climat

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Modélisation du climat régional
Wilfran Moufouma-Okia
Norrkoping, Suede, Mars 2012
© Crown copyright Met Office
Objectif de la session
• Passer en revue les différentes méthodes utilisée
pour obtenir des informations climatiques
détaillées à partir des sorties de modèles
climatiques globaux (MCG), en mettant l'accent
sur les modèles climatiques régionaux (MCR).
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Contexte…
Adaptation aux effets du changement climatique…
• Fiabilité?
• Précision?
Plan
1. Modélisation des variations du climat global
et des changements climatiques
2. Techniques de régionalisation du climat
• Modéles régionaux de climat
3. Efforts internationaux de modélisation des
variations du climat de l’Afrique de l’Ouest
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Qu'est-ce que le climat?
• Le climat n’est pas le temps. Le temps dispose d’une
prévisibilité limitée à quelques jours seulement et
représente des fluctuations rapides de l’état de
l’atmosphère.
• Le système climatique est la couche superficielle
mince de la planète dont les propriétés physiques
régissent la vie des humains.
• Le climat fait référence à l'état moyen du système
climatique dans son ensemble et sur une longue
période de temps, incluant une description statistique
de ses variations.
• Les variations du climat causées par des facteurs
externes, peuvent être en partie prévisibles à
l’échelle des régions et continents.
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Composantes du système climatique
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Bilan énergétique planétaire
Intercepte un cercle de lumière
du soleil
S.R²2
A - energie réfléchie
L'énergie absorbée est
équilibrée par le rayonnement
dans l'espace.
S.R²(1-A) = 4R²(T²)²4
et
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(T²)²4 = S(1-A)/4
Bilan énergétique planétaire
Pour la Terre,
S = 1365 Wm-2-2
A = 0.3
La théorie prévoit
T = 255 K (-18C)
En fait, la température
moyenne à la surface est
T = 288 K (15C)
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Les déterminants du climat?
Bilan énergétique moyen annuel et global de la Terre
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L'effet de serre
L'énergie visible venant du soleil
traverse le vitre et réchauffe le
sol.
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L'énergie thermique infra-rouge
de la terre est en partie réfléchie
par le vitre, et l’autre partie est
retenue à l'intérieur de la serre
La notion de forçage radiatif
Les changements dans certaines composantes du système climatique
perturbent le budget de l’énergie radiative du système, c'est à dire qu'ils
provoquent un forçage radiatif. Les exemples incluent :
 la concentration d'espèces radiatives
 le rayonnement solaire
 les changements influant sur le radiation absorbée par la surface
 les perturbations induites par l'homme incluent :
• la composition des gaz atmosphériques
• l'augmentation des aérosols atmosphériques
• La modification dans l'utilisation des terres (agriculture,
déforestation, reboisement, boisement, urbanisation, trafic, …)
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Variabilité naturelle du climat
• facteurs externes :
• rayonnement solaire
• éruptions volcaniques = aérosols
• la variabilité interne du climat :
• ENSO
• NAO et les autres principaux modes de
variabilité
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L'effet de l'éruption du Mont Pinatubo
(Juin 1991) sur la température mondiale
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Variations anthropiques du climat
• Les perturbations de la composition atmosphérique l'effet de serre renforcé
• Effet des aérosols :
 effet indirect (influence sur les propriétés
radiatives des nuages))
 effet direct (diffusion de la radiation solaire
incidente)
• Le changement concernant l'utilisation des terres
(l'agriculture, la déforestation, le reboisement, le
boisement, l'urbanisation, le trafic, …)
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L'effet de serre renforcé
Solar (S) and longwave (L) radiation in Wm-2 at the top of the atmosphere
S
2
3
6
L
2
3
6
S
2
3
6
L
2
3
2
S
2
3
6
L
2
3
6
T=
1
8
°C
T
5
°C
S=1
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C
O
2x2
C
O
2x2
T
5
°C
S=1

T
.2
K
S~1
S
2
3
6
L
2
3
6
C
O
2x2
+F
e
e
d
b
a
c
k
s
H
O(+
6
0
%
)Ic
e
/A
lb
e
d
o
2
(+
6
0
%
)
C
lo
u
d
?
