Paramétrisation de la convection nuageuse

Catherine Rio

Jean-Yves Grandpeix, Jean-François Guérémy, Jean-Marcel Piriou,Isabelle Beau, Romain Roehrig, Jean-Philippe Lafore

Réunion de lancement de DEPHY2 – 8 septembre 2014 - Banyuls-sur-mer

Laboratoire de Météorologie Dynamique, CNRS/IPSL, Paris, FranceCentre National de la Recherche Météorologique, CNRM/GAME, Toulouse, France

1. Paramétrisation de la convection: Principes généraux

Paramétrisation de la convection: Définition“Formulation de l'effet statistique de la convection humide pour obtenir un système ferméde prévision du temps et du climat”, Arakawa, 2004

Il s'agit de représenter l'effet statistique d'un ensemble des nuages convectifs sans lesreprésenter un par un.

Introduction dans un modèle de circulation générale

Echelle sous-maille (paramétrisations physiques): Rendre compte de l'effet des processus non résolus par les équations de la dynamique (termes source) dans chaque colonne d'atmosphère

Echelle résolue (Dynamique):Discrétisation des équations de conservation sur la sphère

1. 1 A quoi sert une paramétrisation?

Ce qu'on attend d'une paramétrisation de la convection:- Profils verticaux des taux de chauffage (Q1, Q2, Q3) pour les équations de la dynamique- Propriétés microphysiques des nuages pour l'interaction avec le rayonnement- Distribution spatio-temporelle de la pluie- Profils verticaux des flux de masse pour le transport de traceurs

Trois modes nuageux:- convection peu profonde- convection profonde- enclumes

Houze et Betts, RGSP, 1981

Effets de la convection sur la grande-échelle:

Source: Bechtold, cours ecmwf

Source apparente de chaleur

Puits apparent d'humidité

Source apparente de moment

Les équations de base:

1. 2 Les idées de base

L'ajustement convectif (Manabe, 1965)

Bilans d'humidité (Kuo, 1965)

Philosophie: Ajustement instantané du profil conditionnellement instable de θ et sursaturé de rh vers un profil adiabatique humide et saturé.

Le quasi-équilibre (Betts et Miller, 1986)

Philosophie: La précipitation est liée à la convergence d'humidité à grande-échelle

Philosophie: Comme on observe que la convection ajuste l'atmosphère vers un état de quasiéquilibre dans les Tropiques, autant modéliser cet ajustement que essayer de l'obtenir commele résultat de sous-modèles complexes.

τ constante d'ajustement

b: détermine la fraction de la convergence d'humidité intégrée convertie en précipitations

+ Ajustement des profils vers une adiabatique humide

1. 3 L'approche en flux de masse: Les hypothèses

z

x

Premier schéma proposé par Arakawa et Schubert, 1974

Hypothèses:La colonne d'atmosphère est décomposée en une partie ascendante et une partie subsidente compensatoire.

Expression du flux turbulent d'une quantité ψ:

avec

et les hypothèses

updraftenvironnement subsident

a 1-a

wu

we

M

M M

Effet de la convection sur l'environnement de grande-échelle:

➔ Le flux de masse M➔ Les propriétés de l'ascendance➔ La condensation et l'évaporation

1.4 L'approche en flux de masse: Les équations

Les éléments clés d'un schéma en flux de masse:

- Critère de déclenchement du schéma de convection:Quand le schéma est-il actif?

- Distribution verticale de M, E et D: “cloud model”

- Intensité de la convection (“fermeture”)

Equations de conservation de la masse, de l'enthalpie s et de l'humidité spécifique qpour chaque nuage individuel i:

Source: Bechtold, cours ECMWF

- Hypothèse de stationnarité

- Hypothèse “bulk”:

1.5 Notion de flottabilité

Lorsqu'une particule de masse volumique ρp se déplace sur la verticale, elle est soumise à la force de flottabilité:

avec

C'est la température potentielle virtuelle, celle que devrait avoir une particule d'air sec pour avoir la même densité que l'air humide considéré.

Le contenu en eau vapeur (liquide) augmente (diminue) la flottabilité d'une particule

CIN: Convective INhibition CAPE: Convective Available Potential Energy

1.6 Interactions entre les paramétrisations

Décomposition des processus

Couplage entre les différentes composantes

Approches unifiés

- Schéma de turbulence - Schéma de convection peu profonde- Schéma de convection profonde- Schéma de poches froides- Schéma de condensation grande-échelle

- En général, les différents schémas communiquent via les champs moyens du modèle.- Introduction progressive d'interactions directes entre les paramétrisations:Terme de production de turbulence dans l'équation de vitesse des thermiquesContrôle de la convection par l'activité des thermiques ou des pochesDétrainement convectif terme source de condensat dans les équations pronostiques de lacondensation grande-échelle, etc...

