Faits marquants 2023

With climate projections threatening the future survival of stony corals and their dominance as tropical reef builders, it is critical to understand the adaptive capacity of corals to ongoing climate change. Biological mediation of the carbonate chemistry of the coral calcifying fluid is a fundamental component for assessing the response of corals to global threats. The Tara Pacific expedition (2016-2018) provided an opportunity to investigate calcification patterns in extant corals throughout the Pacific Ocean. Cores from colonies of the massive Porites and Diploastrea genera were collected from different environments to assess calcification parameters of long-lived reef-building corals.

At the basin scale of the Pacific Ocean, we show that both genera systematically up-regulate their calcifying fluid pH and dissolved inorganic carbon to achieve efficient skeletal precipitation. However, while Porites corals increase the aragonite saturation state of the calcifying fluid (Ωcf) at higher temperatures to enhance its calcification capacity, Diploastrea shows a steady homeostatic Ωcf across the Pacific temperature gradient. Thus, the extent to which Diploastrea responds to ocean warming and/or acidification is unclear, and it deserves further attention whether this is beneficial or detrimental to future survival of this coral genus.

Reference: Marine Canesi, E. Douville, P. Montagna, M. Taviani, J. Stolarski, L. Bordier, A. Dapoigny, G. E. H. Coulibaly, A.-C. Simon, M. Agelou, J. Fin, N. Metzl, G. Iwankow, D. Allemand, S. Planes, C. Moulin, F. Lombard, G. Bourdin, R. Troublé, S. Agostini, B. Banaigs, E. Boissin, E. Boss, C. Bowler, C. de Vargas, M. Flores, D. Forcioli, P. Furla, E. Gilson, P. E. Galand, S. Pesant, S. Sunagawa, O. Thomas, R. Vega Thurber, C. R. Voolstra, P. Wincker, D. Zoccola, S. Reynaud (2023). Differences in carbonate chemistry up-regulation of long-lived reef-building corals. Scientific Report, 41598. DOI : 10.1038/s41598-023-37598-9

Acquisition et mise en service d’un Spectromètre de Masse isotopique Isoprime Précision

Groupe de dendroisotopie et partenaires (Daux V., Pierre M., Stievenard M.)

L’objectif du projet RIOCAS est d’accroître les capacités et les performances analytiques de la dendro-isotopie en Île-de-France. Il consiste en l'acquisition d'un spectromètre de masse de rapport isotopique (IRMS) couplé à un analyseur élémentaire Haute température (TC/EA) pour analyser la composition isotopique de l’oxygène, du carbone, de l’azote et du soufre (δ18O, δ13C, δ15N et δ34S) dans la cellulose, le bois et d’autres matières organiques végétales.
Les partenaires du projet, issus de 7 laboratoires de recherche franciliens et d’un bureau d’études, prévoient d’utiliser le TC/EA – IRMS dans plusieurs chantiers d’envergure. Entre autres projets, ils envisagent de réaliser une reconstitution dendro-isotopique du climat médiéval en Ile-de-France et d’évaluer le potentiel de la dendro-anthracologie en paléoclimatologie, à partir des bois calcinés de Notre-Dame de Paris. Ils mettront également à profit les gains de productivité et de fiabilité offerts par ce nouvel équipement, pour explorer le potentiel de l’approche isotopique en paléobotanique et palynologie. Les bases de données qui en découleront, seront ouvertes à la communauté scientifique pour des applications pluridisciplinaires. Enfin, ce nouvel équipement permettra des développements novateurs ouvrant vers de nouvelles thématiques dans le domaine environnemental.

Le spectromètre RIOCAS a été financé à hauteur de 66% par le DIM-PAMIR (Appel d’offre de 2021), les 34% restants l’ont été sur fonds propres des différents partenaires (laboratoires ArchAm et ArScAn d’U. Panthéon Sorbonne/CNRS ; Laboratoires AASPE, CR2P et HNHP de MNHN/CNRS/Sorbonne Université ou U. Perpignan via Domitia ; Laboratoire METIS de Sorbonne université/CNRS et entreprise Dendrotech).

