Dans le système climatique tropical, deux phénomènes donnent le ton : la MJO avec une période de quelques dizaines de jours et l'ENSO avec une période de plusieurs années. Leur lien était soupçonné depuis longtemps, mais sa modélisation était difficile en raison de la différence d'échelles. La plupart des modèles conceptuels se concentraient sur les El Niño du Pacifique oriental, tandis que les modèles de circulation générale souffraient de biais dans la convection tropicale. Ce travail se tient à l'écart : dans les archives voisines, on trouve des études sur la prévision d'El Niño, le tapis roulant océanique et les neutrinos, mais il n'y a presque pas de voisins directs sur la modélisation couplée MJO-ENSO. Ce modèle comble le fossé entre les schémas conceptuels simples et les modèles opérationnels lourds.
Les auteurs ont assemblé un système de trois blocs. L'atmosphère intrasaisonnière est décrite par un modèle squelette de la MJO, où l'humidité et l'activité convective forment un oscillateur non linéaire. L'atmosphère interannuelle suit le modèle de Matsuno-Gill, et l'océan est régi par les équations des eaux peu profondes avec l'approximation des ondes longues. La température de surface de l'océan évolue sous l'effet de la rétroaction par le thermocline et de l'advection zonale, l'intensité de l'advection dépendant d'une variable décennale I qui symbolise la force de la circulation de Walker. La variable décennale obéit elle-même à un processus stochastique simple. Le couplage entre les blocs est bidirectionnel : le vent intrasaisonnier entre dans la tension de frottement du vent, et l'activité convective interannuelle ainsi que la chaleur latente modulent les coefficients stochastiques du modèle intrasaisonnier. Toutes les équations sont projetées sur le premier mode méridional, ce qui réduit le problème à une dimension en longitude. Le modèle est résolu numériquement, et pour la comparaison avec les observations, on utilise les données GODAS, ERSSTv5, la réanalyse NCEP-NCAR et les OLR de la NOAA.
Le modèle reproduit la diversité observée de l'ENSO : les événements du Pacifique oriental (modérés et extrêmes), ceux du Pacifique central, les mixtes, ainsi que les El Niño et La Niña pluriannuels. Les fréquences des événements sur 71 ans sont proches des observations : 35.0 contre 24 pour tous les El Niño, 18.6 contre 14 pour ceux du Pacifique oriental, 16.4 contre 10 pour ceux du Pacifique central, 3.4 contre 4 pour les extrêmes. Les distributions de la température de surface de l'océan dans les régions Niño 4, 3.4 et 3 ont la bonne asymétrie : négative dans Niño 4 et une queue lourde positive dans Niño 3. Les spectres de puissance montrent des périodes dominantes de 2 à 7 ans, et la variabilité saisonnière atteint son pic en hiver. Pour la MJO, le modèle reproduit le pic de puissance dans la bande intrasaisonnière (30 à 90 jours) et la concentration de l'énergie sur les faibles nombres d'onde, ce qui correspond à une vitesse de propagation d'environ 5 m/s. Les événements de vent (rafales d'ouest et d'est) ont la bonne saisonnalité et la bonne répartition spatiale, avec un maximum dans l'ouest du Pacifique. Le modèle reproduit également les corrélations retardées entre l'indice Niño 3.4 et les variables atmosphériques, y compris le déplacement vers l'est de l'activité de la MJO pendant El Niño.
Ce travail se distingue des voisins des archives en ce qu'il réunit pour la première fois trois échelles dans un modèle intermédiaire simple et reproduit tout le spectre de la complexité de l'ENSO, et non seulement certains types d'événements. Les travaux voisins concernent la prévision d'El Niño ou la circulation océanique, mais ne construisent pas de couplage bidirectionnel explicite MJO-ENSO avec modulation décennale. Ce modèle montre que la variabilité décennale de la circulation de Walker est nécessaire pour obtenir des fréquences réalistes des événements extrêmes : avec un I fixe, les El Niño extrêmes disparaissent presque. L'importance des bruits dépendant de l'état est également confirmée : si on les remplace par des bruits additifs, les distributions de la température de surface de l'océan deviennent gaussiennes et le nombre de MJO extrêmes diminue.
Le modèle peut être utilisé pour étudier la prévisibilité de la MJO et de l'ENSO, notamment pour évaluer l'importance de résoudre explicitement la MJO dans les systèmes de prévision. Grâce à son efficacité computationnelle, il permet de générer de longues séries temporelles pour l'analyse des événements rares et la réponse aux perturbations climatiques. Une synergie avec les modèles opérationnels est possible via l'assimilation de données multimodèles pour corriger les erreurs. Le modèle peut aussi servir de source de données d'apprentissage pour les méthodes de machine learning en climatologie.
Les résultats auront un impact sur la prévision saisonnière, l'évaluation des risques climatiques et la compréhension des téléconnexions de l'ENSO. Le modèle peut être utile pour développer des schémas de prévision statistiques et pour entraîner des réseaux de neurones.
On prévoit d'utiliser le modèle pour étudier la prévisibilité statistique de la MJO et de l'ENSO, ainsi que la réponse du système aux changements de l'état climatique de fond.
En climatologie, la question des mécanismes qui déterminent la diversité de l'ENSO et sa variabilité aux échelles décennales reste ouverte. Ce modèle propose un mécanisme concret : la modulation de l'advection zonale par la circulation de Walker. Un autre problème ouvert est le rôle du bruit stochastique dans la génération des événements extrêmes ; ce travail montre que les bruits dépendant de l'état sont nécessaires pour une statistique réaliste.
Cette section s'adresse à l'auteur du travail et à ses collègues. Les travaux voisins ont été trouvés par une recherche sémantique dans notre archive, et non par correspondance de mots. Nous n'évaluons pas : nous montrons le champ autour.
Ce que fait ce travail
Les auteurs ont construit un modèle couplé intermédiaire qui relie la dynamique intrasaisonnière de la MJO, la dynamique interannuelle de l'ENSO et la variabilité décennale de la circulation de Walker. Le modèle reproduit la diversité des événements El Niño, les distributions non gaussiennes de la température de surface de l'océan, le cycle saisonnier et les statistiques clés de la MJO, y compris les rafales de vent.
Où est sa force
Le modèle relie efficacement trois échelles de temps et reproduit à la fois la diversité de l'ENSO et la nature stochastique de la MJO, offrant une plateforme peu coûteuse en calcul pour des simulations longues et la génération de données.
Vers où avancer
À essayer
Pourquoi cela peut compter
Un tel modèle peut servir de pont entre les schémas conceptuels et les modèles climatiques complets, fournissant un outil rapide pour étudier les mécanismes d'interaction entre la MJO et l'ENSO et pour tester des hypothèses sur la prévisibilité et la variabilité.
Travaux voisins dans notre archive
L'archive est vide autour de ce travail : l'analyse la plus proche n'est qu'à 0.52, contre 0,64 d'ordinaire. Il semble qu'on ait peu foré à côté.
Le modèle reproduit des super-El Niño retardés, semblables à l'événement de 2014-2015, où de fortes rafales de vent d'est ont temporairement freiné la croissance du réchauffement, puis des rafales d'ouest l'ont poussé jusqu'à l'extrême.
Dans le roman de Kim Stanley Robinson, « Le Ministère du futur », les événements climatiques extrêmes, y compris les vagues de chaleur et les inondations, sont liés à des modifications de la circulation tropicale. Bien qu'il n'y ait pas de description directe de la MJO-ENSO, l'idée que de petites perturbations atmosphériques peuvent déclencher des conséquences globales fait écho au mécanisme de déclenchement d'El Niño par les rafales de vent.