\section{Conclusions }

\subsection{Résumé des principaux résultats}

On a donc introduit dans le modèle LMDZ une nouvelle paramétrisation
qui concerne une échelle intermédiaire entre les échelles ``diffuses"
de la couche limite et les échelles de la convection nuageuse.
Cette paramétrisation est inspirée des schémas en flux de masse
de la convection nuageuse mais diffère fortement de ceux-ci par la 
fermeture employée, appuyée ici sur une analyse géométrique des
structures méso-échelles organisées de la couche limite convective.
Cette paramétrisation présente également de fortes analogies avec
le schéma en convection asymétriques de \cite{Plei:92}.
Le flux dans l'ascendance est cependant spécifié très différemment.
Dans le modèle de \cite{Plei:92}, ce flux
est inspirée des approches en similitude avec un profil de vitesse calculé
à partir de la hauteur de la couche limite et des flux en surface.
Ce modèle suppose également que l'ascendance est alimentée uniquement 
par la première couche du modèle.
Comme le modèle en convection asymétrique,
le modèle du thermique
permet de rendre compte de façon relativement physique du 
transport de chaleur en remontant le gradient dans les couches limites
convectives.

Avec la nouvelle paramétrisation, on arrive à reproduire assez fidèlement
les résultats des \LES\ pour des cas de couche limite convective claire.
Chose importante, le modèle permet de bien rendre compte de la sensibilité
du transport
à l'intensité relative des forçages thermique et mécanique de la turbulence.

Le modèle du thermique permet de prédire un certain nombre de 
variables comme la largeur des thermiques, les fluctuations turbulentes
du vent ou de la température dans la couche mélangée.
Les thermiques négligent complètement la composante de turbulence de petite
échelle dans la couche limite.
Cette hypothèse pourrait être levée en utilisant le modèle du thermique
pour advecter l'énergie cinétique turbulente depuis la couche de surface,
en prenant éventuellement en compte la génération de turbulence par
cisaillement sur le bord du panache ascendant.
Un tel raffinement ne sera envisagé que si il répond à des problèmes particuliers.

Certaines améliorations ont été entreprises ou sont envisagées sur le
modèle. 
Le modèle d'origine commençait par calculer les caractéristiques
d'un thermique pour chaque
couche instable pour ensuite les regrouper en un thermique unique.
En fait, on peut en ne changeant que peu les résultats ne calculer
qu'un thermique depuis le début, en se donnant a priori le profil vertical
de l'entrainement vers le thermique (ce profil peut par exemple être
pris comme fonction de $z$ et de $\partial \theta/\partial z$).
On allège ainsi les calculs de façon significative.
Les résultats de la \sec{radon} ont d'ailleurs été obtenus avec
cette version modifiée du schéma (le travail de modification a été effectué
par Catherine Rio).

On pourrait également penser à rajouter un excès de température dans cette
couche d'alimentation, tenant compte de la dispersion des températures
prédite par exemple par la fermeture en diffusion.
Le calcul de cet excès de température pourrait aussi inclure des aspects liés aux
hétérogénéités de surface (albédo, îlots de chaleur).
On pourrait également entraîner de l'air par mélange turbulent
dans la couche mélangée, ce qui aurait tendance à faire décroître
la flottabilité du thermique.
Les comparaisons favorables avec les \LES\ suggèrent soit qu'une tel
calcul ne serait pas opportun soit que les résultats seraient peu
sensibles à une telle sophistication.



Les résultats sont finalement assez frustrants en ce qui concerne le
transport des traceurs. Les simulations donnent des résultats
relativement différents, mais le nombre de degrés de liberté et
le faible nombre de données (en particulier en altitude) sont tels
qu'ils ne suffisent pas à départager les résultats.
La vapeur d'eau, malgré sa source plus complexe, est peut-être finalement
un meilleur traceur que le radon du fait du grand nombre de données disponibles.
A noter également l'importance de la validation simultanée de la météorologie en
surface quand on s'intéresse au transport vertical dans la couche limite.
Dans l'avenir, la combinaison des profils aérosols du SIRTA et
des mesures de vapeur d'eau et éventuellement de CO obtenus
au décollage et à l'atterrissage par un certain nombre d'avions de lignes
dans le cadre du programme MOZAIC, pourrait permettre d'avancer sur ce
point.

