Subseasonal predictability of heavy precipitation in the southwest tropical Pacific

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.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

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

International audienceThis article is a short version of the author’s PhD thesis that was defended on November 6 2020 and was awarded the 2021 Gérard Beltrando prize from the Association Internationale de Climatologie. This thesis was prepared in the Centre National de Recherches Météorologiques (Météo-France & CNRS) in Toulouse, France between 2017 and 2020 under the supervision of Lauriane Batté and Michel Déqué.Cet article est un condensé de la thèse soutenue par l’auteur le 6 novembre 2020 et récompensée par le prix Gérard Beltrando de l’Association Internationale de Climatologie au titre de l’année 2021. Cette thèse a été préparée au Centre National de Recherches Météorologiques (UMR 3589, Météo-France & CNRS) entre 2017 et 2020 sous la direction de Lauriane Batté et Michel Déqué

Comment l'évaluation de l'impact social d'une association sur ses bénéficiaires peut orienter sa stratégie: L'exemple d'une association d'accompagnement de jeunes, l'Institut de l'Engagement

Les politiques publiques en faveur de la jeunesse représentent un secteur où les acteurs publics sont relayés par un grand nombre d'acteurs privés du monde associatif. L'Institut de l'Engagement, qui accompagne chaque année des promotions de bénéficiaires, les « lauréats », sélectionnés après un Service Civique, s'inscrit dans cette optique. Ce travail pose les jalons d'une évaluation de l'impact des activités de l'Institut, dans un contexte de demande croissante pour ce type de démarche dans le secteur de l'économie sociale et solidaire

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

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.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

Do subseasonal forecasts take advantage of Madden–Julian oscillation windows of opportunity?

International audienceThis study proposes an objective methodology to highlight windows of opportunity in a numerical subseasonal forecasting system. The methodology is based on a contingency table and is applied to the prediction of heavy tropical precipitation by the European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) subseasonal-to-seasonal (S2S) reforecasts in the November-to-April season, in relation with the Madden–Julian oscillation (MJO). As a slowly propagating signal of enhanced convection, the MJO may indicate favorable conditions for heavy precipitation a few weeks ahead in some tropical areas. The combined knowledge of these climatological impacts and the current phase of the MJO at initialization defines observation-based “climatological windows of opportunity.” We then investigate whether the ECMWF S2S forecasts are indeed more performant when there is increased likelihood of heavy rainfall, that is, whether the model converts “climatological windows of opportunity” into “model windows of opportunity.” Our results show that, by Week 2, this is only verified for a limited number of tropical areas, mostly located in the western Pacific and Africa. Meanwhile, failures to seize the opportunities lie in misplaced MJO impacts, signal loss, or too many false alarms

Improving subseasonal precipitation forecasts through a statistical–dynamical approach : application to the southwest tropical Pacific

International audienceSubseasonal forecasts are based on coupled general circulation models that often have a good representation of large-scale climate drivers affecting rainfall. Yet, they have more difficulty in providing accurate precipitation forecasts. This study proposes a statistical-dynamical post-processing scheme based on a bayesian framework to improve the quality of subseasonal forecasts of weekly precipitation. The method takes advantage of dynamically-forecast precipitation (calibration) and large-scale climate features (bridging) to enhance forecast skill through a statistical model. It is applied to the austral summer precipitation reforecasts in the southwest tropical Pacific, using the Météo-France and ECMWF reforecasts in the Subseasonal-to-seasonal (S2S) database. The large-scale predictors used for bridging are climate indices related to El Niño Southern Oscillation and the Madden–Julian Oscillation, that are the major sources of predictability in the area. Skill is assessed with a Mean Square Skill Score for deterministic forecasts, while probabilistic forecasts of heavy rainfall spells are evaluated in terms of discrimination (ROC skill score) and reliability. This bayesian method leads to a significant improvement of all metrics used to assess probabilistic forecasts at all lead times (from week 1 to week 4). In the case of the Météo-France S2S system, it also leads to strong error reduction. Further investigation shows that the calibration part of the method, using forecast precipitation as a predictor, is necessary to achieve any improvement. The bridging part, and particularly the ENSO-related information, also provides additional discrimination skill, while the MJO-related information is not really useful beyond week 2 over the region of interest

Flow dependence of wintertime subseasonal prediction skill over Europe

International audienceAbstract. Issuing skillful forecasts beyond the typical horizon of weather predictability remains a challenge actively addressed by the scientific community. This study evaluates winter subseasonal reforecasts delivered by the CNRM and ECMWF dynamical systems and identifies that the level of skill for predicting temperature in Europe varies fairly consistently in both systems. In particular, forecasts initialized during positive North Atlantic Oscillation (NAO) phases tend to be more skillful over Europe at week 3 in both systems. Composite analyses performed in an atmospheric reanalysis, a long-term climate simulation and both forecast systems unveil very similar temperature and sea-level pressure patterns 3 weeks after NAO conditions. Furthermore, regressing these fields onto the 3-weeks-prior NAO index in a reanalysis shows consistent patterns over Europe but also other regions of the Northern Hemisphere extratropics, thereby suggesting a lagged teleconnection, related to either the persistence or recurrence of the positive and negative phases of the NAO. This teleconnection, conditioned to the intensity of the initial NAO phase, is well captured by forecast systems. As a result, it is a key mechanism for determining a priori confidence in the skill of wintertime subseasonal forecasts over Europe as well as other parts of the Northern Hemisphere

Influence of Subseasonal Variability on the Diurnal Cycle of Precipitation on a Mountainous Island: The Case of New Caledonia

International audienceThe relationship between the large-scale intraseasonal variability, synoptic wind regimes, and the local daily variability of precipitation over the main island of New Caledonia (southwest tropical Pacific) is investigated with a focus on the austral summer wet season (November-April). The average diurnal cycle of precipitation over the island is characterized by a sharp afternoon maximum around 1600 local time, with significant differences between the windward east coast, the leeward west coast, and the mountain range. The afternoon peak is related to the afternoon sea-breeze circulation and to the diurnal cycle of convection over land. In general, its magnitude follows the same evolution as the daily mean. In agreement with past studies, a clear modulation of the Madden-Julian oscillation (MJO) on both the diurnal cycle of precipitation and the probability of occurrence of four robust wind regimes can be identified in the New Caledonia region during the wet season. From the evidence that there is a qualitative correspondence between the effects of both the MJO phases and the wind regimes on features in the diurnal cycle of precipitation, a simple model is proposed to inspect the MJO forcing mediated by wind regimes on the diurnal variability of rain. The complete decomposition of the MJO impact shows that the modulation of diurnal cycle by the MJO relies on complex interactions between the MJO and synoptic winds that involve both large-scale MJO convective anomalies and MJO-induced modification of wind patterns

Multimodel Forecasting of Precipitation at Subseasonal Timescales Over the Southwest Tropical Pacific

International audienc

Mareyage et formation des prix des produits aquatiques

La rareté et la diminution de la ressource halieutique pèse sur la filière française de la pêche. Parmi ses acteurs, les mareyeurs (premiers acheteurs des produits débarqués) sont en première ligne face aux évolutions et développent des stratégies pour maintenir leur activité dans un contexte qui pousse à la concentration de leurs entreprises et pour lequel il est plus facile de tirer son épingle du jeu lorsqu’on est le dernier maillon de la chaîne (grande distribution, détaillants). Ce travail dresse un panorama de l’activité de mareyage en France à travers une typologie des entreprises du secteur ainsi qu’une analyse des marges réalisées par chaque acteur sur la vente de cinq produits stratégiques