Prévisibilité des fortes précipitations aux échéances infra-saisonnières sur le Pacifique Sud-Ouest tropical

par Damien Specq

Thèse de doctorat en Océan, atmosphère, climat

Sous la direction de Lauriane Saunier-Batté.

Le président du jury était Laurent Terray.

Le jury était composé de Lauriane Saunier-Batté, Francisco Doblas Reyes, Vincent Moron, Frédéric Vitart.

Les rapporteurs étaient Francisco Doblas Reyes, Vincent Moron.


  • Résumé

    Les prévisions numériques aux échéances infra-saisonnières connaissent un intérêt grandissant depuis une dizaine d'années, dans le sillage du projet Subseasonal-to-Seasonal (S2S) et de sa base de données de prévisions. Cet engouement est dû aux progrès réalisés dans deux directions : la meilleure compréhension théorique des phénomènes sources de prévisibilité à ces échéances, et la meilleure représentation de ces phénomènes dans les modèles numériques. Toutefois, la possibilité de prévoir des événements climatiques au-delà de deux semaines reste limitée et intermittente. Dans le Pacifique Sud-Ouest tropical (110°E-200°E ; 30°S-0°), la modulation des pluies par le principal mode planétaire de variabilité infra-saisonnière, l’oscillation de Madden-Julian (MJO), ainsi que la variabilité basse fréquence liée à El Nino Southern Oscillation (ENSO), laissent cependant entrevoir une possible anticipation des précipitations aux échelles infra-saisonnières. Cette thèse cherche à caractériser la prévisibilité des périodes de fortes précipitations dans le Pacifique Sud-Ouest tropical avec les systèmes de prévision S2S actuels. Elle propose pour cela un cadre d'évaluation appliqué aux re-prévisions de six systèmes de la base S2S sur une période de 18 ans (1996-2013) durant l'été austral (décembre-janvierfévrier), saison pour laquelle les pluies intenses sont les plus fréquentes dans la région. Deux approches parallèles sont ensuite développées pour améliorer les performances des prévisions par rapport à celles initialement obtenues. D'une part, des approches multi-modèles sont mises en oeuvre et permettent de produire des prévisions infra-saisonnières déterministes et probabilistes de meilleure qualité. D'autre part, une méthode de prévision statistique à partir des sorties des modèles est développée. Cette prévision statistico-dynamique part du principe que les modèles numériques prévoient mieux les indicateurs climatiques de grande échelle agissant sur les précipitations (ENSO et MJO) que les précipitations elles-mêmes. Lorsqu'on recalibre les précipitations prévues tout en incluant l'information liée à l'ENSO et à la MJO, l'approche statistico-dynamique est source d'améliorations notables des prévisions probabilistes de fortes pluies. Au-delà de l'évaluation systématique par des scores, ces travaux rendent aussi compte des capacités de prévision à plusieurs semaines d'échéance dans le cas d'événements référencés de fortes pluies. L'accent est mis sur la Nouvelle-Calédonie (163°E-169°E ; 23°S- 18°S), territoire situé dans la partie méridionale du domaine où la prévisibilité infra-saisonnière est modérée. Les performances ponctuelles des systèmes S2S sur ces événements sont mises en regard avec le contexte de grande échelle lié à l'ENSO et la MJO. Ce contexte permet également d'identifier des fenêtres d'opportunité où la confiance face à une prévision de précipitations intenses sera accrue.

  • Titre traduit

    Subseasonal predictability of heavy precipitation in the southwest tropical Pacific


  • Résumé

    Numerical subseasonal forecasting has met growing interest in the last decade, in the wake of the Subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction project and its forecast database. This is due to recent and significant progress in two directions: a better understanding of the sources of predictability at subseasonal timescales, and a better representation of these phenomena in numerical models. However, the ability to forecast specific climate events beyond two weeks remains quite limited and sporadic. Yet, in the southwest tropical Pacific (110°E-200°E ; 30°S-0°), rainfall is expected to exhibit some subseasonal predictability, thanks to the influence of the Madden-Julian oscillation (MJO) - which is the main driver of subseasonal climate variability at the global scale - and El Nino Southern Oscillation (ENSO) - which provides low-frequency signals. The aim of this thesis is to document the subseasonal predictability of heavy rainfall periods in the southwest tropical Pacific with state-of-the-art S2S forecasting systems. A verification framework is applied to six systems from the S2S database on a common 18-year reforecast period (1996-2013) in the austral summer season (December-January-February), when heavy rainfall is the most frequent in the region of interest. Then, two approaches are developed in order to improve the verification scores compared to those obtained initially. On the one hand, various multimodel combination methods are implemented and improve deterministic and probabilistic forecast quality. On the other hand, statistical forecasts are produced using the dynamical models' output variables. The underlying assumption of this statistical-dynamical approach is that numerical models are better at forecasting large-scale climate drivers affecting rainfall, such as ENSO and the MJO, than rainfall itself. Provided that it includes both calibration of forecast precipitation along with ENSO and MJO information, this approach leads to a significant improvement of probabilistic forecasts of heavy rainfall events. Beyond a systematic evaluation with verification scores, this thesis also assesses the ability to forecast specific heavy rainfall events several weeks in advance. For this purpose, the emphasis is laid on referenced events that occurred in New Caledonia (163°E-169°E ; 23°S- 18°S). Located in the southern part of the domain, this archipelago exhibits limited subseasonal predictability of precipitation in the S2S systems. Their specific performance on the selected single events is evaluated in light of the large-scale ENSO and MJO context. This large-scale context also enables to identify windows of opportunity, when there is increased confidence that heavy precipitation will actually occur if forecast.


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