Tropical and extratropical Pacific decadal climate variability substantially impact physical and biological systems in the Pacific Ocean and strongly influence global climate through teleconnection patterns. Current understanding of Pacific decadal climate variability centers around the El Niño-Southern Oscillation (ENSO), the Aleutian Low (AL), and the Pacific Decadal Oscillation (PDO). However, recent literature has highlighted the emerging roles of secondary modes of variability of the tropical and extratropical Pacific atmosphere and ocean in global climate change: the Central Pacific Warming (CPW) phenomenon, the North Pacific Oscillation (NPO), and the North Pacific Gyre Oscillation (NPGO). This work analyzes the statistics and uncertainties behind Pacific interannual and decadal-scale climate variability, and focuses on better understanding the roles of the CPW, NPO, and NPGO in the climate system. The study begins by examining the dynamics of the NPO and its role in Pacific interannual and decadal climate variability. Results illustrate that the individual poles of the NPO have relations at high frequencies, but only the southern node contains a deterministic low-frequency component, which is forced by tropical Pacific sea surface temperature (SST) variability, as shown with a modeling experiment. The NPO-induced variability by the tropical Pacific SST is then integrated by the underlying ocean surface to form the decadal-scale NPGO signal. Thus, a new link between the CPW, the NPO, and the NPGO is formed, expanding the current framework of Pacific decadal variability and its implications for weather and climate. The new framework of North Pacific decadal variability (NPDV) is then evaluated in 24 state-of-the-art coupled climate models. Results indicate that the models in general have difficulty reproducing the leading modes of NPDV in space and time, particularly the NPGO mode and its connection to the NPO. Furthermore, most models lack the proper connections between extratropical and tropical Pacific, for both the ENSO/AL/PDO and CPW/NPO/NPGO connections. Improvements in these teleconnections are thus needed to increase confidence in future climate projections. The last part of the dissertation explores further the importance of the CPW mode by comparing and contrasting two popular paleoclimate SST anomaly reconstruction methods used for tropical Indo-Pacific SSTs. The first method exploits the high correlation between the canonical ENSO mode and tropical precipitation; the second method uses a multi-regression model that exploits the multiple modes of covariability between tropical precipitation and SSTs, including the CPW mode. The multi-regression approach demonstrates higher skill throughout the tropical Indo-Pacific than the first approach, illustrating the importance of including the CPW phenomenon in understanding past climates.

Les épisodes de sécheresse et de canicule qui frappent épisodiquement les régions tempérées ont des conséquences préjudiciables sur les plans sanitaire, économique, social et écologique. Afin de pouvoir enclencher des stratégies de préparation et de prévention avec quelques semaines ou mois d'anticipation, les attentes sociétales en matière de prévision sont élevées, et ce d'autant plus que les projections climatiques font craindre la multiplication de ces épisodes au cours du 21ème siècle. Néanmoins, la saison d'été est la plus difficile à prévoir aux moyennes latitudes. Les sources connues de prévisibilité sont plus ténues qu'en hiver et les systèmes de prévision climatique actuels peinent à représenter correctement les mécanismes de téléconnexion associés. Un nombre croissant d'études a mis en évidence un lien statistique dans certaines régions entre l'humidité du sol au printemps et les températures et précipitations de l'été qui suit. Ce lien a été partiellement confirmé dans des modèles numériques de climat mais de nombreuses interrogations subsistent. L'objectif de cette thèse est donc de mieux comprendre le rôle joué par l'humidité du sol sur les caractéristiques et la prévisibilité du climat de l'été dans les régions tempérées. Grâce notamment au modèle couplé de circulation générale CNRM-CM, nous avons mis en œuvre des ensembles de simulations numériques qui nous ont permis d'évaluer le degré de persistance des anomalies d'humidité du sol printanière. En effet, une longue persistance est une condition nécessaire pour que ces anomalies influencent le climat à l'échelle de la saison, via le processus d'évapotranspiration de la surface. En imposant dans notre modèle des conditions initiales et aux limitées idéalisées d'humidité du sol, nous avons mis en évidence des régions du globe pour lesquelles l'état moyen et la variabilité des températures et des précipitations en été sont particulièrement sensibles à ces conditions. C'est notamment le cas sur une grande partie de l'Europe et de l'Amérique du nord, y compris à des