En raison de la forte urbanisation de cette région et de l'activité anthropique, la détermination de ces extrêmes revêt une grande importance socio-économique. Malgré une structure spatiale assez bruitée, les cartes des régimes caractérisés par les précipitations les plus extrêmes révèlent néanmoins des traces de l'influence à grande échelle constatée pour les précipitations moyennes.
Introduction
Les r´eanalyses ERA-40 et NCEP
R´egimes de temps Nord-Atlantique
- D´etermination et description des r´egimes de temps
- Evaluation de la reproductibilit´e des r´egimes de temps
- Occurrence et contingence des r´egimes de temps
- Impact de la r´esolution
Ce tableau montre les probabilités de cooccurrence des régimes météorologiques ERA-40 et NCEP. Pour savoir si la différence entre les régimes temporels de l'ERA-40 et du NCEP est due.
R´egimes de temps Nord Atlantique et ´ev´enements extrˆemes
Attribution ´ev´enements extrˆemes/r´egimes de temps
RÉGIME METEOROLOGIQUE DE L'ATLANTIQUE NORD ET EVENEMENTS EXTREMES 23 NCEP, nous identifions les régimes météorologiques associés (obtenus sur la période de 33 ans). À l'aide de l'indice REXA, des graphiques des régimes météorologiques dominants associés aux températures extrêmes de surface (minimales et maximales) sont présentés par décennie dans la figure 1.7.
Probabilit´e d’occurrence des r´egimes de temps en pr´esence des extrˆemes 25
Enfin, la figure 1.14 montre la différence relative dans la récupération des périodes d'occurrence des extrêmes dans l'ERA-40 et le NCEP. Ces différences ont un impact significatif sur l’attribution du régime météo/événements extrêmes.
Base de donn´ees
Dans presque toutes les stations, les températures de surface pour les réanalyses sont inférieures à celles mesurées : pour les réanalyses ERA-40, le biais moyenné sur toutes les stations est de -0,8◦C contre -1,1◦C pour les réanalyses NCEP. Les vents extrêmes sont généralement sous-estimés dans l'ERA-40 et dans une moindre mesure dans le NCEP (ce qui donne un écart beaucoup plus important, donc moins interprétable).
Comparaison des r´eanalyses aux observations
A l'exception de la station de Nice, les températures extrêmement basses sont généralement acceptables. ÉVALUATION DES EXTRÊMES À L'ERA-40 ET AU NCEP 49 reproduit dans les réanalyses, la différence entre les températures extrêmement basses mesurées et.
Evaluation des extrˆemes dans ERA-40 et dans NCEP
Evaluation de l’intensit´e des extrˆemes locaux
Les événements extrêmes dans l’ERA-40 et les observations se chevauchent mieux que dans le NCEP. Le tableau 2.4 montre le pourcentage d'occurrence de chaque régime météorologique ERA-40 et NCEP (colonnes de gauche et de droite) pour les vents extrêmes.
Introduction
Les travaux méthodologiques effectués avec la réduction d'échelle statistique du vent sont décrits à l'annexe A et sous forme imprimée pour Météorologie et physique atmosphérique (Salameh et al., 2008b)1. Les travaux méthodologiques menés sur la réduction d'échelle stochastique du vent sont décrits à l'annexe B et dans la révision de Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (Bernardin et al., 2008)2.
La r´egionalisation dynamique
Plus le délai est petit, plus les champs simulés par le RCM sont proches des champs interpolés par le GCM sur la grille RCM et plus l'inhibition de la physique du RCM est grande. Nous analysons ci-dessous l'impact de l'avance à grande échelle sur la variabilité interne du MCR, sur la base d'une série de simulations numériques réalisées avec différents temps d'avance sur un domaine couvrant le bassin méditerranéen.
Le toy model
D´eveloppements th´eoriques
En raison de son extrême simplicité, l’équation (3.1) permet une solution générale de la forme. Nous introduisons maintenant deux modèles imparfaits qui tentent de se rapprocher le plus possible de la solution de l'équation (3.1).
Estimation des erreurs et du temps de guidage optimal
Ainsi, l'erreur de la solution régionale peut être divisée en une contribution supérieure à la grande. Le premier estτnum = (Knumkls2)−1 ∼L2ls/Knum le long duquel les erreurs numériques affectent significativement la précision de la solution « régionale » à l'échelle kls.
Effet du guidage sur la mod´elisation du climat m´editerran´een
Mod`ele num´erique MM5
Il s’agit d’un schéma efficace basé sur la représentation de Troen et Mahrt du contre-gradient et du profil de viscosité turbulent dans la couche limite atmosphérique. Dans ce chapitre, nous analysons l'impact du guidage sur la variabilité interne du MCR, sur la base d'une série de simulations numériques réalisées avec différents temps de guidage sur la Méditerranée.
Impact du guidage sur les champs m´et´eorologiques de surface
La variabilité de la force du vent G dans cette zone est extrêmement sensible au délai τ. La figure 3.8 montre le champ de température de surface moyenné sur les 2 mois de la simulation.
Discussion
La figure 3.11 montre les champs de tourbillon potentiels à 850 hPa correspondant aux différents délais τ au jour 20 de la simulation. L'augmentation de la taille du domaine, bien que numériquement plus coûteuse, peut potentiellement augmenter la précision de kqˆrkls/kqˆlsk (Seth et Giorgi, 1998).
Evaluation des mod`eles MM5 et LMDZ en mode guid´e
Comparaison inter-mod`eles
Quantitativement, LMDZ sous-estime le vent sur le continent de 30% à 50% par rapport au MM5 piloté avec τ = 10 jours ou non piloté. Comparé au MM5 guidé tous les 10 jours, LMDZ surestime S sur le bassin oriental de la Méditerranée et le sous-estime partout ailleurs.
