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Représentation du transport direct et inverse dans les modèles globaux de climat et étude des

couplages entre composition et dynamique

atmosphérique sur Titan.

Frédéric Hourdin

Mémoire présenté pour obtenir une Habilitation à Diriger des Recherches

soutenu le 6 avril 2005 devant un jury composé de :

M. Michel CABANE  Président
M. Pierre DROSSART  Rapporteur
M. Ray PIERREHUMBERT Rapporteur
M. Patrick MASCART  Rapporteur
M. Alain HAUCHECORNE Examinateur
M. Daniel GAUTIER  Examinateur
M. Olivier TALAGRAND  Examinateur

Travaux réalisés : au Laboratoire de Météorologie Dynamique du CNRS Institut Pierre Simon Laplace NOLOGO

2

Table des matières

1 Introduction 5 1.1 Avant propos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 Couplages entre composition et transport atmosphérique . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.3 Modélisation du climat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.4 Représentation du transport dans les modèles globaux . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.5 Calculs de dispersion et surveillance de l’environnement . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.6 Couplages entre composition et dynamique sur Titan . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2 Représentation du transport des espèces traces 11

3 Le “modèle du thermique” 13

4 Inversion du transport atmosphérique 15 4.1 Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

5 Dynamique et composition de la stratosphère de Titan 19 5.1 Changement de décor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

6 Conclusions et perspectives 23

6.1 Quelques enseignements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 6.1.1 Décomposition et paramétrisation du transport . . . . . . . . . . . . . . . . 23 6.1.2 Des traceurs du transport atmosphérique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

6.2 Et après . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 6.2.1 Couplage couche limite, convection nuages . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 6.2.2 Planètes et climats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

A Lexique (jargon et acronymes) 31

4  TABLE DES MATIÈRES

Chapitre 1

Introduction

1.1 Avant propos

Deux objectifs, en partie contradictoires, m’ont guidé dans la rédaction de ce document. Le premier est d’ordre statutaire : pour soutenir une Habilitation à Diriger des Recherches, il faut rédiger une synthèse de ses travaux antérieurs, souvent déjà publiés en anglais dans des revues à comité de lecture. Le second objectif que je me suis fixé est de profiter de cet exercice imposé pour essayer d’écrire un texte qui puisse servir plus ou moins directement de support de travail pour des collègues, voir de support pédagogique sur différents sujets auxquels je me suis intéressé au cours des dix dernières années. Faute d’avoir pu y consacrer suffisamment de temps, ces objectifs ne sont certainement que partiellement atteints. Les rapporteurs et examinateurs ne manqueront pas de trouver le document trop long. Les collègues ou étudiants voulant se renseigner sur un des sujets abordés le trouveront incomplet ou elliptique ; déséquilibré entre des parties trop techniques et d’autres trop vagues. J’espère que l’exercice restera malgré tout utile. Parmi les efforts pour accroître la lisibilité, j’ai essayé de réduire au maximum le nombre des acronymes utilisés et de répertorier en fin de document ceux qui sont utilisés.

Le texte est composé de quatre parties plus ou moins indépendantes, avec à chaque fois une introduction assez complète et des conclusions et perspectives. L’introduction et la conclusion du document sont donc plutôt là pour brosser le cadre général du travail pour l’une et tracer des perspectives générales pour l’autre. Le fil conducteur de ces différentes parties est le transport atmosphérique et la modélisation de ce transport dans les modèles globaux de climat.

1.2 Couplages entre composition et transport atmosphérique

Les couplages entre composition et transport atmosphérique occupent une place grandissante dans l’étude des atmosphères planétaires.

Ces couplages sont tout d’abord au centre d’une partie des questions relatives au changement climatique. En effet, une part des incertitudes relatives au réchauffement global du climat terrestre provient des incertitudes sur l’évolution de la composition même de l’atmosphère (CO_{2}, méthane, ozone troposphérique, aérosols). Or l’évolution de cette composition est étroitement liée au transport atmosphérique et au climat. Pour le CO_{2}, l’augmentation des concentrations atmosphériques sous l’effet des émissions anthropiques conduit à une augmentation du stockage dans les océans et les écosystèmes. Le puits biosphérique est lui-même sensible à l’évolution du climat. Les estimations actuelles prévoient une réduction du puits biosphérique consécutive au changement climatique qui pourrait correspondre à une rétroaction positive de 15% sur la teneur en CO_{2} de l’atmosphère (Dufresne et al., 2002). La modification de l’ozone troposphérique estégalementétroitement coupléeà l’évolution de la température et de l’humidité. Les changement des vents en surface peuventégalement modifier le soulèvement des poussières désertiques ou lesémissions de DMS (précurseurs des aérosols soufrés) par les océans (Bopp et al., 2004).

Au-delà des modifications de la composition, la sensibilité du climat à un changement de concentration imposé est également souvent conditionnée par des processus de transport. La fameuse rétroaction vapeur d’eau (l’atmosphère plus chaude se charge en vapeur d’eau, ce qui augmente en retour l’effet de serre) peut par exemple être fortement modulée par les processus de transport. Si on suppose par exemple que le réchauffement résulte également en une augmentation de l’altitude de la pénétration de la convection (convection nuageuse ou grands systèmes de Hadley-Walker), l’air subsident autour de ces zones convectives sera au contraire plus sec. Même si les processus de transport sont plus complexes (cf. par exemple Pierrehumbert et Roca, 1998), il n’en reste pas moins que l’accroissement d’humidité lors d’un réchauffement climatique peut être modulé par les changements d’advection. Les effets indirects des aérosols (une augmentation du nombre de noyaux de condensation résultant en des nuages formés de plus petites gouttes, donc plus brillants et moins précipitants) sont également une source importante d’incertitude sur l’amplitude du changement climatique, étroitement liée au transport et à la microphysique.

Concernant les couplages entre composition et dynamique atmosphérique sur les autres planètes, on mentionnera d’abord le cas des poussières sur Mars. En dehors des bandes d’absorption du CO_{2}, constituant majoritaire de la fine atmosphère martienne, la poussière est le principal constituant actif radiativement. Cette poussière est en permanence soulevée du sol du grand désert martien par des rafales de vent, des tornades ou de petites tempêtes locales. Régulièrement, des tempêtes plus importantes se déclenchent, soulevant la poussière sur des milliers de kilomètres. A certaines périodes de l’année, ces tempêtes peuvent finalement dégénérer en évènements globaux spectaculaires, au cours desquels la surface de Mars est entièrement voilée pour l’œil d’un observateur extérieur. La circulation est alors profondément modifiée (Hourdin et al., 1993). Notons enfin les couplages entre la photochimie, la microphysique des brumes et la circulation stratosphérique sur Titan qui ont largement retenu notre attention au cours des années passées et qui font l’objet d’un chapitre du présent document.

1.3 Modélisation du climat

La modélisation numérique globale est devenue un outil de base pour aborder ces systèmes complexes. Les modèles de circulation générale atmosphérique, développés au début des années 70 pour les besoins de la prévision météorologique, se sont petit à petit enrichis tant sur le plan physique (représentation des nuages, modèles thermodynamiques du sol, paramétrisation de la convection) que par la prise en compte du couplage avec les autres composantes du système climatique. On pense en particulier pour la Terre au couplage avec l’océan, la végétation, la chimie ou les aérosols. Ces développements ont abouti dans les années récentes au concept de “modèles intégrés du climat” (les soi-disant “Earth system models”) utilisés notamment pour essayer de prévoir les évolutions futures du climat. Un modèle de ce type est actuellement développé et utilisé à l’IPSL. Il comprend, couplé au modèle de circulation générale atmosphérique LMDZ, le modèle de circulation générale océanique ORCALIM, le modèle des surfaces continentales ORCHIDEE et le module aérosols-chimie INCA. Ce modèle est actuellement impliqué dans la réalisation de “scénarios climatiques” pour le prochain rapport du GIEC.

Une des originalités de la recherche menée au LMD est d’étudier de front et avec le même outil, LMDZ, le climat de la Terre et celui d’autres planètes du système solaire, en particulier Mars et Titan. En parallèle du développement du modèle intégré terrestre, et souvent même avant, les versions planétaires ont connu des évolutions similaires. Sur Mars ce sont les couplages avec le cycle du carbone (un quart de l’atmosphère de CO_{2} se condense saisonnièrement dans les calottes polaires), des poussières (on en a parlé plus haut) et de l’eau (avec l’enjeu de déterminer les réservoirs d’eau sous la surface et de comprendre les évolutions passées du climat de la planète rouge) qui ont été inclus dans les modèles de circulation existants (Hourdin et al., 1993, 1995a; Montmessin et al., 2004). Pour Titan, les couplages avec la photochimie et la brume (Rannou et al., 2002; Lebonnois et al., 2003b; Hourdin et al., 2004a) ou le méthane (Tokano et al., 2001) ont également été inclus dans les modèles existants.

1.4 Représentation du transport des traceurs dans les modèles globaux

Pour la modélisation des couplages entre composition et climat, une étape essentielle du travail de développement consiste à introduire, dans le modèle de circulation générale atmosphérique, les algorithmes permettant de représenter le transport des espèces traces. Il faut traiter à la fois le transport par l’écoulement explicitement représenté dans le modèle de circulation (c’est à dire pour des échelles supérieures à quelques centaines ou dizaines de kilomètres) et le transport par les écoulements non résolus, turbulents ou convectifs. C’est en fait l’introduction, dans le modèle LMDZ, de schémas permettant de représenter le transport à grande échelle qui a donné le coup d’envoi à l’ensemble des études présentées ici. Nous avons plus particulièrement mis en œuvre dans le modèle LMDZ des schémas en volumes finis développés à l’origine par Van Leer (1977). Les versions terrestre et planétaires étant développées de front, ce travail d’introduction du transport a été effectué de fait à la fois pour la Terre, Mars et Titan. Cette version avec transport des traceurs du modèle LMDZ est à l’origine d’un grand nombre de développements et applications concernant à la fois la Terre, Mars et Titan. Ce travail préliminaire est décrit dans le Chapitre 2.

Je me suis ensuite plus particulièrement intéressé au transport vertical par les structures mésoéchelles de la couche limite convective. Ces structures (rouleaux, cellules thermiques), bien connues des amateurs de vol libre (deltaplanes, planeurs, parapentes), ne sont en général pas considérées de façon spécifique dans les modèles de circulation globaux, qui privilégient, à un bout, une vision en diffusion du transport turbulent dans la couche limite et, à l’autre bout, des schémas de convection profonde, contrôlés pour une bonne part par les changements de phase de l’eau. Les modèles doivent du coup inclure des traitements adhoc (“contre-gradients”, “ajustement convectif”) pour pallier l’absence de paramétrisation des structures convectives de couche limite ; ces structures convectives qui, sur des régions désertiques ou sur une planète-désert comme Mars, peuvent dominer le transport vertical jusqu’à plusieurs kilomètres au-dessus de la surface. Cette nouvelle paramétrisation, le “modèle du thermique”, basée sur une formulation dite “en flux de masse”, est décrite en détail dans le Chapitre 3. Y sont également présentées différentes validations par rapport à des simulations numériques des grands tourbillons ou à des observations.

1.5 Calculs de dispersion et surveillance de l’environnement

En marge des questions relevant directement des couplages entre composition et climat, les outils développés pour le transport des espèces traces peuvent être utilisés pour étudier la dispersion de polluants atmosphériques à écoulement atmosphérique connu. On présente dans les chapitres 2 et 3 de tels calculs de dispersion, réalisés ici à des fins de validation des algorithmes de transport. Dans ces simulations numériques, on force le modèle de circulation atmosphérique à suivre au plus près la situation synoptique afin de comparer, au jour le jour, les concentrations observées de certains constituants avec des données de terrain. La technique employée est baptisée “nudging” en Anglais ce qu’on traduira ici par “guidage”. Cette technique consiste à relaxer en permanence les champs météorologiques du modèle vers des données d’“analyses” ou “réanalyses” produites par les grands centres de prévisions météorologiques. Dans ce cas, le modèle de circulation joue le rôle d’une espèce d’interpolateur physique sur le maillage choisi et permet de recalculer un jeu cohérent de grandeurs physiques nécessaires à la représentation du transport grande échelle et sous-maille. Les grandeurs nécessaires pour les algorithmes de transport des traceurs peuvent être soit passées directement aux algorithmes concernés, soit stockées dans des fichiers puis relues pour le seul calcul du transport des espèces traces. On parlera de modes “branché” et “débranché”.

Il s’avère que le modèle guidé et débranché, développé à l’origine pour des besoins de validation dans le cadre des études couplées chimie-climat, est un modèle global de dispersion atmosphérique parfaitement adapté à certaines questions relatives à la surveillance de l’environnement. Un travail spécifique a été entrepris dans ce domaine suite à une demande du CEA relative à la surveillance des essais nucléaires à partir de la mesure de la concentration en éléments radioactifs. Il s’agit d’un cas classique de problème inverse dans lequel on veut obtenir des contraintes sur les sources à partir de mesures de concentration. Avec Robert Sadourny, nous nous sommes convaincus, à l’époque de la demande, qu’il était légitime, pour répondre à cette question, d’inverser la direction du temps dans le modèle de transport Eulérien (débranché). En émettant un traceur au niveau des détecteurs, le modèle calcule alors la distribution d’origine de l’air échantillonné à la station.

L’utilisation du transport inverse et de “modèles de détecteurs” pour aborder ce type de question n’est pas nouvelle. Mais le fait qu’on puisse utiliser directement les codes Eulériens à rebours dans le temps (ce que nous appellerons le “rétro-transport Eulérien”) ne semblait pas vraiment acquis. Ce travail sur la détection des essais nucléaires a donc été l’occasion de clarifier la théorie sous-jacente. Le rétro-transport Eulérien peut être présenté d’un point de vue physique comme une formulation Eulérienne de l’approche des rétro-trajectoires Lagrangiennes, largement utilisée dans la communauté des chimistes de l’atmosphère pour interpréter des mesures de composition ponctuelles. Le rétrotransport Eulérien peut également être présenté d’un point de vue mathématique comme l’adjoint du transport direct pour un produit scalaire particulier, pondéré par la masse de l’air qui soutend le transport. Les visions à la base des rétro-trajectoires et de l’approche adjointe sont cependant suffisamment différentes pour que les outils développés le soient aussi, avec des conséquences importantes sur l’efficacité des algorithmes d’inversion. Le Chapitre 4 présente de façon détaillée à la fois les aspects théoriques, des illustrations numériques et des exemples d’application pour la surveillance des essais nucléaires. Les outils développés à cette occasion sont en cours d’intégration dans une chaîne opérationnelle au CEA.

1.6 Couplages entre composition et dynamique sur Titan

La dernière partie de ce document concerne Titan, le plus gros satellite de Saturne. Titan fait partie de ces objets fascinants du système solaire révélés par l’épopée Voyager. En 1981, les responsables des missions Voyager choisissent de privilégier pour la sonde Voyager 1 un survol de Titan plutôt que de poursuivre la course vers Uranus et Neptune (périple magistralement réussi ensuite par Voyager 2). On sait en effet à l’époque que Titan est, avec la Terre, le seul corps tellurique du système solaire entouré d’une atmosphère dense d’azote (1,5 bar à la surface). Les photos renvoyées vers la Terre sont très décevantes. Une épaisse couche de brume orangée voile entièrement la surface. Tout juste peut-on distinguer un léger contraste entre les deux hémisphères, signe probable d’un effet saisonnier. Les mesures spectroscopiques permettent en revanche d’identifier un grand nombre de composés chimiques, hydrocarbures et nitriles. Ces espèces chimiques, créées dans la très haute atmosphère à partir de la photo-dissociation de l’azote moléculaire et du méthane (second constituant atmosphérique) sont ensuite transportées vers le bas dans la stratosphère où on pense qu’elles polymérisent pour donner naissance à la brume orange. L’analyse des contrastes latitudinaux de température dans la stratosphère suggère également que l’atmosphère tourne beaucoup plus vite que le satellite, lui-même en phase bloquée autour de Saturne, avec une durée du jour de 16 jours terrestres environ. Si la direction de la rotation de l’atmosphère ne peut être obtenue à partir des observations de la température, l’analogie avec Vénus et des arguments théoriques suggèrent que l’atmosphère est en régime de “superrotation”, l’atmosphère vers 200 km tournant une dizaine de fois plus vite que la surface et dans la même direction.

Suite au passage des sondes Voyager, une mission est programmée vers le système de Titan, sous l’impulsion de Toby Owen et Daniel Gautier. La sonde américaine Cassini se consacrera au système de Saturne et emmènera à son bord la sonde européenne Huygens qui plongera dans l’atmosphère de Titan. Mission parfaitement remplie. Le 14 janvier 2005, après 7 années de voyage dans le système solaire, la sonde Huygens a dévoilé sous l’épaisse couche de brume des paysages familiers où chacun reconnaît qui sa Côte d’Azur, qui son lac de montagne ; en tout cas des images qui évoquent un rivage.

Au début des années 90s, sous l’impulsion de Daniel Gautier (LESIA) et Christopher P. McKay (NASA/Ames), différents travaux de modélisation sont entrepris pour interpréter les résultats des missions Voyager et préparer la mission Cassini-Huygens. Le modèle de circulation du LMD est adapté aux conditions de Titan (Hourdin et al., 1995a) et prédit effectivement une forte superrotation sur Titan, superrotation confirmée depuis par des mesures Doppler. En parallèle, des modèles unidimensionnels sont développés pour la photochimie (Toublanc et al., 1995) et la microphysique des brumes (Cabane et al., 1992; Rannou et al., 1995). Il apparaît cependant rapidement que les différentes composantes de ce système sont fortement couplées. Les brumes sont formées par la polymérisation des constituants chimiques et peuvent servir également de noyaux de condensation à ces dernières au niveau de la troposphère glaciale de Titan (70 K environ). Brumes et espèces chimiques sont évidemment transportées par les vents. En retour, les contrastes latitudinaux de la composition jouent les premiers rôles dans le forçage de la circulation. Vers 1995, nous décidons, avec Michel Cabane et Dominique Toublanc, de réunir les différents efforts de modélisation pour s’attaquer à ce système climatique complet.

En 1998, lors du colloque quadriénal du Programme National de Planétologie, le programme est déjà clair (Hourdin et al., 1998) : “L’arrivée sur Titan de la mission Cassini-Huygens est sans doute une des dernières occasions avant des décennies d’explorer un système physique analogue à la Terre mais encore très mal connu. Pour l’atmosphère et le climat en particulier, c’est une occasion unique avant longtemps de mettre à l’épreuve pour une planète tellurique les théories et modèles développés dans le contexte terrestre. Cette perspective ainsi que la préparation de la mission (étude en amont et préparation de l’analyse des résultats) ont motivé le développement d’un modèle de circulation générale de l’atmosphère de Titan au Laboratoire de Météorologie Dynamique du CNRS, sous l’impulsion de Daniel Gautier et en collaboration avec Christopher P. McKay (NASA/Ames) et Régis Courtin (LESIA/Obs. Paris Meudon). [...] Pour Titan, le modèle prédit une stratosphère tournant environ 10 fois plus vite que la planète solide avec des vents zonaux (d’ouest) de l’ordre de 100 m s^{−1}. En plus de ce phénomène dynamique spectaculaire, les résultats du modèle ont contribué à mettre en évidence l’importance des couplages entre dynamique atmosphérique, microphysique des aérosols, et photochimie. Ceci nous a conduit à bâtir et à proposer au PNP pour les années à venir, un projet de modélisation du climat de Titan intégrant ces différentes composantes. L’enjeu est d’importance et la tâche ardue quand on connaît les problèmes rencontrés dans la modélisation de ces problèmes sur Terre. Mais la perspective de la confrontation du modèle aux observations de la mission Cassini-Huygens en 2005 en font [un objectif] scientifique de tout premier plan.”

Après une mise en route souvent ardue, le modèle couplé a bien été développé. Il a permis de mettre en évidence le couplage très fort entre la brume et les vents (Rannou et al., 2004). Le modèle a également permis d’expliquer les contrastes latitudinaux observés dans la composition chimique (Lebonnois et al., 2001; Hourdin et al., 2004a). Sur la base de simulations numériques effectuées avec cette outil, une base de données de résultats du modèle été mise à disposition de la communauté sur la toile avant l’arrivée de la mission ?. Les données sont là. Les premières photos ont réservé leur lot de surprises. Que nous réservent les dépouillements en cours des enregistrements des spectromètres et ”imageurs spectraux” ou des mesures in-situ de la composition par Huygens ?

C’est cette histoire qui clôt ce document (Chapitre 5) avant quelques conclusions générales.

Représentation du transport des espèces traces dans un modèle de climat global

Le présent chapitre est consacré à la représentation du transport atmosphérique d’espèces traces dans les modèles de circulation atmosphérique de grande échelle ainsi qu’à la présentation d’un outil particulier : la version “traceurs” du modèle de circulation générale LMDZ.

Le LMD développe et exploite depuis le début des années 70 un modèle de circulation générale atmosphérique. Comme beaucoup d’autres, ce modèle s’est petit à petit enrichi pour devenir un véritable modèle climatique, avec par exemple la prise en compte des couverts végétaux pour prédire le comportement thermodynamique des surfaces continentales ou le couplage avec l’océan. Le transport d’espèces traces est pour sa part introduit une première fois par Sylvie Joussaume (1990) dans une version précédente du modèle de climat du LMD pour étudier le cycle des poussières désertiques. Christophe Genthon introduit ensuite le Radon (^{222}Rn) et le plomb (^{210}Pb) dans le modèle en utilisant, pour représenter l’advection, le schéma des Pentes du NASA/GISS (Genthon et Armengaud, 1995; Preiss et Genthon, 1997).

Au milieu des années 80, Robert Sadourny et Phu LeVan entreprennent la réécriture du noyau hydrodynamique du modèle, afin de le rendre plus modulaire, lisible et efficace (l’ancien modèle avait été écrit sur cartes perforées par Phu LeVan pour des machines ne pouvant pas contenir un champ entier en mémoire) et de généraliser l’idée de grille étirable qui avait été une première fois testée pour étudier un cyclone en baie du Benghal. C’est cette possibilité de raffinement de la grille qui donnera plus tard le ”Z” (pour zoom) de LMDZ. Du fait de l’inertie inhérente à la modélisation du climat terrestre (on regarde des choses très précises avec un modèle robuste dont on connaît bien le fonctionnement et dont on a “réglé” la climatologie), ce nouveau noyau dynamique est dans un premier temps utilisé sur Mars (Hourdin et al., 1993, 1995a) et Titan (Hourdin, 1992; Hourdin et al., 1995b). Pour ces deux planètes, un des prolongements possibles des études développées au LMD consistait à s’intéresser au cycle d’espèces transportées : les poussières sur Mars, avec les spectaculaires tempêtes globales qui peuvent voiler la surface de la planète pendant plusieurs dizaines de jours, et les brumes et espèces chimiques sur Titan, dont on montre dans le dernier chapitre de ce document qu’elles sont fortement couplées à la circulation atmosphérique.

Les traceurs sont introduits dans LMDZ en 1996, en utilisant, pour l’advection de grande échelle, des schémas en volumes finis^{1}. Les schémas en volumes finis sont basés sur une partition du domaine considéré en volumes de contrôle, aux frontières desquels on évalue les flux entrants ou sortants de traceurs. Ce sont des schémas basés sur une formulation intégrale de l’équation de transport. Nous avons plus précisément codé et testé une série de schémas en volumes finis proposés à l’origine par Van Leer (1977). Ces schémas conduisent facilement à une mise en œuvre tridimensionnelle et satisfont des propriétés physiques fondamentales du transport : localité, conservation, monotonie, positivité (plus généralement pas de création d’extrema numériques) et invariance par addition d’une constante au champ de traceur. Van Leer (1977) avait en fait proposé une hiérarchie de schémas dont les plus sophistiqués ont été introduits ultérieurement et indépendamment dans la communauté météorologique par Russell et Lerner (1981) (schéma de pentes du NASA/GISS) et Prather (1986). Avec Alexandre Armengaud alors en thèse au LGGE sous la direction de Christophe Genthon, nous avons testé dans LMDZ plusieurs de ces schémas (Hourdin et Armengaud, 1999). Nous avons pu montrer que leurs performances étaient en fait assez semblables dès lors qu’on les comparait non pas à résolution spatiale fixée mais à coût numérique équivalent (un schéma plus précis mais plus coûteux se comporte comme un schéma moins précis mais utilisé sur une grille plus fine). Nous avons retenu pour le modèle du LMD le schéma le plus simple (le schéma I dans l’article original de Van Leer souvent appelé MUSCL ou MINMOD).

1C’est à la suite d’un séminaire donné par Sandrine Edouard en thèse avec Bernard Legras sur l’advection d’ozone à la frontière du vortex polaire (Edouard et al., 1996; Edouard, 1997) que j’ai eu le bonheur de découvrir l’article de Van Leer (1977) sur les volumes finis et que je me suis retrouvé embarqué dans l’introduction des traceurs dans le modèle LMDZ et

Ce travail a donné naissance à la version traceurs du modèle, baptisée un moment LMDZT. En parallèle des schémas d’advection, il a fallu inclure, dans le modèle, le transport associé aux paramétrisations des mouvements non résolus, turbulents ou convectifs. Cette composante est souvent essentielle pour contrôler le transport vertical des espèces. Pour ces schémas, on suit généralement ce qui est fait pour transporter l’humidité ou la température potentielle dans les paramétrisations d’origine. L’introduction des traceurs dans les paramétrisations de la turbulence de couche limite et de la convection nuageuse a été initialement réalisée par Olivier Boucher et Alexandre Armengaud. Cette composante traceurs fait depuis partie intégrante du modèle LMDZ qui permet de transporter un nombre arbitraire de traceurs. De nombreuses applications ont été développées à partir de cette version, à la fois pour la Terre, Mars ou Titan, en lui adjoignant des modules de chimie ou de microphysique des aérosols.

LMDZT a été conçu de façon très modulaire de façon à pouvoir y rajouter facilement des codes de chimie ou des modules d’aérosols. Il est utilisable soit en mode “branché” (on-line en anglais), soit en mode débranché, en relisant des fichiers météorologiques issus d’une simulation numérique précédente. Les simulations météorologiques elles-mêmes peuvent être effectuées soit en mode climatique, en laissant le modèle évoluer librement à partir d’une condition initiale unique, soit en le “guidant” par des analyses météorologiques. Marie-Angèle Filiberti et Abderrahmane Idelkadi ont largement contribué à fiabiliser et valider l’ensemble des outils développés et présentés ici.

Ce chapitre relativement technique revient à la fois sur la présentation des schémas de transport et sur la description de LMDZT. Nous présentons à la fin quelques exemples de validation ou utilisations du modèle.

tout ce qui s’en suit...

Le “modèle du thermique”

Le transport turbulent dans la couche limite est essentiel à la fois bien sûr pour la météorologie et le climat, mais également pour toutes les espèces traces ayant des sources et puits en surface (vapeur d’eau, CO_{2}, espèces chimiques et aérosols de pollution, aérosols désertiques). Les évolutions récentes des paramétrisations des modèles de climat se sont portées davantage sur la représentation de la convection nuageuse profonde que sur la couche limite. Pour modéliser la convection nuageuse, les modèles récents utilisent en particulier souvent des schémas dits ”en flux de masse” dans lesquels on explicite des flux ascendants, souvent intenses et concentrés, des descentes également concentrées associées aux précipitations, et des flux compensatoires plus lents dans l’environnement.

Comparativement, les paramétrisations utilisées dans les modèles grande échelle pour la couche limite restent souvent rudimentaires. Elles sont la plupart du temps basées sur des adaptations de formulations locales. On entend par là que le flux vertical turbulent d’une quantité q ne dépend que des caractéristiques locales de l’écoulement. Cette approche locale s’appuie sur une analogie avec la diffusion moléculaire, les mouvements turbulents aléatoires jouant le rôle des mouvements browniens des molécules pour la diffusion moléculaire. Ce flux s’exprime alors comme le produit du gradient local de q par un coefficient de mélange turbulent ne dépendant lui-même que des conditions météorologiques locales. On parle de diffusion turbulente ou super-viscosité. On sait depuis longtemps que cette vision diffuse de la turbulence ne permet pas de rendre compte d’un certain nombre de phénomènes atmosphériques et notamment du transport de chaleur en remontant le gradient (du froid vers le chaud en termes de température potentielle) très souvent observé dans la couche limite convective. Ce transport à contre-gradient est effectué en fait par des structures organisées mésoéchelles qui emmènent directement l’air chaud de la couche de surface vers le haut de la couche limite. Ce sont ces structures – thermiques, pompes, rouleaux convectifs – qui font la joie des pilotes de planeurs et autres engins volants.

Depuis longtemps, cette difficulté est contournée dans les modèles de circulation générale en utilisant un ”contre-gradient” (Deardorff, 1972b) : au lieu d’utiliser directement le gradient vertical de la température potentielle θ dans le calcul du flux de chaleur, on soustrait à ce gradient une valeur qui permet d’avoir un flux de chaleur vers le haut, même dans une atmosphère légèrement stable. Des développements récents (Troen et Mahrt, 1986; Holtslag et Boville, 1993; Abdella et McFarlane, 1997) on permis de dériver des expressions moins arbitraires pour le contre-gradient, en prenant en compte indirectement l’existence de ces structures méso-échelles. Ces formulations permettent également d’introduire cette composante non-locale pour le transport des espèces traces ce qui n’étaient pas le cas dans la version originale de Deardorff (1972b).

Stull (1984) avait souligné l’importance des aspects non locaux du transport vertical dans la couche limite et proposé un formalisme général basé sur des matrices d’échange (baptisées matrices de “transilience”) pour traiter ce problème dans les modèles numériques, afin de rompre de façon radicale d’avec la diffusion turbulente. Sur la base des matrices de transiliences, Pleim et Chang (1992) ont proposé un “modèle de convection asymétrique” basé sur l’image d’un transport par une ascendance concentrée et une subsidence compensatoire lente. Le caractère non local verticalement du mélange, et la dissymétrie entre ascendances convectives concentrées (et descentes précipitantes pour les cumulo-nimbus et congénères) et subsidences compensatoires sont à la base des schémas dit “en flux de masse” (Arakawa et Schubert, 1974; Tiedtke, 1989; Emanuel, 1991) qui se sont largement répandus dans les modèles de circulation générale. Ces idées de modèles “en flux de masse” ont également été appliquées pour la couche limite convective (notamment pour les cumulus d’alizés) mais en utilisant généralement des modèles dits de ”couche mélangée” (“mixed layer formulation” ou aussi “bulk models” en anglais).

Le ”modèle du thermique” proposé ici s’inspire plus directement des modèles de la convection nuageuse, en reprenant notamment, comme dans le schéma d’Emanuel, l’idée d’un panache ascendant non mélangé, épluché progressivement au cours de son ascendance. Sans entrer dans le détail, on détermine pour chaque couche instable (surmontée par de l’air plus froid en termes de température potentielle virtuelle), un profil vertical de vitesse ascendante à partir de la flottabilité d’une parcelle d’air entraînée depuis cette couche en conservant sa température potentielle. Ces calculs sont ensuite utilisés pour décrire une ascendance (le thermique) alimentée en air par les couches instables près de la surface, et compensée par une subsidence plus lente dans l’environnement. Ce schéma tient compte de la structure géométrique de ces cellules convectives, notamment pour relier vitesses verticales et flux de masse.

Le modèle du thermique n’est pas un modèle de couche limite complet. Il ne représente que la partie meso-échelle de la dynamique de la couche limite. On conserve dans le modèle de circulation générale, en parallèle du modèle du thermique, une formulation en diffusion turbulente, active notamment dans la couche limite de surface. Il faut donc considérer qu’on a rajouté dans le modèle climatique une échelle entre l’échelle turbulente et l’échelle de la convection nuageuse.

Dans ce chapitre, on revient assez largement sur les approches classiques de la paramétrisation de la couche limite (Section ??). On présente aussi les spécificités de la couche limite convective (Section ??) et les approches qui ont été proposées pour la représenter (Section ??). On présente ensuite en détail le modèle du thermique (Section ??). Ce modèle est enfin testé, aussi bien pour les aspects météorologiques – en utilisant à la fois les résultats de simulations des grands tourbillons (Section ??) et des mesures in-situ (Section ??) – que pour le transport des espèces traces (Section ??).

Nous avions commencé avec Richard Fournier à nous intéressé à ces questions de couche limite sur Mars (en adaptant notamment dans le modèle de circulation martien le modèle de couche limite de Mellor et Yamada). Fleur Couvreux, Camille Risi et Catherine Rio ont contribué lors de différents stages à développer, affiner ou valider la paramétrisation. Abderrahmane Idelkadi a effectué des comparaisons systématiques sur le transport du Radon. Enfin les discussions avec Alain Lahellec, Anne Mathieu et Jean-Yves Grandpeix ont beaucoup contribué au mûrissement des idées.

Inversion du transport atmosphérique

4.1 Contexte

Le troisième volet de ce travail concerne l’inversion du transport atmosphérique. Il a été initié suite à une demande du CEA visant à évaluer l’efficacité du réseau global de mesure de la radioactivité atmosphérique déployé dans le cadre du Traité d’Interdiction Complète des Essais nucléaires (TICE). La surveillance des essais reposera sur quatre réseaux complémentaires. Les trois premiers mesureront les ondes sismiques, hydroacoustiques et infra-sonores et devraient permettre de localiser relativement bien les explosions pour des essais effectués respectivement sous terre, dans la mer ou dans l’atmosphère. En parallèle de ces trois technologies, un réseau global de 80 stations, en cours de déploiement, mesurera en permanence la concentration en radio-éléments dans l’atmosphère permettant de mieux caractériser le type d’évènement détecté. Toutes ces stations détecterons les aérosols radioactifs. Un sous-réseau de 40 stations détectera également les isotopes du xénon dont on pense qu’il sont relâchés en quantité significative dans l’atmosphère même lors d’essais souterrains ou sous-marins.

La question qui nous était posée par le CEA était l’évaluation de la capacité de détection de ce réseau. A l’époque (été 1997), nous disposions d’une première version de LMDZT qui permettait d’effectuer des calcul de dispersion de polluants ou de radio-éléments atmosphériques. Pour répondre à la question, une approche directe aurait consisté à simuler des essais nucléaires en injectant un traceur en chaque point d’un maillage de la sphère (en chaque point de grille du modèle de transport par exemple) et de comptabiliser les fois où la concentration simulée aux différentes stations du réseau excédait le seuil de détection. On voit vite qu’une telle approche conduit à des coûts informatiques prohibitifs. Avec Robert Sadourny (LMD), nous nous sommes convaincus que ce problème pouvait être abordé en inversant le sens du temps dans notre modèle de transport Eulérien, le calcul du transport étant effectué alors en remontant à rebours dans le temps le long des trajectoires atmosphériques.

L’idée d’utiliser des modèles de récepteurs pour ce type de problème n’est pas nouvelle. De façon générale, l’identification des sources pour un traceur atmosphérique (localisation spatiale et temporelle des sources ainsi que la quantification de la quantité de traceur émise) est une question très importante pour beaucoup d’aspects des sciences de l’environnement. La caractérisation des puits et sources naturels et anthropiques de CO_{2} (Kaminski et al., 1999b; Rayner et al., 1999; Bousquet et Peylin, 2000; Gurney et al., 2002) est par exemple un sujet très sensible dans la perspective du contrôle des émissions de gaz à effet de serre. La surveillance de possibles rejets accidentels de pollution par des centrales nucléaires ou des installations chimiques est un autre bon exemple. Les inventaires d’émissions d’espèces chimiques qui alimentent les modèles de prévision de la pollution atmosphérique doivent aussi souvent être en partie construits en utilisant des méthodes inverses, à partir de la comparaison des prévisions du modèle et des observations (voir e. g. Menut et al., 2000). Autre exemple encore, l’interprétation fine en termes de paléoclimats des carottages effectués sur les calottes de glace en Antarctique ou au Groënland, nécessite qu’on soit capable de remonter à l’origine de l’eau qui a précipité sur les calottes ou des molécules gazeuses et aérosols qui s’y sont sont accumulés.

Nous nous intéressons donc dans ce chapitre à l’inversion du transport atmosphérique, c’est à dire aux approches permettant de remonter à l’identification des sources à partir de mesures de concentration dans l’atmosphère. A noter que l’inversion du transport, au-delà des nombreuses applications mentionnées ci-dessus, est un outil très intéressant pour analyser la dynamique et la chimie de l’atmosphère.

Une première approche, fréquemment utilisée pour interpréter des mesures de concentration dans l’atmosphère, consiste à remonter à rebours dans le temps le long des trajectoires des masses d’air. On parle alors de rétro-transport Lagrangien ou de rétro-trajectoires. Cette technique permet d’obtenir facilement une description qualitative de l’origine de la masse d’air échantillonnée lors d’une mesure de concentration (Hess et al., 1996; Merrill, 1994; Ramonet et al., 1996; Chiapello et al., 1997; Veron et al., 2000). Comme dans les modèles lagrangiens directs, la composante turbulente du transport peut être prise en compte au moyen de perturbations aléatoires des trajectoires (Flesch et al., 1995; Vautard et al., 2001; Siebert et Frank, 2003). Cependant, les calculs de rétro-trajectoires sont souvent limités à la composante grande échelle.

Curieusement, alors que de nombreux modèles directs sont basés sur une description eulérienne du transport, le rétro-transport est généralement réservé à une description lagrangienne. On montre ici qu’on peut de façon générale, comme dans le monde direct, définir le rétro-transport le long des trajectoires d’air parcourues à rebours dans le temps, et lui appliquer les outils et approches utilisées habituellement pour le transport direct : formalismes Lagrangien ou Eulérien, décomposition de Reynolds entre transport grande échelle et turbulent, schémas numériques sophistiqués pour l’advection (monotones, conservatifs, peu diffusifs, etc.). L’équation du rétro-transport se déduit de l’équation directe par des transformations simples. La diffusion turbulente, basée sur l’idée de mélange par des fluctuations symétriques du champs de vent, produit par exemple la même diffusion pour le transport direct et à rebours. Pour les paramétrisations en flux de masse de la convection, il faut en revanche inverser la direction des flux de masse dans les différents compartiments. C’est sur ces idées physiques que nous avons développé une version rétro-transport du modèle de transport LMDZT (Hourdin et al., 1999) dans sa version débranchée (il s’agit d’inverser le transport de traceurs à météo connue).

Le rétro-transport, ainsi défini, peut être utilisé pour des inversions quantitatives en tirant avantage d’une symétrie temporelle du transport. En absence d’autres sources ou puits, la concentration d’un traceur mesurée par un détecteur à un instant t_{D}, faisant suite à l’injection d’une certaine quantité de traceur à un point source à un instant antérieur t_{S}, peut être calculée également comme la concentration au niveau de la source à l’instant t_{S} d’un rétro-traceur émis en même quantité au lieu de détection à l’instant t_{D}. Ce rétro-traceur correspond (à un facteur multiplicatif près) à la distribution de l’air qui va être échantillonné ultérieurement au niveau du détecteur. A noter qu’on ne viole pas ici l’irréversibilité du transport atmosphérique. Une plus forte dispersion ou diffusion dans le monde direct, correspondant à un gain d’entropie, se traduit également par une origine de l’air échantillonnée plus diffuse et donc également par un gain entropie pour le rétro-transport. Le gain d’entropie ou la perte d’information est en fait identique dans les deux cas.

Une seconde approche utilisée classiquement pour l’inversion du transport atmosphérique consiste à partir d’un modèle existant du transport direct, aussi complexe soit-il, et à lui appliquer les techniques classiques de l’assimilation des observations telles que des variantes de l’interpolation optimale, ou l’assimilation variationnelle (voir par exemple Pétron et al., 2002), les filtres ou lissages de Kalman (Haas-Laursen et al., 1996; Zhang et al., 1999). En particulier, les techniques adjointes, qui remontent aux travaux de Lions et Marchuk (se reporter par exemple à Lions, 1971; Marchuk, 1974, 1982), fournissent une méthode systématique et puissante pour déterminer les sensibilités d’un modèle par rapport à ses variables d’état ou à des paramètres de contrôle. Ces méthodes sont généralement introduite sur des bases purement mathématiques sans référence à une quelconque signification physique.

Les techniques adjointes sont utilisées pour de nombreuses applications tant météorologiques qu’océanographiques, en particulier pour l’assimilation variationnelle d’observations (Penenko et Obraztsov, 1976; Le Dimet et Talagrand, 1986; Talagrand et Courtier, 1987; Courtier et Talagrand, 1987). Les techniques adjointes ont également été utilisées dans de nombreuses études relatives à l’inversion du transport atmosphérique (Uliasz et Pielke, 1991; Pudykiewicz, 1998; Kaminski et al., 1999a,b; Vukićević et Hess, 2000; Robertson et Persson, 1991; Houweling et al., 1999). Si l’observable considérée est une mesure de concentration à un instant donné et à une station particulière, l’équation de transport adjointe est en fait un modèle orienté récepteur de la mesure, restreint aux processus qui vont effectivement influencer cette observation particulière. Le calcul adjoint détermine la sensibilité ou encore la fonction d’influence, qui, une fois combinée avec les sources et la concentration initiale du traceur, permet de calculer effectivement l’équivalent de la mesure.

A partir de la propriété de symétrie du transport, on montre facilement que l’équation de rétrotransport, définie plus haut sur des considérations physiques, est en fait l’adjoint de l’équation du transport direct pour un produit scalaire particulier, le produit scalaire pondéré par l’air

⟨ϕ, ψ⟩ = ∫ ρϕψdxdt  (4.1)

où ϕ et ψ sont des concentrations massiques de traceurs. Dans ce cas particulier, l’adjoint d’un modèle peut donc être obtenu sur des considérations purement physiques, sans faire appel au techniques algébriques utilisées classiquement, et qui consistent en particulier à enchaîner des intégrations par partie. De plus, pour ce produit scalaire particulier, le modèle adjoint se déduit du modèle direct en changeant simplement le signe de certains termes ce qui évite en pratique certaines difficultés relatives au développement et à la maintenance des codes adjoints.

Si on utilise un produit scalaire plus classique de la forme [ϕ, ψ] = ∫ ϕψdxdt, la symétrie est mise à mal et les équations directes et adjointes prennent des formes différentes (see e. g. Pudykiewicz, 1998; Vukićević et Hess, 2000). Uliasz et Pielke (1991) étaient en fait déjà arrivés sur un jeu d’équations symétriques en utilisant pourtant un produit scalaire non pondéré, mais ils utilisaient une approximation de Boussinesq pour le fluide, ce qui rend en fait les deux produits scalaires équivalents. Uliasz et Pielke (1991) avaient également déjà remarqué l’essentiel à savoir que “la fonction d’influence peut se calculer à partir de rétro-trajectoires particulaires quand on utilise un modèle Lagrangien. Les modèles Eulériens, gouvernés par des équations aux dérivées partielles, sont formulés dans un cadre variationnel et, dans ce cas, la fonction d’influence peut s’obtenir comme solution de l’équation adjointe à rebours dans le temps, en utilisant le récepteur comme source.” Aux vues des considérations ci-dessus, on est tenté de récrire ce paragraphe sous une forme un peu plus symétrique : la fonction d’influence peut être obtenue soit en suivant à rebours dans le temps la masse d’air échantillonnée au niveau du détecteur (rétro-transport) soit comme solution de l’équation adjointe, et ce indépendamment du cadre (Eulérien ou Lagrangien) choisi pour représenter le transport atmosphérique.

La symétrie du transport à la base de cette équivalence peut cependant être perdue dans le monde numérique, c’est à dire que le modèle numérique intégré à rebours dans le temps peut être différent de l’adjoint du code numérique direct. En particulier, seuls les opérateurs linéaires par rapport à la concentration du traceur ont un adjoint et peuvent donc respecter la symétrie temporelle. Les schémas sophistiqués utilisés aujourd’hui pour l’advection des traceurs dans la plupart des modèles introduisent des non linéarités pour garantir un meilleur comportement physique (conservation, positivité, monotonie, faible diffusion). Ces schémas ne sont donc pas symétriques. C’est le cas en particulier du schéma de Van Leer utilisé dans LMDZ. On montre en revanche que les codes numériques utilisés dans LMDZ pour calculer le transport turbulent ou convectif respectent bien l’équivalence entre transport rétro et adjoint.

Dans le cas où cette symétrie n’est pas respectée, la question se pose de savoir s’il est préférable d’utiliser le code adjoint du code direct ou d’intégrer à rebours dans le temps le modèle direct. Dans le cas des schémas d’advection, l’utilisation du rétro-transport garantira la positivité des rétro-panaches alors que le calcul adjoint pourra faire apparaître des valeurs négatives non physiques (une mesure de concentration pouvant augmenter à la suite d’une émission moindre). Dans certains algorithmes d’inversion, la positivité de la source peut être une contrainte importante, auquel cas on aura tendance à privilégier le rétro-transport. Pour des algorithmes de minimisation linéaires, utilisant des descentes de gradient, on peut penser a contrario que le code adjoint, qui fournit un calcul exact du gradient, doit être privilégié. On montre ici, sur des cas académiques, que cette conclusion est un peu trop rapide et que, même dans ce cas, l’utilisation d’un gradient approché mais garantissant certaines propriétés physiques peut permettre une minimisation moins poussée mathématiquement mais plus robuste.

Dans ce chapitre, nous revenons en détail sur l’ensemble des aspects introduits ci-dessus. Nous commençons par introduire (Section ??) le rétro-transport et la symétrie du transport atmosphérique pour des sources et détecteurs ponctuels et montrons comment le rétro-transport ainsi défini s’étend aux processus diffusifs. Nous expliquons dans la même section le lien avec l’équation adjointe et étendons la théorie à des sources diffuses. Nous explicitons en particulier ce lien entre rétro-transport et équations adjointes sur le cas des schémas de convection en flux de masse (Section ??). La discussion, développée d’abord dans le monde analytique, est ensuite étendue au monde numérique en présentant tout d’abord une illustration numérique du rétro-transport dans le cas de la campagne ETEX (Section ??). On démontre la symétrie des algorithmes utilisés dans LMDZ pour le transport turbulent et convectif. On étudie ensuite le cas des schémas non symétriques en se focalisant sur le schéma de Van Leer utilisé dans LMDZ (Section ??). Le chapitre se termine par quelques illustrations relatives à des applications menées autour de l’utilisation inverse du modèle LMDZ, et notamment des résultats relatifs à la surveillance des essais nucléaires.

Ce travail doit beaucoup aux discussions initiales avec Robert Sadourny. La sollicitation et le financement des études par Jean-Pierre Issartel puis Philippe Heinrich (CEA/DAM) ont permis de mener le travail au-delà du simple cadre académique. Ce travail a aussi bénéficié de nombreuses et fructueuses discussions avec Bertrand Cabrit. Les tests et illustrations ETEX ont été réalisés par Abderrahmane Idelkadi pendant sa thèse. Le travail sur le TICE a vu passer plusieurs stagiaires comme Alexandre Maes et Elie Anselin. Enfin Olivier Talagrand a été d’une aide précieuse pour mener à bien la mise en forme de la partie adjointe et l’écriture d’un article en deux parties sur le lien entre transport rétro et adjoint, article sur lequel repose largement le présent chapitre.

Dynamique et composition de la stratosphère de Titan

5.1 Changement de décor

Titan, le plus gros satellite de Saturne, possède comme la Terre une atmosphère dense d’azote avec une pression en surface de 1,4 10^{5} Pa. pour une gravité de 1,35 m s^{−2}. L’azote moléculaire (98% de la masse de l’atmosphère) et le méthane (un peu moins de 2% au-dessus de la tropopause) sont photo-dissociés dans la haute atmosphère, entre 600 et 1000 km d’altitude, par des électrons magnétosphériques ou des rayons ultra-violets. Les radicaux ainsi formés initient une photochimie complexe impliquant notamment des hydrocarbures et des nitriles. Une vingtaine de molécules différentes ont été identifiées à ce jour, soit par par la sonde américaine Voyager soit par des observations depuis la Terre. Des expériences de laboratoire suggèrent que des composés aussi complexes que des “ammono-équivalents” des acides aminés pourraient être créés naturellement dans cette atmosphère (Raulin et Owen, 2002). Celle-ci peut donc être vue comme une expérience grandeur nature du développement d’une chimie complexe en l’absence de vie (chimie pré-biotique).

On pense que c’est la polymérisation de certains de ces nitriles ou hydrocarbures qui est à l’origine de l’épaisse couche de brume orange qui voile l’ensemble de la planète (illustration sur la Fig. 5.1a). Les détails de cette polymérisation sont encore loin d’être connus et des travaux expérimentaux et théoriques sont en ce moment menés sur ce sujet (Coll et al., 1999; Tran et al., 2003; Lebonnois et al., 2002; Wilson et Atreya, 2003). Lors du survol de Titan par Voyager 1, les fréquences des instruments embarqués n’avaient pas permis de percer cette couche de brume. Ceci a contribué à préserver une partie du mystère concernant Titan, son système climatique et sa surface. Cependant, grâce aux progrès de l’observation depuis le sol (optique adaptative, interférométrie) et à la mise en orbite du Hubble Space Telescope, il avait été possible récemment de cartographier la surface de Titan dans des fenêtres du proche infrarouge. Des observations récentes avaient également suggéré la présence de nuages dans la basse atmosphère.

L’atmosphère de Titan est également très intéressante d’un point de vue dynamique. Avec un rayon de 2500 km, une période de rotation de 16 jours terrestres (Titan est en phase bloquée autour de Saturne) et des vents zonaux d’ouest de l’ordre de 100 à 150 m s^{−1}, la stratosphère de Titan tourne environ 10 à 15 fois plus vite que la planète solide. Ce phénomène de superrotation, observé pour la première fois sur Vénus, a été d’abord prédit pour Titan à la fois sur la base d’arguments théoriques (Golitsyn, 1975) puis de simulations numériques (Hourdin et al., 1995b) avant d’être récemment confirmé par l’observation depuis le sol par différentes techniques.

20 CHAPITRE 5. DYNAMIQUE ET COMPOSITION DE LA STRATOSPHÈRE DE TITAN

Fig. 5.1 – Vue schématique de la composition de l’atmosphère de Titan (a) et de la séparation de Cassini et Huygens avant la descente de ce dernier dans l’atmosphère de Titan (b, montage sur une photo prise par Cassini de Titan et de sa couche de brume, source ESA).

Fig. 5.2 – Photo prise par Huygens à 8 km du sol de Titan montrant peut-être un rivage au bord d’un grand lac de méthane. (source : ESA).

La sonde américaine Cassini, lancée vers le système de Saturne en 1995, s’est mise en orbite autour de cette planète au printemps 2004. Tout au long de sa mission, elle va utiliser Titan pour modifier son orbite. Ce sont des dizaines de survols qui vont pouvoir confirmer ou infirmer les travaux théoriques développés au cours des dernières décennies et à coup sûr révéler un grand nombre de phénomènes inattendus. Le premier survol, pourtant très lointain, à déjà permis d’observer des nuages morcelés avec des échelles de quelques dizaines de kilomètres, près du pôle sud en été, là où les observations depuis la Terre montraient un point brillant. Début 2005, la sonde européenne Huygens s’est détachée de Cassini (illustration sur la Fig. 5.1b) pour une descente de deux heures dans l’atmosphère de Titan. Cette mission, superbe réussite technologique et scientifique, a permis pour la première fois de prendre des photos sous la couche de brumes. Elle a révélé un paysage incroyablement familier, avec des réseaux de rivières, des îles et des rivages (Fig. 5.2). La préparation de cette mission a motivé, notamment en France sous l’impulsion de Daniel Gautier (LESIA) et François Raulin (LISA), ainsi que de Christopher P. McKay (NASA/Ames), le développement d’études théoriques et numériques concernant à la fois la chimie, la microphysique et la dynamique de l’atmosphère de Titan.

Ces efforts de modélisation ont été au départ développés séparément. A l’observatoire de Bordeaux puis au CESR à Toulouse, des chercheurs se sont intéressés à la modélisation de la photochimie gazeuse (Toublanc et al., 1995). Au SA à Paris, c’est une modélisation microphysique très originale qui a été développée : les particules formant la brume sont représentées, juste après leur formation, comme des particules sphériques s’agrégeant suivant un modèle dit en “gouttes liquides”. Deux particules sphériques coagulent pour donner une nouvelle particule sphérique, plus grosse. A partir d’un certain stade, les particules (appelés monomères) se collent les unes aux autres, aboutissant à des particules moins denses, pouvant prendre la forme de chaînes ou de flocons. Cabane et al. (1992) ont développé une modélisation de ce mode d’agrégation au travers d’une description fractale des aérosols. Une dimension fractale de 2 pour les particules de la brume permet de réconcilier une bonne partie des observations Voyager (Cabane et al., 1993; Rannou et al., 1995) – en particulier, les photons UV “voient” les monomères alors que les photons infrarouges “voient” plutôt les agrégats –. Enfin, au LMD, c’est un modèle de circulation générale atmosphérique qui a été développé à partir du modèle climatique aujourd’hui baptisé LMDZ (Hourdin et al., 1995b).

Or il est apparu peu à peu que dynamique, chimie et microphysique étaient intimement couplées. On savait déjà depuis Voyager que les espèces chimiques montrent des contrastes latitudinaux très marqués, avec des enrichissement d’un facteur 1.5 à 20 dans les latitudes polaires nord au moment du passage de la sonde, peu après l’équinoxe de printemps nord (Coustenis et Bézard, 1995). De même, les variations saisonnières de l’albédo global de Titan, enregistrées depuis la Terre, avaient été interprétées comme la signature de variations saisonnières de la répartition des brumes (Sromovsky et al., 1981). Des études préliminaires menées en rajoutant le transport méridien dans des modèles microphysiques (Hutzell et al., 1995) ou chimiques (Lebonnois et al., 2001) ont montré que le transport méridien par les grandes cellules de Hadley obtenues dans les simulations dynamiques (Hourdin et al., 1995b) était sans doute responsable de ces contrastes en composition. En parallèle, des calculs radiatifs ont montré que ces variations de la composition pouvaient avoir un impact non négligeable sur le bilan radiatif dans la stratosphère de Titan (Bézard et al., 1995).

Devant ces constats et en prévision de l’arrivée programmée de la mission Cassini-Huygens, nous avons alors décidé (sans doute vers 1996), avec Dominique Toublanc et Michel Cabane, de rassembler ces différents efforts de modélisation pour développer un modèle couplé dynamiquechimie-microphysique du climat de Titan. Les études sur la dynamique de l’atmosphère de Titan avaient été jusque-là menées au LMD avec le modèle de circulation tridimensionnel. Pour des raisons de coût numérique et tenant compte du fait que les observations existantes semblaient indiquer de faibles variations longitudinales de la température ou de la composition, une approche bidimensionnelle aété privilégiée. Le travail de couplage entre les différentes composantes du système a véritablement débuté en 1996 par l’inclusion de la composante aérosols dans le modèle de circulation générale du LMD, à l’occasion du post-doc de Pascal Rannou à la NASA (Rannou et al., 2002, 2004). Les aspects chimiques ont été développés en collaboration entre le CESR et le LMD autour de la thèse de Sébastien Lebonnois (Lebonnois et al., 2001, 2003b). Enfin une composante essentielle de ce travail a consisté à développer une paramétrisation des ondes planétaires. Les équations dynamiques du modèle bidimensionnel s’écrivent relativement facilement comme la restriction des équations primitives de la météorologie à la composante axi-symétrique de l’écoulement. Mais il devient alors nécessaire de paramétriser le transport méridien par la composante non axi-symétrique de l’écoulement, essentielle par exemple pour représenter le phénomène de superrotation atmosphérique. Ce travail a été réalisé en collaboration entre le LMD et l’Observatoire de Lisbone à l’occasion de la thèse de David Luz (Luz et Hourdin, 2003; Luz et al., 2003b).

A noter qu’un travail de longue haleine comme celui-là a été facilité par la liberté qui nous a été donnée de travailler pendant plusieurs années sur ce sujet sans obtenir de résultats présentables. Il a fallu environ 6 ans, parfois laborieux, entre le début du Post-doc de Pascal Rannou et la première publication montrant des résultats d’une version couplée du modèle. C’est l’ensemble de ce travail qui est synthétisé ici en se focalisant sur les aspects relatifs au transport atmosphérique.

On commence par présenter (Section ??) les simulations tridimensionnelles pour expliquer le phénomène de superrotation et donner les grandes lignes de la circulation générale sur Titan. On présente ensuite le développement du modèle couplé chimie/microphysique/dynamique (Section ??), les couplages dynamique-composition (Section ??), et une étude récente sur l’explication des contrastes de concentration chimique dans la stratosphère (Section ??).

Conclusions et perspectives

Chaque chapitre étant doté de sa petite conclusion particulière, il s’agit avant tout ici d’essayer de tirer des enseignements et des lignes de convergence des différentes études d’une part et d’autre part de mentionner quelques-uns des sujets qui pourraient être développés à partir de là.

6.1 Quelques enseignements

6.1.1 Décomposition et paramétrisation du transport

Une grande partie des résultats et développements présentés dans ce document s’appuie sur l’équation d’advection des traceurs et sa mise en œuvre dans des modèles numériques.

Dans ces modèles numériques, seule une partie de l’écoulement atmosphérique est représentée explicitement. C’est le cas de la “grande échelle” des modèles de climat, de la circulation méridienne moyenne dans le modèle bidimensionnel latitude-altitude de Titan ou des structures méso-échelles de la couche limite convective pour les simulations des grands tourbillons. Les autres composantes, à savoir le transport turbulent ou convectif dans les modèles de climat, le transport latitudinal par les ondes dans le modèle axi-symétrique de Titan ou le mélange sous-maille dans les simulations des grands tourbillons doivent être paramétrisés.

Pour la modélisation numérique du transport par la composante résolue de l’écoulement, j’ai souligné qu’il était important d’utiliser des schémas numériques dont les comportements physiques respectent certaines propriétés importantes comme la conservation de la quantité totale de traceur, une faible diffusivité, la positivité ou plus fondamentalement la non création d’extrema locaux et la non amplification des extrema existants. Ces propriétés sont importantes à la fois pour le bon comportement numérique des schémas, pour le couplage avec d’autres composantes du système (il est par exemple difficile de calculer le transfert radiatif au travers d’un constituant de concentration négative) et pour l’interprétation que l’on peut faire des résultats des simulations numériques.

Dans le cadre de la modélisation du climat, où l’on essaie de comprendre les phénomènes en jeu et de prédire leur réalisation sur d’autres planètes ou dans le cadre d’un possible changement du climat, il est important que les paramétrisations développées pour représenter les mouvements non résolus reposent sur des images physiques, comme la diffusion par des petits mouvements aléatoires ou le transport par une cellule ou par un spectre d’ascendances pour les modèles en flux de masse. Les paramétrisations développées doivent ensuite être validées et éventuellement ajustées à partir d’observations.

Une approche traditionnelle pour les modèles de circulation générale atmosphérique consistait à modifier une paramétrisation et à tester l’impact sur des simulations climatiques longues, en termes statistiques. La limitation principale de cette approche tient dans le fait que le climat simulé par le modèle relève d’un jeu subtile entre différentes paramétrisations. Dans un modèle climatique “bien réglé”, l’introduction d’une nouvelle paramétrisation commence souvent par dégrader les résultats en rompant cette harmonie. De plus, en cas de désaccord entre modèle et observation, il est souvent difficile d’attribuer la responsabilité du désaccord à telle ou telle partie du modèle.

Il est donc important de trouver un moyen de valider les dites paramétrisations de façon isolée. Une approche, largement développée au cours des dix dernières années dans la communauté dans le cadre de grands projets comme EUROCS, consiste à réaliser des simulations de “cas tests” avec des modèles numériques résolvant explicitement les écoulements qu’on cherche à paramétriser. On peut alors, pour tester la paramétrisation, utiliser le forçage exact utilisé pour le modèle explicite. Cette approche a souvent été utilisée à partir de campagnes de terrain pour lesquelles on effectuait une simulations a méso-échelle aussi proche que possible des données observées ce qui rajoutait au système des contraintes observationnelles. On peut aussi effectuer des simulations explicites de cas plus “académiques” ce qui permet de faire varier à loisir les valeurs des paramètres de forçage. On a illustré ici cette approche dans deux cas. C’est d’abord le modèle du thermique qui a été validé par rapport à une batterie de simulations des grands tourbillons effectuées pour toute une gamme de forçages thermiques et mécaniques de la turbulence. La bonne réponse aux variations des paramètres du forçage est sûrement un des arguments positifs les plus importants en faveur de cette nouvelle paramétrisation. C’est d’autre part la paramétrisation des ondes planétaires sur Titan pour lesquelles David Luz a effectué une batterie de simulations de référence avec un modèle des équations en eau peu profonde, forcé par un rappel vers un profil de vent.

On met en avant ici une approche intermédiaire et complémentaire des deux autres : l’utilisation d’un modèle régionalisé et guidé en combinaison avec des mesures continues. Cette approche légère permet de valider le comportement du modèle complet de façon relativement fine et en isolant des cas pour lesquels telle ou telle paramétrisation va être davantage impliquée. Cet outil est de plus en plus utilisé pour le développement et la validation des paramétrisations du modèle LMDZ, notamment autour du site d’observation de l’IPSL, le SIRTA. La mise en œuvre des simulations est automatique.^{1} L’analyse peut en revanche s’avérer plus subtile car les différences entre modèle et observations peuvent à nouveau venir de toutes les paramétrisations du modèle de climat ainsi que d’erreurs dans les analyses. Il faudra donc, suivant les cas, développer des outils pour sélectionner des cas pertinents pour le problème étudié.

Le fait de décomposer le transport entre différentes composantes est bien sûr une facilité pratique pour la simulation numérique. C’est aussi une façon de découper le problème physique en sous composantes interagissant entre elles ce qui permet d’accéder à une compréhension des processus contrôlant par exemple la distribution des constituants atmosphériques. L’analyse des simulations de Titan concernant la composition chimique de la stratosphère a été grandement facilitée par la décomposition de la modélisation entre circulation méridienne et transport latitudinal par les ondes. Ce découpage a facilité la quantification de l’importance relative de ces différentes composantes dans le contrôle notamment de l’enrichissement polaire.

1Une chaîne opérationnelle utilisant la grille zoomée présentée dans la Section ?? tourne en fait depuis 6 mois. Pour ces simulations, on rapatrie automatiquement tous les matins les dernières analyses et prévisions du centre de prévision américain (NCEP) et on effectue des simulations guidées pour les jours J, J+1 et J+2.

\underline{6.2. ET APRÈS 25}

6.1.2 Des traceurs du transport atmosphérique

L’introduction des traceurs dans les modèles de circulation est souvent motivée par l’étude de la composition de l’atmosphère, et, en particulier dans les modèles de circulation générale atmosphérique, par l’étude des couplages entre cette composition et le climat.

En retour, on apprend beaucoup sur l’écoulement à partir de l’analyse de ces traceurs qui peuvent être utilisés pour affiner notre compréhension des processus atmosphériques et valider les algorithmes de transport ou la représentation de la circulation atmosphérique. C’est particulièrement clair dans l’étude sur Titan où les contrastes latitudinaux de composition apparaissent finalement comme les meilleurs indicateurs de l’existence des grandes cellules de Hadley équateur pôle. Dans le même ordre d’idées, le rétro-transport est aussi un outil qui peut s’avérer extrêmement utile pour l’analyse des processus physiques de l’atmosphère.

Pour la validation des paramétrisations du transport turbulent ou convectif, on tombe malheureusement sur certains écueils. Comme on l’a vu ici les données sont souvent insuffisantes pour arbitrer entre deux paramétrisations, même quand les concentrations sont très sensibles à la paramétrisation du transport, comme dans les cas montrés sur la Fig. ?? pour la convection profonde ou la Fig. ?? pour la couche limite. Même avec des mesures suffisantes, reste le problème du jeu entre différentes paramétrisations ajustées entre elles ainsi que les incertitudes sur les sources et les processus physico-chimiques spécifiques de chaque espèce. Même dans le cas a priori particulièrement simple du radon, certaines incertitudes sur la répartition géographique des sources (on pense qu’elles peuvent varier d’un tiers environ régionalement) ou leur sensibilité au contenu en eau du sol sont une limitation. Une condition minimum pour une exploitation réelle des mesures de concentration semble être de disposer simultanément de mesures météorologiques.

Il faudrait sans doute aussi systématiser l’inclusion de traceurs avec des protocoles bien établis dans les simulations des grands tourbillons utilisées pour valider les paramétrisations des modèles de climat. C’est ce qu’avait commencé à faire Ayotte et al. (1996) dans leurs simulations de convection de couche limite. C’est une approche que nous comptons également promouvoir avec Jean-Yves Grandpeix et des collègues toulousains dans le cadre du volet modélisation du programme AMMA d’étude de la mousson africaine.

6.2 Et après

6.2.1 Couplage couche limite, convection nuages

Les modèles de circulation générale atmosphérique ont été développés dans les années 70, principalement pour les besoins de la prévision météorologique. Depuis lors, ils se sont enrichis petit à petit pour devenir au cours des années 90 des outils essentiels de l’étude du système climatique. Les ”modèles intégrés du climat” , incluant océan, biosphère et parfois chimie, sont utilisés en particulier pour étudier les évolutions futures du climat sous l’effet des perturbations induites par l’activité de l’homme. Le modèle de circulation du LMD, LMDZ, est par exemple la composante atmosphérique du modèle intégré de l’IPSL utilisé actuellement pour réaliser des simulations de la période 1850-2100 pour le prochain rapport du GIEC.

Le fait que ces modèles soient utilisés pour prédire des modifications du climat implique que les paramétrisations soient le plus possible basées sur une approche physique plutôt que sur des lois empiriques ajustées sur des observations actuelles. En outre, l’inclusion de nouvelles composantes fait peser un poids important sur le degré de réalisme du modèle atmosphérique. Le couplage avec l’océan nécessite par exemple d’avoir, en plus d’une bonne représentation de l’état de l’atmosphère, une représentation correcte des flux radiatifs (donc des nuages) et turbulents en surface. Le couplage avec la chimie nécessite qu’on soit capable de représenter correctement le transport vertical dans les colonnes convectives par exemple, etc ... Dans la plupart des cas, les paramétrisations des processus turbulents, convectifs et nuageux sont les points cruciaux.

En même temps, la mise en œuvre systématique d’instruments de télédétection passive et active (Radar et Lidar), sur des sites d’observation comme le SIRTA ou dans l’espace, vient fournir une description de plus en plus fine des processus dynamiques et microphysiques de la couche limite atmosphérique et des nuages.

Ce double contexte a donné un nouvel élan au développement des paramétrisations au LMD. Pour la représentation de la convection nuageuse, c’est d’une part le schéma en flux de masse de Kerry Emanuel qui a été adopté pour la convection profonde. Cette paramétrisation a connu différentes améliorations significatives au LMD, concernant par exemple la description du mélange entre colonne convective et environnement (Grandpeix et al., 2004). Plus récemment, Jean-Yves Grandpeix et Jean-Philippe Lafore (CNRM) ont développé une paramétrisation des poches froides créées sous les descentes précipitantes orageuses, et qui jouent un rôle moteur dans l’organisation et la propagation des orages. En parallèle, nous avons développé, pour la couche limite, le modèle du thermique présenté dans le Chapitre 3.

L’enjeu pour les prochaines années est de développer un nouveau bloc de paramétrisation couchelimite/convection/nuages pour le modèle de climat du LMD. Avec ce nouveau modèle, on espère s’attaquer en particulier à l’épineuse question de la représentation du cycle diurne dans les modèles de climat. De nombreux systèmes nuageux présentent en effet des cycle diurnes marqués, souvent mal représentés dans les modèles de climat. C’est le cas par exemple de la dissipation des brumes matinales – sous l’effet du brassage vertical de l’air humide de la couche limite nocturne par les panaches thermiques de la couche limite convective – ou de l’apparition de cumulus de couche limite l’après-midi après une matinée bien ensoleillée.

Avec Jean-Yves Grandpeix, nous pensons également pouvoir nous attaquer à la représentation du cycle diurne de la convection précipitante sur les continents. Alors que les orages ont leur maximum généralement en soirée ou en début de nuit sur les continents, les modèles tendent systématiquement à les prédire en phase avec le cycle diurne, en tout début d’après-midi. C’est ce qui est illustré sur la Fig. 6.1. Les courbes sur cette figures représentent la précipitation obtenue lors de simulations d’un cas de cycle diurne de la convection autour du site d’observation ARM dans les grandes plaines américaines. Dans les simulations à méso-échelle (les modèles utilisent ici des résolutions kilométriques et résolvent donc uniquement les nuages convectifs mais pas les structures de la couche limite) en accord avec les observations, le maximum du cycle diurne a lieu dans la soirée. Les versions unicolonnes des modèles de circulation générale, forcés avec les même champs que les modèles mésoéchelles, produisent un cycle diurne en phase avec l’ensoleillement. Les schémas du bas présentent l’évolution des nuages associés au cours de la journée. On espère, avec le modèle du thermique, pouvoir simuler la phase de petits cumulus en début de journée et pouvoir prédire le déclenchement de la convection profonde plus tard dans la journée. La prise en compte de l’auto-entretien de la convection par les poches froides devrait permettre de retarder l’arrêt de la convection en fin de journée.

Le site instrumenté de l’IPSL (SIRTA) pour les moyennes latitudes et la campagne AMMA d’étude Multi-échelle de la mousson en Afrique de l’Ouest pour les tropiques devraient fournir des cadres particulièrement pertinents pour ce travail sur le cycle diurne des nuages continentaux.

La paramétrisation nuageuse, pour être adoptée dans le modèle de climat, devra également être capable de traiter des nuages très différents, comme les strato-cumulus des régions de subsidence sur les bords Est des océans tropicaux. La transition entre strato-cumulus et cumulus d’alizés pourrait Fig. 6.1 – Simulation d’un cas de fort cycle diurne de la convection observé au site ARM, dans les grandes plaines de l’Oklaoma. Les courbes montrent l’évolution simulée de la précipitation, en haut avec des modèles méso-échelle et en dessous avec des modèles de climat unicolonnes. Les schémas du bas illustrent le développement typique des nuages convectifs dans les deux types de modèles. Source : Françoise Guichard.

nécessiter de sophistiquer d’avantage le schéma, en introduisant par exemple un compartiment supplémentaire de descente dans le modèle du thermique pour rendre compte de la possible importance dans l’organisation nuageuse des subsidences associées à l’instabilité d’entraînement en sommet de nuages.

Le nouveau jeu de paramétrisation, incluant un calcul pronostic de l’énergie turbulente de petite échelle, une représentation explicite des structures méso-échelles de la couche limite ainsi qu’une représentation des fronts de rafales sous les systèmes convectifs devrait également permettre de proposer des paramétrisations plus physiques, à la fois des flux thermodynamiques et des tensions de vents sur les océans (cf e. g. Redelsperger et al., 2000) et du soulèvement des poussières sur les déserts terrestres ou martiens. Là encore, AMMA devrait être un cadre privilégié d’étude. On montre pour illustration sur la Fig. 6.2 une photo très spectaculaire d’un matelas de poussière soulevé par un front de rafales sous une ligne de grains (photo prise au Mali par Françoise Guichard et Laurent Kergoat) et, sur la Fig. 6.3, une tempête de poussière régionale sur Mars.

Fig. 6.2 – Poussière soulevée par un front de rafales sous une ligne de grains au Mali.

6.2.2 Planètes et climats

Beaucoup d’études vont encore être menées dans le futur avec le modèle climatique de Titan ; certaines pour répondre à des questions en suspend (cf. la conclusion du Chapitre 5) et d’autres pour répondre à des questions que ne manqueront pas de soulever les résultats de la mission Cassini-Huygens. En parallèle, un modèle est en cours de développement pour Vénus, en lien avec la mission Venus-Express qui devrait partir prochainement.

La problématique que nous comptons aborder sur Vénus a beaucoup en commun avec celle développée sur Titan ces dernières années. D’abord, une des motivations sera de documenter et d’étudier dans le détail la superrotation atmosphérique. Venus-Express étant en orbite autour de la planète, on peut espérer obtenir plus d’information sur la structure thermique et dynamique de cette atmosphère que sur Titan (où l’on espère disposer quand même de quelques dizaines de survols par Cassini et des résultats de la descente de Huygens).

Avec ses 90 bars de CO2, son effet de serre exceptionnel, ses nuages d’acide sulfurique, son atmosphère en superrotation (l’atmosphère, au niveau du sommet des nuages vers 70 km, tourne 50 à 60 fois plus vite que la surface), Vénus est un objet particulièrement captivant pour qui s’intéresse à la dynamique et à la physique des atmosphères. Après une période d’exploration intensive dans les années 70 notamment, Vénus est un peu tombée dans l’oubli, cédant le pas à Mars et laissant un grand nombre de questions en suspend.

Fig. 6.3 – Photo d’une tempête régionale de poussière sur Mars.

Or, à la fin des années 80, après les dernières missions dédiées à son atmosphère, les chercheurs se sont aperçus qu’on pouvait sonder du côté nuit l’atmosphère profonde de Vénus, sous le voile de nuages, à travers des fenêtres de transparence dans le proche infrarouge (une histoire qui rappelle là aussi Titan). Le survol par les missions Galileo et Cassini a permis pour la première fois de cartographier à haute résolution spatiale cette émission du côté nuit avec les spectro-imageurs NIMS et VIMS. Cette émission est en fait très variable spatialement, les régions sombres étant associées à des régions plus nuageuses.

Rien que pendant ces survols, les observations successives ont permis de déduire des vents à partir du suivi des structures nuageuses. Ces observations semblent également indiquer une variation latitudinale de la quantité de monoxyde de carbone vers 30 km d’altitude.

Venus-Express, en mettant en orbite un spectromètre (PFS) et un spectro imageur (VIRTIS) capables de cartographier l’émission dans ces fenêtres spectrales, offre donc une occasion unique de contraindre la dynamique atmosphérique et d’apporter en particulier des éléments clefs pour notre compréhension du phénomène de superrotation atmosphérique.

Comme pour Titan, aucun élément tangible ne permet en effet d’affirmer que le mécanisme de Gierasch, responsable de la superrotation dans le modèle, est bien à l’œuvre dans l’atmosphère de Vénus. L’atmosphère de Vénus est-elle dominée par de grandes cellules de Hadley ? Les ondes planétaires transportent-elles le moment cinétique vers l’équateur ? Quelle est l’importance des mélanges verticaux turbulents ou convectifs ? Autant de questions auxquelles la mission Venus-Express devrait permettre de nous apporter des éléments de réponse tout à fait nouveaux.

Surtout, la plupart des observations disponibles jusque-là concernait la couche externe des nuages, très particulière parce que c’est celle qui bloque l’essentiel du rayonnement solaire. Grâce à Venus-Express, nous aurons donc accès à des données déterminantes pour la circulation, en-dessous de cette couche “superficielle”. Le suivi des nuages du côté nuit devrait permettre de contraindre le vent zonal moyen et sa variabilité, la circulation méridienne, et, on espère aussi les ondes transitoires. Les observations de la composition vers 30 km (CO, OCS, H2O, D/H, SO2), si elles font apparaître des variations latitudinales des constituants, devraient également pouvoir être interprétées, comme pour Titan, en termes de circulation méridienne moyenne, sous réserve que soient développés des modèles de chimie transport appropriés.

J’espère aussi pouvoir revenir dans les années qui viennent sur une version du modèle développée lors de ma thèse et rapidement évoquée dans le chapitre sur Titan : le modèle à 19 paramètres. Ce modèle était d’ailleurs au cœur de mon projet de recherche pour le CNRS, avant que je me laisse avaler par la modélisation terrestre et le transport des espèces traces. Si je n’ai pas réalisé ce programme, c’est avant tout histoire de temps et d’arbitrage. Mais il est vrai aussi que l’utilisation sur des planètes sans eau de paramétrisations de la couche limite aussi peu physiques que celles dont nous disposions à l’époque (sur une planète sans eau, les ajustement convectifs et autres termes de contre-gradients jouent à plein) me posait problème. Le modèle du thermique vient donc compléter ce modèle en un modèle cohérent et physique d’une atmosphère planétaire sans changement de phase.

Je suis convaincu qu’un tel modèle peut s’avérer extrêmement utile, y compris dans le cadre de l’étude du changement climatique sur Terre. Il est important en effet, en parallèle de la modélisation lourde (dite intégrée) du climat terrestre – sur laquelle nous continuerons à travailler à l’IPSL – de développer des approches simplifiées qui permettent de décortiquer les mécanismes en jeu et d’avancer dans notre compréhension du système climatique. La modélisation idéaliséeà 19 paramètres ainsi peut-être que la modélisation bidimensionnelle du climat (comme on l’a menée sur Titan et comme certains la développent actuellement au CNRM où à l’université de Chicago) sont des voix que je compte également explorer dans cette perspective.

Annexe A

Lexique (jargon et acronymes)

Analyses météorologiques : champs météoriques produits par les centres de prévision météorologique. Ces champs sont en général obtenus en corrigeant un modèle de prévision avec des observations (assimilation). L’analyse est ensuite utilisée comme état initial d’une simulation de prévision.

ASE : Agence Spatiale Européenne. ARM : Atmospheric Radiation Measurement Program, avec notamment un grand site d’observation

dans les grandes plaines de l’Oklaoma. CAPE : Convective Available Potential Energy (énérgie potentielle disponible pour la convection). CEA : Comissariat à l’Energie Atomique. CESR : Centre d’Etude Spatiale des Rayonnements, Observatoire Midi-Pyrénées, Toulouse. CNES : Centre National de d’Etudes Spatiales. CNRM : Centre National de Recherches Météorologiques, Meteo-France, Toulouse. CNRS : Centre National de la Recherche Scientifique. ECMWF : European Centre for Medium-Range Weather Forecasts. Ou le Centre Européen pour les

Prévisions Météorologiques à Moyen Terme. ERA40 : le dernier jeu de réanalyses du ECMWF portant sur la période 1957–2001 (le 40 faisant

référence au nombre d’années). ESQUIF : le programme d’Etude et Simulation de la QUalité de l’air en Ile de France s’est déroulé

sur deux ans et avait pour but de documenter les processus et chimiques conduisant à des pics de pollutions dans cette région.

EUROCS : EUROpean Cloud Systems, un programme du 5e PCRD. GIEC : le Groupe d’Experts Intergouvernemental sur l’Evolution du Climat est une organisation qui

aété mise en place en 1988,à la demande du G7 (groupe des 7 pays les plus riches : USA, Japon, Allemagne, France, Grande Bretagne, Canada, Italie), par l’Organisation Météorologique Mondiale et par le Programme pour l’Environnement des Nations Unies. Son appellation anglaise est IPCC : Intergovernmental Panel on Climate Change.

INCA : Module de INtéractif pour la Chimie et les Aérosols développé par Didier Hauglustaine

(LSCE) pour être couplé à LMDZ. IPSL : l’Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL) est une fédération de 6 laboratoires de recherche de la

région parisienne concernés par les sciences du climat et de l’environnement.

LESIA : Laboratoire d’Etudes Spatiales et d’Instrumentation Astrophysique. Observatoire de Paris-

Meudon. LGGE : Laboratoire de Glaciologie et de Géophysique de l’Environnement (aucun des G ne se

rapporte à Grenoble qui hébèrge pourtant le laboratoire). LISA : Laboratoire Interuniversitaire des Systèmes Atmosphériques, situé à l’université de Créteil. LMD : Laboratoire de Météorologie Dynamique, unité mixte de recherche du CNRS qui fait partie

de la fédération IPSL. LMDZ : un modèle numérique globale de la circulation générale atmosphérique. Le nom a été

choisi un jour de rigolade en accolant un “Z” pour zoom au nom du laboratoire qui lui donnait naissance. Robert Sadourny était très embêté à l’époque d’utiliser la dernière lettre de l’alphabet avant d’avoir développé une dynamique icosaédrique.

LODYC : Laboratoire d’Océanographie Dynamique et de Climatologie, membre de la fédération

IPSL. LOA : Laboratoire d’Optique Atmosphérique, Université de Lille. LSCE : Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement. Laboratoire du CEA, localisé à

l’Orme des Meurisiers et qui fait partie de la fédération IPSL. MUSCL : pour Monotone Upstream Centered Schemes for Conservative Laws soit en français un

schéma monotone, amont et centré pour des lois de conservation. Une autre appélation des schémas de Van Leer (1977).

MINMOD : un cas particulier de limiteur de pente pour le modèle de Van Leer (celui ou on prend le

minimum du module des pentes voisines). NASA : National Aeronautics and Space Administration. L’agence Spatiale états-unienne. MOZAIC : Programme de mesure systématique de données météorologiques et de certains

constituants chimiques par des avions de lignes. NASA/Ames : Un centre de recherche de la NASA situé à quelques dizaines de kilomètres au sud de

San-Fransisco. NASA/GISS : Goddard Institute for Space Studies. Un laboratoire de la NASA situé à New-York

(Columbia University). NCAR : Le National Center for Atmospheric Research, situé à Boulder, USA. ORCHIDEE : Le modèle des surfaces continentales de l’IPSL. ORCALIM : Le modèle d’océan global du LODYCEE, ORCA, couplé au modèle de glace de mer

LIM développé à l’Université Catholique de Louvain (Belgique). Paramétrisation, paramétrer, paramétriser ... : dans le jargon de la modélisation du climat, on appelle

paramétrisation la modélisation numérique de processus physiques qu’on n’est pas capable de représenter directement à partir d’équations fondamentales de la physique. On est par exemple obligé de paramétriser ou paramétrer les nuages parce qu’ils ont une dimension et qu’il mettent en jeu des processus d’échelle très inférieure à la maille des modèles de climat.

Ré-analyses : on applique les méthodes permettant de produire au jour le jour les analyses météorologiques mais en reprenant un historique de données et en appliquant des outils homogènes de modélisation et d’assimilation. Bien qu’elles soient entâchées d’erreurs, ses ré-analyses sont de plus en plus souvent utilisées comme des observations de la circulation atmosphérique.

\underline{33}

SA : Service d’Aéronomie, laboratoire de recherche de la région parisienne faisant partie de la

fédération IPSL. TICE : Traité d’Interdiction Complète des Essais nucléaires.

34  ANNEXE A. LEXIQUE (JARGON ET ACRONYMES)

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