may 28th 2008, 2.00PM
Laboratoire de Météorologie Dynamique / Jussieu
Meeting room nr. 313, corridor 45-55, 3th floor
4 place de Jussieu
75252 PARIS CEDEX 05

Seminar: Spatial characteristics of the El Niño/Austral Oscillarion variability in the ocean-atmophere coupled models from the IPCC-AR4 database
by Matthieu LENGAIGNE , Laboratoire d'Océanographie et du Climat - Expérimentation et Analyse Numérique (LOCEAN)

Summary

Le phénomène El Niño-Southern oscillation (ENSO) est le mode de variabilité climatique le plus énergétique aux échelles interannuelles. à l'aide d'une méthodologie originale, reposant sur l'utilisation des cartes de Kohonen (SOM, Self-Organizing Map) et la température de surface de l'océan Pacifique équatorial, nous nous sommes attaché à qualifier les strucutres spatiales de la variabilité ENSO dans la base de données des modèles de l'IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Cette variabilité est validée par les observations. Les événements El Niño/La Niña sont étudiés distinctement et des biais sont mis en évidence.

For more information: M. LENGAIGNE (M. Lengaigne email)

Link to presentation: pdf file


Followed by: Using neural networks to study time modes in the Amazonian basin
by Jhan Carlo ESPINOZA , Laboratoire d'Océanographie et du Climat - Expérimentation et Analyse Numérique (LOCEAN)

Summary

Le bassin amazonien est le plus important du monde à la fois par sa taille (6 000 000 km2) et par le débit qui lui est associé (210 000 m3 /s). Au sein de ce bassin, deux régions présentant une forte variabilité hydrologique et pluviométrique ont été identifiées: l'une au sud en Amazonie bolivienne et l'autre au nord-ouest comprenant une partie du Pérou, du Brésil et de la Colombie. Une base de données pluviométriques à partir de mesures in-situ a été crée pour les deux régions au pas de temps quotidienne. En utilisant une méthode neuronale (Self Organizing Maps ou SOM), nous nous sommes attaché à identifier les types de temps, définis à partir de variables atmosphériques issus des réanalyses ERA40, qui sont favorables aux événements très pluvieux dans ces deux régions (downscaling). La capacité de prévision de pluie des types de temps reconnus est évaluée et les résultats obtenus sont comparés avec la pluie modélisée par ERA-40.

For more information: J. C. ESPINOZA (J. C. Espinoza email)

Lien vers la présentation: fichier ppt

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