Amélioration du schéma bulk à 2 moment pour les simulations LES de nuages de couche limite. O. Thouron, J.L Brenguier, F. Burnet.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Les nuages 1.
Advertisements

Gradient Adiabatique.
Analyse statistique des nuages arctiques en phase mixte
Observations visuelles
Au programme Problématique Solutions envisagées Premiers test réalisés
Modélisation mésoéchelle et validation satellite
Simulation Méso-NHObservation MSG Participation de MESO-NH à lexercice dintercomparaison ARM/GEWEX/SPARC TWP-ICE Jean-Pierre CHABOUREAU Laboratoire dAérologie,
Couche limite atmosphérique
Rapid Radiative Transfer Model Short Wave
Jonathan GERARDIN Début de thèse : 01/10/2009
Améliorations du schéma de rayonnement
ADIABATISME STABILITE - INSTABILITE
Les nuages Les nuages.
des nuages de convection restreinte
Évaluation des processus radiatifs et des nuages par le modèle GEM-LAM pour lannée SHEBA en Arctique UQÀMESCER Étudiant: Dragan Simjanovski Directeurs.
Introduction aux interactions Océan-Atmosphère en Atlantique tropical
Projet DEPHY ( ) Laboratoires : IPSL, LSCE, LGGE, LA, LOCEAN, LATMOS, LMD, CNRM-GAME, CEA, SISYPHE Le projet DEPHY visait à regrouper et coordonner.
1 TR: Pour commencer, je vais vous enoncer qq informations generales sur els aér ainsi que leurs origines Modélisation et analyse de l'évolution des aérosols.
Simulation 3D du transfert radiatif
Diana BOU KARAM 1 Cyrille FLAMANT 1 Pierre TULET ²
« Amélioration de la paramétrisation de la condensation sous-maille pour une meilleure représentation des nuages résolus et sous-maille dans les modèles.
Meeting Meso-NH Utilisateurs 12 Octobre 2009
Méso-NH:Transfert Radiatif
Représentation des nuages de glace dans Méso-nh V. Giraud (LaMP)
Évaluation des nuages et de leur interaction avec le rayonnement dans le modèle GEM Par Danahé Paquin-Ricard Directeur: Colin Jones Codirecteur: Paul Vaillancourt.
Directeurs de recherche: Eric Girard et Colin Jones Étudiant: Dragan Simjanovski Évaluation des processus radiatifs et des nuages par le modèle GEM-LAM.
Eléments de Météorologie Générale
Nuages Arctiques en phase mixte
L’EAU DANS L’ATMOSPHERE
Formation de la précipitation
Présentation des modifications apportées aux schémas de microphysique C2R2 et ICE3 S.Rémy, 21/04/2006.
Simulations 2D méridien-vertical sur l’Afrique de l’Ouest P
Chimie, aérosols dans LMDZ-INCA Effet des aérosols sur le climat
Impact des émissions de NO par les sols sur la formation de l’ozone en Afrique de l’Ouest Claire Delon, Dominique Serça, Jean Pierre Chaboureau, Céline.
Bilans de masse par post-traitement rapide: exemple d’une étude climatologique de la campagne Hibiscus-Troccinox-Troccibras 2004 F. Gheusi, J.-P. Cammas,
Simulations LES du cycle diurne des nuages stratocumulus avec Méso-NH Méso-NH in configuration LES Schema microphysique bulk pour les Sc (Khairoutdinov.
