L’incertitude liée à la calibration des modèles de climat est rarement représentée lors des estimations du paramètre de rétroaction climatique. Les ensembles en paramètres perturbés (PPE) sont des ensembles de simulations pour lesquels les paramètres physiques ont été perturbés selon un échantillonnage défini. L’objectif principal de cette thèse est d’explorer la dépendance des rétroactions climatiques (et principalement nuageuses), aux valeurs des paramètres d’un modèle atmosphérique. Les méthodes développées et les résultats obtenus sont basés sur un PPE du modèle ARPEGE-Climat 6.3, composante atmosphérique du modèle CNRM-CM6-1. Le PPE perturbe simultanément 30 paramètres du modèle, issus des schémas de la turbulence, de la convection, de la microphysique des nuages et de leurs propriétés radiatives. Le premier chapitre de la thèse permet d'illustrer les compromis spatiaux qui peuvent être faits par les erreurs des modèles lors d'une calibration objective. Ces compromis interrogent sur la potentielle diversité des réponses climatiques au sein du PPE. Le deuxième chapitre s’attaque justement à cette question en proposant une méthode d’optimisation quasi-automatique pour la sélection d’un sous-ensemble de calibrations présentant une diversité de valeurs du paramètre de rétroaction. En dépit de l’approximation introduite par l’utilisation d’émulations statistiques, 15 simulations configurées avec différentes combinaisons de valeurs des 30 paramètres du modèle ARPEGE-Climat sont identifiées, présentant un score comparable à celui de l’ensemble multi-modèle CFMIP6 tout en couvrant un intervalle de sensilibité climatique à l'équilibre (ECS) de [4.1 - 6.1 K]. Ces résultats illustrent l’impact non négligeable de la calibration du modèle sur l’ECS, mettant en lumière l’importance de mieux quantifier l’incertitude de calibration dans les projections climatiques. La thèse a également permis d’explorer les représentations des nuages et de leurs rétroactions dans deux PPEs différents (le PPE d'ARPEGE-Climat et le PPE d'HadGEM3-GA7). Plusieurs différences majeures ont été constatées entre les deux modèles, notamment la réponse climatique des nuages hauts, conduisant à des rétroactions nuageuses SW et LW opposées d’un PPE à l’autre. De plus, les rétroactions des nuages hauts d'épaisseur optique moyenne (les nuages Hm) sont beaucoup plus importantes dans la simulation de référence CNRM-CM6-1 que dans le reste du PPE. Les paramètres liés à la microphysique des cristaux de glaces influencent beaucoup les variances des fractions nuageuses hautes dans les deux PPEs. Dans le cas du CNRM, le paramètre d’inverse du temps caractéristique pour l’auto-conversion solide domine à la fois les variances de la climatologie des nuages Hm, et celles de leurs rétroactions nettes tropicales. Les perspectives de ce travail de thèse comprennent un PPE de simulations couplées atmosphère-océan, qui permettrait une meilleur quantification de l'incertitude liée à la calibration des modèles dans les projections du climat futur. |
The uncertainty associated with the climate model calibration is rarely represented in climate feedback parameter estimates. Perturbed parameter ensembles (PPE) are ensembles of simulations for which the physical parameters have been perturbed according to a defined sampling. The main objective of this thesis is to explore the parametric dependence of climate (and mainly cloud) feedbacks of an atmospheric model. The methods developed and the results obtained are based on a PPE of the ARPEGE-Climat 6.3 model, atmospheric component of the CNRM-CM6-1 model. In the PPE simultaneously, 30 parameters of the model have been simultaneously perturbed, coming from the parametrizations of turbulence, convection, clouds microphysic and their radiative properties. The first chapter of the thesis illustrates the spatial trade-offs that can be made by model errors when minimizing an integrated metric, questioning the potential diversity of climate responses within the PPE. The second chapter addresses this very issue by proposing a quasi-automatic optimization method for selecting a sub-set of optimal calibrations with a diversity of feedback parameter values. Despite the approximation introduced by the use of statistical emulations, 15 simulations configured with different combinations of the 30 parameters values are identified, presenting a score comparable to that of the CFMIP6 multi-models, while covering an estimated ECS interval of [4.1 - 6.1 K]. These results illustrate the impact of model calibration on the ECS, highlighting the importance of better quantifying calibration uncertainty in climate projections. The thesis also explored the representations of clouds and their feedbacks in two different PPEs (the ARPEGE-Climate PPE and the HadGEM3-GA7 PPE). Several major differences were found between the two models, including the climate response of high clouds, leading to opposite SW and LW cloud feedbacks from one PPE to the other. Moreover, the high cloud feedbacks of average optical thickness (Hm clouds) appeared to be much larger in the CNRM-CM6-1 reference simulation than in the rest of the PPE. Parameters related to ice crystal microphysics greatly influence the variances of high cloud fractions in both PPEs. For the CNRM model, the inverse of the time scale characterizing the solid auto-conversion process efficiency is a parameter dominating both the variances of the Hm cloud climatology, and those of their tropical net feedbacks. The perspectives of this thesis include a PPE of coupled simulations with an oceanic model, which would allow a better quantification of the uncertainty related to the model calibration in climate projections. |