O
c
e
a
n
?

T
.5
K
S~2
Forçages radiatifs
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Quantifier la réponse du système
climatique face aux forçages?
La réponse du système climatique au forçage radiatif
est compliquée par :
• Les rétroactions
• Le caractère non linéaire de nombreux processus
• Les divers temps de réaction des différentes
composantes face à une perturbation donnée
• Le fait que le seul moyen disponible pour calculer la
réponse est l’utilisation des modèles numériques du
système climatique.
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Modèles numériques du climat
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Modélisation du climat global
Échange vertical entre les couches
d'impulsion, de chaleur et d'humidité
15° W
60° N
échange horizontal
entre les colonnes d'imp
chaleur et d'humidité
3.75°
2.5°
échange vertical
entre les couches d'impulsion,
de chaleur et de sels
par diffusion, convection
et la remontée
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11.25° E
échange vertical entre les couches
par diffusion et par advection
47.5° N
caractéristiques de l'orographie, végétation et de la surfac
inclus à la surface sur chaque case de la grille
La notion de resolution spatiale
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La notion de resolution spatiale
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Modélisation du climat
• Représentation mathématique avec une résolution et
un pas de temps donnés
• Modèles : spectraux et en points de grille
• Résoudre (intégrer) des équations différentielles
• 2 types de variables : pronostiques et diagnostiques
• couplage de sous-model ou conditions aux limites
fournies
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Atmosphère couplée / modèle climatique
des océans
Radiation
Atmosphere:
Exchange of:
Density
Motion
Water
Heat
Momentum
Water
Ocean: Density (inc. Salinity)
Motion
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Sea
Ice
Land
Evolution des modèles climatiques
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Quels sont les processus qui
rétroagissent sur le climat?
Processus
représentant
les
rétroactions
(Les
éléments ne
figurant pas
sur les
cases
rouges font
pour la
plupart
partie d'un
mélange).
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Source: Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), WG1-AR3, Ch 1.
Paramétrisations
Dans les modèles climatiques, ce terme se réfère
à la technique de représentation des processus
qui ne peuvent pas être explicitement résolus à
l‘échelle de la résolution spatiale ou temporelle
du modèle (c'est à dire les processus à l'échelle
de la sous maille), par les relations entre la zone
ou l'influence moyenne des processus à l'échelle
de la sous maille et la circulation à grande
échelle.
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Quelques exemples de prédiction
des variations du climat et
changement climatique
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Simulation des températures à la
surface moyennées annuellement et
globalement
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Difficultés pour reproduire les caractéristiques
du climat observé en Afrique de l’Ouest
West African Monsoon Modelling and Evaluation project (WAMME)
Assessing performance of 11
GCMs in simulating
seasonal and intra-seasonal
variability of the West African
Monsoon (WAM)
Majority of GCMs show
deficiencies in the low level
jet and wind vertical structure
GCM with prescribed SST have
reasonable simulation of
WAM seasonal rainfall
pattern, but failure with the
intensity and variance of
precipitation
Errors in sensible and latent heat
fluxes are correlated with
precipitation errors
(from Xue et al.,2010)
Projection des changements
climatiques
EMISSIONS
CONCENTRATIONS
CO2, methane, etc.
HEATING EFFECT
‘Climate Forcing’.
CLIMATE CHANGE
Scenarios from
population, energy,
economics models
Carbon cycle and
chemistry models
Gas properties
Temp, rain, sea-level, etc.
Coupled climate
models
IMPACTS
Impacts models
Flooding, food supply, etc.
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Les terres devraient se réchauffer plus vite que
les océans, avec le plus grand réchauffement
dans les hautes latitudes
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Incertitudes du rechauffement global en fonction
des scenarii d’emission de gaz a effet de serre
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Certaines régions devraient devenir plus
humides et d'autres plus sèches
Peux ont se contenter de cette information pour des etudes d’impacts?
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Plan
1. Modélisation des variations du climat global
et des changements climatiques
2. Techniques de régionalisation du climat
• Modéles régionaux de climat
3. Efforts internationaux de modélisation des
variations du climat de l’Afrique de l’Ouest
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Que sont réellement les techniques de
régionalisation?
