4.2 Article soumis dans Climate Dynamics
4.3.3 Des changements dans le futur ?
D’éventuels changements futurs des régimes de temps peuvent intervenir à la fois dans la structure des régimes elle-même, i.e. les états préférentiels de la dynamique atmosphérique peuvent évoluer, et/ou dans la fréquence d’occurrence des régimes, certains régimes pouvant être davantage excités à l’avenir. Cette section se propose d’analyser ces deux types de chan-gements possibles.
Afin de déterminer si d’éventuels changements apparaissent dans le futur dans la structure des régimes de temps, nous calculons les régimes à partir de la SLP journalière des périodes 2046–2065 et 2081–2100 pour chacun des modèles des ensembles définis dans la section 4.3.2.
La méthode de calcul des régimes est la même que lors des calculs précédents. Pour chaque modèle, nous testons la similarité entre les régimes obtenus pour les périodes 2046–2065 et
4.3 Qu’en pensent les régimes de temps ?
Figure4.20 –Anomalies de SLP associées aux régimes d’été :Blocking,Atlantic Ridge,NAO− et Atlantic Low. (a–d) Régimes obtenus à partir du modèle ECHOg, et ré-ordonnés selon la procédure d’identification aux régimes ERA-40 (voir détails dans le texte). (e–h) Idem pour ECH5.(i–l)Idem pour les régimes moyennés sur les modèles composant le sous-ensemble défini dans le Tableau4.6. Les fréquences d’occurrence sur 20c3m sont indiquées pour chaque régime.
Unités : hPa.
SLP anomalies associated with summer weather regimes : Blocking, Atlantic Ridge,NAO− and Atlantic Low.(a–d)Régimes obtained from ECHOg, and re-ordered according to ERA-40 regimes identification (see details in text). (e–h)Same for ECH5. (i–l)Same for regimes averaged over the model-ensemble defined in Table4.6. Frequencies of occurrence over 20c3m are indicated for each regime. Units : hPa.
2081–2100 (notés respectivement1βmj et 2βjm, j ∈1..4) avec les régimes ré-ordonnés obtenus pour 20c3m (βeim,i∈1..4) de la même manière que nous avions comparé les régimes 20c3m aux régimes de référence ERA-40, à savoir en calculant les matrices de corrélations croisées1Rm et
2Rm. Nous considérons ensuite qu’il n’y a pas de changement majeur de structure des régimes si les quatre régimes obtenus sur 20c3m peuvent être identifiés parmi les régimes futurs, selon la condition 4.5. Si tel est le cas, les régimes 1βjm et 2βmj sont à leurs tours ré-ordonnés en
1βejm et 2βejm de façon à placer les corrélations maximales sur la diagonale de la matrice de corrélations (devenuekRem), et à définir les corrélations moyennes comme la moyenne de cette diagonale :
∀k∈1..2 krm = 1 4
4
X
i=1
kRemii (4.7)
Figure 4.21 – Anomalies de SLP associées aux régimes d’hiver : Atlantic Ridge, Blocking, NAO− et NAO+. (a–d) Régimes obtenus à partir du modèle CCC47, et ré-ordonnés selon la procédure d’identification aux régimes ERA-40 (voir détails dans le texte). (e–h) Idem pour IPSL4. (i–l)Idem pour les régimes moyennés sur les modèles composant le sous-ensemble défini dans le Tableau 4.6. Les fréquences d’occurrence sur 20c3m sont indiquées pour chaque régime.
Unités : hPa.
SLP anomalies associated with winter weather regimes : Atlantic Ridge, Blocking, NAO− and NAO+.(a–d)Régimes obtained from CCC47, and re-ordered according to ERA-40 regimes iden-tification (see details in text). (e–h) Same for IPSL4. (i–l)Same for regimes averaged over the model-ensemble defined in Table 4.6. Frequencies of occurrence over 20c3m are indicated for each regime. Units : hPa.
