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StraDyVariUS

ANR · 2013

StraDyVariUS — Stratosphère: Dynamique et Variabilité, Utiliser notre compréhension pour trouver des Solutions aux biais persistents des modèles

Financement : 439 856 €

4 partenaires

Fiche du financeur ↗

La plupart des modèles de climat incluent aujourd'hui une stratosphère, et ont un sommet entre 70 et 100km. Il y a plusieurs raisons à cela: il est nécessaire de bien décrire la couche d'ozone; il faut évaluer l'impact radiatif de l'eau stratosphérique; enfin la stratosphère a un impact significatif sur le climat au sol. Malgré ces efforts passé, il reste cependant trois principaux défis scientifiques. A. La variabilité de la stratosphère dans les régions équatoriales est dominée par l'Oscillation Quasi Biennale (QBO en anglais), un oscillation pilotée dynamiquement par une très large gamme d'ondes excitées par la convection dans la troposphère équatoriale. La plupart des modèles ne simulent pas la QBO. B. Le lent transport de l'air stratosphérique depuis la tropopause tropicale vers les régions extra-tropicales est cruciale pour la distribution de constituants tels que l'ozone ou la vapeur d'eau. Aujourd'hui, les tendances de cette circulation dans les observations contredisent en partie les tendances simulées par les modèles. Cela pose une question majeure sur notre compréhension du changement climatique dans la stratosphère. C. La stratosphère extra-tropicale est dominée chaque hiver par le vortex polaire. Son évolution est ponctuée par des réchauffements stratosphériques soudains (SSWs en anglais) résultant d'interactions non linéaires entre ondes et écoulement moyen. Les modèles font encore des erreurs dans la simulation de ces évènements, notamment ils reproduisent mal le réchauffement final précurseur de la fin du vortex au printemps. C'est trois défis sont liés à des difficultés à comprendre et simuler la dynamique, et de manière cruciale les interactions ondes-écoulement moyen. Les solutions ne viendront pas de la modélisation seulement, mais résulteront aussi d'une amélioration de notre compréhension de ces phénomènes et d'analyses d'observations innovantes. Parmi les ondes impliquées, les ondes de gravité posent le plus de problèmes, car elles ont des échelles très courtes et sont donc difficiles à observer et à modéliser. La force de notre projet est liée à plusieurs facteurs: - Nous avons contribué à l'obtention de bases de données in situ uniques au monde pour l'analyse des ondes. Notre équipe inclut certains « PI » de ces observations (ballons stratosphériques à longue durée de vol, réseau de lidars pour la détection des changements de la composition atmosphérique). - Nous équipe a une très forte expertise en modélisation puisqu'elle inclut les chercheurs ayant étendu les modèles de l'IPSL et du CNRM à la stratosphère. Elle a aussi développée une paramétrisation stochastique des ondes de gravité, ce qui a permis au modèle de l'IPSL de simuler une QBO. - La circulation de Brewer-Dobson est très lente et donc difficile à diagnostiquer. Notre équipe a une expertise solide dans le diagnostique de cette circulation, en particulier via l'utilisation de techniques Lagrangiennes. Nous sommes donc en position stratégique pour comparer cette circulation entre les modèles et les observations. - Notre projet rassemble des acteurs clefs des institutions françaises impliquées dans la modélisation de la stratosphère. En partageant nos efforts de recherche et de développement, nous augmenterons nos chances de réussite. Ces collaborations bénéficieront aussi de la complémentarité des objectifs des deux institutions (prévision météorologique au CNRM, climat à l'IPSL). Ce projet vise donc à former une équipe couvrant un éventail très large de compétences afin de progresser dans les observations, la compréhension et la modélisation de la stratosphère. Il découlera de ce projet une amélioration significative des modèles de climat français, et un renforcement du positionnement de notre communauté sur les études du climat et de la couche d'ozone.

Structures participantes de Université Paris-Saclay

Provenance des données

Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.