L’étude de la variabilité du climat est désormais indispensable pour anticiper les conséquences des changements climatiques futurs. Nous disposons pour cela de quantité de données issues de modèles de circulation générale (GCMs). Néanmoins, ces modèles ne permettent qu’une résolution partielle des interactions entre le climat et les activités humaines entre autres parce que ces modèles ont des résolutions spatiales souvent trop faibles. Il existe aujourd’hui toute une variété de modèles répondant à cette problématique et dont l’objectif est de générer des variables climatiques à l’échelle locale àpartir de variables à grande échelle : ce sont les modèles de régionalisation ou encore appelés modèles de réduction d’échelle spatiale ou de downscaling en anglais.Cette thèse a pour objectif d’approfondir les connaissances à propos des modèles de downscaling statistiques (SDMs) parmi lesquels on retrouve plusieurs approches. Le travail s’articule autour de quatre objectifs : (i) comparer des modèles de réduction d’échelle statistiques (et dynamiques), (ii) étudier l’influence des biais des GCMs sur les SDMs au moyen d’une procédure de correction de biais, (iii) développer un modèle de réduction d’échelle qui prenne en compte la non-stationnarité spatiale et temporelle du climat dans un contexte de modélisation dite spatiale et enfin, (iv) établir une définitiondes saisons à partir d’une modélisation des régimes de circulation atmosphérique ou régimes de temps.L’intercomparaison de modèles de downscaling a permis de mettre au point une méthode de sélection de modèles en fonction des besoins de l’utilisateur. L’étude des biais des GCMs révèle une influence indéniable de ces derniers sur les sorties de SDMs et les apports de la correction des biais. Les différentes étapes du développement d’un modèle spatial de réduction d’échelle donnent des résultats très encourageants. La définition des saisons par des régimes de temps se révèle être un outil efficace d’analyse et de modélisation saisonnière.Tous ces travaux de “Climatologie Statistique” ouvrent des perspectives pertinentes, non seulement en termes méthodologiques ou de compréhension de climat à l’échelle locale, mais aussi d’utilisations par les acteurs de la société. / The study of climate variability is vital in order to understand and anticipate the consequences of future climate changes. Large data sets generated by general circulation models (GCMs) are currently available and enable us to conduct studies in that direction. However, these models resolve only partially the interactions between climate and human activities, namely du to their coarse resolution. Nowadays there is a large variety of models coping with this issue and aiming at generating climate variables at local scale from large-scale variables : the downscaling models.The aim of this thesis is to increase the knowledge about statistical downscaling models (SDMs) wherein there is many approaches. The work conducted here pursues four main goals : (i) to discriminate statistical (and dynamical) downscaling models, (ii) to study the influences of GCMs biases on the SDMs through a bias correction scheme, (iii) to develop a statistical downscaling model accounting for climate spatial and temporal non-stationarity in a spatial modelling context and finally, (iv) to define seasons thanks to a weather typing modelling.The intercomparison of downscaling models led to set up a model selection methodology according to the end-users needs. The study of the biases of the GCMs reveals the impacts of those biases on the SDMs simulations and the positive contributions of the bias correction procedure. The different steps of the spatial SDM development bring some interesting and encouraging results. The seasons defined by the weather regimes are relevant for seasonal analyses and modelling.All those works conducted in a “Statistical Climatologie” framework lead to many relevant perspectives, not only in terms of methodology or knowlegde about local-scale climate, but also in terms of use by the society.

