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Décomposition d'échelles dans le bilan d’humidité simulé par le MRCC au- dessus de l'Amérique du nord Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada AMA 2007, Toulouse, 16-18 jan 2007

Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

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Décomposition d'échelles dans le bilan d’humidité simulé par le MRCC au-dessus de l'Amérique du nord. Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada AMA 2007, Toulouse, 16-18 jan 2007. Plan de la présentation. Objectifs Bilan d’humidité et méthodologie - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

Décomposition d'échelles dans le bilan d’humidité simulé par le

MRCC au-dessus de l'Amérique du nord

Soline Bielli, René LapriseUniversité du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

AMA 2007, Toulouse, 16-18 jan 2007

Page 2: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

Plan de la présentation

• Objectifs• Bilan d’humidité et méthodologie• Brève description du modèle MRCC• Résultats de la décomposition d’échelle• Conclusion • Perspectives

Page 3: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

Objectifs• Que peux-t-on apprendre du bilan d’eau en

isolant les contributions des différentes échelles?e.g. Précipitations

• Etudier la valeur ajoutée (VA) d’un MRCConditions aux frontières latérales (-)Discrétisation (+)Forçage a la frontière inférieurePerformance des paramétrisations physiquesInteractions non-linéaires (+)

• Développer un outil facilement transférableAutres modèlesAutres bilans

Page 4: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

Outil: Décomposition spectrale - DCT

Choix de 3 bandes spectrales:

Très grandes échelles : pas résolues par le modèle régionalGrandes échelles : résolues à la fois par le modèle régional et les analyses grandes échelles utilisées pour son initialisation et forçage (>1000km)Petites échelles : seulement résolues par le modèle régional = valeur ajoutée (<600km)

>1000km - grandes échelles<600km - petites échelles/VA

Page 5: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

Bilan d’humidité : Décomposition spatiale

F = Vq = V0q0 +V0qL +V0qS

+VL q0 +VL qL +VL qS

+VS q0 +VSqL +VS qS

q = q0 + qL + qS

SL uuuu ++= 0

v = v0 + vL + vS

Moyenne spatiale > 1000 km < 600 km

DCT

dt q = −∇.F + E − P

Page 6: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

Topographie (m)

Rocheuses

Groenland

Appalaches

Domaine de simulation MRCC

•Simulation 1975-1999 •Pilotée Réanalyses NCEP

•30 niveaux de pression (17 NCEP + 13 en dessous 700 mb )•Sorties 6h

•Tous les champs présentés seront en mm/jour

Page 7: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

P

E

∇.F

∂tq

Bilan d’humidité 15 Fév. 1990 12zPRECIPITATION EVAPOTRANSPIRATION

DIVERGENCE DU FLUX D’HUMIDITE TENDANCE DE LA VAPEUR D’EAU

Page 8: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

15fev90 6h MRCC

∇.V0q0

∇.V0qL

∇.VL q0

∇.VL qL

∇.V0qS

∇.VL qS

∇.VS qL

∇.VS q0

∇.VS qS

Grande échelle

Petite échelle

Bielli et Laprise, 2006, MWR

Page 9: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

E

Q.∇

MAX

MAXPas forcementconvergence

2)( saXX −=σ

Précipitation: Moyenne 25 ans

Moyenne 25 ans JJA

Evapotranspiration: Moyenne 25 ans

Variabilité intra saisonnière 25 ans

Bilan d’humidité JJA 1975-1999

Divergence du flux d’humidité

Page 10: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

)(2 Pcσ )(2Lc Pσ )(2

Sc Pσ

)(2 Ecσ )(2Lc Eσ )(2

Sc Eσ

)(2 qtc ∂σ ))((2Ltc q∂σ ))((2

Stc q∂σ

)(, PCov SL

)(, ECov SL

)(, qCov tSL ∂

).(2 Q∇cσ )).((2Lc Q∇σ )).((2

Sc Q∇σ ).(, Q∇SLCov

Bielli et Laprise 2006, Clim Dyn

Variance Totale Grande Echelle Petite Echelle Covariance G/P

+

+

+VARIABILITE INTRA-SAISONNIERE ETE 1975-1999

PETITE ECHELLE DOMINE DANSLES REGIONS CONVECTIVES

GRANDE ECHELLE DOMINE AU-DESSUS DE L’OCEAN

PRECIPITATION

EVAPORATION

TENDANCE q

DIVERGENCE Vq

Page 11: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

).( 00qipc V∇σ ).( 0 Lipc qV∇σ ).( 0 Sipc qV∇σ

).( 0qLipc V∇σ ).( LLipc qV∇σ ).( SLipc qV∇σ

).( 0qSipc V∇σ ).( LSipc qV∇σ ).( SSipc qV∇σ

VARIABILITE INTRASAISONNIERE – ETE 1975-1999

Page 12: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

)(2 Pcσ )(2Lc Pσ )(2

Sc Pσ )(, PCov SL

)(2 Ecσ )(2Lc Eσ )(2

Sc Eσ )(, ECov SL

)(2 qtc ∂σ ))((2Ltc q∂σ ))((2

Stc q∂σ )(, qCov tSL ∂

).(2 Q∇cσ )).((2Lc Q∇σ )).((2

Sc Q∇σ ).(, Q∇SLCov

VARIABILITE INTRA-SAISONNIERE HIVER 1975-1999

Variance Totale Grande Echelle Petite Echelle Covariance G/P

+

+

+

GRANDE ECHELLE DOMINE

PETITE ECHELLE IMPORTANTE

PRECIPITATION

EVAPORATION

TENDANCE q

DIVERGENCE F

Page 13: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

CONCLUSION

On dispose d’un outil qui nous permet de séparer petites et grandes échelles, et d’accéder aux interactions entre les différentes échelles

MRCC reproduit les structures grandes échelles - terme dominant : terme synoptique 1000 km - 6000 km - comparables aux grandes échelles des réanalyses NCEP

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

La divergence moyenne – forçage stationnaire des petites échelles: topographie Stationnaire: action du vent moyen sur l’humidité moyenne

La variabilité intra-saisonnière: HIVER: forte contributions des petite échelles essentiellement au-dessus des océans ETE: les petites échelles dominent la variabilité au-dessus du continent, action du vent de grande échelle sur l’humidité de petite échelle

Forçages dominants des petites échelles:Vent: topographiqueHumidité: océanique+convectif+topographique

Page 14: Soline Bielli, René Laprise Université du Québec à Montréal, OURANOS, Canada

TRAVAIL EN COURS ET PERSPECTIVES

Outil + MRCC - même domaine - autres périodes - présent et future

Outil + Autres modèles - Modèle à résolution variableLMDZ – AMMA – études de processus

Outil + Autres régions du globe

Adaptation à d’autres bilans (énergie, quantité de mouvement, vorticité …)