Simulation strategies for optimal detection of regional climate model response to parameter modifications

Cette thèse vise à rechercher les configurations expérimentales optimales pour étudier la réponse des Modèles Régionaux du Climat à aire limitée (MRC) face à des perturbations de leurs paramètres. Le travail est présenté en deux parties. La première partie aborde le cas d'une comparaison entre les simulations provenant d'un MRC, où un événement météorologique ou saisonnier est mis à l'échelle dynamiquement à partir de données observées (réanalyses). Cette situation implique l'utilisation de périodes d'intégration relativement courtes. Par conséquent, la réponse obtenue dans les moyennes temporelles des simulations par rapport à des modifications aux paramètres a tendance à être noyée dans le bruit quasi-aléatoire provenant de la dynamique chaotique du MRC. La possibilité d'augmenter le rapport signal-bruit par l'application du pilotage spectral ou par une réduction de la taille du domaine est étudiée. L'approche adoptée consiste à analyser la sensibilité des moyennes saisonnières du MRC Canadien (MRCC) face à des perturbations sur deux paramètres variés un à un. Le premier contrôle la convection profonde tandis que le second régit la condensation stratiforme. Les résultats montrent que l'ampleur du bruit diminue avec la réduction de la taille du domaine ainsi que par l'application du pilotage spectral. Toutefois, la réduction de la taille du domaine produit aussi des altérations statistiquement significatives de certains signaux, ce qui favorise l'utilisation de pilotage spectral. La deuxième partie de cette thèse aborde le cas d'une comparaison entre deux simulations d'un MRC en termes du climat simulé. À cet effet, un cadre théorique est développé pour le calcul des statistiques de premier et second ordre sur la différence entre les simulations. Les statistiques de la différence sont décomposées en une composante déterministe et reproductible contrainte par les conditions aux frontières et une composante de bruit provenant de la dynamique interne du MRC. Certaines questions reliées à l'estimation de la différence des moyennes temporelles entre les simulations sont développées en détail. Par exemple, un partage optimal des ressources informatiques entre la taille d'un ensemble et la longueur de la période d'intégration, ou encore l'impact de la t aille du domaine et du pilotage spectral sur l'estimation de la réponse du modèle. Une application de ces considérations théoriques est illustrée à partir de la réponse des simulations du MRCC dont un paramètre lié à la convection profonde a été perturbé.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèle régional de climat, perturbation des paramètres, ensemble, composante reproductible, pilotage spectral, taille du domaine, différence de moyennes

Les composantes reproductibles et non reproductibles dans un ensemble de simulations par un modèle régional du climat

L'objectif de la mise à l'échelle dynamique par les Modèles Régionaux du Climat (MRC) est de générer une variabilité spatio-temporelle de fine échelle à partir des champs à faible résolution. La plupart des MRC sont définis comme un problème de conditions aux frontières, où les Conditions aux Frontières Latérales (CFL) sont définies à partir des champs de pilotage à faible résolution. La variabilité interne des modèles régionaux met en question l'unicité de sa solution. Une petite différence, aux petites échelles des spectres des champs simulés, se propage vers les échelles plus grandes, et ajoute une composante aléatoire au signal forcé. Au même moment, l'advection de l'information prescrite par les conditions aux frontières latérales vers l'intérieur du domaine contraint la partie forcée de la solution du modèle.\ud Par conséquent la variabilité spatio-temporelle générée par les MRC se compose d'une composante reproductible associée au forçage externe, i.e. le forçage exercé par l'extérieur sur l'atmosphère simulée, et d'une composante non-reproductible, associée à la variabilité interne. La présente étude examine comment un MRC partage sa variabilité spatio-temporelle entre les deux composantes. L'analyse est basée sur un ensemble de 20 simulations, effectuée par le Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC) pour une saison d'été. Les simulations sont pilotées par les réanalyses NCEP. La composante reproductible est identifiée par la moyenne d'ensemble tandis que la composante non-reproductible est échantillonnée à partir des déviations des membres de l'ensemble par rapport à la moyenne d'ensemble. Quand les champs instantanés sont étudiés, les résultats montrent que la variabilité interne dépend fortement de l'échelle spatiale; les plus petites échelles sont les plus affectées. Aux grandes échelles de l'ordre de 1000km, la composante reproductible est beaucoup plus grande que la composante non-reproductible. Par contre, aux échelles de l'ordre de 100km, la composante non-reproductible n'est plus négligeable. Les profils verticaux de la reproductibilité indiquent que, dans l'ensemble étudié, le forçage par la surface ne contraint pas la circulation du modèle considérablement. La distribution géographique montre, pour les grandes échelles de toutes les variables, le même patron spatial de la reproductibilité: La reproductibilité est en général grande à proximité des frontières d'entrée et elle diminue en aval. La distribution spatiale de reproductibilité des petites échelles suit principalement celle des grandes échelles, mais les valeurs sont considérablement plus petites. De même, la variation temporelle de la reproductibilité des petites échelles est relativement bien synchronisée avec celle de la reproductibilité de grandes échelles. Cela implique que les reproductibilités des grandes et petites échelles sont liées. L'analyse des moyennes saisonnières montre que la composante reproductible domine le spectre entier. Cependant, aux échelles plus petites que 200km, la composante non-reproductible devient non négligeable.\ud Additionnement, la variabilité spatiale du MRCC aux grandes échelles est en moyenne légèrement surestimée par rapport aux analyses objectives près de la surface. Par contre, elle est sous-estimée dans la troposphère supérieure. Ceci justifie le besoin d'appliquer le pilotage des grandes échelles à l'intérieur du domaine du MRCC. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Modèles Régionaux du Climat, Variabilité interne, « Dynamical downscaling »

Measurement of the Bottom-Strange Meson Mixing Phase in the Full CDF Data Set

We report a measurement of the bottom-strange meson mixing phase \beta_s using the time evolution of B0_s -> J/\psi (->\mu+\mu-) \phi (-> K+ K-) decays in which the quark-flavor content of the bottom-strange meson is identified at production. This measurement uses the full data set of proton-antiproton collisions at sqrt(s)= 1.96 TeV collected by the Collider Detector experiment at the Fermilab Tevatron, corresponding to 9.6 fb-1 of integrated luminosity. We report confidence regions in the two-dimensional space of \beta_s and the B0_s decay-width difference \Delta\Gamma_s, and measure \beta_s in [-\pi/2, -1.51] U [-0.06, 0.30] U [1.26, \pi/2] at the 68% confidence level, in agreement with the standard model expectation. Assuming the standard model value of \beta_s, we also determine \Delta\Gamma_s = 0.068 +- 0.026 (stat) +- 0.009 (syst) ps-1 and the mean B0_s lifetime, \tau_s = 1.528 +- 0.019 (stat) +- 0.009 (syst) ps, which are consistent and competitive with determinations by other experiments.Comment: 8 pages, 2 figures, Phys. Rev. Lett 109, 171802 (2012

Reducing a Tropical CycloneWeak-Intensity Bias in a Global Numerical Weather Prediction System

Abstract The operational Canadian Global Deterministic Prediction System suffers from a weak-intensity bias for simulated tropical cyclones. The presence of this bias is confirmed in progressively simplified experiments using a hierarchical system development technique. Within a semi-idealized, simplified-physics framework, an unexpected insensitivity to the representation of relevant physical processes leads to investigation of the model’s semi-Lagrangian dynamical core. The root cause of the weak-intensity bias is identified as excessive numerical dissipation caused by substantial off-centering in the two time-level time integration scheme used to solve the governing equations. Any (semi-)implicit semi-Lagrangian model that employs such off-centering to enhance numerical stability will be afflicted by a misalignment of the pressure gradient force in strong vortices. Although the associated drag is maximized in the tropical cyclone eyewall, the impact on storm intensity can be mitigated through an intercomparison-constrained adjustment of the model’s temporal discretization. The revised configuration is more sensitive to changes in physical parameterizations and simulated tropical cyclone intensities are improved at each step of increasing experimental complexity. Although some rebalancing of the operational system may be required to adapt to the increased effective resolution, significant reduction of the weak-intensity bias will improve the quality of Canadian guidance for global tropical cyclone forecasting