Real-time Monitoring and forecast of IntraSeasonal Variability over Africa (MISVA)

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1 Real-time Monitoring and forecast of IntraSeasonal Variability over Africa (MISVA) R. Roehrig 1,*, F. Couvreux 1, E. Poan 1, P. Peyrillé 1, J.-P. Lafore 1, O. Ndiaye 2, A. Diongue-Niang 2, F. Favot 1, J.-L. Boichard 3, L. Fleury 3 1 CNRM-GAME, Météo-France/CNRS, Toulouse, France. 2 ANACIM, Dakar, Sénégal. 3 OMP, Toulouse, France *

2 Introduction et Motivation Beaucoup de progrès pendant les 1-15 dernières années dans la documentation et la compréhension de la variabilité intrasaisonnière (ISV) en Afrique 3 échelles principales: 25-9 jours: Lien avec la MJO (e.g. Matthews 2, Janicot et al. 29) 1-25 jours: Mode Guinéen ou Quasi-Biweekly Zonal Dipole (QBZD, Mounier et al. 28), Mode Sahélien et ondes de Rossby équatoriales (Janicot et al. 21), Variabilité de la dépression thermique saharienne en lien avec les moyennes latitudes (Chauvin et al. 21, Roehrig et al. 211) 3-1 jours: Ondes d Est Africaines (e.g. Kiladis et al. 26), Variabilité synoptique de l eau précipitable (Couvreux et al. 21, Poan et al. 213), Ondes de Kelvin (Mounier et al. 27).

3 Introduction et Motivation Beaucoup de progrès pendant les 1-15 dernières années dans la documentation et la compréhension de la variabilité intrasaisonnière (ISV) en Afrique 1-25 jours: mode Sahélien 3 échelles principales: 25-9 jours: Lien avec la MJO (e.g. Matthews 2, Janicot et al. 29) 1-25 jours: Mode Guinéen ou Quasi-Biweekly Zonal Dipole (QBZD, Mounier et al. 28), Mode Sahélien et ondes de Rossby équatoriales (Janicot et al. 21), Variabilité de la dépression thermique saharienne en lien avec les moyennes latitudes (Chauvin et al. 21, Roehrig et al. 211) 3-1 jours: Ondes d Est Africaines (e.g. Kiladis et al. 26), Variabilité synoptique de l eau précipitable (Couvreux et al. 21, Poan et al. 213), Ondes de Kelvin (Mounier et al. 27). OLR

4 Introduction et Motivation Beaucoup de progrès pendant les 1-15 dernières années dans la documentation et la compréhension de la variabilité intrasaisonnière (ISV) en Afrique 1-25 jours: mode Sahélien 3 échelles principales: Objectifs: 25-9 jours: Lien avec la MJO (e.g. Matthews 2, Janicot et al. 29) 1-25 jours: Mode Guinéen ou Quasi-Biweekly Zonal Dipole (QBZD, Mounier et al. 28), Mode Sahélien et ondes de Rossby équatoriales (Janicot et al. 21), Variabilité de la dépression thermique saharienne en lien avec les moyennes latitudes (Chauvin et al. 21, Roehrig et al. 211) Ø Confronter la climatologie au monde réel; Ø Analyser notre capacité à prévoir l ISV de la mousson, en lien avec la connaissance accumulée Ø Initier le transfert entre recherche et services météorologiques Approche: Ø Attaquer ces trois objectifs à l aide d un exercice en temps réel 3-1 jours: Ondes d Est Africaines (e.g. Kiladis et al. 26), Variabilité synoptique de l eau précipitable (Couvreux et al. 21, Poan et al. 213), Ondes de Kelvin (Mounier et al. 27). OLR

5 Outline 1. Introduction 2. Le projet MISVA Données et méthodologies Produits disponibles 3. Perspectives sur les saisons 211/212. Conclusions

6 2. MISVA MISVA: Monitoring and forecast of IntraSeasonal Variability over Africa Collaboration entre CNRM-GAME et ANACIM (Sénégal) avec l objectif d impliquer des prévisionnistes Un site Web alimenté tous les jours, simple mais pouvant évoluer facilement et rapidement, selon les besoins rencontrés et les idées Utilisation d autres sites Web mettant à disposition des informations complémentaires (Contexte plus grande échelle) e.g. MJO: site de M. Wheeler + NCEP Des briefings et rapports réguliers (~1 à 2/semaine) entre Toulouse et Dakar. Aujourd hui, un recul sur 211 et 212 h#p://isv.sedoo.fr

