Comparaison régionale LMDZ / observations 

Comparaison régionale LMDZ / observations 

 Nous focalisons dans les trois régions océaniques comme elles ont été définies dans la section 3.5 et nous évaluons les propriétés des nuages simulées par le modèle climatique. 

Pacifique Ouest Tropical 

 La région du Pacifique Ouest Tropical est une région caractéristique des mouvements ascendants et des nuages convectifs. La Figure 5. montre l’histogramme de Scattering Ratio (SR) lidar observé et simulée par les deux versions du LMDZ et le simulateur lidar pour cette région. On voit que le modèle LMDZ5 simule la forte présence des nuages hauts mais le maximum de cette population possède des valeurs de SR 15<SR<40, alors que pour les observations la plus grande partie de la population a une valeur de SR<15. Le modèle ne simule pas de nuages bas ou moyens dans cette région, alors qu’ils en existent dans les observations. La nouvelle physique du modèle (LMDZ5-NP) simule des nuages hauts qui ont des valeurs de SR plus faibles (SR<30) et elle arrive à simuler un peu de nuages bas et moyens au dessous des nuages hauts convectifs.Le lien entre la couverture nuageuse et la réflectance nuageuse pour le Pacifique Ouest tropical (Figure 5.15) montre que le modèle n’arrive pas à reproduire assez de nuages de faible fraction et optiquement fins, ni assez des nuages qui couvrent toute la maille et qui ont des fortes valeurs de réflectance. A la place il simule des nuages convectifs dont la fraction est distribuée de façon peu uniforme, avec des valeurs de réflectance plus élevées. La nouvelle version du modèle produit des nuages convectives moins épais optiquement que l’ancienne version avec une population prépondérante correspondante aux fractions nuageuses entre 0.3 et 0.7 et des épaisseurs optiques inférieures à 2.4 (réflectance nuageuse < 0.15). La Figure 5.16 montre le profil moyen de la fraction nuageuse observé par CALIPSOGOCCP et simulé par les deux versions du LMDZ et le simulateur pour les nuages optiquement fins (réflectance nuageuse<0.1) et pour les nuages optiquement épais (réflectance nuageuse>0.25) dans la région du Pacifique Ouest Tropical. Pour des faibles épaisseurs optiques, l’ancienne version du modèle surestime fortement les nuages hauts (d’un facteur de 5) et il n’arrive pas à simuler les nuages de couche limite. Pour des grandes valeurs de l’épaisseur optique le modèle simule bien les nuages hauts convectifs (CF=0.4) et il ne simule toujours par les nuages de couche limite. Il ne simule pas non plus les nuages moyens optiquement épais. Il semble y avoir compensation entre le déficit de nuages bas et moyens par l’abondance de nuages hauts fins. La nouvelle physique améliore la représentation des nuages fins dans la région convective : elle simule toujours trop de nuages hauts fins mais moins que l’ancienne version (15% de fraction nuageuse pour les observations versus 40% pour LMDZ5-NP versus 60% pour LMDZ5), et elle simule bien la présence des nuages bas optiquement fins (CF=30%). Par contre pour les nuages épais convectifs le modèle avec la nouvelle physique simule moins de nuages hauts que dans les observations (20% au lieu de 40%) mais plus de nuages moyens et bas. La fraction nuageuse pour les nuages moyens est 35% versus 18% observée et elle se trouve dans une seule couche vers 550hPa, tandis la fraction nuageuse pour les nuages bas est 25% versus 10% observée, cette dernière peut être masquée par les grosses nuages convectifs qui se trouvent au dessus.

