dcsimg
Gouvernement du Canada / Government of Canada

Recherche

Ensemble de prédicteurs quotidiens produit à partir des expériences du modèle CanESM2 pour le CMIP5

Sur cette page

Introduction

Le principal objectif de ce projet est d’élaborer un ensemble de prédicteurs quotidiens à partir de variables de sortie provenant des expériences du modèle CanESM2 préparées pour la phase 5 du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5). L’ensemble comprend les 25 prédicteurs de base, auxquels on ajoute la quantité totale des précipitations à l’échelle quotidienne (voir ci-après). Les prédicteurs sont définis sur la grille gaussienne mondiale réduite associée à la troncature spectrale T42, qui consiste en une grille de 128 cellules en longitude sur 64 en latitude. Aux fins de l’étalonnage et de la validation du modèle, les 26 prédicteurs, dont les caractéristiques sont identiques à celles des prédicteurs générés à partir de la sortie du CanESM2, sont produits à partir de la réanalyse des NCEP et du NCAR.

Un objectif secondaire est de concevoir une approche rapide et peu coûteuse permettant de produire les prédicteurs à partir de séries chronologiques de données mondiales conservées en format NetCDF. Une brève description des sources de données est présentée à la section 1, alors que la méthodologie et la structure des fichiers de prédicteurs sont décrites à la section 2.

1. Description des sources de données

1.1 Modèle climatique mondial CanESM2

Le modèle du système terrestre de deuxième génération CanESM2 (von Salzen et coll., 2005; Li et Barker, 2005; Barker et coll., 2005) est la quatrième génération du modèle couplé climatique global (MCCG4), élaboré par le Centre canadien de la modélisation et de l’analyse climatique (CCmaC) d’Environment et Changement climatique Canada. Le CanESM2 représente aussi une part de la contribution de la communauté canadienne d’experts en modélisation au cinquième rapport d’évaluation du GIEC (RE5). Les principales composantes de ce système terrestre sont les suivantes : (i) le modèle de circulation générale de l’atmosphère (MCGA4) avec troncature triangulaire T63 dont le domaine vertical hybride compte 35 couches; (ii) le modèle de circulation générale océanique GCM4, mis au point à partir du modèle océanique CSM du NCAR, avec une résolution horizontale de 256 x 192 et 40 couches verticales; (iii) le modèle de glace de mer CanSim1; (iv) le schéma canadien de paramétrisation de la surface terrestre (CLASS2.7) et le CTEM1 pour les processus terrestres. Pour de plus amples renseignements concernant le CanESM2 et ses composantes, ainsi que pour des références et des liens importants, visitez le site Web du CCmaC.

Aux fins de la production de l’ensemble de prédicteurs suggéré, les variables atmosphériques (voir section 2.1) générées par la passe du premier membre (r1i1p1) ont été sélectionnées. Les conditions climatiques antérieures, au cours de la période 1961-2005, sont représentées par la simulation « historique ». En ce qui concerne la projection des changements climatiques futurs pour la période 2006-2100, de nouveaux scénarios élaborés pour le RE5 du GIEC ont été introduits. Les projections des changements aux émissions, aux concentrations et à la couverture terrestre sont décrites au moyen de scénarios basés sur les profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) à savoir le RCP2.6, le RCP4.5 et le RCP8.5 (Moss et coll., 2010; Meinshausen et coll., 2011; RCP database, 2009).

Puisque le modèle CanESM2 fait partie du projet CMIP5, les variables atmosphériques générées par les passes mentionnées précédemment et accessibles sur le portail de données du CCmaC* sont présentées sur une grille de projection T42 (voir figure 1) au lieu d’une grille de projection T63. Une interpolation spatiale permettant de convertir les données T63 en T42 a été réalisée et rendue accessible en ligne par l’équipe du CCmaC. Comme la production des prédicteurs requiert des données de MCG quotidiennes, les champs en altitude ont fait l’objet de moyennes quotidiennes sur quatre pas de temps. Les champs près de la surface étaient déjà définis comme variables quotidiennes. Pour accéder aux champs de données atmosphériques simulés par le MCGA4 du CanESM2, visitez le site Web du CCmaC.

Land Area Fraction and Surface Attitude
Figure 1 : Masque terre-mer, en pourcentage (à gauche) et orographie, en mètres (à droite) sur des grilles gaussiennes mondiales comptant 64 latitudes sur 128 longitudes.

