Seasonal to multi-Decadal (S2D) Climate

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1 Seasonal to multi-Decadal (S2D) Climate
Variability & Predictability and climate change Contexte: Sous-estimation du rôle et de l’importance de la variabilité interne, en particulier aux échelles décennales, aux échelles spatiales à la fois globales (ex: le « plateau » de la température globale de la décennie 2000, etc.) et plus encore régionales* Sur-attribution de certaines tendances climatiques (même calculées sur plusieurs décennies) aux activités anthropiques (ex: phases positives de l’Oscillation Nord Atlantique des années 1990, etc.) Incertitudes de diverses natures dans les projections climatiques en particulier aux échelles régionales. Motivation : Revisiter les études d’attribution au sens large aux regards des nouvelles observations et connaissances de la variabilité interne S2D et de son interaction avec les forcages climatiques externes (activité solaire, volcanisme, émissions d’aérosols et de gaz a effet de serre etc.) Evaluer notre capacité prédictive de la variabilité S2D afin de mieux prendre en compte les modulations des tendances climatiques en réponse aux forcages anthropiques. Mieux évaluer, comprendre et diminuer les incertitudes dans les projections climatiques sur la région Europe avec un focus particulier sur la France * Régionale au sens GIEC du terme = échelle typique du continent ou du bassin océanique

2 Seasonal to multi-Decadal (S2D) Climate
Variability & Predictability and climate change Contexte: Sous-estimation du rôle et de l’importance de la variabilité interne, en particulier aux échelles décennales, aux échelles spatiales à la fois globales (ex: le « plateau » de la température globale de la décennie 2000, etc.) et plus encore régionales* Sur-attribution de certaines tendances climatiques (même calculées sur plusieurs décennies) aux activités anthropiques (ex: les phases positives de l’Oscillation Nord Atlantique dans les années 1990, etc.) Incertitudes de diverses natures dans les projections climatiques en particulier aux échelles régionales. Motivation : Revisiter les études d’attribution au sens large aux regards des nouvelles observations et connaissances de la variabilité interne S2D et de son interaction avec les forcages climatiques externes (activité solaire, volcanisme, émissions d’aérosols et de gaz a effet de serre etc.) Evaluer notre capacité prédictive de la variabilité S2D afin de mieux prendre en compte les modulations des tendances climatiques en réponse aux forcages anthropiques. Mieux évaluer, comprendre et diminuer les incertitudes dans les projections climatiques sur la région Europe avec un focus particulier sur la France Stratégies Une approche résolument tournée vers la modélisation pour comprendre les signaux observés, prévoir le futur et quantifier les incertitudes. Un encrage fort des thématiques, et de leur déclinaison en sous-thèmes, dans des projets internationaux (CMIP, FP7 etc.) et nationaux (ANR, GICC etc.) assurant échanges et visibilité Une complémentarité constructive avec les acteurs de modélisation français, en particulier avec Météo-France (co-développement de modèle, mais aussi l’IPSL (implication dans LEFE/MISSTERRE etc.) Un équilibre subtil entre recherche théorique (ex.: interaction air-mer etc.) et appliquée (produits vers la communauté des impacts etc.) mais aussi « frontière » en particulier sur le volet modélisation (axe transverse HPC).

3 Signature/importance de la variabilité interne et impacts
Oscillation Atlantique Multidécennale (AMO) Deser et al. 2012 Différence entre [ ] et [ ] au printemps Précipitation Température Débit annuel < 20% Projets : ANR-ECHO, GICC-EPIDOM / Collaborations: UMPC / Papiers : Boe and Habets (2014)

4 Différence entre [1938-1958] et [1965-1985]
Un exemple de possible sur-attribution Différence entre [ ] et [ ] des débits annuels Débit printanier (MAM) du Salat Moy. Glis. Annuelle Moy. Glis. Printaniere Une tendance nette a la baisse sur les 40 dernières années (~40%)

