Le but de ce projet est d'améliorer la représentation numérique des processus turbulents de couche limite stable (CLS) sur l'océan Arctique dans le modèle Global Environnemental Multi-échelles (GEM). L'expérience numérique réalisée consiste à simuler le climat observé durant la campagne SHEBA d'un an sur un petit domaine régional à haute résolution (110 x 120 @ 0,5 degré) centré sur la mer de Beaufort. Dans la simulation de contrôle effectuée avec la version non modifiée de GEM, le modèle surestime systématiquement le vent de surface Ūr, la vitesse de friction u* et le flux de chaleur latente (HL) qui est 6 fois trop intense l'été en comparaison des valeurs observées au point SHEBA. De plus, le modèle n'arrive pas à simuler les vents faibles observés (Ūr < 1,6 m/s) et manifeste un biais sec persistant dans la CLS durant toute l'année. En comparant la fonction de stabilité utilisée dans GEM øGEM avec les observations de la campagne SHEBA, on remarque que ce paramétrage mène à une surestimation du mélange turbulent en stratification très stable (RiB > 10¯²) qui pourrait expliquer une partie des erreurs du modèle. L'implémentation d'une fonction de stabilité dérivée à partir des observations de SHEBA øSHEBA dans la simulation de sensibilité A a permis d'améliorer Ūr et u* dans le modèle GEM. La longueur de rugosité de la glace de mer utilisée dans le modèle GEM zo,GEM = 0,16 mm aussi ne correspond pas aux observations de la campagne SHEBA. En fait, l'unique paramètre zo,GEM utilisé par GEM est trop faible pour le transfert de quantité de mouvement et trop grande pour le transfert de chaleur et d'humidité. L'implémentation des longueurs de rugosité observées à SHEBA (zom,SHEBA et zoh,SHEBA) dans la simulation de sensibilité B a amélioré Ūr simulé. Le vent minimal Ūmin = 2,5 m/s est un autre paramètre utilisé par GEM qui est susceptible d'être inadéquat pour simuler la CLS. Ce paramètre est utilisé pour éviter une division par zéro par vent faible lors du calcul du nombre de Richardson RiB. En utilisant une valeur plus réaliste de Ūmin = 1,0 m/s dans la simulation de sensibilité C, on arrive à simuler les vents faibles (Ūr < 1,6 m/s) qui n'étaient pas simulés par la version originale du modèle GEM. Dans la simulation D, l'implémentation d'une nouvelle équation diagnostique basée sur l'équation de Clausius-Clapeyron pour qr a éliminé complètement le biais sec dans le modèle. Indirectement, la correction à qr a ramené le HL simulé très près des valeurs observées en réduisant le gradient vertical qr -qs responsable de l'évaporation à la surface. Tous les modèles régionaux participant au projet ARCMIP avaient des défauts semblables (biais sec, HL surestimé et u* trop intense) à ceux du modèle GEM pour une expérience très similaire. Il est donc très probable que l'implémentation des mêmes modifications dans ces modèles soit aussi bénéfique. Il est aussi probable qu'en implémentant ces paramétrages dans les modèles participant au Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) ait un effet bénéfique sur l'océan Arctique. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modélisation du climat arctique, Couche limite atmosphérique, Interaction atmosphère-glace- océan, Paramétrisation physique.

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.

