Habilitation à diriger des recherches

Julien Le Sommer

Ce mémoire d’habilitation à diriger des recherche porte sur les activités que j’ai menées au sein de l’équipe MEOM depuis mon recrutement au CNRS. Il a pour objet d’illustrer mon travail de direction de recherche sur cette période. On y trouvera en introduction une présentation générale portant sur les modèles de circulation océanique et sur mon approche de travail. Le contenu du mémoire est ensuite divisé en trois parties portant respectivement sur trois séquences de travail qui illustrent ma pratique de la recherche, et discutent certains résultats scientifiques auxquels j’ai pu contribuer. Ces trois illustrations ont respectivement pour objet (i) l’étude de la réponse de l’océan austral à l’intensification des vents, (ii) l’étude des processus d’interaction entre cryosphère et océan dans l’océan austral subpolaire et (iii) l’étude des interactions d’échelles dans l’océan Atlantique Nord. Une dernière section porte sur un bilan de mon activité et les orientations que je souhaite donner à mes travaux au cours des années à venir.

Introduction générale

Dans cette introduction générale, je présente quelques éléments de contexte sur mon domaine d’activité scientifique, sur ma pratique de la recherche ainsi qu’une explication de l’approche que j’ai retenue dans la rédaction de ce mémoire.

La modélisation océanique comme outil et comme objet de recherche

Pour une large part, mes activités de recherche utilisent des données de simulations numériques de la circulation océanique ou contribuent au développement et à l’étude des modèles de circulation océanique. Il apparait donc incontournable de commencer ce mémoire par une brève description des concepts et des domaines d’application de cet outil essentiel de l’océanographie moderne qu’est devenu la modélisation numérique au cours des dernières décennies.

Les modèles numériques de circulation océanique

La modélisation de la circulation océanique est une branche de la modélisation numérique qui s’attache à représenter de manière quantitative les processus physiques qui gouvernent l’évolution des propriétés physiques de l’océan (temperature \(T\), salinité \(S\), et courants \((u,v,w)\)). Cette pratique est basée sur l’héritage combiné de la physique (notamment de la mécanique des fluides), des mathématiques appliquées (notamment les méthodes de résolution numérique des équations aux dérivées partielles) et de l’informatique (notamment le domaine du calcul scientifique). Cette pratique a émergé à la fin des années soixante [1,2] et son évolution a suivi depuis lors l’accroissement des capacités de calcul et la densification des réseaux d’observation de l’océan.

Modéliser la circulation océanique demande une bonne compréhension des processus physiques à l’oeuvre dans l’océan. En effet, à la différence de certains écoulements rencontrés dans des contextes expérimentaux ou industriels, la géometrie complexe des bassins océaniques, l’importance de la rotation de la Terre ainsi que la diversité des forcages mécaniques et thermodynamiques de la circulation océanique ont pour conséquence l’émergence de classes de mouvements aux propriétés distinctes et spécifiques, que l’on rassemble sous le terme générique de processus physiques.

Si décrire, même de manière superficielle, les principales propriétes de chacune de ces classes de processus dépasse l’ambition de ce mémoire, la Figure 1 donne toutefois un aperçu de la diversité du zoo des processus physiques à l’oeuvre dans l’océan. On retiendra que ces processus diffèrent généralement par les classes d’échelles spatiales et temporelles où ils émergent, ainsi que par l’équilibre des forces mécaniques qui les gouvernent. Evidemment, on gardera à l’esprit que cette classification n’est qu’une idéalisation correspondant à des régimes dynamiques qui ne sont réalisés que dans des situations asymptotiques très particulières. En réalité, la circulation océanique est une soupe complexe de mouvements à toutes les échelles échangeant continuellement de l’énergie et de l’information.

La modélisation numérique de la circulation océanique est fondamentalement articulée à la compréhension des processus physiques à l’oeuvre dans l’océan. Cette compréhension des processus est en effet essentielle à la construction des modèles, où l’on veillera à la bonne représentation des processus résolus explicitement ou de manière simplifiée via des paramétrisations. Symmétriquement, les modèles de circulation sont devenus au fil du temps un outil de choix pour comprendre les processus océaniques, leurs interactions et leur impact à grande échelle, notamment dans des applications idéalisées qui permettent de capturer l’essence dynamique de ces processus.

Les modèles de circulation océaniques les plus avancés sont aujourd’hui en mesure de décrire, dans une même simulation, la circulation océanique de l’échelle globale¹ à l’échelle du kilomètre en représentant de manière explicite des processus de l’échelle de l’heure à la décennie [3,4]. Bien que de telles simulations décrivent une part importante du spectre des échelles de la turbulence océanique, il doit être souligné que ces simulations ne représentent pas explicitement toutes les interactions d’échelle dans l’océan de sorte qu’une part d’entre elles doivent être paramétrisées au moyen de fermetures sous-mailles; selon toute vraisemblance ce sera le cas pour longtemps dans le futur également (voir par exemple [5] pour une discussion quantitative de cet aspect).

Sur un plan plus pratique, les modèles de circulation océanique sont des programmes informatiques qui résolvent de manière approximative un jeu d’équations aux dérivées partielles, dites équations primitives, basé sur une simplification des équations de Navier-Stokes. Ces équations sont résolues de manière discrète dans un domaine de géométrie fixée, à partir de conditions initiales fixées et sous la contrainte de conditions limites liées au forçage de la circulation océanique par les milieux environnants. Cette approche est toujours essentiellement basée sur les concepts proposés par Bryan [2,6]. Le lecteur intéressé par les fondements physiques et mathématiques de la formulation des modèles de circulation océanique pourra consulter l’excellente synthèse de [7].

Sur un plan encore plus pratique, les modèles de circulation océanique sont des applications générées à partir de quelques dizaines de milliers à centaines de milliers de lignes de code, généralement rédigés en FORTRAN (plus rarement en C/C++, ou plus récemment en Julia). Ils peuvent être compilés et déployés sur un ordinateur portable ou sur les super-calculateurs CPU les plus avancés. Leur développement est généralement le fruit d’au moins 5 à 10 années de travail de la part de communautés rassemblant des experts en physique de l’océan, en mathématiques appliquées et en informatique.

Il existe aujourd’hui une dizaine de modèles de circulation océanique (globaux) activement développés. La plupart (sinon tous) sont distribués sous licence logicielle libre et open-source, et leurs modes de développement sont généralement ouverts. Ces codes ont chacun leurs spécificités (choix de discrétisation, type de grille, …), et leurs domaines d’application de prédilection. Aussi important à mes yeux, ils rassemblent chacun une communauté d’utilisateurs scientifiques, un écosystème scientifique, qui contribue ponctuellement à leur développement. L’équipe MEOM de l’IGE à laquelle j’appartiens fait partie depuis plus de 20 ans de l’écosystème des utilisateurs du code NEMO, c’est donc naturellement dans ce cadre que s’est déployée mon activité scientifique.

Les différents usages et pratiques liés à la modélisation numérique de l’océan

Les modèles de circulation océanique sont aujourd’hui utilisés pour trois grands types d’applications. Comme outils de recherche scientifique, ils permettent d’améliorer notre compréhension de l’océan et de ces interactions avec les milieux environnants. Intégrés comme composantes de système de prévision opérationelle, ils permettent d’extrapoler les données d’observations et de prédire la circulation sur des échéances de l’ordre d’une semaine. En tant que composantes des modèles du système Terre (Earth System Models, ESM), ils contribuent à établir des projections climatiques, comme celles présentées par le groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC). Les configurations spécifiques de ces modèles (résolutions, paramétrisations) ainsi que les processus qu’ils résolvent varient entre ses différentes applications. Elles diffèrent en particulier par leur résolution spatiale et par l’horizon temporel sur lequel les modèles sont intégrés (voir Table 1).

Comme outil de recherche scientifique, les modèles océaniques sont généralement mis en oeuvre pour des simulations forcées par l’atmosphère, et peuvent éventuellement être couplés à d’autre composantes (comme par exemple des modèles de banquise ou de biogéochimie marine). Lorsqu’ils sont mis en oeuvre dans des configurations réalistes, ils servent, en lien avec des observations, à étudier les mécanismes gouvernant la variabilité océanique. Ils offrent alors aux océanographes physiciens des décriptions plausibles de la circulation océanique en quatre dimensions \((x,y,z,t)\) qui sont utilisées pour formuler ou tester des hypothèses quant à la physique sous-jacente. Les expériences de sensibilité notamment au forçage ou à la résolution, permettent de mieux comprendre ces processus. Cette compréhension peut alors nourrir la formulation de paramétrisations physiques pour des modèles ne resolvant pas explicitement les processus en cause. Les expériences réalisées au moyen de configurations plus idéalisées ou de complexité intermédiaire sont également un complément très utile aux expériences réalistes.

Intégrés comme composantes de systèmes opérationels, les modèles de circulation permettent d’interpoler dans l’espace ou d’extrapoler dans le temps les données d’observations disponibles, de manière physiquement consistante. Les simulations sont alors généralement forcées par l’atmosphere mais également contraintes par des procédures d’assimilation de données. L’assimilation de données recouvre l’ensemble des méthodes permettant d’établir un compromis entre les contraintes dynamiques exprimées par les modèles et les contraintes liées aux observations, en prenant explictement en compte les incertitudes inhérentes à chacun de ces deux sources d’information [8]. Ces simulations sont en pratique produites dans des centres opérationnels et servent à prédire la circulation océanique sur de échelles de temps courtes (forecast, typiquement à une semaine), ou à reconstruire retrospectivement la circulation sur des échelles de temps plus longues (réanalyses, typiquement quelques décénnies). La mise en oeuvre de ces systèmes requiert des moyens techniques et humains susbtanciels, comme par exemple ceux déployés en Europe dans le cadre des services marins du programme Copernicus (Copernicus Marine Environment Monitoring Service, CMEMS).

En tant que composantes des modèles du système Terre, les modèles d’océan sont intégrés en parralèle à d’autre modèles, qui chacun représentent une composante fonctionnelle de la machine climatique terrestre (physique et chimie de l’atmosphere, cryosphère continentale, biospère marine, biospère continentale, …). Ces modèles du système Terre sont alors utilisés pour fournir des réalisations scientifiquement plausibles de la trajectoire du systeme climatique pour les décennies et siècles à venir en réponse à différénts scénarii d’évolution des activités humaines. Ces modèles sont systématiquement confrontés aux observations du climat récent (ou à des proxy paléoclimatiques pour des périodes plus anciennes) et leurs réponses aux différénts scénarii sont confrontées dans le cadre d’exercices d’intercomparaison de modèles, comme par exemple le Coupled Model Intercomparison project (CMIP). Plus généralement, les modèles du systeme Terre (complets ou dans des formes simplifiées) sont également utilisés, dans le cadre d’expériences de sensibilité comme outils conceptuels permettant de comprendre la sensibilité et le fonctionnement du système climatique.

Cette classification des applications des modèles de circulation océanique est évidemment assez arbitraire. Il existe en fait un continuum d’applications émergentes à l’interface entre ces catégories arbitraires. Des modèles couplés océan-banquise-atmosphère à plus haute résolution ont ainsi par exemple été développés au court des dernières années dans le but de produire des projections climatiques aux échelle interannuelle à décennale (voir 2). Des systèmes couplés comparables sont également dévéloppés dans le contexte de la prévision saisonnière. Ces applications émergentes à l’interface entre prévision opérationelle et projection climatique motivent des développements très actifs dans le domaine de l’assimilation de données pour les modèles couplés [9,10]. Plus généralement, ces nouvelles applications sont rendues possibles par l’adoption du paradigme de la modélisation seamless, où les différéntes applications des modèles géoscientifiques utilisent les mêmes codes bien qu’elles s’intéressent à des échelles spatiales et des horizons temporels différents [11,12].

Un autre usage important des modèles de circulation océanique qui n’est pas listé ci-dessus est lié au développement des plateformes et des réseaux d’observation de l’océan. Les simulations océaniques servent en effet le développement des futurs réseaux d’observation dans le cadre d’expériences dites Observing System Simulation Experiments (OSSEs), qui aident à évaluer l’impact de différents scénarii d’observations sur les systèmes de prédiction [13]. Ces approches sont désormais couramment mises en oeuvre pour optimiser les réseaux de capteurs, commme l’illustrent par exemple les exemples de TPOS [14] et d’AtlantOS [15]. Les données virtuelles fournies par les modèles de circulation peuvent également s’avérer cruciales dans la définition de missions satellites et pour préparer les chaines de traitement avales avant que les données effectives ne soient disponibles. Ce type d’approches s’est ainsi avéré essentiel dans la préparation de la future mission altimétrique SWOT [16] dont le lancement est prévu en 2022, notamment dans le cadre d’OSSE [17,18].

Il est d’ailleurs important de souligner que, si le développement des modèles s’appuie sur les champs de l’océanographie physique, des mathématiques appliquées et de l’informatique, il est aussi le fruit d’un contexte qui implique les possibilités du calcul haute performance (High Performance Computing, HPC) et les besoins en terme d’application et de capacités observationelles. On peut noter par exemple que le développement des modèles réalistes décrivant explictement la méso-échelle océanique est lié à l’émergence de l’altimétrie et aux échelles physiques qu’elle a permis d’observer dès les années 90’ (avec les missions TOPEX et ERS-1). De même le développement des modèles résolvant aujourd’hui des échelles kilométriques à l’échelle globale est largement motivé par l’évolution des capacités des calculateurs et des altimètres (notamment avec la mission SWOT). Il faut donc reconnaitre l’importance du contexte technologique autant que scientifique dans l’évolution de la modélisation océanique.

Force est également de constater qu’au delà de la science du développement des modèles en tant que tels, un champ disciplinaire spécifique lié à leur mise en oeuvre et à leur configuration s’est structuré au cours des deux dernières décennies. En effet, le développement de configurations de modèles de circulation océanique implique de choisir un nombre important de paramètres et d’options. Le nombre de paramètres, le coût calcul des simulations et le temps humain disponible rendent très délicate l’exploration systématique de l’espace des options disponibles de sorte que les choix sont souvent peu contraints par l’expérience. C’est dans ce contexte que se sont développés des efforts d’intercomparaisons systématiques des modèles et de leurs configurations, comme par exemple les intercomparaisons CORE et OMIP portées successivement le Working Group on Ocean Model Development (WGOMD) devenu aujourd’hui le CLIVAR Ocean Model development Panel (OMDP).

Ce besoin de coordination et d’échanges scientifiques sur la science de la mise en oeuvre des modèles est également le principal moteur pour des initiatives structurées comme le consortium DRAKKAR, qui rassemble une part importante des utilisateurs du modèle NEMO, ou plus récemment le consortium COSIMA en Australie autour du modèle MOM du GFDL. C’est dans le cadre du consortium DRAKKAR, de ces outils et de ces protocoles, que sont sont développées une part importante des activités que je décrirai plus loin dans ce mémoire.

Représentation des interactions d’échelles dans les modèles de circulation océanique

Parce que la circulation océanique est essentiellement turbulente, la représentation des interactions d’échelles est un enjeu crucial pour les modèles de circulation océanique; cette question concentre ainsi une part importante des efforts de la communauté des modélisateurs. En pratique, cette question peut se poser de deux manières, selon que l’on souhaite représenter des interactions entre des échelles a priori explicitement résolues par le modèle ou non. La bonne représentation des interactions entre échelles explicitement résolues passe généralement par un travail sur les méthodes de discrétisation dans le but de garantir une bonne précision numérique, notamment pour l’approximation discrete des termes non-lineaires des équations primitives. La représentation des interactions impliquant des échelles non-explicitement résolues par le modèle pose quant à elle un problème classique, dit de fermeture sous-maille; ce problème est abordé en formulant des paramétrisations physiques qui visent à modéliser de manière simplifiée le résultat net des interactions sur les échelles résolues et non le détail phénoménologique des processus physiques en jeu.

