Océans et variabilité climatique

M2 Géobiosphère /
1. Le rôle de l’océan dans la
machine climatique terrestre
Parcours Environnement-Climat
UE 2 – Variabilité climatique
et Impacts
Océans et
variabilité
climatique
L’océan et l’atmosphère :
deux enveloppes fluides participant à la
redistribution de l’énergie autour du globe.
Pierre CAMBERLIN
Centre de Recherches de Climatologie /
Biogéosciences
UMR 6282
Univ.
Univ. de Bourgogne /
CNRS
1
2
Transport de Chaleur
Le bilan radiatif terrestre
A
Rayonnement Infra-Rouge
Perte
A
A
Atmosphère
Océan
Soleil
Atmosphère
D
D
Océan
Gain
A+O
S
N
O
Équateur
La machine thermodynamique terrestre
Eq.
Bilan radiatif
3
(adapté d’E Guilyardi)
4
(adapté d’E Guilyardi)
Mais l’océan et l’atmosphère ont des propriétés
énergétiques très différentes…
Vents et
courants
modèrent
le froid /
chaud
des
régions
polaires /
tropicales
Chaleur spécifique
Eau liquide
1000
4000 J/kg/degré
(heat capacity) = énergie nécessaire pour élever la T d’un corps d’un degré
Densité
1,2
1000 kg/m3
Or :
Océan :
env. 25%
des
transferts
méridiens
d’énergie
Energie = masse x chaleur spécifique x température
⇒ la capacité de l’océan à stocker l’énergie est incomparablement
supérieure à celle de l’atmosphère
⇒ l’océan a une « mémoire » des phénomènes climatiques + grande
5
http://planet-terre.ens-lyon.fr
⇒ l’atmosphère a une réponse beaucoup plus immédiate que l’océan
6
au forçage radiatif (cf. saisons thermiques +/- marquées)
(chaleur sensible et latente)
2. La réponse de l’océan de
surface au forçage
atmosphérique
L’océan, mémoire du climat
Atmosphère
• Relativement transparente au Rg
• Chauffée par le bas
• Variabilité rapide (jour - 3 semaines)
• Peu de mémoire
Vent
Chaleur
Eau
Air
(NB : éléments généraux – ne sont considérés ici que ceux
qui rétroagissent sur le climat)
Chaleur
Vapeur d’eau
•
•
•
•
Océan
• Opaque
• Chauffé par le haut
• Variabilité lente (saison – 1000 ans)
• Inertie thermique
Deux systèmes qui échangent
entre eux… mais à des pas
de temps différents
7
Transport d’Ekman
Courants de bordure et gyres océaniques
Upwellings
Thermocline
8
La spirale d’Ekman et le transport d’Ekman
La circulation de surface forcée par le vent: gyres et grands courants
Action du vent sur la surface
de l'eau :
gyres
- transmission aux couches
plus profondes avec
diminution progressive de la
vitesse ;
Déplacement moyen de
l'eau (=transport d’Ekman):
à 90° à droite du vent.
grands
courants
+
+
- du fait de la force de
Coriolis, déviation vers la
droite (HN) de plus en plus
sensible jusqu'à ce que les
couches profondes
(>100 m) se déplacent en
sens inverse de celles de
surface : spirale d’Ekman.
-
-
Forces de pression et de Coriolis
Hémis. Sud
(hémisphère nord)
9
• Gradient de pression
• Déviation de Coriolis
Hémisphère Nord
+
gyres : flux circulaires autour
de la périphérie d’un bassin
Gulf Stream
10
(adapté d’E Guilyardi)
Les courants de surface
Du fait du transport
d’Ekman, l’eau tend à
s’accumuler dans le
centre des gyres.
Niveau moyen de la
mer ~2m plus haut au
centre des gyres
(source : Ruddiman)
11
(source : Ruddiman)
12
Les courants de surface contribuent à l’advection d’eaux
chaudes / froides… qui exercent une rétroaction sur le
climat des régions concernées
Transport d’Ekman et remontées d’eau froide (upwellings)
Upwelling côtier
Températures de surface océaniques (TSO /SST) - moyenne annuelle.
Source : NOAA
vent parallèle au littoral
13
14
(exemple de l’hémisphère sud)
Régions d’upwellings et TSO
Upwelling équatorial
Températures de surface de la mer - moyenne annuelle.
