Un Modèle Régional du Climat (MRC) est un important outil d'analyse pour les projections sur les changements climatiques et les implications engendrées à l'échelle régionale. Dans ce cas, le MRC est piloté à ses frontières par des données qui proviennent d'un Modèle de Circulation Générale Couplé (MCGC) qui, évidemment, contiennent des erreurs. Nous cherchons à savoir si le MRC amplifie ou atténue ces erreurs, et quelles répercussions ces erreurs à grande échelle ont sur les petites échelles générées par le MRC. Cette étude analyse la réponse d'un MRC aux erreurs contenues dans les données de pilotage en utilisant le protocole expérimental appelé « Grand Frère ». Elle permet de séparer les erreurs dues au pilotage des autres erreurs du modèle et d'évaluer les petites échelles développées par un MRC. Un climat de référence est établi comme le résultat d'une simulation d'un MRC à haute résolution effectuée sur un grand domaine: il est nommé le Grand Frère Parfait (GFP). Pour introduire d'une manière contrôlée des erreurs dans les données du pilote, un ensemble de simulations d'un MRC a été réalisé sur des domaines de plus en plus grands et avec une résolution plus faible : ces simulations sont nommées les Grands Frères Imparfaits (GFI). Les données de sorties du GFI sont utilisées, après le filtrage de petites échelles, pour piloter un autre ensemble de simulations du MRC sur un domaine plus petit, nommées Petits Frères (PF). Les différences entre les statistiques climatiques des simulations du GFI et celles du GFP illustrent les erreurs contenues dans les données de pilotage. La comparaison entre les statistiques climatiques des simulations du PF et celles du GFP permet d'évaluer les erreurs du MRC imputables au pilotage avec des données imparfaites. Les résultats d'expériences effectuées sur un domaine de l'est de l'Amérique du Nord pour la saison d'hiver montrent que le PF reproduit les erreurs des grandes échelles de son GFI et corrige partiellement les erreurs de petites échelles causées par la résolution grossière du pilote. Donc, pour la période et les domaines utilisés dans cette étude, le MRC est fortement dépendant de la qualité des données de pilotage. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modèle Régional du Climat, Données de pilotage, Expérience Grand Frère, Petites échelles, Conditions aux frontières latérales.

Les cyclones extra-tropicaux constituent un élément important du climat, particulièrement dans les régions continentales situées aux latitudes moyennes et élevées. Selon les études basées sur l'usage des modèles mondiaux du climat, une hausse de la concentration du CO2 pourrait mener à un abaissement du nombre de cyclones extra-tropicaux et à un renforcement de leur intensité. Le but de ce projet a été d'examiner l'effet du changement climatique sur le comportement des cyclones tels que simulés par le modèle couplé (atmosphère-océan) canadien (MCCG3). L'approche utilisée ici afin d'accomplir les objectifs est la suivante. D'abord, les cyclones extra-tropicaux ont été identifiés et tracés, aux 6 heures, à l'aide de l'algorithme de Sinclair (1997). Par la suite, les statistiques d'un ensemble de trajectoires sur 30 ans simulés sont calculées. Dans le cadre de l'évaluation du MCCG3, l'analyse a été effectuée pour la période de 1961 à 1990, dans l'hémisphère Nord (au nord du 200 N). En général, nous avons constaté que les résultats du MCCG3 concordent très bien avec ceux des ré-analyses ERA-40. Par contre, la comparaison entre les statistiques calculées sur la période du climat récent et celles du climat futur (2041 à 2070), a montré qu'il n'y a pas de changements importants de l'activité des cyclones hivernaux en Amérique du Nord, en réponse aux changements climatiques. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : cyclones, tourbillon, trajectoires, ré-analyses, modèle, climat, variabilité.

