Nous allons étudier maintenant les régimes de temps dans CNRM-CM3. La première condi- tion pour que la méthode soit valable est de vérifier que le modèle est capable de reproduire la structure spatiale et l’occurrence moyenne des régimes observés. Ceci est nécessaire afin de ne pas rompre la relation statistique établie entre la grande échelle et les variables de surface qui repose sur les régimes de temps ERA40. On applique donc dans un premier temps le même algorithme de classification du k-means utilisé pour les réanalyses ERA40, aux anomalies journa- lières de Z500 de CNRM-CM3. Le nombre de régimes est fixé à celui obtenu avec les réanalyses, soit quatre en hiver et cinq en été. Nous les appellerons par la suite régimes CNRM-CM3. En parallèle, les anomalies journalières de Z500 du modèle CNRM-CM3 sont projetées sur les EOFs du Z500 ERA40. Une fois la projection effectuée, les anomalies sont ensuite classées par rapport aux centroïdes des régimes de temps ERA40 (critère de distance euclidienne). Les régimes de temps ainsi obtenus seront appelés ensuite régimes de temps CNRM-CM3 projetés. Nous obte- nons donc pour les saisons d’hiver et d’été, les régimes CNRM-CM3 et les régimes CNRM-CM projetés, représentés sur la Figure 4.1 et Figure 4.2, colonne centrale et colonne de droite.
FIG. 4.1: Anomalies composites de Z500 (mgp) des quatre régimes d’hiver : régimes ERA40 (1ère colonne), régimes CNRM-CM3 (2èmecolonne) et régimes CNRM-CM3 projetés sur ERA40 (3èmecolonne).
On note tout d’abord que les régimes obtenus à partir du Z500 issu du modèle, projetés ou pas, présentent des anomalies d’amplitude bien plus faible que pour ERA40. Cela s’explique par un biais systématique de CNRM-CM3 dont le Z500 présente une variance journalière bien plus faible que dans les observations. Cette variance est sous-estimée pour les deux saisons d’hiver et d’été, mais de façon plus marquée en été, et s’explique par la résolution trop grossière d’ ARPEGE. En effet, une résolution en T159 comparable à celle d’ERA40 permet de récupérer cette variance. En hiver (Figure 4.1), on note des structures spatiales assez différentes entre
FIG. 4.2: Idem Figure 4.1 pour les cinq régimes d’été.
et le dernier, de haut en bas) se projettent relativement bien sur les structures des régimes de Blocage et de NAO- ERA40 et sont donc bien capturés. Les deux autres sont en revanche nettement différents des régimes existant dans les réanalyses. Le premier par exemple montre une corrélation spatiale aussi proche du régime d’Atlantic Ridge que de la NAO+. Quand au troisième régime CNRM-CM3, il est lui aussi très différent de tout régime ERA40.
On considère maintenant les régimes CNRM-CM3 projetés. Comme déjà évoqué leurs ano- malies sont plus faibles, mais ils sont très proches en termes de structure des régimes ERA40 dont ils possèdent les mêmes centroïdes. Il est également important de noter que les occur- rences moyennes associées à ces régimes projetés sont peu différentes de celles des régimes ERA40. L’occurrence de l’Atlantic Ridge est un peu sous-estimée à la faveur de la NAO-, mais la NAO+ reste le régime qui se démarque le plus par son occurrence plus élevée.
En été, nous avons dans un premier temps réalisé une première classification en régimes de temps de Z500 ce qui nous a permis de constater qu’un régime différent de tout régime de temps ERA40 apparaissait dans CNRM-CM3. Il était constitué d’une très faible anomalie néga- tive relativement uniforme sur l’ensemble du domaine, à laquelle était associée une occurrence décroissante année après année, jusqu’à être nulle sur la fin de la période 1958-2002. Le Z500 du modèle CNRM-CM3 présentant une tendance positive en JJAS surestimée en comparaison aux observations, il s’est avéré que la classification en régimes de temps restituait cette tendance comme un régime à part, ce qui n’a aucun sens en terme de dynamique journalière. Afin de voir si cette tendance polluait la décomposition et si le modèle possédait des régimes de temps proches des régimes ERA40 d’été, nous avons réalisé une nouvelle une classification, en utilisant cette fois les anomalies de Z500 du modèle auxquelles une tendance linéaire a été enlevée sur 1958-1999. Ces régimes obtenus sont représentés Figure 4.2, colonne centrale.
