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Étude climatique de la mousson vietnamienne et applications à la prévision saisonnière

Pham, Xuan Thanh 08 December 2008 (has links) (PDF)
Résumé : Cette thèse vise à documenter les processus physiques et dynamiques associés à la circulation de mousson vietnamienne d'échelles régionale et synoptique, afin d'étudier la prévisibilité de ses principales composantes et de mettre en place des méthodes statisticodynamiques de prévision des pluies de l'échelle saisonnière à celle des événements. Elle s'articule en deux parties. La première partie est, en fait, une étude climatique fondée sur l'analyse diagnostique des données : - d'abord, les données stationnelles des pluies et des températures mensuelles sur la période 1960-2000 sont utilisées pour analyser le cycle moyen et la variabilité interannuelle de ces champs sur les sept régions climatiques traditionnelles du Vietnam, à l'aide des précipitations observées en diverses stations. Des classifications et des corrélations sont appliquées sur les données de pluies afin de définir les sous-régions sur lesquelles seront calculés des indices spatiaux pour analyser les chroniques d'évolution et définir les prédictants et prédicteurs pour la seconde partie ; - ensuite, les données atmosphériques de réanalyse du NCEP/DOE2 et les estimations pluviométriques du CMAP sur la période 1979-2004 en 2.5° x 2.5° sont utilisées pour décrire les processus de base, le cycle annuel moyen et la variabilité de la mousson dans la gamme des pas de temps synoptiques à interannuel. La seconde partie est une étude de prévisibilité des précipitations saisonnières : - les données de pluie in situ et le vent à 1 000 hPa sont utilisés pour définir l'onset de pluie sur le sud et nord Vietnam. Les dates d'onset sont prévues en se basant sur les indices régionaux qui sont sélectionnées à partir de données NCEP/DOE2 ; - la prévisibilité des cumuls saisonniers de pluies est enfin définie par la double utilisation de cinq modèles couplés du programme européen ENSEMBLES et par la prévision statistique.

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