7 2.a Données and méthodologies Données: Analyses (6h) et prévisions (+1j) d ECMWF Données satellites de l OLR, avec un décalage de 2 jours (NOAA) Précipitations TRMM, toutes les 3h, avec un décalage de ~6h Observations in situ : Pluviomètres du Sénégal, quelques radiosondages Méthodologies: Calcul d anomalies intrasaisonnières, en utilisant un cycle saisonnier moyen basé sur ERA-Interim/OLR (NOAA)/TRMM-3B2 Filtrage en utilisant les prévisions (EC) et du zeropadding (cf. Wheeler and Weickmann 21) Indices des modes d ISV calculés grâce à une projection spatiale des anomalies intrasaisonnières (filtrées ou non) sur la structure climatologique (canonique) des modes de variabilité.

8 2.a Données and méthodologies Anomalies Intrasaisonnières Données: Analyses (6h) et prévisions (+1j) d ECMWF Données satellites de l OLR, avec un décalage de 2 jours (NOAA) Précipitations TRMM, toutes les 3h, avec un décalage de ~6h Observations in situ : Pluviomètres du Sénégal, quelques radiosondages θ85 Structure canonique Méthodologies: Calcul d anomalies intrasaisonnières, en utilisant un cycle saisonnier moyen basé sur ERA-Interim/OLR (NOAA)/TRMM-3B2 Filtrage en utilisant les prévisions (EC) et du zeropadding (cf. Wheeler and Weickmann 21) Indices des modes d ISV calculés grâce à une projection spatiale des anomalies intrasaisonnières (filtrées ou non) sur la structure climatologique (canonique) des modes de variabilité. Indice Heat Low Analyses - 2j Prévisions +1j

9 2.b Produits disponibles Au début, en 211, une sélection de quelques produits (cartes, indices, hovmüller ) Mode Sahélien Mode QBZD Mode SHL Ondes de Rossby des moyennes latitudes Ventilation du Heat Low Diagnostics simples de l Onset Autour de l eau précipitable AEWs Précipitation (TRMM & Obs) En 212, quelques ajouts : Suivi des SSTs Diagnostics de la circulation dynamique de grande échelle (Potentiel de vitesse et fonction de courant)

10 3. Variabilité à 15 jours : un exemple en 211 HLE 7 June 211 K m s - 1

11 3. Variabilité à 15 jours : un exemple en 211 HLE 7 June 211 fdb HLE Canonique K m s - 1 Roehrig et al. (211)

12 3. Variabilité à 15 jours : un exemple en 211 HLE 7 June 211 fdb HLE Canonique K m s - 1 HLW 16 June 211 Roehrig et al. (211) HLW Canonique K m s - 1 Couleurs : anomalies de θ 85 Ø Une grande cohérence avec les évènements canoniques : ils ont du sens dans le monde réel! Contours noirs: Champ brut θ 85 Vecteurs: anomalies de vent à 85 hpa Contours verts: Champ brut de pression mer

13 3. Variabilité à 15 jours du SHL : en Indice intrasaisonnier du SHL HLW1 HLW2 HLW3 HLW HLW5 HLE1 HLE2 HLE3 HLE Ø 3 évènements HLE : 5-9 June, 18-2 July, 1- Sep + 1 er Oct Ø évènements HLW : June, 25 June-1 July, 1-1 Aug, 7-1 Sep + 16 Sep Ø La saison commence avec un évènement HLE, favorable à l onset de la mousson (Roehrig et al. 211)

14 3. Variabilité à 15 jours du SHL : comparaison 211/ Indice intrasaisonnier du SHL HLW1 HLW2 HLW3 HLW HLW5 HLE1 HLE2 HLE3 HLE 212 HLW1 HLW2 HLW3 HLW HLE1 HLE2 HLE3 HLE HLE5

15 3. Onset en 211 PrécipitaWon TRMM [1W- 1E] 7.5N Eq. Onset: 13 June PrécipitaWon TRMM [7.5N- ] [- 7.5N]

16 PrécipitaWon TRMM [1W- 1E] 3. Onset en 211 Heat Low et Onset 7.5N Eq. Evènement HLE = ventilation de nord-est réduite Le Heat Low se renforce PrécipitaWon TRMM [7.5N- ] [- 7.5N] HLE1 Onset: 13 June Favorable à la migration vers le nord de la ZCIT Roehrig et al. (211) HLW1 HLE2 à L état du SHL state donne des indications grande échelle sur l onset de la mousson ou sur les burst de mousson.