Région des stratus Californiens 

La représentation des nuages dans la région des stratus Californiens est étudiée comme une région typique des zones de subsidence qui créent des nuages de couche limite. Le diagramme du signal lidar normalisé pour cette région (Figure 5.17) montre que LMDZ5 produit des nuages bas de couche limite qui correspondent aux grandes valeurs de SR mais ces nuages du type stratus, stratocumulus ne sont pas assez nombreux et ont tendance à être trop bas. Par contre le modèle simule plus de nuages hauts avec de grandes valeurs de SR et qui saturent le signal lidar. La nouvelle physique simule également une forte présence des nuages hauts, mais elle reproduit plus de nuages bas et pour toute la gamme des valeurs de SR. Ces nuages sont toutefois un peu trop bas et encore trop peu fréquents.La relation simulée entre la couverture nuageuse et la réflectance nuageuse pour les nuages californiens (Figure 5.18) est assez éloignée par rapport à la même relation observée : les valeurs de la réflectance nuageuse augmentent lorsque la couverture nuageuse croît pour les grandeurs observées. Par contre LMDZ5 simule des nuages avec une fraction trop faible et une épaisseur optique trop élevée (CF<0.4 et réflectance nuageuse allant jusqu’à 0.7). Le modèle LMDZ5-NP simule des nuages californiens ayant une épaisseur optique importante, prenant des valeurs entre 2.4 et .5 (0.15 < réflectance nuageuse < 0.5) mais qui ne montre aucune sensibilité par rapport aux changements de la fraction nuageuse. Le profil moyen de la fraction nuageuse pour la région des stratus Californiens (Figure 5.19) montre que LMDZ5 surestime fortement (d’un facteur de 5) les nuages hauts (optiquement fins et épais) et il sous-estime la présence des nuages de couche limite. Les nuages hauts (CF=50%) ont même une fraction en moyenne plus élevée que celle des nuages bas. Par contre la nouvelle physique arrive à bien simuler la fraction nuageuse des nuages bas optiquement fins (CF=30%) mais elle surestime les nuages hauts fins. Il y a aussi une amélioration remarquable de la simulation des nuages californiens très réfléchissants : la quantité des nuages hauts optiquement épais (15%) est assez proche de la quantité observée (10%), et la fraction moyenne de nuages bas de forte épaisseur optique est même légèrement surestimée (60% de fraction nuageuse simulée par LMDZ5-NP, versus 10% par LMDZ5, versus 40% observée).

Pacifique Nord 

On évalue le modèle dans une région typique des moyennes latitudes où existent notamment des nuages frontaux s’étendant de la couche limite jusqu’à la troposphère supérieure. Le diagramme du signal lidar normalisé (Figure 5.20) montre que le modèle LMDZ5 ne reproduit pas bien la structure des nuages frontaux : il y a un manque de nuages moyens, les nuages hauts se trouvent trop haut par rapport à ceux observés et ils atténuent fortement le signal lidar (maximum de SR simulé entre 15 et 60 contre SR<15 observé). Par contre ces nuages sont beaucoup mieux représentés par la nouvelle physique (LMDZ5-NP) : elle arrive à produire des nuages moyens, des nuages hauts moins épais que LMDZ5 mais toujours plus épais que dans les observations et un bon étalement des nuages sur toute la hauteur de la troposphère. En ce qui concerne l’épaisseur optique (Figure 5.21), LMDZ5 simule une épaisseur optique beaucoup trop élevée (de l’ordre de 17, c’est-à-dire 0.6 en réflectance nuageuse) pour toute la gamme des fractions nuageuses. La nouvelle version simule une épaisseur optique de l’ordre de 8 (0.4 réflectance nuageuse) qui reste toujours plus grande que celle observée. Lorsque CF=1 (scène nuageuse totalement couverte) on observe un grand nombre des nuages avec des épaisseurs optiques variants (0.1 < réflectance nuageuse < 0.9, 1.5 < τ < 72.6). Cette population ayant un poids statistique important n’est pas simulée par LMDZ5, mais elle est simulée par LMDZ5-NP. Egalement pour toutes les deux versions l’épaisseur optique est peu sensible aux changements de la fraction nuageuse. Le profil vertical simulé et observé pour les nuages dans les moyennes latitudes est illustré dans la Figure 5.22. On constate encore la tendance du modèle LMDZ5 à simuler trop de nuages optiquement fins aux hautes altitudes et de ‘rater’ les nuages fins de couche limite. Il surestime la quantité des nuages optiquement épais pour les nuages hauts (d’un facteur 2), il ne simule presque aucun nuage moyen et il simule des nuages dans les basses couches (CF=22%) mais à une altitude plus basse que celle observée. LMDZ5-NP simule mieux les nuages optiquement fins dans la couche limite (CF=30%) et elle surestime les nuages hauts fins (d’un facteur 3) mais moins que LMDZ5 (d’un facteur 6). Pour les nuages moyens, LMDZ5-NP sous-estime les nuages moyens. Aucune version du modèle ne peut pas représenter la structure verticale continue des nuages frontaux. A la place elles simulent deux types de nuages séparés : des nuages bas et des nuages hauts sans nuages moyens. 