Ces corrélations moyennes sont indiquées dans le Tableau4.7pour chacun des modèles des sous-ensembles. En hiver, pour tous les modèles, les régimes présents peuvent être identifiés parmi les régimes futurs, ce qui indique que, selon notre critère, les régimes hivernaux ne présentent pas de changement structurel majeur. En été seuls trois modèles sur les cinq du sous-ensemble montrent le même comportement (MRI232, IPSL4 et CSI35). ECHOg est étonnant, car ses régimes 20c3m d’été ne sont plus identifiables dans la période intermédiaire 2046–
2065 mais le redeviennent à la fin du siècle, sur la période 2081–2100. Un coup d’oeil à ses matrices de corrélations15 indique que le régime Atlantic Low « disparaît » des régimes1βjm, puis réapparaît dans les régimes 2βjm :
15Dans notre notation, les régimes 20c3m ré-ordonnésβejm sont « en lignes » dans les matriceskRmij, et les régimes futurskβjmsont « en colonnes ».
4.3 Qu’en pensent les régimes de temps ?
Table 4.7 – Corrélations moyenneskrm des régimes futurs avec les régimes 20c3m.
Summer ECHOg MRI232 IPSL4 CSI35 ECH5
2046–2065 - 0.89 0.8 0.71
-2081–2100 0.8 0.77 0.8 0.77
-Winter CCC47 GFDL21 CSI35 ECHOg IPSL4
2046–2065 0.74 0.93 0.79 0.83 0.88
2081–2100 0.82 0.74 0.73 0.78 0.89
Colonnes : modèles des sous-ensembles définis dans le Tableau4.6. Lignes : périodes 2046–2065 et 2081–2100 pour chacune des saisons été/hiver. Voir détails dans le texte.
Mean correlations krm of future regimes with 20c3m regimes. Columns : models from ensembles defined in Table 4.6. Rows : 2046–2065 and 2081–2100 periods for both summer/winter seasons.
See details in text.
1RECHOg =
−0.37 0.78 −0.78 0.60 0.90 0.41 −0.44 −0.72
−0.48 −0.85 0.93 0.11
−0.07 −0.30 0.24 0.07
et :
2RECHOg =
−0.17 0.92 −0.82 0.19
−0.86 0.03 −0.10 0.79 0.48 −0.35 0.80 −0.89 0.67 −0.66 0.01 −0.04
Le fait que les régimes soient identifiables sur 2081–2100 nous invite à penser que la « dis-parition » de l’Atlantic Low durant 2046–2065 est probablement due à un « accident » de la méthode de calcul des régimes, peut-être lié à la taille réduite de la période de calcul (20 ans pour chacune des période futures). Mais on ne peut totalement exclure un changement intrinsèque de la structure des régimes ECHOg durant cette période intermédiaire.
Quant au modèle ECH5, pour lequel les régimes 20c3m ne sont plus identifiables dans le futur, l’analyse de ses matrices de corrélations indique que les régimes obtenus pour les périodes futures sont en réalité anti-corrélés aux régimes 20c3m, si bien que l’on pourrait parfaitement
— du moins si le terme existait — les anti-identifier (cf. valeurs en italiques) :
1RECH5=
0.55 0.62 −0.11 -0.90 0.65 0.00 -0.95 0.46 -0.85 0.34 0.56 −0.08
−0.47 -0.89 0.59 0.48
et :
2RECH5=
-0.95 0.41 −0.16 0.60 0.38 0.54 -0.92 0.13 0.08 -0.97 0.62 0.23 0.47 −0.12 0.56 -0.91
Du point de vue dynamique, le fait de trouver des régimes opposés démontre un changement certain. Néanmoins, du point de vue mathématique, cela peut découler d’une décomposition en EOFs opposées, mais qui traduisent la même variance des SLP journalières. On ne peut donc pas réellement parler de changement de structure des régimes, d’autant plus que les valeurs absolues de ces anti-corrélations sont très hautes (
krECH5
>0.9).
Au final, il apparaît ainsi que les régimes des sous-ensembles de modèles CMIP3 ne semblent pas révéler de changements majeurs, selon notre critère, dans les périodes futures. Néanmoins, soyons conscients que, d’une part, notre critère basé sur la possibilité d’identifier les régimes peut être discutable (en particulier il devient caduque dans le cas d’ECH5 en été où les régimes obtenus sont opposés aux régimes de référence), et que, d’autre part, notre étude dépend de l’hypothèse forte que le nombre de régimes est — et reste — égal à quatre (pas d’apparition ou disparition de régimes). Gardons à l’esprit que certains travaux se basent sur cinq régimes de temps pour 20c3m (e.g., Plaut and Simonnet, 2001).