1.2 Réanalyse NCEP/NCAR 1

Le projet de réanalyse NCEP/NCAR 1 (Kalnay et coll., 1996) est le fruit d’une collaboration entre les NCEP «(National Centers for Environmental Prediction)» et le NCAR «(National Center for Atmospheric Research)». Ces ensembles de données atmosphériques mondiales réanalysées s’appuient sur des systèmes d’assimilation et de prévision à partir d’observations historiques de haute densité (de 1948 à aujourd’hui) de pointe.

Pour assurer la cohérence avec les variables atmosphériques brutes de la sortie du CanESM2, les mêmes variables ont été sélectionnées du projet NCEP/NCAR. La période historique de référence s’étend de 1961 à 2005. Les variables définies aux niveaux de pression, ainsi que la pression au niveau moyen de la mer, existaient déjà sur la grille latitude-longitude régulière mondiale de 2,5 degrés. Par contre, la température de l’air à deux mètres du sol et la quantité totale des précipitations avaient une résolution spatiale plus fine, soit une grille gaussienne T62 (94 latitudes sur 192 longitudes) dont les latitudes avaient été définies en ordre inverse, c’est-à-dire du nord au sud, par rapport à la grille de sortie du CanESM2.

Visitez ici pour accéder aux résultats et aux variables du projet de réanalyse NCEP/NCAR 1.

2. Méthodologie

2.1 Variables brutes et dérivées

Des séries chronologiques quotidiennes mondiales pour les variables décrites comme brutes au tableau 1 sont fournies pour les deux sources de données (c.-à-d. le CanESM2 et le projet NCEP/NCAR) en format NetCDF. Elles n’ont subi, au préalable, qu’un prétraitement minimal afin d’assurer la cohérence dans la structure des fichiers sources lors de la procédure de normalisation et d’extraction en cellules de grille. Un ensemble de codes créé pour le traitement de données et la sélection des prédicteurs est exécuté sur un système Linux dans un environnement bash «(Bourne-Again Shell)». L’interpolation des données et la sélection des prédicteurs s’appuient sur la version 6.1.2 du langage de commande du NCAR (NCL) (une version exécutable est accessible gratuitement). Le NCL est un langage interprété conçu par le NCAR spécialement pour l’analyse et la visualisation de données scientifiques.

Dans le cas de la sortie du CanESM2, le prétraitement consiste en :

  1. la séparation des fichiers pluriannuels en fichiers annuels;
  2. la sélection des variables en altitude aux niveaux de pression souhaités (1 000, 850 et 500 hPa);
  3. l’organisation des valeurs selon des gammes de temps, de manière à ce que le temps augmente de façon monotone en suivant les jours juliens, une condition nécessaire pour la sélection ultérieure des données maillées par cellule de grille (section 2.2);
  4. la conversion des variables en double précision, et des kelvins en degrés Celsius (pour la température).

Les variables brutes provenant de la réanalyse par les NCEP/NCAR étaient aussi accessibles en format NetCDF. Le prétraitement de ces données brutes comprend, après la sélection des niveaux pour les variables en altitude, l’interpolation spatiale vers la grille gaussienne mondiale T42 du CanESM2. À cette fin, la fonction intégrée au NCL « f2gsh_Wrap » a été exécutée. Cette fonction s’appuie sur des harmoniques sphériques et procède à l’interpolation d’un champ scalaire d’une grille fixe (p. ex., une grille régulière en longitude et en latitude) à une grille gaussienne. La couverture spatiale des données des NCEP/NCAR est réputée correspondre à une grille fixe (ou régulière) parce que la distance entre deux points consécutifs sur cette grille est la même en latitude et en longitude.

Par conséquent, la deuxième étape de la production des prédicteurs est le calcul des variables de circulation d’air à partir des composantes zonale et méridienne des vents définies sur la grille gaussienne T42. Ce calcul s’appuie sur les fonctions intégrées au NCL présentées au tableau 1. La divergence et le tourbillon relatif sont basés, ici, sur le vent réel puisque cette variable est présente dans les deux sources de données. Les annexes A et B renferment de plus amples renseignements concernant ces deux variables dérivées, de même que des cartes de moyennes climatiques (calculées sur la période de référence 1971-2000).