5 Différence entre [1938-1958] et [1965-1985]
Un exemple de possible sur-attribution Différence entre [ ] et [ ] des débits annuels Débit printanier (MAM) du Salat Moy. Glis. Annuelle Moy. Glis. Printaniere Une tendance nette a la baisse sur les 40 dernières années (~40%) Mais s’inscrivant dans une variabilité multidécennale marquée, et non associée au changement global d’origine anthropique Objectifs: Mieux extraire et comprendre physiquement les parts respectives de la variabilité forcée et la variabilité interne dans le signal observé

6 Le modèle CNRM-CM5 du groupe CNRM-Cerfacs
Land surface, ISBA SURFEX Interface Atmosphere ARPEGE-Climat v5.2 T127 (1.4°), 31 levels Ocean NEMO v3.2 1° 42 levels River Routing TRIP Sea Ice GELATO v5 OASIS v3 (24h coupling) 24h Le modèle CNRM-CM5 Participation au développement et a la calibration du modèle CNRM-CM5 pour réaliser l’exercice CMIP5 sous le groupe labellise CNRM-Cerfacs Projets : WCRP-CMIP5 / Collaborations: CNRM / Papiers : Voldoire et al (2013), Danabasoglu et al (2014).

7 Pre-industrial CNRM-CM5
Mécanismes physiques aux origines de l’AMO : comprendre Simulation de 1000 ans (dite de contrôle) ou les forcages externes sont maintenus constants a leur valeur préindustrielle de 1850 Observations Pre-industrial CNRM-CM5 Dans CNRM-CM5, l’AMO est un mode de variabilité non oscillant d’échelles de temps multidécennale à centennale (cette variabilité met ~40ans pour se construire et ~20ans à s’amortir) AMOC est le principal précurseur de l’AMO La variabilité de l’AMOC peut s’ interpréter comme l’intégration de la variabilité atmosphérique de type NAO et East Atlantic Pattern Le gyre subpolaire est une zone clé, en particulier sa densité contrôlée majoritaire par la salinité a ces échelles de temps. La rétroaction de l’océan sur l’atmosphère est faible Projets : GICC-EPIDOM, WCRP-CMIP5 / Collaborations: CNRM. IPSL / Papiers : Ruprich-Robert and Cassou (2014)

8 Conditions initialement proches
D’abord prévoir dans un cadre simplifié (modèle parfait) … Modèle parfait = prévision par un modèle d’un état/évolution de ce même modèle traité comme vrai observation Prévisibilité conditionnelle sur une fenêtre de 15 a 30 ans Prévisibilité associée a des mécanismes océaniques (advection de salinité etc.) Peu de prévisibilité sur continent Maintien AMV- +σc μc -σc membre Courbe à prévoir ti ti + n Évolution temporelle Conditions initialement proches Initialisation a une date donnée de piControl Simulation de référence (piControl) Projets : GICC-EPIDOM / Collaborations: CNRM. IPSL / Papiers : Ruprich-Robert and Cassou (2014) 19

9 … pour mieux appréhender le système réel
Initialisation aux vraies observations Présence de forçage externe Initialisation a une date donnée de piControl Réalisation de l’exercice dit «décennal» de CMIP5 au titre du groupe CNRM-Cerfacs avec le modèle CNRM-CM5 Conformisation des sorties des modèles au format CMOR et mise a disposition sur les serveurs ESGF Forte visibilité internationale, socle de reconnaissance et plus grande implications dans CMIP6 (DCPP + CLIVAR/DCVP) Projets : GICC-EPIDOM, WCRP-CMIP5, FP7-COMBINE / Collaborations: CNRM, IPSL / Papiers : Meehl et al. (2014) 19

