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Interactions à l’interface air-mer
Les interactions air-mer sont variées (Fig. 1.5) et peuvent avoir une influence importante aussi bien sur le climat global et régional que sur des événements météorologiques intenses et localisés. Dans la suite nous nous concentrerons sur les interactions océan-atmosphère et vagues-atmosphère.
Interactions Océan-Atmosphère
Les interactions océan-atmosphère à grande échelle sont au coeur du système climatique. L’évolution océanique joue ainsi un rôle sur des phénomènes climatiques de grande ampleur tel que le phénomène ENSO (El Niño-Southern Oscillation) dans l’océan Pacifique (e.g. Glantz, 2001, McPhaden et al., 2006). Survenant irrégulièrement (intervalles de 3 à 7 ans) il se traduit par la variation de pression atmosphérique entre l’est et l’ouest du Pacifique et une circulation océanique entraînant les eaux chaudes de surface, associé à de la convection et des précipitations, d’ouest en est. Il est alors observé des modifications de la couche de mélange océanique et des changements de position de la thermocline qui à leur tour conduisent à des changements affectant les régimes de vent et les précipitations. Ce phénomène est à l’origine de la mise en place de campagnes de mesures telles que TOGA-COARE (Webster et Lukas, 1992) en 1992 dans le but d’une meilleure compréhension des processus couplés océan-atmosphère. Les cyclones tropicaux sont des événements météorologiques pour lesquels les interactions océan-atmosphère ont un rôle primordial (e.g. Chiang et al., 2011, Vincent et al., 2012, Jullien et al., 2014). De manière très générale, les cyclones puisent leur énergie de l’évaporation de la surface océanique entraîné par les vents forts. Les conditions océaniques favorables à leur développement sont : une température élevée (>26° C) et ce, sur une profondeur suffisante ( 50 m). La forte quantité de mouvement injectée dans l’océan provoque d’importantes modifications de la couche de mélange océanique sous le cyclone entraînant un important refroidissement et finalement une rétroaction négative sur l’atmosphère pouvant provoquer une baisse d’intensité du cyclone.
La SST est un facteur clé qui contrôle les échanges océan-atmosphère dans ces situations. En Méditerranée, les études de Miglietta et al. 2011 et de Pytharoulis 2018 sur des cas de medicanes (pour « cyclone méditerranéen ») survenus au sud de l’Italie ont montré une sensibilité à la SST. L’intensité du phénomène est notamment plus importante lorsque la SST est plus chaude. Plus généralement, les régimes de vents forts locaux (par exemple Mistral, Tramontane ou Bora) favorisent les échanges turbulents et l’évaporation, et donc le refroidissement et l’approfondissement de la couche de mélange en même temps que le réchauffement et l’humidification de la couche limite atmosphérique marine (CLAM). Ils peuvent également déclencher le phénomène d’upwelling côtier. Nous avons précédemment introduit l’influence de la mer sur les HPEs méditerranéens. De nombreuses études ont examiné l’impact de la SST sur les HPEs dans la modélisation à fine échelle (e.g. Millán et al., 1995, Romero et al., 1998, Romero et al., 2014, Pastor et al., 2001, Pastor et al., 2015, Homar et al., 2003, Lebeaupin Brossier et al., 2006, Cassola et al., 2016, Stocchi et Davolio, 2017, Ivatek-Šahdan et al., 2018, Meroni et al., 2018b, Strajnar et al., 2019, Senatore et al., 2019). A titre d’exemples, Pastor et al. 2001 et Cassola et al. 2016 ont montré que l’utilisation de SST haute résolution provenant de données satellites permettait d’améliorer les prévisions des cumuls de précipitation en Espagne et en mer Ligure, respectivement. Pastor et al. 2015 a mis en évidence, à l’aide d’expériences modulant le champ de SST, les zones favorisant les échanges air-mer et donc l’extraction de chaleur et de vapeur d’eau alimentant les systèmes de fortes pluies dans la région de Valence.
De même, Stocchi et Davolio 2017 et Ivatek-Šahdan et al. 2018 ont montré par des tests de sensibilité à la SST, un impact sur la localisation et l’intensité des précipitations sur différents événements fortement précipitants autour de la mer Adriatique. Plus largement, le contenu thermique de la couche de mélange et la stratification verticale ont un rôle sur les HPEs (e.g. Lebeaupin Brossier et al., 2009b, Meroni et al., 2018a alors que de fortes disparités à très fine échelle de ces paramètres sont présentes sur le bassin occidental en raison principalement de sa dynamique, au large comme en zone côtière. De plus, dans les cas de fortes précipitations en mer, des apports soudains d’eau douce impactent la SSS, la stratification verticale et la SST, créant ainsi de forts gradients localement (de la même manière que les fleuves). En conclusion, il apparaît important de mieux prendre en compte l’océan à fine échelle, en particulier sa structuration 3D et ses évolutions rapides pour la compréhension et la prévision des HPEs. Lebeaupin Brossier et al. 2013 et Berthou et al. 2014 ont montré sur des études de cas en Méditerranée nord occidentale que la réponse océanique suite à un événement de vent fort pouvait avoir une influence sur les HPEs qui s’ensuivent.
Interactions Vagues-Atmosphère
Les vagues, qui représentent l’interface dynamique entre l’océan et l’atmosphère jouent également un rôle important dans les échanges air-mer. Notamment, en affectant la rugosité de surface les vagues vont avoir un impact sur les flux turbulents de surface (i.e. le stress du vent, les flux de chaleur sensible et latente) (e.g. Kudryavtsev et Makin, 2007, Liu et al., 2011, Fisher et al., 2017). Dans le cas d’une mer du vent le stress induit par les vagues représente une large partie du stress total ce qui provoque une augmentation de l’effet d’entraînement de l’air (i.e. coefficient de traînée) et donc modifie le profil du vent et la dynamique des basses couches atmosphériques (Janssen, 1989, 1991, 1992, Donelan, 1990). La rugosité de surface impacte également les flux de chaleur et l’épaisseur de la couche limite atmosphérique (Doyle, 1995, 2002).
Par exemple, un impact sur la structure thermodynamique et sur le transfert d’humidité affectant l’évolution d’un système convectif a récemment était mis en évidence par Varlas et al. 2018 avec l’utilisation d’un système couplé atmosphère-vague en Méditerranée.
Thévenot et al. 2016 et Bouin et al. 2017 ont montré un impact sur la localisation des précipitations lors d’HPEs méditerranéens lorsque l’état de mer est pris en compte dans le calcul des flux turbulents de surface.
Les embruns marins jouent également un rôle important à l’interface air-mer. Ce phénomène résulte de l’extraction de gouttelettes liquides éjectées de la surface de la mer généralement en raison du déferlement des vagues et de phénomènes tels que l’entraînement des bulles et de l’écume (e.g. Veron, 2015, Fig. 1.6). L’effet des embruns par éclatement de bulles expulsant des gouttelettes à la surface ou par éjection de la crête (lorsque le vent est suffisamment important). Figure extraite de Veron, 2015. est significatif sur les échanges d’humidité et de chaleur à l’interface air-mer et a fait l’objet de plusieurs études (e.g. Andreas, 1992, Andreas et al., 1995, Kepert et al., 1999, Bao et al., 2000, Bao et al., 2011, Bianco et al., 2011, Wu et al., 2015). Li 2004 et Liu et al. 2012 ont mis en évidence au travers de simulations de cas idéalisés et réels de typhons dans l’océan Pacifique que la prise en compte de l’effet des embruns pouvait provoquer une augmentation des flux de chaleur latente (jusqu’à +40%) et une augmentation de l’intensité du vent de surface (jusqu’à +30%). De récentes études ont démontré l’important de formulations permettant de mieux prendre en compte les effets de l’état de mer et des embruns sur la rugosité et les flux turbulents de surface durant des événements extrêmes comme l’ouragan Arthur en 2014 (Garg et al., 2018) ou le medicane de 2006 (Rizza et al., 2018). Ils ont montré qu’inclure l’effet des vagues dans les modèles améliorait significativement les trajectoires simulées ainsi que l’intensité et la vitesse maximale du vent de la tempête.
Modèle océanique NEMO
Le modèle d’océan utilisé au cours de cette thèse est NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean) dans sa version 3_6 (Madec et NEMO Team, 2016). NEMO est un modèle de circulation générale océanique permettant aux travers de différents modules de simuler la dynamique et la thermodynamique de l’océan (OPA Océan PArallélisé), la dynamique et la thermodynamique de la glace de mer (LIM Louvain-la- Neuve Ice Model), les traceurs biogéochimiques (TOP Tracer in the Ocean Paradigm, LOBSTER ou PISCES) ainsi que les traceurs passifs (TRP). Dans notre étude seul le module OPA sera utilisé.
Afin d’approcher au mieux le fluide océanique NEMO (OPA) résout les équations primitives que sont les équations de Navier-Stokes ainsi qu’une équation d’état nonlinéaire associant les deux traceurs actifs (température conservative T et salinité absolue S) aux différentes composantes de la vitesse du fluide. Afin de résoudre ces équations, plusieurs hypothèses sont introduites :
— approximation de la Terre sphérique : la Terre est supposée être une sphère parfaite de telle sorte que la gravité est orientée selon la verticale locale ;
— approximation de la couche mince : la profondeur des océans est négligée devant le rayon de la Terre ;
— hypothèse de fermeture turbulente : les flux turbulents, représentants les effets sous-mailles sont exprimés en fonctions de variables grande échelle ;
— hypothèse de Boussinesq : les variations de densité sont négligées sauf dans leurs contributions à la force de flottabilité ;
— approximation hydrostatique : l’équation de conservation de la quantité de mouvement verticale est réduite à l’équilibre entre le gradient vertical de pression et la force de flottabilité ;
— hypothèse d’incompressibilité : la divergence de la vitesse du fluide est supposée nulle.
Ces approximations permettent d’obtenir un système à six équations : l’équation de conservation de quantité de mouvement (eq. 2.1), l’équation d’équilibre hydrostatique (eq. 2.2), l’équation d’imcompressibilité (eq. 2.3, l’équation de conservation de chaleur (eq. 2.4) et de sel (eq. 2.5) et l’équation d’état (eq. 2.6). @Uh @t = − (r × U) × U +12 r(U2) h − fk × U − 1 0 rhp + DU + FU (2.1)
Modèle de vagues WaveWatch III
Le modèle de vagues utilisé dans cette étude est le modèle spectral de vagues 3ème génération WaveWatchIII (ci-après WW3, version 5.16, The WAVEWATCH III Development Group, 2016, Tolman, 1992). Pour chaque point d’océan, le champ de vague est décrit selon la décomposition spectrale de l’état de mer permettant de définir l’énergie des vagues. A mesure que les vagues sont produites par le vent, se propagent et se dissipent cette énergie change dans le temps et dans l’espace. La description spectrale permet de décrire cette complexité et défini en chaque point la densité de variance (énergie) des vagues E(f, θ) avec les fréquences f et les directions θ de l’état de mer.
Afin de suivre l’évolution de l’énergie des vagues WW3 résout les équations de conservation de la densité d’action (WAE, Wave Action Equation) permettant de suivre l’évolution temporelle et spatiale du spectre de vagues en chaque point. La densité d’action est définie telle que A = E/σ, σ étant la fréquence angulaire relative et on a : ∂A + cx∂A + cy∂A + cσ∂A + cθ∂A = S . (2.7)
A gauche, le premier terme représente l’évolution temporelle de la densité d’ac-tion des vagues, on a ensuite la propagation de l’énergie des vagues dans l’espace des directions (x,y,σ,θ). A droite, le terme source S représente l’ensemble des processus physiques qui génèrent, dissipent ou redistribuent l’énergie des vagues. Il est défini ici comme : S = Sin + Snl + Sdb + Sbot + Sref (2.8) Sin est un terme de formation et de croissance représentant les interactions vent-vague liées à l’atmosphère, ici définies selon la paramétrisation de Ardhuin et al. 2010.
Le terme Snl défini les interactions non linéaires vague-vague ici calculées utilisant la paramétrisation DIA (Discrete Interaction Approximation) de Hasselmann et al. 1985. Le déferlement bathymétrique est décrit par le terme Sdb, utilisant ici l’algorithme de Battjes et Janssen 1978 et la friction de fond par Sbot, calculée avec la formulation de Ardhuin et al. 2003. Finalement, Sref représente le terme de réflexion aux rivages décrit par la paramétrisation de Ardhuin et Roland 2012. D’autres termes sources sont disponibles comme pour les interactions glace-vagues ou encore la dispersion des vagues due au fond. De plus, il est possible pour l’utilisateur d’ajouter lui-même un terme source.
WW3 utilise plusieurs pas de temps afin de résoudre l’équation WAE (eq. 2.7). Un pas de temps global définissant l’intervalle dans lequel la solution se propage. Un pas de temps maximum de propagation spatiale de référence pour la fréquence de vagues la plus basse. Un pas de temps de propagation intra-spectrale notamment pour éviter les instabilités lors des interactions vague-vague. Et finalement, un pas de temps pour le calcul des termes sources permettant de mieux tenir compte des changements rapides des conditions de vents et de vagues.
Dans cette thèse, le domaine WW3 choisi est identique à celui de NWMED72 (Fig. 2.1) de même que la bathymétrie (Fig. 2.2) et la résolution horizontale (1/72°). Dif-férents types de maillages sont disponibles dans WW3 : régulier, curvilinéaire et non structuré. Ici, nous utiliserons un maillage curvilinéaire dans un souci de cohérence avec la bathymétrie de NWMED72 définie sur une grille ORCA. Les grilles non struc-turées permettent de mieux représenter les zones côtières ou les îles et sont utilisées notamment à Météo-France en opérationnel (résolution variant de 200 m à 5 km).
Modèle atmosphérique AROME
Le modèle AROME (Application of Research to Operations at MEsoscale, Seity et al., 2011) est le modèle de Prévision Numérique du Temps (PNT) à aire limitée et non-hydrostatique opérationnel sur la France Métropolitaine depuis 2008.
AROME résout le système d’équations d’Euler pleinement compressible (Bubnová et al., 1995). Le cœur dynamique d’AROME est hérité du modèle à aire limitée ALA-DIN (Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement INternational, (ALADIN International Team, 1997)), dont la description est faite plus en détail dans Bénard et al., 2010. AROME utilise ainsi un schéma semi-implicite, et une discrétisation semi-lagrangienne sur une grille A. AROME est un modèle spectral, signifiant que les va-riables pronostiques du modèle – c’est-à-dire les deux composantes horizontales du vent, l’humidité spécifique, le contenu spécifique de cinq espèces d’hydrométéores (eau liquide nuageuse, eau liquide précipitante, neige, graupel et glace primaire), l’énergie cinétique turbulente, la divergence verticale et l’écart de pression à l’hydrostatisme – ont une représentation spectrale sur une décomposition double de Fourier. De plus, la pression de surface hydrostatique est également pronostique de manière à fermer le système d’équation. L’application des conditions latérales d’AROME suit une mé-thode de Davies (Radnóti, 1995) sur une zone de relaxation le long des frontières du domaine physique. La coordonnée verticale est une coordonnée hybride resserrée près de la surface permettant de suivre l’orographie (Simmons et Burridge, 1981, Laprise, 1992) et la discrétisation verticale est basée sur des différences finies (Simmons et Burridge, 1981).
Les paramétrisations physiques d’AROME sont héritées du modèle de recherche MESO-NH (Lafore et al., 1998, Lac et al., 2018).
— La schéma microphysique d’AROME est le schéma ICE3 (Pinty et Jabouille, 1998, Lascaux et al., 2006).
— La turbulence dans la couche limite est représentée par un schéma en énergie cinétique turbulente combiné à un diagnostic de la longueur de mélange (Cuxart et al., 2000, Bougeault et Lacarrere, 1989).
— AROME utilise les mêmes schémas radiatifs que le Centre Européen (ECMWF) : les flux solaires (visibles) sont estimés par le schéma de Fouquart et Bonnel, 1980 qui utilise six bandes spectrales. Les propriétés optiques des nuages sont dérivées de Morcrette et Fouquart, 1986 pour les particules liquides et de Ebert et Curry, 1992 pour la phase glacée. Les flux infra-rouges sont calculés par le schéma Rapid Radiative Transfer Model (RRTM, Mlawer et al., 1997) avec des climatologies pour les distributions d’ozone et d’aérosols.
— Grâce à sa résolution, AROME résout explicitement la convection profonde. La convection peu profonde est quant à elle paramétrée par le schéma de Pergaud et al., 2009 qui est un schéma en flux de masse basé sur le schéma d’Eddy Diffusivity Mass Flux (EDMF) de Soares et al., 2004 et qui représente les thermiques secs et les cumulus fins [peu épais].
— Les échanges entre l’atmosphère et la surface sont calculés par le modèle de surface externalisée SURFEX (Masson et al., 2013) décrit plus en détail dans la section 2.4 ci-après.
AROME dispose de son schéma d’assimilation 3D-Var (Brousseau et al., 2008) qui permet de produire des analyses à méso-échelle des composantes horizontales du vent, de la température, de l’humidité spécifique et de la pression de surface (les autres va-riables pronostiques ne sont pas analysées mais s’ajustent aux champs analysés). Dans la thèse, le schéma d’assimilation d’AROME n’a pas été utilisé, mais les analyses d’AROME ont été utilisées en conditions initiales. De ce point de vue, les expériences AROME réalisées pendant la thèse sont qualifiées de prévisions en adaptation dyna-mique.
Le domaine actuel d’AROME-France est présenté dans la Figure 2.1. Depuis 2015 sa résolution horizontale est passée de 2,5 km à 1,3 km et de 60 niveaux verticaux à 90 avec un premier niveau à environ 5 m de la surface du sol. Grâce à sa haute résolution et ses paramétrisations physiques, AROME est capable de bien représenter les systèmes orageux et en particulier les événements convectifs fortement précipitants se produisant en Méditerranée. En opérationnel, AROME-France fournit des prévisions jusqu’à 42h d’échéance à partir des réseaux 00 et 12UTC et jusqu’à 36h d’échéance à partir des réseaux 06 et 18UTC. Pendant la thèse, nous avons exécuté le même code et domaine qu’AROME-France opérationnel en 2016 (1.3 km, cycle 41t1) pour des prévisions jusqu’à 42h d’échéance en adaptation dynamique à partir des analyses AROME-France du réseau 00UTC en conditions initiales et les prévisions horaires du modèle de grande échelle ARPEGE (Action de Recherche Petite Echelle Grande Echelle, Courtier et al., 1991) en conditions latérales. Les prévisions du système AROME-WMED (Fourrié et al., 2015) ont également été utilisées au cours de la thèse. AROME-WMED est une configuration d’AROME spécialement développée pour les campagnes HyMeX de 2012-2013. Tout comme AROME-France opérationnel en 2012, sa résolution est de 2,5 km et AROME-WMED possède 60 niveaux verticaux. En revanche, comme illustré sur la Figure 2.1 son domaine est plus large, couvrant toute la Méditerranée occidentale afin de mieux représenter les flux humides de basses couches alimentant les systèmes précipitants dans cette région. AROME-WMED tournait en temps réel pendant les campagnes en fournissant des prévisions une fois par jour jusqu’à 48h d’échéance à partir du réseau 00UTC. De plus le schéma d’assimilation 3D-Var d’AROME a été adapté pour AROME-WMED afin d’assimiler en temps réel les nombreuses observations collectées pendants les SOPs telles que des radiosondages ou encore des stations météorologiques au sol notamment en Espagne.
Bien que non utilisé ici, il est important de noter que le modèle AROME est également utilisé de manière opérationnelle en Outre-Mer depuis 2016 (AROME-OM) mais dans une version légèrement différente que celle de métropole avec, entre autre, une résolution plus basse à 2,5 km, sans assimilation et avec un couplage interactif avec un modèle océanique 1D (Lebeaupin Brossier et al., 2009b).
Modèle de surface SURFEX
Le modèle de surface externalisée SURFEX (Masson et al., 2013) est développé au sein du CNRM. Il peut être utilisé aussi bien seul dans sa version « off-line » que dans une version intégrée avec un modèle d’atmosphère. Dans notre cas, il a été utilisé dans sa version 7.3 de manière couplée à AROME. SURFEX permet de modéliser les échanges surface-atmosphère selon quatre grands types de surface :
— Océan/Mer (et glace de mer)
— Eau de surface terrestre (lacs et rivières)
— Sol naturel/Végétation
— Ville
Différents modèles et paramétrisations ont été développés pour décrire les flux pour chaque type de surface. Le modèle TEB (Town Energy Balance, Masson, 2000) est uti-lisé pour les surfaces urbanisées. Le modèle ISBA (Interaction between Soil, Biosphere and Atmosphere, Noilhan et Planton, 1989) permet de modéliser les interactions avec le sol naturel incluant la végétation alors que les flux à la surface des lacs et rivières sont calculés à partir de la paramétrisation de Charnock (1955). Les échanges avec l’océan sont décrits par une paramétrisation des flux turbulents air-mer (voir section suivante).
Chaque point de grille est défini selon une proportion (rx) de chaque type de surface de sorte que le flux total, Ftot est obtenu de la manière suivante : Ftot = rmer · Fmer + reau · Feau + rsol · Fsol + rville · Fville (2.9)
avec : rmer + reau + rsol + rville = 1 (2.10)
Flux turbulents à l’interface air-mer
Dans cette thèse nous nous intéresserons particulièrement aux flux turbulents air-mer (flux de quantité de mouvement τ, flux de chaleur latent LE et flux de chaleur sensible H). Plusieurs paramétrisations sont disponibles dans SURFEX telles que la paramétrisation de Louis (1979), la paramétrisation COARE 3.0 (Coupled Ocean–Atmosphere Response Experiment, Fairall et al., 2003) ou en encore la para-métrisation ECUME (Exchange Coefficients from Unified Multi-campaign Estimates, Belamari, 2005) développée et utilisée de façon opérationnelle à Météo-France. Ces deux dernières sont basées sur des méthodes bulk itératives.
Au cours de la thèse, une nouvelle formulation des flux turbulents elle aussi bulk itérative, la paramétrisation WASP (Wave-Age-dependant Stress Parametrization) dé-crite ci-après a été intégrée au code SURFEX/AROME.
Equations bulk
La paramétrisation bulk des flux turbulents de surface est liée aux gradients verti-caux de paramètres météorologique dans la couche limite de surface entre l’atmosphère et la surface océanique. Ce type de paramétrisation, largement utilisée, permet de faci-lement modéliser les flux à l’interface air-mer du fait de la disponibilité des paramètres météorologiques nécessaire dans les modèles atmosphériques. Basé sur la théorie de si-militude de Monin-Obukhov (MO) les flux turbulents de surface peuvent être décrits selon les longueurs caractéristiques liées au vent u∗, à l’humidité q∗ et à la température θ∗ : τ = ρu2.
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Table des matières
1 État de l’art
1.1 Épisodes méditerranéens
1.2 Circulation en Méditerranée occidentale
1.3 Fleuves et dynamique océanique
1.4 Interactions à l’interface air-mer
1.4.1 Interactions Océan-Atmosphère
1.4.2 Interactions Vagues-Atmosphère
1.5 Modélisation couplée à fine échelle
1.6 Questions scientifiques
2 Les outils de modélisation et couplages
2.1 Modèle océanique NEMO
2.2 Modèle de vagues WaveWatch III
2.3 Modèle atmosphérique AROME
2.4 Modèle de surface SURFEX
2.4.1 Flux turbulents à l’interface air-mer
2.4.1.1 Equations bulk
2.4.1.2 Prise en compte de l’état de mer
2.5 Couplages
I Amélioration de la représentation des débits des fleuves
I.1 Forçage des débits et descriptions des simulations
I.1.1 Jeux de données de débits
I.1.1.1 Climatologie
I.1.1.2 Débits observés
I.1.2 Protocole expérimental
I.2 « Impact of the representation of the freshwater input in the Western Mediterranean Sea »
I.2.1 Résumé de l’article
I.2.2 Article
I.2.3 Supplément
I.2.4 Discussion et conclusion
II Échanges et mécanismes à l’interface air-mer et impact de la représentation de l’état de mer dans la prévision du temps
II.1 Événement fortement précipitant du 12-14 octobre 2016
II.1.1 Description du cas d’étude
II.1.1.1 Situation synoptique
II.1.1.2 Caractéristiques de l’événement
II.1.1.3 Conséquences de l’événement
II.1.2 Protocole de simulations Atmosphère – Vagues
II.2 « Characterization of the air-sea exchange mechanisms during a Mediterranean heavy precipitation event using realistic sea state modelling »
II.2.1 Résumé de l’article
II.2.2 Article
II.2.3 Discussion et conclusion
III La modélisation couplée Océan – Atmosphère – Vagues à haute résolution
III.1 Modélisation couplée océan-atmosphère-vagues
III.1.1 L’océan dynamique de NEMO-NWMED72
III.1.2 Expériences numériques
III.1.3 Méthode
III.2 Analyse de sensibilité au couplage
III.2.1 Impact sur le flux de quantité de mouvement et la dynamique des basses couches
III.2.1.1 Stress
III.2.1.2 Vent
III.2.2 Échanges de chaleur et environnement en basses couches
III.2.3 Précipitations
III.2.4 Impact sur l’état de mer
III.2.5 Validation du compartiment océanique
III.2.6 Impact du forçage des fleuves
III.3 Discussions et conclusion
Conclusions et perspectives
Bibliographie
A AMS 21st Air-Sea Interaction – Résumé long
B Scores supplémentaires pour la validation du compartiment océanique
C Glossaire
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