Tableau 1 : Description sommaire des variables dérivées des données brutes du CanESM2 et des NCEP/NCAR.

Variable Unité Niveau Type
Précipitations totales mm surface Brutes
Température °C 2m Brutes
Pression au niveau moyen de la mer Pa Niveau moyen de la mer Brutes
Humidité spécifique kg/kg Niveaux de pression Brutes
Hauteur géopotentielle m Niveaux de pression Brutes
Vent zonal m/s Niveaux de pression Brutes
Vent méridional m/s Niveaux de pression Brutes
Vitesse du vent1 m/s Niveaux de pression -
Direction du vent1,2 0-360° Niveaux de pression wind_direction
Divergence1 S-1 Niveaux de pression uv2dvG_Wrap
Tourbillon relatif1 S-1 Niveaux de pression uv2vrG_Wrap

1Dérivée avec fonction NCL. 2La direction du vent (calculée à partir des composantes U et V) en degrés correspond à : 0° vers le nord, 90° vers l’est, 180° vers le sud et 270° vers l’ouest.

2.2 Caractéristiques des répertoires de cellules de grille

Les 26 variables sont d’abord normalisées par rapport à la période historique de référence correspondante (pour chaque source de données, c.-à-d. sur la période de référence du CanEsM2 pour les prédicteurs du CanESM2 et sur la période de référence des NCEP/NCAR pour les prédicteurs des NCEP/NCAR), puis classées par cellule de grille en fichiers texte à une colonne (un fichier par variable et par source de données). Dans le cas présent, la normalisation des séries chronologiques quotidiennes mondiales est basée sur la moyenne climatique à long terme et son écart-type au cours de la période de référence 1971-2000. À l’exception de la direction du vent, toutes les valeurs des prédicteurs (x), tant pour la période historique que pour les périodes futures, ont été normalisées (n) with respect to the means (µ) and standard deviations (σ) of the 1971-2000 reference period using the following expression:

ni=(xi -μ1971-2000) σ1971-2000

Le nom des cinq répertoires contenant les données de chacune des cellules de grille pour la période de référence et les périodes futures, tant pour le CanESM2 que les NCEP/NCAR sont présentés au tableau 2. Il est à noter que, pour chaque simulation par le CanESM2, le scénario RCP apparaît avant la période dans le nom du répertoire (c.-à-d. rcp26 pour le scénario RCP2.6, rcp45 pour le RCP4.5 et rcp85 pour le RCP8.5; voir tableau 2).

2.2.1 Structure des fichiers de prédicteurs

Les séries chronologiques à long terme de valeurs quotidiennes normalisées, ainsi que la direction du vent, sont extraites pour générer un fichier texte à une colonne pour chaque cellule. La grille de 128 cellules sur 64 couvre le domaine mondial suivant la grille gaussienne T42. Cette grille est uniforme en longitude, avec une résolution horizontale de 2,8125° et quasi uniforme en latitude, avec une résolution approximative de 2,8125° (voir tableau 3). Les prédicteurs associés à chaque cellule sont contenus dans un répertoire nommé « BOX_iiiX_jjY », où « iii » est l’index longitudinal (de 1 à 128) et « jj », l’index latitudinal (de 1 à 64). La structure de ces répertoires est décrite au tableau 2. Les prédicteurs organisés de cette façon sont prêts à être utilisés comme entrée dans les modèles de réduction d’échelle statistique, tels que ASD ou SDSM.

Tableau 2 : Structure d’un répertoire « BOX_iiiX_jjY » : les deux fichiers texte auxiliaires et cinq sous-répertoires contenant les 26 fichiers de prédicteurs générés à partir des sources de données choisies.

Deux fichiers auxiliaires qui donnent des détails sur une cellule donnée (voir figure 1)
gauss42_sftlf.txt Fraction de terre [%] 0 % si cellule = un des Grands Lacs, mer ou océan; 100 % si cellule = continent et petits lacs intérieurs
gauss42_orog.txt Orographie [m] Altitude de la surface
Cinq sous-répertoires pour les types de données Période Acronyme à 4 caractères
NCEP-NCAR_1961_2005 1961 to 2005 ncep
CanESM2_historical_1961_2005 1961 to 2005 cesh
CanESM2_rcp26_2006_2100 2066 to 2100 ces2
CanESM2_rcp45_2006_2100 2066 to 2100 ces4
CanESM2_rcp85_2006_2100 2066 to 2100 ces8

Chacun des sous-répertoires contient les 26 fichiers de prédicteurs. Un nom de fichier compte 10 caractères, suivi de l’extension « .dat ». La liste des noms de fichiers est présentée au tableau 4; le « P* » correspond au préfixe à quatre caractères donné au tableau 2, les caractères 5 à 8 donnent le nom du prédicteur, et, enfin, « gl » signifie qu’il s’agit d’une grille mondiale.

