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Communication incl. Poster: BibTeX citation key:  Philippona
Philippon, N., Doblas-Reyes, F. & Ruti, P. M. 2009. Seasonal reproducibility and predictability of the West African Monsoon in coupled GCMs. Work presented at Third International AMMA Conference, July 20—24, at Ouagadougou, Burkina Faso.
Added by: roussot 2009-10-09 09:03:43    Last Edited by: roussot 2009-11-05 14:48:27
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Categories: Weather to Climatic modelling and forecasting
Keywords: Modelling
Creators: Doblas-Reyes, Philippon, Ruti
Publisher: African Monsoon Multidisciplinary Analyses (Ouagadougou, Burkina Faso)
Collection: Third International AMMA Conference

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Maturity index:  published

 
Abstract
In the framework of the ENSEMBLES FP6 project, an ensemble prediction system based on five different state-of-the-art European coupled model has been developed. This study evaluates the performance of these models for forecasting the West African Monsoon (WAM) at the seasonal time scale. From simulations started the 1st of May of each year and covering the period 1991-2001, the reproducibility and potential predictability of key parameters of the WAM – rainfall, zonal and meridional wind at four levels from the surface to 200 hPa, and specific humidity, in July-September – are assessed. The Sahelian and Guinean rainfall modes of variability are not accurately reproduced: the correlation between observations (from Climate Research Unit database) and the Multi-Model Ensemble Mean is 0.09 and 0.28 respectively. For the Sahelian mode, the correlation is coherent with a low potential predictability (PP) of about ~8%. The predictability of the Guinean mode is higher, ~30 % suggesting a stronger forcing of the sea surface temperature on rainfall variability over this region. Parameters relative to the atmospheric dynamics are much more predictable and reproducible than rainfall. Among them, the first mode of variability of the zonal wind at 200 hPa that depicts the Tropical Easterly Jet, has a PP of 39% and is correlated at 0.79 with its “observed” counterpart (from the NCEP/DOE2 reanalyses). Moreover, models reproduce the cross-correlations between all the atmospheric dynamics parameters and with the Sahelian rainfall in a satisfactory way. In that context, a statistical adaptation of the atmospheric dynamics forecasts, using a linear regression model with the leading principal components of the atmospheric dynamical parameters studied, leads to moderate receiver operating characteristic area under the curve and correlation skill scores that are however much higher than those obtained from the direct model output.
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Dans le cadre du projet ENSEMBLES, un système de prévision d'ensemble a été développé basé sur 5 modèles couples européens. Cette étude évalue la performance de ces modèles pour la prévision saisonnière de la Mousson d'Afrique de l'Ouest. A partir des simulations démarrant le 1er mai sur la période 1991-2001, la prévisibilité et reproducibilité de paramètres clés de la MAO - précipitations, vent zonal et méridien sur 4 niveaux, humidité spécifique en juillet-septembre - sont vérifiés. Les modes guinéen et sahélien de variabilité des précipitations sont incorrectement reproduits: la corrélation entre modes observes (données CRU) et simules par le multi-modèle (moyenne d'ensemble) sont de 0.28 et 0.09 respectivement. Pour le mode sahélien, ceci est cohérent avec une prévisibilité potentielle (PP) faible, de 8%. La PP du mode guinéen est plus élevée, 30%, suggérant un forçage plus important des températures de surface de la mer sur les précipitations de cette région. Les paramètres relatifs à la dynamique atmosphérique ont une prévisibilité potentielle et une reproducibilité beaucoup plus importantes. Par exemple, le 1er mode de variabilité du vent zonal à 200hPa qui décrit le Jet Tropical d'Est, a une PP de 39% et est corrélé à 0.79 avec le mode observe (données NCEP/DOE2). De plus les modèles reproduisent correctement les corrélations entre les différents modes de la dynamique atmosphérique et avec les précipitations sahéliennes. Dans ce contexte, l'utilisation dans un modèle de régression linéaire multiple des modes de variabilité de la dynamique atmosphérique simulée pour prévoir les cumuls saisonniers de précipitations, donne des scores de ROC et de corrélation bien que modestes, plus élevés que l'utilisation directe des cumuls de précipitations simulés.
Last Edited by: roussot