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Publié parSylvain Brosseau Modifié depuis plus de 6 années
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Ocean Vector Winds Global Mean Amplitude OVW_gma Les « Vents » Moyens sur l’Océan Global « Satellites » et « Météo » Vmog Leur contenu géophysique Conventions : comme tout vecteur, l’OVW est défini par son Amplitude (a) et sa direction. Le gma (global mean amplitude) est la moyenne spatiale de cette amplitude sur l’océan mondial a un instant déterminé, mi-temps de la mesure élémentaire (le mois pour les séries mensuelles, le cycle de répétition d’orbites pour les séries sous traces satellites). La moyenne temporelle sur l’ensemble d’une série d’OVW_gma sera désignée par <gma>. TOULOUSE : Réunions de travail 9 nov 2011,CLS, Club des Argonautes, 10 nov 2001, Mercator
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SOMMAIRE Les Données des différents « Vmog »
La Physique : Réflexion et Diffusion Rugosité de la Surface Océanique Un index de Rugosité : le « MIX » Contenu Géophysique du « MIX » Interprétation la plus vraisemblable ….
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« OVW_gma » DATA aimablement communiquées par :
Michaël ABLAIN (CLS, Toulouse) « Vent altimètre », 3 sat : TOPEX-POSEIDON (TP), JASON1&2 (J1, J2) 3 séries en moyenne par cycles sous traces satellites. Stefan ZIEGER (Swinburn UT, Hawthorn, Australia) « Vent altimètre », 6 sat. : ERS1, TP, ERS2, GFO, JASON1, ENVISAT 1 série unique en moyenne mensuelle calculée à partir des moyennes grille 2°x 2°. Abderrahim BENTAMY (IFREMER, Brest) « Vent scatteromètre », 4 sat. : ERS1&2 , QSCAT, ASCAT 3 séries en moyenne mensuelle ; ERS1&2 & QSCAT, grille 3°x3°; ASCAT, 0.75°x0.75°. Paul POLI (ECMWF, Reading, UK) « Vent météo » à 10m : ERA_10m (ré-analyse mai 2011) 1 série en moyenne mensuelle, grille 0.75° x 0.75° Les données de la « hmvo> (hauteur moyenne de la vague océanique ou « owmh » en anglais) des satellites altimétriques ont également communiquées par Michaël ABLAIN et Stefan ZIEGER.
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VENT « METEO » à 10m SUR L’OCEAN
Graphique des data originales de Paul POLI (série issue de la ré-analyse de mai 2011). L’amplitude moyenne du vent sur l’océan est obtenue à partir des moyennes mensuelles sur grille 0,75°x0,75. Sur plus de 20 ans, le vent ERA_10m présente une tendance à la hausse de 0,70 cm/s/an. La moyenne temporelle <gma> sur toute cette période est de 7,20 m/s. L’écart type est de 0,13 m/s
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Graphique des data originales de Michaël ABLAIN (amplitude moyenne par cycle sous traces satellite) . Les « vents altimétriques » (fonction du signal radar réfléchi) des satellites Topex-Poseidon (T/P), Jason-1 (J_1) et Jason-2 (J_2) montrent une accélération positive de 2 à 4 cm/s/an. Une série unique *TPJ1&2* a été établie en se calant sur *J_2*. Pour chacune des transitions, TP-J1 et J1-J2, la valeur de l’’écart d’ajustement a été calculée sur le laps de temps commun donnant une dérive nulle de cet écart (diapo suivante).
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Ecarts notables : 1997-1998 (ENSO), 2000-2001?
Comparaison sur 17 ans ( ) des mesures *TPJ1&2* (sous trace satellite et en moyenne mensuelle) et des mesures multi-satellites *6Alti_SZ* (sur grille 2°x2°). Statistiques : <gma> m/s ; rms m/s ; tendance cm/s/y TPJ1&2 : ,23 m/s ; 0,19 m/s ; ,05 cm/s/y 6Alti_SZ : ,08 m/s ; 0,17 m/s ; ,25 cm/s/y Ecart moyen 0,15m/s (TPJ > 6_Alti). Pour les 2 séries, la tendance est pratiquement la même : ,15 ± 0,10 cm/s/y. Ecarts notables : (ENSO), ?
