Évaluation de l'impact de la méthode d'assimilation utilisée sur la phase de démarrage d'un modèle atmosphérique

Des lacunes dans la représentation des processus physiques par un modèle atmosphérique peuvent avoir un impact sur le réalisme du climat simulé ainsi que sur sa variabilité. Il a été observé assez souvent que les climats simulés par les modèles diffèrent largement de celui réellement observé dû à la présence de biais. La qualité de la représentation des processus physiques peut être évaluée par l'équilibre entre ces processus dans les premiers instants d'une intégration utilisant comme conditions initiales une analyse. Cette dernière est réputée bien équilibrée car représentant l'état réel de l'atmosphère. Des déséquilibres entre ces processus sont un signe de défaillances du modèle quant à leur représentation. Des diagnostics sont donc nécessaires pour vérifier si les ajustements dans les paramétrisations des différents processus physiques et dynamiques tendent vers un état de l'atmosphère proche des observations. Les diagnostics utilisés sont ceux proposés par Rodwell et Palmer (2007). Ils sont basés sur les tendances systématiques initiales d'un modèle lorsque des analyses sont utilisées comme conditions initiales. Ces tendances déterminées pour les premiers instants de l'intégration sont équivalentes à l'incrément d'analyse moyen obtenu par un ensemble de cycles d'assimilation. Ce dernier, moyenné temporellement devrait être nul. Par conséquent, ces diagnostics peuvent apporter des informations très utiles sur la cohérence des processus physiques pendant que le modèle tend à retourner vers sa propre climatologie lors des premiers instants de l'intégration. D'autre part, il est bien connu que les analyses, elles-mêmes, engendrent des problèmes de spin-up et requièrent entre autres l'utilisation d'une initialisation aux modes normaux ou l'application d'un filtre digital pour supprimer les ondes de gravité artificielles. Dans leur étude, Gauthier et Thépaut (2001) ont montré que les analyses 4D-Var produisent des conditions initiales mieux équilibrées et ne nécessitent pas l'application de contraintes pour maintenir cet équilibre. Dans cette étude, en utilisant un modèle global très similaire à celui utilisé pour produire les analyses, il a été montré que la différence de l'impact sur les diagnostics des tendances initiales était significative dans les tropiques selon qu'on utilise des analyses 3D-Var ou 4D-Var. Cet impact est surtout observé dans l'activité convective de la zone de convergence inter-tropicale (ZCIT). On notera qu'une analyse vise à se rapprocher des observations sous la contrainte de demeurer près d'une ébauche obtenue d'une prévision à courte échéance produite par un modèle de prévision numérique. Ce dernier constitue une composante primordiale dans le système d'assimilation. D'autres expériences utilisant des systèmes d'assimilation différents ont montré, à travers ces diagnostics, que le modèle était très sensible aux conditions initiales utilisées. Finalement, ces diagnostics ont été évalués pour le modèle régional canadien du climat (MRCC) intégré sur la région de l'Amérique du nord avec les mêmes paramétrages que ceux utilisés dans le modèle global. Ces intégrations sont effectuées en utilisant des conditions initiales et aux bords provenant de deux systèmes d'assimilation différents. Les résultats ont montré de nettes différences indiquant que le modèle est mieux équilibré lorsque l'analyse et les conditions aux bords proviennent du système d'assimilation dans lequel le modèle utilisé est similaire à celui employé dans l'intégration. \n______________________________________________________________________________

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