Rôle de la non-linéarité de la réponse atmosphérique à la température de l’océan dans la physique d’ENSO (El Niño Oscillation Australe) – ARiSE

Le premier « work package » du projet s’appuie sur des bilans d’humidité appliquées à des ré-analyses atmosphériques (i.e. un produit très contraint par les observations) pour développer une équation simple de la réponse non-linéaire de la convection atmosphérique dans les tropiques aux anomalies de température océaniques. Cette équation a ensuite été implémentée dans un modèle de la dynamique atmosphérique, qui peut résoudre cette dynamique de manière linéaire ou non-linéaire. Cela permettra d’évaluer séparément l’influence relative des non-linéarités liées à la convection et à la dynamique atmosphériques sur la réponse des vents de surface à la température océanique, un élément clef de la croissance des évènements ENSO.
Le second « work package » vise à développer des modèles simples de la réponse non-linéaire de l’atmosphère pendant un ENSO et du phénomène ENSO lui-même. Ce second aspect consiste à modifier le modèle conceptuel le plus largement accepté pour ENSO (« l’oscillateur rechargé ») et d’y représenter les différentes non-linéarités océaniques et atmosphériques de manière simplifiée, afin de mieux comprendre l’effet de ces différentes non-linéarités sur ENSO.
Le troisième « work package » se concentrera sur les modèles de climat les plus complexes : les modèles couplés de circulation générale. Il vise d’une part une analyse détaillée des mécanismes qui permettent le développement des El Niños « extrêmes » dans le modèle développé par l’un des partenaires (CNRM). Il vise d’autre part à une quantification de l’asymétrie d’ENSO et des plus importantes non-linéarités océaniques et atmosphériques dans la base de données CMIP6 et dans plusieurs jeux de données dérivés des observations, afin de déterminer quels processus physiques sont responsable de la sous-estimation de l’asymétrie d’ENSO dans les modèles couplés.

Après un an de projet (*), les principaux résultats obtenus sont les suivants. (* Le démarrage du projet a été ralenti par des difficultés de recrutement et la situation sanitaire).
Nous avons développé une méthodologie très simple pour prendre en compte l’effet des changements de stabilité verticale de l’atmosphère liés à ENSO sur les relations entre pluies tropicales et anomalies de température de l’océan (Izumo et al. 2020). Nous avons en outre développé une équation simplifiée de la réponse non-linéaire des pluies tropicales aux anomalies de température de l’océan, et montré que le transport non-linéaire d’anomalies d’humidité par les anomalies de convergence atmosphériques renforce les El Niño et affaiblit les La Niña, jouant un rôle essentiel dans leur asymétrie et dans le développement d’El Niño extrêmes (Srinivas et al. 2021 soumis). Nous avons en outre montré que les non-linéarités de la réponse dynamique de l’atmosphère à une anomalie de précipitations tendaient à partiellement compenser les non-linéarités liées à la convection atmosphérique discutées ci-dessus (M. Béniche, rapport de stage 2020).
Nous avons en outre mis en évidence une asymétrie de prévisibilité d’ENSO en fonction des condition initiales océaniques, avec des transitions vers les El Niño moins prévisibles que celles vers les La Niña dans le modèle couplé du CNRM. Le mécanisme physique que nous avons identifié est lié à la relation non-linéaire entre « coups de vents d’Ouest » intrasaisonniers et le phénomène ENSO, avec des « coups de vent d’ouest » plus aléatoires pendant le développement des El Niño (Planton et al. 2021 en révision). Enfin, nous avons évalué le réalisme d’ENSO (en en particulier de ses asymétries) dans la base de données de simulations couplées CMIP6 (Planton et al. 2021). Ces analyses confirment que les modèles couplés CMIP6 sous-estiment presque tous fortement les asymétries d’ENSO, comme c’était le cas dans les générations de modèles précédentes.

Au bout de un an de projet, nos principales perspectives sont les suivantes.
1) Le couplage entre l’équation simplifiée de conservation de l’humidité que nous avons développée et le modèle DREAM dans sa version non-linéaire fournira une fonction de transfert non-linéaire entre les anomalies de température de surface de l’océan typiques d’El Niño et La NIña et la réponse en tension de vent, qui permettra de qualifier en détail le rôle des différentes nonlinéarités atmosphériques dans la rétroaction de Bjerknes essentielle à la croissance d’ENSO.
2) L’inclusion de nonlinéarités dans les différents termes du modèle conceptuel dominant d’ENSO (l’oscillateur rechargé) permettra de caractériser l’impact potentiel de ces différentes nonlinéarités sur l’asymétrie d’ENSO.
3) Le modèle couplé du CNRM sous-estime fortement les asymétries du phénomène ENSO. C’est pourquoi nous avons mis au point une approche permettant de diagnostiquer l’importance relative des divers non-linéarités océaniques et atmosphériques dans l’asymétrie d’ENSO à partir de simulations forcées des composantes océaniques et atmosphériques de ce modèle. En parallèle, nous rechercherons s’il existe des liens statistiques entre la représentation des principales non-linéarités et de l’asymétrie d’ENSO dans la base de données CMIP.

Sélection d’articles scientifiques et chapitres d’ouvrages

1. Planton, Y. Y., Guilyardi, E., Wittenberg, A. T., Lee, J., Gleckler, P. J., Bayr, T., S. McGregor, M. J. McPhaden , S. Power, R. Roehrig, J. Vialard and A. Voldoire (2021). Evaluating climate models with the CLIVAR 2020 ENSO metrics package. Bulletin of the American Meteorological Society, 102(2), E193-E217.
2. Izumo T., J. Vialard, M. Lengaigne, I. Suresh, 2020: Relevance of relative sea surface temperature for tropical rainfall interannual variability, Geophysical Research Letters, doi: 10.1029/2019GL086182
5. Planton Y., J. Vialard, E. Guilyardi, M. Lengaigne, 2021: Asymmetric influence of oceanic heat content on ENSO prediction, Climate Dynamics, in revision.
6. G. Srinivas, J. Vialard, M. Lengaigne, T. Izumo & E. Guilyardi, 2021: Mechanisms of the ENSO asymmetrical precipitation response, J. Climate, submitted
7. Kug J.-S., J. Vialard, J.-Y. Yu, Y.-G. Ham, M. Lengaigne, 2020: Remote forcing: Influence of climate variability outside the tropical Pacific, El Niño Southern Oscillation in a Changing Climate, 247-265, doi:10.1002/9781119548164.ch11.
8. Guilyardi E., A. Wittenberg, M. Lengaigne, A. Capotondi, S. Thual, 2020: ENSO modelling: history, progress and challenges, El Niño Southern Oscillation in a Changing Climate, 199-226, doi:10.1002/9781119548164.ch9.
9. Cai W., G. Wang, L. Wu, M. Collins, A. Timmermann, S. Power, M. Lengaigne, 2020: ENSO to greenhouse forcing, El Niño Southern Oscillation in a Changing Climate, 289-307, doi:10.1002/9781119548164.ch13.
10. Sprintall, J., S. Cravatte, B. Dewitte, Y. Du and A. Sen Gupta, 2020: Oceanic Teleconnections, chapter 15 in «El Nino in a Changing Climate« AGU Book, ISBN: 978-1-119-54816-4, 528 pages.

Le phénomène El Niño-oscillation australe (ENSO) consiste en une alternance irrégulière d'anomalies chaudes (El Niño) ou froides (La Niña) de la température de surface de la mer (SST) dans l'océan Pacifique tropical, ayant des impacts sur le climat mondial. Prévisible 2-3 saisons à l'avance, ENSO est la principale source de prévisibilité saisonnière du climat. Les prévisions d’El Niños «extrêmes», comme ceux de 1982-1983, 1997-1998 ou 2014-2015 ont pourtant manqué leur cible. Il est primordial d'améliorer notre compréhension des processus impliqués dans ces événements extrêmes, qui sembleraient devoir devenir plus fréquents en réponse au changement climatique.

ENSO se développe via la rétroaction de Bjerknes entre l'océan et l'atmosphère. Dans cette boucle, une anomalie de SST modifie la convection profonde atmosphérique. Les changements de vent qui en résultent entraînent une réponse océanique qui renforce l'anomalie initiale, permettant aux événements ENSO de croître. La composante océanique de cette boucle de rétroaction est bien comprise, mais il y a peu d'études de sa composante atmosphérique. Pourtant, elle présente de fortes non-linéarités qui semblent jouer un rôle clé dans les El Niños extrêmes. La convection profonde ne se produit en effet que pour des températures supérieures à 27,5°C. En conséquence, les anomalies de SST influencent plus l’atmosphère dans le Pacifique central que dans le Pacifique Est, plus froid. Les modèles atmosphériques simples utilisés pour comprendre ENSO ne prennent pas cette non-linéarité (ni d’autres) en compte. En outre, la capacité des modèles couplés de circulation générale (CGCM) à reproduire cette non-linéarité n'a pas encore été évaluée. Pourtant, cette non-linéarité joue probablement un rôle important dans le lien entre les biais systématiques du modèle (généralement trop froids) et leur rétroaction Bjerknes sous-estimée.

L’absence d'outils pour modéliser, quantifier et comprendre la réponse non-linéaire de l’atmosphère aux anomalies de SST d’ENSO est donc un verrou pour a) comprendre les mécanismes des El Niños extrêmes et b) diagnostiquer la source des biais d’ENSO dans les CGCMs. Dans ARiSE, nous utiliserons des analyses observationnelles et une hiérarchie de modèles atmosphériques et couplés (allant des modèles conceptuels aux modèles de circulation générale) pour mieux décrire la réponse atmosphérique non linéaire à ENSO et son impact sur les propriétés d’ENSO, en particulier les El Niños extrêmes.

Dans le Work Package (WP) 1, nous utiliserons observations et deux types de GCMs atmosphériques pour produire une fonction de transfert saisonnière entre anomalies de SST et de tension de vent, et explorer sa non-linéarité. Dans le WP2, nous développerons un modèle atmosphérique simple reproduisant les non-linéarités essentielles pour ENSO, et étudierons leur impact sur ENSO dans des modèles couplés conceptuels et intermédiaires. Dans le WP3, nous utiliserons les résultats des WP précédents pour mieux comprendre les mécanismes des El Niños dans les CGCMs : a) nous comprendrons les mécanismes spécifiques aux El Niños extrêmes dans un CGCM ; b) nous évaluerons le lien entre non-linéarités atmosphériques et biais d’ENSO dans la base de donnée CMIP. Cela fournira des outils pour améliorer la représentation dans les CGCMs utilisés pour les prévisions d’ENSO.

Ce projet rassemble océanographes et météorologues, experts d’ENSO et des modèles utilisés. Il bénéficie également du soutien de plusieurs collaborateurs internationaux réputés sur leurs fonds propres. ARiSE est une opportunité unique pour une avancée décisive de notre compréhension des interactions océan-atmosphère dans les tropiques, et du rôle de l’atmosphère dans les El Niños extrêmes, avec des impacts sociétaux potentiellement importants.