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Projections du climat pour l’Afrique
de l’Ouest
Andrew Hartley, Met Office: PARCC atelier national sur le climat et la
vulnérabilité des espèces face au changement climatique, Avril 3-5, 2013
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Objectifs de ce matin
1. Résumer le climat Ouest-Africain
2. Aborder la technique de réduction d’échelle au
niveau régional
3. Comprendre les résultats obtenus à partir du MCR
Africain
4. Session pratique sur l’extraction et l’analyse des
résultats
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Le Climat Ouest-Africain
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Principaux moteurs du Climat
Ouest-Africain
• Mouvement saisonnier de la Zone de
Convergence Inter-Tropicale
• Températures de surface de la mer dans le Golf
de Guinée
• Connexion à la mousson Asiatique et au
réservoir d’eaux chaudes du Pacifique
• El Nino
• Occupation du sol
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La mousson Ouest-Africaine
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La mousson Ouest-Africaine
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Occupation locale du sol
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Garcia-Carreras, L., et al (2010). Impact of mesoscale vegetation
heterogeneities on the dynamical and thermodynamic properties of the
planetary boundary layer. Journal of Geophysical Research, 115
Processus de réduction d’échelle
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Du climat global au climat local…
… à partir d’une grille MCG jusqu’au point d’intérêt.
Pourquoi une réduction d’échelle?
Raison Principale: Les MCG manquent de détails à
l’échelle régionale à cause de la résolution trop
grossière utilisée dans un grand nombre d’études du
climat -> besoin de recourir à une échelle plus fine
dérivée des MCG.
• Les échelles plus fines croisent les éléments du climat
global avec les détails physiographiques locaux
• Il y a un besoin croissant de mieux comprendre les
processus qui déterminent le climat regional
• Besoin de détails au niveau régional pour évaluer la
vulnérabilité et les stratégies d’adaptation possibles
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Qu’est-ce qu’un Modèle Climatique
Régional?
• Un modèle climatique physique à
haute résolution qui couvre une aire
limitée du globe
• Il inclut (au moins) les paramètres de
l’atmosphère et de la surface terrestre
dans le système climatique
• Il contient les représentations des
processus importants du système
climatique
• e.g. Couverture nuageuse, radiation,
précipitation
Conditions aux limites
latérales
• LBC = Conditions météorologiques aux limites, sur les bordures
latérales du domaine du MCG
• Délimitent l’extension du MCR pendant toute la période de simulation
• Fournissent des informations sur la partie extérieure au domaine,
nécessaires au MRC
• Les données proviennent des MCG ou des observations
LBC variables
• Vent
• Température
• Eau
• Pression
• Aérosols
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LBC variables
• Variables des conditions aux limites latérales
LBC variables
Avantages des MCR
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Les MCR simulent
le climat actuel de
façon plus réaliste
Modèles de distribution
des précipitations
hivernales actuelles sur
la Grande Bretagne
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Représenter des îles plus petites
Changements projetés dans les températures de surface estivales
entre aujourd’hui et la fin du 21ème siècle.
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Prédire le changement climatique
avec plus de détails
Changements projetés des précipitations hivernales entre aujourd’hui
et 2080.
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Simuler et prédire les changements
dans les évènements extrêmes de
façon plus réaliste
Fréquence des jours d’hiver dans les Alpes avec différents seuils de
précipitations quotidiennes.
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Simuler les cyclones et les
ouragans
Un cyclone tropical est clairement apparent dans le MCR (à droite)
mais pas dans le MCG
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MCR Africain
Le processus de modélisation
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Le domaine CORDEX de l’Afrique
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Configuration du Modèle
• De Décembre 1949 à Décembre 2099
• Résolution spatiale : 50km
• MCR PRECIS avec MOSES 2.2 land
surface
• Scénario A1B
• Grands lacs Africains inclus
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L’approche Ensemble
Objectif: Quantifier l’incertitude dérivée des MCG dans les
projections climatiques des modèles régionaux
• QIPM: Quantification de l’Incertitude des Projections du
Modèle
• 17 membres MCG dans l’Ensemble, chacun avec une
configuration de base différente
• Sous-sélection de 5 MCG pour fournir les LBC pour 5
MCR différents.