Sous notre hypothèse que les régimes d’un modèle donné n’évoluent pas de manière im-portante dans le futur, il est légitime de considérer que l’on peut représenter la dynamique atmosphérique future de ce modèle à partir des régimes obtenus sur 20c3m. Nous pouvons alors nous intéresser à d’éventuels changements dans l’occurrence de ces régimes au cours des périodes futures. Nous classons ainsi, pour chaque modèle des sous-ensembles, chaque jour de 2046–2065 et 2081–2100 dans l’un des quatre régimes 20c3m du modèle, en se basant sur un critère de distance euclidienne décrit dans l’annexe A.
L’évolution des fréquences d’occurrence est ainsi synthétisée sur la Figure 4.22. En été (Figure 4.22a), on observe une augmentation du Blocking au détriment de la NAO− pour quasiment tous les modèles de notre sous-ensemble, malgré une assez forte dispersion inter-modèle : en particulier le inter-modèle CSI35 simule une augmentation de la NAO− d’été. Les évolutions des régimes Atlantic Ridge et Atlantic Low sont peu perceptibles : si l’on observe dans l’ensemble une légère augmentation de la fréquence du premier au détriment du deuxième, les modèles sont loin de s’accorder. Ces résultats sont cohérents avec les études de Boé (2007) et Najac (2008), qui calculaient les fréquences d’occurrence des modèles CMIP3 à partir d’une classification unique (et non modèle-dépendante) sur respectivement les régimes ERA-40 et les régimes obtenus à partir de la SLP de tous les modèles CMIP3.
4.3 Qu’en pensent les régimes de temps ?
Blocking Atl Ridge NAO− Atl Low
● ECHOg
Atl Ridge Blocking NAO− NAO+
● CCC47
Figure 4.22 – Fréquences d’occurrence des régimes(a)d’été et (b)d’hiver, pour chacune des périodes 20c3m, 2046–2065 et 2081–2100 (colonnes respectivement de gauche, du milieu et de droite). Chaque point représente un modèle des sous-ensembles CMIP3 définis au Tableau4.6, et les fréquences ERA-40 (20c3m) sont en bleu. Les barres représentent les fréquences moyennes.
Frequencies of(a)summer and(b)winter regimes occurrence, for each period 20c3m, 2046–2065 and 2081–2100 (respectively left, middle and right columns). Each point represents one model from CMIP3 ensembles defined in Table4.6, and ERA-40 frequencies (20c3m) are in blue. Bars represent mean frequencies.
En hiver, tous les modèles du sous-ensemble s’accordent sur une baisse de la fréquence du régime NAO− (Figure 4.22b). Tous ? Non ! Le modèle IPSL4 simule à l’inverse une très nette augmentation. En revanche la redistribution sur les autres régimes apparaît moins claire, avec, à l’image des régimes d’été, une forte modèle-dépendance. Si les modèles CCC47 et IPSL4 répercutent leurs respectives diminution et augmentation de la fréquence de laNAO−de façon symétrique sur laNAO+, ce n’est pas le cas des trois autres modèles. En particulier, ECHOg favorise la fréquence duBlocking, et GFDL21 celle de l’Atlantic Ridge. Là encore, ces résultats sont cohérents avec les travaux de Boé (2007) et Najac (2008).
Retenons ainsi que si la structure la structure intrinsèque des régimes ne semble pas évoluer de façon significative dans les projections climatiques, leurs fréquences d’occurrences respec-tives révèlent une tendance à la baisse, quelque soit la saison, de la NAO−, qui se traduit par une augmentation du Blocking d’été, et par une augmentation conjointe, en hiver, de la NAO+, duBlocking, et même de l’Atlantic Ridge pour certains modèles. Insistons enfin sur la grande dispersion inter-modèle qui caractérise ces changements de fréquences d’occurrences, et qui entraîne une grande source d’incertitude en ce qui concerne les changements de circulation dans le futur.