5.4 Publication : « Atmospheric transport and chemistry of trace gases in
5.5.2 Simulations de la concentration de radon-222
Au sein du projet InGOS, j’ai également participé à une intercomparaison des capacités des modèles de chimie-transport à simuler la concentration de 222Rn dans
l’atmosphère. Une partie des simulations qui ont alimenté ce projet, ont été présentées dans la section5.4. Ici, les simulations de LMDz sont comparées avec 5 autres modèles et avec des mesures à environ 10 stations situées en Europe de l’ouest.
Cycle saisonnier
La figure 5.17 donne une représentation du cycle saisonnier des concentrations de
222Rn en exposant les séries temporelles de la moyenne mensuelle du minimum jour-
nalier des concentrations de222Rnà différentes stations de surface. On remarque que
la forme du cycle saisonnier est la même aux différentes stations de surface avec des concentrations relativement basses en été quand le mélange vertical est le plus intense. Le pic observé en novembre 2011 est expliqué par une accumulation de222Rndans la
couche limite due à un système de haute pression très stable qui est resté plusieurs semaines au dessus de l’Europe centrale et de l’Europe de l’ouest.Figure 7: Modelled and observed monthly mean of daily minimum 222Rn concentrations at all
sites. Model simulations based on the new 222Rn emission map (full lines) and simulations based on constant 222Rn fluxes (dashed lines).
FIGURE 5.17: Moyenne mensuelle des minimums journaliers de la concentration de
222Rn à différentes stations de surface simulées par 6 modèles et mesurées. Les traits
pleins et pointillés sont respectivement représentatifs du flux de surface raffiné et constant (voir section5.4).
De manière générale, l’ensemble des modèles reproduit assez bien le cycle saison- nier des concentrations de 222Rn, et d’autant mieux lorsque le flux raffiné est utilisé
(traits pleins). La version LMDz-NP simule un cycle saisonnier légèrement plus pro- noncé que la version LMDz-TD.
5.5. Etudes complémentaires
Cycle diurne
Une comparaison modèles-données du cycle diurne moyen des concentrations de sur- face de 222Rn en été (juin, juillet, août) est exposée sur la figure 5.18. Aux stations
continentales, on remarque un fort cycle diurne avec des concentrations maximales à la fin de la nuit et des valeurs minimales au cours de l’après-midi quand la couche limite est bien mélangée. Au sommet des hautes tours (Trainou 180m, Cabauw 20m et Cabauw 200m), le cycle diurne a une amplitude plus faible et est décalé de quelques heures. En effet, le222Rnaccumulé dans la PBL au cours de la nuit n’atteint le niveau
de mesure des hautes tours qu’à partir du moment où la couche limite se développe au cours de la matinée. Au cours de la nuit, les concentrations mesurées au sommet de la tour sont généralement découplées de la surface puisque le sommet de la tour est principalement influencé par la troposphère libre. A Schauinsland, une station de mon- tagne, le cycle diurne est opposé : les concentrations sont fortes en milieu de journée et faibles au cours de la nuit. Le phénomène météorologique de brise de pente/brise de vallée explique cette particularité.
Figure 10: Mean diurnal cycle of 222Rn (a) for summer (June, July, August) and (b) for winter (January, February, December) 2011. Note that the scales of the y-axis are different for each station and that time is in UTC.
FIGURE5.18: Cycle diurne moyen des concentrations de222Rnen été (juin, juillet, août) pour 2011 simulé par différents modèles de transport et comparé avec des mesures de
222Rn. A noter que l’axe des ordonnées est différent pour chaque station.