Bien que le terme de paramétrisation physique soit un terme de jargon assez spécifique au champ de la modélisation des fluides environnementaux, le problème de la fermeture sous-maille est un problème générique en modélisation numérique des systèmes non-linéaires, notamment en mécanique des fluides. Comme le rappellent Griffies et Treguier (2013) [5], les écoulements océaniques sont turbulents jusqu’aux échelles de \(10^{-3}\)m et \(1\)s de sorte que simuler explicitement toutes les échelles de la circulation océanique demanderait environ \(10^{27}\) points de grilles, ce qui dépasse de très loin la capacité des calculateurs. Les modèles de circulation océanique ont donc pour objet de décrire une version tronquée de la dynamique océanique, valide en moyenne pour les échelles que l’on souhaite décrire explicitement. On peut s’en convaincre en repartant des équations primitives qui, de manière schématique, peuvent s’écrire \[ \partial_t {\mathbf{u}} + \mathcal{L}_u \,{\mathbf{u}} + \mathcal{N}_u \, ({\mathbf{u}}) = 0 \; \qquad \partial_t {b} + \mathcal{L}_b \,{\mathbf{b}} + \mathcal{N}_b \, ({\mathbf{b}}) = 0 \label{eq:eq-primitives} \](1)

où \(\mathbf{u},\mathbf{b}\) désignent respectivement le champ de vitesse horizontale et le champ de flottabilité, \(\mathcal{L}_u,\mathcal{L}_b\) désignent des opérateurs linéaires et \(\mathcal{N}_u,\mathcal{N}_b\) des opérateurs non-lineaires. Notons qu’on a négligé ici la non-linéarité de l’équation d’état de l’eau de mer et supposé égales les diffusivites moléculaires de la température et de la salinité. De manière générique, les équations qui décrivent l’évolution des propriétés moyennes de la circulation \(\overline{\mathbf{u}},\overline{\mathbf{b}}\), au sens d’une moyenne spatio-temporelle (possiblement partiellement lagrangienne) ou d’une moyenne d’ensemble sur les réalisations possibles de la circulation (étant données les informations dont on dispose à une certaine échelle), sont alors

\[ \partial_t \overline{\mathbf{u}} + \mathcal{L}_u \,\overline{\mathbf{u}} + \mathcal{N}_u \, (\overline{\mathbf{u}}) = \underbrace{\mathcal{N}_u \, (\overline{\mathbf{u}}) - \overline{\mathcal{N}_u \, (\mathbf{u})}}_{\simeq \,\mathcal{M}_u(\overline{\mathbf{u}},\overline{\mathbf{b}})} \; \\ \partial_t \overline{b} + \mathcal{L}_b \,\overline{\mathbf{b}} + \mathcal{N}_b \, (\overline{\mathbf{b}}) = \underbrace{\mathcal{N}_b \, (\overline{\mathbf{b}}) - \overline{\mathcal{N}_b \, (\mathbf{b})}}_{\simeq \,\mathcal{M}_b(\overline{\mathbf{u}},\overline{\mathbf{b}})}. \label{eq:subgrid-closure} \](2)

On voit que ces équations ne sont pas fermées, à savoir qu’il n’est pas possible de calculer des solutions sans disposer d’information supplémentaire sur les champs \(\mathbf{u},\mathbf{b}\) afin d’évaluer les termes des membres de droite. Ce problème de fermeture est en fait fondamentalement lié au caractère non-linéaire des équations de la dynamique océanique, une propriété qui est également la cause de la nature essentiellement turbulente des écoulements océaniques. Ces nonlinéarités permettent en effet des échanges d’énergie et d’information entre des échelles très différéntes et sont donc un moteur essentiel des interactions d’échelle. Développer une fermeture sous-maille (ou une paramétrisation physique) consiste à obtenir de bonnes approximations \(\mathcal{M}_u,\mathcal{M}_b\) des termes de droite des équations (2), qui soient calculables à partir des variables moyennes \(\overline{\mathbf{u}},\overline{\mathbf{b}}\) de sorte qu’on obtienne un système d’équations qui puisse être intégré numériquement.

Il existe deux grands cadres conceptuels pour concevoir des fermetures sous-mailles en mécanique des fluides et les modèles océaniques piochent alternativement dans l’un ou l’autre de ces cadres selon les cas ou les processus d’intérêt. L’approche RANS (pour Reynolds Averaged Navier-Stokes) est basée sur l’idée que le détail de la réalisation d’un processus turbulent n’est ni accessible à la modélisation, ni important pour prédire l’évolution de l’état moyen du système [19]. L’état moyen s’entend ici comme moyenne d’ensemble sur tous les états possibles du système. On admet généralement par hypothèse que l’état moyen varie uniquement à des échelles macroscopiques (qui seront explictement modélisées); en pratique l’hypothèse ergodique permet également de remplacer la moyenne d’ensemble par une moyenne temporelle sur des temps longs. L’approche LES (pour Large Eddy Simulation) suppose quant à elle que les propriétés d’invariance d’échelles de la turbulence fluide peuvent permettre de décrire l’effet des fluctuations à très fine échelle (non-résolues) sur des échelles plus grandes (résolues) pour peu que ces échelles plus grandes soit déjà turbulentes [20]. L’opération de moyenne sous-jacent qui distingue les fines échelles (micro-états) des plus grande échelles (macro-états) est ici une moyenne spatiale, typiquement basée sur un filtre convolutif. Les cadres RANS et LES permettent de développer des modèles phénoménologiques de la turbulence et du lien entre micro-états et macro-états. Ce lien est généralement supposé déterministe mais c’est une restriction assez forte que rien n’impose a priori, certaines communautés scientifiques défendent d’ailleurs l’utilisation systématiques d’approches stochastiques pour décrire ce type de lien.

Bien que le développement de fermetures sous-maille pour les modèles de circulation océanique s’appuie sur des cadres conceptuels pré-existants, il doit être noté qu’il existe relativement peu de cas dans lesquels des fermetures issues d’autres champs de la dynamique des fluides sont directement appliquées aux modèles de circulation océanique. Le problème de la formulation de paramétrisations physiques est en effet généralement abordé processus par processus; on s’intéresse ainsi par exemple de manière indépendante au mélange dû aux vagues de surface et au transport dû aux tourbillons de méso-échelle. Il s’agit alors, sur la base de considérations physiques, de formuler des expressions algébriques correspondant à la contribution de la classe de processus physiques considérée à \(\mathcal{M}_u,\mathcal{M}_b\). De plus les grilles discrètes des modèles de circulation océanique étant généralement très anisotropes, avec des résolutions de l’ordre de \(1-100\)m sur la verticale et \(1-100\)km sur l’horizontale, la formulation des paramétrisations distinguera généralement les directions verticales et horizontales. Toutefois, même en gardant en tête ces différences d’ordre pratique, on peut légitimement s’interroger sur les raisons pour lesquelles il existe si peu de tranferts directs des fermetures RANS et LES existantes vers les modèles de circulation océanique [21].

Une première spécificité des modèles de circulation océanique tient au caractère très anisotropes de processus turbulents dans l’océan. En effet, la stratification de l’océan et la rotation de la Terre ont pour effet de rendre relativement plus facile les mouvements lateraux que les mouvements verticaux [???]; plus précisement, les mouvements le long des surface d’égale densité potentielle (les isopycnes) demandent moins d’énergie car ils ne requièrent pas de travailler contre les forces de flottabilité. Comme la géométrie en couche mince de l’océan incite par ailleurs à utiliser des grilles discrètes très anisotropes entre les directions horizontales et verticales, les diffusivités turbulentes sont donc en pratique très différentes dans chacunes de ces deux directions, avec des valeurs de l’ordre de \(10^{-5}\)m\(^2\).s\(^{-1}\) dans la direction verticale, et de l’ordre de \(10^{3}\)m\(^2\).s\(^{-1}\) sur l’horizontale. Cette différence pose non seulement des problèmes d’erreurs de discrétisation numérique [22], mais rend également non triviale la définition de l’opérateur de moyenne sur la base duquel sont formulées les fermetures sous-maille. En effet, cet opérateur de moyenne doit être partiellement lagrangien afin de ne pas mélanger la signature des processus qui agissent en moyenne au travers ou le long des isopycnes. Ce n’est finalement qu’au terme de décennies de débats scientifiques qu’un cadre général fait aujourd’hui l’objet d’un certain consensus [23].

Une deuxième spécificité de la formulation des fermetures sous-maille pour les modèles de circulation océanique est liée à l’imbrication entre erreurs de discrétisation numérique et termes de fermetures. Les modèles océaniques utilisent en effet traditionnellement des schémas de discrétisation numérique d’ordre relativement bas (typiquement d’ordre 2). Ceci est en partie un héritage historique et un choix permettant de garantir plus naturellement la conservation de propriétes intégrales, ce qui est important dans un contexte de modélisation climatique. Ce choix permet également de ne pas avoir à dégrader la précision du modèle dans les couches limites latérales et auprès de la bathymétrie. Mais une conséquence directe est alors que les erreurs de discretisation numérique sont du même ordre de grandeur que les termes sous-mailles [24]. De même, on prend aujourd’hui graduellement conscience que l’effet macroscopique des fermetures dépend de la maniere dont elle sont discretisées [25]. Ces difficultés liées à l’imbrication entre discrétisation et paramétrisations sont assez rarement soulevées mais elles rendent en pratique plus difficile l’adoption de fermetures issues d’autres champs de la modélisation des écoulements fluides.

Une troisieme spécificité tient au fait que les non-linearités convectives liés au terme de transport des équations primitives ne sont pas les seules succeptibles de justifier le développement de fermetures sous-maille. En effet, l’importance de la non-linéarité de l’équation d’état de l’eau de mer est connue depuis très longtemps [26,27], mais ce n’est que relativement récemment que des travaux ont montré à quel point il est nécessaire de développer des fermetures représentant l’effet à grande échelle des fluctuations sous-maille via cette non-linéarité [28]. De même, les échanges à l’interface air-mer et la réponse océanique à ces échanges sont notablement non-linéaires et nécessitent à ce titre le développement de fermetures spécifiques. En effet les formules bulk qui prescrivent les flux air-mer dépendent non-linéairement des propriétés de surface de l’océan [29] et comme de plus la réponse de l’océan aux flux air-mer est également nonlineaire, la présence de variabilité à fine échelle peut en effet induire des réponses à grande échelle [30,31,32]. Force est de constater cependant que les non-linearités convectives liées au processus de transport ont reçu beaucoup plus d’attention de la part de la communauté des océanographes modélisateurs.

Mais la spécificité la plus importante des problèmes de fermeture pour les modèles de circulation océanique est sans doute liée à la variété de processus dynamique à l’oeuvre et à leur dépendance vis-à-vis des échelles spatiales. On doit en effet noter que les cadres RANS et LES sont implicitement formulés pour des situations dans lesquelles la nature de la turbulence est supposée essentiellement invariante d’échelle [33,34]. La turbulence océanique est cependant très particulière sur ce plan. Les contraintes liées à la géométrie de l’océan ainsi que la présence de rotation, ont pour effet de rendre possibles certains types de processus uniquement sur certaines gammes d’échelles : la turbulence balancée de mésoechelle domine les échelles entre 50km et 500km, la turbulence tridimensionelles domine aux échelles <10m, tandis que les échelles entre 50km et 10m sont le siège de processus de subméso-echelle et de processus ondulatoires. Ces classes de processus ont de plus des propriétés très differentes en termes de flux inter-echelles de variance scalaire et d’énergie, sans compter qu’elles peuvent échanger très activement de l’énergie entre elles. Ainsi, s’il ne fait aucun doute que, dans des écoulements turbulents tridimensionels homogènes et isotropes, l’énergie est échangée des grandes vers les fines échelles, cette propriété n’est pas vérifié à toutes les échelles dans les écoulements océaniques. Les fermetures LES et RANS traditionnelles étant formulées pour reproduire le comportement fonctionnel typique de la turbulence tridimensionelle homogène et isotrope, elles ne sont donc pas a priori adaptées aux situations océaniques (bien qu’elles puissent toutefois servir de base pour des adaptations au contexte océanique [21]).

Pour conclure sur un plan plus fondamental, il nous faut également reconnaitre que la question de l’importance des processus de fine échelle dans la circulation océanique est encore largement ouverte. L’océan vu dans son ensemble est en effet un systeme thermodynamique ouvert, forcé et dissipatif. Dans un tel système, il est généralement difficile d’établir dans quelle mesure le détail des processus de fine échelles est important pour l’évolution macroscopique du système. Les processus turbulents sont-il asservis aux forcages à grande échelle et aux apport d’énergie qu’ils induisent ou fixent-ils au contraire les flux à grande échelle en controllant le taux des échanges inter-échelles ? Ces questions dépassent sans doute le cadre de notre discussion, et nous tiendrons pour acquis le fait que le détail phénoménologique de l’évolution de l’océan aux échelles intermédiaires est directement affecté, et pour partie controlé, par les processus de fine échelle.

Limites et infléxions récentes des approches de modélisation en océanographie

Le cadre général de la modélisation océanique tel que nous l’avons décrit jusqu’ici traduit une démarche et une vision scientifique selon lesquelles les modèles de circulation sont construits sur la base d’une compréhension physique fine traduite en équations déterministes. Cette approche construite au fil du temps a montré sa pertinence, toutefois le cadre de travaux comme ceux du consortium DRAKKAR fait ressortir certaines limites intrinsèques et quelques inflexions importantes dans la manière dont sont développés et mis en oeuvre les modèles de circulation océanique. Ces inflexions récentes concernent les limites des simulations forcées par l’atmosphère, le bénéfice des simulations d’ensembles, la représentation des erreurs des modèles ainsi que l’utilisation d’approches basées-données dans le développement des modèles. Sans remettre en cause le cadre décrit plus haut, ces inflexions ouvrent de nouvelles pistes de recherche qui font actuellement l’objet de beaucoup de travaux.

Une première inflexion récente des approches de modélisation océanique concerne donc la prise de conscience des limitations des approches de modélisation forcées (par l’atmosphère) pour l’étude des processus et de la variabilité océanique. On sait depuis longtemps que l’absence de rétroactions entre évaporation et précipitation est une limitation importante des protocoles de simulations forcées qui induit des dérives non-physiques de la structure thermohaline simulée par les modèles. Cette limitation est à l’origine de la forte sensibilité de la circulation méridienne au rappel en salinité de surface [35,36]. Ce n’est toutefois que plus récemment que l’on a pris conscience de l’importance des mécanismes d’interactions à fine échelles entre les propiétés océaniques de surface et celles de la couche limite atmosphérique [37]. Représenter ou non ses interactions peut affecter notablement l’activité de méso-echelle simulée [38] mais également les grands systèmes de courants de bord ouest [39]. Plus généralement, on observe un intéret croissant sur les questions liées à la représentation des processus d’échange et de couplage à l’interface air-mer, ce qui inclut notamment les vagues de surface et leur impact sur la couche limite atmosphérique et la turbulence océanique.