- Unification de la convection de couche limite et de la convection peu profonde - Unification de la convection sèche, peu profonde et profonde- L'approche des super-paramétrisations: Un CRM 2D vient remplacer l'ensemble des paramétrisations de la convection dans chaquecolonne atmosphérique

1.7 Les différentes échelles spatio-temporelles de la convection

heure

1-10

km

100

-50

0 km

100

0 k

m10

00

0 k

m

jour jours semaines

Cellule orageuse

Système convectifà méso-échelle

Cluster synoptique

Cyclone tropical

Oscillation de Madden-Julian

1.8 Développement de paramétrisations: local versus global

Approche 1DGénéralisation de l'approche depuis EUROCS On extrait une colonne d'atmosphère du GCM en un point de grille particulier et on imposeles conditions initiales et les conditions aux limites (advections, flux de surface)Avantages: Représentation fine des processus physiques et comparaisons avec les modèleshaute résolutionInconvénients: On coupe les boucles de rétroaction avec la grande-échelle, la surface, le rayonnement...

∆ x= ∆ y= 1km

clouds

Guichard et al., 1997

Simulations LES/CRM GCM en mode unicolonne

mêmes forçages

Besoin de faire le lien entre les 2 types d'approches et de développer des voies intermédiairesCf exposé Isabelle demain

Approche globaleModification et ajustement des paramétrisations pour reproduire le climat ou la prévision observésAvantages: toutes les rétroactions à l'oeuvreInconvénients: compensations d'erreurs

2. Paramétrisation de la convection: Les schémas des modèles français

- Modèles de circulation générale pour l'évolution du climat; Δx=o(30 - 300km)

- Modèle de prévision du temps; Δx=o(15km)

MESONHSchéma de convection peu profonde unifiée à la couche limite de Pergaud et al. (2009)Schéma de convection profonde de Bechtold et al. (2001)

LMDZ Schéma de convection profonde de Tiedtke (1989)Schéma de convection profonde d'Emanuel (1991)Schéma de convection profonde d'Emanuel modifié par Grandpeix et Lafore (2010)Schéma de convection peu profonde unifiée à la couche limite de Rio et Hourdin (2008)

ARPEGE CLIMATSchéma de convection profonde de Bougeault (1985)Schéma de convection peu profonde de Bechtold (2001)Schéma de convection unifiée de Guérémy et Piriou PCMT

ARPEGE PNT Schéma de convection profonde de Bougeault (1985)Schéma de convection peu profonde de Bechtold (2001)

- Modèle de climat à aire limitée; Δx=o(10km - 70km)

MAR Schéma de convection profonde de Bechtold (2001)

2.1 Le critère de déclenchement: Définition

Condition d'activation du schéma de convection testé à chaque pas de tempsEn général pas d'effet mémoire autre que par les champs grande-échelle

Qu'est-ce qui pilote l'activation du schéma de convection?

- Si la flottabilité d'une particule montée adiabatiquement depuis la surface est positive40hPa au-dessus du niveau de condensation (Emanuel, 1991)

- Si la convergence d'humidité est positive dans les basses couches et le profil est instable(Bougeault, 1985, Tiedtke, 1989)

- Si l'énergie de soulèvement fournie par les thermiques et les poches froides au niveau de condensation excède l'inhibition convective (Grandpeix et Lafore, 2010).

2.1 Le critère de déclenchement: Les limites

Déclenchement prématuré sur continents

Sous-estimation de la variabilité jour à jour

Déclenchement préférentiel sur sols humides en désaccord avec les observations

Couvreux et al., soumis à QJRMS

Roehrig et al., Journal of Climate, 2013

Taylor et al., Nature, 2012

2.1 Le critère de déclenchement: Les nouvelles voies

- Schéma unifié (PCMT): Vitesse positive au niveau de condensation d'un panache ascendant entrainant avec effet mémoire

- Approche probabiliste et déclenchement stochastique: Si la probabilité que la taille d'un thermique dépasse un certain seuil excède une valeur donnée (tirage aléatoire) (Rochetin et al., 2013)

PCMT: Bonne représentation de la croissance progressive mais pas de déclenchement marquéde la convection profondeLMDZ5S: bon timing du déclenchement mais sous-estimation de la phase congestus

Q1 (K/jour)

Effet du stochastique sur la variabilité jour à jour des pluies au Sahel dans le modèle 3D

Approche déterministe Approche stochastique

Cycle diurne de la convection au Sahel (cas AMMA, Couvreux et al., soumis)

2.1 Le critère de déclenchement: Un enjeu majeur de DEPHY2

- Importance de ne pas déclencher le schéma de convection tous les jours au même endroit au même moment:Prise en compte d'une composante stochastique dans PCMT.

