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Prévisibilité décennale Initialiser un modèle couplé pour prévoir la variabilité naturelle du climat Didier Swingedouw, Juliette Mignot, Sonia Labetoule, Aurélie Persechino, Eric Guilyardi, Benoit Vannière, Jérôme Servonnat (bientôt) Variabilité climatique Température globale Variabilité décennale en plus d’une tendance liée aux GHG Forçage? (aérosols, soleil) Variations naturelles du système climatique superposées à la réponse aux GHG IPCC 2007, Chapitre 2 Variabilité climatique Température globale modèle GFDL (A1B) Simulations d’un même modèle sous le même scenario avec conditions initiales différentes Variabilité décennale Prévisibilité Deux types de prévisibilité (cf. Edward Lorenz): Première espèce : conditions initiales Deuxième espèce : conditions aux limites Meehl et al. 2009 Sources d’incertitude Hawkins & Sutton 2009 Variabilité mutidécennale 1ière EOF SST par bassin Atlantic Multi-decadal Oscillation Pacific Decadal Oscillation Régionalisation AMO index Température moyenne sur 30 stations représentatives en France Figure de Christophe Cassou Prévision décennale Grandes tendances Premières tentatives: Effet global et régional : AMOC proxy (Latif et al. 2006) Pas d’accord entre les prévisions à cause de : modèles différents méthodes d’initialisation différentes Meehl et al. 2009 Prévisibilité décennale à l’IPSL: outils 96 x 95 x L39 Test préminaires : (résultats présentés ici) + PISCES ORCA2 Objectifs 144 x 142 x L39 Preliminary tests (here): control simulations only, with fixed external forcing Prévisibilité décennale : rôle de l’AMOC Corrélation d’ensemble AMOC Figure d’aurélie Persechino Initialisation : « nudging » Rappeler le modèle vers des observations Méthode la plus simple : mettre un terme de rappel dans les équations Choix à l’IPSL : SST et « avec ou sans » vent Anomalies plutôt que valeur totale (problème de dérive initiale) t x Flx Adv Diff (x xobs) Initialisation des modes de variabilité en SST Observations Observations SST SST SST+wind SST+wind EOF 1 par bassin Variabilité AMOC récente Pas de mesures continues de l’AMOC sur longue période de temps Estimation via assimilation de données Huck et al. 2008 Nudging initialise bien notre AMOC ! Et la NAO ? SST NCEP SST+wind ERA40 Signif 90% (pas 99%) Expériences CMIP5 de prévisibilité du climat 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2030 A l’IPSL : on ne met pas de forçage radiatif = prévisibilité première espèce Hindcasts pour SST’ Max(AMOC) AMO Prévisibilité en mode hindcast Observations 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2030 Hindcasts Carte de corrélation moyenne d’ensemble sur 10 ans (sans forçage radiatif !) pour chaque date de départ avec observations Keenlyside et al. 2008 SST’ nudging SST’ nudging + wind stress forcing SST’ + WS fait moins bien (?) Figures de Juliette Mignot Perspectives Inclure le forçage radiatif ! (Sonia Labetoule) Initialisation en SSS (Sonia Labetoule & Didier Swingedouw) Etudes en modèle parfait plus poussées (Juliette Mignot & Aurélie Persechino) Compréhension de l’initialisation de l’AMOC (Didier Swingedouw) Mécansime de prévisibilité dans l’atmopshère (Jérôme Servonnat, EPIDOM) Merci AMO and AMOC (coupled GCMs) Forecasting with SST nudging only? HadCM3 idealised experiments Comparison of assimilation of Dunstone and Smith 2010 different amounts of ocean data - Fail of global SST assimilation with six hourly relaxation: strong increase of MOC -Still strong increase if SST assimilated AMOC variability 1960-2005 SST’ SST’ + WS SST’ + WS * 2 SST’ + WS, different I.C. AMOC 45°N *(3yr running means) Anomalies normalisées Pohlmann et al 2010 AMOC variability 1960-2005 SST’ SST’ + WS SST’ + WS * 2 SST’ + WS, different I.C. AMOC 45°N *(3yr running means) Anomalies normalisées Pohlmann et al 2010 Hindcasts SST nudging = 40W/m2/K SST nudging = 40W/m2/K + wind stress forcing Keenlyside et al 2008 10YR averages SST correlations with the control initialized simulation Hindcasts corelations 60N 60N with the control 30N 30N initialized simulation 0 0 30S 30S SST nudging = 40W/m2/K SST nudging Oceanic heat content 0-300m = 40W/m2/K Relative skill de + wind stress forcing SST’ + WS a bit better for OHC 0- 300m? SST Hindcasts SST nudging = 40W/m2/K SST nudging = 40W/m2/K SST’ + WS fait bcp + wind stress forcing mieux pour la SSS? SSS Conclusions • SST nudging gives reasonable initialization when the nudging strength is set with care • Still, induces artifical feedbacks and would require SSS nudging for consisten • Benefit of additional wind stress forcing still needs to be precisely assessed (pb OHC du run initialisé, mais predicitve skill plutôt meilleure pour SSS?) • Promising hindcasts results on North Atlantic SSTs / heat content (and AMOC Next steps • Better asses the mechanisms of predictability: perfect model studies • Better assess the impact of surface initialization: perfect model initialization • Better assess the predictability skill over land / atmosphere • Better asses the initialization and predictability skill of the AMOC “ Worst case” (no Other panels show assimilated difference data) between assimilated AMOC and “truth” as a funcMon of observing system “BEST”
