Examen des améliorations systématiques apportées aux modèles régionaux du climat par la correction empirique des biais d'exécution des données de pilotage des MCG

Ce projet a pour objectif de minimiser les biais des modèles de circulation générale avant leur intégration dans le processus de pilotage, améliorant ainsi considérablement la qualité des résultats des modèles régionaux de climat.

 

Détails du projet
Programmation scientifique
Programmation 2020-2025
Thématique(s) et priorité(s)
Science du climat et services climatiques
Début et durée
Juin 2022 • Mars 2024
Statut du projet
Terminé
 
Responsable(s) scientifique(s)
Dominic Matte
Ouranos
John Scinocca
Centre Canadien de la modélisation et de l'analyse climatique

Contexte

Ouranos a une expertise de longue date et reconnue par les pairs dans le domaine de la simulation et l’analyse climatique régionale, une expertise essentielle pour effectuer cette recherche scientifique novatrice. En effet, le Centre canadien de la modélisation et de l’analyse climatique (CCmaC) désire évaluer l’amélioration apportée par la méthode de Correction empirique des biais (CEB), lorsque mise à l’échelle par deux modèles régionaux de climat (MRC), dont le Modèle régional canadien du climat (MRCC5). Des analyses météorologiques, climatiques et statistiques complexes ont été réalisées lors de ce projet, nécessitant d’avoir des connaissances approfondies de la physique des MRC, ainsi que dans la production de simulations régionales, pour bien en comprendre les processus. 

Ce projet compare l’impact des données globales du CanESM, améliorées par la méthode de CEB, sur deux MRC. Ceci a permis d’évaluer la valeur ajoutée des variables météorologiques simulées et utilisées comme intrants aux modèles hydrologiques, servant à produire des études d’impact des changements climatiques. Deux MRC seront considérés dans ce projet, soit le CanRCM5, développé par le CCmaC, ainsi que le MRCC5
 

 

Objectif(s)

Ce projet a pour but d’évaluer l’applicabilité d’une approche novatrice de correction des biais du modèle pilote sur les simulations climatiques régionales (Approche développée récemment par le CCmaC, et testée sur deux ensembles de simulations produites par le MRCC5 et le CanRCM5). 

L’étude a été faite en étroite collaboration entre les chercheurs du CCmaC (qui ont développé la méthode de base) et ceux d’Ouranos. 

Méthodologie

  1. Analyse et documentation de la valeur ajoutée dans les simulations de MRC mises à l’échelle avec la nouvelle méthode de CEB durant la période historique (passé récent);

  2. Analyse et documentation des simulations mises à l’échelle avec la nouvelle méthode CEB dans les projections des modèles régionaux de climat (MRC) CanRCM5 et MRCC5; 

  3. Analyse et évaluation du bénéfice supplémentaire d’appliquer la méthode de CEB aux MRC.

L’étude s’est concentrée sur les améliorations de la méthode de CEB aux champs météorologiques des MRC utilisés comme intrants aux modèles hydrologiques (p. ex. température de surface, précipitation, humidité, vitesse du vent). Des analyses continentales et régionales, sur certains phénomènes météorologiques, ont été produites. 

Résultats

Les analyses continentales et régionales menées sur les simulations du MRCC5 et du CanRCM5 avec et sans correction des biais du modèle pilote CanESM5 des températures de mer et de la concentration de la glace marine (SST / SIC) permettent deux conclusions générales :

  1. La correction SST/SIC uniquement est intéressante : elle a un effet à l'échelle régionale et elle est simple à mettre en place. 

  2. La correction atmosphérique est bénéfique, mais plus complexe à mettre en œuvre. 

Notons de plus que des améliorations significatives sont notées dans la climatologie de la température à 2 m, particulièrement évidentes en hiver dans les régions septentrionales. De même, la climatologie des précipitations hivernales s'est améliorée, bien que les régions au relief complexe et les chaînes de montagnes côtières présentent encore des biais considérables dans le MRCC5. La correction des biais de la circulation atmosphérique et de l'humidité dans CanESM5 avant la réduction d'échelle améliore considérablement la simulation des nor'easters (cyclones extratropicaux de saison froide) dans les MRC. Ce raffinement de leurs trajectoires contribue à réduire les surestimations des précipitations hivernales le long de la côte est pour le MRCC5. De plus, l'étude révèle une amélioration dans la représentation des rivières atmosphériques (AR), qui affine modestement la queue de la distribution des précipitations sur la côte ouest pendant les événements AR, en particulier dans la région de Vancouver. 

Enfin, la représentation de la mousson nord-américaine au-dessus du nord du Mexique bénéficie d'améliorations plus substantielles lorsque l'on corrige uniquement la température de surface de la mer (SST) et la concentration de glace de mer (SIC) dans les MCR, par rapport à l'ajout de la correction de l'atmosphère aux corrections SST/SIC.

figure1

Figure 1 : Diagrammes en boîte d'ensemble du biais de température à 2 m (a-d) et du biais de précipitations (e-h) dans les régions climatologiques de Bukovsky. Les résultats sont présentés pour le MRCC5 (colonne de gauche) et le CanRCM5 (colonne de droite), pilotés par différentes configurations de CanESM5 : non corrigé (orange), corrigé SST/SI uniquement (bleu), et corrigé Atmosphère et SST/SI (vert). Labonté, Matte, Paquin et al., in prep. 

Retombées pour l'adaptation

Ce projet a permis d’analyser les avantages d’une réduction des biais des données pilotes sur les simulations régionales, augmentant ainsi la confiance dans les données produites qui peuvent servir d’intrants à différentes études sur l’adaptation. 

Financeur(s)

Autres participants

  • Dominique Paquin, Ouranos

  • Marie-Pier Labonté, Ouranos

  • Slava Kharin, Centre canadien de la modélisation et de l'analyse climatique

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