L’exercice de prévision « near-term » à l’IPSL-LOCEAN et au CNRM/Cerfacs

EPIDOM

Juliette Mignot Didier Swingedouw Eric Guilyardi Sébastien Nguyen Sonia Labetoulle Sulagna Ray Jérôme Servonnat Agathe Germe Pablo Ortega Javier Garcia-Serrano

Christophe Cassou Emilia Sanchez Gomez Elodie Fernandez Laurent Terray Marie Pierre Moine David Salas y Melia Yohan Ruprich-Robert Matthieu Chevallier Agathe Germe Paul Arthur Monerie

Les défis liés à la particularité de l’exercice

q  La préparation de conditions initiales

q  La génération d’un ensemble

q  La gestion d’un grand nombre de simulations courtes

q  La gestion de la dérive q  La prise en main des

statistiques de prévision

26 La Météorologie - n° 81 - mai 2013

Figure 2 - Représentation schématique du protocole expérimental pour les projections/simulations historiques ver-sus les prévisions décennales. Voir texte pour les détails.

Jusqu’à présent, les GCM n’ont pas étéutilisés pour faire de la prévisionclimatique au-delà de l’échelle saison-nière. Même si les modèles reprodui-sent peu ou prou la fréquence etl’amplitude des variations de l’AMOou de la PDO, aucune simulation n’aencore été conduite pour prévoir lachronologie des diverses phases dusignal observé et en particulier samodulation décennale. C’est pourquoiles termes « simulation historique »pour le XXe siècle et « projection clima-tique » pour le XXIe sont inscrits dansles rapports et non « prévision clima-tique ». Détail pour certains, cette dis-tinction est centrale pour une inter-prétation correcte des conclusions four-nies par la communauté des climatolo-gues. Ainsi, reprocher au GIEC de nepas avoir « prévu » l’infléchissementde la tendance au réchauffement desannées 2000 par rapport à la décennie

1990 (les hypothèses privilégiées pourcette inflexion étant, en partie, le chan-gement de phase de la PDO au début dela décennie qui tend à injecter davan-tage de chaleur dans l’océan profond,mais aussi la récurrence de « petites »éruptions volcaniques ; Solomon et al.,2011), ou encore la fin récente desgrandes périodes de sécheresse auSahel (celle-ci ayant en partie pour ori-gine le changement de phase del’AMO), relève d’une incompréhen-sion totale de la nature même desprojections climatiques et des simula-tions historiques sur lesquelless’appuient les rapports successifs duGIEC depuis sa création, il y a mainte-nant 25 ans. « Prévoir » ce type d’in-flexion n’était tout simplementpas dans le protocole de départ. Dansce contexte, en quoi consiste la prévi-sion décennale ? Quelles en sont lesparticularités ?

Les diverses étapesde la prévision décennaleLes modes de variabilité interne, telsl’AMO et la PDO, sont présents dans lesGCM en tant que processus. Tout l’art dela prévision décennale consiste à prévoirleur chronologie afin de reproduire lesmodulations climatiques observéesautour de la tendance due aux forçagesexternes. Un exercice de prévision sedéroule ainsi en trois étapes :1. L’initialisation du modèle. Il s’agit deproduire l’instantané climatique cor-respondant aux observations à partirduquel le modèle est intégré pourprévoir. Dans le cas de l’Atlantique nord,par exemple (figure 1), on comprend quepour prévoir correctement la décennie1985-1995, il est important de partiren 1985 d’une anomalie négatived’AMO cohérente avec les observations.L’initialisation de la composante océa-nique est essentielle, car c’est elle quicontient la mémoire du système clima-

tique à l’échellede temps considé-rée, de par sa fortecapacité ther-mique et les cons-tantes de tempsdes circulations.L’océan est doncl’acteur essentielen prévisiondécennale avec,dans une moindremesure, la glacede mer pour lesrégions polaires.Dans l’initialisa-tion océaniqueréside ainsi laprincipale sourcede prévisibilité depremière espèce.2. L’intégration dumodèle et la priseen compte deschangements desconditions auxlimites. Sur lapériode historique( 1 9 6 0 - 2 0 1 0 ) ,l’évolution mesu-rée de la concen-tration des GES etles perturbationsradiatives liées auxéruptions volca-niques, au cyclesolaire et aux aéro-sols, sont impo-sées. Sur la pério-de future (2010-2030), les scéna-rios d’émission de

