Influence de la stratosphère sur les capacités de prévision climatique à échelle mensuelle à saisonnière

En 1999, trois tempêtes extrêmes frappent l’Europe, faisant 130 victimes et occasionnant des pertes qui totalisent 130 milliards d’euros environ.
Aujourd’hui, les systèmes dynamiques de prévision saisonnière reposent principalement sur le forçage océanique, mais demeurent particulièrement médiocres dans les extratropiques septentrionaux, y compris l’Europe, où la variabilité dépend peu des conditions océaniques. Pour améliorer la prévision et passer de l’échelle mensuelle à l’échelle saisonnière, Gaëlle Ouzeau cherche des sources supplémentaires de prévisibilité climatique à long terme, et étudie la stratosphère, la deuxième grande couche de l’atmosphère terrestre. Elle concevra un système de prévision saisonnière et le testera, en utilisant des données climatiques historiques d’origine océanique et stratosphérique, combinées à des outils statistiques et dynamiques. Ses résultats devraient permettre une meilleure prévision des événements climatiques extrêmes, comme les vagues de froid qui touchent l’Europe en hiver et qui pourraient s’accentuer dans les décennies futures.
J’étudie l’influence stratosphérique de la variabilité et de la prévisibilité du climat hivernal dans l’hémisphère nord. Dans les extratropiques septentrionaux, le climat d’hiver affiche d’importantes fluctuations intersaisonnières et interannuelles par rapport aux autres régions et saisons.
L’Europe en a fait l’expérience durant l’hiver 2009-2010 : les vagues de froid ont des conséquences socioéconomiques particulièrement lourdes. Il faut donc à la fois analyser statistiquement et améliorer la prévisibilité de ces événements climatiques ; ces enjeux sont cruciaux pour les scientifiques et les décideurs.
Les systèmes dynamiques de prévision saisonnière actuels reposent sur des modèles combinés océan-atmosphère et n’offrent encore qu’une prévisibilité faible pour les latitudes moyennes de l’hémisphère nord.
Le principal objectif de cette thèse est d’observer les sources supplémentaires de prévisibilité climatique à long terme dans l’atmosphère moyenne, et de proposer des modèles statistiques simples pour parfaire la prévision de la variabilité stratosphérique.