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Évaluation de la convection en réponse au forçage de la température de la surface de l'océan ENSO simulée par
le modèle Global Environmental Multi-scale (GEM) de RPN.
Par : Jonathan MainvilleJonathan Mainville
Directeur : Dr. Colin Jones
Co-Direc. : Dr. Bernard Dugas
Université du Québec à MontréalUQÀM
Validation de données• GEM méso-globale mode climat
( dynamique 3.2.1. & physique 4.3.)
[A] Influence externe d’AMIP II• SST• % de Glace de mer• T° de glace profonde• L’ozone & le CO2
[B] La variabilité interne• Cœur dynamique ???• Schémas de sol ISBA• Schéma de convection pronfonde Kain-Frish• Schéma de convection restreinte Kuo• Schéma de nuage par condensation Sundavist• …
• Les observations valident
– La PCP de GPCP 2
– Le OLR de NOAA OI
Résolution∆x = ∆y = 2,5°
∆t = 1 mois
1979-2001
Approximation des erreurs sont:E(A) = 0 ; AMIP II est valide
E(B) <- E(schémas) ; ??? est valide
Analyse exhaustif PCP & OLR ; OBS vs GEM
• La climatologie et la variabilité sur 264 mois de la série absolue.
PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM
• La variabilité sur 264 mois de la série d’anomalie inter-annuel.
• La climatologie et de la variabilité du cycle annuel.
Janvier Avril Juillet Octobre
La champ de référence SST ENSO
• Le diagnostique exhaustif de la série absolue et de la série d’anomalie.
Climatologie absolue Variabilité absolue Variabilité d’anomalie
nino 3.4.
Janvier
Diagnostique du mois de Janvier PCP & OLR ; OBS vs GEM
• La variabilité sur 22 mois de la série absolue.
• La climatologie sur 22 mois de la série absolue.
PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM
La1ère méthode• On approxime la réaction de A <-- 0 par la fonction linéaire:
F[A(O,t)] = m • F[O(t)] où F[f(t)] = f(t)
• Des fonctions périodiques selon 2 oscillations (f(t)= Acos(1/T • t + ) :
– Annuel T1 = 1 an Moussons– Inter-annuel T5 > 1 an (~5 ans) ENSO
• Avec une anomalie inter-annuel, l’intensité de la réponse:
F[f(t)] = f(t,T1) + f(t,T5) A(t,T5) / O(t,T5) = m(T5)
Composite d’anomalie, 83, 87, 92, 98
PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM
• Le but est de comparer le délai des zones de confiance, GEM vs OBS, qui ont un signal atmosphérique en relation linéaire avec l’évolution de l’anomalie SST ENSO.
• Utilisation d’une corrélation linéaire ( « r » = m ; A(O,t)- A0(t) = mO1(t))
– Une confiance du test de Students (vs loi normale pour 264 ou 22 mois)– Un délai 0<<90° ; balayage de « r » avec délai pour trouver le cas =0°
• 3 exemples de polarisation entre 2 signaux de même amplitude:
– Rectiligne =0°– Elliptique 0<<90°– Circulaire =90°
La 2ième méthode
• Le min/max de corrélation linéaire sur 30 mois de délai de SST des Janviers
Minimum sur 30 mois Maximum sur 30 mois
Le signal du SST ENSOde la série d’anomalie inter-annuel
El NiñoLa Niña nino 3.4.
• Comparaison du développement d’ENSO de la 1ère vs 2ième méthode
1ère méthode 2e méthode
composite (4 ENSO) délai de corrélation
Résultat exhaustive de « m »de la série d’anomalie inter-annuel des Janviers
• La corrélation linéaire sur 30 mois de délai de PCP & OLR pour El Niño
PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM
• La corrélation linéaire sur 30 mois de délai de PCP & OLR pour La Niña
PCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM
Relation entre les variableszone nino 3.4. de la séries absolue
SST vs SST vs SST vs SST vsPCP_GPCP2 PCP_GEM OLR_NOAA OLR_GEM
PCP GPCP2 vs GEM
OLR NOAA vs GEM
Convection pas assez profonde (OLR trop grand) rayon effectif des cristaux de glace dans le cirrus plume
l'émissivité en haut de la tour convective le rayonnement infrarouge de la tour convective ( le OLR)
Diagnostique annuel de PCP Jan - Avril - Juillet - Octobre
• La médiane et l’écart type sur 22 mois de la série absolue de GPCP2
Janvier Avril Juillet Octobre
• La médiane et l’écart type sur 22 mois de la série absolue de GEM
Janvier Avril Juillet Octobre
Diagnostique annuel de OLR Jan - Avril - Juillet - Octobre
• La médiane et l’écart type sur 22 mois de la série absolue de NOAA
Janvier Avril Juillet Octobre
• La médiane et l’écart type sur 22 mois de la série absolue de GEM
Janvier Avril Juillet Octobre
rectiligne elliptique circulaire