Une deuxième inflexion concerne la prise de conscience de l’intérêt des simulations d’ensemble en modélisation océanique. La simulation d’ensemble consiste à produire et analyser non pas une simulation déterministe unique mais un ensemble de simulations balayant une certaine gamme de formulations possibles d’un même modèle. Cette approche permet ainsi de définir objectivement le dégré de confiance qu’on peut accorder à une prédiction d’un modèle étant donnée l’incertitude sur ces paramètres ou sur l’état initial du système. Cette approche est particulièrement pertinente pour les systèmes physiques chaotiques dont la dynamique est fortement non-linéaire; elle est ainsi couramment utilisée en prévision météorologique depuis longtemps [40,41]. Cette approche est aujourd’hui également mise en oeuvre pour comprendre et prévoir la variabilité océanique, ceci notamment avec la découverte du rôle essentiel joué par la turbulence océanique dans la variabilité océanique basse fréquence (interannuelle à décennales) [42]. On sait en effet désormais que cette source de variabilité intrinsèque à l’océan peut dominer sur une large gamme d’échelles les fluctuations de l’état de l’océan, comme en particulier celles de la dénivellation de surface [43], de la circulation méridienne [44,45] ou du contenu thermique des couches superficielles [46,47]. Dans ce contexte, la simulation d’ensemble est utilisée pour prendre en compte l’incertitude liée à la phase des processus turbulents de méso-echelle [48]. Plus généralement, cette pratique accompagne l’émergence d’une vision probabiliste de l’utilisation et du développement des modèles de circulation océanique [49].

L’émergence d’une vision probabiliste de la modélisation océanique est également le résultat d’une troisième inflexion en cours, à savoir le recours plus systématique à des approches de modélisation stochastique. Le terme de modélisation stochastique désigne un champ de la modélisation numérique dans lequel les incertitudes sont modélisées explicitement au moyen de variables aléatoires. Cette rupture du caractère déterministe de la formulation des modèles de circulation océanique est tout d’abord intervenue dans le domaine des fermetures sous-maille (dites paramétrisations stochastiques, voir [50]). Les paramétrisations stochastiques permettent de prendre en compte le caractère incertain des fermetures sous-maille ou de représenter la nature non-déterministe du lien entre micro-états et macro-états [51,52]. Les modèles de circulation océanique ont ainsi recours à des approches stochastiques pour représenter les flux d’énergie cinétique depuis les échelles sous-maille [53,54] ou l’effet des nonlinearités de l’équation d’état de l’eau de mer [28]. Un fil de réflexion plus générique motive également l’utilisation d’approches stochastiques dans les modèles de circulation océanique en défendant que des perturbations stochastiques permettent d’améliorer la représentation de l’état moyen d’un système très fortement nonlineaire en favorisant les transitions entre ses états stables [55]. Ces réflexions justifient également des questionnements quant à l’importance d’utiliser des schémas de discretisation numérique très précis dans les modèles océaniques [56]. Sans rentrer dans de telles considérations épistemologiques, on peut constater que la réflexion sur la formulation stochastique des modèles de circulation océanique permet en tout cas d’aborder de manière mieux posée l’intégration des modèles physiques dans les systèmes de prévision avec assimilation de données [57] parce qu’elle permet de formuler plus explicitement l’incertitude des modèles. Partie des besoins des systèmes de prévision à court terme, cette tendance vers une vision probabiliste de la modélisation océanique, qui s’appuie sur des simulations d’ensemble et des formulations stochastiques, s’étend aujourd’hui graduellement à l’étude des échelles de temps longues [50,58].

Une dernière inflexion récente, sur laquelle porte actuellement beaucoup d’efforts, concerne l’utilisation systématique de base de données et de méthodes d’apprentissage automatique dans le développement des modèles geoscientifiques ou de leur applications. Historiquement en effet, ce sont les sciences physiques et les mathématiques qui dominent le développement des modèles géoscientifiques. De la sorte, les approches basées-données, exploitant des algorithmes d’apprentissage automatique, sont durant longtemps restées confinées en géosciences aux domaines de la télédétection (comme par exemple les problèmes inverses liés aux traitements de bas niveaux [59] ou les problèmes d’interpolation [60]) ou de l’analyse de série temporelle [61]. Toutefois, on voit émerger depuis plusieurs années des démonstrations de plus en plus convaincantes de l’apport possible de l’apprentissage automatique dans le développement de composantes de modèles géoscientifiques. Ces approches pourraient par exemple nourrir le développement de solveurs numériques permettant de réduire le coût des modèles océaniques [62] ou aider à formuler des fermetures sous mailles [63,64]. Ces démonstrations récentes sont en partie le résultat d’avancées dans le domaine des réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks, ANN), tant du point de vue de la performance des algorithmes que de la facilité de leur mise en oeuvre pratique dans le cadre de librairies standarts (telles que PyTorch ou TensorFlow); ces avancées permettent désormais l’application des ANNs aux problèmes de très grande dimension issus de la mécanique des fluides [65,66]. Elles traduisent sans doute également une plus grande maturité scientifique de cette interface entre physique et apprentissage, avec de nombreux travaux visant à faire le pont entre ces disciplines. L’apprentissage automatique peut ainsi désormais être envisagé comme un outil de plus dans la boite à outil du physicien (voir par exemple le domaine de la recherche d’équations [67] et ses applications en modélisation océanique [64]). Des avancées conceptuelles importantes permettent également aujourd’hui de rapprocher l’apprentissage automatique des méthodes numériques de résolution d’équations différentielles [68,69]. Toutes ces briques élémentaires en cours d’assemblage ouvrent en tout cas la possibilité réaliste d’envisager que la formulation des modèles de circulation océanique soient à l’avenir nourrie plus systématiquement de l’analyse de bases de données d’observations ou de modélisation à haute résolution. Un premier enjeu sera sans doute de faire en sorte de baser ces développements sur les apports conjoints de l’apprentissage et de la physique, par exemple en réduisant l’espace des solutions accessibles aux algorithmes d’apprentissage sur la base de contraintes physiques a priori. Un deuxieme enjeu pour nos disciplines sera sans doute d’aborder l’usage des algorithmes d’apprentissage dans le cadre conjoint de la modélisation et de l’assimilation de données, pour formuler les problèmes de prévision (voir par exemple à ce propos les travaux de [70]).

Un esprit un peu taquin pourrait sans doute noter qu’aucune des inflexions présentées ci-dessus n’est vraiment nouvelle en soi. Si cet esprit taquin disposait d’un peu de temps, il pourrait même étayer son avis sur la base de travaux scientifiques publiés au cours des dernières décennies (voir notamment les essais de synthèses [71,72] ou certains exemples d’applications [73,74]). Contredire un tel esprit taquin sur une base purement factuelle serait sans doute malaisé. Ma perception subjective est en tout cas que, dans leur ensemble, les inflexions présentées ci-dessus traduisent un mouvement en cours en ce qui concerne les paradigmes qui sous-tendent les approches numériques en géosciences (et par là, en océanographie). Historiquement, les approches numériques en géosciences procèdent de la physique qui permet de formuler des modèles continus, supposés parfaits, qui sont ensuite mis en oeuvre au niveau discret grâce aux mathématiques appliquées. On obtient ainsi des modèles déterministes qui sont aujourd’hui considérés comme des sources de connaissances scientifiques acceptables (notons que cela n’a pas toujours été le cas au cours des décénnies passées). La triste réalité obligeant parfois les modélisateurs à essayer de répondre à des problèmes concrets, les modèles de circulation, déterministes et parfaits, sont parfois mis en oeuvre pour produire des prévisions. On est alors bien obligé d’utiliser des observations réelles mais leur combinaison avec les modèles fait l’objet d’une cuisine généralement considérée comme de peu d’intérêt par les modélisateurs. Bon, bien évidemment ceci est une caricature, mais je vois dans les infléxions actuelles vers une prise en compte plus systématique des incertitudes (notamment de manière statistique) et vers l’utilisation de données dans la formulation des modèles, une opportunité pour renouveller graduellement le champ disciplinaire de la modélisation océanique. Cette évolution graduelle est aujourd’hui rendue possible pour partie par la quantité de données disponibles et par l’évolution des capacités de traitement systématique de ces données ainsi que des cadres logiciels qui le permettent. Elle est de mon point de vue également rendue possible par l’évolution (en partie générationelle) de la communauté scientifique et de la maturité des idées qu’elle développe.

Le cadre général de mes activités de recherche

Après cette introduction générale sur la modélisation océanique, ses usages et ses limites, je présente brièvement dans ce qui suit le périmètre de mes activités, mon approche de travail et le contenu de ce mémoire.

Périmètre et domaine d’activité

Mon domaine d’activité scientifique a notablement évolué au fil du temps, s’étoffant au gré des collaborations, des opportunités et, plus généralement, de l’évolution de mes intérêts et de mes compétences scientifiques. Les catégories présentées ci-dessous ne sont qu’une proposition de relecture a posteriori de mon parcours de recherche. Elles ont toutefois l’avantage de répartir les travaux auxquels j’ai pu contribuer en trois sous-groupes a peu près équilibrés. Notons cependant que la nature de mes contributions peut notablement varier entre ces différents axes de travail. Notons également que si le premier axe est un fil conducteur de mon travail de recherche, j’ai graduellement fait évoluer mes activités du deuxième au troisieme axe au fil du temps.

Science des modèles de circulation océanique en régime turbulent

Une première partie de mon travail porte sur la science des modèles de circulation océanique en régime turbulent. Mes travaux dans ce cadre ont porté sur quelques développements pour les modèles de circulation, mais ont surtout contribué au domaine scientifique lié à l’utilisation de ces modèles, et à l’analyse de leur fonctionnement. L’essentiel de ces travaux s’est concentré sur des régimes dynamiques turbulents dans lequels les modèles résolvent pour partie la turbulence océanique équilibrée. Ils ont été ménés pour une large part dans le cadre du consortium DRAKKAR et du CLIVAR-OMDP, ces deux efforts permettant notamment l’intercomparaison systématique des modèles. Cette dimension de la science de modèles de circulation est également une donne transverse à la plupart des thèses à l’encadrement desquelles j’ai pu contribué. Un dénominateur commun de ces travaux porte sur la décription et la compréhension de la capacité des modèles de circulation océanique à représenter la variabilité tourbillonnaire (la macro-turbulence océanique). En chemin, ces travaux ont pu contribuer à l’étude de l’impact de la discretisation numérique sur les solutions, au développement de fermetures sous-maille, à l’amélioration de la représentation du transport de traceurs ou à des développements spécifiques pour représenter les processus océaniques à hautes latitudes.

Processus physiques et variabilité saisonnière à décennale de l’océan austral

Une deuxième partie de mon travail porte sur l’étude des processus océaniques à l’oeuvre dans l’océan austral et de la réponse de ce basin océanique aux changements environnementaux planétaires. Ses activités, sur lesquelles porteront les deux prochains chapitres, s’inscrivent dans le cadre prévu par le projet de recherche pour lequel j’ai été recruté au CNRS en 2006. Mes travaux dans ce cadre ont porté dans une première phase sur la circulation au sein du courant circumpolaire antarctique, aux latitudes moyennes de l’océan austral. J’ai contribué à l’étude du rôle des tourbillons de méso-echelle dans la réponse physique et biogéochimique au changement des vents zonaux induit par la tendance du mode annulaire austral. Dans une deuxième phase de travail, j’ai eu l’occasion de m’intéresser aux zones subpolaires de l’océan austral en collaboration avec mes collègues de l’IGE. Dans ce cadre, j’ai contribué à l’étude des interactions entre océan austral et calotte antarctique, avec un regard particulier sur les processus affectant la glace de mer et sa variabilité saisonnière à décennale.

Synergie entre modèle et observations en préparation à l’observation spatiale des océans

Une troisième partie de mon travail porte sur le développement de synergies entre modèles et observation en préparation de l’observation, notamment spatiale, des océans. Il s’agit là d’un volet plus émergeant de mon activité, qui s’est essentiellement développé depuis 2013 avec ma participation à l’équipe scientifique de la mission SWOT (SWOT Science Definition Team puis SWOT Science Team). Le terme synergies est ici un mot valise pour désigner l’usage des modèles de circulation dans le contexte de la préparation de l’observation des océans depuis l’espace et de l’exploitation des données spatiales. Les travaux auxquels j’ai eu l’occasion de contribuer dans ce cadre ont porté sur la simulation de système d’observation, l’étude de la variabilité océanique en vue de son estimation à partir d’observations ainsi que le développement de méthodes de traitement des données d’observations. Mes premières contributions se sont essentiellement inscrites dans le cadre de collaborations pour lesquelles j’apportais des données de modèles océaniques à haute résolution. Des collaborations plus structurées (notamment en interne à mon équipe de recherche) m’ont permis de m’investir de manière plus experte et plus autonome sur ces thématiques au fil du temps.

Approche de travail

J’aimerais également prendre le temps ici de décrire les principes qui guident plus moins consciemment mes choix en matière de recherche scientifique. J’espère de cette manière donner au lecteur quelques fils de lecture qui aider peut-être à comprendre certains des choix que j’ai pu faire au cours de cette première partie de ma carrière scientifique. Les éléments que je détaille ci-dessous ne sont en aucun cas des principes que je souhaiterais voir appliqués par d’autres mais juste une observation a posteriori de ma maniere de fonctionner et de mes partis pris personnels.

Sur le contenu de ce mémoire

Il n’aura pas échappé au lecteur que ce manuscrit d’habilitation à diriger des recherches intervient relativement tard dans ma carrière. J’en ai entamé la rédaction dès 2012, mais ce n’est finalement qu’en 2020 que je finalise ce travail. Entre temps et à mesure que s’élargissait le périmètre de mes activités scientifiques, j’en ai repris le plan à de nombreuses reprises, prenant à chaque iteration un peu plus conscience du caractère lacunaire de ma couverture de mon champ de recherche. J’ai finalement accepté l’idée qu’il me serait sans doute impossible de retracer le fil de mes expériences d’encadrement de manière exhaustive, cohérente et digeste pour le lecteur.

Ce mémoire, concrétisé ici dans une forme que j’espère lisible, est la traduction d’un parti pris de rédaction volontairement plus personnel. Il ne vise en aucun cas à décrire de manière exhaustive et objective mes expériences d’encadrement. Il ne vise pas non-plus à présenter une synthèse cohérente d’un ensemble de travaux sur un champ de recherche bien circonscrit. Je souhaite plutôt ici prendre acte de ma manière de travailler en tant que chercheur, dans son caractère intrinsèquement non-linéaire et forcement imparfait. Si ce parti pris me permet de concrétiser enfin un mémoire d’habilitation, il traduit également une prise de conscience plus personnelle de l’importance de la subjectivité et de la dimension humaine dans le travail de recherche scientifique.

Le parti pris de ce manuscrit est donc le suivant : je propose d’illustrer ici, en trois séquences successives, des situations concrètes de direction de recherche choisies au fil de mon parcours. Ces séquences ne couvrent pas l’ensemble des thèmes sur lesquels j’ai en l’occasion de travailler. Ils sont plutôt des exemples de moments que j’ai particulièrement appréciés et qui ont bien fonctionnés, en ce qu’ils ont ménés à des publications et permis la formation de jeunes chercheurs. Il s’agit en quelque sorte de trois situations de bon alignement de planètes où le contexte scientifique, le positionnement choisi, le contexte humain et les financements se sont révélés particulièrement propices à des interactions fructueuses.

Si j’espère que ce choix permettra d’illustrer mon aptitude à la direction de recherche scientifique, il a aussi ses limites. Il masquera de fait les situations qui ont été moins propices et productives au fil de ma carrière. Il cachera également mes contributions en tant que collaborateur et non directeur de recherches. J’attire enfin l’attention du lecteur sur le fait que le contexte scientifique et bibliographique sera ici présenté tel qu’il apparaissait au moment où les séquences se sont déroulées. La bibliographie présentée ne sera donc pas à jour des développements plus récents sur chacun des thèmes.

En gardant bien ces limites en tête, le lecteur trouvera donc dans ce qui suit trois illustrations correspondant à trois sequences de travail de ma carrière au cours des 15 dernieres années. Pour chacun d’entre eux, j’expliquerai le contexte scientifique dans lequel s’inscrit la séquence en question, je présenterai le positionnement et l’approche de travail que j’ai retenus, je présenterai certains résultats obtenus puis conclurai sur les activités et les opportunités qui se sont présentées à la suite de cette séquence. Après ces trois séquences, une dernière section présentera une synthèse plus large de mes contributions ainsi qu’une proposition de priorités scientifiques pour les années à venir.

