Prévisibilité des précipitations ouest africaines (échelles intrasaisonnières et saisonnières) au travers des simulations type DEMETER et des observations
Résumé
Following the recommendations proposed by the AMMA community three main objectives were set for this research. The first was to analyze the direct outputs of general circulation models of the atmosphere used in the DEMETER project. The second was to propose a new method for predicting seasonal rainfall in the Sahel using the direct outputs of GCMs the best simulated, that is to say, those related to atmospheric dynamics which explains the penetration of the West African monsoon in the continent, and therefore, the total rainfall during the monsoon season of boreal summer. The third goal finally was to analyze and compare probabilistic forecasts from the forum and PRESAO project ENSEMBLES. To meet these objectives, we relied on 7 databases: 4 of them are used as references (CRU, CMAP, reanalyses American-R1 and R2 and SST), simulations (precipitation and atmospheric dynamics) European projects ENSEMBLES and DEMETER and finally digitized maps from the PRESAOforum .
It is demonstrated that :
• The statistical-dynamic approach can significantly improve the scores obtained directly from wet raw GCMs DEMETER since reached 40% of the total variance explained (as against 10% for Demeter), performance is best when the dynamics simulated air is used.
• The score of the model mean (MMEM) is very close to what may be the best GCM used individually, that whatever the method used (index or field). This shows that a multi-ensemble approach is more efficient than a multi-runs approach on a single model and that the overall approach allows to find in the GCMs teleconnections responsible for a good prediction of rainfall in the Sahel .
It is demonstrated that :
• The statistical-dynamic approach can significantly improve the scores obtained directly from wet raw GCMs DEMETER since reached 40% of the total variance explained (as against 10% for Demeter), performance is best when the dynamics simulated air is used.
• The score of the model mean (MMEM) is very close to what may be the best GCM used individually, that whatever the method used (index or field). This shows that a multi-ensemble approach is more efficient than a multi-runs approach on a single model and that the overall approach allows to find in the GCMs teleconnections responsible for a good prediction of rainfall in the Sahel .
Suite aux recommandations proposées par la communauté scientifique AMMA trois principaux objectifs étaient assignés à ce travail de recherche. Le premier était d'analyser les sorties directes des modèles de circulation générale de l'atmosphére utilisés dans le cadre du projet DEMETER. Le second était de proposer une nouvelle méthodologie de prévision des précipitations saisonnières au Sahel en utilisant les sorties directes des MCG les mieux simulées, c'est-à-dire celles relatives à la dynamique atmosphérique qui explique la pénétration de la mousson ouest africaine dans le continent, et, par conséquent, la pluie au Sahel pendant la saison de mousson d'été boréal. Le troisième objectif enfin, consistait à analyser et comparer les prévisions probabilistes issues du forum PRESAO et du projet ENSEMBLES. Pour répondre à ces objectifs, nous nous sommes appuyés sur 7 bases de données : 4 d'entre elles sont utilisées comme références (CRU, CMAP, réanalyses américaines -R1 et R2- et la TSM), les simulations (précipitations et dynamique atmosphérique) des projets européens DEMETER et ENSEMBLES et enfin les cartes numérisées du forum PRESAO.
Il est notamment démontré que
• L'approche statistico-dynamique permet d'améliorer nettement les scores obtenus directement à partir des pluies brutes des MCGs DEMETER puisqu'on atteint 40% de la variance totale expliquée (contre 10% pour DEMETER), les performances étant meilleures lorsque la dynamique atmosphérique simulée est utilisée.
• Le score du modèle moyen (MMEM) est très proche de ce que peut donner le meilleur MCG utilisé individuellement, cela quelle que soit la méthode utilisée (par indice ou par champs). Ceci montre qu'une approche multi-ensemble est plus performante qu'une approche multi-runs sur un modèle et que seule l'approche d'ensemble permet de retrouver dans les MCGs les téléconnexions responsables d'une bonne prévision de la pluie au Sahel.
Il est notamment démontré que
• L'approche statistico-dynamique permet d'améliorer nettement les scores obtenus directement à partir des pluies brutes des MCGs DEMETER puisqu'on atteint 40% de la variance totale expliquée (contre 10% pour DEMETER), les performances étant meilleures lorsque la dynamique atmosphérique simulée est utilisée.
• Le score du modèle moyen (MMEM) est très proche de ce que peut donner le meilleur MCG utilisé individuellement, cela quelle que soit la méthode utilisée (par indice ou par champs). Ceci montre qu'une approche multi-ensemble est plus performante qu'une approche multi-runs sur un modèle et que seule l'approche d'ensemble permet de retrouver dans les MCGs les téléconnexions responsables d'une bonne prévision de la pluie au Sahel.
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