La dispersion entre les différentes simulations est grande pour la représentation du cycle diurne moyen des concentrations de222Rn: certains modèles (COMET et STILT)
surestiment nettement l’accumulation de222Rnau cours de la nuit. Les concentrations
de milieu d’après-midi semblent beaucoup mieux simulées par l’ensemble des modèles. En ce qui concerne les aptitudes de LMDz, il est montré que LMDz-NP a un cycle diurne plus prononcé que LMDz-TD, en cohérence avec les résultats présentés dans la section
Conclusions du chapitre
Ce chapitre témoigne de la volonté d’améliorer les aptitudes de la branche « Transport Atmosphérique » du modèle LMDz, dans le but, in fine, d’intégrer ces nouveautés au système inverse, PYVAR-LMDz-SACS. En effet, la composante transport du système in- verse basé sur le modèle LMDz est restée figée sur une version de LMDz disponible à la fin des années 90. Une quinzaine d’années après, il est devenu essentiel de mettre à jour cette version pour bénéficier des développements récents de LMDz et pour ré- duire au maximum les impacts des erreurs de modélisation sur les estimations basées sur la modélisation inverse. Sur ce point-là, les résultats sont encourageants puisqu’il a été montré, dans ce chapitre, que les nouvelles paramétrisations physiques implémen- tées dans le modèle LMDz (nouveau schéma de convection profonde, nouveau schéma de diffusion verticale turbulente et modèle des thermiques) ont permis d’augmenter fortement le réalisme du transport atmosphérique en :
— améliorant significativement le mélange dans la couche limite grâce à la combi- naison du modèle des thermiques avec le schéma de diffusion verticale turbu- lente deYamada(1983)
— augmentant le temps de transport entre les deux hémisphères, qui était connu pour être trop rapide dans l’ancienne version de LMDz. Ceci a été permis grâce à l’utilisation du schéma de convection profonde deEmanuel(1991)
— améliorant le gradient à la transition entre la troposphère et la stratosphère grâce à une résolution verticale plus fine (passage de 19 à 39 niveaux verticaux) Le travail exposé dans ce chapitre visant à évaluer et mieux comprendre les carac- téristiques de différentes versions du modèle de transport basées sur LMDz avant de l’intégrer dans le système inverse. A l’issue de ce chapitre, nous disposons de trois versions de LMDz : la version originale (LMDz-TD, dans une résolution horizontale et verticale améliorée par rapport à la version du début de thèse), une version avec un nouveau schéma de convection profonde (LMDz-SP) et une version intégrant une nouvelle représentation de la couche limite (LMDz-NP). Nous allons maintenant mettre en oeuvre ces trois versions dans le système d’inversion PYVAR-LMDz-SACS afin d’op- timiser les sources et puits de méthane pour la période 2006-2012.
CHAPITRE
6
Estimation des sources et puits
de méthane entre 2006 et
2012 : bilan et influence du
transport atmosphérique
D
ANS CE CHAPITRE, on présente l’estimation des flux de méthane par modélisation inverse pour la période 2006-2012, obtenue grâce à un nouveau système inverse dont le modèle de chimie-transport a subi une importante mise à jour par rapport à la version du modèle utilisée originellement dans Chevallier et al.(2005). Ces modi- fications ont été analysées dans le chapitre précédent à travers plusieurs simulations « directes » de différents gaz atmosphériques (222Rn, SF6, CH4 et CO2) choisis selon la
caractéristique du transport que l’on voulait étudier plus précisément. Il a été montré que plusieurs caractéristiques de la nouvelle version du modèle, LMDz-NP, semblait pouvoir améliorer les estimations des sources et puits de méthane par modélisation inverse. Nous utiliserons également deux autres versions de LMDz intermédiaires (LMDz-TD et LMDz-SP) entre cette nouvelle version et la version qui était utilisée au début de ma thèse (LMDz-19). Ces différentes versions sont décrites dans le chapitre précédent et nous offre l’occasion unique d’utiliser un même système inverse avec des versions différentes mais évaluées précisément du même modèle de transport. Une originalité des résultats proposés dans ce chapitre est qu’ils sont éclairés par les différentes versions du modèle de transport disponibles, qui permettent de qualifier, au moins partiellement, la robustesse des estimations proposées vis à vis des erreurs de transport. Cette approche complémente l’étude proposée au chapitre 4 pour laquelle nous disposons de 9 modèles de transport différents mais sans accès à la physique des modèles pour comprendre les mécanismes de transport expliquant les différences trouvées.
Dans un premier temps, on revient brièvement, dans la section6.1, sur les déve- loppements nécessaires pour la mise à jour du système inverse PYVAR et on donne quelques chiffres pour comparer les performances des différents systèmes inverses. Une description des inversions réalisées dans ce chapitre est également présentée. Dans un second temps, on présente l’estimation des flux de méthane à l’échelle planétaire pour l’année 2010, année commune aux différents jeux de données atmosphériques utilisées dans les différentes inversions (section 6.2). L’analyse de la sensibilité des résultats de l’inversion pour l’année 2010 aux différentes versions du modèle de transport at- mosphérique fait l’objet du 3e article de cette thèse (en préparation) dont la version
actuelle est présentée dans ce chapitre (section6.3). Ensuite, on présente la variabilité interannuelle (section 6.5) et les tendances (section 6.6) des émissions de méthane inversées entre 2006 et 2012 grâce aux différentes inversions menées au cours de
cette thèse. Les principales anomalies des émissions de méthane optimisées pour cette période sont alors discutées aux échelles planétaire, hémisphériques et régionales. On propose également une évaluation des inversions dans la section6.7avec des compa- raisons à des mesures de surface, des profils verticaux et des simulations issues d’un modèle biogéochimique. Finalement, la section 6.8présente des résultats sur le puits chimique de CH4par le radical OH obtenu dans les différentes inversions.