Cassou and Mignot 2013

Feedbackcoefficient=-40W/m2/K

Sea surface restoring

Stratégies techniques: méthode d’initialisation

IPSL

Qns =Qns0 +

dQdT(T 'k=1− SST 'ERSST )

RestoringtowardsSSTANOMALIES

CNRM/Cerfacs

Inthethermocline(1/β)=0

DeepOceanβ=360days

Belowthermoclineβ=10days

β=f(depth,space)

3D newtonian damping

Sea surface restoring

RestoringtowardsFULL3DT&S

NonudgingwithintheEquatorialband(1oN-1oS)andnearthecoast(300km)

(1/β)=0

Les résultats en terme de prévisibilité/prévision

IPSL

CNRM/Cerfacs

Score de correlation Échéance = 2-6 ans

detrended data

Cassou and Mignot 2013

température de surface

Les résultats en terme de prévisibilité/prévision

54 Juliette Mignot et al.

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1970 1980 1990 2000

−0.3

0.0

0.2

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years

(K)

(a)DEC3

0.0

0.4

0.8

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● ●ACC

(b)

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0.00

0.10

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RM

SE (K

) (c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

●

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1970 1980 1990 2000

−0.3

0.0

0.2

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years

(K)

(d)DEC9

0.0

0.6

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ACC

(e)

0.00

0.10

RM

SE (K

) (f)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

Fig. 5 Same as Fig. 1 for SST averaged over the region [0-60�N] in the Atlantic

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1970 1980 1990 2000

−0.4

0.0

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years

(K)

(a)DEC3

0.0

0.4

0.8

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● ● ●●

ACC

DEC3(b)

● ● ● ● ● ●

0.00

0.15

● ● ● ● ● ●

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● ● ● ●

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RM

SE (K

) (c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

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●●●

1970 1980 1990 2000

−0.4

0.0

0.3

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years

(K)

(a)DEC3

0.0

0.4

0.8

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●●

●● ●

●●

●● ● ● ● ● ●

●● ● ● ● ●

ACC

(b)

0.00

0.15

RM

SE (K

) (c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

Fig. 6 Same as Fig. 1 (b) for SST averaged over the subpolar [30�N-60�N] (a) and subtropical

[0-30�N] (b) Atlantic.

IPSL

54 Juliette Mignot et al.

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1970 1980 1990 2000

−0.3

0.0

0.2

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years

(K)

(a)DEC3

0.0

0.4

0.8

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● ●● ●

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● ●●

● ●ACC

(b)

● ● ● ● ● ●

0.00

0.10

● ● ● ● ●●

● ● ● ● ● ●

● ● ● ● ●●

● ● ●

● ● ●

● ● ● ●

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●

RM

SE (K

) (c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

●

● ● ●

● ●

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●

●

1970 1980 1990 2000

−0.3

0.0

0.2

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● ●

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years

(K)

(d)DEC9

0.0

0.6

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● ● ●

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● ● ●

●

ACC

(e)

0.00

0.10

RM

SE (K

) (f)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

Fig. 5 Same as Fig. 1 for SST averaged over the region [0-60�N] in the Atlantic

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1970 1980 1990 2000

−0.4

0.0

0.3

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years

(K)

(a)DEC3

0.0

0.4

0.8

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●

●

●● ●●

● ● ●●

● ● ●●

● ● ●●

ACC

DEC3(b)

● ● ● ● ● ●

0.00

0.15

● ● ● ● ● ●

● ● ● ●

●● ● ●

● ● ● ●

●● ● ●

● ● ● ●

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RM

SE (K

) (c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

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●

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1970 1980 1990 2000

−0.4

0.0

0.3

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years

(K)

(a)DEC3

0.0

0.4

0.8

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● ● ●

●●

●● ●

●●

●● ● ● ● ● ●

●● ● ● ● ●

ACC

(b)

0.00

0.15

RM

SE (K

) (c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

Fig. 6 Same as Fig. 1 (b) for SST averaged over the subpolar [30�N-60�N] (a) and subtropical

[0-30�N] (b) Atlantic.

