Les précipitations en Antarctique : comparaison entre les observations de télédétection CloudSat et le modèle de climat global LMDz.

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Aline Petit
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1 Les précipitations en Antarctique : comparaison entre les observations de télédétection CloudSat et le modèle de climat global LMDz. Florentin Lemonnier LMD/IPSL, CNRS Paris, France J.B. Madeleine, C. Claud, C. Genthon, G. Krinner, H. Gallee, A. Berne, J. Grazioli, F. Hourdin, E. Vignon, L. Fairhead & L. Mellul

2 Introduction : L'Antarctique Ressources : Météorologie : 2 75 % de l'eau douce terrestre. Accumulation de neige sur la calotte. Vêlage d'icebergs, peu de ruissellement, peu d'évaporation. Érosion éolienne.

3 Introduction : Le réchauffement climatique Conséquences : Modification de l'accumulation de neige. Déstabilisation de la calotte. À long terme : augmentation du niveau de la mer? 3

4 Introduction : Le projet APRES3 ANR Antarctic Precipitation, Remote Sensing from Surface and Space. Projet météorologique : 4 Observation des chutes de neige. Modélisation du climat polaire.

Altitude limite d'observation : ~ 1,2km. Fréquence de 94 GHZ.

5 Observations : CloudSat Satellite d'observation terrestre du A-train (NASA). Radar météorologique : Observation des nuages et des précipitations. Altitude limite d'observation : ~ 1,2km. Fréquence de 94 GHZ. Comparaisons avec le modèle LMDz. Validation du modèle? Bonne modélisation de la précipitation? Haynes et al., 2009 Palerme et al.,

6 Observations VS Modèle LMDz Bon accord en moyenne annuelle sur : Taux de précipitation du modèle LMDz : 172 mm/an. Taux de précipitation issu de CloudSat : 153 mm/an. Biais importants : Sur-estimation des précipitations côtières. Déphasage de la variabilité saisonnière en été et en hiver sur le plateau continental. Haynes et al., 2009 Palerme et al., Résolution : grille de 144x142 points 79 niveaux verticaux Simulation LMDz 6 AMIP non-guidée

7 Observations VS Modèle LMDz Bon accord en moyenne annuelle sur : Taux de précipitation du modèle LMDz : 172 mm/an. Taux de précipitation issu de CloudSat : 153 mm/an. Incertitudes de CloudSat : De l'ordre de ±100% à ±200%. Haynes et al., 2009 Palerme et al., Résolution : grille de 144x142 points 79 niveaux verticaux Simulation LMDz 6 AMIP non-guidée

8 Problématique Comprendre l'origine des désaccords entre les observations et le modèle. 8

9 Problématique Comprendre l'origine des désaccords entre les observations et le modèle. Améliorer les paramétrisations contrôlant les chutes de neige en Antarctique. 9

10 Problématique Comprendre l'origine des désaccords entre les observations et le modèle. Sélection d'un niveau vertical pour comparer les modélisations à CloudSat. Comparaison de simulations sur : 10 AMIP non-guidée. AMIP avec un guidage en vent.

11 Précipitations au sol VS Précipitations à 1,2 km Limite de détection de la précipitation par CloudSat : 1,2 km. % Precipitation sol Precipitation1.2km Precipitationsol Écart relatif entre précipitations au sol et précipitations à 1,2 km simulation AMIP non-guidée, moyenne annuelle. 11

12 Précipitations au sol VS Précipitations à 1,2 km Limite de détection de la précipitation par CloudSat : 1,2 km. Écart de taux de précipitation de ~50 mm/an. CloudSat (mm/an) Précipitations en surface Précipitations à 1,2 km 12 AMIP (mm/an) AMIP guidée (mm/an)

13 Simulation AMIP non-guidée Bon accord en moyenne annuelle sur le plateau entre le modèle et les observations. Sous-estimation de LMDz de la précipitation sur les côtes. % Carte relative : Precipitation LMDz PrecipitationCloudSat PrecipitationLMDz Écart relatif entre simulation & observations CloudSat. Simulation AMIP non-guidée en %, moyenne annuelle. 13

14 Simulation AMIP guidée en vent Meilleur accord en moyenne annuelle entre le modèle et les observations. Sur-estimation de LMDz de la précipitation sur le plateau. % Définition du guidage : u u u u = + analysis τ t t GCM Écart relatif entre simulation & observations CloudSat. Simulation AMIP guidée en vent en %, moyenne annuelle. 14

15 Contraintes sur l'altitude de CloudSat Limite d'observation de CloudSat de ~ 1,2 km. Encadrement du niveau sélectionné dans LMDz de ± 300 mètres (niveaux σ dans LMDz). Simulation AMIP non-guidée 15 Simulation AMIP guidée en vent

16 Vérification de la dynamique de LMDz Cyclogénèse côtière du modèle convenable pour les simulations AMIP guidées. ERA-Interim Simulation AMIP non guidée Simulation AMIP guidée en vent Pression moyenne au niveau de la mer pour l'hémisphère Sud 16

17 Vérification de la dynamique de LMDz Cyclogénèse côtière du modèle convenable pour les simulations AMIP guidées. ERA-Interim Simulation AMIP non guidée Simulation AMIP guidée en vent Pression moyenne au niveau de la mer pour l'hémisphère Sud 17

18 Vérification de la dynamique de LMDz Cyclogénèse côtière du modèle convenable pour les simulations AMIP guidées. ERA-Interim Simulation AMIP non guidée Simulation AMIP guidée en vent Pression moyenne: mieux au niveau de la mer pourlal'hémisphère Sudmodèle par Nouvelle problématique contraindre physique du l'analyse de la distribution géographique de la précipitation CloudSat. 18

19 Perspectives 19 Étudier un jeu de simulations AMIP guidées en humidité et en température. Ré-estimer les incertitudes de CloudSat pour étudier la variabilité saisonnière. Étude de la distribution spatiale des précipitations.

20 Perspectives Étudier un jeu de simulations AMIP guidées en humidité et en température. Ré-estimer les incertitudes de CloudSat pour étudier la variabilité saisonnière. Étude de la distribution spatiale des précipitations. Étudier localement la modélisation du climat avec LMDz : Comparer le modèle aux observations acquises à Dumont D'Urville. Améliorer les paramétrisations contrôlant la chute de neige en Antarctique. 20

21 Perspectives Étudier un jeu de simulations AMIP guidées en humidité et en température. Ré-estimer les incertitudes de CloudSat pour étudier la variabilité saisonnière. Étude de la distribution spatiale des précipitations. Étudier localement la modélisation du climat avec LMDz : Comparer le modèle aux observations acquises à Dumont D'Urville. Améliorer les paramétrisations contrôlant la chute de neige en Antarctique. Objectif : Améliorer le comportement du modèle dans les simulations de prévision climatique couplées. 21

22 Questions? MERCI POUR VOTRE ATTENTION 22

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