Premières applications : Un des objectifs du projet d’acquisition, à moyen terme, est de réaliser des référentiels dendro- et anthraco-isotopiques qui auront pour vocation d’être mis à disposition de la communauté scientifique, sur une plateforme ouverte. La réalisation d’une base de données dendro-isotopiques (δ18O, δ13C et δ15N) a débuté, notamment à partir de la collection de la société Dendrotech (plusieurs milliers de carottes de bois, couverture dense et continue de 888 à 1942). Cette base unique pourra être exploitée pour des études climatiques et environnementales et servira de référentiel pour réaliser des datations dendro-isotopiques de bois indatables en dendrochronologie conventionnelle, approche totalement inédite en France.

Les décombres de la charpente de Notre-Dame de Paris ont livré une quantité de charbons formés dans une large gamme de température, allant jusqu’à 1300°C. Les potentialités de l’approche anthraco-isotopique pour reconstituer des conditions climatiques et environnementales seront évaluées en utilisant cette collection unique de charbons (ANR-CASIMODO). Un référentiel, qui confronte l’évolution de la composition isotopique avec le taux de combustion (déduit de l’analyse du charbon par spectrométrie Raman) est en cours de constitution. Les charbons de bois étant des écofacts couramment rencontrés en contexte archéologique, le domaine d’application de ce référentiel sera très large. L’étude de charbons d’âges plus anciens, en paléobotanique, profitera également des avancées conceptuelles liées à l’interprétation du référentiel.

Soil carbon dynamics is strongly controlled by depth globally, with increasingly slow dynamics found at depth. The mechanistic basis remains however controversial, limiting our ability to predict carbon cycle-climate feedbacks. Here we combine radiocarbon and thermal analyses with long-term incubations in absence/presence of continuously 13C/14C-labelled plants to show that bioenergetic constraints of decomposers consistently drive the depth-dependency of soil carbon dynamics over a range of mineral reactivity contexts. The slow dynamics of subsoil carbon is tightly related to both its low energy density and high activation energy of decomposition, leading to an unfavourable ‘return-on-energy-investment’ for decomposers. We also observe strong acceleration of millennia-old subsoil carbon decomposition induced by roots (‘rhizosphere priming’), showing that sufficient supply of energy by roots is able to alleviate the strong energy limitation of decomposition. These findings demonstrate that subsoil carbon persistence results from its poor energy quality together with the lack of energy supply by roots due to their low density at depth.

Reference : Hénneron L., Balesdent J., Alvarez J., Barré P., Baudin F., Basile-Doelsch I., Cécillon L., Fernandez-Martinez A., Hatté C., Fontaine S., 2022. Bioenergetic control of soil carbon dynamics across depth. Nature Communications 13, 7676. doi: 10.1038/s41467-022-34951-w

Few studies have focused on Arenosols with regard to soil carbon dynamics despite the fact that they represent 7% of the world’s soils and are present in key areas where food security is a major issue (e.g., in Sahelian regions). As for other soil types, land use changes (from forest or grassland to cropland) lead to a loss of substantial soil organic carbon (SOC) stocks and have a lasting impact on the SOC turnover. Here we quantified long-term variations in carbon stocks and their dynamics in a 80 cm deep Mediterranean Arenosol that had undergone a forest-to-vineyard land use change over a 100 years ago. Paired sites of adjacent plots combined with carbon and nitrogen quantification and natural radiocarbon (¹⁴C) abundance analyses revealed a C stock of 53 t.ha^-1 in the 0–30 cm forest soil horizon, which was reduced to 3 t ha^-1 after long-term grape cultivation. Total organic carbon in the vineyard was dramatically low, with around 1 gC.kg^-1, and there was no vertical gradient as a function of depth. ¹⁴C showed that deep plowing (50 cm) in the vineyard plot redistributed the remaining carbon both vertically and horizontally. This remaining carbon was old (compared to that of the forest), which had a C V N ratio characteristic of microbial organic matter and was probably stabilized within organomineral associations. Despite the drastic degradation of the organic matter (OM) pool in this Arenosol, this soil would have a high carbon storage potential if agricultural practices, such as grassing or organic amendment applications, were to be implemented within the framework of the 4 per 1000 initiative.

Reference :  Quéro S., Hatté C., Cornu S., Duvivier A., Cam N., …  Basile-Doelsch I., 2022. Dynamics of carbon loss from an Arenosol by a forest to vineyard land use change on a centennial scale. SOIL 8, 517-539 - doi: 10.5194/soil-8-517-2022

Le comité de pilotage du DIM PAMIR (Domaine de Recherche et d'Innovation Majeur - Patrimoines matériels – innovation, expérimentation, résilience) a voté, au titre de l'Appel à Projets 2023 au fil de l'eau, le financement de projet d'équipement EXTRAAAAAA : EXTRAction AutomAtisée et Améliorée de biomArqueurs moléculAires.