• Ces techniques permettent de dériver des informations précises
à partir des sorties des MCG.
• Des résultats climatiques à plus petite échelle à partir d'une
interaction entre le climat global et les détails physiographiques
locaux
• Les évaluateurs d'impact ont besoin des détails régionaux pour
évaluer la vulnérabilité et les éventuelles stratégies d'adaptation
• Les projections des MCGAO manquent de détails régionaux en
raison d'une résolution spatiale grossière
• La réduction d’échelle en vue de l'évaluation des changements
climatiques est différente de la réduction d’échelle des prévisions
climatiques saisonnières
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Passer du climat global au climat local...
Local / Regional:
échelle spatiale
réquise pour les
études d’impacts
climatiques.
Continental: échelle a
laquelle les sorties de
Modèles de Circulation
Genérale (MCG) sont
fiables.
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Classification
• Statistique
• Générateurs de climat
• Fonctions de transfert
• Typologie des climats
• Dynamique
• Haute résolution et résolution variable des MCGA
• Modèles climatiques régionaux
• Statistique/Dynamique
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Techniques statistiques ou empiriques
A partir des données historiques :
variable locale = F (variable(s) de grande échelle)
A partir des données de MCGAO :
Variable locale prévue = F (variable de grande échelle)
F est appliquée aux résultats du MCG futur en vue
d'obtenir la future variable locale
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Caractéristiques de la grille élastique
des AMCG
A cet endroit, la résolution spatiale est
équivalente à une maille de grille
d'environ 30 km.
La résolution spatiale est
progressivement assouplies au fur et à
mesure qu’on se déplace vers les
antipodes (près de la Nouvelle-Zélande).
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Les Modèles Climatiques Régionaux
Modélisation atmosphérique régionale : imbrication dans
un modèle de circulation général
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Critères de pertinence des techniques de
régionalisation du climat
• Cohérence au niveau régional avec les prévisions
globales
• Plausibilité physique et réalisme
• Adéquation des informations pour l’évaluation d’impacts
• Représentativité de la possible portée des futurs
changements climatiques
• Accessibilité pour leur utilisation dans les évaluations
d'impacts
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Pertinence des techniques de
régionalisation
Méthode
Forces
Faiblesses
Statistique
 Haute résolution
 Pas cher en terme
• En fonction de la relation empirique provenant du climat
d’ordinateurs
MCGA Hauterésolution
Modéles
régionaux
 Haute (très haute)




resolution
Peut présenter des
extremes
Base physique
Beaucoup de variables
MCR : simplement
transportable
d'aujourd'hui
• En fonction des séries chronologiques de longue et de bonne
qualité des données historiques
• Peu de variables disponibles
• Pas facilement transportables
• En fonction des conditions frontières en surface du modèle
couplé
• Cher en terme d’ordinateurs
• Paramétrer toutes les échelles
• Selon le modèle de référence et des
• Conditions aux limites de surface
• Absence éventuelle de deux voies de nidification
• Paramétrer toutes les échelles
)
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Modélisation Régionale vs.
Méthodes Statistiques
• La faiblesse majeure des méthodes de réduction d'échelle
statistiques réside dans l’incapacité de ces techniques
empiriques à tenir compte des éventuels changements
systématiques dans des conditions de forçage régional ou
de processus de rétroaction.
• La possibilité de tailler le modèle statistique à la mesure de
l’information régionale ou locale requise est un avantage
distinct. Toutefois, il y a l'inconvénient qu'une évaluation
systématique de l'incertitude de ce type de technique, ainsi
qu'une comparaison avec d'autres techniques, est difficile
et devrait être effectuée au cas par cas.
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Plan
1. Modélisation des variations du climat global
et des changements climatiques
2. Techniques de régionalisation du climat
• Modéles régionaux de climat
3. Efforts internationaux de modélisation des
variations du climat de l’Afrique de l’Ouest
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Modèles Climatiques Régionaux
• Couvrent uniquement une portion limitee de la planete
• Comme les MCGs, contienent une representation detaillee de
l’atmosphere, des surfaces continentales et peuvent simuler
l’evolution du temps (et du climat)
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L’imbrication uni-directionnelle
• Un MCR est un Modèle à aire
limitée (LAM), similaire à ceux
utilisés en prévision du temps
(NWP)
• Les MCR sont pilotés aux limites
latérales par les sorties de MCG
ou des données d’analyse. . .
