Décomposition d'échelles dans le bilan d’humidité simulé par le MRCC au-dessus de l'Amérique du nord Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada AMA 2007, Toulouse, 16-18 jan 2007

Plan de la présentation Objectifs Bilan d’humidité et méthodologie Brève description du modèle MRCC Résultats de la décomposition d’échelle Conclusion Perspectives

Objectifs Que peux-t-on apprendre du bilan d’eau en isolant les contributions des différentes échelles? e.g. Précipitations Etudier la valeur ajoutée (VA) d’un MRC Conditions aux frontières latérales (-) Discrétisation (+) Forçage a la frontière inférieure Performance des paramétrisations physiques Interactions non-linéaires (+) Développer un outil facilement transférable Autres modèles Autres bilans Outre mieux comprendre le cycle de l’eau

Outil: Décomposition spectrale - DCT Choix de 3 bandes spectrales: Très grandes échelles : pas résolues par le modèle régional Grandes échelles : résolues à la fois par le modèle régional et les analyses grandes échelles utilisées pour son initialisation et forçage (>1000km) Petites échelles : seulement résolues par le modèle régional = valeur ajoutée (<600km) >1000km - grandes échelles <600km - petites échelles/VA

Bilan d’humidité : Décomposition spatiale Moyenne spatiale  > 1000 km  < 600 km DCT

Domaine de simulation MRCC Pilotée Réanalyses NCEP 30 niveaux de pression (17 NCEP + 13 en dessous 700 mb ) Sorties 6h Groenland Rocheuses Tous les champs présentés seront en mm/jour Appalaches Topographie (m)

Bilan d’humidité 15 Fév. 1990 12z PRECIPITATION EVAPOTRANSPIRATION DIVERGENCE DU FLUX D’HUMIDITE TENDANCE DE LA VAPEUR D’EAU 2 dipôles dans le champ de divergence, 1 sur la cote est associes a une bande de précipitation fréquemment observe l’hiver dans cette région, l’autre sur la cote ouest avec un partie sur l'océan associe a la tendance d’humidité et une partie sur le continent associe a une petite bande de précipitations Equilibre dominant est entre la divergence d’humidité et la tendance d’humidité

Grande échelle Petite échelle 15fev90 6h MRCC DFLX décomposition pour t=27420 15 fev 90 sur 30 niveaux de pression. Dessine sur 172 par 124 points de grille. Pour MRCC - Nx=14, Ny=11 15fev90 6h MRCC Bielli et Laprise, 2006, MWR

Bilan d’humidité JJA 1975-1999 Précipitation: Moyenne 25 ans Evapotranspiration: Moyenne 25 ans MAX Divergence du flux d’humidité Moyenne 25 ans JJA Variabilité intra saisonnière 25 ans Pas forcement convergence MAX

+ + + Variance Totale Grande Echelle Petite Echelle Covariance G/P PRECIPITATION EVAPORATION + TENDANCE q PETITE ECHELLE DOMINE DANS LES REGIONS CONVECTIVES GRANDE ECHELLE DOMINE AU-DESSUS DE L’OCEAN + DIVERGENCE Vq Bielli et Laprise 2006, Clim Dyn VARIABILITE INTRA-SAISONNIERE ETE 1975-1999

VARIABILITE INTRASAISONNIERE – ETE 1975-1999

+ + + Variance Totale Grande Echelle Petite Echelle Covariance G/P PRECIPITATION EVAPORATION GRANDE ECHELLE DOMINE PETITE ECHELLE IMPORTANTE + TENDANCE q + DIVERGENCE F VARIABILITE INTRA-SAISONNIERE HIVER 1975-1999

CONCLUSION On dispose d’un outil qui nous permet de séparer petites et grandes échelles, et d’accéder aux interactions entre les différentes échelles MRCC reproduit les structures grandes échelles - terme dominant : terme synoptique 1000 km - 6000 km - comparables aux grandes échelles des réanalyses NCEP MRCC produit une valeur ajoutée par l’intermédiaire des interactions non linéaires entre petites et grandes échelles La divergence moyenne – forçage stationnaire des petites échelles: topographie Stationnaire: action du vent moyen sur l’humidité moyenne La variabilité intra-saisonnière: HIVER: forte contributions des petite échelles essentiellement au-dessus des océans ETE: les petites échelles dominent la variabilité au-dessus du continent, action du vent de grande échelle sur l’humidité de petite échelle Forçages dominants des petites échelles: Vent: topographique Humidité: océanique+convectif+topographique

TRAVAIL EN COURS ET PERSPECTIVES Outil + MRCC - même domaine - autres périodes - présent et future Outil + Autres modèles - Modèle à résolution variable LMDZ – AMMA – études de processus Outil + Autres régions du globe Adaptation à d’autres bilans (énergie, quantité de mouvement, vorticité …)