Dynamique

V.2.2.1 Climatologie zonale

Janvier− T (K) − Sparc Janvier− T (K) − ctm Janvier − T (K) − ccm

Juillet − T (K) − Sparc Juillet − T (K) − ctm Juillet− T (K) − ccm

Fig. V.1. Coupes latitude-pression de la temp´erature (K) moyenn´ee dans le temps et sur un cercle de latitude pour la climatologie sparc (gauche), pour l’exp´erience de r´ef´erence avec le mod`ele arpege- Climat (milieu) et pour l’exp´erience ccm avec la chimie d´etaill´ee (droite) pour les mois de janvier (haut) et de juillet (bas). L’intervalle des contours est de 10 K.

La figure V.1 compare pour les mois de janvier et de juillet la climatologie des temp´eratures en moyenne zonale obtenues avec les simulations cnrm-ctm et cnrm-ccm `a celle de sparc (Randel et al., 2004). Pour les deux simulations, la distribution g´en´erale des temp´eratures est tout `a fait correcte. On note notamment une repr´esentation r´ealiste de la tropopause tropicale et des temp´eratures tr`es basses dans la stratosph`ere d’hiver. Toutefois, le mod`ele cnrm-ctm pr´esente par rapport `a la climatologie sparc des biais de l’ordre de 10 K presque partout `a la stratopause (correctement situ´ee aux environs de 1 hPa). L’introduction d’une chimie d´etaill´ee conduit `a la r´eduction substantielle de ces biais. C’est notamment le cas aux moyennes et hautes latitudes de l’h´emisph`ere d’´et´e et dans les r´egions tropicales. La simulation cnrm-ccm pr´esente cependant une stratosph`ere d’hiver dans l’h´emisph`ere nord plus froide que la simulation cnrm- ctmet que la climatologie sparc. Nous reviendrons plus longuement sur ces aspects dans les paragraphes suivants.

Janvier− u (m.s−1) − sparc Janvier − u (m.s−1)− ctm Janvier − u (m.s−1)− ccm

Juillet − u (m.s−1) − sparc Juillet − u (m.s−1) − ctm Juillet − u (m.s−1) − ccm

Fig. V.2. Idem que la figure (V.1) pour le vent zonal. L’intervalle des contours est de 10 m.s−1. La figure V.2 repr´esente les climatologies de vent zonal associ´ees. Les principales diff´erences entre les simulations cnrm-ctm et cnrm-ccm concernent d’une part l’affaiblissement des jets d’est dans l’h´emisph`ere d’´et´e (ce qui est r´ealiste, mais la position du maximum reste trop proche de l’´equateur, notamment en juillet) et d’autre part le renforcement du vortex polaire dans l’hiver de l’h´emisph`ere nord. L’intensit´e de ce jet semble toutefois l´eg`erement surestim´ee par la simulation cnrm-ccm par rapport `a la climatologie sparc.

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Evaluons d´esormais les performances de cnrm-ctm et cnrm-ccm par rapport `a celles de quelques-uns des mod`eles ayant particip´e `a l’exercice ccm-val2. Nous retenons pour cela le diagnostic pr´esent´e par Eyring et al. (2006) et repris par Eyring et al. (2010) (figure 4.1). La

figure V.3 repr´esente ainsi les biais de temp´erature dans les r´egions polaires (au-del`a de 60°) pour l’hiver et le printemps des deux h´emisph`eres. Les r´esultats obtenus pour le projet ccm- val-2sont proches de ceux du pr´ec´edent exercice d’intercomparaison. Les biais les plus notables surviennent au printemps dans la basse stratosph`ere. Ce biais froid de l’ordre de 5-10 K pr´esent pour la plupart des mod`eles est fortement r´eduit dans l’h´emisph`ere sud pour le mod`ele cnrm- ccm. Il est comparable aux autres mod`eles dans l’h´emisph`ere nord. Dans la haute stratosph`ere,