• Les écarts entre un MCR et son MCG de référence ont tendance à
être plus importants vers la surface et le milieu du terrain
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Les conditions aux limites latérales
• Méthode de relaxation(PRECIS,RegCM)
• Forçage à grande échelle sur une
zone tampon latérale
• Questions importantes
• La résolution spatiale des données de
référence
• Mise à jour de la fréquence des
données de référence
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S. v.
• Forçage à grande échelle des
composants à faible nombre d'onde
RCM
interior
State variables
S. v.
• Imbrication spectrale (CRCM)
State variables
Conditions aux limites de surfaces
océaniques
Deux méthodes pour donner la TSO, l'étendue et la
l'épaisseur de la glace:
• Utiliser le MCGAO couplé
 Demande une simulation de bonne qualité de la TSO et de la
glace de mer dans le modèle
• Utiliser les valeurs observées
 Pour la simulation du jour.
 Pour les besoins du climat futur, ajouter aux valeurs observées
les changements notés sur la TSO et de la glace à partir d'un
MCG couplé
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Validation du modèle
•
La validation du modèle est ESSENTIELLE :
 Une simulation pourrait se faire sur des zones
où la performance du modèle n’a pas été
testée
 Cela vous permet de vous familiariser avec les
caractéristiques du modèle
 C’est un indicateur du niveau de crédibilité des
résultats du MCR et de la meilleure manière
dont ces résultats pourraient être utilisés
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Evaluer l’exactitude avec laquelle le système
modèle reproduit le climat actuel : 2 questions
• Système modèle = MCG + MCR
• Question1. Y a-t-il des incohérences dans le système modèle ?
• Entre les parties du système
• Entre une partie du système et la “réalité”
• Question 2. Si oui, pourquoi ?
• Biais systématique du modèle (erreur dans la conception physique du
modèle)
• Problèmes d’échantillonnage spatial (différences dans la résolution du
modèle et des observations)
• Erreurs d’observation (problèmes de grille, erreurs liées aux
instruments)
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Techniques pour répondre à ces
questions
 Analyser plusieurs variables météorologiques
• Au moins : T1.5, précipitations, les vents des couches d’air supérieures
 Comparer des variables physiquement liées
• Exemple : Dans des conditions froides et humides, on devrait s’attendre à une
forte humidité du sol. Est-ce le cas ?
 Comparer les erreurs constatées dans les variables physiquement
liées avec les observations
• Exemple : Si les précipitations sont anormalement faibles, mais que l’humidité
du sol est anormalement élevée
 Utiliser l’information spatiale et temporelle
• Spatiale : champs moyens, aires plus petites, profils verticaux, moyennes
zonales (MCG)
• Temporelle : Moyennes, statistiques d’ordre supérieur (variabilité, extrêmes)
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Types de validation
• Ces techniques peuvent être appliquées à
quatre types de validation :
• 1) MCG vs. observations
• 2) MCR dérivant d’un MCG vs. MCG
• 3) MCR dérivant d’un MCG vs. observations
• 4) MCR dérivant d’observations vs. Observations
• Le niveau de la validation dépend de votre
schéma expérimental. Par exemple :
• Etudes de sensibilité/processus avec les conditions
aux limites observées 4)
• Changement climatique : 2) et 3), peut-être 1)
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1) Mesurer à quel point le MCG
reproduit le climat actuel
GCM
réalisme
Observations
 Comparer ce qui est comparable
• Seul le MCG est applicable aux échelles spatiales résolues par sa grille
(large)
• Agréger ou interpoler les données du MCG ou d’observation
 Ne peut pas comparer les années individuelles du MCG avec les
années observées
• Ne peut pas garantir que la réponse atmosphérique aux forçages
externes modélisée (exemple : TSO, CO²) va correspondre avec celle
de l’atmosphère réelle
