Extrêmes climatiques - les vagues de chaleur au printemps sahélien

Climatic extremes - heat waves during the sahelian spring

• Auteur / Autrice : Jessica Barbier
• Direction : Françoise Guichard, Dominique Bouniol
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Océan, atmosphère, climat
• Date : Soutenance le 15/12/2017
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l’univers, de l’environnement et de l’espace (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Groupe de Météorologie Expérimentale et Instrumentale (Toulouse)
• Jury : Président / Présidente : Michel Déqué
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Françoise Guichard, Dominique Bouniol, Amadou Thierno Gaye, Frédéric Hourdin
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cyrille Flamant, Vincent Moron

Mots clés

Mots clés contrôlés

Temps (météorologie) -- Prévision

Population

Changements climatiques -- Adaptation

tendances

Printemps

Influence

Sahel

Vagues de chaleur

Mots clés libres

Vague de chaleur

Sahel

Printemps

Température

Tendance

Heat wave

Sahel

Spring

Temperature

Trend

Résumé

Les vagues de chaleur sont encore peu documentées au Sahel, malgré un impact très fort sur les populations. L'objectif de cette thèse est d'apporter de nouvelles connaissances et une meilleure compréhension des processus et mécanismes mis en jeu dans les vagues de chaleur au Sahel au printemps. L'étude se structure autour de trois axes : (i) la détection des vagues de chaleur, (ii) la documentation de leurs caractéristiques morphologiques, dynamiques et thermodynamiques ainsi que leurs tendances climatiques et (iii) la compréhension des processus et mécanismes en jeu lors de ces événements. Dans un premier temps, une nouvelle méthodologie d’identification des vagues de chaleur, définies ici comme une forte augmentation de la température à des échelles synoptiques à intra-saisonnières, a été développée. Cette définition permet de détecter des vagues de chaleur « météorologiques », associées au temps sensible et qui constituent un véritable enjeu pour la prévision. La détection repose sur trois étapes : (i) un filtrage sélectionne les échelles souhaitées, ici synoptiques à intra-saisonnières ; (ii) les valeurs extrêmes des anomalies de températures ainsi calculées sont conservées, grâce à un seuil limite fixe égal au quantile Q90 ; et (iii) une contrainte morphologique est finalement appliquée pour identifier les événements de grande échelle cohérents dans le temps et l’espace. Par ailleurs, les températures maximales (Tmax) et minimales (Tmin) sont considérées séparément car leurs fluctuations résultent de processus distincts. Cette méthodologie a été appliquée à plusieurs types de jeux de données : un produit basé sur des observations locales (BEST), trois réanalyses météorologiques (ERA-Interim, NCEP2 et MERRA) et des simulations climatiques (CMIP5). Les vagues de chaleur détectées sont ensuite documentées en termes de caractéristiques morphologiques et thermodynamiques, et leurs tendances climatiques sont analysées. L’occurrence de ces événements se concentre particulièrement en début de printemps, et la tendance à la hausse de leurs températures s’explique principalement par le réchauffement moyen au Sahel. Les biais moyens de température dans les simulations, atteignant plus de 5°C dans certaines simulations climatiques, expliquent la plus grande partie des erreurs sur les températures des vagues de chaleur. Les événements détectés dépendent aussi de la méthodologie utilisée, c’est pourquoi nos résultats sont comparés avec ceux obtenus à partir d’autres méthodologies communément utilisées dans la littérature. Les processus et mécanismes mis en jeu lors des vagues de chaleur sont ensuite étudiés. Au printemps, les sols sont secs et le flux de chaleur latente très faible. Les vagues de chaleur détectées sur les Tmax sont anormalement sèches, celles en Tmin anormalement humides. Une dépression est présente lors des deux types d’événements et centrée sur la zone impactée. Les vagues de chaleur diurnes sont associées à un vent de nord-ouest alors que les vagues de chaleur nocturnes correspondent à un vent de sud-ouest, qui favorise l’advection d’humidité par le flux de mousson. La vapeur d’eau joue un rôle majeur sur les vagues de chaleur nocturnes, amplifiant l’effet de serre de l’atmosphère. Une première analyse indique que les vagues de chaleur détectées en Tmax ne sont pas associées à des couches limites plus profondes. Ces résultats soulignent qu’au Sahel, les vagues de chaleur sont associées à des mécanismes différents de ceux observés dans d’autres régions du monde, comme en Europe, où les vagues de chaleur font souvent intervenir des conditions anticycloniques et un assèchement des sols. La méthodologie a été finalement adaptée à la prévision des vagues de chaleur en temps réel et implémentée sur le site Internet http://acasis.sedoo.fr/. Ce travail a permis de suivre et prévoir en temps réel les vagues de chaleur impactant l’Afrique de l’ouest pendant les printemps 2016-2017.

Heat waves are still undocumented over the Sahel, despite great consequences over the population. This PhD aims at improving the knowledge of Spring Sahelian heat waves, together with a better understanding of the processes and mechanisms operating during those events. The work is organized in three parts: the first one on the heat waves detection, the second one on their morphological, dynamical and thermodynamical characteristics as well as their climatological trends and the third one on the understanding of the processes and mechanisms involved in these events. First, a new methodology has been developed to detect heat waves, defined as synoptic to intraseasonal fluctuations of temperature. This definition allows the identification of “meteorological” heat waves, which are an important issue for weather forecast. The new methodology involved three steps: (i) a temperature filtering to select specific temporal scales; (ii) the determination of a temperature thresholds (90th percentile) and (iii) finally the application of a morphological constraint. This methodology was applied separately to the maximum (Tmax) and minimum (Tmin) temperatures, as the mechanisms that drive their fluctuations are distinct. The method was used with several types of datasets: one based on local observations (BEST), three meteorological reanalyses (ERA-Interim, NCEP2 and MERRA) and on several climate model CMIP5 simulations. The detected heat waves are then documented in terms of morphological and thermodynamic characteristics and in terms of trends over the past sixty years. From March to July, the further into the season, the shorter and the less frequent the heat waves become, and from 1950 to 2012, these synoptic to intraseasonal heat waves do not tend to be more frequent but they become warmer. This trend follows the long-term trend of temperature over the Sahel. Simulation temperature biases, which can reach more than 5°C in some climate simulations, explain most of the spread in the temperatures of the detected heat waves. Finally, the method used to define heat waves has an impact on the events, thus a comparison with other methodologies was carried out. Physical mechanisms involved in heat waves are then analyzed. During the Sahelian Spring, the soil is dry and the latent heat flux is very low. Daytime heat waves are abnormally dry, whereas nighttime events are abnormally humid. A depression is involved in both cases, located over the heat wave region for the Tmax heat waves and a larger-scalenorthward depression for the Tmin heat waves. North-easterly winds are predominant for the Tmax events, while south-westerly winds prevail during the Tmin events thus strengthening the moist air advection from the monsoon flow. The water vapor plays a major role on the nighttime heat waves via an enhanced greenhouse effect. Observations also highlight that boundary layers are not deeper during daytime heat waves. In Europe, heat waves are often associated with anticyclonic conditions, stronger sensible heat fluxes and deeper boundary layers: Sahelian heat waves are then associated with different mechanisms. The heat wave detection was adapted to numerical weather forecast and implemented on the website http://acasis.sedoo.fr/. It has allowed to monitor and forecast in real-time West Africa spring heat waves in 2016 and 2017.