La capacité du modèle utilisé dans le cadre de cette thèse à représenter correctement la variabilité climatique des moyennes latitudes dans l’hémisphère Nord et à capturer la réponse au signal de petit échelle de la SST de façon réaliste est évaluée à partir de la comparaison des champs simulés aux observations et réanalyses.
2.2.1 La réanalyse ERA-Interim
La réanalyse atmosphérique ERA-Interim est obtenue à partir du modèle de prévision à courte échéance IFS (Integrated Forecasting System) développé au Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (ECMWF, pour European Centre for Medium Range Weather Forecasts en anglais). ERA-Interim intègre un très grand nombre d’observations, obtenues par différents satellites, radiosondes, avions, bouées, ballons et stations météorologiques (voir Figure 2.2). C’est aujourd’hui la réanalyse atmosphérique la plus récente de l’ECMWF, elle succède à ERA-40 en corrigeant les problèmes qui y avaient été identifiés, comme l’intensité du cycle hydrologique, la qualité de la circulation stratosphérique et l’homogénéité temporelle des observations. Elle couvre actuellement la période allant du 1er janvier 1979 au 28 février 2013 toutes les trois heures, et fait l’objet d’une actualisation régulière afin de s’étendre le plus possible vers le moment présent. Elle est calculée sur la grille gaussienne T255, sa couverture spatiale est globale à une résolution d’environ 0.75°x0.75° sur 37 niveaux de pression, ce qui permet de prendre en compte des processus de petites échelles permettant notamment de mieux représenter les précipitations par rapport à la précédente réanalyse (ERA40) de l’ECMWF. Le papier de référence est Simmons et al. (2006). Plus d’informations sur le modèle de prévision et la méthode d’assimilation de données mise en œuvre sont présentées dans Dee et al. (2011).
2.2.2 La réanalyse MERRA
MERRA (Modern–Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Riene- cker et al. (2011)) est une réanalyse produite à partir des observations du satellite Système d’Observation de la Terre (EOS, pour Earth Observing System) de la NASA sur la période 1979-présent. Le modèle utilisé est GEOS-E ADAS (Atmospheric Data Assimilation Sys- tem, Rienecker et al. (2011)) version 5.2 avec une configuration ayant une résolution de 1/2° latitude x 2/3° longitude sur 72 niveaux verticaux. Une des améliorations apportées par MERRA par rapport aux autres produits de réanalyse est l’intégration d’une méthode de correction des biais de mesure de la radiance pendant l’étape d’assimilation des données, ce qui permet d’ajuster en continu l’estimation du biais afin de maintenir la cohérence avec les autres paramètres de l’analyse, contrairement aux autres réanalyses pour lesquelles cette étape de débiasage a lieu après l’assimilation des observations.
du climat, comme sa variabilité par exemple, des différences importantes peuvent persis- ter pour certaines quantités comme les flux turbulents à la surface. Ces différences sont dues aux différents modèles et techniques utilisés par les réanalyses. Nous avons choisi la réanalyse MERRA pour compléter ERAI dans l’évaluation des flux turbulents du modèle dans la région du GS (voir section 3.3), car elle représente généralement assez bien les flux de chaleur turbulents à la surface. Cependant, Roberts et al. (2012) ont montré une sous- estimation systématique dans les régions de courants de bord ouest due à une covariabilité plus faible du vent aux gradients de température de l’air près de la surface que dans les observations.
2.2.3 Les SST NOAA par interpolation optimale
Les SST NOAA-OI, pour National Oceanic and Atmospheric Administration Optimal Interpolation (fournies par NOAA/OAR/ESRL, http ://www.esrl.noaa.gov/psd/, Rey- nolds et al. (2002)), ont été utilisées au cours de cette thèse pour évaluer l’intensité de l’interaction air-mer de petite échelle représentée par le modèle, et ont également servi de forçage (condition aux limites) au modèle d’atmosphère ARPEGE. Les fractions de glace issues du même jeu de réanalyses ont également été utilisées comme forçages océaniques.
Ce produit d’analyse a été calculé par méthode d’interpolation optimale (OI, décrite dans Reynolds et al. (2007)) à une résolution spatiale de 0.25° et à une fréquence jour- nalière. Il utilise une combinaison des SST issues des données satellite du radiomètre in- frarouge AVHRR (pour Advanced Very High Resolution Radiometer) et du radiomètre à micro-ondes AMSR (Advanced Microwave Scanning Radiometer) du satellite Système d’Observation de la Terre (EOS, pour Earth Observing System) de la NASA. Des obser- vations issues de bouées et de bateaux sont également prises en compte et permettent un ajustement de grande échelle des biais des observations satellites par rapport à des obser- vations in situ (voir Figure 2.3). La période de disponibilité des données s’étend de juin 2002 (date à partir de laquelle AMSR a été mis en service) à octobre 2011 (date à laquelle AMSR a cessé de fonctionner). Dans ce produit d’analyses combinant deux jeux d’observa- tions satellites, les données AVHRR sont utilisées en priorité dans les régions côtières (où AMSR ne fonctionne pas). Dans le cas des régions sans nuages, l’utilisation combinée de mesures infrarouge et micro-onde permet de réduire les biais systématiques des méthodes car leurs erreurs caractéristiques sont indépendantes.
Figure 2.3 – Schéma représentant les observations et réanalyses utilisées pour produire les SST NOAA-OI. Extrait de www.ncdc.noaa.gov/sst/description.php.
2.2.4 Les vents à la surface QuikSCAT
Le satellite QuikSCAT a été lancé en 1999 avec à son bord un scatteromètre permet- tant de mesurer la vitesse des vents près de la surface des océans, des terres émergées et de la couverture de la glace dans une bande continue de 1800 km de large, en réalisant approximativement 400.000 mesures et couvrant 90% de la surface terrestre chaque jour. QuikSCAT fait partie du programme EOS de la NASA. Ses objectifs scientifiques com- prennent notamment l’acquisition de mesures globales à haute résolution et par tous les temps des vents près de la surface des océans, permettant de déterminer les forçages at- mosphériques, la réponse de l’océan et les mécanismes d’interactions air-mer sur plusieurs échelles spatiales et temporelles. Cette réanalyse offre donc le meilleur compromis entre la résolution spatiale du champ de vent et la longueur de la plage de temps disponible, c’est pourquoi nous l’avons choisie pour évaluer le réalisme de l’interaction air-mer de petite échelle simulée par le modèle.
Le jeu de données de la vitesse du vent à 10 mètres couvre la période allant de juin 1999 à novembre 2009 (date à laquelle la mission s’est terminée), avec un vecteur vent à la résolution de 25 kilomètres. Les vents observés à la surface de la mer par le scatteromètre du satellite QuikSCAT permettent de détecter les fines structures de la réponse atmosphérique aux gradients de petite échelle spatiale de la SST.