Illustration n°1 : Etude de la réponse de l’océan austral aux changements des vents

Ce chapitre présente est une premiere illustration de mes activités de direction de recherche. Il est essentiellement basé sur des travaux menés entre 2009 et 2014, notamment dans le cadre du projet ANR Southern-Cross et de la thèse de Carolina Dufour [76]. Il porte sur la question de la réponse de la circulation de l’océan austral à l’intensification des vents liée au mode annulaire austral.

Contexte scientifique

Le rôle central de l’océan austral dans le système climatique

Le terme océan austral désigne le bassin océanique qui s’étend autour du continent antarctique et, par convention, jusqu’à 30°S [77] (voir la figure 3). L’absence d’obstacle lié à la géometrie circumpolaire de ce bassin océanique y rend possible l’existence d’un fort courant zonal, appelé courant circumpolaire antarctique (voir la Figure [3]). Ce courant est entretenu par les forts vents zonaux qui induisent un puissant processus d’upwelling raidissant les pentes des isopycnes des couches profondes vers la surface [78]. En l’absence d’obstacle, un courant intense, très coherent sur la verticale, se met en place. La structure verticale de l’ACC est ainsi très particulière avec peu de déviation de l’orientation des courants entre la surface et le fond (on dit ce courant quasi-équivalent barotrope [79]) de sorte que les échanges méridiens au travers de l’ACC sont relativement faibles.

L’océan austral, et notamment l’ACC, est un lieu privilégié dans le cycle de vie des masses d’eaux de l’océan global en tant que lieu d’échanges entre l’océan intérieur, l’océan de surface et les milieux environnants (atmosphère et cryosphere). En effet, la résurgence des isopycnes au coeur de l’ACC ramène les eaux profondes de l’Atlantique Nord (NADW) auprès de la surface [80]. Une fraction de ces eaux y est alors transformée en eaux intermédiaires (AAIW) [80] et modales (SAMW) [81] (upper branch) tandis qu’une autre fraction migre à la surface vers le sud (ASW) pour participer in-fine à la formation des eaux antarctiques de fond (AABW) auprès des côtes [82] (lower limb). Ces échanges sont rendus possibles par l’intensité des transferts de quantité de mouvement et de flotabilité à l’interface air-mer dans ce bassin océanique. La force des vents, les températures extrèmemement basses et la présence de glace de mer concourent ainsi à faire de ce bassin un lieu privilégié de formation de masses d’eaux.

La géométrie particulière de l’océan austral a également pour conséquence importante de donner un rôle essentiel aux fluctuations tourbillonnaires dans les équilibre de forces qui maintiennent la circulation méridienne des masses d’eaux au travers de l’ACC. En effet, l’absence d’obstacle sur le cours de l’ACC ne permet pas l’existence de courants méridiens permanents (ils seraient en effet alors nécessairement associés à des gradients de pression zonaux). Ainsi seules des circulations transitoires, en l’occurence liées à la macroturbulence océanique peuvent maintenir les flux de masses qui équilibrent les branches de la circulation méridienne au travers de l’ACC (ainsi que les flux verticaux de quantité de mouvement qui en sont le corrolaire). La prise de conscience de l’importance de la circulation tourbillonnaire dans l’ACC date des premiers travaux de modélisation réaliste de ce bassin menés à la fin des années 90 [???] et des rationalisations théoriques de [83] pour la branche de surface (upper branch) et de [84] pour la branche abyssale (lower limb), résultats confirmés par des analyses approfondies dans des modèles à la fin des années 2000 [85].

C’est également au cours des années 2000, que s’est cristalisée la prise de conscience du rôle central joué par l’océan austral dans l’océan global en tant que composante de la machine climatique [87]. Si historiquement, l’océan atlantique nord a reçu beaucoup d’attention de la part des océanographes pour des raisons évidentes liées aux routes maritimes et aux enjeux géostratégiques, les observations collectées durant les campagnes WOCE ainsi que l’émergence des modèles de circulation océanique a permis de mieux comprendre comment l’océan austral contrôle pour une large part la circulation meridienne et la stratification globale (voir par exemple sur ce point [???,88]), comment également l’intensité des processus de formation de masses d’eaux en fait un lieu clef en terme d’échanges de carbone d’origine anthropique entre l’atmosphère et l’océan [89]. Mieux comprendre les processus pilottant la variabilité de l’océan austral est ainsi une question de première importance pour anticiper et comprendre les changements environnementaux planétaires.

Des changements rapides dans l’océan austral

L’intérêt pour l’étude de l’océan austral s’est également accru au tournant des années 2000 lorsque les réseaux d’observation et les campagnes en mer ont montré à quel point ce basin était sujet à des changements rapides de ces propriétés, notamment au cours des dernières décennies (voir par exemple les synthèses de [90,91]).

Ce sont en premier lieu les propriétés hydrographiques de l’océan austral qui ont attiré l’attention et en particulier le fort signal de réchauffement et d’adoucissement qu’on observe au coeur de l’ACC [92,93,94] (voir la figure 4), signal dont on sait qu’une part importante est liée à des changements effectifs des propriétés des masses d’eaux intermédiaires et modales [95]. Plus en profondeur, un réchauffement et un adoucissement des eaux antarctiques de fond (AABW) a également été détecté [96,97].

On observe aussi dans l’océan austral des changements de structure de circulation barotrope et d’activité tourbillonaire avec notamment un décalage des fronts de l’ACC vers le sud. Ce décalage graduel des fronts vers le sud a pu être détecté grâce à l’altimétrie satellite depuis le début des années 1990 [98]. Ce sont également les altimètres qui nous ont permis de détecter une évolution significative de l’activité tourbillonaire sur cette période [99]. En revanche, ni les altimètres ni les mesures in-situ n’ont pas permis de détecter de changements notables du transport de l’ACC ([100], voir également la section 3.6.5.2 de [101]).

Les changements dans les taux de formation de masses d’eau et dans la circulation méridienne au travers de l’ACC sont cependant plus difficiles à détecter de manière directe. La faiblesse des changements de pentes des isopycnes observés par [92] suggèrerait que la circulation méridienne de l’océan austral n’aurait pas notablement évolué au cours de la deuxieme moitié du XXieme siècle, mais ce point a soulevé des débats. Il semblerait en revanche que les taux de formation des principales masses d’eaux montre des tendances plus nettes, avec en particulier des changements dans la formation des AAIW [102] et dans le renouvellement des AABW [103].

Concernant la glace de mer, les observations montrent que des changements rapides sont ici aussi en cours dans l’océan austral, mais la tendance y est plus complexe que celle observé en Arctique. Les observations satellite montrent en effet une légère augmentation globale de l’étendue de la glace de mer au cours des dernières décennies dans l’océan austral [104,105]. Cette légère augmentation globale de l’étendue de la glace de mer résulte en faut de la combinaison de très fortes tendances régionales (augmentations et diminution) de la concentration de glace de mer autour de l’Antarctique [106].

Ces changements des conditions physiques de l’océan austral induisent des changements de la biogéochimie marine et des écosystèmes qui eux aussi sont détectables. La principale source d’inquiétude est en particulier liée à la capacité de l’océan austral à capter du carbone atmosphérique, notamment du carbone d’origine anthropique. Il semblerait en effet que cette fonction de puits de carbone net ait tendance à saturer [107,108]. En parrallèle, l’accumulation de carbone d’origine anthropique induit une acidification détectable des couches de surface [109,110]. De nombreux autres changements, notamment dans la structure des écosystemes, ont également pu être détectés dans l’océan austral. Notons ici par exemple les changements de productivité induits par l’évolution de la structure des écosystemes phytoplanctoniques [111] (pour une revue plus récente de ces changements des écosystèmes, voir par exemple [112]).

Un stress climatique dominant : la tendance positive du mode annulaire austral

Tous ces changements des propriétés de l’océan austral sont en fait la signature de changements environnementaux affectant l’ensemble du système climatique de l’hémisphere sud, et notamment l’atmosphère, en réponse à des modifications du forçage radiatif par les activités humaines. Les émissions de gaz à effet de serre et la destruction de l’ozone stratosphérique ont en effet notablement modifié le climat de l’hémisphère sud au cours des dernières décennies [113]. Chacune des composantes du système couplé atmosphère-océan-glace de mer a ainsi été perturbée de sorte que les forçages océaniques (flux de quantité de mouvement, flux de chaleur et d’eau douce) ont notablement changé au cours des dernières décennies. Une manière simple de décrire ces changements est de les voir comme une tendance positive du principal mode de varibilité de l’hémisphère sud.

Le mode annulaire austral (en anglais ‘Southern Annular Mode’, SAM) est le principal mode de variabilité de l’hémisphère sud. Il s’agit d’un mode essentiellement annulaire, sorte d’équivalent de la North Atlantic Oscillation (NAO) pour l’hémisphère sud [114] dont les phases gouvernent notamment l’intensité et la structure de vents à la base de la troposphère. Les phases positives du SAM sont notamment caractérisées par des tempêtes plus fréquentes et plus intenses au sud de l’ACC. Le SAM explique en pratique une part notable de la variabilité de la plupart des variables observables dans l’hémisphère sud. C’est le cas en particulier de la température océanique de surface (SST) [115], de la profondeur de la couche de mélange océanique (MLD) [116,117], de l’extension de glace de mer (SIE) [118,119] ainsi que des fluctuations interannuelles de l’énergie cinétique des tourbillons de mésoéchelle (EKE) [120]. Notons toutefois qu’il peut exister des réponses différentes aux phase du SAM selon les échelles de temps considérées.

En première approximation, les changements en cours dans l’hémispère sud peuvent être décrits comme un décallage graduel du SAM vers ses phases positives en réponse aux changements de forçage radiatif. Du point de vue océanique, cette tendance se caractérise en particulier par une migration vers le sud et une intensification des vents zonaux au dessus de l’océan austral. Cette migration moyenne traduit en fait un changement dans la probabilité des tempêtes intenses dans l’océan austral. On notera également que tant la structure du SAM que sa tendance montre en réalité une très nette saisonnalité [121]. La tendance du SAM est en tout cas un pilote majeur des changements en cours dans l’océan austral (voir la figure 5 pour une synthèse des variations de propriétés océaniques induites par le SAM).

Il nous faudra bien évidemment garder à l’esprit que cette représentation de la tendance climatique de l’hémisphère sud comme une modification du mode de variabilité dominant cet hémisphère est une idéalisation qui a ses limites. La structure de la tendance de vents de surface observée au dessus de l’océan austral n’est ainsi pas rigoureusement identique à la structure des variations à hautes fréquences (de quelques jours à quelques semaines) qui caractérise le SAM. En outre, la réponse océanique au SAM depend de l’échelle de temps des fluctuations considérées. Cette réponse peut également rétroagir sur le moteur des changements en cours, à savoir le forçage radiatif, notamment via les changement de couverture de glace de mer mais surtout via la réponse des flux air-mer de CO2. Enfin, la réponse de l’océan aux changements atmosphériques peut impliquer des mécanismes complexes de rétroactions avec la cryosphère que nous détaillerons dans le chapitre suivant.

Dans ce contexte de variabilités complexes et inter-dépendantes, et devant la difficulté à attribuer les changements détectés à des causes précises à partir des observations seules, les modèles numériques se sont imposés assez naturellement comme des outils de recherche essentiels. Les modèles de circulation océanique (éventuellement couplés à la glace de mer) ont ainsi été très largement utilisés pour comprendre les mécanismes impliqués dans la réponse de l’océan austral au stress climatique, notamment au travers d’expériences de sensibilité à des perturbations de forçage externes.

Des questions sur le rôle des tourbillons dans la réponse au SAM

Le travail de [122] fait figure de précurseur en matière d’étude de la réponse de l’océan austral à l’intensification des vents, il est en tout cas le premier à avoir montré l’importance des processus tourbillonnaires dans cette réponse. Si l’on savait déjà que les tourbillons de méso-échelle controllait de manière essentielle l’état moyen de la circulation de l’océan austral, tant en terme de circulation barotrope que de circulation méridienne, on s’est alors rendu compte qu’il en était de même pour sa réponse à des changements de forçage. Plus précisement, la réponse océanique aux changements de forçage étudiée par [122] semblait dépendre de manière non-triviale de la résolution (explicite ou non) de la variabilité de méso-échelle par le modèle utilisé. Ces résultats, complétés des travaux de [123], ont conduit à formuler les concepts de saturation tourbillonnaire et de compensation tourbillonnaire pour décire le rôle des tourbillons de méso-echelle dans la réponse de l’océan austral aux changements de vents, concepts qui sont largement imposés depuis lors.

La notion de saturation tourbillonnaire (‘eddy saturation’) s’applique aux discussions de la sensibilité du transport de l’ACC aux changements des vents. Les travaux de modélisation (comme par exemple ceux de [122,123]) ont montré qu’avec une meilleure résolution des processus tourbillonnaires, les modèles montraient généralement une plus faible sensibilité du transport de l’ACC à l’intensification des vents. Cette sensibilité à la résolution est compatible avec les résultats de simulations idéalisées du modèle quasi-géostrophique (QG) obtenus dans un régime d’écoulement qualifié d’eddy-saturated [120,124]. Dans ce régime, on observe une réponse quasi-linéaire de l’intensité des tourbillons au changement des vents. Cette intensification des tourbillons permet alors un transfert plus efficace de quantité de mouvement de la surface au fond (interfacial form stress) de sorte que l’accroisement des vents de surface n’induit pas de changement du transport zonal moyen. On utilise donc la notion de saturation tourbillonnaire pour décrire des écoulements zonaux dans lesquels un accroissement du vent n’induit pas de changement notable du transport zonal mais induit des changement dans l’activité tourbillonnaire. De tels comportement ont en particulier été observés dans des modèles idéalisés basés sur les équations primitives [125].

La notion de compensation tourbillonnaire (‘eddy compensation’) s’applique quant à elle aux discussions de la sensibilité de la circulation méridienne aux changements des vents. Comme on l’a vu, l’état moyen de la circulation méridienne au travers de l’ACC est largement caractérisé par une compensation du transport d’Ekman vers le nord dans les couches de surface par un transport tourbillonaire vers le sud de sorte que la circulation résiduelle est relativement faible (et équilibrée par les flux de surface) [83]. L’absence de tendance notable des pentes d’isopycnes diagnostiquée par [92] suggère que les changements de transport d’Ekman seraient également en grande partie compensés par des changements de flux tourbillonaire. Ainsi le raidissement des isopycnes consécutif à une modification du transport d’Ekman en surface serait directement compensé par une tendance à l’applatissement des isopycnes moyennes par les flux tourbillonnaires. De la sorte la circulation méridienne résiduelle serait essentiellement indépendante des changements de vent. La validité de ce mécanisme a été discuté par plusieurs auteurs [122,123,126,127]. Il semblerait qu’en pratique, les tourbillons de mésoéchelle puissent en effet partiellement compenser les changements de circulation méridienne induits par le transport d’Ekman. Toutefois, cette compensation n’est pas complète en pratique de sorte que les changements de circulation résiduelle au travers de l’ACC en réponse au vents sont très mal contraints par la théorie.

