Modélisation des couches limites stables en Antarctique : calibration et analyse de sensibilité de la paramétrisation de la turbulence du modèle ARPEGE-Climat

La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des...

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Main Author: Audouin, Olivier
Other Authors: Toulouse, INPT, Couvreux, Fleur, Roehrig, Romain
Format: Thesis
Language:French
Published: 2021
Subjects:
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spelling ftstarfr:2021INPT0056 2023-05-15T13:58:51+02:00 Modélisation des couches limites stables en Antarctique : calibration et analyse de sensibilité de la paramétrisation de la turbulence du modèle ARPEGE-Climat Modeling stable boundary layers in Antarctica : calibration and sensitivity analysis of the parameterization of turbulence in the ARPEGE-Climate model Audouin, Olivier Toulouse, INPT Couvreux, Fleur Roehrig, Romain 2021-05-31 http://www.theses.fr/2021INPT0056/document fr fre http://www.theses.fr/2021INPT0056/document Open Access http://purl.org/eprint/accessRights/OpenAccess Paramétrisation physique Couche limite Turbulence Modèlisation du climat Calibration statistique Antarctique Physical parameterization Boundary layer Climate modelling Statistical calibration Antarctica Electronic Thesis or Dissertation Text 2021 ftstarfr 2023-04-11T22:53:33Z La modélisation numérique du climat est un outil essentiel pour comprendre le fonctionnement du système climatique et pour réaliser des projections de son évolution future. Pourtant les modèles numériques de climat comportent de multiples sources d’incertitude. Parmi celles-ci, la représentation des phénomènes de couches limites stables reste un point sur lequel les modèles numériques doivent progresser. Les couches limites stables les plus extrêmes sont observées sur le plateau Antarctique. Une bonne modélisation de cette région dans les modèles numériques repose sur une bonne représentation des échanges d’énergie au sein de la couche limite et en particulier des flux turbulents. Or dans un modèle de climat, les processus turbulents, ainsi que tout phénomène non résolu par la composante dynamique du modèle reposent sur un ensemble de « sous-modèles » appelés paramétrisations physiques. Ces para-métrisations, en simplifiant les processus physiques en jeu, introduisent des paramètres dont les valeurs sont plus ou moins bien documentées et qui peuvent être considérés comme les leviers de réglage du modèle. L’étape cruciale de la calibration du modèle vise à choisir les valeurs de ces paramètres. L’approche classique consiste à chercher un réglage du modèle optimal sur la base d’un jeu de métriques. C’est un travail long et fastidieux, dans lequel on fait varier un ou deux paramètres à la fois et qui ne permet pas d’explorer l’ensemble des possibilités de réglage du modèle. De plus les sources d’incertitudes ne sont pas toujours prises en compte et l’ensemble de la procédure est peu documentée, peu formalisée, et peu reproductible. Une approche inspirée de l’History Matching a été récemment proposée pour calibrer la physique des modèles atmosphériques. Cette approche propose non pas de chercher un réglage optimal des paramètres, mais de déterminer une région de l’espace des paramètres dans lequel le modèle se « comporte bien ». Associée à l’utilisation d’émulateurs statistiques simulant le comportement du modèle de ... Thesis Antarc* Antarctica Antarctique* theses.fr Le Plateau ENVELOPE(70.250,70.250,-49.350,-49.350)
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