et Prévision Décennale

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Transcription de la présentation:

et Prévision Décennale Prévisibilité et Prévision Décennale Christophe Cassou (CNRS-Cerfacs)

Introduction Prévision décennale = prévision climatique (i.e. probabiliste) à échéance 3-30 ans Un vide entre les prévisions saisonnière à interannuelle (fournies par la plupart des grands centres météorologiques) Evolution de la température globale Scenario pessimiste Scenario médian Scenario optimiste et les projections climatiques pour la 2nd moitié du XXIème siècle (GIEC AR4, 2007). GIEC AR4 (2007) Prévision de la température à 2 mètres pour Mai-Juin-Juillet 2009 Une demande sociétale forte (acteurs politiques et économiques) en vue d’adaptations aux changements climatiques déjà en cours Un véritable sujet de recherche jusqu’alors négligé (GIEC AR4, 2007), voire jusqu’alors quasi-impossible, et d’une grande complexité

Le contexte

Sources de prévisibilité décennale La prévision climatique des 5-30 prochaines années est envisageable car il existe diverses sources de prévisibilité à échelle décennale Nous savons que le système climatique dans un futur « proche » : 1. S’ajustera à l’augmentation actuelle (passé proche) de la concentration des gaz à effet de serre dans l’atmosphère : même si toute émission cessait aujourd’hui, le climat se réchaufferait au cours du prochain siècle de par l’inertie du système climatique. 2. Répondra à l’augmentation future des gaz à effet de serre (GES) d’origine anthropique: « le forçage externe anthropique » 3. Sera influencé par les forçages naturels externes qui sont actifs dans la bande de fréquence décennale (e.g. cycles solaires, etc.) 4. Sera influencé par les fluctuations naturelles qui sont actives dans la bande de fréquence décennale (variabilité intrinsèque ou interne du système climatique )

Variabilité décennale observée D’apres Hurrell (2010)

L’Oscillation Atlantique Multidécennale La plupart des signaux climatiques très intégrés peuvent être « expliqués » par la superposition du forçage externe + de la variabilité interne

Modulation décennale dans l’Atlantique tropical Impact sur les précipitations sahéliennes + N. Am. Corrélation entre AMO Et précipitation estivale TNA Accumulated Cyclone Energy (ACE) Index AMO+ AMO- Extrême / Normal / Bas Impact sur les cyclones Atlantique Goldenberg et al (2001) Science AMO Anomalie de température (été 2010) Source : Minvielle et Cassou (en preparation, 2012)

Modulation décennale des régimes par l’AMO NAO+ Acores Islande Modulation dans l’occurrence des régimes de temps 2. Modulation des propriétés intrinsèque des régimes de temps (not shown) Impact du décennal sur le journalier NAO - Acores Islande TNA AMO Anomalie de température (été 2010) Source : Minvielle et Cassou (en preparation, 2012)

= + A l’intersection de la 1ere et 2eme espèce Une première: il est donc: Indispensable de s’approprier les concepts Indispensable de tester différentes méthodologies pour au final estimer le niveau de prévisibilité de chaque source (importance des hindcasts)

Questions ouvertes et défis (1)

Questions ouvertes et défis (2)

CMIP5

EPIDOM Le prochain exercice du GIEC + EPIDOM Evaluation de la Prévisibilité Interannuelle à Décennale à partir Des observations et des Modèles

La contribution française a CMIP5 Core experiments (Cerfacs + IPSL) « Tier 1 »: Increase ensemble sizes from 3 to 10 (Cerfacs), 6 (IPSL) members 2. Forecast with 2010 Pinatubo eruptions (10 members, Cerfacs) 3. Work on initialization techniques (Cerfacs + IPSL) 4. Work on the components (Stratosphère – Cerfacs + CNRM) « Bonus » (Cerfacs): 10 more dates starting one year before the requested CMIP5 experiments All simulations are completed and model outputs have been posted on ESG nodes

L’initialisation CERFACS-CNRM: IPSL CERFACS-CNRM: Initialisation « full field »en mode couplée uniquement de l’océan, avec rappel en surface + rappel tri-dimensionnel vers la réanalyse NEMOVAR d’ECMWF IPSL: Initialisation « anomalie »en mode couplée uniquement de l’océan, avec rappel en surface CERFACS-CNRM

L’initialisation (2) Zoologie des types d’initialisation dans CMIP5: Conditions initiales (CI) océaniques a partir d’une simulation océan forcé IC océaniques a partir d’une réanalyse COUPLEE (assimilation a la fois dans l’océan et l’atmos) Initialisation « brut force » : IC directes a partir d’une réanalyse océanique et d’une réanalyse atmosphérique independantes initialisation de la glace de mer ou non