Tâche 3.G : Vérification de prévisions d’hydrométéores Jean-Pierre CHABOUREAU Laboratoire d’Aérologie, Université de Toulouse et CNRS Réunion IODA-MED,
Toulouse Réunion des Utilisateurs Méso-NH mars 2005 Simulations LES d’une couche limite convective: variabilité de la vapeur d’eau PLAN  Objectifs de.
Thermiques résolus et paramétrés: un diagnostic pour évaluer et améliorer les schémas en flux de masse F. Couvreux, C. Rio, F. Hourdin ARM cumulus r v.
T T2m min (couleurs) précips (5mm/jour contours) Minimum de T2m moins sa moyenne mensuelle ORCHIDEE : instabilité numérique Problème apparemment connu.
Traitement du mélange en nuages et impact sur les vitesses verticales extrêmes dans les orages : Nouveau dans la MASDEV4_6 Mireille TOMASINI et Jean-Philippe.
L ’eau dans la planète Terre
Avril 2007 Journées des utilisateurs de Méso-NH Objectif: Avantage des LES Les différents diagnostiques Apport des LES pour la compréhension et la paramétrisation.
Les cellules de convection
Simulation du cyclone DINA à l’approche de la R é union et influence du relief 3e Réunion des Utilisateurs Méso-NH Samuel Jolivet (LPA/CRC)
Microphysique des nuages : formation
P. Tulet A. DiMuro N. Villeneuve
II.3) Principes de bases d'un modèle de circulation générale de l'atmosphère Un Modèle de Circulation Générale de l'Atmosphère calcule l'évolution temporelle.
Journées Méso-NH – 13 octobre 2011 Simulations LES sur grand domaine de l'initiation de la convection pendant AMMA F. Couvreux, C. Rio, F. Guichard, M.
Julien Pergaud, Valery Masson, Sylvie Malardel
O. Nuissier, V. Ducrocq et D. Ricard
F. GUICHARD & L. KERGOAT Génération, transport vertical et filtrage dimensionnel des poussières désertiques par les systèmes convectifs de mésoéchelle.
La stabilité verticale
L’effet de l’île de la Réunion sur le cyclone Dina (2002)
Impact des nuages et des aérosols sur les taux de photolyse - Analyse à l'échelle Européenne.
Cours météo «avancés» Partie I
Simulations numériques mesoéchelles en Antarctique Meso-NH - Premières approches Lascaux Franck, Masciadri Elena, Hagelin Susanna, Stoesz Jeff.
Nuage chaud croissance des gouttes
Microstructure des nuages
Microphysique des nuages : la nucléation
Thermodynamique Avancée
Couche limite atmosphérique et micrométéorologie
Objectifs Comprendre les processus thermodynamiques amenant à la sursaturation de l ’air et à la formation de nuage ou brouillard.
Couche limite atmosphérique Conditions frontières.
Assimilation Lidar Aéroportés DIAL pendant COPS Travail de Matthias Grzeschik Soline Bielli Réunion Méso-NH 14 janvier 2010.
Modélisation Atmosphérique M2-PCE. Processus atmosphériques proc. dynamiques vent 3D, pression et densité de l’air, turbulence proc. thermodynamiques.
SECHAGE.
Couche limite atmosphérique Micrométéorologie. Équations de Reynolds 7 équations et 16 inconnues...
Ascension adiabatique Une particule d ’air dans un courant ascendant très fort peut refroidir de 40 °C en 15 minutes 2 km 8 km.
Ascension adiabatique
Transcription de la présentation:

Amélioration du schéma bulk à 2 moment pour les simulations LES de nuages de couche limite. O. Thouron, J.L Brenguier, F. Burnet

Part 1/7: Introduction Impact de l’entrainement sur le spectre de gouttelette Mélange avec une masse d’air sec: Dilution de la concentration Evaporation N / No RVRV R VO 3 3 Inhomogène N  dilution + évaporations R v constant Homogène N  dilution R v  évaporation Parcelle nuageuse initiale : - No: concentration initiale - Rvo: rayon volumique initial

DYCOMS-II RF03 SCMS-11/08 Burnet and Brenguier, JAS 2007 Part 1/7: Introduction Impact de l’entrainement sur le spectre de gouttelette

Question: Comment ce processus affecte il les propriétés radiatives et l’efficacité de précipitation du nuage? Outil: Modèle de recherche méso-NH: Configuration LES Schéma bulk à 2 moments: contenu en eau et concentration Condensation/Evaporation: ajustement à saturation Activation: diagnostique de la sursaturation maximum Mélange Homogène: concentration constante Part 1/7: Introduction Evaluer et améliorer les paramétrisations

Part 2/7: Evaluation Domaine: 5*5 km 2 avec une résolution horizontale de 50 m Résolution verticale de 10m dans la CN 2 cas idéalisés : Rapport de mélange en vapeur d’eau (g.m -2 ) Altitude Cas Humide Cas sec

Part 2/7: Evaluation Sec Humide

Sommet  Dilution N + Diagnostique de S max Activation au sommet du nuage Ajustement à saturation inapproprié à l’étude du mélange par entrainement Sec Humide Part 2/7: Evaluation

Part 3/7: Développement

Condensation Modèle sans ajustement  diagnostique de S Part 3/7: Développement

Condensation Modèle sans ajustement  diagnostique de S: Part 3/7: Développement

Condensation Modèle sans ajustement  diagnostique de S:  Taux de condensation et activation calculés à partir de la saturation maximum rencontrée par l’air nuageux durant dt: Approche valable pour des pas de temps < 0.5 s Solution numérique  pronostique de S Part 3/7: Développement

Pronostique de S: Part 3/7: Développement

Sec Humide Ajustement à saturation Diagnostique de la saturation maximum Mélange homogène Cas 1 Cas 2 Pronostique de la saturation Mélange homogène Part 4/7: Résultats

Sec Humide Ajustement à saturation Diagnostique de la saturation maximum Mélange homogène Cas 1 Cas 2 Pronostique de la saturation Mélange homogène Part 4/7: Résultats

Sec Humide Ajustement à saturation Diagnostique de la saturation maximum Mélange homogène Cas 1 Cas 2 Pronostique de la saturation Mélange homogène Part 4/7: Résultats

Ajustement à saturation Diagnostique de la saturation maximum Mélange homogène Cas 1 Cas 2 Pronostique de la saturation Mélange homogène Cas Sec Part 4/7: Résultats

Ajustement à saturation Diagnostique de la saturation maximum Mélange homogène Cas 1 Cas 2 Pronostique de la saturation Mélange homogène Cas 3 Pronostique de la saturation Mélange paramétré Mélange homogène/inhomogène: Homogène: toutes les gouttelettes sont exposées à la sous-saturation Temps d’évaporation > temps d’homogénéisation Inhomogène: Certaines gouttelettes sont totalement évaporées, les restantes ne sont pas affectées : Temps d’évaporation < temps d’homogénéisation Part 5/7: Mélange paramétré

Cas sec Cas 3 Cas 2 Cas 2: Pronostic de la saturation et mélange homogène Cas 3: Pronostic de la saturation et mélange paramétré Cas humide Part 5/7: Mélange paramétré

Sec Humide Rayon volumique: efficacité de précipitation Concentration: propriétés radiatives ondes courtes Au sommet du nuage, LWC : longwave radiative properties Cas 2: Pronostic de la saturation et mélange homogène Cas 3: Pronostic de la saturation et mélange paramétré Part 6/7: Résultats

Etude du mélange par entraînement  pronostique de la saturation Paramétrisation du mélange: comparaison du temps d’évaporation au temps d’homogénéisation Impact non négligeable des différents schémas sur la microphysique (LWC, N and Rv). Conclusions Simulations de cas observés et comparaison avec les observations Etudier l’impact du mélange par entraînement sur les propriétés radiatives et l’efficacité de précipitation des nuages de couche limite Travaux à venir Part 7/7: Conclusions et perspectives

Dry case Cas 2 Cas 1 Case 1: Adjustment at saturation and diagnose of the maximum saturation Case 2: Prognostic of the saturation Wet case Part 2/3: Résultats

Part 3/3: Parameterisation Improvement Dry case Cloud TOP EDGE

Part 3/3: Parameterisation Improvement Dry case Cloud TOP EDGE

Part 2/3: Parameterisation Improvement Cumulus case: verticale resolution of 50 m Homogeneous heterogeneous

Part 2/3: Parameterisation Improvement Cumulus case: verticale resolution of 50 m

Part 2/3: Parameterisation Improvement