Source : NOAA
alizés
alizés
Ekman Transport
(source : Ruddiman)
15
Upwelling équatorial
Upwelling côtier
16
Régions d’upwelling et précipitations
Structure thermique
verticale de l’océan
(source : Ruddiman)
Précipitations annuelles (en mètres).
température de surface
Sources : Dorman et Bourke (79,81), Dorman (82), Baumgartnet et Reichel (75)
Précipitations faibles ou absentes à cause de :
-la réduction du flux de chaleur latente
-l’existence d’une inversion de basses couches, s’accompagnant de stratus,
et stabilisant la masse d’air (pas d’ascendances / de convection)
17
50m
Coupe verticale des
températures marines
dans l’océan Pacifique,
années 2000 et 2006
température à 3000 m
La profondeur de la thermocline
18
varie avec la latitude et la saison
3. Le forçage de l’atmosphère
par les TSO et le couplage
océan-atmosphère
Profondeur de la
thermocline (20°C)
• Contrôle de l’océan sur les types de
climats
• Variabilité temporelle des TSO et du climat
• Modèle de Gill
• ENSO et autres modes couplés O-A
100m
19
20
(a) Types de
climats
-
Echelle zonale
• Moyennes latitudes, ouest des continents : inertie
thermique de l’océan + vents d’ouest (et dans une moindre
mesure courant de dérive chauds) => climats
thermiquement pondérés
• Zone subtropicale, ouest des continents : courants froids
+ upwellings => masses d’air stables => climats arides
Les climats marins… et des façades continentales
Températures de l’air en décembre-janvier-février exprimées en écarts à la
moyenne zonale
21
22
Source : Seager - http://www.ldeo.columbia.edu/res/div/ocp/gs
Le rôle des courants… et
de l’atmosphère.
Températures moyennes
de janvier
Observations
Québec -12°C
Types de climats
- Echelle
locale
Climats maritimes (10 à 50 km le
long des côtes) définis par les
circulations locales (brises),
induites par l’inertie thermique
différentielle de l’océan et du
continent, et qui modulent T et P
Brest +6°C
Simulation sans transport
océanique
Circulation de brise
Front de brise à Cuba
jour /
nuit
Simulation avec transport
océanique
Source : Seager, 2006
American Scientist
23
(source : http://www.srh.noaa.gov/jetstream/ocean/seabreezes.htm)
24
Cycle diurne des
précipitations
(b) Variabilité interannuelle des TSO et du climat
Contraste entre aires marines
+côtières et intérieurs
continentaux
Inertie thermique des océans = des anomalies de températures marines
persistantes…
déc.97
1e harmonique du cycle
diurne des pluies
zone Nino 3-4, Pacifique Central
déc.09
nov.02
nov.06
précipitations uniformément réparties…. ou concentrées dans le temps
oct.12
Données TRMM
Microwave Imager (TMI),
toutes saisons
confondues
25
h locales
26
Nesbitt et al., 2006
Part de la variance des
précipitations induite par les
variations des TSO.
Inertie thermique des océans = des anomalies de températures marines
persistantes… qui impriment leur marque sur l’atmosphère tropicale
Pression atm.
Précipitations
%
70
Déc- Fév
60
70
50
50
40
40
30
30
20
Juin- Août
60
Amplification de la variance
due aux rétro-actions
continent-atmosphère
20
10
10
0
(Koster et al., 2000)
0
90S 60S 30S
Equ 30N
60N
90N 90S 60S 30S
Equ 30N
60N
Parts de la variabilité interannuelle des précipitations et de la pression
atmosphérique expliquées par les TSO, dans le modèle ECHAM-4, en fonction
de la latitude (Moron et al., 1998).