Ces discussions pourraient apparaitre comme des débats de spécialistes quelque peu abscons si l’on ne gardait en tête que l’on parle ici des mécanismes contrôlant la réponse à l’ordre zéro de la circulation océanique à un stress majeur de son environnement. La réponse de la circulation méridienne au travers de l’ACC est en effet a priori le paramètre clé controlant la réponse des flux de CO2 naturel aux changements des vents liés au SAM et donc in-fine l’amplitude du puits de CO2 total océanique. Dans le contexte des conclusions de [107] sur la possible saturation du puits de CO2 anthropique, il était donc important au tournant des années 2010 de tenter de comprendre le détail des processus impliqués dans la réponse de la circulation méridienne au changement des vents. C’est pourquoi les débats présentés ici ont suscité beaucoup de travaux de la part des modélisateurs et des dynamiciens. Ils ont par ailleurs nourris l’un des fils d’argumentaire les plus convaincants en faveur d’une augmentation de la résolution des composantes océaniques des modèles de climat pour CMIP6 afin de permettre une représentation explicite de la réponse de la méso-échelle océanique aux changements atmosphériques.

Positionnement et approche générale

Cette premiere séquence de travail que je souhaite décrire ici s’inscrit dans un contexte particulier qui m’a permis de contribuer par quelques travaux aux débats présentés plus haut. Le principal élément de ce contexte est la cacacité technique et scientifique développée par l’équipe MEOM dans le cadre du consortium DRAKKAR. Cet effort de collaboration pan-europeen dont les activités ont commencé vers 2003-2004 a porté sur tous les aspects scientifiques et techniques en lien avec la mise en oeuvre de simulations “hindcast réalistes” de la circulation océanique au moyen du code de circulation NEMO. En pratique, le consortium DRAKKAR a fourni un cadre à l’équipe MEOM pour développer son expertise sur les méthodologies et les produits de forcages des modèles océaniques, ainsi que sur la mise en oeuvre de simulations globales aux limites des possibilités des calculateurs. Le positionnement scientifique que j’ai choisi dans les débats présentés plus haut est donc directement basé sur cette compétence scientifique et technique de l’équipe MEOM.

Dans ce contexte, j’ai donc décidé de définir et de mener un programme d’expériences de sensibilité de la circulation de l’océan austral au changement des vents, programme pour une large part motivé par les travaux de [122] et de [128]. Cette approche permettait assez naturellement d’exploiter l’avantage scientifique de la capacité de notre équipe à construire et mettre en oeuvre des configurations réalistes de modèles de circulation océanique. La principale originalité de l’approche proposée tenait notamment à la définition d’un programme de simulations les plus réalistes possibles (dans un contexte ou beaucoup d’équipe se proposaient de travailler dans des contextes plus idéalisés). Ceci se traduisait en particulier dans le soin apporté au réalisme des expériences de référence, basées ici sur des modèles couplés océan-glace de mer, là où par exemple [122] prescrivait les flux de surface de manière assez rudimentaire. Le réalisme des protocoles de forçage des expériences de sensibilité a également concentré beaucoup d’effort dans le but d’examiner la réponse à des changement des vents les plus proches possibles des tendances observées et non simplement un accroissement uniforme des vents.

Une originalité de l’approche que j’ai retenue était aussi de faire le pont entre les considérations liées à la réponse dynamique de l’océan austral et celle liées à la réponse de la biogéochimie marine, et notamment des flux de CO2 à l’interface air-mer. Des discussions avec les collaborateurs du groupe DRAKKAR m’ont permis d’identifier très tôt que peu d’équipe étaient en mesure d’aborder la question de la réponse des flux de CO2 naturel au SAM dans le contexte des travaux de [107] et de [122]. C’est la raison pour laquelle nous avons alors établi une collaboration avec James Orr et Marion Gehlen du LSCE pour élargir le spectre des questionnements aux aspects biogeochimiques et mettre en oeuvre le modèle de biogéochimie marine PISCES dans certaines de nos expériences de sensibilité. C’est ainsi que nous avons pu nous trouver parmi les premiers groupes capables de mener des programmes de simulations de sensibilité au SAM dans des configurations réalistes, en régime eddying avec une composante biogéochimique explicite.

En pratique, le travail mené durant cette séquence s’est inscrit dans le cadre du projet ANR Southern-Cross que j’ai proposé à l’appel JCJC en 2008 et d’une thèse financée par le CEA. Il a notamment impliqué Carolina Dufour, Jan Zika, Jean Marc Molines, Bernard Barnier, James Orr et Marion Gehlen. Mes travaux en lien avec la réponse de l’océan austral aux changements atmosphériques ont menés à plus d’une dizaine de publications. J’en garde le souvenir d’une séquence de travail en équipe très agréable et stimulante. Dans ce qui suit, je décrirai ce que je considère comme les travaux les plus représentatifs de cette période féconde.

Principaux résultats scientifiques obtenus

Réponse de la circulation méridienne aux changements des vents zonaux

Dans l’étude de [129], nous avons étudié la réponse de la circulation meridienne au travers de l’ACC à differents scenarii de changements de vents de surface. Cette étude est basée sur une série d’expériences de sensibilité et s’intéresse notamment à la question de la compensation tourbillonaire de la réponse de la circulation méridienne. Nos resultats ont mis en lumière le rôle innattendu joué par les méandres stationnaires de l’ACC dans la réponse de la circulation méridienne ainsi que la très forte sensibilité de la réponse au detail de la structure spatiale du changement des vents.

Les expériences numériques de cette étude ont été menées au moyen de la suite de configurations régionales PERIANT du code NEMO, déployée dans le cadre du projet SouthernCross. Il s’agit de configurations couvrant l’océan austral au sud de 30°S, dont les grilles ont construites à partir des configurations globales à 1/2° (ORC05) et 1/4° (ORCA025) respectivement du code NEMO. Ces configurations sont donc forcées à leur frontière nord et leurs résolutions, bien que marginalmement eddy-resolving, permet d’examiner l’impact de la résolution sur la réponse simulée.

La stratégie expérimentale visait à examiner la sensibilité de la circulation à des changements de structure spatiale et d’intensité de vents. Nous avons utilisé deux structures de perturbations des vents, à savoir des pertubations homogènes spatialement d’une part et des perturbations suivant la structure du SAM d’autre part. Comme l’illustre la figure 6, ces expériences ont été répétées pour des amplitudes de perturbations croissantes. Egalement répétées pour chacune des configurations (1/2° et 1/4°), ces expériences de sensibilité ont ainsi nécessité un total de 10 simulations numériques.

Les sensibilités décrites par [129] sont essentiellement compatibles avec les comportements de compensation tourbillonaire et de saturation toubillonaire évoqués plus haut. Ces simulations montrent en effet une relative insensibilité du transport de l’ACC au changement des vents et une plus grande sensibilité de la circulation meridienne. Comme on s’y attend également, on y observe que la réponse de la circulation méridienne au changement des vents est partiellement compensée par des contributions liées aux perturbations par rapport au moyenne zonales et temporelle (eddies).

L’analyse de la sensibilité de la circulation méridienne montre toutefois que deux types de mécanismes très differents se combinent pour compenser les changements des vents. La décomposition de la fonction de courant de la circulation méridienne (MOC) calculée en moyenne zonale à densités et latitudes constantes (density-latitude streamfunction) montrent en effet qu’en plus des tourbillons transitoires de méso-échelle (transient eddies), les déviations à la moyenne zonale associés aux méandres quasi-stationaires de l’ACC (standing meanders) peuvent également compenser de manière non-triviale les changements de circulation lié au vents de surface.

Le premier des résultats importants de cette étude concerne la sensibilité de la MOC à la résolution. Nos résultats ont en effet montré que, de manière surprenante, la contribution des tourbillons transitoires de méso-echelle à la compensation de la circulation méridienne ne croit pas forcement avec la résolution du modèle comme on s’y attendait alors. Dans nos expériences, les méandres quasi-stationnaires de l’ACC répondent ainsi aux changement des vents de manière bien plus efficace à mesure que la résolution croit. Il semblerait donc que le principal apport d’une plus haute résolution du modèle soit ici de mieux prendre en compte le contrôle par la bathymétrie de la géométrie des méandres quasi-stationnaires de l’ACC.

Un second résultat notable concerne l’importance du détail de la structure spatiale des changements de vents de surface dans la réponse de la circulation. Nos expériences ont en effet montré que certaines structures spatiales de perturbations des vents sont susceptibles d’induire des réponses du transport de l’ACC bien plus marquées que des anomalies de vent spatialement homogènes. Ceci suggère qu’il est important de prendre ce paramètre en considération dans la comparaison des différentes études portant sur ce sujet, ainsi que dans l’analyse de la réponse des modèles de projection climatique au changement de forçage radiatif.

Rôle des tourbillons de méso-échelle dans la compensation des changements de vent

Dans [130], nous avons analysé plus en detail les rôles respectifs des tourbillons transitoires de méso-échelles (transient eddies) et des méandres quasi-stationaires de l’ACC (standing meanders) dans la compensation des changements de vents. Cette étude est basée sur les simulations présentées par [129] ainsi que sur des simulations à résolution plus fine (1/8°) réalisées au moyen de la configuration PERIANT8 mise en place dans le cadre du projet SouthernCross³. Elle a permis de mettre en lumière dans quelle mesure l’interpretation du rôle des tourbillons dépend du cadre diagnostic utilisé et de guider le développement de paraméterisation du rôle des tourbillons dans les modèles à plus basse résolution.

L’objet principal de cette étude était donc de confronter les conclusions quant aux mécanismes de compensation impliqués dans la réponse de la circulation méridienne aux changement des vents obtenus dans différents cadres diagnostiques (voir la figure 7). Nous y avons donc mis en oeuvre l’approche diagnostique classiquement utilisée pour quantifier la circulation méridienne, à savoir une fonction de courant calculée en sommant les transport de volume en coordonnées densité-latitude (comme le regarde par exemple [122]), mais également une approche moins utilisée, à savoir un calcul de la fonction de courant en densité-profondeur proposé par [131,132]. Cette dernière approche (densité-profondeur) permet en effet de quantifier plus naturellement la circulation au travers des lignes de courant moyennes de la circulation horizontale de l’ACC.

Lorsqu’on analyse la compensation en coordonnées densité-latitude, on observe que les transports vers le nord des eaux légères et vers le sud des eaux denses induits par le vent sont compensés par des méandres stationnaires et, dans une moindre mesure, par des tourbillons transitoires. Cette vision est consistante avec les résultats obtenus par [129] et vaut tant pour la circulation moyenne que l’organisation de la réponse à des changements de vents. Mais bien qu’elle soit basée sur le cadre diagnostique classiquement utilisé pour ces questions, cette vision ne rend pas justice au rôle important joué par les tourbillons de méso-echelle. Elle traduit simplement le fait que l’ACC ne suit pas un parcours strictement zonal.

L’analyse de la compensation en coordonnées densité-profondeur, par ce qu’elle est plus adapté à la géométrie particulière de l’ACC, donne en revanche une vision plus conforme aux attentes théoriques issus des modèles simplifiés. Dans ce cadre, on trouve en effet que la remontée des eaux denses et la plongée des eaux légères induits par le vent sont plus fortement compensées par des flux dus aux tourbillons transitoires qu’aux méandres stationnaires. Ce cadre diagnostique est donc mieux adapté à l’analyse du rôle joué par les tourbillons de méso-échelle dans la perspective de sa paramétrisation dans les modèles à plus basse résolution. Il permet en tout cas d’illustrer le rôle des tourbillons de méso-échelle dans l’établissement de la stratification de l’océan global via les échanges verticaux [133].

Ces différences d’interprétation selon le cadre diagnostique valent non seulement pour l’analyse des mécanismes impliqués dans l’établissement de la circulation moyenne mais également dans l’organisation de la réponse aux changements de vent. Ainsi, en coordonnées densité-profondeur, les flux verticaux dus aux tourbillons transitoires s’opposent systématiquement et directement aux changements du pompage d’Ekman. En revanche, en coordonnées densité-latitude, les flux méridiens dus aux tourbillons transitoires peuvent augmenter pour contrer les changements de transport d’Ekman ou diminuer en réponse aux changements des méandres quasi-stationaires de l’ACC. Les résultats de [130] montrent en tout cas dans quelle mesure l’interprétation de simulations réalistes dépend du cadre diagnostic utilisé. Ceci justifie à nouveau l’intérêt d’approche de travail mêlant théories et simulations numériques réalistes.

Les résultats de ces deux études [129,130] soulignent le rôle clef joué par la topographie complexe de l’océan austral dans la réponse de la circulation méridienne et du transport de l’ACC aux changements des vents, notamment via les méandres quasi-stationnaire de l’ACC. Nos résultats suggèrent ainsi qu’il est assez délicat de paramétriser les modèles à basse résolution de sorte qu’ils montrent une réponse compatible avec celle des modèles à plus haute résolution. Parmis d’autres, ces travaux ont contribué à motiver le développement de composantes océaniques résolvant explicitement les processus de méso-échelle dans les modèles du système Terre, notamment ceux utilisés pour CMIP6 [133,134]. Ils ont également participé à justifier les développement récents de paramétrisations capturant les effet de saturation et de compensation tourbillonnaire, comme par exemple celle du cadre GEOMETRIC [135,136].

Réponse des flux air-mer de CO2 naturel aux changements des vents

Dans l’étude de [137], nous avons poursuivi nos travaux sur la réponse de l’océan aux changement des vents en nous intéressant à la réponse des flux air-mer de CO2 à la tendance du SAM. Nous y étudions comment les changements des vents amplifient le dégasage de CO2 naturel, et réduisent ainsi d’autant le puit océanique de CO2 total. Cette étude trouve ces principales motivations dans le travail de [107] que nous avons cité plus haut, ainsi que les travaux de [138] et [139]. Nous avons revisité ces travaux dans le cadre d’un dispositif expérimental basé sur un modèle à plus haute résolution spatiale afin notamment d’évaluer dans quelle mesure des modèles couplés physique-biogéochimie ne représentant pas explicitemennt les processus de méso-échelle auraient pu surestimer la réponse du dégasage de CO2 naturel en réponse au SAM. L’objet de cette étude est donc d’examiner quels éléments nouveaux apporte une meilleure représentation de la compensation tourbillonnaire et de la structure spatiale des changements de profondeur de couche de mélange induit par le SAM [117].

Nous avons mis en oeuvre dans cette étude un dispositif expérimental similaire à celui mobilisé dans nos études de la réponse physique à la tendance du SAM [129,130]. Nos configurations du code NEMO ont donc été étendues afin d’inclure une représentation explicite des principaux cycles biogeochimiques au moyen du code numérique PISCES, configuré pour représenter le cycle du carbone naturel. A cause du coût numérique substanciel de cette extension, nous nous sommes restreint à des expériences à la résolution de 1/2° (PERIANT05), et n’avons reproduit que les expériences de sensibilité à une perturbation typique du SAM (SAM05) ainsi que l’expérience de référence (REF05). Les expériences précedement réalisées au moyen de la configuration physique seule nous permettent toutefois d’inférer ce que pourrait être la réponse du modèle biogéochimique à plus haute résolution.

Les résultats de notre étude montrent que le flux air-mer de CO2 naturel augmenteraient dans l’océan austral d’environ 0,1 PgC par an par écart-type du SAM, ce qui est quantitativement comparable aux résultats de [138,139]. Nos résultats montrent toutefois que le dégasage serait très inhomogène et aurait principalement lieu dans la zone Antarctique (AZ) de l’océan austral (voir la Figure 8). Nos analyses montrent de plus que cette réponse des flux de CO2 est largement pilotée par des changements de concentration océanique de surface en carbone inorganique dissous (DIC) mais aussi d’alkalinité (Alk). Nous avons donc consacré une part importante de l’étude à essayer de mieux comprendre quels mécanismes sont impliqués dans cette réponse localisées des concentration de DIC et de l’Alk de surface.