- Représentation de la phase congestus des nuages:Entrainement versus déclenchementInteractions entre le schéma de convection profonde et le modèle du thermique dans LMDZ

➔ Mise à disposition pour tests de 2000 cas d'initiation au Sahel issus des données AMMA (Françoise Guichard)

➔ Simulations LES avec hétérogénéités de température de surface, couplées ou non avec un schéma de sol (SURFEX) (postdoctorat de Nicolas Rochetin)

➔ Diagnostics 3D pour comparaisons modèles/observations (à la Taylor et al.)

- Prise en compte des hétérogénéités sous-maille sur le déclenchement:Rôle du reliefRôle des hétérogénéités de température et d'humidité

2.2 La fermeture: qu'est-ce qui contrôle l'intensité de la convection?

- Fermeture en CAPE avec constante de relaxation:Equilibre entre la production de CAPE par la grande-échelle et la consommation de CAPE par laconvection1h (Emanuel, 1991)2h15 (Bechtold, 2001) Calculée en fonction du rapport entre épaisseur convective et vitesse verticale moyenne (PCMT)

- Fermeture du bilan d'humidité: L'humidité disponible est la somme de l'advection grande-échelle et la diffusion verticale et est égale à la somme de la pluie convective et du détrainement.Bougeault (1985), Tiedtke (1989)

L'environnement moyen de grande-échelle

Pluies convectives (mm/jour) sur le casHapex Sahel à 50kmde résolution

Fermeture en CAPE Fermeture en convergence d'humidité

Source: Pollack et al.

2.2 La fermeture: Les limites des approches traditionnelles

- Puissance de soulèvement fournie à la base des nuages par thermiques et poches froides(Grandpeix et Lafore, 2010)

Approche alternative: convection contrôlée par les processus sous-maille de couche limiteet introduction d'un effet mémoire

Les limites du quasi-équilibre

Les limites des fermetures en bilan d'humidité

- Vérifié quand l'échelle du forçage grande-échelle est longue devant l'échelle de la convection.Ce qui n'est pas le cas pour le cycle diurne par exemple.- Revient à imposer l'équilibre observé

- Basée sur un bilan d'eau et non de l'énergie- Crée une rétroaction positive entre convection et convergence d'humidité

Introduit un effet mémoire par l'intermédiaire de la paramétrisation des poches froides

- Autre façon d'introduire un effet mémoire:Equation pronostique de la vitesse verticale dans PCMT

2.3 L'entrainement: Les hypothèses

- Hypothèse du panache entrainant

- “Episodic Mixing”

- Profil d'entrainement de forme analytiqueProfil décroissant exponentiellement de la base au sommet (Bougeault, 1985)

- Profil d'entrainement dépendant des propriétés du panache ascendant Schémas de convection peu profonde:(Pergaud et al., 2009, Rio et al., 2010)

ε = f(B/w²)Combinaison d'une composante “turbulente” et une composante “organisée” (PCMT)

ε_turb = f ( w )ε_org = f ( |1/w dw/dz| )

Réalisation d'un ensemble de mélanges entre l'ascendance adiabatique et l'environnement à chaque niveau suivant une distribution imposée

Les mélanges montent ou descendent jusqu'à leur niveau de flottabilité neutre

Siebesma, 1998

Emanuel, 1991 Grandpeix et al., 2004

2.3 L'entrainement: L'évaluation

- Variable difficile à observer- Apport des simulations LES/CRM: Diagnostic à partir d'une variable conservative ψ:(Siebesma et Cuijpers, 1995)

Del Genio et Wu (2010)

- Adaptabilité à la convection peu profonde et profonde

Del Genio et Wu (2010) suggèrent queε = C B/w²est adapté aux deux, mais ne trouvent pas de formulation universelle pour C

Yanai et al., JAS, 1973

2.3 L'entrainement: Sensibilité de la convection à l'humidité troposphérique

Flux de masse (kg/m2/s) dans un environnement à 25%, 50%, 70% ou 90% d'humiditéEn 2004 (Derbyshire et al.)