Table des matières

Introduction et objectif
1. Les nuages dans les modèles de climat et dans les observations satellitales
1.1. Les nuages dans les modèles de climat (du LMD)
1.2. Les nuages observés par les capteurs satellitales de l’A-train
1.2.1. Capteurs passif
(a) CERES
(b) PARASOL/POLDER
(c) MODIS
1.2.2. Instruments de télédétection active
(a) CALIPSO
(b) CLOUDSAT
1.3. Les simulateurs d’observables : un pont entre modèles de climat et observations
satellitales
1.4. Conclusion : l’approche suivie dans cette thèse
2. Sélection et couplage des observations et produits satellitales de l’A-train pour les modèles de climat
2.1. Les produits et variables utilisées
2.1.1. Les produits et variables standards utilisés
(a) CERES
(b) PARASOL/POLDER
(c) MODIS .
(d) CALIPSO .
(e) CLOUDSAT
2.1.2. Les produits et variables dédiées développées pour cette étude 30
(a) PARASOL/POLDER 30
(b) MODIS .32
(c) CALIPSO .
2.2. Co-localisation des observations A-Train 37
(a) A-train 37
(b) Jeu des données utilisé . 37
(c) Colocalisation des observations 37
(d) Cas d’étude : illustration des différences entre les capteurs pour les nuages bas
tropicaux.39
2.3. Comparaison entre la couverture nuageuse et la réflectance issues des différents
capteurs.
2.3.1. Comparaison des couvertures nuageuses CALIPSO-MODIS-PARASOL
2.3.2. Relation entre les couvertures nuageuses tropicales
2.3.3. Relation entre les réflectances PARASOL et MODIS
2.4. Conclusion
3. Analyse physique des propriétés nuageuses observées
3.1. Effet radiatif des nuages
3.1.1. Forçage radiatif des nuages
3.1.2. Réflectance : un proxy de l’épaisseur optique
3.2. Couverture nuageuse et altitude des nuages
3.2.1. Fraction nuageuse totale et par niveaux d’altitude
3.2.2. Distribution verticale des nuages
3.2.3. Histogrammes de Scattering Ratio (SR) lidar normalisé et de la réflectivité radar
en fonction de la pression
3.3. Lien entre réflectance et couverture nuageuse
3.3.1. Sensibilité de l’analyse statistique aux différents facteurs
(a) Représentativité statistique des mesures dans chaque boite latitude-longitude
(b) Effet de la valeur seuil (SR) utilisée pour détecter les nuages
(c) Effet de l’utilisation des différents capteurs mesurant la réflectance
(d) Effet de la résolution de l’analyse statistique : taille de la boite lat x lon
3.3.2. Relation entre réflectance et fraction nuageuse totale
3.3.3. Relation entre réflectance, fraction nuageuse et altitude des nuages dans les
tropiques
3.4. Analyse en régimes dynamiques dans les tropiques 67
3.4.1. Circulation atmosphérique dans les tropiques 67
3.4.2. Propriétés nuageuses en fonction de la circulation atmosphérique 69
3.4.3. Propriétés nuageuses pour différents régimes dynamiques 72
3.5. Analyse régionale des propriétés nuageuses 74
3.5.1. Pacifique Ouest Tropical. 75
3.5.2. Région des stratus Californiens 77
3.5.3. Pacifique Nord 80
3.6. Conclusion.82
4. Analyse des propriétés nuageuses observées à haute résolution spatiale
4.1. Méthodologie pour fusionner les différentes variables en conservant l’information
statistique à haute résolution spatiale
4.1.1. Description de la méthodologie
4.1.2. Analyse statistique de la population ‘nuageux’ et de la population ‘ciel clair’ .
4.2. Etude des propriétés des nuages 90
4.2.1. Lien entre la couverture nuageuse, la distribution verticale nuageuse, et la
réflectance nuageuse 91
(a) Lien entre la réflectance et la couverture nuageuse totale. 91
(b) Lien entre la structure verticale nuageuse, la réflectance nuageuse et la fraction
nuageuse .92
(c) Distribution géographique des nuages en fonction de l’altitude et l’épaisseur
optique95
(d) Types des nuages 96

