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I. Contexte et principes de la modélisation du climat4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison :

chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

Albédo neige/glace : amplificationAlbédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ?Nuages : ?

Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))

→→→→ TTs s ?? Probl ématique du changement climatique4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison : chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

Albédo neige/glace : amplificationAlbédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ?Nuages : ?

Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))

→→→→ TTs s ??

Les principes de la mod

élisation du climat4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison : chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

Albédo neige/glace : amplificationAlbédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ?Nuages : ?

Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))

→→→→ TTs s ?? Mod élisation d"un système complexe : découpage en sous systèmes.II. Les mod èles de circulation générale4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison : chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

Albédo neige/glace : amplificationAlbédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ?Nuages : ?

Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))→→→→ TTs s ??

Les équations primitives4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison : chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

Albédo neige/glace : amplificationAlbédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ?Nuages : ?

Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))

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Les "param

étrisations" : principe et illustrations4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison : chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

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Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))

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évision météorologique / modélisation du climat (Animation LMDZ, animation ETEX)III. Illustrations

IV. Acquis et incertitudes sur le changement climatique4TTiiAnalogie avec une maison :Analogie avec une maison :

chauffage <=> soleilchauffage <=> soleil

isolation <=> atmosphèreisolation <=> atmosphèreTempérature moyenne TTempérature moyenne Ts s à la surface de la terreà la surface de la terre

4

Effet de serre :Effet de serre :

+ 30°C : 2/3 H+ 30°C : 2/3 H22O (vapeur) et 1/3 COO (vapeur) et 1/3 CO22 COCO2 2 , CH, CH4 4 => => TTss

Rétroactions :Rétroactions :

Albédo neige/glace : amplificationAlbédo neige/glace : amplification Vapeur d'eau : amplification Vapeur d'eau : amplification Nuages : ?Nuages : ?

Système complexe : Système complexe :

Simulations numériques sur base de scenario d'évolution du COSimulations numériques sur base de scenario d'évolution du CO22

Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (Groupe Intergouvernemental d'Experts sur l'Evolution du Climat (GIECGIEC))))

→→→→ TTs s ?? CC OO NN TT II NN EE NN TTA T M O S P H E R EE S P A C E

Evaporation

Condensation de l'eau

(80 W/m²)Mouvements

Atmosphérique

(24 W/m²)Rayonnement solaire incident

Rayonnement

solaire réfléchit

Rayonnement solaire

absorbé par la surface (170 W/m²)Rayonnement

Infra rouge émis par la

surface vers l'espace (40 W/m²) Rayonnement infra rouge émis par l'atmosphère vers l'espace (200 W/m²)

Rayonnement solaire absorbé par l'atmosphère (70 W/m²)Rayonnement solaire absorbé par l'atmosphère (70 W/m²)

Bilan énergétique à la surfaceBilan énergétique à la surface

170 W/m² = 80 + 24 + 26 + 40 Bilan énergétique de la TerreBilan énergétique de la Terre

342 W/m² = 102 W/m² + 240 W/m²

Rayonnement

Infrarouge

(26 W/m²)Rayonnement infrarouge émis par la surface et par l'atmosphère vers l'espace OO CC EE AA NNContribution des différentes gaz à effet de serres

Effet de serre (W.m-2):

vapeur d'eau 100 gaz carbonique 50 méthane 1,7 ozone 1,3 oxyde nitreux 1,3

Perturbations anthropiques:

Évolution des gaz à effet de serre depuis 1000 ans

On sait :

- La concentration en gaz à effet de serre de l"atmosphère augmente fortementdepuis le d ébut de l"ère industrielle. - Une augmentation des gaz à effet de serre piège le rayonnement et réchauffe la surfaceMais : nombreuses r

étroactions

-> vapeur d"eau : plus chaud -> plus de vapeur d"eau -> plus d"effet de serre -> plus chaud -> alb

édo : plus chaud -> moins de neige -> plus sombre -> plus chaud -> nuages ??????Aérosols anthropiques

Source: Kaufman et al. 2002 Les a

érosols : R

éflechissent le rayonnement solaire Modifient la taille des goutes des nuages Modifient la formation des pr

écipitations ?Une probl

ématique particulière : ➢ On cherche

à prédire une évolution du climat unique à partir de la connaissance du climat actuel. ➢ Syst

ème complexe, dont on ne connait pas a priori les éléments déterminants pour la sensibilit

é➢ Syst

ème sensible aux conditions initiales (chaos, attracteurs étranges, etc ...)Diff érentes approches en termes de modélisation : ➢ Mod

éles simples pour explorer un mécanisme ou processus particulier (modèle de Lorentz qui a mis en

évidence la nature cahotique de la circulation atmosphérique, modèles 1D d"

équilibre radiatifs, etc ...)➢ Mod

élisation tri-dimensionnelle réaliste.

