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Batte, L. & Deque, M. 2010. Évaluation des prévisions saisonnières de précipitation du stream 2 d'ENSEMBLES sur l'Afrique de l'ouest pendant la saison estivale. Work presented at Atelier AMMA France 2010.
Added by: Fanny Lefebvre 2010-11-09 12:21:57
 B  
Categories: General
Keywords: Climate, Intraseasonal variability
Creators: Batte, Deque
Publisher: African Monsoon Multidisciplinary Analyses
Collection: Atelier AMMA France 2010

Number of views:  1209
Popularity index:  63.97%
Maturity index:  published

 
Abstract
Dans le cadre du projet européen FP6-ENSEMBLES, cinq centres de recherche européens ont calculé des ensembles de prévisions saisonnières à l'aide de modèles couplés océan-atmosphère sur la période 1960-2005. On se propose ici d'analyser les performances du multi-modèle en prévision saisonnière des précipitations pour la saison juin-juillet-août (mois 2 à 4 de la prévision initialisée en mai) sur l'Afrique de l'ouest. Les prévisions sont comparées aux observations de la base de données Full Data Reanalysis (version 4) du GPCC. La prévision d'ensemble multi-modèle prend en compte les incertitudes liées à l'initialisation des modèles et leurs formulations et paramétrisations. Elle permet d'étudier à la fois une prévision déterministe (moyenne d'ensemble) et probabiliste (en exploitant les différents membres de l'ensemble, après calibration quantile-quantile).

Le calcul de plusieurs scores déterministes (ACC) et probabilistes (RPS, valeur économique dans un modèle coût-pertes) donne un aperçu de la prévisibilité des pluies en Afrique de l'ouest à l'échelle saisonnière et permet de comparer ces cinq modèles européens et le multi-modèle. Ces scores confirment également l'intérêt de l'approche multi-modèle qui améliore le rapport erreur quadratique moyenne – dispersion des ensembles, les corrélations d'anomalies et le RPSS des modèles individuels. Les liens entre les résultats obtenus et la température de surface de la mer (SST) seront également discutés, en regardant comment le multi-modèle reproduit la covariance entre les anomalies de précipitation sur le domaine étudié et les SST globales, ainsi que les liens entre performances du multi-modèle et l'ENSO. On étudiera enfin ces scores sur des domaines moins étendus, en séparant notre domaine « Afrique de l'ouest » en deux sous-domaines « Sahel » et « Golfe de Guinée » pour mieux évaluer les performances du multi-modèle sur ces régions.
Added by: Fanny Lefebvre