Variabilit´ e interannuelle de la couche m´ elang´ ee

JAN 1960

JAN 2000

> Profondeur de Couche Mélangée (MLD), en m, critère DT=0.2 °C

Fig. 36: Profondeur de la couche

m´elang´ee oc´eanique calcul´ee avec un crit`ere de temp´erature ∆T = 0.2 ^◦C (de Boyer Mont´egut et al., 2004), en janvier 1960 et janvier 2000. Les pro-fils ARGO ne sont pas compris dans ces donn´ees.

La grande quantit´e de donn´ees de subsurface accumul´ees jusqu’`a mainte-nant, qui nous a servi `a ´etablir un at-las, commence `a pouvoir ˆetre utilis´ee pour ´etudier la variabilit´e interannuelle de l’oc´ean de surface et mˆeme int´erieur (e.g., Levitus et al., 2000; Boyer et al., 2005). Ainsi des champs interannuels de couches m´elang´ees peuvent par exemple servir `a mieux savoir quels sont les pro-cessus qui induisent les variations inter-annuelles de la pression partielle de CO2 dans l’atmosph`ere. Sur une suggestion de Corinne Le Qu´er´e du Max Planck Ins-titut en Allemagne, j’ai donc calcul´e les champ interannuels de couche m´elang´ee de 1950 `a 2000. Les donn´ees ARGO n’ont malheureusement pas encore ´et´e incor-por´ees `a ces cartes (Figure 36). On peut voir imm´ediatement les progr`es r´ealis´es en couverture spatiale depuis 40 ans. Mˆeme si le champ est encore assez bruit´e pour l’ann´ee 2000 on peut d´ej`a envisager une ´etude de la variabilit´e interannuelle de la MLD sur des zones comme le Pacifique Nord ou l’Atlantique Nord. Sur la Figure 37, il semble que l’anomalie de MLD a une tendance `a ˆetre de plus en plus forte depuis 25 ans. Ce r´esultat demande cependant une ´etude plus approfondie pour pouvoir ˆ

etre confirm´e. En effet, on n’utilise ici que les 25 derni`eres ann´ees de donn´ees. Or les donn´ees MBT sont connues pour avoir un biais peu profond car elle ne descendent pas toujours apr`es 200 ou 300 m. A partir de 1975, la majorit´e des donn´ees sont des XBT mais la pr´esence de MBTs pourrait encore poser un probl`eme et c’est une des choses `a ´etudier plus en d´etail.

2.5 Conclusion

Nous disposons `a pr´esent d’un nouvel atlas de profondeur de couche m´elang´ee. Sa construction `a partir de plus de 4,5 millions de profils individuels incluant les donn´ees ARGO permet d’obtenir des champs de MLD pr´esentant plus de d´etails dans leur structure que les pr´ec´edents atlas. Ces derniers ´etaient faits `a partir de profils moyenn´es (et donc liss´es) et interpoll´es, ce qui peut introduire des structures

Série temporelle de la profondeur de couche mélangée (mld) en m dans l’Océan Atlantique Nord

Champ en couleur (meters): Min= 18.76, Max= 268.51 Jan

1980 1985^Jan 1990^Jan 1995^Jan 2000^Jan 0 50 100 150 200 250 mld

Anomalie interannuelle de la profondeur de couche mélangée (mld) en m

Champ en couleur (meters): Min= -62.57, Max= 84.96 Jan

1980 1985^Jan 1990^Jan 1995^Jan 2000^Jan -50

0 50 100

mld

Cycle saisonnier moyen de la profondeur de couche mélangée (mld) en m

Champ en couleur (meters): Min= 23.51, Max= 182.48

FebMar AprMay Jun Jul Aug Sep Oct NovDec Jan FebMar AprMay Jun Jul Aug Sep Oct NovDec 50 100 150 200 mld ZONE D’ETUDE

Fig. 37: S´erie temporelle, anomalie interannuelle et cycle saisonnier moyen de la profondeur de couche m´elang´ee (MLD) dans l’Oc´ean Atlantique Nord sur la p´eriode 1975-2000. La r´egion d’´etude est indiqu´ee en hachur´e dans la carte en bas `

a gauche (35W-5W, 45N-60N). La s´erie temporelle est calcul´ee avec au moins 30% de la surface d’´etude avec des donn´ees.

artificielles. Le crit`ere sur le profil est choisi pour s’efforcer d’estimer la couche de surface qui a ´et´e m´elang´ee dans la journ´ee ou les quelques journ´ees pr´ec´edentes afin ne prendre en compte que les ´echelles de variabilit´e sup´erieures `a la journ´ee. On confirme en outre que l’utilisation de profils moyenn´es entraˆıne un biais peu profond de l’estimation de la MLD. L’utilisation de crit`eres plus grand pour ces profils (0.5 ^◦C ou 0.8^◦C) est un ajustement artificiel qui peut en outre introduire d’autres biais.