Mod élisation 3D (celle dont on va parler ici)➢ De type encyclop

édique➢ Tentative d"exaustivit

é➢ Recherche du "r

éalisme"➢ Mod

élisation numérique : simulations suivies de traitements statistiquesMod èles de circulation générale ➢ Construits

à partir de principes physiques➢ Cependant, pour certains processus (par exemple la convection nuageuse) les mod

èles sont r

églés sur les observations incertitudes ➢ Manque d"observations dans certains domaines

Augmenter la confiance :

➢ Les mod èles doivent être batis autant que faire ce peut sur la physique➢ Les mod èles doivent être capables de rendre compte de la sensibilité à certaines perturbations ➢ Etudes pal

éoclimatiques➢ Etudes plan

étaires➢ Utilisation de mod

èles variés➢ Comprendre les m

écanismes mis en jeuPhilosophie g

énérale➢ D

éfinie par Charney en 1950 : travailler avec des modèles incomplets et imparfaits et les am

éliorer pas à pas.

Le monde des modèles numériquesapparences

th éories (physique, chimie, biologie, économie)math

ématiquenum

ériqueinformatique

Les math

ématiques constituent un langage commun.La mod

élisation concerne l"ensemble de ces couches.Il faut toujours essayer de mettre en évidence les liens avec les couches supérieures.Il faut en m

ême temps être capable de bien séparer ces différentes couches (savoir dans laquelle on se trouve).Le climat : le monde des apparences

Source: S. Joussaume, 2000

Source: GIEC, 2001

Un système complexeModélisation du climat : découpage en sous-systèmes troposphérique

Glace de mer

Océan

Bio-géo-chimieD

écoupage en sous-systèmes :Bien identifier les variables d"interfaces.

Tester ind

épendamment les différents sous-systèmes et leur réactions aux paramètres d"interface.Tester ensuite le syst

ème couplé.A partir d"ici, on s"int

éresse plus particulièrement à la composante atmosphérique (mais beaucoups des principes énnoncés restent vrais pour d"autres composantes, et notamment pour les mod

èles de circulation océanique).

I. Contexte et principes de la modélisation du climat Probl ématique du changement climatique Les principes de la mod

élisation du climat Mod

élisation d"un système complexe : découpage en sous systèmes.II. Les mod

èles de circulation générale Les

équations primitives Les "param

étrisations" : principe et illustrations Pr

évision météorologique / modélisation du climat (Animation LMDZ, animation ETEX)III. Illustrations

IV. Acquis et incertitudes sur le changement climatiqueLes mod

èles de circulation généralebas

és sur les équations primitives de la météorologie➢Equations de Navier stokes ➢Approximation de couche mince : l" épaisseur de l"atmosphère est petite devant le rayon de la terre ➢ Approximation hydrostatique sur la verticale

En coordonn

ée pression sur la verticale : +

q : temp érature potentielle, eau (totale, vapeur, ...) esp èces chimiques, aérosols ...transportgravityCoriolis Repr ésentation des équations dans un ordinateur : le monde numérique.Diff érences finies, volumes finis, éléments finis, formulations spectralesNombre de degr és de liberté fini.On ne traite pas l"ensemble des échelles de l"écoulement Les processus non r

ésolus doivent être représentés de façon simplifiée, au travers de "param

étrisations"Qu"est-ce qu"une param

étrisation.Une param

étisation décrit un processus non explicitement représenté au travers d"un jeu d"

équations à partir des variables d"état du modèle et calcule l"effet de ce processus sur les variables d"

état.Les variables d"

état (explicites) du modèle global (ou non) sont utilisées pour pr édire des variables internes aux paramétrisations.Exemple : on diagnostique la stabilit é statique de l"atmosphère à partir du profile de temp

érature grande échelle. On en déduit l"intensité de la turbulence ou de la convection. On utilise cette information pour en d

éduire le mélange vertical effectu

é par la turbulence sur le profil vertical de température.Les param étrisations correspondent à nouveau à un découpage : cette fois-ci entre é chelles explicitement représentées et échelles "sous-mailles".On suppose en g énéral dans les paramétrisations que les processus représentés sont homog ènes dans la maille et s"étendent à l"infini. Un exemple de processus sous-maille : l"écoulement sur les reliefsDiffusion turbulente q"=-l∂q ∂z l zlongueur de mélange (Prandtl) w"q"=-l∣w"∣∂q ∂z ∂q ∂t=Kz ∂2q ∂z2Kz=l∣w"∣avecUn autre exemple de processus sous-maille : la couche limite plan

étaire.Pr

ès de la surface, le frottement du vent sur les aspérités provoquentde mouvements turbulents.

