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Modélisation de la circulation océanique méridienne moyenne : défis et perspectives
Julie Deshayes
LOCEAN
Thu, May. 11th 2023, 11:00-12:30
Bât. 714, P. 1129 Visio Zoom, LSCE Orme des Merisiers

 

Modélisation de la circulation océanique méridienne moyenne: défis et perspectives

L’objectif de ce seminaire est de présenter au LSCE mon histoire de la circulation méridienne moyenne (MOC) telle que décrite dans mon HDR, qui examine en parallèle les avancées récentes dans la compréhension de la MOC et la modélisation océanique. Même si la MOC est une structure océanique complexe, des modèles simples apportent un éclairage utile sur les processus qui l’influencent. C’est la méthode que j’ai suivie pour clarifier le role des tourbillons dans les zones de formation d’eau dense. Des modèles plus complexes, car représentant toute la dynamique océanique à l’échelle globale, permettent d’examiner les interactions entre processus et les mécanismes de variabilité à grande échelle qu’ils induisent. J’ai ainsi mis en évidence que le lien entre MOC et formation d’eau dense dépend de la résolution spatiale du modèle d’océan, paramètre critique pour la représentation des courants de bord ouest. Malheureusement la production de tels modèles est coûteuse et empêche de quantifier les incertitudes liées aux choix numériques. Pour cela, il est preferable d’utiliser les modèles de climat, moins coûteux car de plus basse résolution spatiale. Je me suis donc concentrée sur le modèle couplé IPSL-CM6 depuis 2015 et mené un projet collaboratif explorant diverses paramétrisations et résolutions spatiales, dans l’atmosphère et l’océan, pour quantifier les incertitudes des simulations produites pour l’exercice CMIP6. Le résultat le plus important est que l’incertitude liée à la calibration des modèles est aussi importante que celle liée à la résolution spatiale, pour la gamme de résolutions explorée (1/4 à 1 degré dans l'océan). Ceci pousse à développer de nouvelles manières de calibrer les paramètres des modèles d’océan et de climat, en même temps qu’améliorer les paramétrisations des processus de fine échelle spatiale dans les modèles de basse résolution, deux objectifs qui bénéficient des apports de l’intelligence artificielle, et sont au coeur de mes projets actuels. Je terminerai par une brève présentation de mes contributions au programme TRACCS, qui structurera la modélisation climatique pour les 8 prochaines années. 


Modelling the oceanic meridional overturning circulation: challenges and insights

The purpose of this seminar is to present to LSCE my history of the meridional overturning circulation (MOC) as described in my HDR, which examines in parallel recent advances in understanding the MOC and ocean modeling. Although the MOC is a complex ocean structure, simple models provide useful insight into the processes that influence it. This is the method I followed to clarify the role of eddies in dense water formation zones. More complex models, representing the whole ocean dynamics on a global scale, allow to examine the interactions between processes and the large-scale mechanisms of variability they induce. I have shown that the link between MOC and dense water formation depends on the spatial resolution of the ocean model, a critical parameter for the representation of western boundary currents. Unfortunately, the production of such models is costly and prevents the quantification of uncertainties related to numerical choices. For this, it is preferable to use climate models, less expensive because of their lower spatial resolution. I have therefore focused on the coupled IPSL-CM6 model since 2015 and conducted a collaborative project exploring various parameterizations and spatial resolutions, in the atmosphere and ocean, to quantify the uncertainties of the simulations produced for the CMIP6 exercise. The most important result is that the uncertainty related to model calibration is as large as that related to spatial resolution, for the range of resolutions explored (1/4 to 1 degree in the ocean). This leads to the development of new methods to calibrate the parameters of ocean and climate models, as well as to improve the parameterizations of fine scale processes in low resolution models, two objectives that are accelerated thanks to Artificial Intelligence techniques, and are now central in my research projects. I will finish with a short presentation of my contributions to TRACCS program that will shape climate modelling for the coming 8 years. 

https://www.researchgate.net/profile/Julie-Deshaye...
Contact : Juliette Lathiere
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