Paramétrisation (modèle atmosphérique)

La répartition des données dans les modèles météorologiques en 2019 varient en général de 5 à 30 km et ceux climatiques peuvent aller jusqu'à 300 km. La formation de nuages à grande échelle (de type nimbostratus) dépend d'un soulèvement de la masse d'air à grande échelle, elle peut donc être résolue explicitement par ces modèles. Cependant, un cumulus typique a des dimensions de moins de 1 kilomètre et seule une grille à une échelle plus fine peut le représenter physiquement par les équations du mouvement des fluides atmosphériques. Par conséquent, les processus qui génèrent ces nuages sont paramétrés par des processus plus ou moins sophistiqués selon la grille du modèle.

Une paramétrisation simple est utilisée lorsque l'humidité relative atteint une valeur prescrite : plutôt que de supposer que les nuages se forment à 100 % d'humidité relative, la fraction nuageuse peut être associée à une humidité relative d'au moins 70 % pour les nuages de type stratus et de 80 % pour les nuages convectifs, reflétant à l'échelle de la sous-grille les variations de distribution des nuages dans le monde réel^[2]. Certaines parties du paramétrage de la précipitation incluent le taux de condensation, les échanges d'énergie liés au changement d'état de la vapeur d'eau en gouttes liquides et la composante microphysique qui contrôle le taux de changement de la vapeur d'eau en gouttelettes d'eau^[3].

Les premières simulations numériques étaient ainsi très grossières pour les nuages cumulatifs : lorsqu'une colonne d’air à un point de grille du modèle était instable, c’est-à-dire que la couche inférieure du modèle était plus chaude que celle la surplombant, la particule d'air inférieure se trouvait soulevée au niveau supérieur. S'il y avait la saturation de la vapeur d'eau désirée d'après les calculs lors du processus, du nuage était généré dans le modèle.

Des schémas plus sophistiqués ajoutèrent graduellement des améliorations, en reconnaissant que seules certaines parties de la grille pouvaient entrer en convection et que le reste subisaient des processus d'entraînement atmosphérique ou autres^[4]. Les modèles météorologiques plus récents, ayant une grille de résolution de 5 km ou moins peuvent commencer à représenter explicitement les nuages convectifs, bien qu'ils aient encore besoin de paramétrer la microphysique des nuages (changements de phase liquide-solide, etc.)^[5].

La quantité de rayonnement solaire atteignant le niveau du sol en terrain accidenté, ou due à une nébulosité variable, est paramétrée à l'échelle moléculaire^[6]. Cette méthode de paramétrage est également utilisée pour le flux d'énergie de surface entre l'océan et l'atmosphère afin de déterminer une température de surface de la mer et un type de banquise réalistes^[3]. En outre, la taille de la grille des modèles est grande par rapport à la taille et à la rugosité réelles des nuages, la topographie, l'angle du soleil ainsi que l'impact de plusieurs couches de nuages qui doivent être pris en compte^[7]. Le type de sol, le type de végétation et l'humidité du sol déterminent tous la quantité de rayonnement nécessaire au réchauffement et la quantité d'humidité absorbée dans l'atmosphère adjacente; et sont donc importants à paramétrer^[8].

Les prévisions de la qualité de l’air tentent de prédire quand les concentrations de polluants atteindront des niveaux dangereux pour la santé publique. La concentration de polluants dans l'atmosphère est déterminée par le transport, la diffusion, la transformation chimique et les dépôts au sol^[9]. Outre les informations sur la source de pollution et le terrain, ces modèles nécessitent des données sur l'état de l'écoulement du fluide dans l'atmosphère afin de déterminer son transport et sa diffusion^[10]. Dans les modèles de qualité de l'air, les paramétrisations prennent en compte les émissions atmosphériques provenant de multiples sources relativement minuscules (par exemple, les routes, les champs, les usines) dans des zones de grille spécifiques ce qui nécessite une paramétrisation poussée^[11].

La paramétrisation étant une simulation approximative des processus physiques, sa validité est toujours reliée à l'échelle pour laquelle elle fut conçue, exactement comme la relativité galiléenne par rapport à celle d'Einstein. Ainsi, lorsque la grille du modèle numérique diminue, il faut l'adapter pour éliminer des erreurs de calculs qui pourraient générer des emballements, dits « tempêtes de point de grille », ou des minimisations. Le schème de paramétrisation doit souvent même être changé complètement^[12].

Les hypothèses statistiquement valables pour les plus grandes grilles deviennent discutables une fois que la résolution augmente vers la taille du phénomène. Par exemple, des schémas de convection profonde comme celui de Arakawa-Schubert^[1] cessent de générer des précipitations significatives à partir de 30 km de résolution car les équations sont bâtis en faisant l'hypothèse que seule une partie d'une cellule de résolution contient des nuages convectifs. Ceci n'est plus vrai quand on passe à une plus haute résolution près de la dimension du phénomène^[12].

Finalement, la paramétrisation d'un des phénomènes météorologiques se fait en décomposant les processus qui le gouverne. Ainsi pour simuler la formation de nuages convectifs et de leurs précipitations, il faut paramétrer la turbulence, la convection restreinte et profonde, la formation de goutte froide dans les nuages, la condensation d'échelle synoptique, etc. Tous sont à des échelles différentes^[1].

v · m Modèles atmosphériques, océaniques et climatiques
Types	Modèle de circulation générale Modèle de circulation générale océanique Modèle climatique Modélisation de la dispersion atmosphérique Prévision des cyclones tropicaux Prévision numérique du temps Prévision d'ensembles Réanalyse météorologique Reprévision météorologique
Par pays	Canada GEMLAM GLOBAL États-Unis GFS NAM WRF Europe IFS (modèle du CEPMMT) Climateprediction.net Réanalyse du CEPMMT
Glossaire de la météorologie

• Portail de la météorologie
• Portail de l’informatique