• Pas de temps de quelques minutes à une heure• Grille horizontale : ~ 100-400 km • R ésolution verticale 100m (ou moins) près du solet 1 à 2 km dans la troposphère libre. Maille typique du modèle de climat :

200 km

20 km-> Param

étrisation : réduire à quelques équations simples le comportementcollectif des échelles non représentées explicitement dans le modèle. transportgravityCoriolis +Sources Modélisation numérique du climat :Modélisation numérique du climat : • basée sur les équations de la physiquebasée sur les équations de la physique

• mise en oeuvre sur un ordinateur (dimension finie)mise en oeuvre sur un ordinateur (dimension finie)mm

• Importance des processus sous-maille (nuages, ...)Importance des processus sous-maille (nuages, ...)II

Modèle de climat de l'IPSL :Modèle de climat de l'IPSL :

• atmosphère, océan, criosphère, biosphèreatmosphère, océan, criosphère, biosphère

• 100 aine de chercheurs.100 aine de chercheurs. Maillage océaniqueMaillage atmosphériqueCouplage avec un modèle de circulation océanique

Modèle climatique de l'IPSL

19 vert. levels

30 vert. levelsLMD-Z

ORCA-LIMEarth

Mars Titan

Parametrized - radiation (Fouquart/Morcrette)

- boundary layer (LDM + options) - convection (Emanuel and Tiedtke) - clouds (statistical scheme) - orography (Lott) - ...LMDZ parametrized physicsLMDZ 3D dynamical coreFinite difference formulation conserving enstrophy and angular momentumAtmospheric component of the IPSL integrated climate model LMDZ4

Several ""Physics"":

Earth Mars Titan

Parametrized - radiation (Fouquart/Morcrette)

- boundary layer (LDM + options) - convection (Emanuel and Tiedtke) - clouds (statistical scheme) - orography (Lott) - ...LMDZ parametrized physicsLMDZ 3D dynamical coreFinite difference formulation conserving enstrophy and angular momentumAtmospheric component of the IPSL integrated climate model LMDZ4

Atmospheric

tracers O R C H

I Turbulent mixing

Convective transportTransport by windsFinite volume methods Several ""Physics"":AMMA : Climat régional, Impact, ValidationEarth Mars Titan

Parametrized - radiation (Fouquart/Morcrette)

- boundary layer (LDM + options) - convection (Emanuel and Tiedtke) - clouds (statistical scheme) - orography (Lott) - ...LMDZ parametrized physicsLMDZ 3D dynamical coreFinite difference formulation conserving enstrophy and angular momentumAtmospheric component of the IPSL integrated climate model LMDZ4

Atmospheric

tracers

ORCALIMORCHIDEEGlaciers

Sea iceSoil thermodyn.

vegetation hydrology carbon cycleOceanic GCMO R C H

I Turbulent mixing

Convective transportTransport by windsFinite volume methods

Chemistry

Aerosol microphysics INCASingle-

column model1D monitor for academic or test cases

Several ""Physics"":

CHANGEMENT CLIMATIQUE

AMMA : Climat régional, Impact, ValidationExtrait d'une simulation réalisée avec le modèle de climat de l'IPSL

Mod élisation du climat / prévision du temps Mod

èles : identiques.

Dur

ée : plusieurs décennies ou siècles / 15 jours (prévision saisonnière entre les deux) Etat initial : quelconque (existance d"un atracteur

étrange : le climat) / "analyse" produite à partir d"un processus d"assimilation (variationelle) des données dans les modèles Pr

évision : statisique (ex : la variabilité interannuelle de la pluie d"hivernage) /déterministe (le temps qu"il fait demain).

chaud froidmoyenEvolution de la température (°c) moyenne en été en France de 1860 à 2080 2003
1976

2008*Observations

Simulation de contrôle

Avec augmentation des gaz à effet de serre

2007Température (°C)

TAnnée

(Scenario SRESA2 du GIEC, modèle de l'IPSL)(

Validation du transport :

Simulation de la dispersion d"un polluant

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