27
90N
28
• Local :
Eaux chaudes
ZCIT
• A distance :
Modification
des gradients
d’énergie
Déplacement
de la Zone de
Convergence
Intertropicale
+ de vapeur d’eau en
basses couches
Convection humide
Pluies convectives
ZCIT
Des régions
plus
arrosées…
et d’autres
plus sèches
Écarts à la moyenne
(standardisés)
( c ) Les mécanismes : forçages par les TSO
Le cas de l’assèchement climatique sahélien
(source : Earth Observatory, NASA)
Hypothèse initiale (Charney, 1975) :
surpâturage > albédo + fort
> moins de convection > moins de pluies
En réalité, cause principale = gradients de
température océanique à l’échelle du globe
(réchauffement des océans austraux +
rafraîchissement relatif de l’Atlantique nord)
29
Les gradients de TSO entre l’Atlantique Nord et Sud expliquent aussi la variabilité
des pluies au « Nordeste » brésilien
pluvieux
sec
30
Le modèle de Gill (1980)
Réponse de l’atmosphère à une anomalie positive de
température marine centrée sur l’équateur
Relations
précipitations Amérique
du Sud tropicale
TSO globales
(Février-Mai)
(P.Roucou, 1998)
Circulation dans le plan équatorial
chaud
frais
31
Vue en plan :
pression, u,
32 v
Application à la
circulation
moyenne
zonale le long
de l’équateur
(Walker)
( d ) Les mécanismes :
couplages océan-atmosphère
L’exemple du Pacifique équatorial
33
34
L’ENSO :
signature océanique = El-Nino
Le fort
couplage
océan l’atmosphère
dans le
Pacifique est à
l’origine du
principal mode
de variabilité
climatique
interannuelle
de la planète :
ENSO (El-Nino
Southern
Oscillation)
• Réchauffement occasionnel (tous les 3 à 6 ans en moyenne)
des eaux du Pacifique est-équatorial
• Baptisé « El-Nino » car réchauffement souvent maximal vers Noël,
mais chaque événement dure 6-12 mois.
35
36
L’ENSO :
signature atmosphérique = l’Oscillation Australe
Tension des alizés liée à gradient de pression entre l’anticyclone de
l’île de Pâques et les BP équatoriales au nord de l’Australie.
Darwin
Suivi :
3 indices de TSO
(anomalies)
Indice de pression TAHITI moins DARWIN.
Tahiti
Depuis 20 ans, 4 épisodes El
Nino
(anomalies > 0,75°C durant
au moins 3 mois), dont 2
majeurs
37
Couplage entre vents et TSO : exemples 1982-1990
Identifiée par Walker (1924) , reliée à El-Nino par Bjerkness (1969)
38
Origine :
Wyrtki (1975) montre que le vent
local ne peut à lui seul produire
l’augmentation des TSO au large
de l’Amérique.
Initiation : rôle des « coups de
vents d’ouest » dans le Pacifique
Occidental.
Le relâchement des alizés à
l’ouest libère les eaux chaudes
accumulées à l’ouest, sous la
forme d’une onde équatoriale de
Kelvin se propageant jusqu’au
bord est de l’océan en 2-3 mois.
Evolution idéalisée du niveau marin et de la TSO
Fin de l’événement : théorie de l’« oscillateur retardé »
Réflexion des ondes à l’E du bassin => propagation d’ondes de Rossby vers l’O
=> Utilisation d’indices « multivariés » de l’ENSO
39
=> oscillations naturelles, vues comme un ajustement du système océanatmosphère au forçage radiatif (Sun, 1997)
40
Téléconnexions atmosphériques associées à l’ENSO
Effets des événements chauds associés au phénomène
« El-Niño / Southern Oscillation (ENSO) »
=> épisodes de sécheresse ou d’inondations dans une bonne partie de la zone
tropicale + certaines régions extra-tropicales
ENSO (El-Niño Southern Oscillation) =
El-Niño / La-Niña
+ modif. de la circulation atmosphérique
Ex : Evénement El-Niño de 1997
Anomalies de précipitations, août 1997
Températures
marines
Écarts à la moyenne de la période 1979-1995 (mm)
Pression
atmosphérique
+ chaud
+ froid
+ basse
+ haute
Vents
41
42
(http://geosci.sfsu.edu)
Sécheresse en Afrique de l’Ouest / Éthiopie
Effets des événements El-niño sur les précipitations africaines
A distance du Pacifique, la la
téléconnexion peut être
instable
(corrélations avec Nino 3.4, 1951-2006)
+ pluvieux
… en année
El-Niño
1er mode propre de variabilité,
JFM
exemple : Afrique Australe
Saison des pluies Novembre-Mars
Janvier
-Mars
+ sec
Sécheresse en
Afrique Australe,
en Éthiopie et,
certaines années,
au Sahel
Cas de la 2e partie de saison (JFM)
AvrilJuin
Indice pluviométrique, 1945-1994
(Richard et
al., 2001)
« La-Niña »
Inondations en
Afrique de l’Est
« El-Niño »
JuilletSeptembre
OctobreDécembre
43
44
Autre exemple de
couplage océanatmosphère :
4. Les océans et la prévision
climatique saisonnière
le « mode
dipolaire » de
l’Océan Indien
• La prévision saisonnière
- Très différente de la prévision météorologique (celle du temps)
Circulation est-ouest le
long de l’OI équatorial,
couplée avec l’océan, et
associée à anomalies
de pluies opposées en
Afrique de l’est et
Indonésie (Reverdin, 1986 ;
Le temps est imprévisible au-delà d’une quinzaine de jours… mais pas forcément les
anomalies climatiques saisonnières (2 à 6 mois), dès lors qu’elles sont contraintes par les
conditions de surface
- Du fait de l’inertie thermique de l’océan, connaître les TSO à une
date t permet d’anticiper leur influence sur les précipitations à une échéance de
quelques mois.