30-60°N

0-30°N

Mignot et al. 2015

SST

NPP

Lead-)me2-5yrs

SST

Seferian et al. 2014

Example 1: decomposing the predictability of the Atlantic multidecadal variability (AMV)

Example 2: long predictability of the Nutrient Primary Production (NPP) in the Tropics

0-60°N

1-4 2-5 3-6 4-7 5-8 6-9

1-4 2-5 3-6 4-7 5-8 6-9 Lead-Time (years)

N. Atl SST skill score

Les résultats en terme de prévisibilité/prévision CNRM/Cerfacs

Germe et al 2014

Bellucci et al, 2014 Evaluation multi-modèle

CNRM-CM5

Prévisibilité potentielle de la glace de Mer en Arctique

Monerie et al. to be submitted Le hiatus

Ten-years linear trends for 1998-2009 to the 2003-2012 time-period for several observational datasets and for the hindcasts

(cercles: dispersion des ensembles DEC et HIST différente (95%))

Essayer d’améliorer les performances?

Decadal prediction skill with surface nudging 57

●● ● ● ● ●

0.0

0.4

0.8

●

●AC

C

(a) DEC3/NUDG

●●●

(c) DEC3/ORAS4 ● ● 1 yr● ● 1 yr

●

0.00

0.04

0.08

●

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9

RM

SE

(b) (d)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9

● ●● ●

●●

0.0

0.4

0.8

●●

● ●

● ● 2 yr● ● 2 yr

0.00

0.04

0.08

●● ●

● ● ●

0.0

0.4

0.8

●

● ● ●●

● ● 3 yr● ● 3 yr

0.00

0.04

0.08

●●

● ● ●

0.0

0.4

0.8

● ● 4 yr● ● 4 yr

0.00

0.04

0.08

●●

●

0.0

0.4

0.8

●

● ● ● ●

● ● 5 yr● ● 5 yr

0.00

0.04

0.08

Fig. 2 (a) Potential ACC skill score of global mean SST with start dates taken with an

interval of 1 to 5 years from 1961 to 2005 in DEC3. Grey lines show the corresponding skill

for the HIST ensemble. (b) as (a) for the RMSE. (c) and (d) Same as (a) and (b) for the skill

scores computed against ORAS4. Hindcasts launched between 1961 and 2005 were used here,

but anomalies were not computed against a common verification period since this would be

too restrictive for the longest start date intervals (see section 2.4 for details).

Decadal prediction skill with surface nudging 57

●● ● ● ● ●

0.0

0.4

0.8

●

●AC

C

(a) DEC3/NUDG

●●●

(c) DEC3/ORAS4 ● ● 1 yr● ● 1 yr

●

0.00

0.04

0.08

●

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9

RM

SE

(b) (d)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9

● ●● ●

●●

0.0

0.4

0.8

●●

● ●

● ● 2 yr● ● 2 yr

0.00

0.04

0.08

●● ●

● ● ●

0.0

0.4

0.8

●

● ● ●●

● ● 3 yr● ● 3 yr

0.00

0.04

0.08

●●

● ● ●

0.0

0.4

0.8

● ● 4 yr● ● 4 yr

0.00

0.04

0.08

●●

●

0.0

0.4

0.8

●

● ● ● ●

● ● 5 yr● ● 5 yr

0.00

0.04

0.08

Fig. 2 (a) Potential ACC skill score of global mean SST with start dates taken with an

interval of 1 to 5 years from 1961 to 2005 in DEC3. Grey lines show the corresponding skill

for the HIST ensemble. (b) as (a) for the RMSE. (c) and (d) Same as (a) and (b) for the skill

scores computed against ORAS4. Hindcasts launched between 1961 and 2005 were used here,

but anomalies were not computed against a common verification period since this would be

too restrictive for the longest start date intervals (see section 2.4 for details).