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Graphique des data originales d’Abderrahim BENTAMY (amplitude moyenne mensuelle : grille 3°x3° pour ERS1&2 et QSCAT, 0,75°x0,75° pour ASCAT) . Les « vents scattérometriques » (fonction du signal radar rétro-diffusé) montrent une accélération négative de 2 à 4 cm/s/an. La série « 4_SCAT » a été établie avec les raccordements suivants : Séries disjointes ERS1&2 et QSCAT : raccordement sur la valeur moyenne des 2 dernières valeurs de ERS1&2 et des 2 premières de QSCAT. Séries QSCAT et ASCAT ayant une période commune, le calage se fait sur la période la plus longue donnant un écart moyen sans tendance. Sur cette période, on prend la moyenne des 2 vents. NB : ce type de racordement, sans doute un peu arbitraire, donne une tendance moyenne de – 1,9cm/s/an, plus faible en valeur absolue que les celles des 3 séries originales <gma> = 7,86 m/s : écart-type = 0,16 m/s ; tendance= -1,9 cm/s
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… LES 2 VENTS « SATELLITES » : TPJ1&2 and 4_SCAT gma – 7 m/s (18y : 1993-2010)
Les tendances globales sont du même ordre de grandeur (2,1cm/s/y) mais de signes opposés, mais variations notables à l’échelle interannuelle.
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… et avec ERA_10m : Accord apparent des OVW ERA_10m et TPJ1&2, le coefficient de corrélation n’est que de 0,68. Avec 4_SCAT, il chute a 0,18.
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OUI, MAIS … RESULTAT COHERENT AVEC LA PHYSIQUE
SUR LA PERIODE LE VENT « METEO » SUR L’OCEAN AUGMENTE A PRIORI, RUGOSITE CROISSANTE DE LA SURFACE OCEANIQUE OVW_ALTI EN HAUSSE => OVW_SCAT EN BAISSE RESULTAT COHERENT AVEC LA PHYSIQUE REFLEXION EN BAISSE => DIFFUSION EN HAUSSE LES RADARS SATELLITAIRES MESURENT BIEN LA RUGOSITE DE LA SURFACE OCEANIQUE, … MÊME A L’ECHELLE INTER-ANNUELLE OUI, MAIS …
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… la hauteur moyenne de la vague océanique diminue!
Hauteur moyenne de la vague océanique " hmvo" en mètres : moyenne ; tendance ; écart-type *hmvo_TP-J1-J2 (MA ; 18y) : 2,46m ; - 0,2cm/an : rms 8 cm. *hmvo_6Alti (SZ ;17y) : 2,31m ; - 0,4cm/an ; rms 6 cm NB serie 6_Alti(2°x2°) et TPJ1&2 (sous traces satellite) en moyenne mensuelle
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LA RUGOSITE DE LA SURFACE OCEANIQUE
Forces susceptibles de l’engendrer : - Tension du vent - Marée - Gradient pression atmosphérique - Frottement sur le fond … Signal Radar Index de Rugosité … mais étalonné en « m/s de vent » ! Question : Le Vmog « MIX », moyenne des 2 signaux, (réfléchi et diffusé), n’est-il pas plus représentatif de cette Rugosité ?
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L’accroissement du MIX n’est pas significatif …..
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ERA, un peu mieux corrélé avec MIX (0,70) qu’avec TPJ1&2 (0,68) ; p. m
ERA, un peu mieux corrélé avec MIX (0,70) qu’avec TPJ1&2 (0,68) ; p.m. avec 4_SCAT (0,20)
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La « hmvo_TPJ » légèrement mieux corrélée avec MIX (0,52) qu’avec ERA (0,45)
Variation « hmvo » / « vmog ERA » => 0,27 mètre par m/s de vent ; corrélation Variation « hmvo » / « vmog MIX » => 0,37 mètre par m/s de vent
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Mais … quid de la différence : le « MIX-ERA »
Mais … quid de la différence : le « MIX-ERA » ? … moins « bruité » que tous ses composants ! Le « MIX-ERA » a clairement une signature avec composantes annuelles et semi-annuelles. Une oscillation de période de 18 ans est perceptible, en tenant compte des valeurs biaisées par T/P en 1998 et 2000. Noter que le signal est plus fort de 1993 à fin 2001 (période ERS1&2) qu’après (période Q/ASCAT). MIX-ERA : moyenne 0,35 m/s (~ 5% de celle d’ERA, 7,2m/s), écart-type 0,10m/s.