Nous avons ainsi montré que les principaux facteurs controllant la réponse des DIC et de l’Alk de surface au SAM seraient la réponse locale de la profondeur de la couche de mélange océanique au SAM ainsi que les changements des gradients verticaux de DIC et d’Alk immédiatement sous la couche de mélange. Il semblerait donc que l’intensité du transport méridien de DIC induit par le vent ne soit le seul paramètre controllant la réponse des flux de CO2 naturel au SAM. Le degré de compensation des changements de transport méridien induit par le vent controllerait toutefois pour partie les gradients verticaux de DIC et d’Alk à la base de la couche de mélange. Notre étude suggère ainsi qu’environ un tiers de l’augmentation de la résurgence de DIC induite par les changements des vents serait compensé par le transport liés aux toubillons de mésoechelles et aux méandres stationaires.

Cette étude participe d’une prise de conscience de la complexité des processus impliqués dans la réponse des flux air-mer de CO2 naturel aux changements des vents, et notamment du rôle clé joué par les changements de profondeur de couche de mélange dans cette réponse. Si notre étude a également permis de confirmer l’importance de bien prendre en compte la compensation des changements de transport méridiens par les tourbillons et les méandres stationaires, elle montre surtout à quel point c’est le détail de la réponse relative des DIC et de l’Alkalinité qui controle la réponse des flux de CO2 au SAM. Elle souligne enfin l’importance des meandres stationnaires de l’ACC dans la réponse des flux de CO2 naturel, importance dont une étude plus récente montre qu’elle s’étend également à la composante anthropique des flux air-mer de CO2 [140].

Activités connexes, conséquences directes et indirectes

Dans le contexte de cette séquence de travail, j’ai eu l’occasion de contribuer à plusieurs autres travaux portant sur les mécanismes impliqués dans la réponse de la circulation de l’océan austral aux changements des vents. Dans le cadre du postdoc de Jan Zika, nous avons par exemple tenté de rationaliser les différents modes de réponse du transport de l’ACC à des changements de vent [141]. Les travaux de cette séquence ont également permis d’établir une collaboration avec Paul Spence à l’UNSW (Sydney), qui a donné lieu à plusieurs visites et échanges scientifiques; cette collaboration a notamment porté sur l’étude des mécanismes de réponse du transport méridien de chaleur au travers de l’ACC [142].

Une conséquence indirecte à plus long terme des travaux engagés durant cette séquence a également été ma contribution au développement d’une fonctionnalité permettant de réduire le coût d’intégration des modèles biogéochimiques dans la plateforme de modélisation NEMO. Comme nous l’avons noté plus haut, l’intégration d’un modèle de biogéochimie complet à la même résolution que le modèle dynamique demande des ressources calcul substancielles. C’est pourquoi il est assez courant d’intégrer ces modèles à partir de sorties de modèles de circulation océanique, mais moyennées sur une grille de résolution spatiale dégradée par rapport au modèle dynamique [143]. L’objet du travail auquel j’ai contribué dans une série de projets successifs a été de faire en sorte que cette fonctionnalité soit disponible dans NEMO dans le cadre d’intégrations conjointes physique-biogéochimie [144].

Une autre conséquence directe de cette première séquence de travail a été la définition et la conduite de la thèse de Gildas Mainsant [145], au cours de laquelle j’ai eu l’occasion de m’intéresser aux changements de propriétes des masses d’eaux en réponse à la tendance du mode annulaire austral (SAM). C’est notamment au cours de cette thèse que j’ai pris conscience de l’importance de la glace de mer dans les changements de flux air-mer en réponse au SAM, ainsi que de l’importance des apports continentaux d’eau douce dans le cycle de vie de la glace de mer. Cette thèse a donc naturellement servi de transition, sinon de tremplin, vers la séquence que je décrirai dans le prochain chapitre.

Illustration n°2 : Etude des intéractions entre océan austral sub-polaire et calotte antarctique

Ce chapitre présente une deuxième illustration de mes activités de direction de recherche. Il est essentiellement basé sur des travaux menés entre 2014 et 2018 dans le cadre de la thèse de Nacho Merino [146], et poursuivi en collaboration avec des collègues glaciologues de l’IGE.

Contexte scientifique

La zone subpolaire de l’océan austral : processus et enjeux

Le terme océan austral subpolaire désigne la fraction de l’océan austral qui s’étend au sud du front polaire (qui marque la limite sud de l’ACC) et dont la position moyenne est proche de 60°S. Cette fraction de l’océan austral comporte notament les gyre de recirculation des mers de Ross et de Weddell ainsi que les régions côtières sur les talus continentaux autour de l’Antarctique. Une particularité de ces régions est en outre l’existence de cavités océaniques qui peuvent s’étendre jusqu’à quelques centaines de kilomètres sous la calotte glaciaire continentale en régions côtières, formant ainsi des structures flottantes appélées plateformes glaciaires (ice-shelves). Ces plateformes glaciaires occupent environ 75% du trait de côte autour du continent antarctique. L’océan austral subpolaire est caractérisé par très forte saisonalité de ses conditions et le rôle prépondérant qu’y jouent les interactions avec la cryosphère (comme l’illustre la Figure [9]).

Ces interactions avec la cryosphère concernent en premier lieu la glace de mer antarctique. La glace de mer (ou banquise) antarctique se forme en hiver dans les conditions atmosphériques extrèmes de ces latitudes (température, humidité, vents). Elle se distingue notamment de la banquise arctique par la très forte saisonnalité de son extension spatiale (variant de 3 à 18 millions de km\(^2\) selon la saison) de sorte qu’elle comporte généralement peu de glace pluriannuelle et que son épaisseur reste relativement faible. La glace de mer antarctique joue en tout cas un rôle essentiel dans la modulation des flux de flottabilité au sud de l’ACC. En isolant ou non l’océan de l’air froid de l’atmosphère, elle module les flux de chaleur entre l’océan et l’atmosphère. Le cas extrème est notamment celui des polynies, ces régions d’océan ouvertes au coeur de la banquise qui permettent des échanges intenses entre ocean intérieur et atmosphère. La formation et de la fonte saisonnière de la glace de mer antarctique contrôle également largement les flux d’eau douce à la surface de l’océan austral subpolaire. En fait, la glace de mer est même le principal facteur de redistribution méridienne de l’eau douce dans l’océan austral subpolaire [147,148].

Les interactions de l’océan austral subpolaire avec la cryosphère concernent également la calotte glaciaire antarctique. La calotte glaciaire antarctique (Antarctic Ice Sheet, AIS) est la plus grande calotte glaciaire au monde. Elle s’étend sur 14 millions de km\(^2\) et son écoulement du pôle vers les côtes fournit une très large fraction de l’eau douce de l’océan austral. Ce flux d’eau douce vers l’ocean austral intervient sous la forme d’un flux d’eau liquide à la base des ice-shelves d’une part mais également sous la forme d’un flux de glace solide lors du vêlage intermittent des icebergs à l’extrémité des ice-shelves. Comme dans le cas de la banquise, les interactions de l’océan avec la calotte glaciaire sont en fait des interactions couplées où chacun des deux milieux influence l’autre et réagit simultanément au changment des propriétés de celui-ci. Ainsi, comme nous le verrons plus loin, les conditions océaniques contrôlent largement la perte de masse des plateformes glaciaires qui en retour, via les flux d’eau douce, contrôlent largement la stratification océanique.

En tant que lieu privilégié d’interaction entre l’océan, l’atmosphère et la cryosphère, l’océan austral subpolaire joue un rôle clé dans l’océan global et le système climatique terrestre dans son ensemble. Les interactions entre l’océan, l’atmosphère et la cryosphère y permettent en effet la formation des High Salinity Shelf Waters (HSSW) sur les marges antarctiques, préconditionnant ainsi la formation par cascade gravitaire le long des talus continentaux des eaux antarctiques de fond (AABW) qui tapissent les plaines abbysales de l’océan global. Si la formation des AABW est un processus essentiel pour les océanographes en ce qu’elle participe de la circulation méridienne globale, c’est aussi et surtout un processus essentiel dans le système climatique dans son ensemblme en ce qu’il contrôle une part importante de la capacité de puits de CO2 anthropique de l’océan global [149].

Des changements rapides dans les régions antarctiques

Comme on l’a vu dans le chapitre précédent, on observe des changements très rapides dans le système climatique de l’hémisphère sud sous l’effet de l’activité humaine, et en particulier dans l’atmosphère. Nous avons déja discuté des changements atmosphériques induits par la tendance du mode annulaire austral (SAM), avec notamment le décalage vers le sud et l’intensification des vents zonaux [???]. Plus près du continent antarctique, on observe également une nette évolution d’une structure de circulation atmosphérique appelée Admunsen Sea Low, caractérisée par un centre de basses pressions dans la région des mers d’Admunsen et de Ross (voir la Figure [3] pour la toponymie). La variabilité de ce centre de basse pression pilote pour une large part le climat de l’Antarctique de l’ouest [152] et montre des corrélations fortes aux phases du SAM et d’ENSO [152,153]. Ce centre de basse pression montre en tout cas une très nette tendance vers le creusement au cours des dernières décennies [154] induisant ainsi un changement très caractéristique des vents de surface dans les régions cotières de l’Antarctique de l’ouest.

L’extension de la glace de mer antarctique montre comme on l’a vu une lègère tendance positive avec de grandes disparités régionales [105]⁴ (voir Figure [11]). Si l’on regarde plus en détail, on observe en fait que ces tendances reflètent des changements, régionalement contrastés, de la saisonnalité de la glace de mer [156] et notamment de la durée de la période englacée [157]. Si l’évolution de la concentration (et donc de l’extension) de la glace de mer antarctique est suivie depuis l’espace depuis longtemps, les tendances multidécénnales de son épaisseur sont en revanche plus difficiles à estimer. Les séries temporelles des mesures directes sont en effet pour l’instant trop courtes pour estimer ces tendances [158]. Sur des échelles plus longues, les efforts de reconstructions indirectes de l’épaisseur de la glace de mer (largement basées sur des modèles) montrent en tout cas des tendances notables mais leurs incertitides sont encore très grandes [159,160].

Les propriétes des masses d’eaux de l’océan austral subpolaire subissent également des changements rapides tant en profondeur que sur les marges antarctiques. Nous avons dejà discuté du réchauffement et de l’adoucissement des AABW aux latitudes de l’ACC; ce signal est en fait détectable dans tous les secteurs de l’océan austral jusqu’au talus continental antarctique [96,97]. On observe également une contraction du volume des AABW au cours des dernières décennies, signal qui serait en large partie expliqué par la tendance à l’adoucisement de cette masse d’eau [161]. Il semblerait donc bien que l’adoucissement des AABW soit une signal essentiel des tendances en cours comme l’illustre les flux d’eau douce équivalents diagnostiqués par [97] et reproduits ici dans la Figure [10]. Les eaux côtieres sur les marges antarctiques montrent des tendances plus contrastées mais un signal de réchauffement rapide a été détecté auprès de la péninsule antarctique [162] et dans le secteur de la mer d’Admunsen [163] de sorte qu’on observe des tendances au réchauffement auprès des principales cavités d’ice-shelves en Antarctique de l’ouest. De manière générale, les eaux de surface de l’océan austral subpolaire semblent s’être adoucies aux cours des dernières décennies, renforçant ainsi notablement la stratification en sel entre surface et océan intérieur[164].

La calotte glaciaire antarctique semble également s’être engagée dans une transition rapide au cours des dernières décennies. L’altimétrie satelitte a en effet permis de détecter un rapide perte de masse de la calotte antarctique au cours des derniere decénnies, notamment dans les principaux glaciers émissaires [165]. Le taux de cette perte de masse semble même s’être récemment accéléré [166]. Ce signal préoccupe les glaciologues, qui cherchent à mieux contraindre la contribution de la perte de masse de la calotte antarctique à l’augmentation du niveau des mers, mais aussi les océanographes, qui y voient un indice de possibles changements rapides des flux d’eau douce vers l’océan austral. La nature extrêmement nonlinéaire de la dynamique de la calotte glaciaire pose également la question du possible franchissement de points de transition abruptes (tipping points) dans l’évolution de celle-ci. L’importance de l’effet d’arc boutant des plateformes glaciaires sur la dynamique glaciaire en amont [167] ainsi que des mécanismes d’instabilité comme la Marine Ice Sheet Instability [168] laissent en effet craindre une accéleration dramatique de la perte de masse de la calotte antarctique [169]).

Rôle des interactions océan-cryosphère dans les tendances observées

La plupart des tendances observées dans les différentes composantes du système climatique mentionnées plus haut sont en fait la manifestation d’une variabilité couplée entre les différents milieux, c’est le cas notamment pour les interactions entre océan et cryosphère. Si l’importance des couplages dynamiques et thermodynamiques entre océan et glace de mer ne fait pas de doute, ce n’est en revanche que durant les années 2000 que l’on a pris conscience de la nécessité de bien prendre en compte la complexité des processus d’interactions entre océan austral subpolaire et calotte antarctique pour comprendre les évolutions de chacun de ces milieux.

Une première illustration de l’imbrication de ces processus d’interactions entre milieux concerne l’effet de la tendance des vents sur l’évolution en cours de la calotte antarctique. On sait en effet que la perte de masse de la calotte antarctique [165] est liée à l’augmentation de la fonte à la base des plateformes glaciaires. On observe en effet un amincissement rapide de nombreuses plateformes glaciaires [170,171], amincissement qui représente environ la moitié de la perte de masse totale de la calotte tandis que l’autre moitié serait liée à l’accélération des écoulements glaciaires dûe à la diminution de l’effet d’arc-boutant des plateformes glaciaires. Il semble donc bien que les changements de fonte à la base des plateformes glaciaires soient le moteur principal des changements de la calotte dans son ensemble. Ce n’est en revanche qu’assez récemment qu’on s’est rendu compte que les changements de fonte à la base des ice-shelves étaient pour partie pilotés par des intrusions d’eaux chaudes dans les cavités dues à des changements de circulation océanique, eux-mêmes déclenchés par la tendance des vents de surface [172].

Une autre illustration, cette fois encore moins intuitive, de l’imbrication de ces processus d’interactions entre océan et cryosphère concerne le lien possible entre la tendance positive de l’extension de la glace de mer antarctique et l’augmentation des flux d’eau douce dûe à la perte de masse de la calotte antarctique. Il se trouve en effet que les modèles de projection climatiques utilisés dans le cadre de l’exercice d’intercomparaison CMIP5 échouent dans leur ensemble à reproduire la tendance observée de l’extension de glace de mer antarctique [173]. Comme aucun de ces modèles ne comportait de composantes représentant la calotte antarctique et comme en outre le protocole de forçage de ces modèles négligeait la tendance des flux d’eau douce issus de la calotte, l’hypothèse a été tôt émise que l’échec des modèles pouvait indiquer qu’un mécanisme analogue à celui discuté par [174] serait responsable de l’augmentatipon observée de l’extension de la glace de mer antarctique.

Le mécanisme discuté par [174] est un processus de retroaction entre eau douce et formation de glace de mer. Ces auteurs expliquent en effet qu’un apport d’eau douce en surface à pour effet direct de renforcer les gradients verticaux de densité. Dans des conditions favorables à la formation de glace de mer, le fait que la pycnocline soit plus marquée va alors réduire la possibilité pour les eaux chaudes de subsurface (typiques de l’océan austral subpolaire) de remonter à la surface par convection. De la sorte, la formation de glace de mer sera favorisée par rapport à la convection. Un apport d’eau douce en surface dans l’océan austral subpolaire est donc susceptible de favoriser la formation de glace de mer. Il semble donc naturel de se poser la question du lien entre la perte de masse de la calotte antarctique et l’augmentation de l’extension de la glace de mer antarctique.