Les régimes CNRM-CM3 d’été ainsi obtenus présentent une structure relativement proche des régimes ERA40, mais avec des anomalies d’amplitude plus faible comme précédemment évoqué. Tout comme pour l’hiver, sont présentés Figure 4.2 colonne de droite, les régimes CNRM-CM3 projetés. On précise que dans ce cas, aucune tendance n’est retirée aux anomalies de Z500 du modèle. Les structures obtenues sont d’amplitude plus faible, mais de structure également très proche des régimes ERA40, plus que ne le sont les régimes CNRM-CM3. Les deux anomalies positives encadrant l’anomalie négative de la NAO- sont mieux placées, tout comme les deux
anomalies négatives du WES. La limite entre anomalie positive et négative de l’Icelandic Low correspond mieux à la structure ERA40, et concernant l’Atlantic Ridge, l’anomalie négative cen- trée sur la Scandinavie est elle aussi mieux placée dans les cas des régimes projetés qu’elle ne l’était dans les régimes CNRM-CM3. Enfin, les occurrences moyennes sont elles aussi correctes, la différence est toujours inférieure à 3% avec ERA40. La variabilité interannuelle des régimes projetés (Figure 4.3) est du même ordre de grandeur que dans ERA40. On remarque qu’il n’y a pas de tendance bien marquée dans l’occurrence de ces régimes, excepté pour l’Icelandic Low, on l’on peut voir une légère tendance négative.
Les régimes CNRM-CM3 ne sont donc pas suffisamment proches des régimes ERA40, surtout en hiver. Nous ne considérerons donc par la suite plus que les régimes CNRM-CM3 projetés. Les régimes projetés possèdent les mêmes centroïdes que les régimes ERA40 et sont donc di- rectement comparables en terme d’occurrence et/ou de persistance. Nous avons déjà vu que les occurrences étaient respectées. Nous nous intéressons maintenant à la persistance des régimes CNRM-CM3 projetés (Figure 4.4). Cette persistance est calculée en ne gardant que les épisodes de durée de vie supérieure ou égale à 3 jours afin de ne garder que les jours où les régimes sont bien établis et s’affranchir ainsi des jours de transition entre régimes. En hiver, la persistance des régimes projetés est relativement proche de celle des régimes ERA40. Elle est similaire pour l’Atlantic Ridge et le Blocage et sous-estimée pour la NAO+ (6.7 jours au lieu de 8.1 jours dans ERA40). La persistance de la NAO- est au contraire sur-estimée (10 jours en moyenne contre 9 dans ERA40) mais ce régime reste celui qui est le plus persistant dans les régimes projetés. En été les différences sont un peu plus marquées et les régimes projetés présentent systématique- ment une persistance plus élevée que les régimes ERA40, surtout pour la NAO-. Il est intéressant de noter que la NAO- et l’Icelandic Low restent les deux régimes les plus persistants.
FIG. 4.4: Persistance en nombre de jours des régimes de temps ERA40 (en jaune) et CNRM-CM3 projetés (en rouge) sur la période 1958-1999. A gauche pour DJFM et à droite pour JJAS.
De la même façon, les anomalies tropicales de vent à 1000hPa provenant du modèle CNRM- CM3 ont été projetées sur les EOFs de vent à 1000hPa ERA40. Nous avons vérifié de la même manière que les structures spatiales des classes de vent CNRM-CM3 projetées étaient proches de celles ERA40, en DJFM et en JJAS. Nous nous sommes également assurés que la dynamique atmosphérique du modèle CNRM-CM3 respectait la saisonnalité des régimes de temps établie
avec les réanalyses. Il n’était pas évident à priori que le modèle CNRM-CM3 présenterait la même saisonnalité qu’ERA40 et que nos saisons et mois de transition soient appropriés dans le monde du modèle. Comme nous l’avions déjà fait dans le chapitre 2 lors de l’obtention de nos régimes de temps et classes de vent ERA40, l’année entière est reclassée selon les 9 régimes (classes) projetés. On détermine ainsi si un mois présente plutôt une dynamique d’hiver ou d’été suivant le pourcentage de jours de ce mois qui se classent dans des régimes d’hiver ou d’été. On constate qu’aux moyennes latitudes, Octobre, Novembre et Avril sont des mois de transition, les jours se classant indifféremment sur les régimes d’hiver ou d’été. Mai en revanche présente plutôt une dynamique d’été. Dans les tropiques, Avril, Mai et Novembre sont clairement des mois de transition, alors que les jours d’Octobre se voient majoritairement attribuer des classes de vent d’été. Ainsi, en prenant en compte à la fois tropiques et extratropiques, on voit qu’il est tout a fait cohérent d’utiliser les mêmes saisons et les quatre mêmes mois de transition avec le modèle CNRM-CM3.
FIG. 4.5: A gauche : Occurrence moyenne des 4 régimes CNRM-CM3 projetés d’hiver (en bleu) et des 5 régimes CNRM-CM3 projetés d’été (en rouge) pour chaque mois de l’année sur la période 1950-1999. A droite : idem pour les classes de vent tropicales à 1000hPa CNRM-CM3 projetées.
En conclusion, on peut dire que par projection des anomalies, on obtient avec le modèle cou- plé CNRM-CM3 des régimes correctement reproduits, tant par leur structure, leur occurrence, leur persistance ou leur saisonnalité. Il est donc tout à fait acceptable d’envisager l’utilisation et l’application du concept de régimes de temps avec le modèle, et d’appliquer notre méthode de désagrégation. Nous allons maintenant regarder les résultats de l’application de notre méthode à la dynamique atmosphérique grande échelle de CNRM-CM3 en analysant le jeu de forçage qui est reconstruit.