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LE VENT « METEO » : Signal annuel ̴ 2/3 du Semi-annuel ERA_1982_2x9y : avant QSCAT: ERA_2000_9y : durant QSCAT Noter, pour ERA, le 1er maxi dans le semi-annuel , maxi secondaire à l’annuel (~2/3 du sa). L’assimilation de QSCAT dans la ré-analyse d’ERA semble diminuer les BF (0,1cpy-3,5cpy) et augmenter les HF (> 3,5cpy). A noter: aucun signal dans QSCAT dans l’annuel et le semi-annuel : ceci semble réduire les signaux correspondants d’ERA après assimilation de QSCAT. Bonne correspondance HF pour les 2 séries
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Spectre MIX-ERA : Signal Annuel ~ 2 fois le Semi-Annuel MAREE (héliosynchronisme : K1 Annuel et K2 Semi-Annuel (ERS1&2/QSCAT) ; (Q/ASCAT) Deux « raies » dominantes : l’annuel (7±1 cm/s) et le semi-annuel (4±0,5 cm/s) Explication la plus réaliste : cette « rugosité » de l’océan est induite par les composantes diurnes et semi-diurnes de la marée, qui sont « aliasée » par les satellites héliosynchrones dans l’annuel et le semi annuel. PM : les satellites héliosynchrones transfèrent *S1 et S2 dans le signal permanent *K1 (ls), P1 (s) et T2 (s) dans l’annuel *K2 dans le semi-annuel.
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Les satellites héliosynchrones transfèrent : - S1 (radia) et S2 (s) dans le signal permanent - K1 (ls), P1 (s) et T2 (s) dans l’annuel - K2 (ls) dans le semi-annuel. Dans le potentiel luni-solaire (ls), Coef K1 ~ 4 * Coef K2 Cohérent avec Spectre MIX-ERA A(1cpy) ~ 2 * A(2cpy) A(1cpy)^2 ~ 4 * A(2cpy)^2 pm. TPJ1&2 : K1 semi-annuel (173,2 jours)
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Le MIX-ERA , son recalage (TP/SZ :1997-2001)
Le MIX-ERA , son recalage (TP/SZ : ) … et son rendez-vous avec la LUNE … en 2015?
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Evolution du niveau marin en mm tendace déduite "gmsl-dr" composante FFT "c18y" : amplitude 0,95mm
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MIX-ERA & MSL (18y : )
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COLLOCATIONS (A. BENTAMY ) : 2007-2009 (moyenne sur 24 mois
COLLOCATIONS (A.BENTAMY ) : (moyenne sur 24 mois?) ECARTS MOYENS DES VITESSES ZONALES <ΔU> ET MERIDIENNES <ΔV> en m/s a) <ΔU> et d) <ΔV> : QSCAT – ASCAT b) <ΔU> et e) <ΔV> : QSCAT – ECMWF c) <ΔU> et f) <ΔV> : ASCAT – ECMWF P.m. : Les forces génératrices de la marée sont à distributions *zonales* pour les longues périodes, *tessérales* (en damier) pour les diurnes et *sectorielles* (secteurs méridiens) pour les semi-diurnes. Dans les planches b & e / c & f, <ΔU> & <ΔV> ( Q/ASCAT-ECMWF), les structures très nettes en damier dans cette signature moyenne (sur 24 mois?) semblent indiquer l’influence possible de la marée dont composantes diurnes seraient « aliasées » dans des très basses fréquences inférieures à celles des composantes longues périodes. Planches a & b, <ΔU> & <ΔV> ( QSCAT-ASCAT) : les structures tessérales disparaissent au détriment de structures à dominantes zonales. Interprétation possible (sous toute réserve) : * L’héliosynchronisme des 2 satellites transfère S1 (p.m. purement *radiationnelle*) et S2 dans le signal permanent, donc aucun effet a priori dans a) et d) sauf si l’écart des signaux de ces composantes, lié au décalage horaire des passages des 2 satellites, est conséquent. * QSCAT et ASCAT perçoivent une parties des diurnes et semi-diurnes avec les mêmes biais (notamment K1, P1, T2 dans l’annuel et K2 dans le semi-annuel). Mais pour les autres composantes diurnes et semi-diurnes importantes , les périodes alias sont dans la fourchette (10jours,20jours) pour QSCAT ,et (120j, 1800j) pour ASCAT. Par exemple : cas de M2 (12,42h) => 14,77 jours (j) pour QSCAT et => 807,01j pour ASCAT. *De plus QSCAT, avec une répétitivité de 4 jours, ne crée aucun biais pour les ondes Mf (13,66j), Msf (14,77j), Mm (27,55j) et MSm (31,81j). Mais ASCAT, avec une répétitivité de 29 jours, crée un aliasing pour ces ondes longues périodes Mf (236,03j), Msf (807,02j), Mm (552,82j), MSm (328,08j). L’ensemble de ces biais dans les composantes longues périodes pourrait sans doute expliquer la dominance des structures zonales dans les planche a) et d).
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