Les premiers résultats

Global (60°S-60°N) SST Predictability Prévisibilité totale (source externe + interne) Global (60°S-60°N) SST Predictability OBS=ERSST3 DEC=décennal HIST=Historique CERFACS-CNRM

SST Correlation skill (with trend) Prévisibilité totale (source externe + interne) SST Correlation skill (with trend) Zoom Atlantique DEC HIST DEC=décennal HIST=Historique CERFACS-CNRM

SST Correlation skill (without trend) Prévisibilité hors GHG SST Correlation skill (without trend) DEC HIST Zoom Atlantique DEC=décennal HIST=Historique CERFACS-CNRM

SST Correlation skill (without trend) Prévisibilité hors GHG SST Correlation skill (without trend) Pb dans le Pacifique Mettre quelque part la derive (mecasnimes ENSO) + validation DEC DEC=décennal HIST=Historique CERFACS-CNRM

Prévisibilité de l’AMO (2) OBS=ERSST3 DEC=décennal HIST=Historique CERFACS-CNRM

Prévisibilité de l’AMO (2) IPSL: Prévisibilité grâce au volcan mais pollution par la sensibilité du modèle CERFACS-CNRM: Prévisibilité grâce au volcan + maintien des anomalies (persistance)

Le debiaisage Un vrai problème sous-estimé et crucial Global Mean SST (from 35oS to 90oN) Dérive = Moyenne de toutes les dates de prévision en fonction du leadtime CERFACS-CNRM

Le debiaisage (2) Historique Source : S. Kharim (Aspen CMIP5 workshop)

Les premiers enseignements Difficulté de l’estimation de la dérive: Les techniques classiques (previ saisonnière) ne sont pas applicables car interaction dérive/forçage externe, d’ou: Nécessité d’un très grand nombre de dates (9 réalisations de CMIP5 insuffisante)  nouvelle recommandation : + de dates… Nécessité de tenir compte de la sensibilité du modèle aux forcages : cohérence (même code) entre runs initialisés (DEC) et runs non initialisés (HIST) Nécessité de travailler sur la dérive (sa physique), l’initialisation et les mécanismes/sources de prévisibilité des modes de variabilité interne Importance des ressources nécessaires (humaines + matérielles) et forte coordination obligatoire

Les pistes d’amelioration

Le travail sur la physique : l’ENSO en mode previ Yr1 Yr2 Yr3 Yr4 NINO34 SST Ensemble mean (dates+members) Nino34 SST index Perturbation of the tropical climate up to 4yr (systematic NINO the 1st and 3rd year in GLOB) due to spurious effect of the initilalisation Le modele utilise les modes de variablite interne pour aller vers son attracteur…  Probleme pour la previsibilite

EC-earth SST Correlation skill (without trend) Le travail sur l’initialisation EC-earth SST Correlation skill (without trend) KNMI (full initialization) SMHI (anomaly initialization)

Prévisibilité en modèle parfait La nécessite du retour aux fondamentaux (1) Indice circulation Atlantique (AMOC) Prévisibilité en modèle parfait AMOC EPIDOM Persechino et al., in rev.

La nécessite du retour aux fondamentaux (2) Prévision de l’AMOC dans CMIP (IPSL) AMOC 48°N Les etudes de cas EPIDOM

UK-Met-Office SST Correlation skill (without trend) Des pistes pour amélioration: la stratosphère (1) UK-Met-Office SST Correlation skill (without trend) Anomaly correlation, T1.5 years 2-5 20 hindcasts: 1960, 1963, 1965, 1968, …, 2008 DePreSys_AR5: HadCM3, N48, 19 levels HadGEM3_DPS: HadGEM3, N96, 85 levels (well resolved stratosphere)

Meteo-France Z500 Correlation skill (without trend) Des pistes pour amélioration: la stratosphère (2) Meteo-France Z500 Correlation skill (without trend) HT est meilleur que LT dans les régions polaires et sur l’Atlantique nord. Modele standard CMIP5 Modele stratospherique Leadtime (6-9 ans)