Les donn´ees en salinit´e sont encore peu nombreuses pour un tel atlas mais des champs saisonniers sont d´ej`a possibles. Ils permettent de mettre en ´evidence les r´egions o`u la salinit´e participe au contrˆole de la stratification de surface. Cela per-met par exemple de montrer des zones de compensations verticales dans les gyres subtropicales et la zone de convergence subtropicale en hiver. Ces structures ont ´

et´e peu discut´ees pr´ec´edemment et on propose ici des m´ecanismes de formation. Enfin des comparaisons avec d’autres atlas ont ´et´e effectu´ees. Notre atlas pr´esente des profondeurs de convection profondes trop faibles mais cela est dˆu `a la r´eduction des donn´ees sur une grille de 2<sup>◦</sup> et par mois, ce qui est bien plus grand que l’´echelle de quelques jours et de quelques km ou dizaines de km des ´evenements de convec-tion profonde. En revanche la localisaconvec-tion de ces ´evenements est bien reproduite alors que les atlas pr´ec´edents pr´esentent de vastes zones de profondeur constante d’environ 1000 m `a ces endroits. D’autres structures telles que l’amincissement de la couche m´elang´ee dans l’Atlantique le long des cˆotes am´ericaines et canadiennes sont ´egalement mieux reproduites que pr´ec´edemment.

Ce champ de MLD est destin´e `a ˆetre entretenu et mis `a jour avec l’arriv´ee de nouvelles donn´ees comme les ARGOs. Leur ajout permet une nette am´elioration de la couverture spatiale notamment dans l’Oc´ean Austral. C’est ´egalement un gros progr`es car ces capteurs rel`event la salinit´e en plus de la temp´erature. Les champs sont disponibles sur une page web (http ://www.lodyc.jussieu.fr/∼cdblod) qui a d´ej`a re¸cu plusieurs centaines de visites dont environ 60 t´el´echargements des champs de MLD eux mˆemes. Leur utilisation est multiple car ils peuvent servir aussi bien pour la validation de mod`eles que pour des ´etudes biologiques ou biog´eochimiques. Cette m´ethode de calcul de MLD nous permet de faire des comparaisons plus coh´erentes avec les sorties du mod`ele OPA pour lequel la MLD est calcul´ee `a chaque pas de temps. En outre, la MLD que l’on a voulu estimer dans ce travail est celle qui a ´et´e m´elang´ee r´ecemment et repr´esente le r´eceptacle des flux air-mer. Ceci correspond donc bien `a la suite de notre travail qui consiste `a ´etudier les cycles saisonnier et interannuel des bilans de chaleur et de sel dans la couche m´elang´ee de l’Oc´ean Indien Nord. On va donc utiliser ce produit pour valider la structure de la couche m´elang´ee simul´ee ainsi que de la couche barri`ere dans l’Oc´ean Indien Nord, ce qui nous permettra de disposer de bases solides pour ´etudier les simulations effectu´ees avec le mod`ele d’oc´ean.

Bilan thermohalin de la couche

m´elang´ee dans l’Oc´ean Indien

Nord

3.1 Introduction

Dans ce chapitre, on s’int´eressera au probl`eme central de cette th`ese qui est d’´etudier et de comprendre les m´ecanismes qui contrˆolent la variabilit´e de la SST (et SSS) dans l’Oc´ean Indien Nord. On se placera aux ´echelles saisonni`eres et interannuelles. On notera de plus qu’on se focalisera dans ce chapitre sur les deux grands bassins de l’Oc´ean Indien Nord : la Mer d’Arabie et le Golfe du Bengale. En effet plusieurs ´etudes pr´ec´edentes ont ´et´e men´ees sur l’IOZM (cf. chapitre 1), et se sont donc d´ej`a int´eress´ees `a la partie ´equatoriale de cet oc´ean. Comme nous l’avons vu dans le chapitre 1, la SST joue un rˆole primordial dans le couplage oc´ ean-atmosph`ere de l’Oc´ean Indien Nord. Dans un article r´ecent, Wang et al. (2005) montrent que les mod`eles classiques de circulation g´en´erale atmosph´erique forc´es par des SST observ´ees, sont incapables de simuler proprement les pr´ecipitations de mousson d’´et´e dans la r´egion Asie-Pacifique. Traiter la mousson comme un esclave semble ˆetre la cause de l’´echec des mod`eles. Le climat de l’atmosph`ere est connu pour ˆetre en effet assez sensible aux faibles changements de SST dans les tropiques. De tels changements dans le Pacifique jouent un rˆole central dans le ph´enom`ene ENSO. Cependant l’influence climatique de plus faibles changements de SST observ´es dans l’Oc´ean Indien ´equatorial et nord n’est pas encore comprise. Les changements de SST peuvent ˆetre contrˆol´es directement par au dessus, par les changements de conditions atmosph´eriques comme la vitesse du vent `a la sur-face, la temp´erature de l’air, son humidit´e, ou encore le rayonnement solaire associ´e `