Afin de pouvoir évaluer les impacts futurs des changements climatiques en Arctique, il faut bien simuler les tendances de ces changements. La comparaison des résultats des modèles climatiques avec les observations est donc capitale pour le développement de modèles climatiques fiables et pour la compréhension de leurs limitations lors des projections futures. Le problème est que seulement quelques modèles couplés sont en mesure de reproduire les tendances majeures de température de surface du 20e siècle (3e Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC-2001). En fait, avec l'augmentation des gaz à effet de serre, tous les modèles climatiques anticipent un maximum de réchauffement en Arctique durant la saison froide. Par contre, même si les observations au cours de la deuxième moitié du dernier siècle suggèrent une tendance au réchauffement en Arctique au cours du printemps, de l'été et de l'automne (Rigor, Colony et Martin, 2000), la région du centre de l'arctique ne permet pas de déterminer une tendance de température durant l'hiver et ce, même si les autres régions près du cercle polaire montre un réchauffement durant cette période (Rigor, Colony et Martin, 2000; Kahl et al., 1993). De plus, certaines observations pour la période 1980-2000 vont même jusqu'à montrer des tendances systématiques de refroidissement durant l'automne et l'hiver, non seulement à l'intérieur du cercle polaire arctique, mais également dans certaines régions du nord de l'Europe, de la Russie et du Canada (Comiso, 2003; Wang et al., 2003; Rigor, Colony et Martin, 2000; Hansen et al., 1999; Chapman et Walsh, 1993; Kahl et al., 1993). La comparaison des différentes configurations du modèle canadien GEM avec les réanalyses ERA 40 et NCEP/NCAR dans la région arctique pour la période 1978-2002 dans le cadre de l'année polaire internationale (API) permet ainsi de vérifier si le traitement de la physique et de la dynamique dans le modèle est adéquat pour représenter les principales tendances et les patrons moyens de la variabilité atmosphérique observés. Elle permet également de vérifier que les principaux processus reliés à la diminution de la neige, de la glace de mer et de l'albédo, sont biens représentés par le modèle. L'étude des différentes configurations de GEM montre que celles-ci sont généralement incapables de reproduire les principaux patrons de tendances et de variabilité atmosphérique sur l'Arctique, en particulier la PNA, la NAO/AO et l'anticyclone de Sibérie. Ceci ce traduit notamment par des différences relativement importantes d'une configuration à l'autre. Le fait que certaines différences persistent également entre les réanalyses NCEP et ERA 40 rend également plus difficile la comparaison et l'identification des principaux patrons et processus. En fait, il ressort à première vue que certaines configurations de GEM éprouvent plus de difficultés par rapport à d'autres pour simuler les tendances négatives de SLP sur le bassin arctique, les fortes tendances positives de SAT le long des côtes continentales au printemps et à l'automne ainsi que les fortes tendances positives de SAT sur l'Europe et l'est de l'océan Arctique. Il apparait de plus que les configurations GEM-LAM surestiment de manière relativement importante les tendances et les variabilités de SLP et de GZ à 500 hPa, en particulier à l'automne et à l'hiver. Par contre, l'ensemble des configurations semblent généralement bien simuler les tendances et la variabilité observées durant l'été. Les configurations de GEM sont de plus en accord avec le fait que les variances les plus fortes au lieu durant l'hiver. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Arctique, modèle canadien GEM, configurations, tendances et variabilité, patrons atmosphériques, vortex polaire, la rétroaction de la vapeur d'eau, la rétroaction glace-albédo-température, la rétroaction déshydratation-effet de serre (RDES)

Le rayonnement solaire incident (lSR) (direct et diffus) et le rayonnement atmosphérique de longue longueur d'onde (DLR) sont les paramètres qui déterminent le bilan de la radiation à la surface (SRB) et jouent un rôle très important dans l'échange d'énergie entre la Terre et l'atmosphère. La représentation exacte de ces composantes dans les modèles climatiques est donc cruciale. Dans ce travail, nous évaluons les composantes de l'ISR, du DLR et de la couverture nuageuse des trois modèles suivants: 1. le Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC), 2. la version régionale du Modèle Global Environnemental à Multi-échelle (GEM-LAM) et 3. le modèle atmosphérique du centre Rossby (RCA3) sur un domaine couvrant l'Amérique du Nord. Premièrement, les trois modèles sont comparés avec les observations de surface fournies par le réseau SURFRAD afin d'identifier les conditions dans lesquelles ils ne performent pas correctement. Puisque ces observations ne fournissent pas une couverture spatiale adéquate, trois bases de données différentes