Analyse des régimes de temps sur le bassin amazonien par

méthode neuronale

Jhan Carlo ESPINOZA, Matthieu LENGAIGNE, Josyane RONCHAIL, Sèrge JANICOT, Benjamin SULTAN

Tendances significatives dans les débits extrêmes des sous bassins

Espinoza et al., in press (JOH)

PC2

-3

-2

-1

0

1

2

3

1963

1966

1969

1972

1975

1978

1981

1984

1987

1990

1993

1996

1999

2003

-0.5

0

1.0

Espinoza et al., Accepted (IJC)

PCA sur données pluviométriques pour MAM

PC1

-2.50

-1.50

-0.50

0.50

1.50

2.50

19

74

19

77

19

80

19

83

19

86

19

89

19

92

19

95

19

98

20

01

20

04

1.0 - 0.80.8 - 0.60.6 - 0.40.4 - 0.20.2 - 0.00.0 - -0.2-0.2 - -0.4-0.4 - -0.6-0.6 - -0.8-0.8 - -1.0

1

-1

10ºN, 50ºW

10ºN, 80ºW

30ºS, 50ºW

30ºS, 80ºW

t200 – u200 – v200 d200 – z200

t500 – u500 – v500 w500 - z500

t850 – u850 – v850 d850 - z850

Variables : ERA40 2.5x2.5º; 17x13 grilles. 1967-2002 journalier

Régions d’étude et données utilisées pour l’analyse des régimes des temps

Carte de Kohonen

Où se projettent les jours pluvieux sur la carte ?

MAM

Pluie>90% = 17mm

t850 u850 v850 d850

w500 d200 tcw

Analyse local des régimes des temps

MAM

Pluie>90% = 13mm

u,v850

t850 d850 w500

d200 tcw

Analyse régional des régimes des temps

Pluie>90% = 13mmMAM

Les variables dynamiques (U et V850) sont-elles capables de reconnaître la pluie ?

Carte construite avec U et V850

2

3

4

56

7

1

1.-Construction du réseau avec U850 et V850 pour toute la fenêtre du nord d’Amérique du sud

2.-CAH sur vecteurs référents de neurones

3.-Définitions des classes = Types de temps

Analyse pour l’ensemble de la région

100

TT

KK

JJPJJP

Ip

NORD

SUD

1005025

NORD

SUD

Relation types de temps - pluie

NORD

SUD

10050

25

Convergence Divergence

Description des types de temps pour MAM

NORD

SUD

10050

25

ERA40

In Situ

Comparaison avec la pluie de ERA-40. (Re-analyse atmosphérique)

La pluie d’ERA40 reproduit relativement bien la pluie observée (en particulier dans le sud)

Anomalie de pluie

100

TT

KK

JJPJJP

Ip

-5

-3

-1

1

3

5

19

75

19

77

19

79

19

81

19

83

19

85

19

87

19

89

19

91

19

93

19

95

19

97

19

99

20

01

Observée

Prévue

r = 0.60

Pluie observée et SST

Prévision de la pluie à partir de la fréquence des régimes de temps

Corrélation multiple: Fréquence de TT vs Pluie Observée

La fréquence des TTs pluvieux diminue après 1992, comme la pluie moyenne observée

La pluie observée est plus fortement liée à la variabilité de la SST dans l’Atlantique tropical que dans le Pacifique.

Conclusions

•Une méthode basée sur les réseaux de neurones nous a permis d’identifier les différents types de temps sur le bassin amazonien.

•Le lien entre ces types de temps et la pluie sur deux sous région à été mis en évidence, en particulier le rôle du LLJ et AAS sur la pluie de ces sous régions

•Les analyses utilisant la pluie de ERA-40 sont cohérents avec celles utilisant la pluie in situ. Plus adaptée au sud qu’au nord-ouest du bassin.

•La variabilité de la fréquence des classes pluvieuses explique en partie la variabilité interannuelle de la pluie.

•La relation existant entre les régimes de temps et la pluie locale pourra être utilisée pour reconstituer les pluies futures à partir de simulations atmosphériques

•Par la suite le lien climat – hydrologie permettra d’analyser l’impact du changement climatique sur l’hydrologie du bassin.