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Fiche détaillée Thèses
Université Pierre et Marie Curie - Paris VI (26/03/2010), Olivier Bock (Dir.)
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Analyse multi-échelle du cycle de l'eau dans la mousson africaine à l'aide d'observations GPS
Remi Meynadier1, 2, 3

La mousson d'Afrique de l'Ouest (MAO) représente un système climatique régional dont le cycle saisonnier est très marqué, notamment par l'humidité et les pluies de mousson et par la réponse de la végétation et des surfaces continentales. Le cycle de l'eau est un élément primordial de la MAO et son étude est un objectif majeur de la campagne AMMA (Analyses Multidisciplinaires de la Mousson Africaine). Dans ce contexte, six stations GPS ont été installées le long du gradient climatique méridien d'Afrique de l'Ouest dès 2005. Cette thèse porte d'une part sur l'analyse de l'humidité atmosphérique à l'aide des données GPS et propose d'autre part une étude plus approfondie des bilans d'eau dans l'atmosphère, à l'aide de différents jeux de données élaborés à partir des produits de la campagne AMMA (observations et modélisation). L'analyse des séries temporelles GPS met en évidence une variabilité spatiale et temporelle de la vapeur d'eau (cycle saisonnier, variabilité intra-saisonnière avec des modes de 10-20 jours, échelle synoptique et cycle diurne) dont le lien est fait avec les processus atmosphériques de la mousson. La précision de ces données permet également d'identifier des biais d'humidité dans les observations de radiosondages et de manière corrélée (via l'assimilation) dans les modèles de prévision météorologique. Une méthode est ensuite développée pour calculer des bilans d'eau intégrés verticalement à l'échelle de l'Afrique de l'Ouest à partir d'un jeu de données "hybride". Elle combine des estimations de pluies satellitaires, des simulations d'un ensemble de modèles de transfert sol-végétation-atmosphère (TSVA) tous forcés par les mêmes pluies et d'autres produits élaborés de qualité. L'analyse du fonctionnement du cycle hydrologique à l'interface surface-atmosphère à l'aide de ce nouveau jeu de données, permet de confirmer ou d'infirmer certaines hypothèses élaborées dans le passé mais surtout d'apporter un éclairage nouveau sur le cycle saisonnier et la variabilité interannuelle des bilans d'eau et d'énergie à la surface. Nous mettons notamment en évidence des relations entre les termes de ces bilans (convergence d'humidité, pluie, évaporation, ruissellement, humidité dans le sol, et le rayonnement net) distinctes suivant les échelles considérées. Ce jeu de données est ensuite utilisé comme référence pour évaluer les différents termes du bilan d'eau d'un ensemble de modèles météorologiques (ré-analyses, analyses opérationnelles et prévisions des modèles de Météo-France, ECMWF et NCEP). Des biais importants sont diagnostiqués dans les précipitations, les évaporations et la convergence d'humidité de ces modèles. Des hypothèses sont proposées quant à l'origine de ces biais (défauts dans les schémas de convection, dans l'initialisation de l'humidité des sols et dans les données assimilées). Pour certains modèles (p.ex. ECMWF), nous identifions une rétroaction de ces biais sur la circulation atmosphérique dans la région de la dépression Saharienne. Ce travail ouvre des perspectives d'améliorations du cycle de l'eau des modèles de prévision météorologique et fournit un jeu de données hybride potentiellement utile pour analyser les intéractions des processus à d'autres échelles (méso-échelle et synoptique).
1 :  IPSL - Institut Pierre-Simon-Laplace
2 :  LATMOS - Laboratoire Atmosphères, Milieux, Observations Spatiales
3 :  UPMC - Université Pierre et Marie Curie - Paris 6
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Afrique de l'Ouest – AMMA – Cycle de l'eau – GPS – Modèles de prévision numérique – Observations spatiales – Modèles de surface

Multi-scales analyses of the West African Monsoon water cycle with GPS observations.
The West African Monsoon (WAM) regional climatic system is characterized by a strong seasonal cycle in humidity and precipitation and land-surface atmosphere interactions.The water cycle is a primordial element of the WAM, the study of which is a ma jor ob jective of the AMMA campaign (African Monsoon Multidisciplinary Analysis). Within this context, six GPS stations have been installed along the meridian climatic gradient in West Africa, beginning in 2005. This dissertation focuses on the analysis of atmospheric humidity through GPS data, while also proposing a more in-depth study of atmospheric water budgets based on different data sets resulting from the AMMA campaign. The analysis of temporal GPS series shows a spatial and temporal variability of water vapor (seasonal cycle, inter-seasonal variability with 10-20 day modes, synoptic scales and diurnal cycle) that is shown to be linked with the WAM atmospheric processes. The precision of this data also enables the identification of humidity biases in radiosounding data and through assimilation processes in meteorological prevision systems. A method is then developed to compute water budgets vertically integrated at regional scale based on a "hybrid" data set. This method combines satellite precipitation estimations, simulations from a grouping of land surface models, all of which are forced by the same precipitation and other elaborate products. The analysis of the functioning of the hydrological cycle at the surface-atmosphere interface allows us to confirm or not certain hypotheses that have been developed in the past, but especially to shed new light on the seasonal cycle and the interannual variability of water budgets and surface energy. We focus in particular on the coupling between the terms of these budgets (moisture convergence, precipitation, evaporation, runoff, soil moisture, and surface net radiation), which differ according to the scale in question. This dataset is then used as a reference in order to evaluate different terms of the water budget of an ensemble of meteorological models (reanalyses, operational analyses and forecasts from Météo France, ECMWF and NCEP). Important biases are diagnosed in the precipitation, evaporation, and moisture convergence of these models. Hypotheses are proposed regarding the origin of these biases (issues in the convection schemas, in the assimilation of soil moisture. . . ). For certain models (ex. ECMWF), we identify a retroaction in these biases, over the atmospheric circulation in the region of the Saharan depression. This work opens up towards possibilities of improvement to the water cycle in models of meteorological prevision and provides a hybrid dataset that is potentially useful in a further analysis of the interaction of processes at other scales(meso-scale and synoptic).
AMMA – Water cycle – GPS – Water budget – Nume- rical Weather Prediction systems – Land Surface Models