EXTRAAAAAA vise l’acquisition d’un équipement permettant l’extraction automatisée, reproductible, efficace et rapide de biomarqueurs moléculaires des matrices géologiques, archéologiques et biologiques dans lesquels ils sont préservés. Cet équipement facilitera et fiabilisera la préparation d’échantillons en amont du plateau technique d’analyses des biomarqueurs moléculaires du LSCE, intégré dans PANOPLY et RéGEF. Il sera ainsi possible d’accélérer la préparation de grandes séries d’échantillons et d’améliorer les rendements d’extraction afin de garantir des quantités suffisantes pour des analyses spécifiques (datation par radiocarbone de composés individuels, certification des structures par RMN).

Lien vers la page du DIM PAMIR.

Crédit photo : ©Cyril Fresillon - ISTO - CNRS Photothèque

Ice core and marine archives provide detailed quantitative records of last glacial climate changes, whereas comparable terrestrial records from the mid-latitudes remain scarce. Here we quantify warm season land-surface temperatures and precipitation over millennial timescales for central Europe for the period spanning 45,000–22,000 years before present that derive from two temporally overlapping loess-palaeosol-sequences, dated at high resolution by radiocarbon on earthworm calcite granules. Interstadial temperatures were 1–4°C warmer than stadial climate, a temperature difference which is strongly attenuated compared to Greenland records. We show that climate in the Rhine Valley was significantly cooler during the warm season and overall drier with annual precipitation values reduced by up to 70% compared to the present day. We combine quantitative estimates with mesoscale wind and moisture transport modelling demonstrating that this region was dominated by westerlies and thereby inextricably linked to North Atlantic climate forcing, although ameliorated.

Prud’homme C., Fischer P., Jöris O., Gromov S., Vinnepand M, Hatté C., Vonhof H., Moine O., Vött A., Fitzsimmons K.E., 2022. Millennial-timescale quantitative estimates of climate dynamics in central Europe from earthworm calcite granules in loess deposits. Communications earth & environment 3, 267. doi: 10.1038/s43247-022-00595-3

Dans cette étude, la diversité des structures spatiales de l’oscillation australe-El Niño (en anglais, El Niño-Southern Oscillation, ENSO) est étudiée sous l’angle de régimes récurrents. Ces régimes sont définis à partir des anomalies de température de la surface océanique (en anglais, sea surface temperature, SST) du Pacifique tropical, calculées à partir des données HadISST. Pour cela, une classification dite non supervisée est appliquée à ces anomalies de SST pour documenter la variabilité des structures spatiales en lien avec ENSO dans les observations. Ceci permet ensuite d’évaluer la fidélité des ENSOs simulés par les modèles de climat au 20e siècle et d’examiner les changements de ENSO dans les projections futures. Cinq “régimes” sont ainsi identifiés capturant les structures des anomalies de SST associées aux évènements La Niña et El Niño et permet une analyse quantitative de la fréquence d’occurrence, de la saisonnalité, de la durée typique de chaque régime et des transitions d’un régime à un autre.

La classification assigne les anomalies de SST mensuelle à chacun des cinq régimes suivants :

— deux régimes chauds El Niño ;
1. un intense avec des anomalies positives de SST localisées dans le Pacifique oriental ;
2. un plus fréquent et modéré avec des anomalies positives de SST localisées dans la région du Pacifique centre ;

— deux régimes froids La Niña ;
1. un plus fréquent, persistent et comprenant les La Niñas les plus intenses où les anomalies négatives de SST recouvrant la quasi-totalité du domaine Pacifique ;2. un où les anomalies négatives de SST sont localisées dans la région Pacifique centre ;

— un régime neutre.