Le début d’une histoire Conclusions Prévision décennale : l’exercice CMIP5 doit être considéré comme une première tentative: il pose plus de questions que ne produit de résultats L’essentiel de la prévisibilité décennale est dans les forçages externes. La valeur ajoutée due a l’initialisation océanique est forte dans l’Atlantique Les dérives des modèles sont un problème: Les modèles « utilisent » les modes de variabilité interne pour s’ajuster alors que ce sont ces modes que l’on veut prévoir (interaction dérive/ variabilité/ prévisibilité) Il faut un grand nombre de dates pour estimer la dérive et « dépolluer » le modèle et il faut des simulations historiques type GIEC (correction sensibilité). Prévision décennale : Ne pas négliger les fondamentaux Travail sur la physique de la dérive et sa minimisation (les études/simulations régionales seraient très prématurées avec les modèles actuels comme inputs) Travail sur l’initialisation Travail sur les mécanismes de variabilité décennale (modèle parfait) : rôle des volcans en particulier, de la circulation thermohaline, de l’ état des sols etc. Amélioration des composantes (stratosphère etc.) Etc. Le début d’une histoire

Les forcages externes sur 2010-2035 Température a 2 mètres (moyenne globale) 10 membres avec perturbations des forcages externes: Bleu : Eruption volcanique en 2010 (type Pinatubo) Rouge: Gaz a effet de Serre constant Noir: Arrêt du cycle solaire a 11 ans

The coupled model = CNRM-CM5 The decadal forecast initialization The coupled model = CNRM-CM5 The COMBINE ECMWF Ocean Reanalysis Full Initialization: Ocean Only In a coupled mode from 1958 To 2008 Land surface, ISBA SURFEX Interface Atmosphere ARPEGE-Climat v5.2 T127 (1.4°), 31 levels Ocean NEMO v3.2 1° 42 levels River Routing TRIP Sea Ice GELATO v5 OASIS v3 (24h coupling) 24h

No 3D nudging within the Equatorial band (1oN-1oS) and 3D Nudging as a function of depth and space β = f(depth, space) In the mixed layer (1/ β) =0 Deep Ocean β = 360 days Below thermocline β = 10 days Reanalysis Current No 3D nudging within the Equatorial band (1oN-1oS) and near the coast (300km) (1/ β) =0

Heat flux: Fresh water flux: At the surface Feedback coefficient Sea surface restoring At the surface Heat flux: Feedback coefficient = -40W/m2/K Heat flux at the surface feedback term. SSTobs= observations Fresh water flux: Feedback parameter = -167 mm/day Fresh water budget at the surface Feedback term. SSSobs= observations

EPIDOM : les objectifs 1. Quantifier les sources de prévisibilité décennale à l’échelle globale avec un focus particulier sur l’Europe et la France mais aussi les DOM-TOM. 2. Extraire les mécanismes associés aux différentes sources de prévisibilité décennale (e.g variabilité océanique basse fréquence, rétroactions couplées, modifications des régimes de circulation atmosphérique par le forçage anthropique, modification radiative par le forçage anthropique etc.) 3. Evaluer les biais des modèles climatiques, l’importance des résolutions horizontale et verticale des modèles et des processus manquants, et les liens éventuels avec la présence ou absence de prévisibilité 4. Quantifier les différentes sources d’incertitudes associées aux prévisions décennales 5. Mettre en place une base de données sur les projections décennales accessible par la communauté en lien avec les initiatives déjà existantes (PRODIGUER, DRIAS) 6. Etablir un pont entre l’information fournie par la communauté climatique des modélisateurs et les produits requis par la communauté des impacts. 7. Etablir les stratégies/protocoles expérimentaux à mettre en œuvre pour transmettre la prévisibilité estimée par les modèles couplés de l’AR5 de l’échelle globale aux échelles régionales afin de répondre aux attentes de la communauté des impacts/décideurs. Colloque: Gestion des Impacts du Changement Climatique

EPIDOM Soutien : assurer une contribution sérieuse et significative de la communauté française au volet décennal de CMIP5. Coordination : structurer la communauté française associée au CEPMMT, pour évaluer la prévisibilité décennale en termes de processus, d’incertitudes et d’applications au travers de CMIP5 et des observations ou leurs estimations via les réanalyses. Exploration : EPIDOM doit être considéré comme une étape exploratoire, un véritable pré requis pour préparer les études d’impacts au sens usuel du terme (régionalisation, extrême etc.). Il est essentiel de comprendre les mécanismes physiques à la source de la prévisibilité si elle existe, d’estimer sa structure spatiale et son incertitude avant d’engager des applications plus poussées, même si on doit y penser des aujourd’hui. Il est essentiel de tester si les protocoles de descente d’échelle qui sont traditionnellement utilisés pour des applications aval de type impacts à la fin du XXIème siècle, restent valides à l’échelle décennale sur les décennies 2010-2030. Colloque: Gestion des Impacts du Changement Climatique