Thèse dirigée par Vincent FAVIER et Christophe GENTHON

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Thèse dirigée par Vincent FAVIER et Christophe GENTHON

12 Novembre 2009

Séminaire de 2ème année

Cécile AGOSTA

Désagrégationdu bilan de masse de surface

de la calotte polaire Antarctique

Cécile AGOSTA LGGE - Séminaire de 2ème année 12 Novembre 2009

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Futur :

➥ Quelle augmentation des flux de glace ?➥ Quelle évolution du Bilan de Masse de Surface (BMS) ?

Krinner et al., 2007

2038 Gt/an [ 5,6 ]2470 Gt/an [ 6,8 ]+432 Gt/an

BMS1980-20002080-2100

21ème siècle

Rignot et al., 2008

2055 ± 122 Gt/an [ 5,7 ± 0,3 ]2193 ± 30 Gt/an [ 6,1 ± 0,1 ] -138 ± 92 Gt/an

Année 2000

BMSFlux de glaceBilan net

[+0,4 ± 0,25 mm/an eq. océan ]

Incertitudes importantes sur le Bilan de Masse. Exemple :

BMS : contribution potentiellement importante au niveau des mers

Bilan de Masse Antarctique& Niveau des mers


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Bilan de Masse de Surface Antarctique

Zones côtières enneigées et ventées

Plateau froid et aride

1200100070060055050045040035030025020015010070503020100

mm eq.e. a-1

Arthern et al., 2006


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Prévision de changements du BMS Antarctique

Importance de la zone côtière dans l’évolution du BMS

Évolution du BMS entre 1981-2000 et 2081-2100

200

150

100

50

20

0

-50

Précipitations neigeuses (mm eq.e. an-1)

Modèle LMDZ4

Krinner et al., 2007


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Observation et Modélisation du BMS

Champs grande échelle

Mesures de terrainDirectes Précises

Ponctuelles Éparses

Mesures satelliteIndirectes

Grande échelle

Modèles de climatRésolution 60 km

Processus méso-échelle

Circulation cyclonique

DésagrégateurRésolution 15 km

Processus échelle locale

Topographie fineRedistribution par le

vent

Validation

Validation


6

Plan

7

Évaluation des modèles en zone

côtière


8

Évaluation des modèles de climat en zone côtière

L’Observatoire Glacioclim-SAMBA

20

0 km

Dôme C

Ligne de balise (depuis 2004) Mesures annuelles

émergence + densité 91 balises sur 156 km

Cap Prud’homme

Glacioclim-SAMBA : Service d’Observation du BMS Antarctique

Altitude (m)42004000380036003400320030002800240022002000180016001400120010008006004002000


9


Transect Glacioclim-SAMBA

km depuis la côte

2004

2005

2006

2007

2008

-200200600

1000 -2002006001000-200

200600

1000-2002006001000

BM

S (

mm

eq

.e. a

-1)

-200200600

10001400


10


Transect Glacioclim-SAMBA

1ère Composante Principale (mm eq.e. a-1)

km depuis la côte

R = 0.96

72 % 76 %


11


Observations utilisées pour l’évaluation

km depuis la côte

Transect 2004-2008 reconstitué avec la 1ère Composante Principale

Moyennes sur 20 km

BM

S, m

m e

q.e

. a

-

1


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Comparaison avec des mesures IPEV

Avant 3,5 km : zones de fonte densité variable➞Après 16,5 km : pas de localisation précise des balises

⇒Zone 3,5 16,5 km comparable avec le transect ➙

(15 balises)avec densités moyennes mesurées sur le transect

Mesures d’émergence de l’IPEV : 1971 à 1991

0 33 km de la ligne actuelle➙Pas de mesures de densité


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Transect vs IPEV : variabilité spatiale

Variabilité spatiale stationnaire

km depuis la côte

IPEV 1971-1991Transect 2004-

2008

BM

S (

mm

eq

.e. a

-1)


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Transect vs IPEV : variabilité temporelle

BMS moyen mm eq.e. a-1

BM

S m

oye

n

mm

eq

.e. a

-1

Eca

rt-t

ype

mm

eq

.e.

a-1

‣ Pas d’évolution significative de la variabilité temporelle et spatiale‣ 2004-2008 représentatif de la climatologie du BMS (40 ans) sur 13 km

IPEV Transect

Hypothèse 2004-2008 représentatif de la climatologie du BMS (40 ans) sur

160 km


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Modèle Type Région Résolution

LMDZ4 Circulation GénéraleGlobalZoomé aux pôles

60 km

ECMWFERA-40

Analyses météorologiques Global 60 km

MAR* Régional (forcé ERA-40) Antarctique 40 km

MM5 Régional (forcé ERA-40) Antarctique 60 km


Modèles évalués

Période considérée1981-2000

* Neige soufflée prise en compte


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Variabilité spatiale en zone côtière

LMDZ4

ECMWF

MM5

Transect

MAR

km depuis la côte

BMS, mm eq.e. a-11981-2000 2004-2008


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Distribution spatiale du BMS