Si cette question du lien entre perte de masse de la calotte et glace de mer a été formulée assez tôt, les conclusions des différents travaux de modélisation engagés pour répondre à cette question se sont avérées étonnament contradictoires. Certains travaux, comme par exemple celui de [175], répondent par l’affirmative et expliquent que les flux d’eau douce liés à la perte de masse de la calotte peuvent quantitativement expliquer la tendance de la glace de mer. D’autres, comme par exemple [173], répondent au contraire que la perte de masse de la calotte ne peut expliquer l’augmentation de l’extension de glace de mer. Force est toutefois de constater que les cadres expérimentaux, très idéalisés, de ces deux études sont très differents, tant dans la formulation des modèles eux même que dans la formulation des expériences de sensibilité. La question de l’impact de la perte de masse de la calotte antarctique sur la glace de mer était donc encore largement ouverte au moment où nous avons entamé nos travaux sur ce thème.

Positionnement et approche générale

La phase de travail que je souhaite décire ici a été initiée suite aux sollicitations (répétées!) de mes collègues glaciologues du LGGE autour de 2012, et en particulier de Gael Durand. Comme on l’a vu plus haut un faisceau convergeant d’éléments indiquaient alors en effet qu’une part essentielle de l’incertitude quant à l’évolution future de la calotte antarctique était liée aux interactions de la calotte avec l’océan et aux processus de fonte dans les cavités sous les plateformes glaciaires. Aux yeux de mes collègues glaciologues, il était donc nécessaire d’avancer vers une meilleure compréhension des processus physiques responsable de la fonte à la base des plateformes glaciaires et d’entamer le long travail menant à une représentation explicite des processus de couplages entre ocean et calotte⁵.

Conscient pour ma part du fait que les tendances observés dans l’océan austral ne pouvaient pas toutes être directement attribuées aux changements des vents de surface discutés dans le chapitre précédent, et qu’une part de l’incertitude quant à l’évolution de l’océan devait être liée à notre représentation très rudimentaire des interactions avec la calotte, j’ai accepté d’engager un cycle de discussions avec mes collègues dans le but de positionner de manière optimale un travail à l’interface de nos équipes. Il s’agissait alors de définir une question scientifique et une approche permettant d’exploiter au mieux les forces respectives de nos équipes avant de nous engager dans ce champ scientifique que nous savions très compétitif.

Après un certain nombre de discussions ayant permis de clarifier que “non tous les océanographes ne s’intéressent pas forcement au niveau des mer” et à contourner les difficultés liées à la mauvaise représentation des processus de formation des AABW dans nos modèles océaniques, nous avons finalement convergé sur le principe d’une thèse à l’interface entre nos équipes. Cette thèse aurait pour ambition d’étudier des aspects spécifiques des interactions calotte-ocean sans aborder directement la question du couplage entre nos modèles. Sur le plan du questionnement océanographique, il était alors évident que nous avions entre les mains des atouts importants pour aborder la question de l’impact de la perte de masse de la calotte antarctique sur la glace de mer grâce notamment à l’expertise disciplinaire de mes collègues glaciologues qui pouvaient guider la construction d’un scénario de flux d’eau douce bien contraint par les observations.

C’est dans ce contexte qu’a démarré la thèse de Nacho Merino [146] sous la direction de Gael Durand et ma co-direction pour le volet océan. Au fil du projet, l’équipe scientifique impliquée s’est naturellement élargie à Nicolas Jourdain suite à son recrutement au LGGE et au démarrage de l’ANR TROIS-AS qu’il a piloté. Le contexte humain, technique et scientifique de ce projet s’est avéré très propice bien que la thématique abordée soit très compétitive scientifiquement. Nous avons notamment pu bénéficier de nombreux développements techniques réalisés par d’autres équipes, dont en particulier le module d’iceberg ICB (adapté de [176]) et la représentation des flux de fonte développée par Pierre Mathiot au UKMO en préparation au couplage de NEMO avec des modèles de calotte. Ces développements nous ont permis de définir un cadre expérimental notablement plus réaliste que ceux déployés par [173] et [175].

Principaux résultats scientifiques obtenus

Estimation du flux de fonte lié aux icebergs

Une première contribution de cette séquence a porté sur l’estimation des flux d’eau douce lié à la fonte des icebergs issus de la calotte antarctique et l’étude de leur impact sur la banquise ([177]). Dans cette étude, nous avons mis en oeuvre un stratégie de simulation basée sur un modèle océan-banquise (NEMO-OCE/NEMO-LIM) couplé avec un modèle lagrangien d’icebergs (NEMO-ICB). Ce système nous a permis d’estimer une climatologie mensuelle des flux de fonte des icebergs et d’évaluer l’impact de ce flux sur l’évolution de la glace de mer au travers de simulations de sensibilité. L’essentiel du travail a ici porté sur l’amélioration et la calibration du modèle d’icebergs ainsi que sur la comparaison aux observations altimétrique.

Un apport important de notre étude réside dans le choix des sources d’informations utilisées pour spécifier les différentes contributions des flux d’eau douce issus de la calotte antarctique. Notre configuration expérimentale nous permet en effet de spécifier indépendamment, et pour chaque plateforme glaciaire, les flux liés à la fonte basale et flux liés au vêlage d’icebergs. Nous avons pu profiter de la disponibilité d’estimations de ces flux publiées en 2013 et 2014 (par [178] et [170]), et c’est donc sur cet aspect que notre étude contraste avec les précedents efforts de modélisation des icebergs (comme notamment [176,179]). En pratique, nous avons utilisé les estimations de flux de fonte basale et de flux de vêlage publiées par [170], qui traite indépendamment 32 plateformes glaciaires, et dont les résultats sont globalement en accord avec les estimations de [178].

Un autre aspect particulier du travail tient à la prise en compte explicite des variations avec la profondeur des paramètres océaniques utilisés par le modèle d’iceberg. Ceci recoupe en particulier la prise en compte du cisaillement vertical dans la dérive des iceberg, la prise en compte des profils verticaux de temperature dans le calcul de la fonte et une représentation de l’intéraction avec la bathymétrie. Ces trois améliorations au module NEMO-ICB se sont avérées essentielles pour améliorer la représentation de la distribution des icebergs simulés par le modèle au regard des observations. Nous avons en effet évalué les distributions d’icebergs simulées en comparaison aux estimations obtenues à partir de la signature des icebergs dans le signal altimétrique par [180]. Nous avons ainsi montré que le modèle reproduit les principales caractéristique des distributions observées.

Notre étude a ainsi confirmé que la fonte des icebergs est un phénomène très saisonnier, que la distribution des flux est très organisée par basin et qu’elle affecte directement la production de glace de mer. Au premier orrdre, ces flux de fonte des icebergs ont pour effet d’augmenter la concentration et l’épaisseur de glace de mer tout autour de l’Antarctique. L’analyse montre que cette tendance est directement due à une augmentation de la production de glace de mer en automne et en hiver, à cause de l’intensification de la stratification selon un mécanisme très similaire à celui décrit par [174]. Notre étude montre toutefois que dans certaines régions (dont notamment la mer de Bellingshausen) la réponse de la glace de mer aux flux de fonte est plus complexe et fait intervenir des processus différents.

Au delà de l’analyse des mécanismes physiques impliqués dans la réponse au flux de fonte, l’une des contributions de notre étude est également la mise à disposition d’une climatologie des flux de fonte liés aux icebergs. Cette climatologie peut être utilisée pour des études s’intéressant à l’impact des flux d’eau douce (notamment sur la formation de masse d’eau) à partir d’observations. Elle peut également être utilisée dans des modèles océaniques qui ne permettent par une représentation explicite de la dérive des icebergs, ce qui est notammant le cas de l’essentiel des composantes océaniques utilisées dans les systèmes de projection climatique. Cette climatologie, qui est depuis régulièrement mise à jour par Nicolas Jourdain, a ainsi été proposée dans le cadre du protocole de forcage des expériences OMIP coordonnées par le CLIVAR OMDP (voir [181]).

Impact des changements de flux d’eau douce sur la glace de mer

La deuxieme principale contribution de cette séquence a porté sur l’étude de l’impact des changements de flux d’eau douce induits par l’évolution de la calotte antarctique sur la banquise au cours des dernières décennies [182]. L’objet de cette étude était de contribuer à faire avancer la controverse ouverte par les résultats contradictoires des études de [173] et de [175], en prenant en compte les avancées les plus récentes dans la représentation des flux d’eau douce issus de la calotte antarctique dans les modèles océaniques. Par rapport aux études précédentes, notre travail contraste notamment par la séparation des contributions des flux de fonte basale et des flux liés au vêlage, et l’utilisation d’un modèle d’icebergs intéractif pour distribuer cette dernière composante dans l’océan austral. Les flux liés à la fonte basale sont quant à eux répartis en entrée des cavités d’ice-shelves.

La principale contribution de notre étude porte sans doute sur la manière dont nous avons construit notre protocole d’expériences de sensibilité au changement de flux d’eau douce. Nous proposons dans cet article de comparer les résultats de deux simulations correspondant respectivement à une situation typique de la période 2005-2010 (CTR) et à une situation typique de la période 1990-1995 (FW-). Pour l’expérience CTR (2005-2010), la fonte basale et les flux de vêlage sont tirés des reconstructions de bilan de masse des plateformes glaciaires antarctiques publiées par [170] comme pour notre étude précédente ([177]). Ces reconstructions proposent d’estimer la fonte basale (basal melt balance, BMB) comme le résidu d’un bilan de masse des ice-shelves contraint par les observations. Pour chaque plateforme glaciaire, ce bilan prend la forme

qui exprime que les changements d’épaisseur des plateformes (qui sont observés par altimétrie) peuvent être dus aux flux de masse au travers de la ligne d’échouage (grounding line flux, GLF), au bilan de masse de surface (surface mass balance, SMB), au vêlage d’icebergs (calving flux, CF) ou à la fonte basale (basal melt balance, BMB). Les estimations de [170] portent sur la période 2005-2010, de sorte que, pour l’expérience FW- (1990-1995), nous avons du introduire des hypothèses supplémentaires pour construire le forçage. Le flux à la ligne d’échouage (GLF) est estimé à partir de [183], le bilan de masse de surface (SMB) est supposé inchangé (comme le suggère [184]) de même que le flux de vêlage (de manière consistante avec [185]). Cette approche nous permet ainsi d’obtenir une borne supérieure pour les changements de fonte basale entre les période 1990-1995 et 2005-2010, que nous estimons à un changement d’environ 350 Gt/an d’eau douce additionelle.

Le jeu d’expérience de sensibilité est finalement complété d’une expérience (ATM-) pour laquelle le forcage atmosphérique est modifié en phase avec la tendance des vents de surface de sorte que notre stratégie expérimentale nous permet d’évaluer l’importance relative des changements atmosphériques et des changements de flux de fonte sur les tendances de glace de mer. De manière générale, notre étude montre que les changements de flux d’eau douce auraient induit des changements de glace de mer commensurables avec les changements dus à l’évolution de la circulation atmosphérique. Comme l’illustre la figure ??, l’augmentation de la fonte basale induirait une augmentation de la concentration de glace de mer de l’ordre de 1 à 2% par decennie. Nos résultats montrent ainsi qu’environ 50% du changement de volume de la banquise antarctique au cours des dernières décennies serait attribuable aux changements de flux de fonte, ce qui semblent donc confirmer les conclusions obtenues par [175].

Toutefois, comme précédemment dans l’étude de [177], nos résultats font également ressortir le comportement singulier des zones côtières ouest antarctiques dans leur sensibilité au flux d’eau douce. Nos simulations suggèrent en effet que la concentration de glace de mer aurait décru dans la mer d’Admunsen en réponse à l’augmentation du flux de fonte basale. Une analyse plus approfondie nous a permis d’illustrer que cette sensibilité faisait intervenir un mécanisme différent de celui décrit par [174]. Dans cette région, les eaux de subsurface sont en effet notablement plus chaudes qu’ailleurs en Antarctique; de plus l’augmentation du flux de fonte en aval des principales plateformes glaciaires y est très importante. Nous avons montré que la réponse faisait intervenir une augmentation de l’upwelling côtier au niveau du talus continental. Le flux de chaleur induit par cet upwelling a pour effet de favoriser la fonte de la glace de mer. Ce mécanisme particulier a depuis été reproduit et documenté par [186].

Activités connexes, conséquences directes et indirectes

Le travail de thèse de Nacho Merino a également porté sur un volet de modélisation d’écoulements glaciaires, là encore dans le contexte de la préparation au couplage entre modèles océaniques et modèles de calotte. Ce travail, plus directement encadré par G. Durand, s’est concentré sur l’étude de l’impact des incertitudes dans la formulation physique des modèles d’écoulements glaciaires sur les prédictions de la migration de la ligne d’échouage en réponse à un changement de forçage océanique. Le scénario considéré est une situation favorable à l’instabilité de la calotte au mécanisme MISI (Marine Ice Sheet Instability) retenu pour l’exercice d’intercomparaison MISMIP+ décrit par [187]. Dans ce contexte, les résultats de Nacho Merino ont montré l’importance de la loi de friction basale sur les prédictions de migration de la ligne d’échouage. Ils ont en tout cas permis d’accompagner une étape importante du travail de l’IGE dans la perspective de la représentation explicite des couplages glace / ocean dans les modèles climatiques.

Une conséquence notable, bien que non-prévue, de cette séquence de travail sur les intéractions glace/océan en Antarctique a été notre contribution à l’amélioration de la représentation des intéractions icebergs-océan dans le modèle d’icebergs de NEMO. Comme je l’ai décris plus haut, nous avons en effet proposé plusieurs améliorations au modèle NEMO-ICB (prise en compte du cisaillement vertical dans la dérive des icebergs, prise en compte des variations verticales de temperature dans leur fonte et représentation de leurs intéractions avec la bathymétrie). Ces améliorations ont été décrites dans [188] puis versées dans la version de référence de NEMO en 2018. Cette meilleure représentation de la physique des icebergs s’est par la suite avérée également très importante dans d’autres régions du globe, comme l’ont montré [189].

Dans la continuité de cette séquence, Nicolas Jourdain m’a invité à poursuivre nos collaborations sur les interactions glace/océan en Antarctique, notamment dans le cadre de ses travaux sur le secteur de la mer d’Admunsen (dans le contexte du projet ANR TROIS-AS et de la thèse de Marion Donat-Magnin). Ces travaux ont porté sur la représentation explicite des cavités d’ice-shelves dans les modèles océaniques et sur l’étude de leur impact sur la circulation océanique, en particulier dans la mer d’Admunsen. Nous avons ici largement bénéficié du travail engagé par le UKMO pour préparer la représentation des cavitées d’ice-shelves dans NEMO. Les travaux auxquels j’ai eu l’occasion d’être associé ont porté sur l’impact des lois pariétales à l’interface ice-shelve/océan sur la fonte basale simulée [190], sur la sensibilité de la fonte aux changements atmosphériques [186] et sur la représentation de l’impact de la marée sur la fonte dans les cavités d’ice-shelves [191].

Illustration n°3 : Etude de intéractions d’échelles dans l’Ocean Atlantique Nord

Ce chapitre présente est une troisième illustration de mes activités de direction de recherche. Il est essentiellement basé sur des travaux menés entre 2016 et 2020, dans le cadre de la thèse d’Adekunle Ajayi [192] et du projet SWOT Science Team (2016-2019) de l’équipe MEOM que j’ai co-animé avec Emmanuel Cosme. Les travaux présentés ci-dessous portent sur l’étude des échanges d’énergie cinétique entre échelles aux latitudes moyennes; ils ont été menés sur la base de simulations numériques de la circulation de l’Océan Atlantique Nord menées en préparation à la mission SWOT.

