Jean-Pierre CHABOUREAU Laboratoire d’Aérologie, Université de Toulouse, CNRS, UPS, France Luiz Augusto Toledo.

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1 Jean-Pierre CHABOUREAU Laboratoire d’Aérologie, Université de Toulouse, CNRS, UPS, France http://mesonh.aero.obs-mip.fr/chaboureau/ Luiz Augusto Toledo MACHADO CPTEC, INPE, Cachoeira Paulista, São Paulo, Brésil Ateliers de modélisation de l’atmosphère, Toulouse, 18-22 janvier 2016 Effet de la turbulence sur l’organisation nuageuse Résultats issus de Machado et Chaboureau, Effect of turbulence parameterization on assessment of cloud organization, Mon. Wea. Rev., 143, 3246-3262, 2015

2 Des ascendances trop laminaires  TWP-ICE : surestimation des réflectivités radars convectives due au grésil (Varble et al. JGR 2011), en partie due à une surestimation de la vitesse verticale (Varble et al., JGR 2014)  Origines des erreurs : conditions initiales/couplages, paramétrisations : rayonnement, microphysique, turbulence, … Manque de mélange entre nuage et environnement ?

3 Méso-NH pour CHUVA SUL CHUVA (“pluie” en portugais) : 6 campagnes de mesure entre 2010 et 2014 (Machado et al. BAMS 2014) CHUVA SUL du 15 novembre au 15 décembre 2012 ciblée sur les systèmes convectifs de mésoéchelle Prévisions quotidiennes Méso-NH de 36 h 2 modèles Δx = 10 et 2 km, Δz =60-600 m Conditions initiales / couplages : ECMWF Paramétrisations : convection peu profonde (Pergaud et al. 2009) microphysique (Pinty Jabouille 1998) nuage sous maille (Chaboureau Bechtold 2005) rayonnement (RRTM, Mlawer et al. 1997) turbulence (Cuxart et al. 2000) Évaluation des prévisions dans l’espace des observations Tir (Chaboureau et al. 2008) et radar (Richard et al. 2003) Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Uruguay Paraguay Brésil Argentine Radar bande S 1000 km

4 Paramétrisation de la turbulence Énergie cinétique turbulente TKE partie isotrope du flux dynamique Schéma d’ordre 1,5 développé par Cuxart et al. (2000) Autres flux turbulents Longueur de mélange Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 BL89 (Bougeault Lacarrère 1989) : déplacement vertical maximum possible pour une particule caractérisé par e Dans la suite, Turbulence 1D flux vertical seulement (flux horizontaux négligés) ; longueur BL89 Turbulence 3D flux vertical et horizontaux ; longueur DEAR DEAR (Deardorff 1980) : taille des tourbillons non résolus, limitée par la stabilité thermique

5 Cas d’étude : une ligne orageuse Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Observation : ligne orageuse organisée se propageant en avant d’un front froid Turbulence 1D : nuages plus nombreux et dispersés Turbulence 3D : organisation des nuages plus correcte ; score ETS plus élevé

6 Propriétés intra-nuageuses Longueur de mélange : valeur plus grande en turbulence 3D dans la basse troposphère Entraînement : plus fort en turbulence 3D en basse troposphère du fait de plus de turbulence Flux de masse : augmenté en turbulence 3D, ascendances moins nombreuses mais plus vigoureuses Contenu nuageux : plus grand en turbulence 3D Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015

7 3D : plus de TKE et moins de pluie Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Plus de TKE en turb. 3D longueur de mélange plus grande à z=3 km et prise en compte gradients horizontaux dans calcul de la TKE Moins de pluie turb. 3D car moins de nuages convectifs -20% de pluie pour ce cas -10% pour les autres cas

8 Statistiques pendant CHUVA SUL Statistiques des épisodes orageux : 5 journées sur 1 mois de prévisions ! Distribution des Tir : trop de ciel clair prévu, pas assez de nuages convectifs une convection profonde réaliste Suivi des nuages : observation MSG, seuil Tir<235 K et suivi avec algorithme ForTraCC* Suivi des cellules de pluie : observation radar bande S (10 cm) CAPPI altitudes 2-15 km, seuil réflectivité>20 dBZ, suivi ForTraCC* Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 *ForTraCC : Forecast and Tracking the evolution of Cloud Clusters (Vila et al. Wea. Forecasting 2008)

9 Suivi des systèmes nuageux Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Distribution en taille trop de petits systèmes prévus, réduction de 20% avec turbulence 3D Durée de vie des systèmes trop de systèmes à courte durée de vie, réduction avec turbulence 3D

10 Petits et grands systèmes Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Petits systèmes r<50 km trop de nuages hauts prévus Grands systèmes r>150 km pas assez de nuages hauts prévus

11 Suivi des cellules de pluie Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Turbulence 3D : réduction des petites cellules de pluie… mais réduction trop grande des réflectivités entre 20-32 dBZ sans pour autant diminuer réflectivités entre 32-46 dBZ et toujours trop de cellules avec sommet entre 8 et 12 km

12 Sensibilité à la longueur de mélange Machado et Chaboureau, Mon. Wea. Rev. 2015 Turbulence 3D : longueur de mélange DEAR intra-nuage changée par un facteur 2 Longueur 2 fois plus petite : bcp plus de petits systèmes Longueur 2 fois plus grande : bcp moins de petits systèmes en accord avec observations

13 En résumé Évaluation organisation nuage et pluie : Tir et radar avec technique de suivi  calcul taille et durée de vie des nuages et distributions de pluie La technique de suivi révèle que trop de petits systèmes sont prévus Turbulence 3D vs. turbulence 1D : taille et durée de vie des cellules réduites, plus cohérentes avec observations, car plus grande longueur de mélange, plus grand entraînement, et plus forte énergie cinétique turbulente à l'intérieur des nuages Sensibilité à longueur de mélange Deardorff en turbulence 3D : Petite longueur intra-nuage augmente nombre de petites cellules, beaucoup plus que simulations avec turbulence 1D. Avec grande longueur intra-nuage, le nombre total de cellules, surtout les petites, a été fortement réduit La technique de suivi peut aider à régler la paramétrisation de la turbulence

14 Les geysers existent ! Dauhut et al, en preparation pour JAS 2016 Giga-LES de Hector the convector, Δx=Δy=Δz=100 m