Simulation d’un nuage convectif avec DESCAM-3D: Comparaison des résultats
4 Sensibilité au spectre des particules d’aérosol utilisé dans les basses couches
4.2 Nombre des hydrométéores à 10 km
La figure 3.29 représente le nombre de gouttes simulé par le modèle selon une coupe horizontale pour l’altitude 10 km. Les résultats obtenus dans le cas propre et pollué sont présentés pour plusieurs temps d’intégration (38, 40 et 42 minutes). Après 38 minutes d’intégration, le nombre de gouttes simulé à 10 km d’altitude est nettement plus élevé dans le cas pollué. Cependant, cette situation ne perdure pas. Après 40 minutes
d’intégration, le nombre de goutte simulé à 10 km est quasiment le même quelque soit le spectre utilisé pour l’initialisation des particules d’aérosol dans les basses couches. Après 42 minutes d’intégration, la situation est maintenant inversée par rapport à celle à 38 minutes : le nombre des gouttes est plus élevé dans le cas propre que dans le cas pollué.
Ainsi, le nombre des gouttes diminue de façon continue entre 38 et 42 minutes dans le cas pollué. Dans le cas propre, on assiste plutôt à une augmentation de ce nombre entre 38 et 40 minutes puis à une stagnation autour de 200-300 cm-3. Du fait de ces évolutions différentes, il est possible de retrouver une situation presque identique dans les deux cas autour de 40 minutes : le nombre des gouttes est autour de 200 cm-3 dans les cellules de convection quelque soit le cas considéré.
La figure 3.30 est l’analogue de la figure 3.29 mais pour le nombre des cristaux. Le nombre des cristaux étant donné par litre, il faut tenir compte d’un facteur 1000 par rapport au nombre des gouttes de la figure 3.29 donné par centimètre cube. Dans 5 des 6 coupes horizontales de la figure 3.29, le nombre maximal de goutte dépasse les 200 cm-3 et est donc toujours nettement supérieur à celui des cristaux qui reste inférieur à 75 cm-3. La situation est moins claire pour la coupe horizontale à 42 min dans le cas pollué car à la fois les nombres des gouttes et des cristaux sont inférieurs à 50 cm-3.
Dans le paragraphe 3.2, nous avons constaté que le nombre de cristaux était peu différent entre les cas baseline et 5%AP6. En revanche, lorsque nous changeons la concentration en particules d’aérosol dans les basses couches, nous voyons cette fois-ci apparaître des différences importantes : le nombre de cristaux simulé dans le cas pollué est clairement supérieur à celui simulé dans le cas propre quelque soit le temps d’intégration considéré sur la figure 3.30.
L’évolution temporelle du nombre des cristaux reste assez proche de celle des gouttes.
Dans le cas propre, on stagne autour de 2500 l-1 mais avec quelques petites zones où l’on dépasse les 10 000 l-1 (soit 10 cm-3). Dans le cas pollué, on a une diminution lente du nombre des cristaux dans la partie du nuage autour de (X,Y) ~ (25 km, 25 km) qui semble être le noyau convectif principal.
Cas propre Cas pollué
Cas propre Cas pollué
Figure 3.30 : Coupe horizontale à 10 km d’altitude du nombre des cristaux (l-1) simulé par DESCAM 3D après 38, 40 et 42 minutes d’intégration dans les cas propre (à gauche) et pollué (à droite).
Pour les hautes altitudes, la présence des gouttes est déterminée par la dynamique (cf.
paragraphes 2.5.3 et 2.5.4). On a des gouttes en nombre important lorsqu’une ascendance récente en amène depuis les basses couches. Une fois arrivées dans ces hautes altitudes, le nombre des gouttes diminue progressivement du fait de l’évaporation d’une part et de la congélation pour donner des cristaux d’autre part. Les différences notées dans la dynamique du nuage dans les cas propre et pollué (cf. Fig. 3.26) sont donc responsables de ces évolutions différentes du nombre des gouttes à 10 km. L’évolution plus rapide du nuage formé à partir d’une masse d’air polluée se traduit à 10 km d’altitude par une arrivée massive de gouttes vers 38 minutes d’intégration. Mais à 40 minutes, il n’y a déjà plus d’ascendance forte qui règne dans les hautes altitudes dans le cas pollué (cf. Fig.
3.26d) et qui pourrait amener de nouvelles gouttes. L’évaporation et la congélation font donc progressivement diminuer le nombre des gouttes entre 38 et 42 minutes. Dans le cas propre, les ascendances fortes arrivent à 10 km entre 38 et 40 minutes d’intégration : on voit donc le nombre de gouttes augmenter entre ces deux temps d’intégration.