En 2014

LMDZ ARP-CLIMCRM

90%70%50%25%

90% __70% ....50% ----25% - . - .

LMDZForte sous-estimation de la hauteur et de l'intensité de la convectionFaible sensibilité à l'humidité

PCMTSous-estimation de la hauteurde la convectionForte sensibilité à l'humidité

LMDZ5B PCMT

Source: J-F GuérémySource: J-Y Grandpeix

2.3 L'entrainement: Effet sur l'heure locale du maximum de précipitations

Heure locale du maximumde précipitations en juillet

Observations

PCMT

PCMTavec entrainementplus fort

Entrainement:Très étudié depuis 10 ans mais pas encore maitrisé

Source: J.-M. Piriou

2.4 Le détrainement

- Profil de détrainement dépendant des propriétés du panache ascendant:Schémas de convection peu profonde:(Rio et al., 2010)δ = f(B/w², δqt /w²)

(PCMT)δ_turb = ε_turb = f ( w )δ_org = f ( |1/w dw/dz| )

- Approche “buoyancy sorting”Les particules détrainent à leur niveau de flottabilité neutre après mélange

- L'hypothèse du panache entrainant/détrainant

- Mêmes difficultés observationnelles que pour l'entrainement- Peut-être moins étudié que l'entrainement

Le détrainement: Les enjeux- Représentation de l'overshoot?- Couplage avec le schéma de condensation grande-échelle- Importance de la répartition détrainement / précipitations pour l'humidification de la troposphère

Spécification du détrainement:

2.5 Les précipitations

- Approche diagnostique: Emanuel (1991)

Efficacité de précipitationProfil vertical imposé de la fraction de condensat qui tombe sous forme de pluie à chaque niveauAvant: Croissance linéaire de 0 à epmax entre 500hPa et 150hPaMaintenant: Dépendance en température et d'un seuil critique en eau liquidePuis évaporation des précipitations dans une fraction donnée de la maille

- Approche pronostique: PCMTMicrophysique plus détaillée: 4 espèces d'hydrométéores (ql, qi, qr, qs)Equations pronostiques pour le condensat et les précipitations

Les enjeux:Besoin de contraintes observationnelles pour l'efficacité de précipitation, le taux d'évaporation, la taille des gouttes et des cristaux, la vitesse de chute, etc...Prise en compte d'une variabilité sous-maille de la pluie pour les couplages à la surface?

Forte dépendance de l'humidité et des pluiesConvectives à l'efficacité de précipitation

Notamment pour la phase “suppressed”de convection (congestus).

Illustration sur le cas 1D TWP-ICE avec LMDZ5Bphase “suppressed” de la mousson autralienne

Cumul de pluies convectivesHumidité relative

3. Paramétrisation de la convection: Vers une complexité croissante

Zipser, 1977

Structure des systèmes convectifs à méso-échelle

3.1 Représentation des downdrafts

- Downdrafts saturésEvaporation pour maintenir la saturation dans les nuages: Tiedtke (1989)Approche EMBS: mélanges saturés descendants (Emanuel, 1991)Symétrique du courant ascendant sur une adiabatique saturée (PCMT)

Première représentation de downdrafts dans un GCM: Del Genio et Yao, 1988

- Downdrafts insaturés:Emanuel 199115% de la pluie tombe à l'extérieur du nuage (100% sous la base) dans une fraction 0.1% de la mailleRésolution d'une équation en w

Modification de la couche sous-nuageuse par les downdraftsBetts, 1976

Après le passage d'un système convectif la couche sous-nuageuse est plus froide avec une structure proche de l'adiabatique humide mais unsaturée avec une θe plus faible que celle précédent la pluie.