10 Un gros travail sur l’initialisation et la compréhension des dérives
Global Température (données brutes) Observations Hindcasts Global Température (biais corrigés) Dérive vers un état plus froid en surface en lien avec le rééquilibrage de l’énergie entre océan superficiel et profond (rôle de l’AMOC) La Nina El Nino El niño systématique quelle que soit l’échéance. Réduction du choc possible Evaluation de nouvelles méthodes de débiasage (Model Output Statistics –MOS) PDF indice NINO34 Projets : GICC-EPIDOM, WCRP-CMIP5, FP7-COMBINE / Collaborations: CNRM, IPSL / Papiers : Sanchez et al (2014), Léauté et al (2014, TR) 19

11 Présence de forçage externe Forçage externe soustrait
Evaluation de la prévisibilité CNRM-CM5 Présence de forçage externe Forçage externe soustrait Model intercomparison within the COMBINE EU-FP7 project Score de corrélation de la température de surface Projets : GICC-EPIDOM, WCRP-CMIP5, FP7-COMBINE / Collaborations: CNRM, IPSL / Papiers : Belluchi et al. (2014) 19

12 Au delà de la variabilité interne, les incertitudes « modèle »
[ ] – [ ] sur la France Corrélation entre nébulosité et T2m en climat présent Clausus Clapeyron (CRH) 1 pt = 1 modèle Non Clausus Clapeyron (RDH) Différence [CRH-DRH] en climat présent Fourniture de métriques (climat présent) pour comprendre et réduire l’incertitude « modèle » en climat futur Projets : ANR-ECHO / Collaborations: CNRM, Mines-Paris-Tech/ Papiers : Boe and Terray (2014) 19

13 Slide Gildas Je ne sais pas trop quoi mettre, pas assez d’info sur son papier, lui demander un ppt de presentation pour extraire un resultat logique dans le talk. Projets : ANR-ECHO / Collaborations: CNRM / Papiers : Dayon et al (2014)

14 Au delà des moyennes, détection sur les extrêmes
Nombre de records chauds battus en Europe au XXI siècle en fonction des scenarios Nombre de records chaud et froid battus en Europe [ ] CNRM-CM5 Observations Nombre de records froids battus en Europe au XXI siècle en fonction des scenarios Détection plus facile sur les records que sur les moyennes en Europe Une évaluation des incertitudes liées aux scenarios sur les extrêmes via l’approche en record Projets : ANR-SEEN / Collaborations: IPSL/EDF-R&D/ Papiers : Bador et al. (2014) 19

15 SWOT du bilan

16 De l’influence de la petite échelle sur l’interaction air-mer
et la variabilité climatique aux échelles S2D Importance de résoudre les fronts de SST sur la réponse atmosphérique Importance de la variabilité interne de l’océan sur les interactions air-mer et possible influence sur la circulation atmosphérique. Outils: Modèle couplé Océan-atmosphère a Haute résolution (ARPEGE 50km/ ORCA025) Outils: Un ensemble de simulations d’ORCA025 perturbées en densité Image ici des SST de Marie en lissées et en non lissée. ¼ degré Ratio de Variance : sINT/sTOT de la circulation thermohaline 2 degrés Projets : ANR-ASIV/ Collaborations: LMD + Projets : ANR-OCCIPUT / Collaborations: LGGE

17 Model drift for SST as a fonction of leadtime
De l’influence de la petite échelle sur la variabilité/prévisibilité climatique Evaluation de la prise en compte des petites échelles atmosphérique et océanique sur les dérives des systèmes de prévision et les mécanismes associées Outils: Modèle couple Océan-atmosphère a Haute résolution (ARPEGE 50km/SURFEX/ORCA025-GELATO/TRIP couplées par OASIS-MCT –CNRM-CM6) Model drift for SST as a fonction of leadtime Seasonal forecasts performed with a prototype ARP-ORCA025 config. (CERFACS-HR) initialized from GLORYS reanalysis on Nov. Projets : PREFACE / Collaborations: CNRM