sont comparées à trois bases de données disponibles sur l'ensemble du territoire. Les substituts aux observations que nous évaluons sont: les ré-analyses ERA40 de ECMWF couvrant 40 années, les ré-analyses régionales d'Amérique de Nord (NARR) et les composantes du SRB provenant du Projet International de Climatologie Satellitaire des Nuages (ISCCP). La base de donnée la plus représentative est utilisée comme substitut aux observations afin de la comparer avec le SRB simulé par les modèles sur tout le domaine d'Amérique du Nord. Les comparaisons entre les modèles et les observations montrent que les biais les plus importants sont présents pour des conditions atmosphériques froides et sèches ce qui nous indique soit une mauvaise représentation de l'émission de la vapeur d'eau pour des conditions atmosphériques sèches, soit un biais négatif dû aux omissions des contributions des gaz traceurs dans le DLR pour les conditions de ciel clair. Les biais du ISR constatés dans cette étude viennent surtout de la mauvaise représentation des nuages dans les modèles qui ne sont pas assez opaques pour le rayonnement solaire incident. La comparaison avec six sites d'observations différents a confirmé qu'ERA40 est le meilleur substitut aux observations pour les composantes ISR et DLR sur l'Amérique du Nord. La comparaison des modèles avec ERA40 sur toute l'Amérique du Nord apporte des conclusions similaires à celles obtenues lors de la comparaison des modèles directement avec les sites d'observations. Ces résultats confirment que les biais trouvés dans cette étude proviennent de l'imperfections des modèles ce qui influence les composantes du SRB pour les différents régimes climatiques d'Amérique du Nord. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Rayonnement, Modèles régionaux du climat, Ré-analyses, Forçage radiatif des nuages.

Les modèles régionaux de climat (MRCs) permettent de simuler les écoulements atmosphériques sur une région limitée de la surface terrestre. Pilotés à leurs frontières latérales par des données à basse résolution provenant de modèles mondiaux (MCGs), ils permettent d'augmenter considérablement la résolution spatiale des simulations en vue de répondre au besoin grandissant d'évaluer les impacts régionaux reliés aux changements climatiques. Plusieurs études ont démontré que la taille du domaine régional est un paramètre pouvant affecter considérablement les résultats des simulations. En effet, le domaine doit être assez grand pour permettre le développement des fines échelles qui n'existent pas dans les conditions aux frontières latérales. D'un autre côté, une simulation effectuée sur un trop grand domaine peut montrer d'importantes différences avec les données de pilotage si aucun forçage des grandes échelles n'est appliqué à l'intérieur du domaine régional. Les effets reliés à la taille du domaine d'intégration d'une simulation MRC sont évalués selon le cadre expérimental du "Grand-Frère". L'expérience consiste d'abord à générer une simulation climatique à haute résolution (-45 km) sur un domaine continental couvrant la majorité de l'Amérique du Nord, sur 196x196 points de grille. Cette simulation de référence, le Grand-Frère (GF), est ensuite traitée à l'aide d'un filtre passe-bas ayant la propriété de conserver les plus grandes échelles de l'écoulement (approximativement ≥ 2160 km). La série de données ainsi obtenue, le Grand-Frère Filtré (GFF), possède un niveau de détails similaire à celui des données provenant des MCGs. On utilise alors le GFF pour piloter quatre simulations, les Petits-Frères (PFs), à l'aide du même modèle mais sur des domaines plus restreints et de tailles différentes qu'on notera PFl à PF4, et qui ont des dimensions respectives de 144x144, 120x120, 96x96 et 72x72 points de grille. Les résultats des PFs sont comparés avec le GF en cumulant les statistiques climatiques (moyenne temporelle et écart-type) sur quatre mois d'hiver, au-dessus d'une zone commune correspondant pratiquement à la province canadienne du Québec. De manière générale, les patrons (pression, vent, humidité relative et taux de précipitation) des PFs s'améliorent en corrélation spatiale par rapport au GF lorsque le domaine est réduit de 144x144 à 72x72. Cette tendance a aussi été observée pour la moyenne temporelle des fines échelles de l'écoulement. Toutefois, il a été observé que l'intensité de la variabilité transitoire (écart-type) de ces échelles pouvait être compromise par la proximité des frontières latérales par rapport à la zone d'intérêt. En effet, d'importantes sous-estimations ont été détectées, particulièrement du côté entrant du domaine, ce qui suggère l'existence d'une distance de "spin-up" se devant d'être parcourue par l'écoulement avant que celui-ci démontre des particularités de fines échelles. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modèle régional de climat, Sensibilité à la taille du domaine, Petites échelles, Protocole du Grand-Frère.

