Pour améliorer les paramétrages des nuages dans les modèles de prévision, nous avons proposé de développer un modèle 3D à microphysique détaillée pour qu’il puisse servir de référence. En effet, l’introduction d’une microphysique détaillée dans un modèle de prévision n’est pas envisageable pour l’instant, vu l’impact sur les temps de calcul. Par contre, la comparaison des résultats du modèle 3D à microphysique détaillée avec ceux de modèles à microphysique simplifiée pourrait nous éclairer sur les performances des différents types de paramétrages des nuages, nous permettre d’en tester de nouveaux et orienter le choix vers la solution la plus pertinente. Ce travail de thèse s’inscrit dans cet objectif. Il s’agissait en effet de compléter les processus microphysiques d’un modèle 3D de nuage (Leporini, 2005) appelé DESCAM 3D (DEtailed SCAvenging Model) avec une représentation de la phase glace.
Dans la première partie de ce manuscrit, nous avons exposé le fonctionnement du modèle DESCAM-3D. Par rapport aux autres modèles 3D à microphysique détaillée existants dans la littérature, nous avons montré que ce modèle est le plus adapté pour l’étude des interactions entre les particules d’aérosol et les nuages.
Dans le deuxième chapitre, nous avons comparé les performances du modèle DESCAM avec un autre modèle à microphysique détaillée plus complexe : EXMIX (cloud model with EXternally MIXed aerosol particles). Dans un cadre dynamique 1D½, un nuage convectif de la campagne CCOPE* a été simulé avec EXMIX (Leroy et al., 2006) et DESCAM 1D½. Grâce à cette étude, nous avons établi une dépendance forte du processus d’activation en fonction de la température, non prise en compte auparavant dans les modèles utilisant l’hypothèse d’équilibre pour les particules d’aérosol humides (équation de Koehler). Une correction du schéma d’activation a été proposée et a permis d’obtenir pour DESCAM 1D½ des résultats proches de ceux produits par EXMIX dans le
* Cooperative Convective Precipitation Experiment
cas de cette simulation d’un nuage convectif (Leroy et al., 2007a). Ceci tout en permettant une réduction importante du temps de calcul par rapport à EXMIX.
La partie microphysique froide a ensuite été ajoutée au modèle 3D à microphysique chaude détaillée de Leporini (2005). Cette nouvelle version de DESCAM 3D a ensuite été validée par comparaison avec des mesures microphysiques. Le premier cas issu de la campagne CRYSTAL-FACE† est un cumulonimbus avec une enclume d’environ 20 km d’envergure et, nous disposons pour ce cas de mesures aéroportées à une altitude proche de 10 km. La simulation avec DESCAM 3D a montré la capacité de notre modèle à reproduire les observations pour la vitesse verticale, la température et les contenus en eau et en glace. Dans la partie mixte du noyau convectif, les spectres des particules simulés par DESCAM sont en accord avec ceux mesurés par les sondes FSSP et 2D-C. Une deuxième validation a été effectuée sur un cas de moyenne convection dans la région des Cévennes-Vivarais. Là encore, le modèle a montré sa capacité à reproduire les mesures disdrométriques et radar disponibles.
La simulation du cas de CRYSTAL-FACE nous a également permis de nous pencher sur la question de l’origine des particules qui servent de noyau de condensation / congélation dans les enclumes des nuages convectifs. Avec DESCAM 3D, réduire de 95% le nombre de particules d’aérosol entre 6 et 10 km d’altitude provoque de faibles changements dans le nombre d’hydrométéores simulé à 10 km. En revanche, changer le spectre dans la couche limite provoque des modifications notables dans l’évolution dynamique du nuage et a donc des répercussions à haute altitude. Dans l’enclume, le nombre de cristaux simulé augmente significativement entre le cas propre et le cas pollué.
Ces résultats sont en désaccord avec ceux de Fridlind et al. (2004), qui ont également simulé ce cas de CRYSTAL-FACE avec un modèle 3D à microphysique détaillée.
Malheureusement, le papier de Fridlind et al. (2004) décrit très sommairement le modèle utilisé et donne finalement peu de détails sur les résultats de leur simulation. Ainsi, il est difficile d’expliquer clairement pourquoi il y a une telle différence entre leurs résultats et les nôtres.
Le cas de moyenne convection sur le massif des Cévennes a servi de base pour une étude de sensibilité. Nous avons étudié sur l’impact des particules d’aérosol sur la phase glace et la précipitation au sol. Avec un spectre initial des particules d’aérosol pollué au lieu de continental, le contenu en glace semble inchangé. En revanche, nous avons remarqué une diminution du nombre des gouttes de pluie au profit des gouttes de nuage.