Tableau 3 : Numérotation des cellules en latitude et en longitude de la grille gaussienne de 128 x 64 : les latitudes sont numérotées du sud au nord et l’index est associé à Y (64 valeurs); les longitudes sont numérotées vers l’est à partir du méridien de Greenwich et sont associées à X (128 valeurs).

N° en Y et latitudes correspondantes
jj (Y) 1 2 3 4
Latitude 87.863°S 85.096°S 82.312°S 79.525°S
jj (Y) 5 6 7 8
Latitude 76.736°S 73.947°S 71.157°S 68.367°S
jj (Y) 9 10 11 12
Latitude 65.577°S 62.787°S 59.997°S 57.206°S
jj (Y) 13 14 15 16
Latitude 54.416°S 51.625°S 48.835°S 46.044°S
jj (Y) 17 18 19 20
Latitude 43.254°S 40.463°S 37.673°S 34.882°S
jj (Y) 21 22 23 24
Latitude 32.091°S 29.301°S 26.510°S 23.720°S
jj (Y) 25 26 27 28
Latitude 20.929°S 18.138°S 15.348°S 12.557°S
jj (Y) 29 30 31 32
Latitude 9.767°S 6.976°S 4.185°S 1.395°S
jj (Y) 33 34 35 36
Latitude 1.395°N 4.185°N 6.976°N 9.767°N
jj (Y) 37 38 39 40
Latitude 12.557°N 15.348°N 18.138°N 20.929°N
jj (Y) 41 42 43 44
Latitude 23.720°N 26.510°N 29.301°N 32.091°N
jj (Y) 49 50 51 52
Latitude 23.720°N 26.510°N 29.301°N 32.091°N
jj (Y) 53 54 55 56
Latitude 57.206°N 59.997°N 62.787°N 65.577°N
jj (Y) 57 58 59 60
Latitude 68.367°N 71.157°N 73.947°N 76.736°N
jj (Y) 61 62 63 64
Latitude 79.525°N 82.312°N 85.096°N 87.863°N
N° en X(iii) Longitude(°Est)
1 0
2 2.8125
3 5.625
4 8.4375
5 11.25
6 14.0625
7 16.875
8 19.6875
9 22.5
10 25.3125
11 28.125
12 30.9375
13 33.75
14 36.5625
15 39.375
16 42.1875
17 45
18 47.8125
19 50.625
20 53.4375
21 56.25
22 59.0625
23 61.875
24 64.6875
25 67.5
26 70.3125
27 73.125
28 75.9375
29 78.75
30 81.5625
31 84.375
32 87.1875
33 90
34 92.8125
35 95.625
36 98.4375
37 101.25
38 104.0625
39 106.875
40 109.6875
41 112.5
42 115.3125
43 118.125
44 120.9375
45 123.75
46 126.5625
47 129.375
48 132.1875
49 135
50 137.8125
51 140.625
52 143.4375
53 146.25
54 149.0625
55 151.875
56 154.6875
57 157.5
58 160.3125
59 163.125
60 165.9375
61 168.75
62 171.5625
63 174.375
64 177.1875
65 180
66 182.8125
67 185.625
68 188.4375
69 191.25
70 194.0625
71 196.875
72 199.6875
73 202.5
74 205.3125
75 208.125
76 210.9375
77 213.75
78 216.5625
79 219.375
80 222.1875
81 225
82 227.8125
83 230.625
84 233.4375
85 236.25
86 239.0625
87 241.875
88 244.6875
89 247.5
90 250.3125
91 253.125
92 255.9375
93 258.75
94 261.5625
95 264.375
96 267.1875
97 270
98 272.8125
99 275.625
100 278.4375
101 281.25
102 284.0625
103 286.875
104 289.6875
105 292.5
106 295.3125
107 298.125
108 300.9375
109 303.75
110 306.5625
111 309.375
112 312.1875
113 315
114 317.8125
115 320.625
116 323.4375
117 326.25
118 329.0625
119 331.875
120 334.6875
121 337.5
122 340.3125
123 343.125
124 345.9375
125 348.75
126 351.5625
127 354.375
128 357.1875

Tableau 4 : Liste des 26 noms de fichiers de prédicteurs, avec les noms des variables correspondantes. Le préfixe « P* » est défini au tableau 2.