Deux méthodes de mise à l'échelle statistique sont évaluées sur une station située au Burkina Faso afin de générer une information climatique pertinente au niveau local, en terme de climat moyen et des principales caractéristiques de variabilité et d'extrême du régime de précipitation. Les deux méthodes de régression multi-linéaire SDSM et ASD analysées reposent sur le principe que des relations empiriques entre certaines variables atmosphériques à grande échelle issues des réanalyses ou des Modèles Climatiques globaux (MCGs), variables dénommées prédicteurs, et des paramètres climatiques locaux (ex. précipitation) peuvent être établies. En mode réanalyse, le travail a consisté, d'une part, à partir de variables synoptiques de NCEP, à analyser (i) l'intérêt d'utiliser une gamme plus vaste de prédicteurs dérivés et sur plus de niveaux verticaux dans l'atmosphère, et (ii) l'intérêt d'utiliser une sélection des prédicteurs sur une base mensuelle versus annuelle. D'autre part, en mode climat, à partir de variables synoptiques issues de deux MCGs (CGCM2 et HadCM3), l'évaluation a porté sur l'utilisation de ces modèles climatiques mondiaux afin de générer une information climatique plausible et utile à l'échelle locale dans le but ultime de générer des scénarios climatiques pertinents pour les études d'impacts en milieu sahélien. En mode réanalyse, le fait de considérer un plus vaste ensemble de prédicteurs et plus de niveaux atmosphériques, a permis de réduire les biais de l'ensemble des critères statistiques/climatiques comme la moyenne quotidienne, la variabilité intra-saisonnière, les indices d'intensité et d'extrêmes, et l'indice des dates de début, de fin et de longueur de mousson. De plus, avec cette nouvelle configuration, les deux modèles de mise à l'échelle sont en mesure de reconstruire une partie des changements observés dans le régime de précipitation (i.e. diminution de la quantité totale de pluie et de la fréquence du nombre d'événements pluvieux). Si dans la majorité des cas ASD performe mieux que SDSM avec un choix restreint de prédicteurs, les différences entre les modèles diminuent en utilisant un plus grand choix de prédicteurs, et en sélectionnant ceux-ci sur une base mensuelle. Dans ce dernier cas, les incertitudes sur la valeur médiane et la moyenne des indices de précipitation, notamment au coeur de la saison pluvieuse et à la fin de celle-ci, sont réduites par rapport aux autres simulations. Avec les prédicteurs des MCGs, notamment le modèle HadCM3, la simulation de l'ensemble des indices est systématiquement améliorée par rapport aux valeurs équivalentes issues des variables brutes des MCGs, aussi bien avec SDSM que ASD, notamment l'occurrence des jours de pluie, la variabilité intra-saisonnière, les indices d'intensité et d'extrêmes. Par contre l'utilisation des prédicteurs CGCM2 dans la mise à l'échelle statistique ne permet pas d'améliorer systématiquement tous les indices analysés par rapport aux données brutes de ce MCG. Quoi qu'il en soit, notre étude a permis de montrer qu'avec des prédicteurs relativement bien reproduits à grande échelle par les modèles globaux, les distributions quotidiennes de précipitation étaient plus plausibles à l'échelle locale, en dépit des difficultés à simuler adéquatement les extrêmes (i.e. largement surestimés surtout avec le CGCM2). Dans l'avenir, d'autres analyses devront inclure des prédicteurs des modèles globaux ou régionaux, telles que suggérés avec les réanalyses NCEP (i.e. autres niveaux, variables et résolution temporelle), ainsi qu'à l'aide d'autres méthodes non-linéaires en lien avec les particularités physiques à l'échelle régionale et locale. Ceci contribuera ultimement à générer des scénarios plus plausibles à ces échelles, d'autant que la mousson Ouest Africaine est influencée naturellement par des téléconnections variées à l'échelle globale et régionale. L'usage de cette information climatique pour des applications locales pourrait ainsi être amélioré, en lien avec les besoins des études d'impacts et de vulnérabilité dans le domaine agropastoral, humain et de la modélisation environnementale. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : ASD, SDSM, NCEP, MCG, Variabilité interannuelle, Mousson ouest africaine, Prédicteurs, Indices de précipitations, Mise à l'échelle statistique.