À cause des non-linéarités dans les processus atmosphériques, les modèles de circulation générale de l'atmosphère (MCG) sont sensibles aux conditions initiales (CI). Autrement dit, les MCG peuvent générer plusieurs solutions de la circulation atmosphérique si un petit changement affecte les CI du modèle. La divergence de ces solutions devient importante en quelques jours de simulations en limitant de cette façon l'habilité des prévisions atmosphériques à une période limitée de temps. Comme une conséquence de l'existence de la variabilité interne, n'importe quel climat peut être décomposé en deux termes: le signal, associé au forçage externe, qui est indépendant des CI, et le «bruit» dû à la variabilité interne qui est générée par cette sensibilité du modèle aux CI. Contrairement aux MCG qui couvrent entièrement le globe et qui possèdent une large variabilité interne, les Modèles Régionaux de Climat (MRC) sont limités et pilotés à leurs frontières latérales par les données qui proviennent d'un MCG. La variabilité interne sera influencée dans ce cas par toutes les contraintes et les conditions qui définissent les MRC comme par exemple, les conditions aux frontières latérales (CFL), la taille ou la position géographique du domaine. Cette étude analyse la variabilité interne du Modèle Régional Canadien de Climat (MRCC) et les possibles conséquences sur les analyses statistiques des simulations saisonnières. Dans ce but, des ensembles de 20 simulations qui diffèrent légèrement dans leurs CI ont été générés avec le MRCC pour différentes tailles du domaine sur une période saisonnière de trois mois. Le degré de variabilité interne du modèle a été apprécié selon le degré d'écart entre les simulations durant la période d'intégration. Les résultats montrent que la variabilité interne du MRCC, estimée statistiquement comme la variance entre les 20 simulations de l'ensemble, dépend fortement des événements synoptiques. Cette dépendance est notamment observée dans les variations de la variance enregistrées durant la période d'intégration. Selon notre étude, ces variations ont une distribution géographique qui dépend de la variable étudiée. L'évolution temporelle des patrons synoptiques montre que les maximums des variances pour les deux champs étudiés, la précipitation (le maximum au sud des États-Unis) et la hauteur du géopotentiel à 850 mb (le maximum vers le nord-est du domaine) sont reliés entre eux. Les évènements de forte précipitation du sud des États-Unis (qui correspondent au maximum de l'écart entre les simulations de la précipitation) engendrent aussi un écart des simulations du champ de la hauteur du géopotentiel. Cet écart entre les simulations du champ de la hauteur du géopotentiel se développe dans les circulations cycloniques et atteint son maximum vers le nord-est (où la variance est maximale), avant de quitter le domaine. Utilisée comme une mesure de la variabilité interne à l'échelle saisonnière, la variance entre les moyennes saisonnières des membres de l'ensemble montre des valeurs importantes pour la statistique saisonnière du champ simulé sur les grands domaines. Cela suggère qu'une seule simulation pourrait produire des erreurs significatives dans l'estimation de la moyenne saisonnière du champ simulé, spécialement pour le champ de la précipitation. Notre expérience montre que les réductions de la taille du domaine diminuent la variabilité interne du modèle dans les aires convectives trouvées comme des aires de forte variabilité interne, mais une importante variation dans la distribution géographique et l'amplitude de la variabilité interne a été détectée à l'intérieur du domaine avec les réductions successives du domaine. Finalement, certains de nos résultats sont reliés au comportement complexe des simulations de l'ensemble durant la période d'intégration, en relevant l'habileté du modèle à générer des solutions bimodales des champs simulés sur les grands domaines d'intégration. La division de l'ensemble en deux groupes différents de simulations a généré pour une période courte de simulation deux estimations différentes du même champ simulé. Les résultats ont montré que cette division de l'ensemble coïncide avec la période durant laquelle la variabilité interne du modèle est maximale. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèle régional de climat, ensemble de simulations, variabilité interne.