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2) Evaluer la cohérence entre le
MCR et le MCG
MCR
cohérence
MCG
réalisme
Observations
 Question : A quel point le MCR entre-t-il en contradiction avec le
MCG
• Très important dans un contexte de changement climatique
 Nécessité d’inclure la variabilité interannuelle dans la comparaison
• Certaines années, l’importance du forçage frontières sera plus grande
que les autres : au moins trois années afin d’inclure toute variabilité
interannuelle
 Examiner les saisons séparément pour confirmer un comportement
sous des régimes de forçage généralement différents
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3) Evaluer dans quelle mesure le
MCR reflète bien le climat actuel
MCR
cohérence
réalisme
MCG
réalisme
Observations
 Comparer ce qui est comparable
• Seul le MCR est applicable aux échelles spatiales résolues par sa grille (fine)
• Agréger ou interpoler les données du MCR ou d’observation
 Ne peut pas comparer les années individuelles du MCR avec les années
observées correspondantes (pour les mêmes raisons qu’avec le MCG)
 Les erreurs sont la combinaison de trois erreurs :
• 1) Erreurs physiques dans le MCG affectant les CLs (conditions aux limites
latérales)
• 2) Erreurs de cohérence entre le MCR et le MCG
• 3) Erreurs physiques dans le MCR
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Variabilité intra saisonnière de la Mousson
indienne : phases active/calme de la
pluviométrie
Break
Active
GCM
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RCM
4) Expériences dérivées de la ré-analyse
MCR
cohérence
réalisme
Observations
•
Les CLs “quasi-observationnelles” permettent une validation alternative du
MCR, en testant la capacité du modèle en l’absence d’erreurs de grande
échelle inhérentes au MCG
•
Les CLs sont celles d’un MCG de la seule atmosphère qui se limite aux
observations de satellites, de sondes, de stations terrestres, de navires, de
bouées, etc.
•
•
Quatre ensembles de données : ERA-15, ERA-40, ERA-Interim et NCEP
R2
Le MCR est forcé par des reproductions de la réalité tant au plan externe
(exemple : températures observées à la surface de l’océan : TSO) qu’au
niveau interne (CLs quasi-observées)
•
Ouvrant ainsi la possibilité de comparaisons entre le MCR et les
observations pour des périodes ou des évènements particuliers
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Fréquence des jours pluvieux pour 3 MCRs
au-dessus des Alpes, en été, comparée aux
observations
O
B
S
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La valeur ajoutée des MCRs
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Les MCRs simulent le climat de façon
réaliste: cas des precipitations hivernales
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Représenter de plus petites îles
Changements prévus de la température à la surface de la terre, en été,
de nos jours et la fin du 21e siècle.
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Prévoir les changements
climatiques avec plus de détails
Changements prévus dans les précipitations hivernales entre
aujourd'hui et 2080.
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Simuler les changements
extrêmes de façon plus réaliste
Fréquence des jours d'hiver sur les Alpes avec différents seuils de
précipitations quotidiennes.
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Simuler les cyclones tropicaux
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Vers la construction de
scenarii d’impacts
climatiques
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Construction de scénarii d’impacts
climatiques
 Les scénarii d’impacts de changements climatiques
peuvent provenir de :
• La combinaison de sorties de modèle climatique avec
des données observées
• Utilisation de sorties de modèle climatique
 Des choix sont souvent nécessaires :
• Comment obtenir des informations climatiques aux
bonnes échelles spatiales (MCR ou MCG)?
• Comment appliquer les changements anticipé (au
climat moyen ou à la variabilité du climat)?