Les stratus arctiques en phase-mixte sont fréquemment observés en Arctique, particulièrement lors des saisons de transition. Les observations ont montré qu'ils ont un impact considérable sur le bilan énergétique en surface. Ces nuages sont caractérisés par une instabilité colloïdale et par des interactions complexes avec les aérosols qui compliquent la simulation numérique de ces nuages. Des études antérieures ont montré que les modèles ont tendance à sous-estimer la quantité d'eau liquide et à prédire une quantité de glace supérieure à celle observée. Cette mauvaise partition des phases dans les nuages simulés fausse la simulation de la durée de vie des nuages ainsi que le forçage radiatif en surface. Les procédés microphysiques responsables de la partition de l'eau liquide et de la glace dans les stratus arctique en phase-mixte ne sont pas encore totalement compris et nécessitent des études plus approfondies. L'objectif de ce projet de recherche est d'évaluer la performance de quatre schémas microphysiques pour la simulation des nuages arctiques en phase-mixte observés lors de la campagne Mixed-Phase Arctic Clouds Experiment (M-PACE) qui a eu lieu sur la côte nord de l'Alaska à l'automne 2004. Les schémas ont été implantés dans le modèle canadien Global Environnemental Multi Échelle à aire limitée (GEM-LAM) et les simulations sont faites à une résolution horizontale de 2,5km. Les quatre schémas sont de complexité différente, deux sont à simple moment et deux sont à double moment. Les résultats montrent que tous les schémas surestiment la quantité d'eau liquide et ont de la difficulté à reproduire les nombreuses couches nuageuses observées. L'analyse des résultats a montré que tous les schémas ont de la difficulté à bien partitionner les phases liquide et solide. De plus, l'implantation de paramétrage plus complexe pour la nucléation hétérogène de la glace permet d'améliorer les résultats pour les schémas à simple moment, mais a peu d'effets pour les schémas à deux moments. Les schémas à double moment comporte un plus grand nombre de procédés qui peuvent influencer les résultats. Il en ressort que modifier les paramétrages de nucléation primaire dans ce type de schéma a des effets limités sur les résultats. La modification du paramétrage du gel par déposition dans le schéma de Morrison et al. par un paramétrage plus complexe basé sur les travaux de Eastwood et al. (2009) a eu très peu d'influence sur les résultats et n'a pas permis d'augmenter la quantité de glace simulée. Par contre, l'implantation de ce même paramétrage combiné à l'implantation de paramétrages plus performants pour le gel par immersion et par contact dans le schéma de Kong et Yau a permis d'augmenter la quantité de glace simulée dans les nuages en phase-mixte et d'améliorer la simulation de la structure verticale du contenu en eau liquide. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Microphysique des nuages, Modélisation numérique, Climat arctique, GEM-LAM.

