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Projections du climat pour l’Afrique de l’OuestAndrew Hartley, Met Office: PARCC atelier national sur le climat et la vulnérabilité des espèces face au changement climatique, Avril 3-5, 2013
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Objectifs de ce matin
1. Résumer le climat Ouest-Africain
2. Aborder la technique de réduction d’échelle au niveau régional
3. Comprendre les résultats obtenus à partir du MCR Africain
4. Session pratique sur l’extraction et l’analyse des résultats
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Le Climat Ouest-Africain
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Principaux moteurs du Climat Ouest-Africain
• Mouvement saisonnier de la Zone de Convergence Inter-Tropicale
• Températures de surface de la mer dans le Golf de Guinée
• Connexion à la mousson Asiatique et au réservoir d’eaux chaudes du Pacifique
• El Nino• Occupation du sol
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La mousson Ouest-Africaine
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La mousson Ouest-Africaine
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Occupation locale du sol
Garcia-Carreras, L., et al (2010). Impact of mesoscale vegetation heterogeneities on the dynamical and thermodynamic properties of the planetary boundary layer. Journal of Geophysical Research, 115
Garcia-Carreras, L., et al (2010). Impact of mesoscale vegetation heterogeneities on the dynamical and thermodynamic properties of the planetary boundary layer. Journal of Geophysical Research, 115
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Processus de réduction d’échelle
Du climat global au climat local…
… à partir d’une grille MCG jusqu’au point d’intérêt.
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Raison Principale: Les MCG manquent de détails à l’échelle régionale à cause de la résolution trop grossière utilisée dans un grand nombre d’études du climat -> besoin de recourir à une échelle plus fine dérivée des MCG.
• Les échelles plus fines croisent les éléments du climat global avec les détails physiographiques locaux
• Il y a un besoin croissant de mieux comprendre les processus qui déterminent le climat regional
• Besoin de détails au niveau régional pour évaluer la vulnérabilité et les stratégies d’adaptation possibles
Pourquoi une réduction d’échelle?
Qu’est-ce qu’un Modèle Climatique Régional?
• Un modèle climatique physique à haute résolution qui couvre une aire limitée du globe
• Il inclut (au moins) les paramètres de l’atmosphère et de la surface terrestre dans le système climatique
• Il contient les représentations des processus importants du système climatique
• e.g. Couverture nuageuse, radiation, précipitation
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Conditions aux limites latérales
• LBC = Conditions météorologiques aux limites, sur les bordures latérales du domaine du MCG
• Délimitent l’extension du MCR pendant toute la période de simulation
• Fournissent des informations sur la partie extérieure au domaine, nécessaires au MRC
• Les données proviennent des MCG ou des observations
• Variables des conditions aux limites latérales• Vent
• Température
• Eau
• Pression
• Aérosols
LBC
variables
LBC variables
LBC variablesLB
C v
aria
bles
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Avantages des MCR
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Les MCR simulent le climat actuel de façon plus réaliste
Modèles de distribution des précipitations hivernales actuelles sur la Grande Bretagne
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Représenter des îles plus petites
Changements projetés dans les températures de surface estivales entre aujourd’hui et la fin du 21ème siècle.
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Prédire le changement climatique avec plus de détails
Changements projetés des précipitations hivernales entre aujourd’hui et 2080.
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Simuler et prédire les changements dans les évènements extrêmes de façon plus réaliste
Fréquence des jours d’hiver dans les Alpes avec différents seuils de précipitations quotidiennes.
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Simuler les cyclones et les ouragans
Un cyclone tropical est clairement apparent dans le MCR (à droite) mais pas dans le MCG
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MCR AfricainLe processus de modélisation
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Le domaine CORDEX de l’Afrique
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Configuration du Modèle
• De Décembre 1949 à Décembre 2099• Résolution spatiale : 50km• MCR PRECIS avec MOSES 2.2 land
surface• Scénario A1B• Grands lacs Africains inclus
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L’approche EnsembleObjectif: Quantifier l’incertitude dérivée des MCG dans les
projections climatiques des modèles régionaux• QIPM: Quantification de l’Incertitude des Projections du
Modèle• 17 membres MCG dans l’Ensemble, chacun avec une
configuration de base différente• Sous-sélection de 5 MCG pour fournir les LBC pour 5 MCR
différents.• Sélection des modèles basée sur l’analyse régionale des
MCG pour l’Afrique. • Étalement dans les résultats de sortie produits par l’ensemble des
modèles• Exclure certains membres ne représente pas le climat Africain de
façon réaliste.
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Sélection des conditions aux limites
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Validation d’après les observations
Jeu de données
Variables utilisées Résolution Source Référence
CRU 3.0 1.5m Température 0.5° mensuelle, 1900-2006 terrestre seulement
Données de station sur une grille
Mitchell and Jones 2005
ERA40 850hPa Vents 2.5° mensuels 1979-1993 Nouvelle analyse Uppala et al, 2005
CMAP Précipitation 2.5° mensuelle 1979-2002Données de station sur une grille combinées avec des données satellites
Xie and Arkin, 1997
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Validation du MCG
• Pas de scénario ‘très bon’ ou ‘très mauvais’
• Ils capturent généralement bien la durée et la localisation des précipitations, mais la magnitude varie
• La sensibilité des modèles et leurs biais ne sont pas indépendants
• Ex. Q1-5 plus froids et secs• Etapes 1 et 2: pas
indépendantes!• Mais on veut éviter les modèles
Q1,3,4 et 16 qui ne capturent pas bien les cycles saisonniers dans aucune sous-région.
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Mousson Précipitation
• Basé sur les observations du CMAP
• Période: Juin-Septembre• Tous les modèles donnent une
prédiction relativement raisonnable de l’extension de la mousson
• Q1,3,4 et 5 sous-estiment la quantité des précipitations
• Q6, 9, 12, 14, 15, et 16 sur-estiment légerement les précipitations.
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Vents et pression de surface
• Basé sur les réanalyses du ERA40
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Comparaison aux autres MCG
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Comparaison aux autres MCR
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Sous-sélection
• Q0, Q2, Q9, Q13, Q14• Q0 – modèle non perturbé• Les simulations Q2 et Q0 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt froides• Les simulations Q13 et 14 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt chaudes• Les simulations Q9 et 14 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt humides• Les simulations Q0 et 2 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt sèches (bien que cela varie saisonnièrement)
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Principaux points
• La distribution géographique à grande échelle des températures et des précipitations du climat Africain est bien représentée.
• L’échantillon représente la gamme de réponses complete produite par l’Ensemble QUMP ainsi que la variation annuelle pour autant de sous-regions que possible.
• Q0 et Q2 représentent des réponses correspondant à des gammes de projections futures plutôt froides, et Q13 et Q14 représentent des réponses correspondant à des gammes plutôt chaudes, afin de couvrir toute la gamme de températures.
• Aucun modèle en particulier ne montre de facon persistante des changements importants dans le régime des précipitations pour les deux régions sur l’année entière.
• Q14 représente des réponses correspondant à des gammes de projections futures plutôt humides pour l’Afrique Tropicale de l’Ouest pendant les mois de Décembre, Janvier et Février (DJF), mais pas pendant les mois de Juin, Juillet et Aout (JJA), et annuellement pour le Sahel Occidental c’est en fait le modèle le plus sec.
• Dans l’ensemble, l’analyse suggère que Q0 représente bien des températures plutôt sèches dans les gammes de projections futures et Q9 représente bien des conditions plutôt humides.
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Résultats clés pour l’Afrique de l’Ouest
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Précipitation
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Session Pratique