e-Lettre N°1 – LS3MIP

e-Lettre Climeri-France N°1 - Novembre 2020

CMIP6 : L’écho des contributions françaises dans les différents MIPs

LS3MIP - Projet d'intercomparaison des modèles de surface terrestre, de neige et d'humidité du sol

Superficie simulée de la région dans laquelle du sol gelé en permanence est présent dans les premiers trois mètres ("pergélisol proche de la surface“) dans différentes simulations CMIP5 et CMIP6 (à gauche, en noir: estimations basées sur des observations et réanalyses). Les simulations LS3MIP suggèrent que la forte dispersion des résultats ne se réduit pas quand les modules de surface tournent en mode "standalone“, pilotés par des paramètres météorologiques "parfaits“. Figure extraite de Mudryk et al., en préparation.

L’évaluation des modèles de climat dans le cadre de CMIP se fait, jusqu’à maintenant, principalement en analysant le comportement des modèles couplés (simulations «historiques» couplées, simulations de contrôle préindustrielles) ou des composantes atmosphériques (simulations AMIP). Or, ces modèles couplés, comme leur nom l’indique, consistent en plusieurs modules qui interagissent et qui représentent des composantes du système climatique. Les principales composantes sont l’atmosphère, l’océan, la surface continentale et, parfois, les calottes de glace. Dans CMIP6, de nouveaux exercices d’intercomparaison / évaluation portent précisément sur ces composantes qui n’étaient pas évaluées séparément dans les éditions précédentes de CMIP. Ainsi OMIP porte sur l’évaluation de la composante océanique, ISMIP6 sur les modèles de calottes de glace, et LS3MIP sur les modules de surface terrestre. L’idée simple est d’être en mesure d’attribuer l’origine de certains défauts des modèles couplés aux composantes individuelles qui les composent.

Dans LS3MIP (Land Surface, Soil Moisture and Snow Model Intercomparison Project), une des actions principales est donc d’effectuer le pendant des simulations d'atmosphère AMIP pour les modules de surface. Concrètement, il s’agit de piloter les modules de surface sur la période 1901-2014 avec un jeu de données météorologiques imposé. Un autre volet de l’exercice LS3MIP consiste à prescrire certaines variables de surface (eau du sol et masse de neige) dans des simulations AMIP et couplées en les rappelant vers des climatologies issues d’autres simulations. Ce protocole vise essentiellement à évaluer la rétroaction des surfaces continentales sur le signal de changement climatique.

Plusieurs articles sont actuellement en cours d’écriture pour évaluer le comportement des modules de surface des modèles couplés dans c=les simulations «land-hist». Le premier est un article généraliste portant sur les grands aspects des variables de surface principales simulées (humidité de sol etc.) visant à quantifier l’apport de la composante de surface et des couplages surface/atmosphère sur le réalisme des variables simulées (humidité du sol, évapotranspiration, biomasse végétale). Un deuxième porte sur une analyse plus fine au niveau des processus hydrologiques et thermiques et de leurs interactions avec le cycle de carbone, et un troisième détaille les processus « froids » (neige, gel du sol). Au-delà, ces simulations «land-hist» ont été utilisées pour une étude visant à quantifier la part des changements observés de la disponibilité de l’eau qui peut être attribuée au changement climatique d’origine humaine (Padrón et al., 2020). Les simulations couplées LS3MIP seront valorisées dans un deuxième temps.

 

Rédacteurs : F. Chéruy, J. Colin, B. Decharme, A. Ducharne, J. Ghattas, G. Krinner et N. Vuichard

En savoir plus

Références

  • Padrón, R., et al. (2020) Observed changes in dry-season water availability attributed to human-induced climate change. Nature Geoscience, 13(7), 477–481. https://doi.org/10.1038/s41561-020-0594-1
  • van den Hurk, B., et al. (2016) LS3MIP (v1.0) contribution to CMIP6: the Land Surface, Snow and Soil moisture Model Intercomparison Project – aims, setup and expected outcome. Geoscientific Model Development, 9(8), 2809–2832. https://doi.org/10.5194/gmd-9-2809-2016

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