Decadal prediction skill with surface nudging 57

●● ● ● ● ●

0.0

0.4

0.8

●

●AC

C

(a) DEC3/NUDG

●●●

(c) DEC3/ORAS4 ● ● 1 yr● ● 1 yr

●

0.00

0.04

0.08

●

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9

RM

SE

(b) (d)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9

● ●● ●

●●

0.0

0.4

0.8

●●

● ●

● ● 2 yr● ● 2 yr

0.00

0.04

0.08

●● ●

● ● ●

0.0

0.4

0.8

●

● ● ●●

● ● 3 yr● ● 3 yr

0.00

0.04

0.08

●●

● ● ●

0.0

0.4

0.8

● ● 4 yr● ● 4 yr

0.00

0.04

0.08

●●

●

0.0

0.4

0.8

●

● ● ● ●

● ● 5 yr● ● 5 yr

0.00

0.04

0.08

Fig. 2 (a) Potential ACC skill score of global mean SST with start dates taken with an

interval of 1 to 5 years from 1961 to 2005 in DEC3. Grey lines show the corresponding skill

for the HIST ensemble. (b) as (a) for the RMSE. (c) and (d) Same as (a) and (b) for the skill

scores computed against ORAS4. Hindcasts launched between 1961 and 2005 were used here,

but anomalies were not computed against a common verification period since this would be

too restrictive for the longest start date intervals (see section 2.4 for details).Impact of the start date frequency

Impact of the ensemble size

Mignot et al. 2015

IPSL CNRM/Cerfacs

Impact of the model resolution BR

HR

60 Juliette Mignot et al.

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1970 1980 1990 2000

−0.3

0.0

0.2

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years

(K)

(a) DEC3

0.0

0.4

0.8

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● ●ACC

(b)

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0.00

0.10

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● ● ●

● ● ●

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RM

SE (K

)

(c)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

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● ● ●

● ●

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1970 1980 1990 2000

−0.3

0.0

0.2

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years

(K)

(d) DEC9

0.0

0.6

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●● ●

● ● ●

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● ●●

● ● ●

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ACC

(e)

0.00

0.10

RM

SE (K

)

(f)

1−4 2−5 3−6 4−7 5−8 6−9Lead time (yrs)

Fig. 5 Same as Fig. 1 for SST averaged over the region [0-60�N] in the Atlantic

N. Atl SST skill score 3 members

start dates every yr 9 members

start dates every 5 yrs

1-4 2-5 3-6 4-7 5-8 6-9 1-4 2-5 3-6 4-7 5-8 6-9

Lead-Time (years)

Lead-Time (years)

Les résultats scientifiques que l’on préfère

Time (years)

Overt

urn

ing (

in S

v)

2040 2050 2060 2070 2080 2090

10

12

14

16 PiControl

Variable gamma

Constant gamma

15 years

before peak

AMOC Peak

25 years

before peak

IPSL Travail sur l’initialisation: variables, régions, coefficient de rappel, interaction avec le forçage externe

Reconstruire un pic extrême d’AMOC en affinant la technique de rappel vers la SST

Historical

Reconstruc)ons

NudgedwithSST

Control

1963 1982

15yrs

Ortega et al. in prep.

Dep

th (

m)

−272

−200

−100

−50

0−2

000

−1.0 −0.6 −0.2 0.2 0.6 1.0

Southern OceanTemperature (−180/180°E ; −70/−50°N)

Corr. coef

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(a)

Dep

th (

m)

−272

−200

−100

−50

0−2

000

−1.0 −0.6 −0.2 0.2 0.6 1.0

North AtlanticTemperature (−60/0°E ; 40/70°N)

Corr. coef

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(b)

Dep

th (

m)

−272

−200

−100

−50

0−2

000

−1.0 −0.6 −0.2 0.2 0.6 1.0

North PacificTemperature (150/−120°E ; 40/60°N)

Corr. coef

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(c)

Dep

th (

m)

−272

−200

−100

−50

0−2

000

−1.0 −0.6 −0.2 0.2 0.6 1.0

Southern OceanSalinity (−180/180°E ; −70/−50°N)

Corr. coef

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(d)

Dep

th (

m)

−272

−200

−100

−50

0−2

000

−1.0 −0.6 −0.2 0.2 0.6 1.0

North AtlanticSalinity (−60/0°E ; 40/70°N)

Corr. coef

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(e)

Dep

th (

m)

−272

−200

−100

−50

0−2

000

−1.0 −0.6 −0.2 0.2 0.6 1.0

North PacificSalinity (150/−120°E ; 40/60°N)

Corr. coef

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(f)

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Free runSST_Full

SST_NoSicSST_40deg

SST+SSS_FullSST+SSS_NoSic

Réussir à initialiser la température en sub-surface en ne contraignant « que » la SST et la SSS

MxldepthSurface

2000m

300m

•  SST only: correlation only

significant above winter mixed layer

•  SST+SSS: reconstruction down to 2000m for both T and S !