Biais de temp´erature (K)

Fig. V.3. Biais de temp´erature par rapport `a era40 des climatologies moyennes de temp´erature pour (haut) les r´egions comprises entre 60N et 90N et (bas) entre 90S et 60S pour l’hiver (gauche) et le printemps (droite). Les couleurs attribu´ees `a chacun des mod`eles sont affich´ees dans la colonne de droite. Les biais des r´eanalyses ncep ( ukmo) sont repr´esent´es par des cercles (croix). Les surfaces gris´ees correspondent `a plus ou moins 1 ´ecart-type de la r´eanalyse era40.

la comparaison avec les donn´ees era40 est plus hasardeuse. Les larges diff´erences constat´ees entre les diff´erentes sources (r´eanalyses ncep, era40 et ukmo) sont vraisemblablement dues `a la quasi absence de donn´ees assimil´ees dans ces r´egions de l’atmosph`ere. On remarque toutefois que le mod`ele cnrm-ccm est dans la haute stratosph`ere de l’h´emisph`ere nord plus chaud que le mod`ele forc´e et que la plupart des mod`eles.

Le mod`ele cnrm-ccm d´ecrit l’´etat moyen de l’atmosph`ere moyenne de mani`ere tout `a fait satisfaisante. Voyons comment il simule la variabilit´e extra-tropicale.

V.2.2.2 Variabilit´e extratropicale

Les ondes plan´etaires jouent un rˆole important dans la variabilit´e de la stratosph`ere extra- tropicale (Charney et Drazin, 1961). Nous analysons leur repr´esentation en regardant la valeur moyenne de l’anomalie zonale de vent zonal sur la figure V.4. L’introduction de la chimie in- teractive semble am´eliorer la repr´esentation des ondes quasi stationnaires dans les moyennes latitudes. Dans les latitudes les plus hautes, l’amplitude des ondes semble sur´evalu´ee quelle que soit la simulation. Nous revenons sur la repr´esentation des ondes plan´etaires dans la simulation cnrm-ccmdans la derni`ere partie de chapitre.

La figure V.5 repr´esente le cycle saisonnier des temp´eratures dans la stratosph`ere polaire (moyenne `a 50 hPa au-del`a de 80°). Le mod`ele, quelle que soit sa configuration, reproduit avec pr´ecision les variations de temp´erature et le contraste entre les 2 h´emisph`eres. Le mod`ele avec climatologie d’ozone (ctm) pr´esente toutefois un l´eger biais chaud (autour de 5 K) durant la

(a) era-interim (b) ctm (c) ccm 1h P a (d) era-interim (e) ctm (f) ccm 10 h P a

Fig. V.4.Projection polaire (h´emisph`ere nord) de la moyenne pour le mois de janvier de l’anomalie zonale de vent zonal `a 10 hPa (bas) et 1 hPa (haut) pour la r´eanalyse era-interim (gauche), l’exp´erience ctm (milieu) et l’exp´erience ccm avec chimie interactive (droite). Les intervalles de contours et ´echelles de couleurs sont les mˆemes pour les 2 niveaux repr´esent´es.

fin de l’hiver (f´evrier et mars) dans l’h´emisph`ere nord. La valeur moyenne de temp´erature dans la stratosph`ere polaire de l’h´emisph`ere nord simul´ee par le mod`ele avec chimie interactive est tr`es proche de celle issue de la r´eanalyse era-40. Le mod`ele pr´esente en outre une variabilit´e tr`es r´ealiste des temp´eratures (apparition de r´echauffements stratosph´eriques soudains) `a la fin de l’hiver et au d´ebut du printemps. L’occurrence de ces r´echauffements semble cependant moins fr´equente au d´ebut de l’hiver (d´ecembre). Pour l’h´emisph`ere sud, le mod`ele avec chimie interactive pr´esente ´egalement plus de variabilit´e que le mod`ele forc´e.