Pour les cristaux, leur présence à 10 km d’altitude est moins dépendante des vents ascendants. Certes, la formation des cristaux par nucléation hétérogène dépend étroitement de la sursaturation par rapport à la glace et donc de l’évolution dynamique du nuage. Cependant, à 10 km la nucléation homogène est active et congèle massivement les gouttes. Vu les différences dans le nombre des gouttes à 38 min (jusqu’à 750 cm-3 dans le cas pollué mais seulement 100 cm-3 dans le cas propre, cf. Fig. 3.29), on retrouve ces différences dans le nombre des cristaux. Et, une fois formés, les conditions de température et d’humidité à 10 km permettent aux cristaux de subsister voir même de grandir. La survie des cristaux à 10 km d’altitude est assez peu dépendante des vents ascendants forts et donc de la dynamique du nuage. C’est pourquoi on voit clairement une augmentation du nombre des cristaux à 10 km entre les cas propre et pollué alors qu’il est difficile de tirer une conclusion aussi générale pour le nombre des gouttes.
En résumé, les modifications dans la dynamique du nuage entre les cas propres et pollués conduisent à des changements importants dans l’évolution du nombre des gouttes à 10 km. Le nombre de cristaux formés est plus important dans le cas pollué au niveau des centres convectifs. Ces différences se retrouvent ensuite dans l’enclume avec un nombre de cristaux plus élevé dans l’enclume du nuage pollué.
4.3 Comparaison avec les résultats de Fridlind et al. (2004)
Les résultats de Fridlind et al. (2004) sont présentés sur la figure 3.31. Comme pour la comparaison des cas baseline et 5%AP6 (sans particules d’aérosol au dessus de 6 km), le nombre total des hydrométéores est tracé en fonction de la vitesse verticale pour tous les
points du domaine et au moment où la vitesse verticale simulée par leur modèle à 10 km d’altitude atteint une valeur maximale proche de celle observée.
Figure 3.31 : Nombre total de particules (gouttes + cristaux) en fonction de la vitesse verticale simulé par Fridlind et al. (2004), pour les cas propre (E) et pollué (F). Comme pour la figure 3.24, les points rouges correspondent aux observations et les points verts et bleus sont les résultats du modèle respectivement à 9.9 et 10.3 km d’altitude.
La figure 3.31 ne montre pas de grands changements dans le nombre total des hydrométéores à 10 km entre les cas propre et pollué. D’ailleurs, Fridlind et al. (2004) déduisent de leurs résultats que la concentration des particules d’aérosol dans les basses couches a finalement une influence moins importante sur le nombre d’hydrométéores dans l’enclume du nuage que la concentration des particules d’aérosol au dessus de 6 km.
Les résultats de DESCAM 3D sont représentés sur la figure 3.32 après 38, 40 et 42 minutes d’intégration. On retrouve les remarques faites lors de l’étude des figures 3.29 et 3.30 : à 38 et 42 minutes d’intégration, les cas propre et pollué donnent des nombres d’hydrométéores très différents. A l’inverse, la figure à 40 min d’intégration se rapproche plutôt des résultats de Fridlind et al (2004) : la répartition du nombre des hydrométéores en fonction de la vitesse verticale est finalement peu changée à 40 min entre les cas
Figure 3.32 : Nombre total de particules (gouttes + cristaux) en fonction de la vitesse verticale, simulé par DESCAM 3D pour les cas propre (bleu) et pollué (rouge) après 38 (Fig. 3.32a), 40 (Fig. 3.32b) et 42 (Fig. 3.32c) min d’intégration. Note : la valeur maximale pour l’axe des ordonnées est de 1000 cm-3 pour la figure 3.32a, mais seulement 400 cm-3 sur les figures 3.32 b et c.
a) b) c)
Ainsi, comme nous l’avons déjà abordé au paragraphe 3.3, l’étude de l’influence des particules d’aérosol sur les propriétés d’un nuage convectif et de son enclume ne peut pas se limiter à une comparaison pour un moment donné. En effet, si on considère séparément les trois figures 3.32 a, b et c, alors on peut arriver à trois conclusions différentes et même contradictoires. Pour étudier la dépendance d’un paramètre donné en fonction du nombre des particules d’aérosol, il est donc indispensable de regarder l’évolution temporelle de ce paramètre et non sa valeur à un temps d’intégration fixé. Cette approche est en effet nécessaire car, comme le montrent clairement les résultats de DESCAM 3D, le nombre de particules d’aérosol dans les basses couches a un impact sur l’évolution dynamique du nuage.