Beltrando & Cadet 1990 ;
Beltrando et Camberlin 1993 ;
Hastenrath et al., 1993….)
- A cause de l’étroit couplage O-A en zone tropicale, le potentiel
prédictif y est meilleur que dans la zone tempérée
Moins franc que dans le
Pacifique, car fortement
affecté par l’ENSO via
la circulation de Walker.
45
46
Webster et al. (1999)
1951-1996
(r= -0.59)
=> statistiques :
à partir des séries
d’observations
Précipitations Antilles
Néerlandaises, Oct-Jan
• Quels outils ?
Prévision statistique
Identifier des relations statistiques robustes à partir des événements passés
Ex. Rainfall in East Africa vs Nino3.4 SST
Ex.
3 SST indices used in statistical forecast of seasonal
rainfall in JAS in the Sahel
Nino3 Juin-Sept
=> numériques
(dynamiques) :
(source : S. Trzaska, IRI)
à partir de modèles de
climat
Méthodes :
47
Régressions linéaires simples ou
multiples reliant un prédictant (P, T…)
à un/des prédicteur(s) décrivant les
SST (indices régionaux ou
composantes principales)
Problèmes potentiels :
• Réalité des liens physiques
• Instabilité de la relation
(interannuelle ou décennale) (ex :
ENSO et pluies en Afrique Australe
48
ou au Sahel)
Prévision numérique
Importance :
Simuler sur un modèle de climat l’évolution de l’atmosphère au cours des
prochains mois, en prenant en compte son interaction avec l’océan
• de réaliser plusieurs jeux de simulations
(pour réduire la sensibilité aux conditions
initiales)
• d’utiliser plusieurs modèles
2 méthodes :
• on prévoit les TSO, puis le climat
=> modèle atmosphérique (AGCM) forcé
par les TSO prédites
• on prévoit ensemble océan + atmosphère
=> modèle couplé océan-atmosphère
(AOGCM) initialisé à partir des
observations actuelles
« 2-tiered system »
⇒ travail sur moyennes
d’ensembles
(intérêt : permet de
préciser la robustesse des
prévisions : prévisions
probabilistes)
Incertitude liée aux conditions initiales
« 1-tiered system »
Sources d’erreurs :
• Echelle des processus représentés < maille des modèles
• Différentes composantes (sol, océan…) développées
séparément = couplage délicat
Initial
IRI DYNAMICAL CLIMATE FORECAST SYSTEM
2-tier
OCEAN
ATMOSPHERE
SST
GLOBAL
ATMOSPHERIC
MODELS
ANOMALY
ECPC(Scripps)
ECHAM4.5(MPI)
10
24
24
10
Persisted
SST
Ensembles
3 Mo. lead
FORECAST SST
TROP. PACIFIC
(multi-models, dynamical
and statistical)
TROP. ATL, INDIAN
(statistical)
EXTRATROPICAL
(damped persistence)
CCM3.6(NCAR)
12
NCEP(MRF9)
NSIPP(NASA)
COLA2
GFDL
Forecast
SST
Ensembles
30
3/6 Mo. lead
En prévi dynamique :
« hindcasts » ou rétro-prévisions
En prévi statistique :
POST
PROCESSING
MULTIMODEL
ENSEMBLING
24
24
12
30
- découper en deux la série
disponible :
(1) période d’apprentissage pour
caler le modèle
(2) période de validation pour le
vérifier
30
(source : S. Trzaska, IRI)
51
50
• Précautions (prévi. statistique / dynamique) :
Valider les performances des
modèles sur la période historique
PERSISTED
GLOBAL
Final
49
- ou procéder par validation croisée
(« cross-validation »)
« hindcasts » des précipitations au
Nordeste prévues à partir d’un GCM
(source : Sun 2006)
FMAM Rainfal Anomalies
5
4
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
1970
OBS
RSM
r=0.84
1980