 Comme pour la modélisation climatique, les processus
physiques impliqués dans l’étude des impacts
climatiques sont rarement bien compris ou bien simulés
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Incertitudes des scenarii d’impacts
• Émissions
• Concentration
• MCG
• Modélisation régionale
• Construction de
scénario climatique
• Impacts
Etapes nécessaires dans l’élaboration
de scénarios climatiques
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Plan
1. Modélisation des variations du climat global
et des changements climatiques
2. Techniques de régionalisation du climat
• Modéles régionaux de climat
3. Efforts internationaux de modélisation des
variations du climat de l’Afrique de l’Ouest
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Leçons des récents projets d’inter-comparaison
West African Monsoon Modelling and Evaluation project (WAMME)
•
50km RCMs are nested
within NCEPR2 reanalysis
over 4 May-October seasons
(2000 and 2003-2005)
•
Reasonable simulation of
WAM June-September
rainfall pattern, with spatial
correlation with observation
of 0.90
•
Wide range of skill in
simulating mean seasonal
zonal wind and meridional
moisture advection
•
Sensitivity to lateral
boundary conditions differ
for two RCMs (HadRM3P
and RM3)
(from Druyan et al.,2010)
Le projet ENSEMBLES-AMMA
•
50km RCMs are
nested within
ERAINTERIM
reanalysis continuously
from 1989-2007
•
Individual model errors
vary considerably in
space from model to
model
•
RCMs also differ
significantly in terms of
seasonal cycle and
inter-annual variability
•
RCMs do not simply
inherit errors from the
driving boundary
conditions
Observed 1990-2007 annual precipitation climatology and model errors
(from Paeth et al.,2011)
Examples of climate projections uncertainty
Ouémé basin
Niger Nakambé basin
Monthly precipitation and temperature change from various model ensembles with A1B (2020-2050 minus 1960-1990 )
Le projet CORDEX : échantilloner les différentes sources
d’incertitudes associées aux techniques de
régionalisation du climat
RCD Configuration
(Multiple models)
Region
AOGCM Configuration
(Multiple AOGCMs)
Uncertainty in
regional climate
projection
Internal variability
(Multiple realizations)
Emission/
Concentration
Scenarios
RCD approach
(Multiple RCD methods)
DOMAINES CORDEX (sauf Arctique & Antarctique)
• Multiples regions:12 domaines d’environ 50x50km² de resolution spatiale
• Interêt initial pour l’Afrique
• Fine resolution ~0.11°x0.11°: Europe, Afrique et Asie de l’Est
Conclusions
• Les techniques de régionalisation du climat sont utilisées pour
extraire des informations climatiques d’échelle fine à partir des
projections MCGs
• Plusieurs méthodes de régionalisation du climat éxistent et
disposent toutes de qualités (et défauts)
• Le modèle climatique régional est un outil fondé sur des
principes physiques et mathématiques, et facilement
accessible pour générer des scenarii climatiques de fine
resolution spatiale
• Seuls les méthodes dynamiques de prédiction de changement
climatique sont capables de fournir des scénarii climatiques
réalistes et cohérentes.
• Le choix de la méthode de régionalisation du climat rajoute un
degré d’incertitude lors de l'évaluation des effets du
changement climatique sur les environnements et la société
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Questions et réponses
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Processus climatiques et
rétroactions
• Vapeur d'eau
• Nuages
• Processus océaniques
• Cryosphère
• Surface terrestre
• Cycle du carbone
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Incertitudes dans les modèles
climatiques
Couche limite
Coefficients de mélange turbulent : dépendance de la
stabilité, longueur de mélange neutre
Nuage de grande échelle
Vitesse de chute de glace
Longueur de rugosité de la surface de la mer :
constant e de Charnock, valeur de convection libre
Dynamiques
Humidité relative critique pour formation
Diffusion : ordre et temps de e-folding
Gouttelettes de nuage à pluie : taux de conversion
et seuil
Déferlement des ondes de gravité : surface et
constantes des ondes sous vent piégées
Calcul de fraction de nuages
Niveau de départ du déferlement des ondes de
gravité
Convection
Taux d’entraînement
Intensité de flux de masse
Forme de nuage (enclumes) (*)
Eau du nuage vue par radiation (*)
Radiation
Taille/forme des particules de glace
Processus de la surface terrestre
Profondeur d’enracinement
Longueur de rugosité des forêts
Couplage surface-canopée
Dépendance en CO2 de la conductance
stomatale (*)
Glace de mer
Hypothèses de chevauchement de nuages
Dépendance à la température de l’albedo
Absorption du continuum de la vapeur d’eau (*)
Tranfert de chaleur Océan-glace
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