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Evaluer les mod`eles de climat `
A court terme, il apparait ´evident de r´ealiser des corr´elations avec un d´ecalage temporel, afin de lever les incertitudes quand aux relations qui lient l’occurrence des classes nuageuse et les moments de la distribution de l’humidit´e. Introduire une dimension temporelle aux corr´elations pourrait permettre notamment de mieux comprendre les liens complexe entre les diff´erentes
cat´egories de cirrus et l’humidification/ass`echement de la haute troposph`ere.
Ensuite, afin de mieux d´ecrire les relations entre chaque cat´egories nuageuses et la distri- bution de l’humidit´e, il faudra r´ealiser une analyse en composantes principale afin de d´e-corr´eler les diff´erentes cat´egories nuageuses qui sont corr´el´ees entre elles (par exemple, nuages hauts et cirrus ´epais, les second ´etant issus des premiers).
Enfin, cette ´etude des relations entre l’occurrence des diff´erentes cat´egories nuageuses et la distribution de l’humidit´e pourrait, `a terme, permettre d’´evaluer et d’am´eliorer les mod`eles de climat. En effet dans les mod`eles, la repr´esentation de la n´ebulosit´e et de la distribution de l’humidit´e `a l’´echelle sous-maille est un enjeu majeur. Notamment, le d´eclenchement de la convection dans les mod`eles est enclench´e lorsque le l’humidit´e atteint une valeur seuil. Ce seuil est il le mˆeme au dessus de l’oc´ean et du continent ? Est-il le mˆeme pour la MJO et la Mousson ?
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A terme, cette ´etude des relations statistique entre les classes nuageuses et la distribution de l’humidit´e doit aboutir au d´eveloppement de mod`eles de r´egression multiples, permettant de mod´eliser : (1) une courbe de distribution d’humidit´e de l’environnement, sachant la population nuageuse ; (2) les diff´erentes fractions nuageuses, sachant la distribution de l’humidit´e.
Am´eliorer les pr´evisions cycloniques `
A court terme, il est n´ecessaire d’introduire les asym´etries du typhon dans le mod`ele diagnostique afin notamment de faire apparaitre des structures subsidentes et r´ealiser un bilan plus pr´ecis `a l’ordre 1. En effet, si l’intensification est reli´ee `a l’ordre 0, en revanche, la trajec- toire est influenc´ee `a court terme par les asym´etries. Pour cela, il est n´ecessaire d’am´eliorer la fonction qui mod´elise la d´epression. Les asym´etries pourront ˆetre introduites, dans un premier temps, sous formes d’anomalies de pr´ecipitations (et donc de vent vertical) dans des cadrans en divisant le typhon en quatre, selon la direction de d´eplacement.
Ensuite, il apparait n´ecessaire de g´en´eraliser le mod`ele diagnostique afin de l’appliquer `
a d’autres typhons/cyclones/ouragans et dans d’autres bassins. Cette g´en´eralisation permet- trait de v´erifier l’efficience sur des cyclones d’intensit´es et de tailles diff´erentes, en r´ealisant un ´
echantillonnage statistiquement robuste et repr´esentatif des diff´erents cyclones.
Finalement, la m´ethodologie consistant `a calculer le terme de production/consommation d’humidit´e instantan´e d’un cyclone, permet d’acc´eder au terme de production/consommation de chaleur latente. Or, la production (ou consommation) de chaleur latente au sein d’un cyclone est le moteur de l’intensification (ou de la diminution) de la circulation cyclonique. La mise en place d’une chaine de traitement automatis´ee `a partir de plateformes spatiales telles que Megha-Tropiques, pourraient permettre l’am´elioration des pr´evisions cycloniques, en acc´edant quasi instantan´ement au terme de production/consommation de chaleur latente, qui est un pr´edicteur robuste de l’activit´e cyclonique.
Une nouvelle mission Megha-Tropiques ?
Les deux approches d´evelopp´es dans cette th`ese reposent principalement sur les donn´ees de Megha-Tropiques. Toutefois, ces donn´ees ne permettent pas d’acc´eder `a toutes les variables utiles (exemples : la vitesse des vents et les types nuageux). En effet, les champs de vents
ont du ˆetre calcul´es `a partir des pr´ecipitations et des donn´ees de ERA-Interim. ´Egalement, les donn´ees de cat´egories nuageuses d’autres satellites ont ´et´e projet´ees dans les pixels de SAPHIR, ce qui engendre un d´ecalage temporel allant parfois jusqu’`a 30 minutes. Si l’on souhaite, dans l’avenir, poursuivre ce type d’´etudes, il faudrait envisager le d´eveloppement d’une plateforme pluri-instrumentale ou d’un train de satellites comprenant : un radiom`etre similaire `a SAPHIR pour obtenir des donn´ees d’humidit´e de la troposph`ere libre ; un radiom`etre similaire `a MA- DRAS pour obtenir des donn´ees de pr´ecipitation ; un radiom`ere infrarouge pour obtenir des donn´ees de classification nuageuse ; un raddar doppler pour ´etudier la structure de la convection et notamment les composantes du vent (projet DYCECT ; DYnamique de l’´energie et Cycle de l’Eau dans la Convection Tropicale).
Acronymes
ADEOS Advanced Earth Observing Satellite
AMSR Advanced Microwave Scanning Radiometer AMSU Advanced Microwave Sounding Unit
ATMS Advanced Technology Microwave Scanner DMSP Defense Meteorological Satellite Program
EOS Earth Observing System
GCOM-W Global Change Observation Mission - Water
GMI GPM Microwave Imager
GPM Global Precipitation Measurement JPSS Joint Polar Satellite System
MADRAS Microwave Analysis and Detection of Rain and Atmospheric Systems MAO Mousson d’Afrique de l’Ouest
MCS Mesoscale Convective System Metop Meteorological Operational MHS Microwave Humidity Sounder MJO Madden-Julian Oscillation
MSU Microwave Sounding Unit
MT Megha-Tropiques
NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration NPP National Polar-orbiting Partnership
RMSE Root mean square error
SAPHIR Sondeur Atmosph´erique du Profil d’Humidit´e Intertropicale par Radiom´etrie SSM/I Special Sensor Microwave Imager
SSMIS Special Sensor Microwave Imager Sounder
TIROS-N Television Infrared Observation Satellite - Next-generation
TMI TRMM Microwave Imager
TRMM Tropical Rainfall Measuring Mission UTH Upper Tropospheric Humidity ZCIT Zone de Convergence Inter-Tropicale
Figures suppl´ementaires du chapitre 3
B.1
Bopha : UTH1 et UTH2
Figure B.1 – Cartes de l’humidit´e relative (%) pour la couche UTH1 `a partir des donn´ees de SAPHIR sur le typhon Bopha au cours de son cycle de vie du 27/11/2012 au 07/12/2012.
Figure B.2 – Cartes de l’humidit´e relative (%) pour la couche UTH2 `a partir des donn´ees de SAPHIR sur le typhon Bopha au cours de son cycle de vie du 27/11/2012 au 07/12/2012.