SALUTAIR Rapport intermédiaire LMD "Comparaisons des simulations LMDz CMIP5 et WRF sur l'europe de l'ouest" Juin 2011

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Baptiste Robillard
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1 SALUTAIR Rapport intermédiaire LMD "Comparaisons des simulations LMDz CMIP5 et WRF sur l'europe de l'ouest" Juin 2011 Contributeurs: Om Tripathi (LMD), Augustin Colette (INERIS), Laurent Menut (LMD) 1. Introduction Afin de simuler le climat régional futur le plus réaliste possible, les simulations globales de LMDz ont été utilisées pour forcer le modèle régional WRF. Ces simulations globales LMDz ont été réalisées dans le cadre de l'exercice CMIP5 d'inter-comparaison des modèles pour l'évaluation du changement climatique (IPCC). Afin d'évaluer la pertinence de ce forcage pour les périodes futures, il est utile de réaliser ce même forcage mais sur une période présente. On a alors à disposition plus de contraintes: des simulations équivalentes mais avec d'autres forcages globaux ainsi que des observations. Le principe est présenté sur la Figure 1 ci-dessous. Pour la période future, les simulations qui pourront être utilisées pour forcer CHIMERE et calculer des concentrations de polluants sont: - Le forcage météorologique direct avec le modèle LMDz - Le forcage météorologique avec le modèle WRF lui-même forcé avec LMDz. Avant de réaliser des simulations avec CHIMERE, les deux simulations météorologiques pourront être comparées. Pour la période présente, on peut analyser les mêmes jeux de données météorologiques, en y ajoutant des simulations WRF forcées par ERA-Interim. Cette dernière simulation (cadre bleu sur la Figure 1) représente dans ce cas la configuration la plus réaliste possible puisque le forcage est constitué de champs globaux analysés, donc incluant l'assimilation des données météorologiques.

2 2. Les données disponibles Les simulations sont comparées avec les données de surface de la base de données E-OBS. Ces données sont disponibles à l'adresse Le principe de construction de ces données est présenté dans [Haylock et al., 2008]. Deux variables sont disponibles: le taux de précipitation, la température de surface Les données sont pour la période et uniquement sur les terres. On notera que récemment un jeu de données a été ajouté et est constitué de valeurs de pression de surface. Ces données sont décrites dans [vandenbesselaar et al., 2011]. Les résolutions sont 0.25 degrés x 0.25 degrés ou 0.5 degrés x 0.5 degrés sur des grilles régulières en longitude et latitude. La Figure (extraite de [Haylock et al., 2008]) montre les stations disponibles sur la période d'étude et ayant permis de regridder ces données (ici pour la température de surface). La méthode d'interpolation utilisée consiste en trois étapes différentes (interpolation des moyennes mensuelles, krigeage sur les moyennes, min et max mensuels, interpolation des données journalières par recombinaison des moyennes mensuelles et des anomalies journalières).on peut voir que le réseau est particulièrement dense au Royaume Uni, aux Pays-bas, en Allemagne et Italie. Puis la densité décroit pour les pays alentours (y compris la France) pour devenir de faible densité en Afrique du Nord et en Europe de l'est. Ces différences de densité devront être gardées en mémoire lors de l'interprétation des biais observés entre modèles et mesures. Illustration 1: Carte des stations de surface utilisées par [Haylock et al., 2008] pour regridder les données de température de surface sur l'europe de l'ouest Références pour la base de données E-OBS: Haylock, M. R., N. Hofstra, A. M. G. Klein Tank, E. J. Klok, P. D. Jones, and M. New (2008), A European daily highresolution gridded data set of surface temperature and precipitation for , J. Geophys. Res., 113, D20119, doi: /2008jd van den Besselaar, E. J. M., M. R. Haylock, G. van der Schrier, and A. M. G. Klein Tank (2011), A European daily high-resolution observational gridded data set of sea level pressure, J. Geophys. Res., 116, D11110, doi: /2010jd

3. Les simulations pour la période 1989 à 2005 Pour le 'présent', des simulations sont réalisées en parallèle pour toute l'europe et la même période, de 1989 à 2005.