Les différentes études sur les changements climatiques requièrent de l'information à plus petite échelle spatiale que les modèles globaux du climat. La modélisation régionale du climat se veut être une solution alternative pour atteindre les critères de résolutions spatiales à un coût informatique raisonnable. Les deux principales configurations utilisées pour produire des simulations climatiques à l'échelle régionale sont : le modèle à aire limitée (LAM) et le modèle mondial à résolution variable (MMRV). Depuis quelques années, le centre météorologique canadien (CMC), plus spécifiquement la division de recherche en prévision numérique (RPN) ont façonné le modèle GEM de manière à rendre possible l'utilisation de l'une ou l'autre de ces deux configurations avec exactement les mêmes paramétrages physiques et le même noyau dynamique. En utilisant le modèle GEM, il est maintenant possible de comparer proprement les deux techniques de simulation régionale du climat. En sachant que les MMRVs requièrent un coût informatique bien au-delà de ce que demandent les LAMs, l'idée de mettre en évidence les bénéfices de chaque méthode demeure incontournable. Nous avons donc comparé deux simulations climatiques GEM-LAM (au-dessus de l'Amérique et de l'Europe), pilotées par GEM-UNIFORM, avec deux simulations GEM-VR. Les simulations GEM-VR ont été produites en prenant soin d'étirer les mailles du modèle de manière à créer des régions d'intérêts qui coïncident parfaitement avec les domaines des simulations GEM-LAM, i.e. en ayant le même nombre de points de grilles et la même résolution. Les statistiques climatiques hivernales et estivales des deux simulations à haute résolution ont été comparées par l'entremise d'une approche statistique appelée test t de Student. Par ailleurs, les moyennes temporelles de chacune des configurations ont été comparées avec des réanalyses. Bien que les différences des moyennes temporelles entre GEM-LAM et GEM-VR sont relativement petites, le test t de Student confirme que pour la plupart des variables considérées dans cette étude, les extremums de différences sont statistiquement significatifs avec un niveau de confiance égal ou plus grand à 95 %. Par contre, on remarque un plus faible pourcentage de différences significatives au-dessus de l'Europe qu'au-dessus de l'Amérique du nord, étant même à l'occasion inexistant. Le résultat qui distingue le plus cette étude est sans aucun doute le fait que les précipitations totales simulées par GEM-LAM sont significativement supérieures à celles générés par GEM-VR. Logiquement, cet excédant d'eau ne peut qu'être occasionné par la technique de pilotage ou/et d'éponge utilisée dans cette expérience. De plus, pour ce qui est du champ de température, on remarque que GEM-LAM reproduit un climat plus chaud en hiver et plus froid en été que GEM-VR. Pour ce qui est de la comparaison avec les réanalyses, on constate que les deux approches démontrent les mêmes faiblesses, e.g. des régions avec un biais chaud/sec et un surplus de précipitation au-dessus des montagnes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modélisation régionale du climat, aire limitée, résolution variable, GEM

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 ...

