Variabilité des nuages en Europe: simulation régionale WRF/MedCordex
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- Sylvie Sylvain
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1 Variabilité des nuages en Europe: utilisation combinée CALIPSO/ simulation régionale WRF/MedCordex Meriem Chakroun (1) Sophie Bastin (1) Marjolaine Chiriaco (1) Hélène Chepfer (2) (1): LATMOS (2): LMD
2 Introduction Quels liens/rétroactions entre la variabilité climatique régionale et les nuages? Variabilité naturelle du climat Circulation de grande échelle Réponse en terme de Nuages Impact variables d état Réponse forte de la structure verticale (Chepfer et al, 2014) 8 années de mesures actives permettant d étudier la structure verticale. Mais, question d échantillonnage et nombre d années simulation
3 Comment est représentée la variabilité saisonnière/ interannuelle de la structure verticale des nuages en Europe? Outils Echantillonnage du satellite Evaluation du modèle Variabilité interannuelle Conclusion
4 Jeux de données Observations lidar: produits GOCCP Simulation WRF/MedCordex Rés. Horizontale 330m 40 niveaux verticaux Rés. Horizontale 20km 28 niveaux verticaux SR et fraction nuageuse Nuage liquide, glace et neige simulateur lidar SR et fraction nuageuse SR = ATB tot ATB mol
5 altitude Simulation + simulateur lidar COSP adapté à WRF Ex. d une trace CALIPSO Observations/SR Simulation/ Total condensated water Simulation WRF+ simulateur lidar/sr latitude
6 altitude Simulation + simulateur lidar COSP adapté à WRF Ex. d une trace CALIPSO Observations/SR Simulations/ Total condensated water Simulations WRF+ simulateur lidar/sr latitude
7 Echantillonnage du satellite : limites A notre échelle spatiale : les biais dus à l échantillonnage sont-ils importants? par rapport aux biais du modèle? par rapport à la variabilité saisonnière/interannuelle?. Passages de CALIPSO pendant l été 2008 Simulation WRF avec échantillonnage CALIPSO Simulation WRF avec échantillonnage total
8 Altitude (km) Echantillonnage du satellite: Fraction nuageuse CF moyens /tout le domaine Différences détectées dans nuages hauts la saison, erreur <= 0.03 en CF entre les deux échantillonnages. Effet de l échantillonnage sur CF dépend de la saison: 15% en été à 7% en automne (jusqu à 10% automne 2010). Faibles en absolu, importants en relatif A reconsidérer pour chaque utilisation Ne peut être traité en nuage bas avec ces outils Fraction nuageuse
9 Evaluation du modèle Nuages dans simulation MedCordex peu évalués évaluation avec GOCCP Boite continent Observations GOCCP Simulation WRF avec échantillonnage du satellite Boite méditerranée
10 simulation observations Evaluation du modèle: fraction nuageuse Continent Méditerranée Observations: Autant de nuages hauts que de nuages bas Simulation fait : Trop de nuages hauts Pas assez de nuages moyens et bas Hiver Printemps Été automne Saisonnalité reproduite par les simulations même pour les niveaux d altitude. 4 saisons obs. 4 saisons simu. Amplitude de la variabilité saisonnière de la simu. comparable à celle des observations. Amplitude de la variabilité de la simulation + importante pour nuages hauts, - en nuages bas.
11 été hiver Variabilité interannuelle: amplitude Ecart type de CF de Continent Observations Simulation Méditerranée Var observée: plus importante nuages hauts qu en bas; faible en nuages bas sur méditerranée (pourtant CF hauts CF bas) Nuages bas: var-simulée var-observée. Var observée: faible sur la méditerranée en nuages bas Nuages bas: amplitude de la variabilité des nuages simulés trop faible Nuages hauts: variabilité simulation > variabilité observée la saison et le domaine
12 Variabilité interannuelle: série temporelle hiver/med les observations disponibles sont représentatives de la variabilité naturelle Malgré les biais de simulation, la variabilité interannuelle est correctement simulée sur les années communes.
13 Combien d années pour couvrir la variabilité naturelle des nuages hauts? (hiver/med) Convergence des quantiles et stabilité au bout de 10 ans: l ensemble de la variabilité naturelle a été couverte Quantile 90 en changeant le nombre d années à 8km 2010 simu Quantile 90 de l année 2010 sort en 22 ans: c est bien un évènement extrême obs 2007 Nbr d années
14 Conclusion Echantillonnage du satellite à cette échelle: Négligeable par rapport aux biais du modèle. A estimer pour chaque utilisation. Biais du modèle: Il fait beaucoup de nuages hauts, pas assez de nuages bas Il reproduit bien la distribution de SR et le cycle saisonnier Variabilité interannuelle: Amplitude de la variabilité interannuelle des observations: très importante en nuages hauts en hiver, très faible en nuages bas en été (surtout sur méditerranée) Amplitude de la variabilité interannuelle de la simulation: très importante en nuages hauts, très faible en nuages bas, inexistante en méditerranée en été On n est pas loin a priori de couvrir la variabilité naturelle en mesures lidar et pour observer des tendances??
15 Merci pour votre attention!
16 Simulations WRF/MedCordex Résolution horizontale 20km Résolution verticale 28 niveaux Toutes les 3 heures, Schéma de paramétrisations WSM5 Forcé par Era-Interim Pourquoi un modèle régional? Résolution spatiale Pas de temps Topographie Description des processus Anomalie de nuages hauts hiver 2007 par rapport à la moyenne de Nuages: Rapports de mélange de glace, nuage liquide et neige. Signal non comparable au signal lidar
17 Différences <1% pour la détection de nuages et les profils atténués (Peuvent atteindre 4% par saisons) Échantillonnage du satellite: distribution de SR Dans l ensemble la même distribution de SR est reproduite
18 Evaluation du modèle: distribution de SR hiver été printemps automne Occurrence très forte pour les valeurs de SR comprises entre 5 et 20 Occurrence très faible pour les SR >60 Saisonnalité reproduite par les simulations. Atténuation plus importante en simulations Distribution de SR bonne en valeurs, pas en occurrence observations simulations
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12,999,976 km 9,136,765 km 1,276,765 km 499,892 km 245,066 km 112,907 km 36,765 km 24,159 km 7899 km 2408 km 76 km 12 14 16 1 12 7 3 1 6 2 5 4 3 11 9 10 8 18 20 21 22 23 24 26 28 30
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