On peut également penser dans l'avenir à utiliser de façon beaucoup
plus systématique les traceurs pour valider le comportement des paramétrisations
par rapport aux \LES.
Un tel travail est actuellement entrepris en collaboration entre le LMD
et le CNRM. Les collaborateurs du CNRM devraient en particulier refaire tourner 
les cas de \cite{Ayot:96} avec des traceurs émis dans chaque couche 
\cite[quelque
chose d'analogue au travail de ][sur les matrices de transiliences]{Eber:89}.
C'est aussi une approche qu'on compte promouvoir dans le cadre du projet
AMMA d'étude de la mousson africaine.

Pour les \LES, il serait également particulièrement intéressant d'effectuer
des analyses en composites d'évènements chauds
similaires à celles réalisées par \cite{Will:92}
pour les observations avions.




\subsection{Les nuages}

L'étape suivante du travail sur la paramétrisation concerne les nuages.
Les rétroactions nuageuses sont à l'heure actuelle une des
plus grandes sources d'incertitude des modèles de climat.
On sait aussi que ces modèles de climat soufrent encore souvent de gros défauts
concernant la représentation des nuages.

Il est couramment admis par exemple que les modèles de climat
on tendance à sous-estimer la couverture nuageuse basse et moyenne
(même si les jeux de données sont souvent insuffisant pour quantifier
une telle allégation).
Une intercomparaison récente de modèles basée sur l'utilisation
du simulateur
de radiances ISCCP\footnote{
ISCCP est une base de données de nuages construite à partir
des images infrarouges des satellites géostationnaires.
Pour comparer les résultats de modèles à la base de données,
on simule les radiances satellites à partir des champs météorologiques 
du modèle.}, à la quelle le modèle LMDZ4 a participé  \cite[]{Zhan:04},
confirme en tous cas la grande dispersion des modèles.

Le modèle du thermique est a priori particulièrement adapté à la
simulation des cumulus de couche limite.
Un travail dans cette direction a déjà commencé.
On a notamment essayé de simuler les cas de cumulus montrés sur la 
\fig{sirta}.
Plusieurs sophistications du modèle peuvent être envisagées pour ce faire.
D'abord, on peut, comme pour la convection profonde, coupler le
schéma de nuages au modèle du thermique.
\def\q{q}
\def\qt{\ave{q}}
\def\qti{{q_t}_{\mbox{n}}}
\def\qci{{q_c}_{\mbox{n}}}
\def\qc{{q_c}}
\def\qs{{q_{\mbox{sat}}}}
Comme on l'a rapidement expliqué dans la présentation de la partie
physique de LMDZ,  la fraction nuageuse, $f$, et le contenu en eau condensé,
$\qc$,
du nuage étaient précédemment prédits dans le modèle à
partir de l'eau totale dans la maille, $\qt$, et de l'eau à saturation,
$\qs$ (calculée à partir de la température à grande échelle), en utilisant
une distribution de probabilité de forme imposée
$P(\q)$ pour la distribution sous-maille de l'eau totale.
Avec ces notations, la fraction nuageuse (fraction de la maille où l'eau
totale dépasse la saturation) est donnée par
\begin{equation}
f=\int_{\qs}^{\infty} P(\q)d\q
\end{equation}
Le contenu en eau condensée de la maille vaut pour sa part
\begin{equation}
\qc=\int_{\qs}^{\infty}(\q - \qs) P(\q)d\q\label{eq:qc}
\end{equation}
Dans la formulation originale de \cite{LeTr:91}, la distribution
sous maille d'eau totale $P(q)$ est prescrite à parti d'une distribution 
carrée de largeur $\sigma=r\qt$ autour de $\qt$ où $r$ est un paramètre
imposé.

Au cours du réglage du modèle de climat, et après l'introduction du
modèle d'Emanuel pour la convection profonde, on a modifié ce schéma
en suivant le travail de \cite{Bony:01}. D'une part, on remplace les
distributions carrées par des fonctions log-normales généralisées bornées
en zéro. Ainsi bornées, ces fonctions présentent une asymétrie vers les 
valeurs positives, et cette asymétrie est d'autant plus grande
que le rapport $r=\sigma/\qt$ (où $\sigma$ est comme précédemment la
largeur de la distribution) est grand.
Des grandes valeurs de $r$ correspondent donc à la fois à une grande
dispersion des humidités et à une forte asymétrie positive. C'est typiquement
ce qui est observé dans les cumulus qui présentent des humidités
très fortes mais sur une étendue relativement faible, au milieu
d'un environnement très sec.
Le deuxième grand changement consiste à ne plus imposer la largeur de la
distribution mais à la calculer en partant de l'eau nuageuse prédite
par la paramétrisation de la convection.
Ici, typiquement, on prendra pour $\qc$ la valeur de $\hat{q}-\qs$
ou $\hat{q}$ est l'eau totale dans le thermique et on en déduira
le paramètre de largeur de la distribution nuageuse en inversant
l'\eq{qc}.
L'introduction de ce couplage pour le schéma de convection d'Emanuel
a joué un rôle déterminant dans l'amélioration
de la représentation des forçages radiatifs dans le modèle LMDZ.
Les premiers tests de couplage avec le modèle du thermique sont 
également encourageants.

La deuxième modification possible en présence de nuages concerne la 
fermeture. L'idée la plus simple serait de remplacer la CAPE sèche 
par une CAPE humide (on tient compte du dégagement de chaleur latente
dans le calcul de la flottabilité).
Mais se pose alors immédiatement la question de la transition vers la
convection profonde et de l'articulation avec les paramétrisations
utilisées pour cette convection.
En effet, la fermeture du modèle du thermique est basée sur une image 
de la couche limite convective très éloignée des images de la convection
profonde où les processus de condensation, les descentes précipitantes
ou les fronts de rafales créés devant les proches froides
jouent un rôle déterminant.
Des tests on commencé dans le modèle de circulation pour regarder
l'articulation entre le modèle du thermique et
la paramétrisation de la convection profonde. On revient sur ces aspects 
dans la conclusion générale du document.

\subsection{Utilisation du modèle zoomé et guidé}

\begin{figure}
\begin{center}
$\includegraphics[angle=-90,width=13cm]{\local/FIGURES/OLIVIA/C/T0b.eps}$
\end{center}
\caption{Evolution de la température près de la surface à Trappes
pour des simulations guidées et zoomées avec différentes
versions du modèle. Les simulations sont comparées à deux jeux de
données~: les températures extraites des réanalyses ERA40 (et des
analyses opérationnelles pour 2003 et 2004) et  températures à
2~m à Trappes. \label{fg:olivia1}}
\end{figure}

Pour clore ce chapitre, soulignons le potentiel qu'offre pour le travail
sur les paramétrisations la version guidée et zoomée du modèle.
Pour illustrer davantage ce point, on montre des simulations
réalisées par \cite{Coin:06} avec la configuration
de grille présentée plus haut et avec différentes versions du
modèle.
Ces simulations étaient réalisées pour valider et ajuster une version
régionale de LMDZ adaptée à l'étude des paramétrisations au SIRTA
et à la surveillance de l'environnement.

Les simulations sont effectuées sur une période de 6 ans entre 1998
et 2004.
Pour le vent, l'humidité relative et la température,
les constantes de temps de rappel sont fixées à 30 minutes à l'extérieur
du domaine zoomé et 10 jours à l'intérieur afin de laisser le maximum de
degrés de liberté au modèle dans la région d'intérêt et éviter les
dérives à l'extérieur.\footnote{Il faut prendre en fait une constante de temps
un peu plus grande pour l'humidité relative (ici 3h) à l'extérieur du domaine
zoomé pour des raisons numériques non élucidées.}
On montre tout d'abord sur la \fig{olivia1} l'évolution simulée de la
température à 2~m à Trappes pour les années 2000 à 2004.
On voit que le modèle surestime de façon significative le cycle 
saisonnier, avec des températures trop chaudes de 5 degrés environ
l'été.
Chose intéressante à noter, ce biais est tout à fait similaire à
celui observé dans le modèle climatique standard qui surestime 
largement les températures estivales sur les continents de l'hémisphère nord.
On retrouve ce biais chaud estival pour toutes les simulations montrées
ici, en utilisant la couche limite originale du LMD (LMD) ou le modèle
du thermique couplé à MY (MY+TH), en utilisant le schéma de Tiedtke (TI)
ou d'Emanuel (KE) pour la convection profonde, ou encore en utilisant
le modèle de sol en saut d'eau (BUCKET) ou le modèle ORCHIDEE.
On voit cependant que l'utilisation du modèle BUCKET aboutit à un cycle
saisonnier moins en phase.


\begin{figure}
$\includegraphics[angle=-90,width=8cm]{\local/FIGURES/OLIVIA/C/T3b.eps}
\includegraphics[angle=-90,width=8cm]{\local/FIGURES/OLIVIA/C/T4b.eps}$
$\includegraphics[angle=-90,width=8cm]{\local/FIGURES/OLIVIA/C/q3b.eps}
\includegraphics[angle=-90,width=8cm]{\local/FIGURES/OLIVIA/C/qsol0b.eps}$
\caption{Cycle saisonnier moyen de la température moyenne à 2~m,
de l'amplitude du cycle diurne de la même température (en fait l'écart-type 
des températures sur la journée) et de l'humidité relative.
Le dernier graphique montre l'évolution du contenu en eau du sol
sur les 5 dernières années de simulation.\label{fg:olivia2}}
\end{figure}

Ce comportement est bien visible si on regarde le cycle saisonnier
moyen de la température (en haut à gauche de la \fig{olivia2}).
Ce comportement est fortement corrélé à celui de l'humidité relative.
On voit en effet que la surestimation des températures estivales est
associée à une trop grande sécheresse.
Le comportement spécifique
du modèle en saut d'eau s'explique aussi à partir de l'humidité.
En hiver et au début du printemps, quand le bilan précipitation moins
évaporation est positif, le sol est gorgé d'eau et le modèle surestime
l'évaporation (égale à l'évaporation potentielle dans ces conditions).
Les températures sont donc trop froides.
Quand le bilan devient négatif, le sol se vide rapidement et on retrouve
finalement en août un air aussi sec et aussi chaud que dans les simulations
avec ORCHIDEE.
On voit en fait que le contenu en eau du sol est
au plus de l'ordre de quelques
millimètres l'été (en bas à droite de la figure) alors qu'on a vu dans les
tests plus haut qu'il fallait conserver des humidités de l'ordre
de 10~mm en août avec la formule utilisée dans le modèle BUCKET.

Le phasage saisonnier est meilleur quand on utilise
ORCHIDEE. Cependant, le modèle n'arrive pas à suffisamment évaporer
l'été, malgré un contenu en eau qui est loin de s'annuler.
Le modèle ORCHIDEE contient en fait
deux réservoirs d'eau. Un réservoir superficiel
et un réservoir profond. C'est le contenu de ce dernier qui est montré sur
la figure. Il semble que la capacité à évaporer l'eau stockée 
dans ce réservoir profond soit très insuffisante dans le modèle.

On voit que le modèle a suffisamment de liberté pour véritablement évaluer
les paramétrisations du modèle de climat.
A noter que des rétroactions complexes du modèle
complet de climat sont ici mises en jeu. Par exemple, la surestimation
de l'humidité en hiver avec le BUCKET aboutit à des pluies plus
importantes qui renforcent en retour l'humidité du sol.
On voit aussi que le modèle, même biaisé, permet de retrouver des éléments
de la variabilité inter-annuelle comme la canicule de 2003. On peut donc
envisager de décortiquer certains des mécanismes mis en jeu avec cet outil.

En attendant de disposer d'un modèle de surface plus performant
(le modèle à dix couches développé par Patricia De Rosnay devrait
être testé prochainement), on compte imposer un cycle saisonnier de l'humidité
du sol pour éviter les gros biais saisonniers montrés ici.
Cette étape est essentielle si l'on veut travailler plus finement sur la dynamique
de la couche limite et des nuages associés, en tirant avantage de
l'instrumentation sophistiquée installée au SIRTA (mesures météo classiques,
mat, radiomètres, lidars, radars).