Résumé: Les lacs occupent environ 30% du territoire dans le nord du Canada. Ils peuvent avoir d’importants impacts sur le climat qui ont un effet par la suite sur les propriétés thermiques des lacs. L’étude d’un lac doit généralement débuter avec un bilan calorifique de la surface. La différentiation précise que l’énergie disponible en flux de chaleur sensible ou latent est un élément crucial pour la compréhension des interactions entre les processus climatiques à une échelle régionale. Dans cette étude, le flux de chaleur sensible et le ratio de Bowen sont obtenus à partir des données de la télédétection. La méthodologie se base sur l’utilisation de données microondes (SMM/I) afin de calculer la température de la surface du sol avec la méthode de Fily et al. (2003) et Mialon et al. (2007). La caractérisation de la surface du sol est effectuée à partir de données satellitaires optiques (capteurs SPOT & VGT). Les paramètres météorologiques utilisés pour estimer les flux proviennent de la base de données du North American Regional Reanalysis (NARR). Les résultats présentent un portrait quotidien, mensuel et saisonnier de l’énergie sensible à l’interface sol-air par rapport à la fraction de la surface de plan d’eau (FWS). Nous comparons ensuite nos résultats avec les flux du modèle NARR et quelques mesures in situ. Quatre sites couvrants différents types de surfaces à travers le Canada ont été étudiés pendant les étés 1998 et 2000 (de juin à septembre) : le nord du Québec (toundra), les Territoires du Nord-Ouest (le Grand lac des Esclaves [ou, en anglais, Great Slave Lake. GSLJ et le bassin de la rivière Mackenzie), le Manitoba (zone humide) et le Labrador (taïga). Les résultats montrent que les flux d’énergie sensible satellitaires sont semblables aux flux estimés par le NARR lorsque la FWS est petit (sans lac) ou pour des zones avec de larges surfaces d’eau (Mackenzie Great Slave Lake), mais diffèrent lorsque la FWS augmente à l’intérieur d’un pixel. Ceci signifie que les modèles climatiques régionaux devraient considérer la proposition du territoire occupée par des étendues d’eau. Nous déduisons que les effets de la taille des lacs sont reliés aux conditions environnementales du milieu. Les résultats de la comparaison avec des mesures in situ pour le GSL et la zone humide sont encourageants. Le ratio de Bowen sur le site du bassin de la rivière Mackenzie montre qu’il y a une augmentation de la chaleur sensible durant la deuxième moitié de l’été en comparaison à la première moitié. Il y a ainsi un plus grand stress hydrique pendant la deuxième moitié de l’été. Cependant, il n’y a pas de patrons clairs en comparaison avec le site GSL. La comparaison entre les différents sites indique une variation énergétique annuelle minimale pour la zone humide. || Abstract: Lakes occupy roughly 30% of Canada's northern landscape. They can have important impacts on the climate, and climate modification will affect lake thermal properties. Study of a lake most generally begins with heat budget at its surface. Accurate partitioning of the available energy at the surface into sensible and latent heat flux is crucial to the understanding of interactions between climate processes on a regional scale. In this study, sensible heat flux and the Bowen ratio for the summer period are retrieved using reanalysis and remote sensing data. The methodology is based on the use of microwave data for retrieving land surface temperature (SSM/I) with the method of Fily et al. (2003) and Mialon et al. (2007). The land cover characterization is derived from remotely sensed optical data (SPOT VGT sensor). Some meteorological parameters used for retrieving flux are derived from the North American Regional Reanalysis (NARR) database. The results from this study present a picture of the daily, monthly and seasonally sensible energy over summer period at the land-air interface versus the Fraction of Water Surface (FWS). We compare our results with the NARR model's flux in addition to few in situ measurements. Four sites covering different land cover types across Canada were investigated during the 1998 and 2000 summers (June to September): Northern Quebec (tundra), Northwest Territories (Great Slave Lake, or GSL, and Mackenzie River Basin), Manitoba (wetlands) and Labrador (taiga). The results show that the satellite-derived sensible flux is close to the NARR flux estimate when the fraction of water surface is small (no lakes) and over large open water areas (Mackenzie Great Slave Lake), but differs when the FWS increases within the pixel. This means that regional climate models should take into account lake cover fraction. We infer that effects of the lake-size are closely related to surrounding environmental conditions. The results of the comparison with in situ measurements for Great Slave Lake (1998) and the Wetland site are encouraging. For the Mackenzie River Basin site, the results of the Bowen ratio show that there is an increase of sensible heat partition during the second half of the summer in comparison with the first half, meaning that there is more water stress over the second half of the summer than the first. But for the Wetland site, there is no clear pattern, and in comparison with GSL, temporal variation is less significant. Comparisons between different sites indicate minimum year to year energy variation for the Wetland area.