Comparaison mod`eles/donn´ees
En effet, la Figure 3.15 montre les différences entre les 2 modèles pour la stabilité de la direction du vent S et la variabilité relative du vent de surface G. Pour la période novembre-décembre 1998, la base de données CRU ne propose pas de données de vent de surface.
Comparaison aux observations de surface du sud de la France
Conclusion
Dans une première partie, nous avons analysé la relation statistique entre les variables climatiques de surface en Méditerranée et les régimes météorologiques de l'Atlantique Nord, en nous basant sur une technique d'attribution de régimes/climats régionaux via des extrêmes, déjà utilisée dans la littérature. Dans ce chapitre, nous tentons de faire une analyse dynamique préliminaire de la relation entre les régimes météorologiques et le climat régional méditerranéen en étudiant le caractère discriminatoire ou non discriminatoire des régimes météorologiques du nord.
Relation r´egimes de temps/climat r´egional `a fine ´echelle
La circulation locale ne peut donc pas être dérivée individuellement des régimes météorologiques de l'Atlantique Nord. DISTRIBUTION RÉGIME METEO/CLIMAT RÉGIONAL À FINE ÉCHELLE 99 est également retrouvée dans toutes les stations météorologiques de surface de la région (par exemple les données de vent sur Toulon dans la Figure 4.3, colonne de droite).
Echelles caract´eristiques ´
Il n’existe donc pas de corrélation claire entre les régimes météorologiques et le vent de surface à une échelle fine. Pour ce faire, nous appliquons un filtre passe-bas à chacune des composantes du vent de surface avec un nombre d’onde de coupure kc = 1/Lc.
Conclusion
Quelles incertitudes existent dans la relation entre les régimes météorologiques et la circulation atmosphérique de basse altitude, contrôlant notamment l'apparition d'événements extrêmes et caractérisant le climat régional. La question a été abordée dans le chapitre 1 en mettant en évidence les incertitudes potentiellement importantes dans la relation entre régimes météorologiques et climat régional associées à différentes sources de données caractéristiques, créant une circulation atmosphérique à grande échelle (modélisation ou prévision climatique, réanalyses).
Introduction
L'utilisation des composantes du vent comme variables expliquées assure la distribution normale des données. Dans un premier temps, nous avons appliqué ce modèle aux variables explicatives utilisées pour modéliser l'énergie éolienne à une échelle fine (downscaling), telles que celles utilisées par Pryor et. 2005), à savoir les gradients de pression superficielle le long de la vallée du Rhône entre.
Mod`ele additif g´en´eralis´e
MODÈLE ADDITIF GÉNÉRALISÉ 123 Nous recherchons maintenant toutes les variables explicatives des composantes du vent de surface dans notre domaine très complexe. L'explication physique de la dépendance des composantes du vent de surface sur les variables explicatives à grande échelle de l'ensemble (B) est présentée dans l'équation (A.4) et facilite l'explication de la variance explicative.
Conclusion
Le modèle stochastique (SDM stochastic downscaling model) consiste à simuler plusieurs particules fluides sur un domaine donné afin d'améliorer la prédiction. Une partie du modèle est adaptée des modèles de Pope (1994), largement utilisés dans le contexte des fluides multiphasiques.
Le mod`ele Lagrangien
Description g´en´erale
Le système nécessite alors un paramétrage de ce tenseur pour « fermer » la dynamique. La dynamique de ce système est supposée suivre celle du système EDS.
Mod`ele ´etudi´e
De plus, la relation (B.5) permet d'identifier les coefficients d'évolution du système lagrangien via l'équation de Fokker-Planck. En multipliant cette équation par Vi et ViVj puis en intégrant selon les variables d'état V et θ, on identifie les coefficients du système lagrangien suffisants pour reproduire les équations (B.2b) et (B.3).
Application au downscaling du vent de surface
La fermeture de turbulence pour l’application`a la m´et´eorologie
Nous commençons par la définition de l'énergie cinétique turbulente k, qui est calculée à partir des deux premiers instants de la vitesse. Les phénomènes physiques de l’atmosphère près de la surface étant anisotropes, on supprime le mouvement brownien dans le sens vertical.
Le for¸cage avec MM5
L'UTILISATION POUR LA RÉDUCTION DES VENTS DE SURFACE 135 peut s'expliquer par la nature anisotrope de la turbulence proche de la surface (Carlotti et Drobinski, 2004). Ainsi, le dernier terme de l'équation (B.10b) est supprimé pour la composante verticale de la vitesse lagrangienne.
R´esultats
Conclusion
Salameh T., Drobinski P., Dubos T., 2008: On Nudging Time Optimization in Regional Climate Modeling: Application to the Mediterranean Basin.Quart. Salameh T., Drobinski P., 2008: Extreme Climate Events and North Atlantic Weather Regimes: Uncertainty Assessment Using ERA-40 and NCEP Reanalyses.
Proceedings `a comit´e de lecture
Communications `a des congr`es, symposium
Salameh T., Drobinski P., Dubos T., 2008: On nudging time optimization in regional climate modeling: application to the Mediterranean region. Salameh T., Drobinski P., Dubos T., 2008: On nudging time optimization in regional climate modeling: application to the Mediterranean region. 2nd HyMeX workshop, Palaiseau, France.
Rapports
Noguer, 1996: Simulations of the Indian summer monsoon using a nested regional climate model: Domain size experiments. Reitebuch, 2006: Variability of the three-dimensional structure of the sea breeze in southern France: observations and estimates of empirical scaling laws.