Servonnat et al. 2014

1991

Swingedouw et al. 2013, 2015

Mettre en évidence une interférence entre la variabilité décennale naturelle et le forçage volcanique

Les résultats scientifiques que l’on préfère

CNRM/Cerfacs Etude de dérives pour comprendre les mécanismes du développent d’erreur dans les modèles

Sanchez-Gomez et al. 2015

Equatorial20°Cisothermdepth(colors)and10mwindsover2°S–2°N

leadRm

e

Ini)alisa)onwithnudgingoutsidethetropics

Ini)alisa)onwithnudgingeverywhere

•  Excita)onofElNiñoeventatY1.LaNiñaeventoccursatY2.ThespuriousoscillatorybehaviorisprogressivelydampedunRlY4.

•  ThismechanismismuchmorepronouncedinDEC_NOEQ

PacifiqueTropical Atlan)queNord

DEC–NCEP

AMOC(Sv)

DEC–ICs

TheAMOCprogressivelydecreasesinresponsetointrinsicatmosphericbiases(NAO-paVern)

Year1–Year4 Year5–Year10

SLP(hPa)

DCPP (CMIP6) IPSL CNRM/Cerfacs

A. Refaire des hindcasts

Non dans un premier temps Travailler sur les verrous scientifiques

d’abord Eventuellement période réduite

B. Forecasts « realtime » Eventuellement pendant quelques années

avec le système « CMIP5 » (IPSL-CM5A-LR / CNRM-CM5)

C.

Pacemakers Oui, au moins en partie Etude de cas: Réchauffement gyre subpolaire N. Atl 1995

Peut-être (problème de dépendance avec A.)

Sensibilité au forçage volcanique

Probablement en partie (problème de dépendance avec A.)

La suite?

La suite?

IPSL q  Poursuivre sur les stratégies de reconstructions Vent, SSS, gamma variable, initialisation 3D sur la période ARGO?

CNRM/Cerfacs

SST globale

observations conditions historiques rappels en vent rappel vers les anomalies de SST rappel vers la SST

Travailler sur les verrous scientifiques et les mécanismes de prévisibilité

q  Initialisation q Dérive

q Méthodes de génération d’ensemble

Heat flux:

Heatfluxatthesurface

feedbackterm

dTdQ Feedbackcoefficient

=-40W/m2/K

Fresh water flux:

Freshwaterbudgetatthesurface

feedbackterm

Feedbackparameter=-167mm/day

sγ

SeaSurfacerestoring

Seasurfacerestoring

Ini)alisa)onmethod

β=f(depth,space)

Current

NonudgingwithintheEquatorialband(1oN-1oS)and

Nearthecoast(300km)(1/β)=0

Inthethermocline(1/β)=0

DeepOceanβ=360days

Belowthermoclineβ=10days

3DNewtoniandamping

Ini)alisa)onmethod

Bilanscien)fique(CNRM-CERFACS)Voletdecennal§  Etudesdeprévisibilitéavecmul)-modèle,(2arRcles:CassouetMignot,2013;

Belluccietal.,2014)§  EtudedelaprévisibilitédelaglacedemerenArc)que(1arRcle:Germeetal.,

2014)

§  Mécanismesdeprévisibilité(1arRcle:Ruprich-RobertandCassou,2014)§  Review,Bilan(2arRcles:Meehletal.2014,2015)

§  Méthodesd’ini)alisa)onetanalysedeladérivedanslesprévisionsrétrospecRvesafindecomprendrelesmécanismesdudéveloppentdeserreursdanslesmodèles(1arRcle:Sanchez-Gomezetal.,2015)

6arRclesinternaRonauxet1arRclenaRonal