Proposition de Sujet de thèse 2020
(1 page recto maximum) Laboratoire (et n° de l’unité) dans lequel se déroulera la thèse : CNRM - UMR 3589
Titre du sujet proposé :
Stratégies d'initialisations couplées océan-atmosphère pour la prévision saisonnière
Nom et statut (PR, DR, MCf, CR, …) du (des) responsable (s) de thèse (préciser si HDR) : Giordani Hervé (Chercheur ITM, HDR)
Batté Lauriane (Chercheur IPEF)
Coordonnées (téléphone et e-mail) du (des) responsable(s) de thèse : herve.giordani@meteo.fr (tel : 0561079381)
lauriane.batte@meteo.fr (tel : 0561079680)
Résumé du sujet de la thèse
Les prévisions saisonnières réalisées au CNRM s’appuient sur le modèle global de climat CNRM-CM, qui est initialisé séparément pour ses compartiments atmosphère-surface et océan-glace par des données d’analyse et de réanalyses provenant de modèles distincts à la climatologie différente du modèle couplé. Il peut en résulter un choc au démarrage des prévisions, ainsi qu’une dérive de l’état initial proche des observations vers un état plus proche de l’équilibre du modèle (Magnusson et al. 2013).
L’objectif principal de cette thèse est d’analyser l’impact d’une initialisation dite
« couplée » sur la prévisibilité saisonnière, en la comparant à la méthodologie actuelle employée à Météo-France. Une première méthode mise en œuvre lors de la thèse sera d’initialiser le modèle couplé à partir de conditions atmosphériques et océaniques issues d’une simulation du modèle, rappelé (ou relaxé) vers des réanalyses. La force du rappel dans chacune des composantes permettra de déterminer la proximité relative de ces états initiaux au climat « réel » d’une part et au climat du modèle d’autre part.
Les évaluations se focaliseront sur la région de l’Atlantique Tropical, pour laquelle les modèles de prévision saisonnière actuels présentent des défauts persistants (Voldoire et al.
2019). En tirant parti de travaux récents et de données d’observation (réseau PIRATA, campagne EUREC4A-OA), on pourra étudier l’importance de la paramétrisation des flux de chaleur, humidité et de quantité de mouvement à l’interface océan-atmosphère sur l’apparition et le développement des biais sur la région.
Nature du travail attendu et compétences souhaitées
Ce travail de recherche nécessite une formation en sciences du climat (océanographie et météorologie) et un appétit certain pour l’analyse de données et la modélisation numérique.
Si des premières simulations seront à disposition de l’étudiant·e pour démarrer ses travaux, elle/il sera amené à réaliser ses propres simulations en tirant parti des outils et codes disponibles au CNRM.
Références bibliographiques
Balmaseda and Anderson (2009), Impact of initialization strategies and observations on seasonal forecast skill, Geophys. Res. Lett., 36, L01701, doi: 10.1029/2008GL035561
Magnusson et al. (2013) Evaluation of forecast strategies for seasonal and decadal forecasts in presence of systematic model errors, Clim. Dyn., 41: 2393, doi: 10.1007/s00382-012-1599-2
Voldoire et al. (2019b) Role of wind stress in driving SST biases in the Tropical Atlantic, Clim. Dyn., 53: 3481–3504, doi: 10.1007/s00382-019-04717-0
