Couplage océan-atmosphère en Atlantique tropical

The main goal of this thesis is to explore the influence of sea surface temperature (SST), on surface wind at seasonal and intraseasonal timescales. At seasonal timescales, momentum and convergence budget were first documented by using a simple atmospheric mixed layer model, and two reanalyses. This approach allows us to identify the main processes that control the surface wind dynamics, in order to explore their sensitivity to the SST. Results show that these processes vary strongly in different regions of the tropical Atlantic. In addition, the comparison of the representation of theses processes in observations and reanalyses show that, as in all climate models (coupled or not), the reanalyses have the same flaws. Eventually, this work proposes a method to better assess the capacity of an atmospheric model to answer the SST fluctuations, and investigate potential wrong atmospheric parameterizations, such as boundary layers. The second part of this study focuses on tropical Atlantic regions of strong SST gradients, where SST intraseasonal variability is the largest. Several technics of spectrum and statistical analysis were performed in order to investigate the atmospheric patterns associated to these fluctuations of oceanic fronts. Except in the equatorial region (where we found a clear coupling already described in previous studies), no clear hint of a surface wind response to the SST fluctuations was observed in the two coastal upwelling fronts. In addition, the oceanic patterns associated to the SST indexes were also investigated. In all three upwelling fronts, as expected for such upwelling regimes, the vertical oceanic mixing clearly dominates the mixed-layer heat budget. In the equatorial band, as found in previous studies, the horizontal advection is equally important, while it appears surprisingly weak in the coastal fronts. Eventually, potential signals of equatorial and coastal Kelvin waves were also followed to these coastal fronts.Cette thèse vise à explorer l'influence des températures de surface de l'océan (TSO) sur les vents de surface en Atlantique tropical aux échelles saisonnière et intrasaisonnière. Nous avons commencé par étudier les bilans de moment cinétique et de convergence des vents de surface, avec un modèle simple de couche de mélange atmosphérique et des réanalyses, afin d'identifier les processus liés à l'influence des TSO sur le vent de surface. La comparaison de ces résultats avec les observations montre que les réanalyses souffrent de problèmes communs à tous les modèles de climat, couplés ou non : nous proposons donc au final d'appliquer notre méthode pour évaluer la capacité d'un modèle d'atmosphère à répondre correctement aux fluctuations de la TSO, et à indiquer quelles paramétrisations sont potentiellement à l'origine de défauts dans le modèle. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons mis en évidence les structures et les périodes où les variabilités océaniques et atmosphères sont maximales, à l'aide de différentes techniques d'analyse spectrale. Nous nous sommes ensuite focalisés sur les zones de fort gradient de la TSO (zones de front) afin d'étudier les caractéristiques des structures spatio-temporelles de la réponse atmosphérique liées aux fluctuations de ce front. Contrairement à la région équatoriale (ou on retrouve des résultats déjà évoqués dans des études antérieures), les deux fronts côtiers au large de l'Angola-Namibie et du Sénégal-Mauritanie ne montrent pas de signe de couplage actif avec l'atmosphère

Statistical-observational analysis of skillful oceanic predictors of heavy daily precipitation events in the Sahel

In this paper, the sea surface temperature (SST) based statistical seasonal forecast model (S4CAST) is utilized to examine the spatial and temporal prediction skill of Sahel heavy and extreme daily precipitation events. As in previous studies, S4CAST points out the Mediterranean Sea and El Niño Southern Oscillation (ENSO) as the main drivers of Sahel heavy/extreme daily rainfall variability at interannual timescales (period 1982–2015). Overall, the Mediterranean Sea emerges as a seasonal short-term predictor of heavy daily rainfall (1 month in advance), while ENSO returns a longer forecast window (up to 3 months in advance). Regarding the spatial skill, the response of heavy daily rainfall to the Mediterranean SST forcing is significant over a widespread area of the Sahel. Contrastingly, with the ENSO forcing, the response is only significant over the southernmost Sahel area. These differences can be attributed to the distinct physical mechanisms mediating the analyzed SST-rainfall teleconnections. This paper provides fundamental elements to develop an operational statistical-seasonal forecasting system of Sahel heavy and extreme daily precipitation events

Mise en place de la plateforme d’innovation des chaînes de valeur agricoles climato-intelligentes dans la région de Kaffrine au Sénégal

Depuis 2011, le programme de recherche du CGIAR sur le Changement Climatique, l’Agriculture et la Sécurité alimentaire (CCAFS) soutient la mise en œuvre d’une agriculture intelligente face au climat (AIC) au Sénégal à travers le développement et la mise à l’échelle de technologies et pratiques AIC avec l’Institut Sénégalais de Recherches Agricoles (ISRA). Dans ce cadre, le CCAFS a mis en œuvre de 2019 à 2021, un projet de « développement de chaînes de valeur et paysage climato-intelligents pour accroitre la résilience des moyens de subsistance en Afrique de l’Ouest ». Le projet s’est articulé autour de plusieurs activités dont (i) l'analyse des chaînes de valeur (CV) afin d'identifier les risques climatiques et autres contraintes auxquelles font face les CV et qui pourraient être résolues par des options AIC et, (ii) l'intégration d'options AIC fondées sur des évidences dans les CV sélectionnées par le biais des plateformes d'innovation multi-acteurs. Au Sénégal, le projet a travaillé dans la région de Kaffrine. C’est une région à vocation agro-sylvo-pastorale située au cœur du Bassin Arachidier et qui subit de plein fouet les conséquences des perturbations climatiques. Cette situation a orienté, depuis 2011, le choix de cette région pour expérimenter des innovations visant à renforcer la résilience des communautés à l’image du Groupe de Travail Pluridisciplinaire (GTP). Pour renforcer la résilience des communautés et favoriser la durabilité des activités agricoles, il est impératif de disposer d’un cadre de concertation qui permette à l’ensemble des acteurs d’échanger. C’est ainsi que le concept de plateforme multi-acteur a été mis en avant pour une meilleure prise en compte des principes et fondements qui sous-tendent la durabilité des actions à entreprendre. Ainsi, plusieurs échanges ont permis de poser les jalons d’une rencontre avec les différentes parties prenantes. Dans le cadre de la mise en œuvre du projet, une réunion des différentes parties prenantes a été organisée pour la mise en place d’une plateforme multi-acteur pour la région de Kaffrine au Sénégal afin de supporter l’intégration des options d’AIC dans les chaines de valeur agricoles prioritaires. Lors de l’atelier de développement du profil de risque climatique de Kaffrine en novembre 2020, cinq Chaînes de valeur ont été retenues par les participants pour le développement de CV agricoles climato-intelligentes (Ouédraogo et al., 2020). L’objectif de l’atelier était de mettre en place une plateforme d’innovation des chaînes de valeurs agricoles climato-intelligentes dans la région de Kaffrine pour promouvoir l’AIC au Sénégal. De façon spécifique, l’atelier a visé à : - déterminer l’ancrage institutionnel, le point d’entrée, l’échelle de la PI ; - déterminer les rôles, les responsabilités et les activités à entreprendre dans la PI ; - identifier les besoins spécifiques en renforcement des capacités des membres de la PI ; - élaborer les actes et le contenu la PI ; - adopter les actes et mettre en place de la PI ; - initier les membres sur le changement climatique et l’AIC. 3 L’atelier a regroupé les services techniques régionaux et les acteurs (transformateurs, fournisseurs d’intrants, commerçants etc.) des quatre chaines de valeur agricoles retenues lors de l’atelier de priorisation en Novembre 2020 à Kaffrine. Une série de présentations a été réalisée pour avoir un aperçu global sur les différentes thématiques d’importance pour la mise en place de PI. Dans une approche participative, des travaux de groupes ont été organisés autour des différents objectifs. La diversité de profils des participants (producteurs, chercheurs, conseillers agricoles, transformateurs, fournisseurs d’intrants, commerçants etc.) contribuera à l’optimisation et à la capitalisation des bénéfices que chaque acteur tire de la PI. Des restitutions en plénière ont été l’occasion pour prendre en considération les différentes propositions des groupes d’acteurs. L’esprit qui a sous-tendu cet atelier de mise en place de PI a été celui de la participation effective et de la responsabilité de chaque acteur dans l’initiative. Le rapport présente les points saillants de la mise en place de la PI à Kaffrine

Predictability of intra-seasonal descriptors of rainy season over Senegal using global SST patterns

Seasonal forecasting of the rainfall characteristics in Sahel is of crucial interest in determining crop variability in these countries. This study aims to provide further characterization of nine rainfall metrics over Senegal (Onset, cessation, LRS, CDD, CDD7, CDD15, NR90p, NR95p, NR99p)and their response to global SST patterns from 1981 to 2018. The Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS) dataset and the Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface Temperature (HadISST) were used. The results showed strong spatio-temporal variability with a pronounced south–north gradient for all metrics. The earliest onset was observed in the south of the country from 4 July and the latest onset in the north from 9 August. Since 2012, a new regime is observed with an increase in both long dry spells and extreme wet events. Furthermore, SST forcing has shown that the North tropical Atlantic and the East Equatorial Pacific are better able to explain the interannual variability of the intraseasonal descriptors. However, the prediction of metrics is earlier for the most remote basin (Pacific) compared to the most local basin (Atlantic). These results have implications for the seasonal forecasting of Sahel’s intraseasonal variability based on SST predictors, as significant predictability is found far from the beginning of the season

Agroforesterie et services écosystémiques en zone tropicale

Respectueux de l’environnement et garantissant une sécurité alimentaire soutenue par la diversification des productions et des revenus qu’ils procurent, les systèmes agroforestiers apparaissent comme un modèle prometteur d’agriculture durable dans les pays du Sud les plus vulnérables aux changements globaux. Cependant, ces systèmes agroforestiers ne peuvent être optimisés qu’à condition de mieux comprendre et de mieux maîtriser les facteurs de leurs productions. L’ouvrage présente un ensemble de connaissances récentes sur les mécanismes biophysiques et socio-économiques qui sous-tendent le fonctionnement et la dynamique des systèmes agroforestiers. Il concerne, d’une part les systèmes agroforestiers à base de cultures pérennes, telles que cacaoyers et caféiers, de régions tropicales humides en Amérique du Sud, en Afrique de l’Est et du Centre, d’autre part les parcs arborés et arbustifs à base de cultures vivrières, principalement de céréales, de la région semi-aride subsaharienne d’Afrique de l’Ouest. Il synthétise les dernières avancées acquises grâce à plusieurs projets associant le Cirad, l’IRD et leurs partenaires du Sud qui ont été conduits entre 2012 et 2016 dans ces régions. L’ensemble de ces projets s’articulent autour des dynamiques des systèmes agroforestiers et des compromis entre les services de production et les autres services socio-écosystémiques que ces systèmes fournissent

Désinformations et croyances dans le contexte africain

intervention de Moussa Samba et Djibril Diakhaté (EBAD, Sénégal) dans le cadre de la journée d\u27étude "Interroger les enjeux de la désinformation : croisement de regards francophones

Statistical-Observational Analysis of Skillful Oceanic Predictors of Heavy Daily Precipitation Events in the Sahel

In this paper, the sea surface temperature (SST) based statistical seasonal forecast model (S4CAST) is utilized to examine the spatial and temporal prediction skill of Sahel heavy and extreme daily precipitation events. As in previous studies, S4CAST points out the Mediterranean Sea and El Niño Southern Oscillation (ENSO) as the main drivers of Sahel heavy/extreme daily rainfall variability at interannual timescales (period 1982–2015). Overall, the Mediterranean Sea emerges as a seasonal short-term predictor of heavy daily rainfall (1 month in advance), while ENSO returns a longer forecast window (up to 3 months in advance). Regarding the spatial skill, the response of heavy daily rainfall to the Mediterranean SST forcing is significant over a widespread area of the Sahel. Contrastingly, with the ENSO forcing, the response is only significant over the southernmost Sahel area. These differences can be attributed to the distinct physical mechanisms mediating the analyzed SST-rainfall teleconnections. This paper provides fundamental elements to develop an operational statistical-seasonal forecasting system of Sahel heavy and extreme daily precipitation events

Do sea surface temperature drive the climatological surface wind convergence in the tropical Atlantic

International audienceWe present a climatological study of the tropical Atlantic surface wind convergence, in order to establish wether is constitutes a major drivers of the marine precipitations distributions in general, and particularly over the coastal parts of Brazilian and African monsoon rainfalls. We analyze the climatological monthly-mean surface wind convergence budget, as well as that of their month-to-month variations over the 2000-2009 decade. Our main tool is an atmosphere mixed layer model forced by atmospheric reanalyses; and observed satellite datasets. We articularly investigate the influence of sea surface temperature (SST), via comparison of its Laplacian with that of sea level pressure. The convergence model is qualitatively very accurate for monthly means over the whole basin, with the notable exception of the core of the marine ITCZ, but generally overestimates the intensities. Results show that the positive and negative convergence signals are generally to the first order due at least qualitatively to sea level horizontal pressure gradient structures. Effect of advection of convergence or divergence may be as important however near the continents. Convergence and divergences moreover occur essentially within the marine atmospheric boundary layer (MABL), from about 850hPa to the sea surface where interactions with SST are expected to be the strongest. Our most remarkable results consists in the evidence of frequent tight correspondence between the Laplacian of MABL pressure, which explains principally the convergence distribution of the model, and the Laplacian of SST. This suggests the possibility of a local control of marine rainfall by the temperature distribution of underlying waters

Ocean-atmosphere interactions in the Tropical Atlantic at intraseasonal timescales

International audiencePrevisions for the future climate are still confronted to the presence of very strong biases in global coupled simulations of the present climate, compared to the observations, especially in the Eastern Tropical Atlantic and Pacific. Increasing the resolution seems to be not sufficient to solve the problem, especially in the Eastern Tropical Atlantic, where it appears important to better investigate the ocean-atmosphere coupling mechanisms at stake. While previous studies showed the existence of interannual to decadal-and-longer (equatorial and meridional mode) coupled modes, very few investigated the intraseasonal timescales so far. Our work is based on daily satellite observations (TMI SST and QuikSCAT surface winds) for the 2000-2009 decade, as well as reanalyses (ECMWF ERA interim and NCEP CFSR). Statistical analyses were performed on the boreal summer period (JJA). Carefully chosen indices of SST and surface winds were built and daily lagged regressions performed onto these indices. At the scale of the whole Atlantic basin, a clear influence of the Santa Helena anticyclone were detected on these equatorial intraseasonal anomalies. Within the equatorial band, the signatures of mechanisms explaining the coupling, advection and / or waves propagation (such as Tropical Instability Waves) was found as well. In addition, low-pass filtering with progressively decreasing cutoff frequencies allowed to link the statistical signatures of the processes from daily timescales to interannual and longer variability

Atmospheric responses to anomalies of SST seasonal variations in the Northeastern Tropical Atlantic

International audienceThe north-eastern Tropical Atlantic sea surface temperature (SST) becomes very warm in boreal summer, north of the seasonal equatorial cold tongue, with a maximum in the vicinity of the InterTropical Convergence Zone (ITCZ). The ITCZ has a significant contribution in the functioning and partitioning of the water cycle over the ocean, but also over West Africa. Using the regional Weather Research and Forecasting Model (WRF), this study aims to describe and quantify the influence of the warm SST band on the ITCZ: two simulations examine independently the cases when the SST is not warming or not cooling regarding its regular seasonal evolution. It then allows to separate the influences of northern and southern SST fronts (where the meridional gradients are most intense) on surface winds and precipitation. The seasonal SST distribution impact on the ITCZ is indeed found to be very strong, with significant consequences on the moisture flux within the marine ITCZ and toward West Africa