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.

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1 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 =7.7 g/kg r v =9.4 g/kg 10 km IHOP thermiques 100m 3km z  1-  détrainement δ entrainement ε f, w Fermeture: flux de masse à la base du thermique des structures résolues … aux structures paramétrées

2 Contexte Problématique: Nuages: relativement facile à identifier : visible, (qc>0) rv vertical cross section over SGP (IHOP)  LES=outil adapté pour étudier les structures cohérentes: représentation quantitative  Nouveau diagnostique pour évaluer les paramétrisations de CL rv’rv’ 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10. 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10. g/kg Lidar observations Outil: Large Eddy simulations : -champs thermodynamiques 4D (rés. fine 50-100m): diagnostiques - faible dépendance aux parameterizations - conditions connues (profils initiaux/advection) tests de sensibilité - Attention simulation => besoin de validation thermique Comment déterminer les structures cohérentes de CL? -observations partielles -élt fondamental du transport vertical

3 Réalisme de la représentation des nuages par LES Accord des LES sur les profils verticaux des flux turbulents (intercomparaison) Bon accord Observations/LES Observations and LES (Brown et al. 2002) ARM Horizontal distribution at the cloud-edge (Heus et al 2008) LES Obs vertical velocity total water vapour SCMS case LES résolvent correctement les nuages dans leur ensemble et individuellement Qu’en est il des structures cohérentes dans la couche limite ?

4 Réalisme des structures LES simulation 11TU HAPEX Sahel: Lothon et al. (2007) CL africaine sans nuage aircraft 09-12TU 3 km - - R(w,  ) __ R(w,q) Même échelle charactéristique Boundary layer structures in the morning MIT RADAR reflectivity at 600m LES rv at 600m 30 km 11h AMMA case : C. Rio, F. Guichard, M. Lothon

5 LES simulation 5.0 5.5 6.0 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10. Réalisme des structures d’entrainement Collab. G. Canut et M. Lothon Cas AMMA, 5 Juin 2006

6 Un échantillonage conditionnel pour caractériser les thermiques de la surface au sommet des nuages s'>  s + w>0 total pdf CS 0.1zi 0.3zi 0.6zi kb kb+2/3hc kb+1/3hc kb kt radioactive sink __ CS --- cloud … core + rc>0 (kb+1/4hc->kt) w’>  w  v’>   Couvreux et al., BLM

7 Exemple de sélection par le CS le long d’une coupe 2D cumulus are the saturated, visible part of updrafts rooted in the subcloud layer…LeMone and Pennell (1976)

8 Evaluation de l’échantillonage pour CL ciel clair core CS  v CS IHOP 5 IHOP 6 IHOP 7 __ CS * echo (Z) plumes updraft (w) plumes Lenschow and Stephens (80)

9 new CS cloud CS core CS  v CS Evaluation de l’échantillonage pour CL avec cumulus

10 Contribution des structures aux flux et variances CS explique 100% du flux dans la couche nuageuse mais seulement 60-80% en bas 30-40% de la variance

11 Contribution des structures aux flux et variances CS explique 100% du flux dans la couche nuageuse mais seulement 60-80% en bas 30-40% de la variance

12 Evaluation de la paramétrisation des thermiques αw (m/s)f (kg/m2/s)  fraction trop faible et une vitesse verticale trop forte

13 Nouvelle paramétrisation d’entrainement/détrainement  et  déterminé par CS  et  déterminé par cloud sampling  et  déterminé par core sampling Rio et al., BLM Évolution verticale et temporelle Considérations théoriques -> proposition d’une nouvelle formulation

14 Introduction de la formulation dans le modèle du thermique  Décroissance du taux d'entrainement près de la surface et de la base au sommet des nuages  Augmentation du taux de détrainement sous la base et le sommet des nuages ε (1/m) δ (1/m)

15 Evaluation de la paramétrisation des thermiques αw (m/s)f (kg/m2/s)  meilleure représentation de la fraction et de la vitesse verticale

16 LES représentent correctement les structures cohérentes de CL Définition d’un diagnostique pour caractériser les thermiques de la surface jusqu’au sommet des nuages (validé en ciel clair et CL nuageuse) Ce diagnostique permet d’évaluer les schémas en flux de masse: - caractéristiques thermodynamiques des thermiques - profils verticaux des taux d’entrainement/détrainement - description de la zone de transition entre couche limite sous- nuageuse et nuageuse Conclusions