Nous avons également constaté un net retard de la précipitation au sol dans le cas pollué
† Cirrus Regional Study of Tropical Anvil and Cirrus Layers – Florida Area Cirrus Experiment
et un cumul final de pluie au sol inférieur de 15% à celui du cas continental. Ces différences ont été interprétées à l’aide de l’analyse des processus dynamiques et microphysiques.
Par rapport au cas de CRYSTAL-FACE, les différences entre le cas continental et pollué sont beaucoup moins marquées car les changements dans le nombre de particules d’aérosol sont aussi moins extrêmes : dans le cas des Cévennes, le nombre de particules d’aérosol a été multiplié par un facteur 3 entre les cas continental et pollué, alors que dans le cas de CRYSTAL-FACE, on a un facteur 16 entre les cas propre et pollué.
Nous avons également testé l’influence de la phase glace sur le cas des Cévennes.
Lorsque les cristaux de glace sont présents dans un nuage, ils consomment la vapeur d’eau et l’air devient sous-saturé par rapport à l’eau. L’effet Bergeron-Findeisen est alors actif et les gouttelettes présentes dans ces couches s’évaporent au profit des cristaux de glace. Sans les cristaux, l’humidité relative par rapport à l’eau reste au-dessus de 100%
dans ces altitudes et atteint même des valeurs supérieures à celles dans les basses couches.
La croissance des gouttes par déposition de vapeur est plus efficace, et la coalescence devient active plus tôt dans l’évolution du nuage. Par conséquent, les précipitations se produisent également plus tôt lorsque la phase glace est inactive dans le modèle, et le cumul de pluie au sol en fin de simulation augmente. Afin de confirmer ces résultats, des études complémentaires sont nécessaires, sur d’autres cas de précipitation intense dans la région des Cévennes-Vivarais.
Lors de la présentation du modèle DESCAM-3D, nous avons déjà noté quelques faiblesses dans le traitement de certains processus. Un certain nombre d’améliorations, par exemple concernant la phase glace, pourraient être envisagées. Une première étape serait d’étudier l’influence de la masse volumique de la glace pour déterminer quels sont les impacts sur les résultats du modèle :
- d’un changement de la masse volumique de la glace de 0.9 à 0.7 g cm-3 - d’une variation de la masse volumique avec le rayon des cristaux.
De telles études peuvent évidemment être réalisées dans un premier temps avec DESCAM 1D½. Il faudrait ensuite envisager de faire de la masse volumique de la glace une variable pronostique.
Une autre piste d’amélioration consiste à développer l’utilisation de plusieurs fonctions pour la phase glace afin de représenter les différentes formes de cristaux de glace (un premier essai se trouve en annexe D). Cette solution doit cependant être mise en balance avec la précédente car elle implique une augmentation plus importante du nombre de paramètres que l’ajout de la masse volumique seule.
Un dernier point à améliorer concerne le processus de la fonte des cristaux. Pour cela, il faut ajouter une fonction pour garder en mémoire quelle fraction du grêlon est en réalité liquide en s’inspirant des travaux de Mioche (2006) réalisés avec le modèle EXMIX. Les processus de fonte et du givrage pourraient alors être améliorés pour tenir compte des deux modes de croissance (humide et sec) possibles pour les grêlons. Une représentation de ce type pour la phase glace permettrait de simuler les phénomènes de bande brillante.
Malgré ces améliorations qui restent à développer, DESCAM-3D est désormais opérationnel et donne des résultats satisfaisants. Nous allons donc utiliser le modèle dans les grandes campagnes de mesure en cours, comme AMMA (African Monsoon Multidisciplinary Analyses) ou ASTAR (Artic Study of Tropospheric Aerosols, clouds and Radiation), ou à venir, comme COPS (Convective and Orographycally-induced Precipitation Study) ou encore HYMEX (Hydrological cycle in the Mediterranean Experiment).
Ensuite, comme un des points forts de DESCAM-3D est de conserver la masse d’aérosol dans les hydrométéores, une autre application possible sera l’étude du lessivage des particules d’aérosol par un nuage ou encore après plusieurs cycles nuageux.
Enfin, pour revenir à l’objectif principal qui est d’améliorer la représentation des nuages dans les modèles à microphysique paramétrée, il faudrait maintenant passer à la phase de comparaison entre des modèles paramétrés comme Méso-NH ou RAMS (Regional Atmospheric Modelling System) et DESCAM-3D. De tels travaux pourraient certainement mettre en lumière les différences entre ces modèles et même conclure quant à la qualité respective des différents paramétrages utilisés.