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Étude du bilan d’humidité en isolant les contributions des différentes échelles spatiales Soline Bielli and René Laprise

Étude du bilan dhumidité en isolant les contributions des différentes échelles spatiales Soline Bielli and René Laprise

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Page 1: Étude du bilan dhumidité en isolant les contributions des différentes échelles spatiales Soline Bielli and René Laprise

Étude du bilan d’humidité en isolant les contributions des

différentes échelles spatiales

Soline Bielli and René Laprise

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Problématique et méthodologie

• Quelle est la valeur ajoutée d’un MRC ?– Interactions non linéaires entre les différentes échelles ?

• Que peut on apprendre du bilan d’eau en isolant les contributions des différentes échelles ?

– Précipitations sont fortement influencées par la topographie, la circulation moyenne échelle et les caractéristiques régionales de petites échelles …

• Outil: Décomposition spectrale (DCT)

• Méthodologie– Bilan d’humidité: – Décomposition d’échelle:

Avec V=(u,v) le vent horizontal, q l’humidité spécifique, F le flux d’humidité, P les précipitations et E l’évapotranspiration.

L’indice 0 représente les très grandes échelles qui ne sont pas résolues par le MRC, moyenne spatiale), l’indice L représente les grandes échelles qui sont a la fois résolues par le MRC et par les analyses de grandes échelles ou GCM (longueurs d’ondes supérieures a 1000 km) et l’indice S représente les petites échelles qui sont seulement résolues par le MRC (longueurs d’ondes inférieures a 600 km).

q q0 qL qS

F Vq V0q0 V0qL V0qS

VL q0 VL qL VL qS

VS q0 VS qL VS qS

u u0 uL uS

v v0 vL vS

dt q .F E P

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Principaux résultats (1): Exemple de décomposition d’échelle 15 Fév. 1990 12z

P

E

.F

tq

.V0q0

.V0qL

.VL q0

.V0qS

.VL qS

.VS qL

.VS q0

.VS qS

.VL qL

Bilan d’humidité simulé par le MRCC le 15 Fev. 1990. Cas d’une bande de précipitation souvent observée pendant la saison d’hiver Décomposition en 9 termes de la divergence du flux

d’humidite simule par le MRCC le 15 Fev. 1990. Les 5 termes faisant intervenir le vent et/ou l’humidité de petite échelle (indice S) représentent la valeur ajoutée du MRCC.

MRCC produit une valeur ajoutée par l’intermédiaire des interactions non linéaires entre petites et grandes échellesForçages dominants des petites échelles:

Vent: topographiqueHumidité: topographique+océanique

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Principaux résultats (2): Variabilité temporelle du bilan d’humidité pour

25 ans de simulation (1975-1999) Saison d’hiver: DJF 1975-199 Saison d’été: JJA 1975-199

Variance intra-saisonnière de chacun des 4 termes du bilan d’humidité: Figure de gauche pour 25 saisons d’hiver et figure de droite pour 25 saisons d’été. La colonne de gauche représente la variance totale, la 2eme colonne la variance des grandes échelles, la 3eme colonne la variance des petites échelles et la dernière colonne la covariance entre grandes et petites échelles. La valeur ajoutée du MRCC se compose de la variance des petites échelles et de la covariance entre grandes et petites échelles qui est presque partout positive.

Forçages dominants de la variabilité intra-saisonnière des petites échelles: Hiver: forte contributions des petite échelles essentiellement au-dessus des océans -> forçage océanique contrôle les petites échelles.Été: les petites échelles dominent la variabilité au-dessus du continent, action du vent de grande échelle sur l’humidité de petite échelle. Importance de la covariance grande échelle/petite échelle notamment dans les régions fortement convective-> forçage convectif domine la variabilité des petites échelles.