90080070060055050045040035030025020015010070503020100

mm eq.e. a-1

MAR LMDZ4

1981-2000


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Variabilité temporelle en zone côtière

13 km 160 km

LMDZ4

ECMWF

MM5

MAR

TransectIPEV Transect

BMS, mm eq.e. a-1


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13 km 160 km

LMDZ4

ECMWF

MM5

MAR


p = 0,05

p = 0,005

RIPEV

11 ansMAR 0,66MM5 0,77ECMWF 0,65


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Conclusions de l’évaluation en zone côtièreTransect Glacioclim-SAMBA Variabilité spatiale stationnaire IPEV (20 ans) et Transect (5 ans) : caractéristiques du BMS

inchangées

Évaluation des modèles en zone côtière

BMS moyenVariabilité

spatialeAmplitude temporelle

Chronologie interannuelle

LMDZ4 ✗ (↑) ✓ ✓ECMWF ✓ ✗ ✗ ✓

MM5 ✓ ✓ ✗ ✓MAR ✗ (↓↓) ✗ ✗ ✓


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Conclusions de l’évaluation en zone côtière

Évaluation des modèles en zone côtière

MAR modifié‣ Modification de l’assimilation des données aux bords

‣ 2 fois plus de précipitations en zone côtière‣ Simulation en cours

BMS moyenVariabilité

spatialeAmplitude temporelle

Chronologie interannuelle

LMDZ4 ✗ (↑) ✓ ✓ECMWF ✓ ✗ ✗ ✓

MM5 ✓ ✓ ✗ ✓MAR ✗ (↓↓) ✗ ✗ ✓

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Contribution des données

satellites


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Évaluation des modèles : contribution des données satellites

Climatologie de référence : Arthern et al., 2006

Assimilation de données

1200100070060055050045040035030025020015010070503020100-100

mm eq.e. a-1

Paramètres κ,θ,n

Infrarouge TMicro-ondes P-P0 Modèle d’ébauche

Mesures de terrain

1950 – 1990


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Contrôle du modèle d’ébauche

Modèle d’ébauche Climatologie d’Arthern

90080070060055050045040035030025020015010070503020100

mm eq.e. a-1


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Comparaison avec le Transect

Peu de variabilité en région côtièreLe modèle d’ébauche peut-il reproduire la variabilité observée ?

km depuis la côteB

MS

, m

m e

q.e

. a

-1

90080070060055050045040035030025020015010070503020100

mm eq.e. a-1

Climatologie d’Arthern

TransectArthern


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Limites du modèle d’ébauche

Climatologie d’Arthern : peu de variabilité spatiale en zone côtière

‣ Empreinte micro-onde : 60 kmLe BMS devrait être plus haut‣ Fonte ?Pas de fonte à partir de 20 km de la côte


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Reproduit les variations observéesParamètres sortant des gammes usuelles

km depuis la côteB

MS

, m

m e

q.e

. a

-1

90080070060055050045040035030025020015010070503020100

mm eq.e. a-1

Modèle d’ébauche

TransectModèle d’ébauche


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29


Conclusions et perspectives

➲ Validation des modèles

30

Désagrégation : Principe


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DésagrégationCaractéristiques des simulations

Résolution actuelle : ~ 60 kmRésolution désirée : ≤ 15 km

Domaine spatialAntarctique (5600 km x 5600 km)

Estimation du BMSPrécipitation, Sublimation, Fonte, Neige soufflée

➙ Modèle à temps de calcul réduit

Echelle de temps100 ans (2000-2100)


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DésagrégationMéthode

Sorties du modèle grande échelleVents/Pression/Température/Humidité/...

Pas de temps : 6H

Topographie fine

Désagrégation des précipitations

Désagrégation du bilan d’énergie

Précipitations désagrégées

Sublimation, Fonte

33

Désagrégation des précipitations


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Désagrégation des précipitationsInterpolation horizontale

Grille du modèle large échelle Grille ➙stéréographique fine

Champs interpolés Champs recalculés• Vent horizontal U,V• Température potentielle θ• Humidité spécifique q

Ps PTopo fine+ Hypothèse hydrostatique + Gradient de température constant

θ , P T


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Désagrégation des précipitationsInterpolation horizontale universelle

Désagrégation en sortie de n’importe quel modèle

➞ Maillages de types très différents ➞ Variables à projeter sur une grille stéréographique


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Méthode

Projection des points de la grille haute en stéréographique

×


37


Méthode

Triangularisation «quelconque» de la grille haute


38


Méthode


Triangularisation «optimale» de la grille haute

Algo


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Méthode

Projection du point de grille dans le repère local


Triangularisation «optimale» de la grille haute

×


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Désagrégation des précipitationsVent vertical W

WL : vitesse verticale grande échelle interpoléeEn surface : vent tangent à la topographie

➙ nouvelle vitesse verticale en surface Ws

W = WL+WT

WT dépend de : Vent horizontal, Fréquence de Brunt-Vaisala

Équation de bilan de la quantité de mouvement+ Equation de continuité

➙ Ondes de gravité (sinusoïdales) WT


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Désagrégation des précipitationsTaux de condensation & Taux de précipitation

