Influence des tourbillons océaniques sur le rail des dépressions atmosphériques

Origine de l’intérêt pour le rôle des SST

   On a décrit dans l’introduction des modes de variabilité atmosphériques intrasaisonniers dont l’existence peut être expliquée en considérant uniquement la dynamique de la troposphère. Les statistiques de ces différents modes de variabilité basse fréquence varient aussi cependant à très basse fréquence (quelques années). C’est le cas pour l’oscillation Nord Atlantique (Hurrell, 1995), ou bien dans le Pacifique Nord avec une variabilité lente de l’oscillation atmosphérique Pacifique-Nord Américaine. L’existence d’une variabilité très basse fréquence de l’atmosphère, dont l’empreinte peut par exemple persister d’un hiver sur l’autre malgré le cycle saisonnier, est difficilement conciliable avec une dynamique purement atmosphérique. En effet cette dernière est caractérisée par des constantes de temps de relaxation courtes. L’océan, via les constantes de temps beaucoup plus longues qui caractérisent ses circulations profondes et son inertie thermique, doit jouer un rôle dans cette variabilité lente. Cela implique aussi qu’il puisse forcer l’atmosphère. La connaissance de l’état de l’océan, par exemple de la SST ou du contenu thermique de la couche de mélange, peut alors être utilisée pour de la prévision sur des échelles (typiquement de 2 à 5 mois) dépassant celles des modes de variabilité purement atmosphériques (Czaja et Frankignoul, 2002). De même si un tel forçage de l’atmosphère par l’océan existe, la connaissance de la phase de certains modes océaniques basse fréquence des moyennes latitudes permet alors d’avoir une part de prévisibilité à long terme (5-10 années) sur l’écoulement atmosphérique (Latif et Barnett, 1996). La variance interannuelle de la moyenne d’ensemble, qui représente la variabilité forcée par les SST, est comparée à la variance entre membres de l’ensemble. Cette dernière estime la variabilité interne de l’atmosphère ou sa variabilité totale. De telles études montrent qu’aux tropiques, la connaissance des SST suffit à déterminer plus de 60% de la variabilité atmosphérique inter-annuelle des pressions de surface. Par contre, aux latitudes extra-tropicales, cette condition aux limites ne contraint que de l’ordre de 20% de la variabilité interannuelle. En utilisant les mêmes méthodes d’analyse de variance, Rowell (1998) et Hoerling et Kumar (2002) montrent que les précipitations aux tropiques sont également fortement conditionnées par les SST tropicales, qui déterminent plus de 80% de la variance. A l’inverse la prévisibilité des précipitations aux moyennes latitudes est inférieure à 20% sur la plupart des régions. Malgré les valeurs faibles aux moyennes latitudes, la prévisibilité associée est significative au sens statistique, ce qui justifie de s’y intéresser en détail. Les questions importantes qui apparaissent à la fin des années 1990 (Bladé, 1997; Robinson, 2000) pour la prévision à long terme sont :
— Quelle part de la variabilité de l’atmosphère des moyennes latitudes est liée aux SST extra-tropicales, par opposition à la variabilité liée aux SST globales ?
— Est-ce que ces dernières sont liées à des modes de variabilité couplée des moyennes latitudes, ou bien à des forçages externes tels que l’influence des tropiques ou des modes de variabilité lente purement océaniques ?

Forçage de la couche limite atmosphérique par la mésoéchelle océanique

    A l’inverse de l’étude des réponses aux anomalies de grande échelle, qui se base sur la variabilité temporelle des SST et des circulations de l’atmosphère, l’étude de la réponse à la mésoéchelle océanique se base largement sur l’étude de la variabilité spatiale de la couche limite atmosphérique. Cette mésoéchelle regroupe les structures de taille de un à quelques rayons de déformation océaniques (50 à 500 km). Des campagnes de mesure in-situ (Sweet et al., 1981; Giordani et al., 1998; Song et al., 2006) mettent en évidence des changements rapides de profils de couche limite atmosphérique à la traversée du Gulf Stream ou des courants qui le prolongent. La SST varie d’une dizaine de degrés sur quelques centaines de kilomètres, et des vents et des houles plus intenses sont observées sur le côté chaud du courant. Des corrélations du même type sont observées aux latitudes tropicales à l’échelle de l’upwelling équatorial ou des ondes d’instabilité tropicales (Wallace et al., 1989; Hayes et al., 1989; Chelton et al., 2001; Hashizume et al., 2002). Ce couplage positif entre vent et SST suggère un forçage de la couche limite atmosphérique par les SST, contrairement aux comportements à grande échelle. La nature du couplage entre océan à ces échelles et atmosphère est très différente de celle décrite aux grandes échelles spatiales. C’est le transport océanique, et non les flux de surface associés à la variabilité atmosphériques, qui génère la majeure partie de la variabilité des SST à ces petites échelles. L’étudie des corrélations retardées entre SST et flux de chaleur RFSEN,SST(τ ) (Bishop et al., 2017) permet de mieux le comprendre. La figure 1.6 présente cette corrélation en fonction des échelles spatiales considérées, pour des régions riches en mésoéchelle océanique. Aux grandes échelles, on retrouve un comportement similaire à la figure 1.2b obtenue avec des données à basse résolution spatiale : un flux de chaleur dirigé de l’atmosphère vers l’océan précède l’anomalie de SST (quart haut-gauche), puis un flux vers l’atmosphère tend à la faire décroître (quart haut-droit). Aux petites échelles par contre, la fonction de corrélation est positive et relativement symétrique, avec une échelle temporelle de décroissance qui correspond à celle des anomalies de SST : on a essentiellement un forçage de l’atmosphère par l’océan. Les données de SST sont issues du jeu NOAA-OISST (observations radiomètres et interpolation optimale), et celles des flux turbulents du jeu OAFlux, tous les deux interpolés sur une grille de 0.25◦. L’axe des ordonnées correspond à l’inverse de la fréquence de coupure du filtre spatial passe bas appliqué aux données. Des moyennes mensuelles sont utilisées. Tiré de Bishop et al. (2017) Des raisonnement similaires (Xie, 2004; Bryan et al., 2010; Piazza, 2015) peuvent être effectués sur les relations entre vent et SST. Aux grandes échelles supérieures à 1000 km, il y a en partie un forçage de l’océan par l’atmosphère avec un coefficient de couplage qui peut être négatif (Kushnir et al., 2002). Lorsque les petites échelles sont par contre prises en compte, le vent est positivement corrélés aux anomalies de SST que ce soit pour ses fluctuations spatiales (Xie, 2004; Song et al., 2009) ou temporelles (Bryan et al., 2010). C’est le cas pour des observations à haute résolution spatiale, ou dans des modélisations couplées avec des modèles océaniques de résolution spatiale suffisante pour reproduire en partie la variabilité océanique associée aux tourbillons de mésoéchelle (Bryan et al., 2010). Par contre, si ces fines échelles ne sont pas représentées, la corrélation entre vent de surface et SST prend des valeurs négatives. Les flux de chaleur sensible associés aux anomalies de SST sont à l’origine d’une anomalie de température dans la couche limite atmosphérique. Celle-ci est observée pour les fronts de grande échelle (Tokinaga et al., 2009; Shimada et Minobe, 2011), ainsi qu’à l’échelle des tourbillons océaniques dans le cas des méandres du courant Antarctique Circumpolaire (Liu et al., 2007). L’advection par les perturbations synoptiques et l’écoulement moyen contrôlent en partie l’amplitude et la phase de la réponse en température, d’une manière détaillée dans la partie 2.1.2 (p.50). Pour des échelles spatiales inférieures ou égales à une longueur caractéristique Lp, les anomalies de température atmosphérique sont bien moins grandes que celles de la SST. Leur amplitude est de quelques dixièmes de degré.

