Upload
fifi-tellier
View
107
Download
2
Embed Size (px)
Citation preview
Analyse des régimes de temps sur le bassin amazonien par
méthode neuronale
Jhan Carlo ESPINOZA, Matthieu LENGAIGNE, Josyane RONCHAIL, Sèrge JANICOT, Benjamin SULTAN
Tendances significatives dans les débits extrêmes des sous bassins
Espinoza et al., in press (JOH)
PC2
-3
-2
-1
0
1
2
3
1963
1966
1969
1972
1975
1978
1981
1984
1987
1990
1993
1996
1999
2003
-0.5
0
1.0
Espinoza et al., Accepted (IJC)
PCA sur données pluviométriques pour MAM
PC1
-2.50
-1.50
-0.50
0.50
1.50
2.50
19
74
19
77
19
80
19
83
19
86
19
89
19
92
19
95
19
98
20
01
20
04
1.0 - 0.80.8 - 0.60.6 - 0.40.4 - 0.20.2 - 0.00.0 - -0.2-0.2 - -0.4-0.4 - -0.6-0.6 - -0.8-0.8 - -1.0
1
-1
10ºN, 50ºW
10ºN, 80ºW
30ºS, 50ºW
30ºS, 80ºW
t200 – u200 – v200 d200 – z200
t500 – u500 – v500 w500 - z500
t850 – u850 – v850 d850 - z850
Variables : ERA40 2.5x2.5º; 17x13 grilles. 1967-2002 journalier
Régions d’étude et données utilisées pour l’analyse des régimes des temps
Carte de Kohonen
Où se projettent les jours pluvieux sur la carte ?
MAM
Pluie>90% = 17mm
t850 u850 v850 d850
w500 d200 tcw
Analyse local des régimes des temps
MAM
Pluie>90% = 13mm
u,v850
t850 d850 w500
d200 tcw
Analyse régional des régimes des temps
Pluie>90% = 13mmMAM
Les variables dynamiques (U et V850) sont-elles capables de reconnaître la pluie ?
Carte construite avec U et V850
2
3
4
56
7
1
1.-Construction du réseau avec U850 et V850 pour toute la fenêtre du nord d’Amérique du sud
2.-CAH sur vecteurs référents de neurones
3.-Définitions des classes = Types de temps
Analyse pour l’ensemble de la région
100
TT
KK
JJPJJP
Ip
NORD
SUD
1005025
NORD
SUD
Relation types de temps - pluie
NORD
SUD
10050
25
Convergence Divergence
Description des types de temps pour MAM
NORD
SUD
10050
25
ERA40
In Situ
Comparaison avec la pluie de ERA-40. (Re-analyse atmosphérique)
La pluie d’ERA40 reproduit relativement bien la pluie observée (en particulier dans le sud)
Anomalie de pluie
100
TT
KK
JJPJJP
Ip
-5
-3
-1
1
3
5
19
75
19
77
19
79
19
81
19
83
19
85
19
87
19
89
19
91
19
93
19
95
19
97
19
99
20
01
Observée
Prévue
r = 0.60
Pluie observée et SST
Prévision de la pluie à partir de la fréquence des régimes de temps
Corrélation multiple: Fréquence de TT vs Pluie Observée
La fréquence des TTs pluvieux diminue après 1992, comme la pluie moyenne observée
La pluie observée est plus fortement liée à la variabilité de la SST dans l’Atlantique tropical que dans le Pacifique.
Conclusions
•Une méthode basée sur les réseaux de neurones nous a permis d’identifier les différents types de temps sur le bassin amazonien.
•Le lien entre ces types de temps et la pluie sur deux sous région à été mis en évidence, en particulier le rôle du LLJ et AAS sur la pluie de ces sous régions
•Les analyses utilisant la pluie de ERA-40 sont cohérents avec celles utilisant la pluie in situ. Plus adaptée au sud qu’au nord-ouest du bassin.
•La variabilité de la fréquence des classes pluvieuses explique en partie la variabilité interannuelle de la pluie.
•La relation existant entre les régimes de temps et la pluie locale pourra être utilisée pour reconstituer les pluies futures à partir de simulations atmosphériques
•Par la suite le lien climat – hydrologie permettra d’analyser l’impact du changement climatique sur l’hydrologie du bassin.