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Enregistrement W7056615711

Étude des nuages de glace arctique pendant l'hiver polaire dans des observations satellitaires et dans un modèle régional du climat et leur impact sur le bilan énergétique de l'atmosphère

2024· other· fr· W7056615711 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languefr
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater iceSnow lineIce nucleus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les rétroactions nuageuses ont été reconnues comme une source majeure d'incertitudes dans les projections climatiques. Des observations in situ et satellitaires révèlent l'existence de deux types de nuages de glace optiquement minces (TIC) en l'Arctique au cours de la nuit polaire. Le premier type, les TIC-1 est constitué de petits cristaux de glace en suspension dans l'air et invisible au radar. Le deuxième type, les TIC-2, est détecté par le radar et le lidar et se caractérise par une faible concentration de gros cristaux de glace de taille suffisante pour précipiter. Afin d’améliorer le réseau de mesures dans les hautes latitudes, des instruments au sol, le « Far IR Radiometer – FIRR » et satellitaires, le « Thin Ice Cloud in Far IR Experiment–TICFIRE » sont présentement en développement pour Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) et pour l’Agence spatiale canadienne. Toutefois, pour bien appuyer ces travaux, il nous est essentiel d’étudier les nuages de glace en Arctique et démontrer de manière quantitative et rigoureuse leur impact sur le bilan énergétique et d’analyser en détail les mécanismes impliqués. L’objectif de la thèse est de faire l’analyse des propriétés optiques et radiatives des nuages de glace et quantifier le rôle des TICs dans la variation du bilan énergétique de l’atmosphère arctique durant la nuit polaire. Pour atteindre cet objectif le projet s’est déroulé en trois grandes étapes qui constituent les trois chapitres centraux de la thèse. La première étape consistait à évaluer la capacité du Modèle Régional Canadien du Climat version 6 (MRCC6), dans sa version modifiée, à simuler l’atmosphère arctique pendant la nuit polaire et éventuellement son climat. Pour cela, nous l'avons couplé au schéma microphysique avancé, P3, conçu par Morrison et Milbrandt (2015). Cette évaluation a été réalisée en comparaison directe d’une série de 417 profils observations satellitaires de CALIOP/CloudSat ainsi qu’aux réanalyses ERA5 et ASR (Arctic Regional System Reanalyse) au cours du mois de janvier de l'Année Polaire Internationale (API) 2007. Nous avons tout d’abord testé la capacité du MRCC6 à reproduire les systèmes météorologiques observés à une échelle synoptique (~1000 km) et à simuler adéquatement les nuages à haute résolution de 3 km et les principaux processus physiques. De plus, nous avons comparé les propriétés optiques des nuages de glace simulés par MRCC6 avec les produits 2C-ICE récupérés de CloudSat et CALIPSO. Nous avons également comparé les profils du taux de chauffage diabatique simulés par le MRCC6 avec leurs analogues extraits de CloudSat et CALIPSO (des produits 2B-FLX-LIDAR). Le MRCC6 a été vérifié avec des biais inférieurs à 41% et 64 % pour la température et l’humidité relative. Il a simulé avec succès les propriétés des nuages polaires d'hiver à large echelle spatiale et le taux de chauffage diabatique (biais < 0.25 K/jour). Ces performances démontrées du MRCC6 à simuler adéquatement les propriétés des nuages de glace et les taux de réchauffement (refroidissement) radiatif des nuages de glace par rapport aux réanalyses et observations satellitaires nous a permis de poursuivre notre étude du cycle énergétique de la circulation atmosphérique en Arctique. Dans la deuxième étape de la thèse, nous avons rassemblé et examiné un long ensemble de données provenant de CloudSat/CALIPSO (plus de 31 millions de profils) sur les TICs jouant un rôle significatif dans le bilan radiatif de l'Arctique. Nous avons pu reconstituer la climatologie de onze hivers arctiques (janvier, février et mars) de 2006 à 2016. Tout d'abord, nous avons analysé les profils climatologiques des propriétés physiques et radiatives de tous les nuages glacés à partir des produits 2C-ICE dérivés de CloudSat et CALIPSO. Puis nous avons développé un nouvel algorithme pour détecter et catégoriser les différents TICs et analysé les profils climatologiques à partir de la même base de données. Cette partie nous a permis d’estimer les valeurs climatologiques des propriétés optiques, dont la taille des cristaux (re : effective radius en anglais) et le contenu d’eau en glace (IWC : Ice water content, en anglais) des TICs, et le taux de réchauffement/refroidissement radiatif (HR : Heating rate, en anglais) des TICs pendant les mois d’hiver. Elle nous a également fourni les caractéristiques essentielles des TICs pour les études sur leur processus physiques, ainsi que de se doter d’une nouvelle base pour tester la paramétisation des nuages et pour nous assister au développement de meilleurs instruments d'observation. Enfin, la dernière partie de la thèse quantifie l'effet des TICs sur les variations des termes du bilan énergétique atmosphérique au cours de l'hiver polaire. Les équations énergétiques régionales telles que formulées par Nikiema et Laprise (2013) et adaptées dans Clément et al. (2017) ont été appliquées sur trois simulations (MRCC6, MRCC6 avec 100% nuages et MRCC6 sans nuages), pour le mois de référence de l’API de janvier 2007. Les termes du bilan énergétique de ces trois simulations ont été comparés. Leurs interprétations physiques ont été investiguées, tout en quantifiant l'effet des TICs sur le bilan énergétique. Il a été démontré que le réchauffement ou le refroidissement sur la majeure partie des sous-domaines arctique (Arctique, Atlantique Nord, Euro Asie et Groenland) est dû à une forte contribution de la diffusion verticale, de la condensation et du rayonnement infrarouge. A l’exception des sous-domaines de l'océan Arctique et de l'Archipel canadien, le refroidissement atmosphérique dominant est principalement dû au rayonnement infrarouge. Les TICs ont un effet de refroidissement sur le sous domaine Océan Arctique et contribuent à une augmentation du reservoir d'énergie enthalpique disponible en moyenne sur le domaine et sur le mois étudier. Nos résultats ont démontré aussi que les TICs peuvent augmenter la génération d'Énergie en moyenne de ~4 Wm-2. Les nuages jouent un rôle crucial dans la conversion de l'énergie enthalpique en énergie cinétique dans l'Arctique pendant l'hiver, ce qui a des implications importantes pour la dynamique de l’atmosphère, la circulation synoptique et le climat de la région arctique. En conclusion pour la première fois nous avons quantifié l'influence des TICs sur l’énergétique atmosphérique en Arctique. Notre recherche a démontré de façon quantitative l’influence des TICs sur la production et la conversion d’énergie. Leur formation et dissipation sont des facteurs importants qui influent sur le bilan énergétique et le climat de l'Arctique. La recherche présentée fait la liaison entre la modélisation régionale et la télédétection ainsi que les transitions l’échelle synoptique à l’échelle microphysique et de la météorologie à la climatologie. Notre objectif de simuler les TICs et quantifier leur influence sur l’énergétique a été atteint tout en améliorant notre compréhension des processus dynamiques et physiques résultant de leur présence. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Énergétique de l’atmosphère, nuages de glace arctiques, modèle régional du climat, observations satellitaires.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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