Les modèles de prévision météo à haute résolution au service de la modélisation climatique de grande échelle

Les modèles atmosphériques utilisés pour la simulation climatique planétaire ont une résolution horizontale (maille) de l’ordre de 100 km. Toute une gamme de processus physiques atmosphériques de plus petite échelle (tels que la turbulence ou la convection) ne sont donc pas résolus explicitement. Pourtant, leurs effets sur l’échelle résolue ne sont pas négligeables. Une équipe scientifique du Centre national de recherches météorologiques1 s’est appuyée sur le modèle de prévision météorologique à résolution kilométrique AROME, mis en œuvre par Météo-France sur la France et plusieurs territoires d’outre-mer. Les résultats de cette recherche sont publiés dans la revue Quarterly Journal of the Meteorological Society.

Ces simulations offrent une base de données unique pour aller au-delà de quelques cas d’étude et ainsi développer certaines paramétrisations sur la base d’une grande variété de conditions atmosphériques. Une paramétrisation est une représentation simplifiée de processus non résolus explicitement dans un modèle numérique. Dans ces travaux (voir références) les prévisions AROME sur l’Océan Indien et les Antilles sont exploitées comme une référence pour quantifier et développer une paramétrisation, à l’échelle d’une maille de modèle de climat, les impacts de phénomènes de meso-échelle (typiquement de 1 à 10 km) sur les interactions air-mer. Ces phénomènes correspondent par exemple à des systèmes convectifs isolés ou organisés, ou à des processus dynamiques associés au passage de fronts.

Les échanges de quantité de mouvement, d’énergie et d’eau à l’interface air-mer sont amplifiés au premier ordre par l’impact de ces phénomènes sur le vent proche de la surface, conduisant très souvent à une intensification de ces échanges de plus de 10% (et jusqu’à un facteur 10 dans certains cas) par rapport à des estimations les ignorant. Un tel effet n’est actuellement pas pris en compte dans les modèles de climat. La base de données constituée de plusieurs mois de prévisions AROME permet de construire une paramétrisation robuste, mêlant à la fois des bases physiques (choix des prédicteurs) et statistiques (sélection objective des prédicteurs, modélisation statistique).

La paramétrisation est performante et doit maintenant être implémentée et testée dans le modèle de climat du CNRM (ARPEGE-climat). L’objectif est d’augmenter le réalisme des flux à l’interface air-mer, ce qui aura probablement des répercussions sur les performances du modèle (climatologie, variabilité).

• 1CNRM - CNRS / Météo France