• Sélection des modèles basée sur l’analyse régionale des
MCG pour l’Afrique.
• Étalement dans les résultats de sortie produits par l’ensemble
des modèles
• Exclure certains membres ne représente pas le climat Africain
de façon réaliste.
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Sélection des conditions aux
limites
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Validation d’après les
observations
Jeu de
données
Variables
utilisées
Résolution
Source
Référence
CRU 3.0
1.5m Température
0.5° mensuelle, 1900-2006 terrestre
seulement
Données de station sur
une grille
Mitchell and Jones
2005
ERA40
850hPa Vents
2.5° mensuels 1979-1993
Nouvelle analyse
Uppala et al, 2005
CMAP
Précipitation
2.5° mensuelle 1979-2002
Données de station sur
une grille combinées avec
des données satellites
Xie and Arkin, 1997
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Validation
du MCG
•
•
•
•
•
•
Pas de scénario ‘très bon’ ou
‘très mauvais’
Ils capturent généralement bien
la durée et la localisation des
précipitations, mais la
magnitude varie
La sensibilité des modèles et
leurs biais ne sont pas
indépendants
Ex. Q1-5 plus froids et secs
Etapes 1 et 2: pas
indépendantes!
Mais on veut éviter les modèles
Q1,3,4 et 16 qui ne capturent
pas bien les cycles saisonniers
dans aucune sous-région.
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Mousson
Précipitation
• Basé sur les observations du
CMAP
• Période: Juin-Septembre
• Tous les modèles donnent une
prédiction relativement
raisonnable de l’extension de
la mousson
• Q1,3,4 et 5 sous-estiment la
quantité des précipitations
• Q6, 9, 12, 14, 15, et 16 surestiment légerement les
précipitations.
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Vents et
pression de
surface
• Basé sur les
réanalyses du ERA40
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Comparaison
aux autres
MCG
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Comparaison
aux autres
MCR
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Sous-sélection
• Q0, Q2, Q9, Q13, Q14
• Q0 – modèle non perturbé
• Les simulations Q2 et Q0 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt froides
• Les simulations Q13 et 14 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt chaudes
• Les simulations Q9 et 14 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt humides
• Les simulations Q0 et 2 représentent des réponses
correspondant à des gammes plutôt sèches (bien que
cela varie saisonnièrement)
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Principaux points
•
La distribution géographique à grande échelle des températures et des précipitations
du climat Africain est bien représentée.
•
L’échantillon représente la gamme de réponses complete produite par l’Ensemble
QUMP ainsi que la variation annuelle pour autant de sous-regions que possible.
•
Q0 et Q2 représentent des réponses correspondant à des gammes de projections
futures plutôt froides, et Q13 et Q14 représentent des réponses correspondant à des
gammes plutôt chaudes, afin de couvrir toute la gamme de températures.
•
Aucun modèle en particulier ne montre de facon persistante des changements
importants dans le régime des précipitations pour les deux régions sur l’année entière.
•
Q14 représente des réponses correspondant à des gammes de projections
futures plutôt humides pour l’Afrique Tropicale de l’Ouest pendant les mois de
Décembre, Janvier et Février (DJF), mais pas pendant les mois de Juin, Juillet et Aout
(JJA), et annuellement pour le Sahel Occidental c’est en fait le modèle le plus sec.
•
Dans l’ensemble, l’analyse suggère que Q0 représente bien des températures plutôt
sèches dans les gammes de projections futures et Q9 représente bien des conditions
plutôt humides.
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Résultats clés pour l’Afrique de l’Ouest
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Précipitation
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Session Pratique
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