No Noms de fichiers Noms de prédicteurs ou variables
1 P*mslpgl.dat Pression au niveau moyen de la mer
2 P*p1_fgl.dat Vitesse du vent à 1 000 hPa
3 P*p1_ugl.dat Composante zonale du vent à 1 000 hPa
4 P*p1_vgl.dat Composante méridienne du vent à 1 000 hPa
5 P*p1_zgl.dat Tourbillon relatif du vent réel à 1 000 hPa
6 P*p1thgl.dat Direction du vent à 1 000 hPa
7 P*p1zhgl.dat Divergence du vent réel à 1 000 hPa
8 P*p500gl.dat Hauteur géopotentielle à 500 hPa
9 P*p5_fgl.dat Vitesse du vent à 500 hPa
10 P*p5_ugl.dat Composante zonale du vent à 500 hPa
11 P*p5_vgl.dat Composante méridienne du vent à 500 hPa
12 P*p5_zgl.dat Tourbillon relatif du vent réel à 500 hPa
13 P*p5thgl.dat Direction du vent à 500 hPa
14 P*p5zhgl.dat Divergence du vent réel à 500 hPa
15 P*p850gl.dat Hauteur géopotentielle à 850 hPa
16 P*p8_fgl.dat Vitesse du vent à 850 hPa
17 P*p8_ugl.dat Composante zonale du vent à 850 hPa
18 P*p8_vgl.dat Composante méridienne du vent à 850 hPa
19 P*p8_zgl.dat Tourbillon relatif du vent réel à 850 hPa
20 P*p8thgl.dat Direction du vent à 850 hPa
21 P*p8zhgl.dat Divergence du vent réel à 850 hPa
22 P*prcpgl.dat Quantité totale de précipitations
23 P*s500gl.dat Humidité spécifique à 500 hPa
24 P*s850gl.dat Humidité spécifique à 850 hPa
25 P*shumgl.dat Humidité spécifique à 1000 hPa
26 P*tempgl.dat Température de l’air à 2 m

Citations ou référence aux sources de données :

Références

Barker, H. W. and J. N. S. Cole and J.-J. Morcrette and R. Pincus and P. Raisanen and K. von Salzen and P. A. Vaillancourt, 2008: The Monte Carlo Independent Column Approximation: An assessment using several global atmospheric models. Quart. J. Roy. Meteorol. Soc., 134, 1463-1478.

Hessami, M., Gachon, P., Ouarda, T.B.M.J. and St-Hilaire, A., 2008: Automated regression-based Statistical Downscaling tool, Environmental Modelling and Software, 23, 813-834.

Kalnay et al., 1996 : The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project, Bull. Amer. Meteor. Soc., 77, 437-470.

Li, J. and H. W. Barker, 2005: A radiation algorithm with correlated k-distribution. Part I: local thermal equilibrium. Journal of Atmospheric Science, Journal of Atmospheric Science, 62, 286-309.

Meinshausen, M., S. J. Smith, K. V. Calvin, J. S. Daniel, M. L. T. Kainuma, J.-F. Lamarque, K. Matsumoto, S. A. Montzka, S. C. B. Raper, K. Riahi, A. M. Thomson, G. J. M. Velders and D. van Vuuren (2011). "The RCP Greenhouse Gas Concentrations and their Extension from 1765 to 2300." Climatic Change (Special Issue), DOI: 10.1007/s10584-011-0156-z

Moss, R. H., J. A. Edmonds, K. A. Hibbard, M. R. Manning, S. K. Rose, D. P. van Vuuren, T. R. Carter, et al., 2010: The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature, 463, 747-756.

von Salzen, K., N. A. McFarlane, and M. Lazare, 2005: The role of shallow convection in the water and energy cycles of the atmosphere, Clim. Dyn., 25, 671-688, doi: 10.1007/s00382-005-0051-2.

Date de modification: