Variations interannuelles de niveau de la mer et transport de masse  par altimétrie et modèle linéaire

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Variations interannuelles de niveau de la mer et transport de masse par altimétrie et modèle linéaire

La théorie de l’oscillateur retardé propose une vision essentiellement zonale d’ENSO dans un cadre strictement équatorial. L’oscillateur rechargé, lui, repose sur des échanges méridiens entre la bande équatoriale et les tropiques extra-équatoriaux, ce qui malgré tout n’est pas incompatible avec la théorie précédente [Jin, 1997a]. Dans la réalité, les aspects zonaux et méridiens du phénomène ENSO coexistent. Ainsi, les données in situ montrent qu’à l’échelle de 3-4 ans, les anomalies de profondeur de la thermocline (associées, dans les tropiques, aux anomalies de contenu thermique, de hauteur dynamique, et de température le long de la thermocline moyenne) semblent décrire un circuit (figure 2.1) continu d’ouest en est le long de l’équateur, de l’équateur à environ 15°N le long du bord est, d’est en ouest le long de 15°N environ, et de 15°N à l’équateur le long du bord ouest [Kessler, 1990 ; Zhang et Levitus, 1996, 1997 ; Delcroix, 1998 ; Durand et Delcroix, 2000].
Ce circuit pourrait être associé à la propagation zonale d’ondes de Kelvin équatoriales et d’ondes de Rossby extra-équatoriales et à leur réflexion (respectivement au bord est et au bord ouest) dans laquelle interviendrait en outre des ondes de Kelvin côtières de propagation méridienne [Godfrey, 1975]. Il n’est pas encore clairement établi que ce transfert d’anomalies joue un rôle actif pour ENSO ou au contraire qu’il n’en est qu’un effet secondaire, voire une simple conséquence. Les ondes de Rossby extra-équatoriales peuvent être générées par réflexion d’ondes de Kelvin au bord est mais aussi forcées localement par le rotationnel du vent [McCreary, 1983 ; Battisti, 1989]. Le lien entre les ondes de Rossby extra-équatoriales et les ondes de Kelvin équatoriales au bord ouest, potentiellement initiatrices d’ENSO, est sujetà controverse [Graham et White, 1988 , 1991 ; Battisti, 1989 ; Kessler, 1991]. Les anomalies de température extra-équatoriales pourraient aussi rejoindre l’équateur par l’intérieur du  bassin en transitant par le NECC, comme il semble avoir été le cas au début des épisodes El Niño 1991-1992 et 1997-1998 [Zhang et al., 1999 ; Zhang et Busalacchi, 1999].

Présentation et validation d’une simulation longue du modèle OPA

Modèle

L’étude qui va suivre a été réalisée avec le modèle de circulation générale OPA [Madec et al., 1998], développé au LODYC (Laboratoire d’Océanographie DYnamique et de Climatologie). Sa formulation repose sur les équations dites « primitives » traduisant l’évolution temporelle de la vitesse, de la température et de la salinité de l’océan dans ses trois dimensions horizontales et verticale.

Equations

Les équations du modèle sont dérivées des équations de Navier-Stokes dans les approximations :
− de sphéricité de la terre (gravité locale dirigée vers le centre de la terre),
− d’eau peu profonde (profondeur de l’océan faible devant le rayon de la terre),
− de répartition hydrostatique des pressions sur la verticale (l’équation verticale du moment se réduit à l’équilibre entre le gradient de pression vertical et la flottabilité, ce qui oblige à paramétrer les processus convectifs),
− de Boussinesq (les variations de densité sont négligées, sauf leur contribution à la flottabilité),
− d’incompressibilité (la divergence tridimensionnelle du champ de vitesse est considérée nulle).
Compte tenu des approximations énoncées ci-dessus, les équations s’écrivent : ¶U =−[(Ñ U)U+ Ñ(U )] − k U − Ñ +DU ¶ f p t h h h h 2 0. . 1 . 1 2 r (3.1).

Conditions aux limites

Les frontières sont définies en deux surfaces : z = -H(i, j) et z = L j), où H définit de référencées à la surface z = 0, définie comme la surface océanique moyenne. A travers ces surfaces, l’océan interagit avec l’atmosphère, la terre solide et les continents.
A l’interface océan-atmosphère, les deux composantes échangent de la quantité de mouvement par le vent de surface, des flux de chaleur et d’eau douce. La condition limite dynamique impose la continuité de la pression à la surface z =   ¶LQWHUIDFHWHUUHRFéan se 3 35(6(17$7,21(79$/,’$7,21’¶81(6,08/$7,21/21*8(‘802′(/(23$ caractérise par une condition de non-glissement, aucun flux d’eau ni de sel. L’apport des continents correspond au flux d’eau douce des fleuves et rivières (run-off), climatologique dans le modèle.
La condition de surface libre [Roullet et Madec, 2000] se traduit par l’équation : w P R E z ¶t = + + − =0 h (3.7) dans laquelle P+R-E est le bilan d’eau douce incluant précipitation (P), run-off (R) et
évaporation (E), et w la vitesse verticale sur la surface océanique de référence.

Grille

Le modèle est utilisé dans sa version globale ORCA [Madec et Imbard, 1996]. La grille horizontale a une résolution de 2° en longitude. En latitude ( ODUésolution est de 2°cos HQ dehors des tropiques. Elle est plus fine dans les tropiques où elle passe de 2° à 20° de latitude à 0.5° à l’équateur, afin de permettre une représentation correcte de la dynamique équatoriale. Sur la verticale, la grille comprend 31 niveaux de profondeur ; son pas est de 10 m de la surface à 150 m de profondeur, puis augmente pour atteindre 500 m dans l’océan profond.

Forçage

Les réanalyses NCEP/NCAR (National Center for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research) constituent sans doute le plus large ensemble de « données » atmosphériques disponibles à ce jour. Elles sont issues d’un AGCM dans lequel est assimilé un très grand nombre d’observations de toutes origines [Kalnay et al., 1996 ; Kistler et al., 2001]. Elles proposent ainsi une reconstruction cohérente des conditions atmosphériques de 1948 à nos jours, sur une grille de résolution horizontale 2.5° x 2.5°. Bien que la procédure d’assimilation soit invariante dans le temps, la qualité de ces réanalyses reste fortement liée à la densité des observations, faible il y a 50 ans et qui n’a cessé de croître depuis. Les tensions de vent, les flux de chaleur et d’eau douce issues des réanalyses mensuelles ont servi, après interpolation sur la grille ORCA, à forcer notre modèle.
Une correction a été appliquée sur les flux d’eau douce NCEP, afin d’éviter une dérive du niveau de la mer dans la simulation longue. Cette correction consiste à faire en sorte que le bilan d’eau douce sur l’océan global, à long terme et en particulier sur la période de forçage 1948-1999, soit nul (ce qui n’est pas forcément réaliste). Pour cela, un coefficient Yérifiant l’équation : a été appliqué sur le champ d’évaporation fourni par les réanalyses. La valeur de D conduit a diminuer légèrement l’évaporation. La correction affecte peu la bande équatoriale où la précipitation est supérieure à l’évaporation (sauf dans l’est). Le modèle est également rappelé à la SST NCEP par un flux de chaleur correctif avec un coefficient de 40 W.m2.K-1.
Ces corrections, si elles limitent les risques de dérive du modèle, contraignent artificiellement sa variabilité, ce qui peut poser un problème pour l’étude de la variabilité océanique à basse fréquence. Le modèle part d’un état initial au repos où les champs de température et de salinité prescrits sont ceux de la climatologie annuelle Levitus [1998]. A titre de spin-up, le forçage correspondant à l’année 1948 est appliqué pendant 3 ans, puis le forçage interannuel 1948- 1999 est appliqué. Afin de minimiser les effets potentiels du spin-up, la simulation interannuelle ne sera considérée que sur la période 1951-1999. Les sorties du modèle utilisées par la suite ont un pas de temps mensuel, suffisant eut égard aux échelles de temps qui nous intéressent.

Principaux modes de variabilité interannuelle

Dans un premier temps, une analyse en EOF bivariée combinant la tension de vent zonale NCEP et la hauteur dynamique (0/1000 m) simulée par l’OGCM est réalisée. Des analyses similaires ont été faites dans le chapitre précédent à partir de données satellitaires sur la période 1993-1999 (figures 2 et 7), et de sorties de modèle linéaire sur la période 1964- 1999 (figures 5 et 9) ; elles nous serviront de référence.
Le premier mode (figure 3.3.a) est très comparable à celui mis en évidence dans les données (figure 2) sur la période 1993-1999. La corrélation de sa fonction temporelle avec celle des données est de 0.99, valeur très forte qui est à relativiser compte tenu du filtrage Hanning qui réduit fortement les degrés de liberté (une valeur indépendante par an). Les structures spatiales sont proches. On retrouve en hauteur dynamique toutes les caractéristiques du basculement zonal : amplitude maximale dans l’est équatorial, lobes d’anomalies négatives dans l’ouest vers 5°S et 5°N à 10°N, point de basculement à l’équateur sur la ligne de changement de date. La structure principale de vent est équatoriale, maximale vers 180° et s’étendant entre 10°S et 10°N, 150°E et 120°W. Des anomalies négatives de vent apparaissent au sud vers 170°W, comme dans les données ERS. L’amplitude des anomalies est partout légèrement plus faible que dans les données, mais ce mode représente par contre dans le modèle une part plus importante de la variance totale (41% contre 33% dans les données).
Sur la période 1964-1998, l’analyse par EOF est à rapprocher de celle faite avec le modèle linéaire forcé par les vents FSU (figure 5). La variance expliquée est presque identique (33% et 31 %) et la corrélation temporelle très bonne (0.92). Des différences existent dans la structure spatiale (figure 3.3.a et figure 5). Elles s’expliquent de par la nature des deux modèles. Par définition, le modèle linéaire prend en compte une structure modale moyenne identique dans tout le Pacifique tropical, alors que celle-ci, liée à la stratification verticale de l’océan, est en réalité spatialement variable. L’OGCM a une physique beaucoup plus réaliste. Les différences semblent aussi liées aux structures de vent. Le basculement zonal en hauteur dynamique est décalé 20° plus à l’ouest dans l’OGCM et les lobes extraéquatoriaux à l’ouest sont situés à un peu plus haute latitude (figure 3.3.a et figure 5). Ces lobes extra-équatoriaux sont associés à des ondes de Rossby générées dans les zones de fort rotationnel de vent. Ces zones, qui correspondent aux fort gradients latitudinaux de vent zonal, se trouvent en effet vers 8°S, 175°W et 5°N,180° dans les données FSU, mais plutôt 10°S, 180° et 10°N, 165°E dans les réanalyses NCEP, donc décalées vers l’ouest et à plus haute latitude. La relativement faible amplitude des structures spatiales de l’OGCM par rapport à celles du modèle linéaire va également de pair entre vent et hauteur dynamique. L’extension de l’analyse en EOF à la période 1951-1998 n’apporte pas de différence notable.
Le second mode de variabilité interannuelle simulé par l’OGCM (figure 3.3.b) présente quelques différences avec celui mis en évidence dans les données (figure 7) sur la période 1993-1999. La corrélation temporelle entre les deux est bonne (0.82) et la variance expliquée est identique (26%). Les lobes sud et équatoriaux d’anomalies positives en hauteur dynamique sont bien reproduits. Cependant, l’isoligne qui définissait le basculement méridien à 5°N dans les données est nettement plus dispersée dans l’OGCM. Elle se situe bien à 5°N dans l’est du bassin, mais vers 10°N à l’ouest et disparaît dans le milieu du bassin. A l’ouest, le déplacement des anomalies négatives de hauteur dynamique de 8°N dans les données à 15°N dans l’OGCM est probablement lié à un déplacement des anomalies positives de vent vers le nord. Dans le nord, entre 140°W et 160°W, les anomalies de hauteur dynamique faiblement négatives dans les données deviennent faiblement positives dans l’OGCM. Ce déplacement du zéro des anomalies est à mettre en rapport avec le décalage qui existe entre les fonctions temporelles sur la période 1996-1998 où les anomalies sont maximales. La structure des anomalies négatives de vent est similaire dans les deux analyses. Comme pour le premier mode, les anomalies manquent un peu d’amplitude par rapport aux données. Sur la période 1964-1998, le second mode montre une bonne corrélation temporelle avec celui du modèle linéaire forcé par les vents FSU (figure 9), mais un comportement différent en 1982. La variance expliquée est supérieure pour celui de l’OGCM (17% contre 13%). La structure positive de vent dans le nord-ouest est divisée en deux maxima relatifs, les anomalies négatives de vent sont renforcées par rapport aux données FSU. Le basculement méridien en hauteur dynamique dans l’OGCM a une amplitude deux fois moindre que dans le modèle linéaire. L’extension de l’analyse à la période 1951-1998 introduit des différences notables, toutefois la probable faible densité de données intégrées dans les réanalyses NCEP sur la période 1951-1963 rajoutée ne permet pas d’y accorder beaucoup de crédit.
Dans l’ensemble, les résultats de l’analyse en EOF pour cette simulation longue se comparent relativement bien aux résultats obtenus à partir des données satellitaires sur la période 1993-1999 où celles-ci sont disponibles. La comparaison aux résultats issus du modèle linéaire sur la période 1964-1998 est moins bonne mais reste cohérente. Il est difficile de distinguer les différences dues à la nature du modèle utilisé et celles dues au forçage en vent.

Transports d’eau chaude

La simulation OPA longue a été réalisée pour nous permettre d’étudier le rôle des transports de masse et de chaleur dans les couches supérieures de l’océan aux échelles de temps ENSO et décennale. Une validation préliminaire des transports simulés est donc souhaitable. Nous utilisons pour cela les transports d’eau chaude calculés par Meinen et McPhaden [2001] (notés MM par la suite). Ils concernent uniquement la couche située audessus de l’isotherme 20°C et sont définis comme la somme d’un transport géostrophique et d’un transport d’Ekman. Dans MM, la composante géostrophique est calculée à partir des grilles de données de température de subsurface du BMRC (australian Bureau of Meteorology Research Centre), qui combinent des données issues des mouillages TAO et des sondes XBT [Smith, 1995a, 1995b]. La composante d’Ekman est calculée, dans la version utilisée ici, à partir des réanalyses de vent ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Les transports sont calculés mensuellement aux longitudes 156°E de 5°S à 8°N, 155°W de 8°S à 8°N, 95°W de 8°S à 8°N, et aux latitudes 8°S de 165°E à 95°W, 8°N de 156°E à 95°W. Le filtrage interannuel consiste à retirer le cycle saisonnier et à appliquer une moyenne glissante sur 5 mois.
A partir de notre modèle, les transports d’eau chaude sont calculés par intégration verticale des courants de la surface à la profondeur de l’isotherme 20°C puis intégration horizontale le long des frontières où sont définis les transports MM. Un filtrage interannuel identique à celui décrit plus haut est appliqué.
Les comparaisons des transports sont présentés figure 3.3.c et les statistiques associées dans la table 3.3.a. Les écarts de moyenne sont toujours un ordre de grandeur en-dessous de la variabilité du signal. La corrélation à 156°E n’est pas très bonne, en particulier pour le signal interannuel. A 8°S, le transport interannuel simulé par l’OGCM manque d’amplitude par rapport au transport MM, ce qui était le cas aussi pour le transport simulé par le modèle linéaire (voir table 3 du chapitre précédent). En moyenne, pour les signaux bruts et interannuels, les corrélations sont respectivement de 0.81 et 0.75, et les rapports d’écartstypes respectivement de 1.02 et 0.95 (table 3.3.a). Le modèle simule donc raisonnablement bien les transports dans la couche supérieure de l’océan.

Hauteur dynamique et profondeur de l’isotherme 20°C

Les mouillages TAO, mis en oeuvre pendant le programme TOGA [McPhaden et al., 1998], constituent aujourd’hui un réseau fixe d’observation du Pacifique tropical en temps réel. Ils permettent notamment, grâce à des mesures en subsurface, de connaître la structure thermique de l’océan, et d’en déduire des variables caractéristiques telles que la profondeur de l’isotherme 20°C, voisine de la thermocline, et la hauteur dynamique dont la pente reflète la circulation géostrophique. Pour ces deux paramètres, la variabilité temporelle simulée par le modèle est comparée à celle observée par les mouillages TAO. La période commune disponible pour les comparaisons est pour chaque mouillage fonction de sa date d’installation et des éventuels « trous » dans les données (figure 3.3.e). Les premières mesures datent du milieu des années 80. La durée moyenne des séries, jusqu’à la fin de l’année 1999, est de 8 ans. Les comparaisons pour la hauteur dynamique référencée à 500 m et la profondeur de l’isotherme 20°C sont présentées respectivement figures 3.3.f et 3.3.g. Les outils statistiques utilisés sont la corrélation et le rapport des écarts-types.

Problème de tendances

En modélisation, l’apparition de tendances ou dérives artificielles dans les simulations longues est un fait courant. Plusieurs techniques sont utilisées pour minimiser ces problèmes.
Une correction du forçage peut être réalisée en amont ; elle consiste, par exemple, à postuler que le bilan en eau ou en chaleur doit être nul sur une période suffisamment longue. Au cours de la simulation, un rappel à des données climatologiques ou interannuelles, sous la forme d’une correction de flux, est souvent utilisé pour restreindre les degrés de liberté d’un modèle.
L’existence d’une tendance en sortie de modèle est un problème qui ne peut être occulté, notamment quand le but de la simulation est l’étude de la variabilité basse fréquence, comme c’est le cas dans ce travail. La confrontation de nos sorties de modèle aux données a révélé une tendance quasi-linéaire dans la hauteur dynamique (0/1000 m) simulée, qui n’existe pas dans les séries longues marégraphiques (section 3.3.5). De plus, le niveau de la mer simulé souffre d’une tendance nettement plus forte qui discrédite cette variable avant même la comparaison aux données. Le but de ce chapitre est d’étudier le lien entre ces deux tendances, d’en quantifier la part de réalisme, et de tenter d’en comprendre l’origine.

Tendance du niveau de la mer simulé

Par opposition aux modèles avec toit rigide, le modèle utilisé ici bénéficie d’une configuration de surface libre [Roullet et Madec, 2000] qui lui permet de simuler le niveau de la mer. Cette variable intègre les variations barotropes et baroclines de toute la colonne d’eau.
Les variations simulées du niveau de la mer moyen dans le Pacifique tropical (20°S-20°N), montrent malheureusement que ce champ souffre d’un gros problème de tendance (figure 4.1.a). Le modèle présente une baisse de près d’1 mètre du niveau de la mer au cours des 50 ans de la période d’étude, d’évidence irréaliste. Au premier ordre, cette baisse peut être assimilée à une tendance linéaire. La pente ainsi calculée n’est pas uniforme dans l’espace et varie localement de -18 à -28 mm.an-1, rendant scientifiquement inexploitable le niveau de la mer simulé (figure 4.1.b). Il est intéressant de noter que la répartition géographique de la tendance rappelle la carte de hauteur dynamique moyenne (voir figure 1.1.e) ; cet aspect sera discuté dans la section suivante.

Table des matières

1. L’Océan Pacifique tropical 
1.1. Conditions climatiques moyennes
1.2. Variabilité saisonnière
1.3. Variabilité interannuelle : le phénomène ENSO
1.3.1. Description
1.3.2. Axes de recherche
1.3.3. Théories oscillatoires
1.3.3.1. Rappel sur les ondes équatoriale
1.3.3.2. L’oscillateur retardé
1.3.3.3. L’oscillateur advectif-réflectif
1.3.3.4. L’oscillateur du Pacifique ouest
1.3.3.5. L’oscillateur rechargé
1.3.3.6. Théories unifiées
1.3.4. Sources d’irrégularité
1.3.4.1. Interaction avec le cycle saisonnier
1.3.4.2. Forçage stochastique
1.3.4.3. Rôle du sel dans la warm pool
1.4. Variabilité décennale
1.4.1. Observations
1.4.2. Influence sur ENSO
1.4.3. Mécanismes à l’étude
1.4.3.1. Source intratropicale
1.4.3.2. Source extratropicale, transmission atmosphérique
1.4.3.3. Connexion océanique tropiques-extratropiques
2. Variations interannuelles de niveau de la mer et transport de masse  par altimétrie et modèle linéaire
2.1. Introduction
2.2. Résumé
2.3. Article JGR
1. Introduction 
2. Data, Model, and Methods 
3. Zonal Seesaw Pattern
3.1. Observations
3.2. Model
4. Meridional Seesaw Pattern 
4.1. Observations
4.2. Model
5. Mass Transport and Related Sea Level Changes 
5.1. Model Transport Validation
5.2. Total Transport Analysis
5.3. Zonal and Meridional Transport Analysis
5.3.1. First Mode
5.3.2. Second Mode
6. Summary and Conclusion
2.4. Compléments
3. Présentation et validation d’une simulation longue du modèle OPA 
3.1. Modèle
3.1.1. Equations
3.1.2. Conditions aux limites
3.1.3. Grille
3.2. Forçage
3.3. Validation
3.3.1. Principaux modes de variabilité interannuelle 6
3.3.2. Transports d’eau chaude
3.3.3. Courants de surface
3.3.4. Hauteur dynamique et profondeur de l’isotherme 20°C
3.3.5. Niveau de la mer
4. Problème de tendances 
4.1. Tendance du niveau de la mer simulé
4.2. Tendance de la hauteur dynamique simulée
4.3. Relation entre les tendances de la hauteur dynamique et du niveau de la mer simulés
4.4. Tendance dans les observations
4.5. Origine de la tendance dans la hauteur dynamique simulée
4.6. Discussion
5. Variabilité basse fréquence des transports de masse méridiens  associés aux STCs dans la simulation longue
5.1. Structure verticale en densité et STCs moyennes
5.2. Critère de définition des transports associés aux STCs
5.3. Variabilité basse fréquence des STCs
5.4. Discussion
Conclusions et perspectives
Annexe A : Article Oceanologica Acta
“Climatic variability in the vicinity of Wallis, Futuna and Samoa islands (13°S-15°S, 180°-170°W)”
Annexe B : Abstract de l’article soumis à JGR “The Impact of isopycnal mixing on the tropical ocean circulation”
Références bibliographiques

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