Le but de cette thèse est d’analyser les impacts de la variabilité atmosphérique grande échelle sur la circulation océanique. Ceci a déjà fait l’objet de nombreuses publications, dans lesquelles la variabilité atmosphérique est analysée en termes de modes de variabilité, déterminés par analyse en composantes principales (EOF en anglais) des anomalies de pression de surface. Ces modes sont l’Oscillation Nord-Atlantic (NAO), le Pattern Est-Atlantique (EAP) et le Pattern Scandinave (SCAN). La décomposition en EOF implique que les modes sont orthogonaux et symétriques. Cette dernière hypothèse a été montrée comme étant invalide pour la NAO. Par conséquent, un nouveau concept est proposé dans cette étude pour estimer la variabilité atmosphérique, celui des régimes de temps. Ces derniers sont des structures spatiales de grande échelle, récurrents et quasi-Stationnaires qui permettent de capturer la variabilité des forçages atmosphériques. De plus, ils permettent de séparer les patterns spatiaux des deux phases de la NAO. Ces régimes de temps sont donc une alternative prometteuse pour l’analyse de la variabilité océanique forcée par l’atmosphère. A partir d’observation et de modèles numériques (réalistes ou idéalisés), nous avons montré que les régimes Atlantic Ridge (AR), NAO− et NAO+ induisent une réponse rapide (échelles mensuelles à interannuelles) des gyres subtropical et subpolaire (via un mécanisme de Sverdrup topographique) et de la cellule de retournement (MOC, ajustement aux anomalies de transport d’Ekman). Aux échelles décennales, le gyre subpolaire s’intensifie lors de conditions NAO+ et BLK persistantes via un ajustement barocline aux flux de flottabilité et s’affaiblit pour AR via un ajustement barocline aux anomalies de rotationnel de vent. Ce dernier mécanisme explique aussi l’augmentation du gyre subtropical pour une NAO+ persistante et son affaiblissement pour un AR persistant. La réponse des gyres pour des conditions de NAO− persistantes est un déplacement vers le sud des gyres (l’intergyre gyre). L’intensité de la MOC est augmentée pour des conditions de NAO+ et BLK persistantes, dû à l’augmentation de la formation d’eau dense en mer du Labrador, et inversement pour NAO− et AR. Finalement, des bilans de contenu de chaleur dans la gyre subpolaire et les mers nordiques ont été effectués dans quatre modèles océaniques globaux. Les moyennes d’hiver de convergence océanique de chaleur dans la partie ouest de la gyre subpolaire sont positivement corrélées aux occurrences d’hiver de NAO−, ce qui est dû à la présence de l’intergyre, tandis que cette convergence est négativement corrélée aux occurrences d’AR, ce qui est dû à la réduction des deux gyres qui lui est associée. Les flux de chaleur vers l’océan dans la gyre subpolaire sont négativement corrélés aux occurrences d’hiver de la NAO+ et inversement pour la NAO−. Dans les mers Nordiques, ils sont positivement corrélés aux occurrences de BLK et, dans une moindre mesure, aux occurrences de AR. De plus, nous suggérons que la variabilité du contenu de chaleur dans la partie ouest du gyre subpolaire est la réponse décalée (lag de 6 ans) à l’intégration temporelle du forçage lié au régime NAO+, due à la combinaison de la réponse en phase (0-Lag) des flux de chaleur et à la réponse décalée (lag de 3 ans) de la convergence de chaleur. / The aim of the PhD is to investigate the impacts of the large-Scale atmospheric variability on the North- Atlantic ocean circulation. This question has already been addressed in a large number of studies, in which the atmospheric variability is decomposed into modes of variability, determined by decomposing sea-Level pressure anomalies into Empirical Orthogonal Function (EOFs). These modes of variability are the North-Atlantic Oscillation (NAO), the East-Atlantic Pattern (EAP) and the Scandinavian Pattern (SCAN). EOF decomposition assumes that the modes are orthogonal and symmetric. The latter assumption, however, has been shown to be inadequate for the NAO. Hence, a different framework is used in this study to assess the atmospheric variability, the so-Called weather regimes. These are large-Scale, recurrent and quasi-Stationary atmospheric patterns that have been shown to capture well the interannual and decadal variability of atmospheric forcing to the ocean. Furthermore, they allow to separate the spatial patterns of the positive and negative NAO phases. Hence, these weather regimes are a promising alternative to modes of variability in the study of the ocean response to atmospheric variability. Using observations and numerical models (realistic or in idealised settings), we have shown that the Atlantic Ridge (AR), NAO− and NAO+ regimes drive a fast (monthly to interannual) wind-Driven response of the subtropical and subpolar gyres (topographic Sverdrup balance) and of the meridional overturning circulation (MOC, driven by Ekman transport anomalies). At decadal timescales, the subpolar gyre strengthens for persistent NAO+ and Scandinavian Blocking (BLK) conditions via baroclinic adjustment to buoyancy fluxes and slackens for persistent AR conditions via baroclinic adjustment to wind-Stress curl anomalies. The latter mechanism also accounts for the strengthening of the subtropical gyre for persistent NAO+ conditions and its weakening for persistent AR conditions. The gyres response to persistent NAO− conditions reflects the southward shift of the gyre system (the intergyre gyre). The MOC spins-Up for persistent NAO+ and BLK conditions via increased deep water formation in the Labrador Sea, and conversely for the NAO− and AR regimes. Last, heat budget calculations in the subpolar gyre and the Nordic Seas have been performed using four global ocean hindcasts. The winter averaged heat convergence in the western subpolar gyre is positively correlated with the NAO− winter occurrences, which is due to the intergyregyre circulation, while it is negatively correlated with AR winter occurrences, because of the wind-Driven reduction of both gyres. Downward surface heat flux anomalies are negatively correlated with NAO+ occurrences, and conversely for the NAO−. In the Nordic Seas, they are positively correlated with BLK and to a lesser extent AR occurrences. Furthermore, we suggest that the heat content variability in the western subpolar gyre is the signature of the delayed response (6-Year lag) to the time-Integrated NAO+ forcing, due to the combination of the immediate (0-Lag) response of surface heat flux and the lagged (3 year lag) response of ocean heat convergence.