18 De l’influence de la petite échelle sur la variabilité/prévisibilité climatique
Evaluation de la prise en compte des petites échelles atmosphérique et océanique sur la variabilité climatique, les mécanismes associées et la prévisibilité Outils: Modèle couple Océan-atmosphère a Haute résolution (ARPEGE 50km/SURFEX/ORCA025-GELATO/TRIP couplées par OASIS-MCT –CNRM-CM6) En route vers CMIP6! HighResMIP DCPP (decadal prediction, composante C) OMIP PRIMAVERA (?) Et au delà! Evaluation de la prise en compte des très petites échelles océaniques sur les échanges air-mer sur des zones très ciblées (Gulf Stream, zone de convection océanique de l’Atlantique Nord, etc.) Outils: Modèle couplé OA prototype a très Haute résolution (ARPEGE 50km/ORCA12) Projets : SPECS, PRIMAVERA (?), CMIP6 / Collaborations: DRAKKAR, CNRM

19 Interaction entre la variabilité interne et la variabilité forcée
Mieux comprendre les mécanismes physiques/dynamiques couplées océan-atmosphère a l’origine de la variabilité interne aux échelles décennales (ex. connexion surface/subsurface dans l’océan, teleconnections, stationnarité des relations entre modes, interactions d’échelles etc.). Extraire et caractériser les « empreintes » des différents forcages externes aux échelles régionales et explorer les mécanismes physiques/dynamiques par lesquels les forcages externes contribuent a la variabilité décennale (ex. aller au delà du paradigme classique d’additivité interne + forcée, présence de seuils etc.) AMO- CI Graphe Thomas, MORDICUS AMO+ CI Etendue de glace en Arctique Augmentation 2% CO2 /an Isoler les rôles respectifs des modes décennaux océaniques versus forcages anthropiques sur les changements atmosphériques et continentaux avec un focus particulier sur le cycle hydrologique et les événements extrêmes (tempête des moyennes latitudes, cyclone tropicaux Atlantique, sécheresses etc.) Outils: Modèle couple Océan-atmosphère a basse résolution (ARPEGE 120km/SURFEX/ORCA1-GELATO/TRIP couplées par OASIS-MCT –CNRM-CM6-LR) + quelques tests avec HR Projets : ANR-MORDICUS / Collaborations: CNRM, IPSL, IC3 (Barcelone)

20 Impacts de la variabilité décennale de grande échelle sur la petite échelle
Réalisation de nouvelles projections hydrologiques sur la France en utilisant les améliorations des méthodes de downscaling ainsi que les réductions des incertitudes liées au modèle climatique, tout deux obtenues lors du précédent quinquennal Evaluation de la variabilité interne décennale sur les nouvelles projections climatiques hydrologiques Poursuite des travaux sur les extrêmes à la fois en température et en précipitations Un graphe? Projets : ANR-MORDICUS, ANR-SEEN, Autres? / Collaborations: CNRM, IPSL, IC3 (Barcelone), Mines-Paris-tech

21 Prospective Thèmes qui s’appuient sur notre « cœur de métier » largement reconnu dans la communauté nationale et internationale aussi bien sur les problématiques scientifiques (la variabilité, les interactions d’échelles etc.) que sur les outils (modélisation couplée).. … en préparant les configurations modèles de demain qui ouvrent de nouveaux horizons de recherche fondamentale (interactions air-mer, rôle de la petite échelle océanique etc.) et des configurations modèles « frontieres » (HPC etc.) … … en contribuant à des produits pour la communauté des impacts (volet downscaling et portail) … en nourrissant des complémentarités fortes avec le CNRM et des collaborations a la fois au niveau national (ex. MISSTERRE, DRAKKAR) et international (Univ. Reading, Univ. Toronto, NCAR, IC3 etc.) via les multiples projets et la presence dans des panels (CLIVAR-DCVP/WCRP-DCPP) 2015 2016 2017 2018 2019 ANR-MORDICUS ANR-SEEN ANR-ECHO ANR-OCCIPUT FP7-SPECS FP7-PREFACE FP7-EUDAT H2020-PRIMAVERA ?

22 SWOT de la Prospective