3 3. Les simulations pour la période 1989 à 2005 Pour le 'présent', des simulations sont réalisées en parallèle pour toute l'europe et la même période, de 1989 à Les Figures ci-dessous présentent des cartes de température à la surface (i.e le premier niveau vertical du modèle WRF est entre la surface et 40m AGL). Ces valeurs correspondent à la moyenne des valeurs sur l'ensemble des 17 années simulées. Cette représentation permet de quantifier des biais systématiques et de voir si ces biais une localisation particulière ou non. 3.1 Températures de surface moyennes Les premiers résultats montrent que les observations (Figure E-OBS) présentent des températures de surface avec un gradient Nord-Sud plus modéré que les différents modèles, sauf WRF-ERAI. Cela reste assez quantitatif et pour la suite de l'étude des séries chronologiques annuelles seront réalisées afin de quantifier ces différences entre modèles et observations. Sur la carte E-OBS, certaines valeurs semblent très faibles par rapport au reste du continent. Ces valeurs sont en "bordure" de domaine tel qu'il a ete défini et correspondent à des régions ou peu de stations existent. Pour la suite de l'analyse, ces valeurs de bors de devront pas être considérées. La carte WRF-ERAI montre des valeurs et gradients horizontaux proches de la carte E-OBS, puisque le forcage utilisé est ici les réanalyses utilisant ces mêmes valeurs de surface. Les températures sont légèrement plus importantes dans le Sud de l'europe: cet effet peut être du à un domaine qui inclut plus de régions au Sud (et donc un biais modèle transporté?) ou simplement les problèmes de bord de l'interpolation des données E-OBS. On peut donc considérer ces simulations WRF-ERAI comme de référence par rapport aux autres simulations. Les deux figures suivantes présentent aussi la moyenne des températures de surface pour la période mais avec les configurations modèle LMDz et WRF-LMDz. Les températures dans le Sud de l'europe sont plus faibles que E-OBS dans les deux cas. De plus, le modèle WRF semble générer un biais froid par rapport à son forcage LMDz. On notera cependant que des valeurs de bord avec WRF-LMDz sont aussi à considérer avec attention (cela était aussi le cas avec WRF-ERAI). Cela peut être uniquement un problème 'graphique' et ce point devra être plus finement analysé à partir des valeurs directement simulées.

3.2 Biais entre simulations et observations A partir de ces cartes de différences moyennes sur la température de surface, les Figures ci-dessous présentent les biais moyens.

4 3.2 Biais entre simulations et observations A partir de ces cartes de différences moyennes sur la température de surface, les Figures ci-dessous présentent les biais moyens. Les résultats sont exprimés sous la forme "modèle moins observation" et en degrés Celsius. La Figure ci-dessus présente le biais entre LMDz et les données E-OBS. Les biais sont assez contrastés spatialement: un biais chaud dépassant les 5 degrés Celsius est observé au Sud, principalement sur le pourtour Méditerranéen ou sur les reliefs. Ici aussi, on ne tiendra pas compte des valeurs en Afrique du Nord et en bordure des valeurs comparées, cela pouvant être du à un problème d'estimation des valeurs respatialisées dans E-OBS. Le biais est très faible en Europe de l'est puis devient négatif et peut atteindre -5 degrés en Scandinavie.

5 Le biais (WRF-ERAI - E-OBS) est présenté sur la Figure ci-dessous. Les valeurs sont plus faibles et moins contrastées que pour la configuration (LMDz-E-OBS), ce qui peut marquer le bénéfice lié à l'utilisation du modèle régional par rapport au modèle climatique global LMDz utilisé seul. Le biais (WRF-LMDz - E-OBS) est présenté sur la Figure ci-dessous et montre des valeurs globalement plus fortes et plus négatives que pour les autres configurations. Comparé à la simulation directe de LMDz, on voit clairement que WRF va avoir tendance à creuser ce biais négatif et donc à générer des températures de surface plus froides que ce que LMDz donnait comme forcage. Enfin, ces scores ont aussi été estimés saison par saison. Les premiers résultats montrent que WRF-ERAI montre un biais plus chaud sur l'ensemble de l'année mais que cela est dû en grande partie à la période estivale Juin, Juillet et Aout. Ce biais estival est aussi notable pour les simulations WRF-LMDz, avec les plus fortes valeurs relevées sur les régions Scandinaves et au Nord-Est du domaine de simulation. L'ensemble de ces simulations va faire l'objet d'analyse plus poussées et quantitatives par la suite. On ajoutera à ces analyses de température de surface des analyses sur les précipitations.

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