La modélisation du climat à haute résolution est nécessaire pour une meilleure compréhension des impacts des changements climatiques. Les modèles régionaux du climat (MRC) constituent une des principales sources de ce type de données puisque les modèles de circulation générale (MCG) ne fonctionnent toujours pas à une résolution suffisante pour répondre à ces besoins. Une fois que les MRC sont devenus des outils capables de générer des simulations physiquement réalistes, un effort important a été fait pour évaluer leur capacité de mise à l'échelle, en se concentrant principalement sur des variables moyennées temporellement. Cet effort ne s'est pas traduit par des améliorations sans équivoque par rapport aux simulations produites par les MCG. L'objectif principal de cette étude est d'examiner l'existence de la valeur ajoutée dans les simulations du modèle régional Canadien du climat (MRCC) par rapport à celles du modèle de circulation général canadien (MCGC) utilisé comme pilote. Dans cette première étape, il a été nécessaire d'analyser les échelles temporelles et spatiales communes aux deux modèles, le MRCC et le MCGC. Une comparaison est effectuée en ramenant les données à haute résolution des stations météorologiques et du MRCC à la résolution du MCGC. L'évaluation se base sur la comparaison des histogrammes d'intensités de précipitation et des 95e centiles des distributions afin de caractériser les événements extrêmes. On estime le degré de chevauchement entre les distributions simulées et observées en utilisant la mesure S définie par Perkins et al. (2007). Cette dernière reflète principalement le comportement des intensités faibles et modérées. Les résultats montrent que les statistiques quotidiennes des précipitations simulées par le MGCC et le MRCC sont généralement très similaires. En comparant les résultats des deux modèles, il n'existe aucune preuve de l'existence de la valeur ajoutée. En outre, pendant l'été, les données simulées par le modèle MCGC sont plus proches des observations que celles générées par le MRCC. Cette amélioration provient d'une meilleure simulation de la fréquence des jours secs. Pour les événements quotidiens les plus intenses, le MCGC produit aussi des résultats plus proches des valeurs observées que le MRCC. Ce dernier montre une sous-estimation constante de la fréquence d'occurrence des événements intenses. C'est aussi le cas dans les régions caractérisées par d'importants forçages de surface, où la différence entre les topographies des deux modèles pourrait avoir un impact. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : MRCC, Mise à l'échelle, Précipitation, Valeur ajoutée, Histogrammes.

Cette thèse se penche sur différents aspects des cyclones tropicaux tels que simulés par des modèles de circulation générale (MCG) et un modèle régional de climat (MRC), le modèle régional de climat canadien (MRCC5). D'abord, nous évaluons la capacité d'un ensemble de MCG, utilisé dans le cadre du 4e rapport du GIEC (Groupe d'experts Intergouvernemental sur l'Évolution du Climat), à capturer les principales zones de cyclogenèse au travers d'indices dérivés à partir des champs atmosphériques favorables à la formation des cyclones tropicaux. En comparant les événements de cyclogenèse observés avec les deux indices calculés à partir de réanalyses et d'un ensemble de MCG, nous vérifions que les indices arrivent à relativement bien représenter la distribution actuelle des cyclones tropicaux, autant dans les modèles que les réanalyses. En comparant des simulations couvrant la période 2080-2100 avec la période présente, l'indice jugé plus stable projette une légère augmentation du nombre des tempêtes dans le Pacifique Ouest. Le deuxième partie de la thèse est consacrée à évaluer la capacité du MRCC5 à reproduire la climatologie des cyclones tropicaux observée durant la période 1979-2006. Plus précisément, nous évaluons l'impact d'une augmentation de la résolution sur les caractéristiques physiques des cyclones ainsi que sur leur distribution géographique, de même que l'impact des conditions aux frontières, de la technique de « downscaling » dynamique utilisée et de la taille du domaine sur les cyclones simulés. Une telle évaluation est une étape cruciale à toute étude d'impact des changements climatiques sur les ouragans. La distribution des cyclones est consistante avec la distribution d'un indice de cyclogenèse, ce qui permet de mieux comprendre les changements observés dans les différentes simulations. Aussi, nous évaluons la capacité du modèle à reproduire la variabilité interannuelle observée durant cette période, et plus particulièrement l'impact de l'oscillation australe d'El Niño (El Niño Southern Oscillation ou ENSO) sur la cyclogenèse. Finalement, nous étudions les ondes d'Est africaines, systèmes précurseurs des ouragans dans l'Atlantique, tel que simulées par le MRCC5 de même que leur relation avec les cyclones tropicaux de l'Atlantique. Règle générale, le MRCC5 arrive à reproduire de façon réaliste l'activité observée durant la période 1979-2006. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : cyclones tropicaux, indices de cyclogenèse, ondes d'Est africaines, modèle régional de climat, modèle de circulation générale