La prise en compte des downdrafts insaturés a pour conséquence d'inhiber la convection en stabilisant les basses couches

3.2 Représentation des poches froides et effet mémoire

δT (K/h)

δq (g/kg/h)

Trois nouvelles variables pronostiques: - fraction couverte par les poches- δθ, δq entre les poches et leur environnement

Première paramétrisation des poches froides dans un GCMGrandpeix et Lafore, 2010

Décomposition de la maille en:- les poches- l'environnement des poches, vu par le schéma de convection

Variabilité sous-maille de la CAPE et de la CIN

Les poches ont leur propre cycle de vie

Simulation d'une ligne de grain au Sahel: cas d'étude Hapex Sahel

hauteur (m)

vitesse d'étalement (m/s)

fraction

poche

Front de rafale

Soulèvement

Les poches initient de nouvelles cellules convectivesCycle de vie autonomede la convection

3.2 Représentation des poches froides et effet mémoire

PCMT (Prognostic Condensates Microphysics and Transport): 7 variables pronostiquesqlc, qic, qrc, qsc, wu, wd, updraft fraction

Représentation de l'effet dynamique des poches froides:

La vitesse des downdrafts rétro-agit positivement sur la fraction couverte par les updrafts.L'entrainement diminue en retour: Augmente la sensibilité de la convection à l'humiditéPermet l'auto-entretien de la convection.

Représentation de l'effet thermodynamique des poches froides:

- En ajoutant une équation pronostique pour la vitesse verticale dans les downdrafts et enreprésentant leur étalement en surface

- En couplant PCMT avec la paramétrisation de Grandpeix et Lafore (2010)

RH = 70%

RH = 90%

Précipitations sur le cas de Derbyshire (2004)

Source: J.-M. Piriou, J-F Guérémy

3.3 Représentation des circulations à méso-échelle

Profils de taux de chauffage idéalisés:

Houze, 1982

Schumacher et al., 2004

La plupart des GCM n'ont pas de paramétrisationdes circulations à méso-échelleSauf le modèle du GFDL (Donner, 1993)

Or- Importance pour les profils verticaux des taux de chauffage- Importance pour le transport de moment- Importance pour la durée de vie et l'effet radiatifdes systèmes convectifs

Que représentent effectivement les modèles actuels?

3.4 Représentation du degré d'organisation des systèmes

L'organisation des systèmes à méso-échelle

Tobin et al., 2012Dans quelle mesure cet effet est-il représenté dans les GCMs?

- Est-ce qu'on a besoin d'une nouvelle variable pronostique du degré d'aggrégation? (comme org, Mapes et Neale, 2011)- Peut-on lier aggrégation et poches froides?- Importance du partitionnement de la maille entre une partie convective et une partie stable?Entre une partie nuageuse et une partie claire?- Lien entre aggrégation et taux d'entrainement et de détrainement?- Lien entre aggrégation et efficacité de précipitations?- Lien entre aggrégation et Q1, Q2, Q3?

A l'échelle d'une grille de GCM:Lien entre le degré d'aggrégation de la convection et l'humidité troposphérique, les flux SW et LW au TOA

Relative humidity

Aggregation

3.5 Adaptabilité à la résolution

L'effet attendu des paramétrisations dépend de la résolution spatiale et temporelle à laquelle on les utilise.

Arakawa, 2004

Comment faire en sorte que les paramétrisations s'adaptentautomatiquement à la résolution?

- En faisant dépendre certains paramètres de la résolutionEx: fraction de la convergence d'humidité disponiblepour la convection dans Bougeault, 1985

- En introduisant une composante stochastiqueEx: déclechement stochastique de Rochetin et al., 2013,où la probabilité de déclenchement dépend de la taille dela maille.

Validité des hypothèses des schémas de convection quand la résolution diminue?

- Dans l'approche en flux de masse, la fraction couverte par les ascendances convectivesdoit être faible par rapport à la taille de la maille

- La constante d'ajustement des schémas est très supérieure au pas de tempsNécéssité de simuler des états intermédiaires réalistes: problèmes des grid-point storms(Williamson, 2013)

Q1

Conclusions

La paramétrisation de la convection a 50 ans: Question encore très actuelle !

Les enjeux majeurs de DEPHY2:- Le déclenchement du schéma de convection- L'organisation de la convection à méso-échelle et degré d'aggrégation- Auto-adaptabilité à la résolution pour faire face à la résolution croissante des modèles

Mais:La fermeture, l'entrainement, le détrainement, les précipitations sont aussi toujoursd'actualité car tout est inter-connecté.

- Jusqu'où faut-il remettre en question les approches traditionnelles?

- Comment gérer les manques relatifs à l'organisation à méso-échelle de la convectiontout en gérant la résolution de plus en plus fine des modèles?

- Comment accélérer la mise en oeuvre des développements dans les modèlesopérationnels et éviter les pertes en ligne?

- Comment avancer sur la compréhension et la représentation des interactions entre la convection et l'environnement de grande-échelle, le rayonnement, les flux de surface?➔ Limites des modèles explicites?➔ Apport des observations?

Questions ouvertes: