In this thesis, 41 years of bright sunshine duration (SD) data of 192 meteorological stations in Turkey were analyzed. The main objective is to determine the trends of SD data and the importance of such analyses is the high correlation between SD data and solar irradiation reaching the surface of the earth. Because of the missing value problems, only the data set for 72 stations were examined. After imputing missing values of these stations by expectation maximization algorithm, to test the homogeneity Kruskal Wallis test (K-W) and Wald-Wolfowitz runs test for randomness were applied. Only 36 of the stations passed from these homogeneity tests therefore, trend analysis was carried out for these locations. To exclude the data sets which did not pass from the tests was important to reach more accurate trend analysis of the data in hand. Results of the trend analysis showed that the change of SD over the 41 years are in agreement with the globally identified surface solar radiation dimming and brightening time periods all over the world. The dimming period is mainly between the years 1970 and about 1990 while the brightening period is from about 1990 to 2010. The yearly averages of SD data sets of 27 locations out of 36, for the years in the dimming period, were in a good agreement with the global dimming trends. However, for the brightening period the agreement was not as clear as it was in the dimming period. Nevertheless, during the brightening period, the data set of most of the locations had zero trends or noticeably reduced rates of decrease of SD. The dimming might be attributed to the increase in air pollution and this might be an indication of human induced climate change. Larger amounts of negative trends during winter months supported this conclusion. However, to reach a concrete conclusion more accurate of different climatic parameters should be analyzed. Satellites images may be helpful for further clarifications of such conclusions on climate change issues.

Cette thèse traite de la variabilité temporelle intrinsèque de l'éclairement solaire reçu au sol. Les échelles caractéristiques de variabilité sont mises en évidence par l'analyse de longues séries temporelles de moyennes journalières de l'éclairement, pour différents endroits du monde, issues de mesures pyranométriques au sol, d'estimations satellitaires ou de réanalyses météorologiques .Compte-tenu de la nature non linéaire et non stationnaire des données, la transformée adaptative de Hilbert-Huang est utilisée comme outil d'analyse pour tenir compte de la diversité de ces échelles temporelles. On montre ainsi la nature variable des échelles caractéristiques et de leur intensité, ainsi que leur dépendance vis-à-vis du climat.L'application d'une technique adaptative de ré-échantillonnage fractionnaire montre la juxtaposition d'une composante déterministe et d'une stochastique. Pour tous les jeux de données, le cycle annuel déterministe représente la plus grande partie de la variabilité. Toutes les séries temporelle contiennent une composante de variabilité stochastique à haute fréquence, qui est modulée en amplitude par le cycle annuel.L'approche permet également d'évaluer, échelle par échelle, les performances des estimations satellitaires ou issues de ré-analyses par comparaison avec des mesures pyranométriques au sol. Une étude de cas confirme que les estimations satellitaires surpassent les ré-analyses à toutes les échelles temporelles. / The center of focus for this PhD thesis is the intrinsic temporal variability of the surface solar irradiance (SSI). The characteristic time-scales of variability are revealed by analysing long-term time-series of daily means of SSI, such as ground measurements, satellite estimates, or radiation products from global atmospheric re-analyses, for different geographical locations around the world.To account for the wide range of the time-scales of variability, and given the non-linear and non-stationary nature of the data, the adaptive, data-driven Hilbert-Huang Transform is employed as an analysis tool. The time-varying nature of the characteristic time-scales of variability, along with variations in intensity, are thus revealed.An adaptive fractional re-sampling technique is used to discriminate between the deterministic and the stochastic variability constituents. For all datasets, the deterministic yearly cycle is found to account for the largest part of variability. Furthermore, all time-series are found to contain a high-frequency stochastic variability component, that exhibit cross-scale amplitude modulation by the yearly cycle.A refinement to existing methods for assessing the fitness for use of surrogate SSI products in lieu of ground measurements is also proposed. A case study confirms that satellite estimates outperform re-analyses across all time-scales.

Les variations du rayonnement solaire en surface (SSR) peuvent avoir un impact significatif sur divers aspects du système climatique, et notamment sur le développement socio-économique d’un pays. Pour identifier les impacts possibles du changement climatique sur le rayonnement solaire en surface à l'échelle régionale (~ 50 km) en Afrique australe jusqu'à la fin du 21ème siècle, on a analysé les données mensuelles produites dans le cadre du projet CORDEX-Afrique sur la période 1979-2099. Ces données sont issues des sorties de 5 modèles régionaux de climat (RCM) forcés par 10 modèles globaux de climat (GCM) CMIP5, pour deux scénarios d’émissions, RCP4.5 et RCP8.5, en Afrique australe (SA) et sur une partie du SWIO (0-40°S ; 0- 60°E). Pour contribuer au projet futur proposé qui vise à approfondir l'étude des changements de SSR à l'échelle locale (~ 1 km de résolution horizontale) à l'île de la Réunion et à l'île Maurice, situées dans le Sud-ouest de l'océan Indien (SWIO), près du bord d’Est du domaine CORDEX-Afrique, des simulations climatiques ont été réalisées sur trois fenêtres temporelles de 10 ans : a) le passé 1996-2005 ; et b) le futur 2046-2055 et 2090-2099, en utilisant la version 4 du RCM RegCM (RegCM4), forcé par : 1) les réanalyses climatiques ERA-Interim (ERAINT) du centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) pour simuler un passé récent seulement ; et 2) deux GCMs (HadGEM2-ES et GFDL-ESM2M) de l’exercice CMIP5 de simulations du climat passé et futur pour le scénario d’émissions RCP8.5 à l’échelle régionale de 50km en Afrique australe et dans le sud-ouest de l’océan Indien (0-40°S ; 0- 100°E). L’analyse de l’impact du changement climatique sur le SSR sur la base de ces simulations reste cependant limitée, à cause de leur couverture temporelle (3 périodes de 10 ans) et du nombre de modèles (2 GCMs, 1 RCM) et de scénarios (1 RCP) utilisés. Il ressort de l’analyse des simulations de l’ensemble CORDEX-Afrique que : 1) sur la période passée récente, les GCMs forceurs surestiment généralement SSR d'environ 1 W/m2 en été austral (DJF : Décembre-Janvier-Février), et de 7,5 W/m2 en hiver austral (JJA : Juin-Juillet-Août), tandis que les RCMs, forcés par ces GCMs, sous-estiment SSR d'environ -32 W/m2 et de -14 W/m2 en été et en hiver, respectivement. 2) Les projections multi-modèles de changement de SSR simulées par les RCMs et leurs GCMs forceurs sont assez cohérentes. Les GCMs prévoient, en moyenne multi-modèles, une augmentation statistiquement significative de SSR d'environ 8 W/m2 en 2099 selon le scénario RCP4.5 et de 12 W/m2 en 2099 selon le scénario RCP8.5 sur le Centre de l’Afrique australe (SA-C), et une diminution de SSR, avec un degré de confiance élevé, d'environ -5 W/m2 en 2099 selon le scénario RCP4.5 et de -10 W/m2 en 2099 selon le scénario RCP8.5, pendant la saison DJF, en Afrique équatoriale (EA-E). Dans ces deux régions, les RCMs produisent, en moyenne multi-modèles, des tendances similaires (avec un degré de confiance élevé) à celles des GCMs, mais sur des zones d’extension spatiale plus faible que celle des GCMs. Cependant, pour la saison JJA, une augmentation de SSR, d'amplitude similaire dans les simulations GCMs et RCMs (~5 W/m2 en 2099 selon le scénario RCP4.5 et 10 W/m2 selon le scénario RCP8.5), est attendue dans la région EA-E. 3). Une diminution significative de la nébulosité (environ -6% en 2099) est attendue sur le continent sud-africain pour les GCMs comme pour les RCMs. 4) Le scénario RCP8.5 produit des changements d’amplitude supérieure de 2.5W/m2 pour les GCMs forceurs et de 5W/m2 pour les RCMs en 2099 à celle pour le scénario RCP4.5. 5). Comme pour les sorties du modèle RegCM4, les structures des biais ou des changements de SSR issu des RCMs du programme CORDEX-Afrique sont globalement corrélées avec celles de couverture nuageuse totale des RCMs. L’analyse des sorties du modèle RegCM4 indique que : ..... / Changes in Surface Solar Radiation (SSR) have the potential to significantly impact diverse aspects of the climate system, and notably the socio-economic development of any nation. To identify the possible impacts of climate change on SSR at regional scales (~50 km) over Southern Africa and the South West Indian Ocean (SA-SWIO; 0-40°S ; 0- 100°E) up to the end of the 21st century, a slice downscaling experiment consisting of simulations covering three temporal windows: a) the present 1996-2005; b) the future 2046-2055 and 2090-2099 conducted with the Regional Climate Model (RCM) RegCM version 4, driven by the European Center for Medium-range Weather Forecasting (ECMWF) ERA-Interim reanalysis (ERAINT, only present) and 2 Global Climate Model (GCMs: HadGEM2-ES and GFDL-ESM2M) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) under RCP8.5 scenario, are performed and evaluated. Since the slice simulation is of limited temporal coverage, number of regional and driven global models and climate change forcings, mainly because of the limit of available computational resources, the study towards a comprehensive knowledge of SSR changes in context of climate change is thus extended: an ensemble consisting of outputs from 20 regional climate downscaling realisations based on 5 RCMs that participated in the Coordinated Regional Downscaling Experiment (CORDEX) program (CORDEX-Africa) along with their 10 driving GCMs from CMIP5 covering southern Africa (0-40°S; 0- 100°E) during the period of 1990-2099 is analyzed under RCP4.5 and RCP8.5 up to 2099.The slice experiment indicates that 1) RegCM4 simulates present-day seasonal climatology, (surface air temperature, precipitation and SSR) quite well, but has a negative total cloud cover bias (about -20% in absolute percentage) when forced by the ERAINT and the two GCMs. 2) Internal variability of RegCM4-simulated annual means SSR (about 0.2 W/m2) is of one order smaller than the model bias compared with reference data. 3) RegCM4 simulates SSR changes in opposite signs when driven by the different GCMs under RCP8.5 scenario. 4) Electricity potential calculated using first-order estimation based on the RegCM simulations indicates a change less then 2% to 2099 with respect on present level.It is also found from the ensemble study that: 1) GCMs ensemble generally overestimates SSR by about 1 W/m2 in austral summer (December, January, and February, short as DJF) and 7.5 W/m2 in austral winter (June, July and August, short as JJA), while RCMs ensemble mean shows underestimations of SSR by about -32 W/m2 and -14 W/m2 in summer and winter seasons respectively when driven by GCMs. 2) Multi-model mean projections of SSR change patterns simulated by the GCMs and their embedded RCMs are fairly consistent. 3) GCMs project, in their multi-model means, a statistically significant increase of SSR of about 8 W/m2 in RCP4.5 and 12 W/m2 in RCP8.5 by 2099 over Centre Southern Africa (SA-C) and a highly confident decreasing SSR over Eastern Equatorial Africa (EA-E) of about -5 W/m2 in RCP4.5 and -10 W/m2 in RCP8.5 during the DJF season. RCMs simulate SSR change with statistical confidence over SA-C and EA-E area as well with a little spatial extension compared to GCMs. However, in the JJA season, an increase of SSR is found over EA-E of about 5 W/m2 by 2099 under RCP4.5 and 10 W/m2 under RCP8.5, of similar amplitudes in both the GCMs and RCMs simulations. 4) Significant cloudiness decrease (about -6 % to 2099) is found over continent of SA for GCMs and also shown in RCMs. 5) Larger SSR changes are found in the RCP8.5 scenario than in the RCP4.5 scenario in 2099, with about 2.5 W/m2 enhanced changes in GCMs and about 5 W/m2 in RCMs. 6) Either the biases or the changes pattern of SSR are overall correlated with the patterns of total cloud cover from RCMs in CORDEX-Africa program (for RegCM4 as well). The slice experiment indicates that ...

Ce travail documente la variabilité spatiale et temporelle du rayonnement solaire à la surface sur le sud-ouest de l'océan Indien (SOOI) et l'île de La Réunion à l'aide de deux modèles régionaux de climat (MRC) : les modèles RegCM et WRF. La première partie de ce travail est dédiée à l'analyse de la variabilité temporelle du rayonnement solaire à l'aide du modèle RegCM sur le SOOI avec une résolution spatiale modérée (50km). S'agissant du premier travail sur la modélisation régionale du climat pour l'étude du rayonnement solaire dans le SOOI, une première série de tests pour illustrer les performances du modèle et sa sensibilité au choix des paramétrisations physiques (transfert radiatif, convection), à la taille du modèle, et à la résolution spatiale, est effectuée. Le schéma radiatif par défaut, le schéma CCM, et le schéma convectif mixte : Grell sur les terres et Emanuel sur les océans, donnent les résultats les plus satisfaisants pour la région, comparés aux autres options disponibles. La variabilité climatique interannuelle, intrasaisonnière et jour-à-jour est ensuite examinée sur la base des indices climatiques. Dans un premier temps, plusieurs paramètres (vent horizontal, température, humidité relative) issus des réanalyses ERA-Interim et utilisés comme paramètres d'entrée pour le modèle RegCM, sont analysés en lien avec ceux correspondant fournis en sortie du modèle, pour vérifier l'aptitude du modèle à maintenir les signaux ENSO (El-Nino Southern Oscillation), IOD (Indian Ocean Dipole), MJO (Madden-Julian Oscillation) et les Talwegs Tropicaux-Tempérés (TTT). Dans un second temps, le rayonnement solaire à la surface simulé par le modèle RegCM est mis en lien avec ces différents modes de variabilité. La seconde partie du travail est consacrée à l'analyse de la variabilité spatiale du rayonnement solaire à la surface à La Réunion à l'aide du modèle WRF à très haute résolution spatiale (750m) pour différentes échelles de temps : interannuelle, intrasaisonnière, jour-à-jour. Une classification est appliquée sur les sorties de rayonnement produites par WRF, et le lien avec la circulation atmosphérique de grande échelle est analysé dans chacune des classes. Les résultats de la modélisation sont validés à l'aide des données d'observations du réseau Météo France et des produits satellite CM SAF. Les résultats indiquent que les MRC ont la capacité de représenter la variabilité temporelle et spatiale du rayonnement solaire à La Réunion. / This work documents the temporal and spatial variability of surface solar radiation (SSR) over the southwest Indian Ocean (SWIO) and Reunion Island using two complementary Regional Climate Models (RCMs): RegCM4 and WRF. The first part of the work is dedicated to the analysis of the temporal variability of SSR based on RegCM4 over the SWIO at a moderate spatial resolution (50km). Because RegCM4 is the first RCM that focuses on the solar radiation research over the SWIO region, a first series of test experiments with this model to illustrate the model performance and its sensitivity to the choice of the physical parameterizations (radiation, convection), the domain size, and the spatial resolution, are performed. The default CCM radiative and the mixed convective scheme: Grell scheme over land and Emanuel scheme over ocean, give better performance over the SWIO compared to the other available options. The interannual, intraseasonal and synoptic climate variability is then examined through the climate indices and several ERA-Interim parameters (U, V, T and RH) are firstly analyzed along with the corresponding RegCM4 output data to check whether the RegCM4 model forced by ERA-Interim reanalyses is able to maintain the El-Nino Southern Oscillation (ENSO), the Indian Ocean Dipole (IOD), the Madden-Julian Oscillation (MJO) and the Tropical Temperate Trough (TTT) signals. Secondly, simulated SSR in association with the different modes of variability is examined. In the second part, SSR spatial variability over Reunion Island is analyzed based on WRF simulations at very fine resolution (750m) for seasonal, intraseasonal, and daily time scales. Clustering classification is applied to WRF simulated SSR over Reunion and the effect from the atmospheric circulation is checked together. Météo France observations and CM SAF are used to validate the results of the model. The results indicate that regional climate models have the ability to present the temporal and spatial variability of SSR over Reunion.