1990
2000
Critères de performance :
- Corrélation entre valeurs
prévues et observées
- RMSE
- Heidke skill scores
- ROC…
52
Les performances varient spatialement / saisonnièrement…
du fait de la qualité des modèles
…et de la +/- forte réponse de l’atmosphère aux TSO
Déc-Fév
Pourcentage de
variance des
précipitations
africaines
expliquée par les
TSO - Modèle
ECHAM4
Mars-Mai
(Friederichs et Paeth,
2006)
Juin-Août
Exemples
NB : Prévisibilité
potentielle des
pluies
• maxi sur océans
et littoraux, et
certaines marges
climatiques
• mini vers mars53
avril (ENSO)
Sep-Nov
Puies observées OND 2010
(données multi-modèles, IRI)
(données CAMS_OPI / CPC)
PRESANOR
PRES-AO (11)
GHACOF (22)
PRES-AC (3)
- quelques semaines avant le début de
chaque saison des pluies pour les
seconds (« seasonal climate outlook
forums »)
ACMAD, Niamey
SARCOF (11)
ICPAC, Nairobi
Météo-France s’y essaie… avec peu de
succès pour la métropole…
Ce sont des prévisions
probabilistes sous forme de cartes
54
Précipitations de la saison d’Octobre-Décembre 2010
Prévision saisonnière consensuelle établie
en sept. 2010 (GHACOF, Kisumu,Kenya)
Sécheresse bien prévue
Probabilité de pluies :
Inférieures à la normale Normales Excédentaires
Seasonal Climate Outlook Forums
- en routine pour les premiers
Exemples
Précipitations de la saison d’Octobre-Décembre 2010
Prévision saisonnière établie en sept. 2010
Quelques grands centres internationaux
(IRI, ECMWF…) relayés par des centres
régionaux (ex en Afrique : ACMAD,
ICPAC…) réalisent depuis 15 ans env.
des prévisions saisonnières
opérationnelles
Puies observées OND 2010
(données CAMS_OPI / CPC)
Sécheresse bien prévue
Précipitations observées :
Inférieures à la normale Normales Excédentaires
55
Précipitations observées :
Inférieures à la normale Normales Excédentaires
56
• Ce qui limite l’utilité des TSO pour la prévision
saisonnière
Exemple de
superposition des
échelles temporelles de
variabilité
- Dans certaines régions, rôle majeur / additionnel des
conditions de surface continentale locales
- Entrecroisement des échelles temporelles de variabilité du climat :
Affaiblissement / renforcement décennale des téléconnexions
- Echelle spatiale des prévisions :
Essentiellement nationale ou sub-continentale (variabilité locale des pluies)
> Intérêt modéré pour les petits producteurs
- et prévision… n’est pas automatiquement prévention :
Comment communiquer efficacement les résultats scientifiques ?
Comment aller au-delà de simples alertes, et faire des prévisions de véritables
outils de gestion ?
> La prévision n’a d’intérêt que si elle s’articule avec de véritables plans de
prévention des risques... réellement appliqués
57
Les solutions au problème des échelles spatiales
(et/ou temporelles) :
- modèle régional (à aire limitée) utilisant les sorties du modèle global
(2 à 3° lat/lon => qq dizaines de km)
- désagrégation (« downscaling ») par méthodes statistiques
(méthode statistico-dynamique, ou « MOS : Model Output Statistics »)
Ces outils permettent aussi de tenir compte (implicitement ou
explicitement) de l’influence des conditions locales de surface
continentale
59
(source : S. Trzaska, IRI)
58