Ascendance Refroidissement adiabatique q➙ ➙ sat ↓

Intégration de Clausius-Clapeyron à saturation : Δqsat = F×W avec F=fonction(qsat,T,P)

lorsque q≥qsat et W vers le haut

q=qsat(t1) q=qsat(t

2)

Δqsat

z

W ⇒Δqsat×ρ = précipitation

lorsque q≥qsat et W vers le haut


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Désagrégation des précipitationsApplication au GCM LMDZ4

Temps de calcul : 1/2 H par mois 25 jours pour 100 ➙ans

5000

3000

1000

700

500

300

200

100

70

50

30

20

10

0

Précipitations interpolées180 mm/an

Précipitations désagrégées130 mm/an

1987


43

Désagrégation des précipitationsLimites du désagrégateur de précipitation

5000

3000

1000

700

500

300

200

100

70

50

30

20

10

0

Précipitations interpolées180 mm/an

Précipitations désagrégées133 mm/an

Précipitations désagrégées & interpolées209 mm/an

La désagrégation n’est valable que pour des précipitations par ascendance et refroidissement adiabatique

1987


44

Désagrégation des précipitationsLimites du désagrégateur de précipitationLa désagrégation n’est valable que pour des précipitations par ascendance et refroidissement adiabatique

Précipitations par refroidissement adiabatique Autres modes de précipitation

Vérification qu’en zone côtièrePrécipitations du modèle ≈ Précipitations désagrégées

Carte de précipitations désagrégées+interpoléesZones dans lesquelles la désagrégation est/n’est pas

adaptées

Différenciation

Stratégie :Désagrégation à la même résolution que le modèle hôte

DIRE QQCH SUR LA CONSERVATION PAR RAPPORT AU MODELE INITIAL

DIRE QQCH SUR LA CONSERVATION PAR RAPPORT AU MODELE INITIAL


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Désagrégation des précipitationsLimites du désagrégateur de précipitationTaux de condensation F(qsat,T,P) constant sur 6H

➙ Suppose qsat, T et P proches de leurs valeurs initiales pendant 6H

Δzs grand ➙ ondes générées de grande amplitude ➙ modification de W localement importantes ➙ F×W localement important (voir > qsat)

➙ Peut être résolu par une discrétisation temporelle plus fine

➙ Surestimation du taux de condensation


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Désagrégation des précipitationsSchéma d’advection conservatif

Apports

Inconvénient• Discrétisation temporelle plus fine ➙ Temps de calculs plus élevés

47

Désagrégation du bilan d’énergie


48

Désagrégation du bilan d’énergieInterpolation horizontale

Routine de couche limite du modèle LMDZ4

Ne nécessite que les premiers niveaux de surface des variables d’entrée

Extrapolation des champs avec la topographie

×

z

Var

×


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Désagrégation du bilan d’énergieIntégration des précipitations désagrégées

Précipitationsdésagrégées &

interpolées

Précipitations extrapolées

Précipitations désagrégées

1987 5000

3000

1000

700

500

300

200

100

70

50

30

20

10

0


50

Désagrégation du bilan d’énergieBilan de Masse de Surface

5000

3000

1000

700

500

300

200

100

70

50

30

20

10

0.01

0

-15BMS

Sublimation Fonte

1987


51

Désagrégation du bilan d’énergiePerspectives

Tests sur la méthode d’extrapolation ➙ Application à certaines variables lors de la désagrégation

des précipitations ? (Vent horizontal par exemple)

Utilisation du modèle de couche limite de MAR

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Calendrier prévisionnel

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Décembre 2009 - Février 2010Mesures glaciologiques Cap Prud’homme

Mars - Juin 2010Masque désagrégateur de précipitationImplémentation advectionCouche limite MAR dans DSE

Juillet - Septembre 2010Fin implémentation advectionFaire tourner le désagrégateur

Octobre 2010 - Février 2011Faire tourner le désagrégateurClimatologie du BMS : krigeage

Mars - Août 2011Rédaction thèse

Papier Krigeage ?

Papier Désagrégateur

Papier Évaluation modèles

Vacations (cartographie-statistiques à l’UPMF)

Corrections finalesSoumission à JGR avant 30 Novembre

Merci pour votre attention


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Désagrégateur de précipitationLimites du désagrégateur de précipitation

Pas de dynamique (coûteux en temps de calculs)• Pas de rétro-action de la physique sur la dynamique• Pas de contournement du relief• Pas d’effet de blocage


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Désagrégateur de précipitationLimites du désagrégateur de précipitation

Précipitations grande échellePrécipitations désagrégées

Zone côtière Plateau


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13 km 160 km

LMDZ4

ECMWF

MM5

MAR


p = 0,05

p = 0,005

RECMWF IPEV

11 ans 20 ans 11 ansMAR 0,65 0,76 0,66MM5 0,88 0,85 0,77ECMWF 0,65

Thèse dirigée par Vincent FAVIER et Christophe GENTHON

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