latitudes élevées. Pour toutes ces régions, l'humidité du sol est une source prometteuse de prévisibilité potentielle du climat à l'horizon saisonnier, bien que de fortes incertitudes demeurent localement sur le degré de persistance de ses anomalies. Une expérience de prévisibilité effective coordonnée avec plusieurs systèmes de prévision montre qu'une initialisation réaliste de l'humidité du sol améliore la prévision de températures estivales principalement dans le sud-est de l'Europe. Dans d'autres régions, comme l'Europe du Nord, le désaccord des modèles provient de l'incertitude sur la persistance des anomalies d'humidité du sol. En revanche, sur les Grandes Plaines américaines, aucun modèle n'améliore ses prévisions qui restent donc très médiocres. La littérature ainsi que nos évaluations de sensibilité du climat à l'humidité du sol ont pourtant identifié cette région comme un "hotspot" du couplage entre l'humidité du sol et l'atmosphère. Nous supposons que l'échec de ces prévisions est une conséquence des forts biais chauds et secs présents dans tous les modèles sur cette région en été, qui conduisent à un dessèchement excessif des sols. Pour le vérifier, nous avons développé une méthode qui corrige ces biais au cours de l'intégration des prévisions avec CNRM-CM6. Les prévisions qui en résultent sont nettement améliorées sur les Grandes Plaines. La compréhension de l'origine des biais continentaux en été et leur réduction dans les prochaines générations de modèles de climat sont des étapes essentielles pour tirer le meilleur parti de l'humidité du sol comme source de prévisibilité saisonnière dans les régions tempérées. / Severe heat waves and droughts that episodically hit temperate regions have detrimental consequences on health, economy and society. The design and deployment of efficient preparedness strategies foster high expectations for the prediction of such events a few weeks or months ahead. Their likely increased frequency throughout the 21st century, as envisaged by climate projections, further emphasizes these expectations. Nevertheless, the summer season is the most difficult to predict over mid-latitudes. Well-known sources of predictability are weaker than in winter and current climate prediction systems struggle to adequately represent associated teleconnection mechanisms. An increasing number of studies have shown a statistical link over some regions between spring soil moisture and subsequent summer temperature and precipitation. This link has been partly confirmed in climate numerical models, but many questions remain. The purpose of this PhD thesis is to better understand the role played by soil moisture onthe characteristics and predictability of the summer climate in temperate regions. By means of the CNRM-CM coupled general circulation model, we have designed a range of numerical simulations which help us evaluate the persistence level of spring soil moisture anomalies. Indeed, a long persistence is a necessary condition for these anomalies to influence the climate at the seasonal scale, through the process of evapotranspiration. By imposing in our model idealized initial and boundary soil moisture conditions, we have highlighted areas of the globe for which the average state and the variability of temperatures and precipitation in summer is particularly sensitive to these conditions. This is the case in particular for Europe and North America, including over high latitudes. Soil moisture is therefore a promising source of potential seasonal climate predictability for these regions, although the persistence of soil moisture anomalies remains locally very uncertain. An effective predictability coordinated experiment, bringing together several prediction systems, shows that a realistic soil moisture initialization improves the forecast skill of summer temperatures mainly over southeast Europe. In other regions, such as Northern Europe, the disagreement between models comes from uncertainty about the persistence of soil moisture anomalies. On the other hand, over the American Great Plains, even the forecasts with improved soil moisture initialization remain unsuccessful. Yet, the literature as well as our assessment of climate sensitivity to soil moisture have identified this region as a "hotspot" of soil moisture - atmosphere coupling. We assume that the failure of these predictions relates to the strong hot and dry bias present in all models over this region in summer, which leads to excessive soil drying. To verify this assumption, we developed a method that corrects these biases during the forecast integration based on the CNRM-CM6 model. The resulting forecasts are significantly improved over the Great Plains. Understanding the origin of continental biases in the summer and reducing them in future generations of climate models are essential steps to making the most of soil moisture as a source of seasonal predictability in temperate regions