Le syst`eme climatique couvre une large gamme d’´echelles spatiales et temporelles qui inter- agissent entre elles d’une mani`ere compl`etement chaotique et non lin´eaire. Les mod`eles de circulation g´en´erale et les r´eanalyses sont donc des outils tr`es utiles pour la compr´ehension du climat. Cependant, ces simulations num´eriques pr´esentent des r´esolutions assez grossi`eres comparativement `a la taille des PLs ´etudi´es dans cette th`ese. En effet, les PLs et autres m´eso-cyclones des r´egions polaires sont des ph´enom`enes de petite taille, avec des diam`etres compris entre 200 et 1000 km, pour des dur´ees de vie relativement courtes, comprises entre 3 et 36 h (voir par exemple, Businger and Reed , 1989; Rasmussen and Turner , 2003; Renfrew , 2003). Les mod`eles et les r´eanalyses climatiques pr´esentent des d´efinitions spatiales du mˆeme ordre de grandeur. ERAI pr´esente une r´esolution de 0,75°x0,75°, soit une distance entre deux points de grille d’environ 83 km dans la direction Nord/Sud, et 71 km dans la direction Est/Ouest `a 70°N ; et NCEP2 2,5°x2,5°, soit environ 222 km dans la direction Nord/Sud, et 188 km dans la direction Est/Ouest `a 70°N. Condron et al. (2006) ont analys´e la fa¸con dont les m´eso-cyclones polaires sont repr´esent´es dans la r´eanalyse ERA-40 (1,125°x1,125° de
1.7. LES PLS DANS LES MOD `ELES ET R ´EANALYSES 39
Fig. 1.12 – Carte de densit´e de PLs d´etect´es entre 1948 et 2006 (en nombre de PLs d´etect´es pour 250 km²) d’apr`es Zahn and von Storch (2012).
r´esolution spatiale) par comparaison `a des observations satellitaires. Ces auteurs ont utilis´e un algorithme de d´etection automatique, bas´e sur la recherche de maxima locaux du lapla- cien de pression `a la surface de la mer, et de hauteur g´eopotentielle, susceptibles de d´etecter mˆeme de petits ´ev`enements. L’´etude, portant sur le nord-est de l’Atlantique d’octobre 1993 `
a septembre 1995, indique que les cyclones ne sont pas tous repr´esent´es dans la r´eanalyse, et que les cyclones de petite taille sont moins bien repr´esent´es que ceux de grande taille (plus de 80% d´etect´es pour les cyclones exc´edant les 500km, contre pr`es de 20% pour ceux approchant les 100km). On note cependant qu’il n’est pas fait ici de distinction entre les cyclones d’apr`es la vitesse des vents associ´es. Tous les cyclones ne sont donc pas clairement de la cat´egorie “polar low”. R´ecemment, Laffineur (2012) a compar´e la fa¸con dont 29 PLs observ´es par Noer et al. (2011) pendant les hivers de 1999-2000 `a 2000-2001 sont repr´esent´es dans ERA-40 et ERA-I. L’analyse de la pression de surface montre que 13 cas de PLs sur les 29 observ´es par satellite peuvent ˆetre identifi´es dans ERA-I, contre 7 dans ERA-40, et que les vents sont largement sous-estim´es.
Pour palier cette mauvaise repr´esentativit´e des PLs dans les r´eanalyses, plusieurs ´etudes utilisent une technique de descente en ´echelle dynamique, consistant `a coupler un mod`ele global de r´esolution grossi`ere `a un mod`ele r´egional poss´edant une r´esolution plus fine. Ainsi, plusieurs ´etudes de Zahn and von Storch (2008a et b, 2010, 2011) utilisent une version climatique du mod`ele local de pr´evision du service m´et´eorologique allemand, d’une r´esolution de 0.44° sur une aire de 8987 km x 3515 km, coupl´ee `a la r´eanalyse NCEP/NCAR. Cette m´ethode coupl´ee `a une technique de d´etection automatique bas´ee sur un filtrage passe- bande du champ de MSLP leur permet notamment d’´etablir une climatologie `a long terme des PLs dans l’Atlantique Nord (Figure 1.12).
La nouvelle g´en´eration de r´eanalyse peut laisser esp´erer une meilleure repr´esentation des PLs, de par les am´eliorations effectu´ees (meilleure r´esolution, assimilation 4D-Var, sch´emas physiques am´elior´es, . . . ). L’´etude de Laffineur (2012) analyse ´egalement la fa¸con dont les PLs sont simul´es dans M´eso-NH (Mod`ele Non-Hydrostatique `a M´eso-´echelle, Lafore et al., 1999). Ce dernier est un mod`ele atmosph´erique `a aire limit´ee d´evelopp´e par le GAME/CNRM (Groupe d’´etudes de l’Atmosph`ere MEt´eorologique du Centre National de Recherches M´et´eorologiques, M´et´eo-France, CNRS) et le Laboratoire d’A´erologie de Tou- louse (Universit´e Paul Sabatier, CNRS). Visant `a simuler notamment des processus d’´echelle inf´erieur `a 10km (comme la convection), il permet de traiter une large gamme de mouve- ments atmosph´eriques depuis l’´echelle m´eso-alpha, celle des perturbations synoptiques (de l’ordre de 1000 km) jusqu’`a la tr`es fine ´echelle (de l’ordre du m`etre). Il est alors utilis´e en descente en ´echelle, alternativement avec ERA-40 et ERA-I. L’utilisation de M´eso-NH donne de meilleurs r´esultats que ERA-I ou ERA-40, avec 15 cas repr´esent´es lorsque M´eso- NH est coupl´e avec ERA-40, et 19 coupl´e avec ERA-I. Ceci montre que les r´esultats lors de descente en ´echelle sont meilleurs que ceux obtenus dans les r´eanalyses, qu’ils d´ependent de la r´esolution et de la qualit´e de la r´eanalyse avec laquelle elle est coupl´ee, avec notam- ment une bien meilleure repr´esentation des vents de surface. N´eanmoins, ni les nouvelles r´eanalyses, ni les mod`eles `a aire limit´ee ne sont aptes `a repr´esenter l’ensemble des PLs. La comparaison entre les cas de PLs observ´es par Noer et al. (2011) et ceux repr´esent´es dans ERA-40, ERA-I, et M´eso-NH est pr´esent´ee en Figure 1.13.