a la couverture nuageuse. L’autre type de changement de SST est contrˆol´e par en dessous. Ces changements de SST sont dus aux courants horizontaux ou verticaux dans l’oc´ean ou au m´elange vertical, qui sont associ´es avec des flux de chaleur non nuls dans l’oc´ean de surface. Pour la r´egion de l’Oc´ean Indien Nord, on peut alors se poser les questions suivantes : est-ce que les variations saisonni`eres et interan-nuelles de la SST sont contrˆol´ees par “au dessus” c’est `a dire par l’atmosph`ere ? Ou

bien est ce que les changements de la circulation et du m´elange oc´eanique jouent un rˆole et contrˆolent la SST par “en dessous” ?

La SSS a ´egalement un fort impact sur la SST dans l’Oc´ean Indien Nord (e.g., Durand et al., 2004), comme dans d’autres r´egions des tropiques, par ses effets sur la stratification de surface. L’Oc´ean Indien Nord connaˆıt un fort contraste est-ouest en SSS `a cause des flux d’eau douce. La Mer d’Arabie est un bassin d’´evaporation avec des salinit´es autour de 36 PSU. Le Golfe du Bengale, quant `a lui, est un bassin de dilution avec un exc`es de pr´ecipitations et d’apports fluviaux (Gange, Brahmapoutre, Irrawaddy...) sur l’ann´ee. Ce bassin a donc des salinit´es de l’ordre de 33 PSU. Comprendre l’´equilibre et la variabilit´e de la SSS dans l’Oc´ean Indien Nord participe donc directement `a la compr´ehension des fines variations de SST de cette r´egion. De mˆeme que pour la SST on peut se poser les mˆemes questions `a propos de la SSS.

Dans ce chapitre on ´etudiera ces questions `a l’aide du mod`ele d’oc´ean OPA (Madec et al., 1999). Certaines ´etudes pr´ec´edentes se sont int´eress´ees `a ce type de probl`eme en calculant les bilans de temp´erature et de salinit´e sur des couches de surface de l’oc´ean de profondeur fixes, comme par exemple sur les 50 premiers m`etres (Shenoi et al., 2002). Cependant cette d´emarche peut conduire `a des in-terpr´etations erron´ees sur l’´evolution de la SST. En effet, la temp´erature des 50 premiers m`etres de l’oc´ean ne repr´esente pas n´ecessairement la SST et des bilans sur cette couche peuvent inclure des ph´enom`enes de subsurface qui ne jouent pas directement sur la SST. Dans ce chapitre, on fera donc attention `a analyser les diff´erents termes de tendance en temp´erature et salinit´e int´egr´es sur la couche m´elang´ee. Ces bilans reposent sur la couche m´elang´ee de surface qui varie dans le temps et repr´esentent donc exactement la variabilit´e de la SST et de la SSS et non des caract´eristiques de subsurface. L’atlas de couche m´elang´ee mis en place dans le chapitre pr´ec´edent nous permettra en outre de v´erifier que la couche de surface sur laquelle on calcule les bilans est bien r´ealiste. Cette d´emarche est essentielle dans notre r´egion o`u les variations de SST que l’on cherche `a comprendre peuvent ˆetre assez faibles.

Apr`es un r´esum´e des principaux r´esultats, ce travail est pr´esent´e sous la forme d’un article soumis au Journal of Climate en Avril 2005. Cet article a ´et´e recom-mand´e pour publication apr`es des r´evisions mineures. Une partie compl´ementaire montrera ensuite les r´esultats obtenus sur la variabilit´e saisonni`ere de la SSS dans l’Oc´ean Indien Nord. Enfin, on conclura sur les r´esultats de ce chapitre.