En assignant aux cinq régimes les anomalies de SST simulées issues de 16 modèles de climat (CMIP6), on montre que, sur la période historique, les modèles reproduisent la variabilité observée des SST induite par ENSO. Il existe néanmoins des différences entre les propriétés statistiques des régimes observés et simulés :
par exemple, dans les modèles, les évènements El Niños du Pacifique centre durent trop longtemps alors que les El Niños orientaux sont en revanche trop courts comparés aux observations [pour plus de détails voire section 4.2 de Vaittinada Ayar et al., 2023].
D’ici à la fin du 21e siècle, la variabilité induite par ENSO dans les simulations des modèles CMIP6 suivant un scénario d’émissions élevées de gaz à effet de serre révèlent plusieurs changements notables avec, par exemple, une augmentation de la fréquence et de l’amplitude du régime El Niño central pour la majorité des modèles et une augmentation de la fréquence du régime intense El Niño oriental mais sans consensus entre les modèles quant à un changement de son amplitude [pour plus de détails voire section 4.3 de Vaittinada Ayar et al., 2023].
Notre approche de classification non supervisée offre la possibilité pour une utilisation opérationnelle. On peut à partir de la la classification prévoir le régime ENSO le plus probable, en particulier le type de El Niño (central ou oriental) ou de La Niña (central ou recouvrant l’ensemble du bassin).

Références :
Vaittinada Ayar, Pradeebane, Battisti, David S., Li, Camille, King, Martin, Vrac, Mathieu et Tjiputra, Jerry
(2023). “A Regime View of ENSO Flavors Through Clustering in CMIP6 Models”. Earth’s Future. doi :
https://doi.org/10.1029/2022EF003460

La quinzaine des Jeux Olympique de Paris en 2024 aura lieu du 26 juillet au 11 août, c’est-à-dire à l’apogée de la température en France. La quinzaine de jours la plus chaude à Paris est toujours celle du mois d’août 2003, il y a 20 ans, avec les conséquences sanitaires et écologiques désastreuses que l’on connaît.

Une équipe du Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement et du Laboratoire de Météorologie Dynamique s’est intéressée à ce que serait la pire vague de chaleur possible entre Juillet et Août, avant l’horizon 2050. Les cheurcheu.r.se.s ont utilisé l’ensemble de simulations numériques du climat de CMIP6 (utilisées dans le dernier rapport du GIEC). Ces données fournissent une base réaliste de possibilités d’atteindre des périodes de températures extrêmes. L’innovation de l’étude repose sur l’utilisation d’algorithmes d’événements rares, issus de la physique statistique, afin de « pousser » les modèles climatiques vers le plus extrême physiquement acceptable. Les résultats montrent que le record de 2003 peut être battu de plusieurs degrés C, bien avant 2050. Les épisodes chauds ainsi simulés correspondent à l’addition d’une « goutte froide » cyclonique à une situation anticyclonique proche de celle de 2003. Cette « goutte froide » est susceptible de transporter de l’air très chaud du Sahara vers la France, et d’apporter une chaleur additionnelle à celle qui a été vécue en 2003. Cette étude n’est pas une prévision pour 2024, mais un avertissement sur la possibilité de périodes étendues de chaleur en Ile-de-France à un horizon très proche. 

Article : Yiou et al.

Journal: npj Climate and Atmospheric Science
DOI : 10.1038/s41612-023-00500-5. https://www.nature.com/articles/s41612-023-00500-5 
Title : Ensembles of climate simulations to anticipate worst case heatwaves during the Paris 2024 Olympics

by Nathaelle Bouttes

During the last deglaciation, the climate evolves from a cold state at the Last Glacial Maximum (LGM) at 21 ka (thousand years ago) with large ice sheets to the warm Holocene at  9 ka with reduced ice sheets. The deglacial ice sheet melt can impact the climate through multiple ways: changes of topography and albedo, bathymetry and coastlines, and freshwater fluxes (FWFs). In the PMIP4 (Paleoclimate Modelling Intercomparison Project – Phase 4) protocol for deglacial simulations, these changes can be accounted for or not depending on the modelling group choices. In addition, two ice sheet reconstructions are available (ICE-6G_C and GLAC-1D). In this study, we evaluate all these effects related to ice sheet changes on the climate using the iLOVECLIM model of intermediate complexity. We show that the two reconstructions yield the same warming to a first order but with a different amplitude (global mean temperature of 3.9 C with ICE-6G_C and 3.8 C with GLAC-1D) and evolution. We obtain a stalling of temperature rise during the Antarctic Cold Reversal (ACR, from  14 to  12 ka) similar to proxy data only with the GLAC-1D ice sheet reconstruction. Accounting for changes in bathymetry in the simulations results in a cooling due to a larger sea ice extent and higher surface albedo. Finally, freshwater fluxes result in Atlantic meridional overturning circulation (AMOC) drawdown, but the timing in the simulations disagrees with proxy data of ocean circulation changes. This questions the causal link between reconstructed freshwater fluxes from ice sheet melt and recorded AMOC weakening.

Authors: Nathaelle Bouttes, Fanny Lhardy, Aurélien Quiquet, Didier Paillard, Hugues Goosse, and Didier M. Roche

Link: https://cp.copernicus.org/articles/19/1027/2023/

Available at www.climameter.org , Climameter offers a dynamic approach to contextualize and analyze weather extremes within a climate context. This framework provides both easily understandable immediate contextualization of extreme weather events as well as more in-depth technical analysis shortly after the events.

Methodology

The foundation of ClimaMeter's methodology lies in identifying weather conditions similar to those responsible for the extreme event of interest. Focusing on the satellite era since 1979, ClimaMeter dissects two distinct periods: the early decades (1979–2000, "past") and the more recent decades (2001–2022, "present"). Utilizing data from MSWX, the framework evaluates how selected weather conditions have evolved between these periods, distinguishing between changes driven by natural climate variability and those attributed to anthropogenic climate change.

Key Aspects

1. Rapid and Reproducible: ClimaMeter's strength stems from its reliance on historical data rather than numerical model simulations. This makes the methodology swift and reproducible, enabling quick analysis and results dissemination.
2. Limitations and Challenges: The framework's dependence on historical records can be limiting when extreme events arise from unprecedented weather scenarios. In such cases, ClimaMeter's analysis might face constraints due to the absence of prior analogs.
3. Analyzed Events: ClimaMeter has already delved into prominent events like the French Heatwave of late August 2023, the Mediterranean heatwave of July 2023, and the July 2023 Storm Poly. These analyses provide valuable insights into the climate context of these impactful occurrences.

Further Exploration

For comprehensive details on ClimaMeter's methodology, refer to the peer-reviewed paper: "A climate-change attribution retrospective of some impactful weather extremes of 2021" by Faranda et al., published in Weather and Climate Dynamics (2022, 3, 1311–1340). This paper outlines the framework's intricacies and findings, offering a deeper understanding of how ClimaMeter contributes to the field of climate attribution and extreme event analysis.

ClimaMeter presents an innovative approach to promptly and accurately attributing extreme weather events to natural variability or anthropogenic influence. By bridging the gap between immediate contextualization and technical analysis, this framework offers a new perspective on the complex interplay between climate and weather extremes. Climameter is an experimental framework developed by Davide Faranda and the ESTIMR team at the Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (Institut Pierre Simon Laplace) in Paris-Saclay, in collaboration with Erika Coppola (ICTP), Tommaso Albert (INGV) and Gabriele Messori (University of Uppsala).

Des chercheurs du Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (CNRS, CEA, UVSQ) et de l'Université d'Uppsala en Suède ont étudié les propriétés d'une méthode populaire d'estimation de la dimension de l'attracteur. L'étude, intitulée "Statistical performance of local attractor dimension estimators in non-Axiom A dynamical systems", et publiée dans le journal Chaos, donne des indications sur la meilleure façon d'estimer la dimension de l'attracteur des systèmes dynamiques, consolidant ainsi la validité de plusieurs études antérieures basées sur des estimateurs statistiques très simples mais efficaces.

Les systèmes dynamiques se caractérisent par un attracteur, c'est-à-dire une région compacte intégrée dans l'espace des variables physiques, qui accueille l'ensemble des trajectoires du système. L'attracteur est un objet fractal, ce qui signifie que sa dimension n'est pas entière. Dans des systèmes du monde réel, tels que le climat de la Terre, la dimension fractale locale autour d'un point correspondant à un état d'intérêt permet d'obtenir des informations sur la prévisibilité de cet état. Dans la pratique, les états d'intérêt peuvent consister en des cartes bidimensionnelles d'une ou plusieurs variables atmosphériques dynamiques et thermodynamiques à des moments correspondant à un événement important, tel qu'une vague de chaleur intense, un cyclone violent ou d'autres phénomènes météorologiques extrêmes ayant un impact.
De manière plus générale, la dimension de l'attracteur est une quantité importante qui est liée au nombre de degrés de liberté effectifs du système dynamique, et son estimation a été un sujet central dans la littérature scientifique depuis les années 1980. Les récentes applications de la théorie statistique des valeurs extrêmes ont conduit au développement d'estimateurs faisables de la dimension fractale locale. Ces estimateurs ont été utilisés dans plusieurs études, en particulier en géophysique, parfois en faisant des hypothèses simplificatrices qui peuvent ne pas être vérifiées dans le monde réel, ce qui peut affecter les propriétés statistiques des estimateurs.
Dans cette étude, nous réalisons une revue quantitative de plusieurs estimateurs de la dimension fractale locale basés sur l'EVT, en analysant et comparant leurs performances sur une gamme de systèmes. Nos résultats offrent des informations précieuses aux chercheurs utilisant les estimations de la dimension fractale locale basées sur l'EVT, les aidant ainsi à sélectionner un estimateur approprié pour leurs applications spécifiques. Bien que nous puissions fournir des indications précises pour obtenir des estimations précises dans des systèmes de faible dimension, nous montrons qu'un biais négatif dans l'estimation de la dimension de l'attracteur via l'EVT est inévitable en présence d'une dimension élevée. Néanmoins, nos résultats montrent que les conclusions sur la prévisibilité de certains états sont robustes par rapport au choix de l'estimateur, y compris ceux nécessitant les hypothèses les plus simplificatrices.

Contact: Flavio Pons, flavio.pons@lsce.ipsl.fr

"Statistical performance of local attractor dimension estimators in non-Axiom A dynamical systems," was published online today, 07-19-2023, in Chaos (Vol.33, Issue 7). 

https://doi.org/10.1063/5.0152370
DOI: 10.1063/5.0152370

Going Beyond Models: A Statistical Method for Predicting the Madden Julian Oscillation

The Madden Julian Oscillation (MJO) is the major source of fluctuation in tropical weather on weekly to monthly timescales [1]. The MJO can be characterised as an eastward moving pulse of cloud and rainfall near the equator that typically recurs every 30 to 60 days [1]. The MJO is one of the sources of predictability in the subseasonal lead time (2 to 4 weeks) [2]. Due to its important role in driving meteorological variables in the tropic and in the extratropics [3], many studies have focused on predicting the MJO. Most of those studies have used numerical models [2]. 

In this work [4], we propose a statistical and probabilistic method to forecast the amplitude of the MJO based on atmospheric circulation analogs and a stochastic weather generator (SWG) [4,5,6]. Our objective is to forecast the amplitude of the MJO and its indices for a lead time of 2 to 4 weeks [4]. We configured our model (the Analog-SWG) to forecast the MJO using analogs of the geopotential at 500 hPa over the Indian Ocean. This choice is one of the main results of our work [4]. 

In addition, our model provides a forecast of the MJO up to 40 days in advance and yields competitive skills compared to numerical weather forecasts and machine learning forecasts up to 40 days [4].

[1] Marshall, A. G., Hendon, H. H., and Hudson, D.: Visualizing and verifying probabilistic forecasts of the Madden-Julian Oscillation: PROBABILISTIC MJO FORECASTS, Geophys. Res. Lett., 43, 12278–12286, https://doi.org/10.1002/2016GL071423, 2016.

[2] Vitart, F., et al.: The Subseasonal to Seasonal (S2S) Prediction Project Database, Bulletin of the American Meteorological Society. (2017)

[3] Cassou, C.: Intraseasonal interaction between the Madden-Julian Oscillation and the North Atlantic Oscillation, Nature, 455, 523–527, https://doi.org/10.1038/nature07286, 2008

[4] Krouma, M., Silini, R., and Yiou, P.: Ensemble forecast of an index of the Madden–Julian Oscillation using a stochastic weather generator based on circulation analogs, Earth Syst. Dynam., 14, 273–290, https://doi.org/10.5194/esd-14-273-2023, 2023.

[5] Krouma, M., Yiou, P., Déandreis, C., and Thao, S.: Assessment of stochastic weather forecast of precipitation near European cities, based on analogs of circulation, Geosci. Model Dev. (2022).  https://doi.org/10.5194/gmd-15-4941-2022

[6] Yiou, P. and Déandréis, C.: Stochastic ensemble climate forecast with an analogue model, Geoscientific Model Development. (2019). https://doi.org/10.5194/gmd-12-723-2019,2019.

See also :

Ensemble weather predictability with stochastic weather generator based on analogues of circulation

Le Changement Climatique: cause majeure de la sécheresse 2022 en Europe de l'Ouest

Les chercheurs de l’IPSL et de l'Université de Bologne démontrent le lien entre la sécheresse en Europe en 2022 et le changement climatique dû à l'homme. La méthode des "analogues de circulation" est utilisée pour comprendre la relation entre la circulation atmosphérique et la sécheresse en Europe en 2022

Gif-sur-Yvette, France - Une nouvelle étude menée par des chercheurs du Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement, du Laboratoire de Météorologie Dynamique, du London Mathematical Laboratory, et de l'Université de Bologne a révélé que les conditions anticycloniques persistantes et le changement climatique ont été des facteurs importants dans la sécheresse exceptionnelle qui a touché l'Europe de l'Ouest et la région méditerranéenne en 2022. Dans le sud de la France, les incendies de forêt associés aux conditions de sécheresse extrême ont brûlé une surface deux fois supérieure à celle de 2021 et environ 4,6 fois supérieure à la moyenne de la période 2012-2021. Soixante-six "départements" français ont été mis au niveau d'alerte le plus élevé pour la sécheresse en août.

L'étude a utilisé une méthode appelée "analogues de circulation" pour comprendre la relation entre la circulation atmosphérique et le changement climatique anthropique. Cette méthode recherche les conditions de pression atmosphérique similaires aux conditions qui se sont produites pendant la sécheresse en 2022, et les compare à des conditions du passé lorsque le réchauffement climatique global était moins présent.

Les résultats ont montré que l'anomalie anticyclonique persistante sur l'Europe de l'Ouest pendant la sécheresse a été exacerbée par le changement climatique dû à l'homme, avec des anomalies de pression atmosphérique plus grandes et plus étendues et des températures plus élevées à la surface. Cela a entraîné une expansion de la zone touchée par la sécheresse et une intensification de l'assèchement des sols par l'évapotranspiration.

"Notre étude apporte une preuve claire du rôle du changement climatique dû à l'homme dans l'exacerbation de la sécheresse exceptionnelle de 2022 et souligne la nécessité de poursuivre et d’intensifier les recherches et les actions pour faire face aux impacts du changement climatique sur nos communautés", a déclaré l’auteur Davide Faranda, chercheur CNRS du Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement.

Les résultats de cette étude ont des implications importantes pour les communautés et les décideurs des régions affectées, ainsi que pour ceux du monde entier qui font face aux impacts du changement climatique. Les résultats mettent en évidence l'importance de poursuivre les efforts pour réduire les émissions de gaz à effet de serre et atténuer les effets du changement climatique.

-Reference: Davide Faranda, Salvatore Pascale, Burak Bulut. Persistent anticyclonic conditions and climate change exacerbated the exceptional 2022 European-Mediterranean drought. Environmental Research Letters, 2023 https://doi.org/10.1088/1748-9326/acbc37 

-Pour plus d'informations sur l'étude, veuillez contacter Davide Faranda à davide.faranda@lsce.ipsl.fr

Should Multivariate Bias Corrections of Climate Simulations
Account for Changes of Rank Correlation Over Time?

by M. Vrac, S. Thao, P. Yiou

Inter-variable dependencies are key properties to characterize many climate phenomena such – as compound events—and their future changes. Yet, climate simulations often have statistical biases. Hence, univariate (1dBC) and multivariate bias correction (MBC) methods are regularly applied but Inter-variable properties (e.g., correlations) can be altered by BC corrections. Then, it is necessary to assess how underlying assumptions of BC methods on climate change affect the adjustments. This can lead to better choices of BC methods.

Here, we investigated whether an MBC method should try reproducing, preserving or modifying the changes in rank correlations between daily temperature and precipitation over Europe. To do so, we set up an original “perfect model experiment” that we applied to two different climate simulation ensembles over 2001–2100: 40 runs from the Community Earth System Model (CESM) global climate model and 11 runs from the Coupled Models Intercomparison Project (CMIP6) exercise.

Within this experiment, we consider one model as a possible truth (i.e., reference) to evaluate the Stationarity (St), non-stationarity (NSt), no-correction (Raw) or multi-model mean climate change (CC) assumptions to perform bias correction of the intervariable correlation. Hence, our approach consists in taking one model (or run) as reference and evaluate the four assumptions on the other models (resp. runs) with respect to the reference one. The same procedure is repeated for another reference model until all models (resp. runs) have each served once as reference.

