéaires. Pour ce cas, les instruments dobservations ne détectent pas les nuages minces de haute altitude.
Le graphique de co-variabilité du rayonnement dondes courtes (SWD) en fonction de LWP montre une sur-estimation pour le LWP < 100 g/m2. Ce biais peut être causé par un rayon effectif des gouttelettes deau des nuages trop grand. Ceci mène à une sur-estimation de SWD pour ciel couvert (lorsque la fraction nuageuse est > 90%) et contribue à la sur-estimation de SWD pour toutes les conditions (graphiques au centre). Pour le rayonnement dondes longues (graphiques du bas), la sur-estimation visible pour la saison dété au site SGP (à gauche) est relié à un biais chaud de température près de la surface.