Étude de la variabilité interne des modèles pilotés : application de la technique d'ensemble au modèle régional canadien de climat

À cause des non-linéarités dans les processus atmosphériques, les modèles de circulation générale de l'atmosphère (MCG) sont sensibles aux conditions initiales (CI). Autrement dit, les MCG peuvent générer plusieurs solutions de la circulation atmosphérique si un petit changement affecte les CI du modèle. La divergence de ces solutions devient importante en quelques jours de simulations en limitant de cette façon l'habilité des prévisions atmosphériques à une période limitée de temps. Comme une conséquence de l'existence de la variabilité interne, n'importe quel climat peut être décomposé en deux termes: le signal, associé au forçage externe, qui est indépendant des CI, et le «bruit» dû à la variabilité interne qui est générée par cette sensibilité du modèle aux CI. Contrairement aux MCG qui couvrent entièrement le globe et qui possèdent une large variabilité interne, les Modèles Régionaux de Climat (MRC) sont limités et pilotés à leurs frontières latérales par les données qui proviennent d'un MCG. La variabilité interne sera influencée dans ce cas par toutes les contraintes et les conditions qui définissent les MRC comme par exemple, les conditions aux frontières latérales (CFL), la taille ou la position géographique du domaine. Cette étude analyse la variabilité interne du Modèle Régional Canadien de Climat (MRCC) et les possibles conséquences sur les analyses statistiques des simulations saisonnières. Dans ce but, des ensembles de 20 simulations qui diffèrent légèrement dans leurs CI ont été générés avec le MRCC pour différentes tailles du domaine sur une période saisonnière de trois mois. Le degré de variabilité interne du modèle a été apprécié selon le degré d'écart entre les simulations durant la période d'intégration. Les résultats montrent que la variabilité interne du MRCC, estimée statistiquement comme la variance entre les 20 simulations de l'ensemble, dépend fortement des événements synoptiques. Cette dépendance est notamment observée dans les variations de la variance enregistrées durant la période d'intégration. Selon notre étude, ces variations ont une distribution géographique qui dépend de la variable étudiée. L'évolution temporelle des patrons synoptiques montre que les maximums des variances pour les deux champs étudiés, la précipitation (le maximum au sud des États-Unis) et la hauteur du géopotentiel à 850 mb (le maximum vers le nord-est du domaine) sont reliés entre eux. Les évènements de forte précipitation du sud des États-Unis (qui correspondent au maximum de l'écart entre les simulations de la précipitation) engendrent aussi un écart des simulations du champ de la hauteur du géopotentiel. Cet écart entre les simulations du champ de la hauteur du géopotentiel se développe dans les circulations cycloniques et atteint son maximum vers le nord-est (où la variance est maximale), avant de quitter le domaine. Utilisée comme une mesure de la variabilité interne à l'échelle saisonnière, la variance entre les moyennes saisonnières des membres de l'ensemble montre des valeurs importantes pour la statistique saisonnière du champ simulé sur les grands domaines. Cela suggère qu'une seule simulation pourrait produire des erreurs significatives dans l'estimation de la moyenne saisonnière du champ simulé, spécialement pour le champ de la précipitation. Notre expérience montre que les réductions de la taille du domaine diminuent la variabilité interne du modèle dans les aires convectives trouvées comme des aires de forte variabilité interne, mais une importante variation dans la distribution géographique et l'amplitude de la variabilité interne a été détectée à l'intérieur du domaine avec les réductions successives du domaine. Finalement, certains de nos résultats sont reliés au comportement complexe des simulations de l'ensemble durant la période d'intégration, en relevant l'habileté du modèle à générer des solutions bimodales des champs simulés sur les grands domaines d'intégration. La division de l'ensemble en deux groupes différents de simulations a généré pour une période courte de simulation deux estimations différentes du même champ simulé. Les résultats ont montré que cette division de l'ensemble coïncide avec la période durant laquelle la variabilité interne du modèle est maximale. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèle régional de climat, ensemble de simulations, variabilité interne.

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