(e) Lien entre l’altitude du sommet des nuages, la réflectance nuageuse et la
fraction nuageuse99
4.2.2. Analyse en régimes dynamiques .
(a) Réflectance nuageuse et régimes dynamiques .
(b) Fraction nuageuse et régimes dynamiques 101
(c) Lien entre la réflectance nuageuse et la couverture nuageuse pour différents
régimes dynamiques 102
(d) Réflectance nuageuse et distribution verticale de la couverture nuageuse en
fonction de ω500. . 102
4.2.3. Focalisation sur les nuages de couche limite .
4.3. Caractérisation des nuages détectés différemment par les capteurs 109
4.3.1. Caractérisation des nuages sous-estimés par les capteurs passifs 0
4.3.2. Caractérisation des nuages détectés par CALIPSO-GOCCP différemment pour des
seuils de détection nuageuse différentes (SR3-SR5) 2
4.3.3 Caractérisation des nuages sous-estimés par GOCCP
4.4. Conclusion
5. Evaluation des propriétés nuageuses simulées par les modèles climatiques
5.1. Comparaison globale LMDZ / observations
5.1.1. Albédo
5.1.2. Réflectance totale et simulateur PARASOL
5.1.3. Couverture nuageuse et simulateur lidar
(a) Simulateur lidar
(b) Evaluation de la couverture nuageuse LMDZ par rapport aux observations
CALIPSO-GOCCP à l’échelle globale
5.2. Comparaison LMDZ / observations dans les tropiques
5.2.1. Réflectance totale et nuageuse simulée
5.2.2. Signal lidar simulé
5.2.3. Relation entre réflectance et couverture nuageuse simulée
5.2.4. Analyse en régimes de circulation grande échelle
5.3. Comparaison régionale LMDZ / observations
5.3.1. Pacifique Ouest Tropical
5.3.2. Région des stratus Californiens
5.3.3. Pacifique Nord
5.4. Analyse multi-modèles
5.4.1. Fraction nuageuse totale
5.4.2. Fraction nuageuse et distribution verticale nuageuse
5.4.3. Fraction nuageuse en fonction des régimes de circulation dans les tropiques
5.4.4. Relation entre couverture et réflectance nuageuse
5.5. Conclusion
Conclusion
Les outils observationnels : les satellites de l’ A-Train
Caractérisation des propriétés nuageuses observées
Evaluation des propriétés nuageuses simulées par les modèles de climat
Perspectives
Annexe
A. Simulateur PARASOL
B. Simulateur lidar
C. Figures complémentaires sur l’analyse modèle de climat . 155
Acronymes
Liste des symboles
Bibliographie

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