17 3. Onset en PrécipitaWon TRMM [1W- 1E] 212 PrécipitaWon TRMM [1W- 1E] 7.5N Eq. PrécipitaWon TRMM [7.5N- ] [- 7.5N] HLE1 Onset: 13 June Onset: 1 er Juillet PrécipitaWon TRMM [7.5N- ] [- 7.5N] HLE1 HLW1 HLE2 HLW1

18 3. Variabilité synoptique Variabilité synoptique de l eau précipitable (PW) 3N 25N Anomalies de PW + Vent à 925 hpa DATE = ::. 26 July 3N 1 Aug 25N DATE = ::. 2N 2N 1N 1N 5N 5N W 3W 2W 1W 1E 2E 3E E -8 DATE - = ::. 8 3N July 25N W 3W 2W 1W 3N 25N Aug - 8 DATE = ::. -2 1E 2E 3E E N 2N 1N 1N 5N 5N W 3W 2W 1W 3N 25N July 1E 2E 3E E - 8 DATE = :: W 3W 2W 1W -1-8 kg m E 2E 3E E m s - 1 2N 1N 5N W 3W 2W 1W E 2E 3E E

19 3. Variabilité synoptique Variabilité synoptique de l eau précipitable (PW) Evènement synopwque humide canonique (Poan et al. 212) Anomalies de PW + Vent à 925 hpa 11 ::. DATE - = July 1 Aug DATE = ::. 3N 25N 3N 25N 2N 2N 1N 1N 5N 5N W 3W 2W 25N -1 1E 2E 3E E W July N 25N 2N 1N 1N 5N 5N 3W 2W 3N 25N -1 1W 1E 2E DATE = :: July E E -1-6 W 3W -1 kg m E 2E 1W E E t 2W W - DATE = ::. 3 Aug 8 6 2W -8 2N W 3W - ::. 8 DATE = N 1W t- 3d 1E -2 2E 2 3E E m s- 1 t+3d! 2N 1N 5N! W 3W 2W -8 1W - 1E 2E 3E E 8 Ø Une grande similarité avec l évènement canonique en structure et évolution : L évènement canonique fait sens kg m- 2 m s- 1

20 3. Variabilité synoptique Variabilité synoptique de l eau précipitable (PW) Ø CaractérisWques similaires au mode canonique : fréquence, propagawon Ø Des différences d échelles claires entre l Est et l Ouest du Sahel (Poan et al 212) Ø Plusieurs cas d étude en 212 uwlisés pour le projet Forecaster s Handbook (J.- P. Lafore) Anomalies de PW [12N- 2N] kg m - 2

21 3. Variabilité synoptique Variabilité synoptique de l eau précipitable (PW) Ø CaractérisWques similaires au mode canonique : fréquence, propagawon Ø Des différences d échelles claires entre l Est et l Ouest du Sahel (Poan et al 212) Ø Plusieurs cas d étude en 212 uwlisés pour le projet Forecaster s Handbook (J.- P. Lafore) Eau précipitable et pluies : sur le Sénégal Anomalies de PW [12N- 2N] PW anomalies (kg m - 2 ) Anomalies de PW Pluviomètres Precip (mm day - 1 ) June July August Sept Ø Forte corrélation (.57) entre précipitation et PW sur le Sénégal, surtout après l onset (.63). Ø Fort potentiel de la variable PW kg m - 2

22 Conclusions: Conclusions - Perspectives 1-25 jours : Surveiller la variabilité du Heat Low donne des informations à grande échelle sur le système de mousson. La relation avec l onset semble avoir du sens en 211 ; moins clair en 212. L intérêt des modes QBZD et Sahélien est pour le moment moins évident et requiert une plus grande attention. Echelles synoptiques : PW a un fort potentiel: forte prévisibilité, forte relation avec les précipitations. Variable très appréciée des prévisionnistes sénégalais Perspectives: Evaluation quantitative des : Diagnostics (e.g., effets de filtrage) Scores de prévisions d ECMWF sur les différentes échelles (PW, Heat Low ) Assurer une continuité, notamment avec l ANACIM Elargissement de la visibilité du site? Vers d autres pays? Projet du Forecaster s Handbook (J.-P. Lafore) Ce type d exercice soulève aussi un grand nombre de questions scientifiques qu il devient nécessaire d aborder.

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