The results highlight that, within the multi-run single Global Climate Models ensemble (CESM), accounting for correlation changes brings valuable information for long-term projections but that a stationarity assumption provides less biased correlations, up to medium-term projections (2060). For the multi-model ensemble (CMIP6), the non-stationarity assumption provides larger biases than the stationarity approach, up to the end of the century. Not correcting the model rank correlations (1dBC) provides the worst results. Whenever an ensemble is available, the best results come from accounting for the “robust” part of the change signal (i.e., average change from different runs).

These findings plead for using ensembles and their robust information, in order to perform robust (multivariate) bias corrections.

Reference

Vrac, M., Thao, S., & Yiou, P. (2022). Should multivariate bias corrections of climate simulations account for changes of rank correlation over time? Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 127, e2022JD036562. https://doi.org/10.1029/2022JD036562

Changes in temperature–precipitation correlations over Europe: 
Are climate models reliable?

by Mathieu Vrac, Soulivanh Thao, Pascal Yiou

Inter-variable correlations (e.g., between daily temperature and precipitation) are key statistical properties to characterize probabilities of simultaneous climate events and compound events. Their correct simulations from climate models, both in values and in changes over time, is then a prerequisite to investigate their future changes and associated impacts.

Therefore, we first evaluated the capabilities of one 11-single run multi-model ensemble (CMIP6) and one 40-member single model initial-condition large ensemble (CESM) over Europe to reproduce the characteristics of a reanalysis dataset (ERA5) in terms of temperature–precipitation correlations and their historical changes. Both CMIP6 and CESM ensembles have season-dependent and spatially structured biases. Moreover, the inter-variable correlations from both ensembles mostly appear stationary, although reanalysis displays significant correlation changes. Hence, none of the ensembles can reproduce these changes in temperature-precipitation correlation.

Next, we compared the ensembles’ correlations for the end of the 21st century: Future correlations show significant changes over large spatial patterns but these patterns are rather different for CMIP6 and CESM, reflecting a large uncertainty in changes.

In addition, for historical and future projections, an analysis conditional on atmospheric circulation regimes is performed. The conditional correlations given the regimes are found to be the main contributor to the biases in correlation over the historical period, and to the past and future changes of correlation.

These results highlight the importance of the large-scale circulation regimes and the need to understand their physical relationships with local-scale phenomena associated to specific inter-variable correlations.

Reference

Vrac, M., Thao, S. & Yiou, P. Changes in temperature–precipitation correlations over Europe: are climate models reliable?. Clim Dyn (2022). https://doi.org/10.1007/s00382-022-06436-5

When could compound events emerge in the future? Separating changes in univariate and dependence properties

Auteurs: Tristan Vadsaria, Sébastien Zaragosi, Gilles Ramstein, Jean‑Claude Dutay, Laurent Li, Giuseppe Siani, Marie Revel, Takashi Obase & Ayako Abe‑Ouchi

Publié dans Scientific Reports, le 19 mai 2022

https://doi.org/10.1038/s41598-022-12055-1

Entre le Dernier Maximum Glaciaire et le milieu de l’Holocène, la mer Méditerranée a connu des bouleversements hydrologiques majeurs : le dépôt du dernier épisode de sapropèle (S1) en Méditerranéen, résultant de l’anoxie des eaux de fond, est une conséquence, de ces changements hydrologiques. Alors que certains articles récents indiqueraient le rôle majeur de la baisse de salinité des eaux atlantiques, via le détroit de Gibraltar, comme facteur de pré-conditionnement des eaux de fond Méditerranéenne oriental à l’anoxie, cette étude de modélisation se penche sur une autre source potentielle d’eau douce : celle de l’eau de fonte de la calotte fennoscandienne (CFS) ruisselant via la mer Noire et la mer Caspienne et ultimement vers la mer Egée, et donc, la Méditerranée orientale.

Ici, nous avons voulu reconstruire cette histoire des eaux de fonte de la CFS à la Méditerranéen orientale en utilisant trois étapes que nous avons jugées importantes se résumant à : 1) estimer les flux d’eau de fonte en provenance de la CFS, 2) estimer les phases de débordement de la mer Noire avec un modèle simplifié en utilisant les précédents flux, et 3) évaluer l’impact de ces débordements sur la mer Méditerranée orientale en utilisant un modèle de circulation océanique à haute résolution.