Réponse locale profonde aux fronts océaniques

   En plus des corrélations en surface, la combinaison des observations satellitaires et des réanalyses a mis en évidence récemment une circulation affectant toute la troposphère au niveau du Gulf Stream (Minobe et al., 2008). La circulation moyenne observée est caractérisée par une convergence du vent horizontal sur le côté chaud du Gulf Stream dans les basses couches, des vitesses ascendantes dans la moyenne troposphère (-0.03 Pa/s), et une divergence en altitude entre 200 hPa et 500 hPa. Une étroite bande de précipitations (Fig. 1.9a) est observée, et coïncide avec ces vitesses ascendantes. Les valeurs climatologiques sont supérieures à 5 mm/jour, nettement plus fortes que les valeurs moyennes à ces latitudes (2 à 3 mm/jour). Les basses températures de brillance indiquent une couverture nuageuse en altitude tout le long du Gulf Stream. Les climatologies observées de couverture nuageuse (Figure 1.10, Tokinaga et al.,2009) sont également fortement modifiées le long du courant océanique du Kuroshio, en accord avec les observations de Minobe et al. (2008). Sur le côté chaud du front, la quantité d’eau liquide est significativement supérieure (Fig. 1.10d), et les fréquences d’occurrence de nuages dans le différentes couches atmosphérique au delà de 700 hPa sont supérieures à 30% alors que ces valeurs restent inférieures à 20% dans le reste du Pacifique-Nord extra-tropical (Fig. 1.10b). Les fréquences d’occurrence des éclairs (Fig. 1.10c) varient de la même manière, confirmant l’existence de convection profonde ancrée sur le côté chaud du Kuroshio. On observe donc une circulation d’altitude, au delà de la couche limite, localisée au niveau des fronts océaniques caractérisés par des gradients de SST de quelques degrés par centaine de kilomètres. Il y a par ailleurs un cycle saisonnier prononcé de cette bande de précipitations, avec une convection bien plus profonde en été qu’en hiver, où elle reste confinée dans les basses couches du fait de la plus grande stabilité de l’atmosphère (Minobe et al., 2010; Kuwano-Yoshida et al., 2010). L’étude de Minobe et al. (2008) montre, à partir de simulations réalistes, que la circulation ascendante sur le côté chaud du Gulf Stream est fortement liée à la présence du gradient de SST associé plus au Nord. Sa suppression entraîne une atténuation de la bande de précipitation, illustré par les figures 1.9b-c. Ceci montre une grande importance des gradients de SST dans la réponse atmosphérique profonde, et non seulement de l’amplitude elle-même des anomalies de SST. A partir de champs de SST plus idéalisés dans la même région pour décrire le gradient méridien, Brachet et al.(2012) obtiennent le même type de réponse dans des simulations : le front de SST du Gulf Stream entraîne une augmentation des vitesses ascendantes (-8 hPa/s) et des couvertures nuageuses (+8%) dans la moyenne troposphère entre 600 et 800 hPa, un peu au Sud du côté chaud de l’anomalie positive de SST.

Effet distant via les flux synoptiques

   Enfin, comme dans le cas des réponses aux anomalies de grande échelle, la circulation des moyennes latitudes peut être modifiée à distance en réponse aux modifications des flux synoptiques de quantité de mouvement, via la divergence de la composante horizontale du flux d’Eliassen-Palm. Les études de O’Reilly et Czaja (2015) et de Ma et al. (2015b) suggèrent aussi l’existence d’un lien entre ces modifications de variabilité synoptique au niveau du front et celle des flux de quantité de mouvement dans la haute troposphère. Ces derniers ont un lien dynamique avec les circulations barotropes en aval de l’extension du Kuroshio. Ces mécanismes seraient à même d’expliquer une partie de la variabilité inter-annuelle observées de la circulation barotrope dans le Pacifique Nord. Ces résultats sont cohérents avec d’autres études plus idéalisées dans des configurations d’aquaplanète (Nakamura et al., 2008; Ogawa et al., 2012; Michel et Rivière, 2014), qui montrent un ancrage du jet subpolaire sur le côté polaire du front océanique. Pour un fort gradient de SST, Michel et Rivière (2014) attribuent ce déplacement vers le pôle du jet subpolaire à des déferlements anticycloniques plus fréquents que les déferlements cycloniques. L’étude de Ma et al. (2017) indique par ailleurs que les modifications de ces flux de quantité de mouvement se concentrent sur quelques événements seulement, pendant lesquels l’activité des tempêtes est la plus intense. O’Reilly et al. (2016) montrent que c’est de cette manière que le front océanique peut modifier la variabilité basse fréquence de l’atmosphère, avec des épisodes de blocage qui interviennent quelques jours après des épisodes de forte activité synoptique au niveau des fronts océaniques, via les flux de quantité de mouvement. Piazza et al. (2016) proposent une interprétation analogue de l’effet du Gulf Stream, en termes de déferlement d’ondes de Rossby qui contrôlent les fréquences d’occurrence de transition entre les régimes de temps. A partir de la configuration de référence CTRL, le champ de SST a été modifié de plusieurs manières, afin d’étudier différents aspects de la réponse atmosphérique aux anomalies de SST des moyennes latitudes et en particulier aux tourbillons océaniques. Les différences entre ces champs et le cas de CTRL sont synthétisées sur la figure 2.9.
— Des anomalies de SST ont été ajoutées (Fig. 2.9a) dans une seconde simulation EDDY1K, afin de représenter les structures de SST transitoires telles que les tourbillons de mésoéchelle et les principaux filaments qui leur sont associés. Ces SST sont fixes, à la fois dans l’espace et dans le temps. La construction du champ de SST à partir d’un modèle 2D quasi-géostrophique de surface, est détaillée dans la section 2 de l’article (p.84).
— Des résultats préliminaires dans des configurations plus simples puis la comparaison entre EDDY1K et CTRL ont montré que la réponse non-locale en troposphère libre était d’amplitude faible par rapport à la variabilité interne de l’atmosphère. Afin de la mettre la réponse en évidence plus clairement et d’extraire les mécanismes de celle-ci, l’amplitude des anomalies de SST a été augmentée dans une simulation EDDY, pour atteindre une variance spatiale de 3 K (Fig. 2.9b). Cette va des dépressions, par exemple). On fait l’hypothèse que l’amplitude des anomalies affecte seulement l’amplitude de la réponse, mais ne change pas la nature des mécanismes associés. La construction du champ de SST associé est détaillée ensuite dans la section 2b de l’article (p.152). Par rapport aux méthodes usuelles consistant à appliquer un filtre spatial à partir de EDDY pour obtenir des champs lissés, cette méthode a l’avantage de préserver la structure de grande échelle du front de SST.
— Une simulation (FRONT) a été effectuée en décalant la position du front de SST vers les hautes latitudes de 150 km (Fig. 2.9c), à la manière de Ogawa et al. (2012) ou Michel et Rivière (2014). L’objectif est d’estimer quelle part de l’effet de grande échelle des tourbillons peut s’interpréter sans utiliser la structure spatiale de ceux-ci, mais leur effet moyen sur les flux de surface. Ce sera décrit dans la partie 3.2 (p.166).
— Enfin, une autre simulation (GRAD) a été conduite en présence d’un front de SST plus localisé en latitude. Ceci conduit à des gradients méridiens de 4 K/100 km, tels que ceux observés sur les SST moyennes au niveau des fronts océaniques de l’hémisphère Nord (Gulf Stream et Kuroshio). Par rapport à la configuration de référence, cela permet d’isoler le rôle du gradient méridien du profil de la SST moyenne. La comparaison des réponses atmosphériques à ces différentes intensités du gradient méridien de SST (Fig. 2.9d) ne sera pas détaillée. Elle permet cependant de reproduire les principaux résultats décrits dans la partie 1.3, à savoir l’existence d’une bande de précipitations et d’une circulation secondaire liée au gradient de SST, ainsi qu’un rail des dépressions plus intense de la surface jusqu’à la tropopause, et une circulation barotrope anticyclonique. Cette simulation a en partie été utilisée pour expliquer certaines relations statistiques associées à la convergence des vents de surface au niveau du Gulf Stream (Plougonven et al., 2018, en annexe, p.213). Selon les utilisations, chacune des simulations a été intégrée sur des durées différentes, de 4 à 24 années, pour certaines sous la forme d’un ensemble de simulations effectuées en parallèle (Tableau 2.1). Le spectre de variance utilisé pour les anomalies de SST est présenté par la figure 2.10 (courbe verte). Le champ turbulent initial a été normalisé de manière à ce que le pic de variance corresponde à la grande mésoéchelle océanique, à savoir des nombres d’onde k=0.007 km−1 soit des longueurs d’onde λ=900 km. Il décroit ensuite progressivement aux échelles qui seront résolues par le modèle atmosphérique jusque dans la Figure 2.10 – Spectre d’anomalies de SST utilisé pour l’expérience EDDY (en pointillés), avec le spectre du Laplacien de ces anomalies (en trait plein), après multiplication par l’enveloppe en latitude. Les spectres d’anomalie avant multiplication par l’enveloppe présentent des pentes identiques. Le Laplacien est concentré à des échelles bien inférieures à celles des anomalies. La résolution du modèle atmosphérique (18 km) permet de reproduire approximativement les longueurs d’onde supérieures à 72 km soit k=0.09 km−1. sous-mésoéchelle océanique. Il suit approximativement une pente en k−2.5. Les pentes observées dans ces gammes d’échelles sont typiquement de k−2 aux moyennes latitudes (Viehoff, 1989; Autret, 2014). Par conséquent le spectre du Laplacien de SST est maximal non pas aux mêmes échelles que la SST elle-même, mais pour des structures beaucoup plus fines de longueur d’onde λ=90 km (courbe bleue). Le fait d’avoir des anomalies de SST fixées dans l’espace permet d’isoler plus facilement la structure spatiale de la réponse aux tourbillons. Les vitesses de déplacement des tourbillons océaniques (O(10 cm/s), Chelton et al., 2007) sont très inférieures aux vitesses typiques des vents atmosphériques (5-20 m/s). Par un changement de référentiel, on peut se ramener à une situation où ces tourbillons océaniques sont en mouvement avec une direction et une vitesse communes, avec un état de l’atmosphère marginalement modifié par une réduction de l’ensemble des vents zonaux de 10 cm/s. On peut donc supposer que l’hypothèse de tourbillons fixes dans l’espace a peu d’influence sur ce qui est présent.

Table des matières

Introduction
1 Effets des SST sur les rails de dépressions : état de l’art 
1.1 Origine de l’intérêt pour le rôle des SST 
1.2 Rôle des variations de SST aux grandes échelles dans la dynamique des rail des dépressions
1.2.1 Dynamique des anomalies de SST de grande échelle
1.2.2 Réponse des moyennes latitudes aux SST tropicales
1.2.3 Réponse de l’atmosphère aux SST extra-tropicales
1.3 Forçage de la couche limite atmosphérique par la mésoéchelle océanique 
1.4 Effets des fronts de SST sur le rail des dépressions
1.4.1 Mise en évidence
1.4.2 Mécanismes de réponse atmosphérique
1.5 Problématique
2 Effets dynamiques des tourbillons dans les basses couches du rail 
2.1 Introduction 
2.1.1 Équilibres dynamiques de la couche limite
2.1.2 Équilibres d’Ekman en présence d’anomalies de SST
2.1.3 Modification du mélange vertical et conséquences
2.2 Importance relative des mécanismes et rôle des conditions synoptiques ambiantes 
2.2.1 Régimes de vent
2.2.2 Simulations idéalisées
2.2.3 Études régionales
2.3 Configuration idéalisée d’un rail des dépressions générique
2.3.1 Configuration de référence pour le rail des dépressions
2.3.2 Champs de température de surface de l’océan
2.3.3 Caractéristiques de la variabilité des basses couches
2.4 Réponse de surface dans des simulations atmosphériques idéalisées 
2.4.1 Article : Réponse atmosphérique en surface aux anomalies de température océanique de surface sous différentes conditions de vent
2.4.2 Compléments
2.5 Effets des courants et couplage à mésoéchelle 
3 Rôle des tourbillons dans la variabilité du rail d’altitude 
3.1 Introduction : mécanismes envisagés 
3.1.1 Effet net d’une mer de tourbillons sur les flux de surface
3.1.2 Connexion locale de la petite échelle avec la troposphère libre
3.2 Dynamique de la réponse à une mer de tourbillons
3.2.1 Variabilité du rail des dépressions simulé
3.2.2 Article : Réponse du rail des dépressions aux tourbillons océaniques dans des simulations atmosphériques idéalisées
3.2.3 Compléments
3.2.4 Comparaison avec les simulations régionales réalistes
3.3 Rôle de la mésoéchelle océanique pour la variabilité couplée 
Conclusions et perspectives
Appendices
A.1 Cas préliminaires
A.2 Liens entre statistiques de divergence, SST, et variabilité atmosphérique
A.3 Article : Comments on “The Gulf Stream Convergence Zone in the TimeMean Winds”
Bibliographie

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