Contexte scientifique

Circulation océanique, énergie cinétique et mélange irréversible

La dissipation et le mélange irréversible à micro-échelle (1mm-1m) sont des paramètres clés contrôlant la circulation océanique [193]. C’est pourquoi leur étude concentre l’attention d’une fraction importante des océanographes physiciens. Malgré de nombreuses avancées au cours des dernières décennies, la compréhension et la représentation des paramètres contrôlant la dissipation et le mélange irréversible dans l’océan n’en demeurent pas moins des problèmes encore largement ouverts aujourd’hui [194]. Du point de vue pratique, la représentation de la dissipation et du mélange irréversible est en tout cas l’une des principales sources d’incertitude irréductible des composantes océaniques des modèles de projection climatique [48].

A cause de la nature turbulente des écoulements océaniques (de 1m à 1000km), le mélange irréversible à micro-échelle est intrinsèquement lié à la circulation de plus grande échelle, au mélange turbulent et aux transferts de variance entre les échelles qu’elle induit. Ainsi, si, comme on l’a vu, la circulation à grande échelle (circulation globale et macroturbulence océanique) dépend du mélange irréversible, le mélange irréversible dépend lui même de la circulation à plus grande échellle, des échanges d’énergie cinétique entre les échelles et de sa dissipation. Dans ce contexte, il est généralement admis que réduire l’incertitude liée à la représentation du mélange et de la dissipation dans les modèles océaniques requiert de mieux comprendre et de mieux contraindre l’énergétique de ces modèles [196,197]. En pratique, il s’agit de s’assurer que les modèles représentent chacun des réservoirs d’énergie mécanique de l’océan ainsi que les processus d’échanges entre ces réservoirs (que ces processus soient représentés de manière explicite ou non dans le modèle).

Faire en sorte que les modèles de circulation imitent les échanges d’énergie mécanique de l’océan réel suppose évidemment tout d’abord d’avoir identifié les réservoirs, les sources et les puits d’énergie mécanique de l’océan réel. On sait sur ce point que la principale source d’énergie mécanique de la circulation océanique est liée au forcage par le vent [198] (le forçage de la marée est évidemment également important quantitativement). L’énergie mécanique injectée par les échanges de quantité de mouvement à l’interface air-mer est ensuite redistribuée dans l’océan, où elle alimente des mouvements de la micro-echelle à l’échelle globale. Environ 10% de cette énergie est in fine dissipée dans les couches de surface de l’océan, le reste serait dissipé auprès du fond [199], ou pour une faible fraction dans l’océan intérieur. Toutefois de grandes incertitudes subsistent quant au détail des processus impliqués dans ces échanges.

Le sort de l’énergie cinétique de méso-échelle

Parmi les réservoirs d’énergie mécanique de l’océan, la dynamique dite de méso-échelle fait quelque peu figure d’élephant dans la pièce. Les mouvements océaniques de méso-échelle seraient en effet le principal réservoir d’énergie cinétique aux échelles de temps superinertielles [200]. La dynamique de méso-échelle est une composante de la macro-turbulence océanique; elle est associée aux tourbillons et aux fronts d’échelle typique de l’ordre de quelques rayons de déformation de Rossby (~50km à 500km, voir par exemple [198]). En termes dynamiques, ces structures sont bien décrites par le régime asymptotique quasi-géostrophique (caractérisé par de faibles nombre de Rossby et nombre de Froude). Ces mouvements résultent essentiellement de l’instabilité barocline des grands systèmes de courants mis en mouvement par les vents de surface [201]. Ils sont aujourd’hui bien connus grâce à près de 30 années d’observation depuis l’espace par les altimètres conventionels, comme l’illustre la Figure [14].

Comprendre le sort de l’énergie cinétique de méso-échelle (comment elle circule, où et comment elle est dissipée ou échangée avec d’autres échelles) est donc une question importante pour les océanographes physiciens. Elle a été abordée en combinant des observations (in-situ et satellite), des modèles théoriques et des modèles réalistes. L’altimétrie satellite a permis de décrire la distribution de l’énergie de méso-échelle à l’échelle du globe [???] ainsi que la manière dont elle est redistribuée par les interactions non-linéaires [203,204]. Ces travaux ont alors suscité des avancées théoriques pour expliquer les observations [???,205,206] et des analyses sur la base de modèles réalistes [207,208,209].

Le consensus actuel est que l’énergie cinétique de la méso-échelle est essentiellement injectée par l’instabilité barocline et que cette énergie subit pour une large part une cascade inverse depuis les échelles d’injection vers des plus grandes échelles [203,210] et des plus basses fréquences [42] (voir la Figure [15]). La rationalisation théorique de cette cascade inverse est encore imparfaite, mais il s’agit d’un processus nonlinéaire dont on pense qu’il combinerait des composantes barotropes et baroclines [206]. On pense également que cette cascade inverse serait modulée par les fluctuations saisonnieres de la stratification océanique et pourrait se combiner à une cascade directe vers les fines échelles dans certaines circonstances [211,212].

Cascades turbulentes et dynamique de fine échelle

Au cours des dernières années, l’intéret pour ces questions d’échanges énergétique inter-échelle dans les régimes de macro-turbulence océanique s’est renouvellé, en particulier suite à plusieurs travaux qui ont identifié des mécanismes qui permettraient d’entretenir une cascade directe d’énergie cinétique beaucoup plus efficace que l’on ne le pensait jusqu’alors [210]. Ces mécanismes sont liés au fait que les écoulements océaniques ne sont pas rigoureusement décrits par le regime quasi-geostrophique mais dévient légèrement de ce régime asymptotique, notamment près de la surface [213,214]. Il semblerait ainsi que deux types de mouvements seraient succeptibles de participer à l’établissement d’une cascade directe d’énergie cinétique : la dynamique frontale de surface (qu’on associe généralement au régime dit de Charney) ainsi que la dynamique hors équilibre liée aux mouvements ondulatoires (ondes internes, ondes inertielles).

Une première route possible pour une cascade directe de l’énergie cinétique de méso-échelle vers les échelles dissipatives pourrait donc être liée à l’intense activité frontale à submesoéchelle dans les couches de surface de l’océan. Cette dynamique quasi-équilibrée et intensifiée en surface partage beaucoup de similarités avec la dynamique quasi-geostrophique observée à plus grande échelle ou à l’interieur de l’océan. Il semblerait toutefois que ce régime de Charney puisse être de plus associé à une intense cascade directe [215,216]. De nombreux travaux récents ayant par ailleurs montré la très forte saisonnalité de cette dynamique frontale, tant sur la base de modèles numériques [216,217,218] que d’observations [219,220,221], la question de la saisonalité des échanges d’énergie cinétique apparait donc assez centrale [212,222,223].

Une deuxième route possible pour une cascade directe de l’énergie cinétique de méso-échelle pourrait impliquer des interactions entre mouvements quasi-équilibrés et mouvements hors équilibres (ondes internes, oscillation inertielles). Plusieurs mécanismes impliquant des ondes proches inertielles (voir [224]) ont été identifiés au cours des dernières années [225,226,227,228]. Il s’agit pour l’instant de mécanismes théoriques liés à des configurations d’écoulements particulières, dont certaines impliquent des forcages externes (vents, ondes internes), mais une image générale semble déjà émerger (voir par exemple le très bonne synthèse de [229]). Ces mécanismes posent évidemment la question de l’interaction avec les ondes internes de manière générale, en premier lieu desquelles les ondes de marée interne. Là encore, la forte saisonalité de l’expression de surface de la marée interne laisse supposer que les échanges énergétiques qui l’impliqueraient pourraient eux aussi être modulés en fonction de la saison [230].

Au moment où nous avons commencé nos travaux sur ces thématiques, la question de l’existence d’une cascade directe était encore hypothétique ou tout au moins fondée sur des considerations relativement théoriques. La possibilité de déployer des modèles réalistes résolvant simultanément une fraction du spectre de la marée interne et une partie de la dynamique de submesoéchelle ouvrait alors la possibilité d’aborder ces questions en termes quantitatifs et de confronter les différent mécanismes identifiés dans un même contexte réaliste. L’analyse de ces modèles numériques permet en tout cas de préparer l’étude des échanges énergétiques inter-échelle qu’on espère pouvoir mener avec les données de la mission altimétrique SWOT [231].

Positionnement et approche générale

Le travail que nous avons engagé sur ces thématiques du “sort de l’énergie de méso-échelle” s’incrit donc dans le contexte particulier de l’émergence entre 2010 et 2015 de modèles de circulation océanique capables de décrire de manière “réaliste” la dynamique de subméso-échelle à l’échelle des bassins océaniques. Ces développements étaient largement motivés par la perspective de l’altimétrie à large fauchée, notamment les études d’observabilité à mener en préparation à la mission SWOT. Ils étaient également simplement rendus possibles par l’évolution des calculateurs. Ce sont en tout cas ces simulations, comme par exemple les simulations du JAMSTEC (OFES) entre 2011 et 2014 ou la simulation LLC4320 du JPL (MITgcm) en 2015, qui ont permis de mettre en lumière l’importance de la saisonnalité de la dynamique de subméso-échelle. Pourtant, comme l’ont montré les discussions dans le cadre de la SWOT Science Team, ces modèles avaient alors relativement peu été confrontés à des observations et aucun exercice d’intercomparaison systématique de ces modèles entre eux n’avait encore été mené.

Dans le cadre des activités de notre équipe en préparation à la mission SWOT, nous avons fait l’analyse que disposer de nos propres modèles réalistes submesoscale-permitting était une condition nécessaire pour aborder dans de bonnes conditions la préparation des chaines de traitement et des algorithmes pour traiter les données de la mission. Un premier effort a donc été engagé en 2014-2015 avec le développement de la configuration NATL60 du code NEMO et la production d’une première simulation dans le cadre des “Grands Challenges GENCI 2014”. Cette première simulation s’est avérée être affectée par une instabilité numérique [232], mais a toutefois pu être exploitée par [233] et [234]. Une fois l’instabilité corrigée, nous avons pu engager une nouvelle campagne de calcul en 2016, dont les résultats ont largement été utilisés depuis lors dans le contexte de la préparation de la mission SWOT [235,236,237,238].

Ces efforts ont été poursuivis en 2017-2018 en collaboration de la société Ocean Next avec l’objectif de rendre nos simulations encore plus réalistes en incluant une représentation explicite des courants de marée barotrope et des ondes de marée internes. Les travaux préparatoires à la mission SWOT ayant en effet souligné à quel point la dénivellation de surface de l’océan aux échelles <50Km risquait d’être affectée par la marée interne. La configuration eNATL60 du code NEMO a été développée dans ce contexte, en collaboration avec une équipe de collègues de la SWOT Science Team, et deux simulations, respectivement avec et sans marée, ont été produites [239]. Ces simulations font depuis l’objet d’analyses dont l’une d’entre elles est décrite plus bas.

Parmi les travaux menés sur la base des configurations NATL60 et eNATL60, j’ai pris le parti de ne présenter ici que les travaux portant sur les processus océaniques en tant que tels et de laisser de coté les études d’observabilité ou le développement d’algorithmes en préparation à la mission SWOT. Je décrirai donc dans ce qui suit trois études portant sur la variabilité et le sort de l’énergie de méso-échelle menées dans le cadre de la thèse d’Adekunle Ajayi [192]. Ces travaux ont été conduits dans le cadre de collaborations établies au sein de la SWOT Science Team et du CLIVAR Ocean Model Development Panel. Ils ont directement bénéficié des moyens et du contexte du projet CMEMS GLO-HR portant sur l’évolution du système opérationnel de prévision de Mercator Ocean International. Ces travaux ont été rendus possibles en pratique par l’utilisation des outils d’analyse de données massives de l’écosystème logiciel PANGEO.

Principaux résultats scientifiques obtenus

Variabilité spatiale et temporelle de l’échelle des tourbillons en Atlantique Nord.

Un premier travail a porté sur la description de l’échelle spatiale des tourbillons océaniques, et de la variabilité spatiale et temporelle de celle-ci [240]. Nous y avons étudié en particulier les tourbillons d’échelle <100km dans le basin atlantique nord. Connaitre les échelles dominantes de la variabilité tourbillonnaires est en effet important dans le contexte du développement d’algorithmes d’estimation de la topographie dynamique des océans par altimétrie, qui pour beaucoup utilisent des informations statistiques a priori sur la variabilité océanique (voir [241]). Cette information est également clé pour la calibration des fermetures sous mailles de l’impact des tourbillons océaniques basées sur des hypothèses de longueur de mélange (voir par exemple [242]). Sur un plan plus fondamental, c’est enfin une première étape naturelle pour comprendre où et comment se dissipe l’énergie de la variabilité de méso-échelle.

Afin de garantir la robustesse de nos résultats, nous avons basé cette première étude sur deux simulations numériques distinctes et utilisé deux approches complémentaires pour décrire les échelles dominantes de la variabilité tourbillonnaire. Les simulations utilisées sont respectivement basées sur les codes HYCOM (simulation HYCOM50 décrite par [243]) et NEMO (simulation NATL60 décrite par [235]); leurs résolutions horizontales proches du kilomètre les rendent a priori apte à représenter la macro-turbulence océanique aux échelles >10km que devrait observer la mission SWOT. L’échelle des structures tourbillonnaires est quant à elle estimée à partir d’un algorithme de suivi de tourbillons d’une part et comme l’échelle intégrale calculée à partir du spectre d’enstrophie de surface d’autre part.

Nos résultats montrent que les échelles dominantes de la macroturbuence océanique varient notablement au fil des saisons et au travers du basin nord atlantique. Ces prédictions sont reproduites de manière robuste par chacun des modèles. Nos analyses montrent que la variabilité spatiale est constistante avec les variations au travers du basin de l’échelle des modes les plus instables de l’instabilité barocline. La variabilité temporelle montre le fort constraste entre la fin de l’été, caractérisée par une échelle intégrale assez grande et peu de variance à fine echelle (<50km), et la fin de l’hiver, où l’échelle intégrale devient <50km et la variance à fine échelle croit fortement (voir figure 16). Nos analyses ont montré que cette variabilité saisonnière résulte de l’émergence d’une population de tourbillons de subméso-échelle en fin d’hiver sous l’effet de l’instabilité de couche de mélange liée à la faible stratification de surface.

L’intérêt de notre étude tient notamment au fait que l’analyse est reproduite de manière symmétrique avec deux modèles distincts, ce qui offre la possibilité de comparer leur prédictions et d’analyser leurs différences au regard de leur formulation respective. Il apparait notamment que la simulation HYCOM50 prédit des échelles tourbillonnaires légèrement plus grandes que la simulation NATL60. La simulation NATL60 montre de plus des structures tourbillonnaires généralement plus confinées en surface à fine échelle (<50km). Ces résultats peuvent être interprétés comme résultant de la résolution légèrement plus fine de la configuration NATL60 (tant sur l’horizontale que sur la verticale). Ces differences pourraient toutefois être également dûes à la plus longue période de mise à l’équilibre (spin-up) de la simulation HYCOM50 qui pourrait favoriser la mise en place d’une cascade inverse plus intense. Cette étude souligne en tout cas l’intérêt de mener des intercomparaisons plus systématiques de ces modèles océaniques d’échelle kilométrique.

Cascades directes et indirectes d’énergie cinétique aux latitudes moyennes.

Dans une deuxième étude, nous nous sommes intéressés aux flux inter-échelle d’énergie cinétique dans la perspective de l’exploitation des données de la mission SWOT [244]. La méthode diagnostique mise en oeuvre dans cette étude est de manière assez standart basée sur une équation d’énergie cinétique dans l’espace spectral (en nombre d’onde). Elle permet d’évaluer la tendance de chacun des termes de équations du mouvement à transferer de l’énergie cinétique entre les échelles, l’un des termes d’intérêt étant notamment le terme de transport non linéaire de quantité de mouvement⁶. L’originalité de notre étude tient au fait que nous nous sommes intéréssé à la variabilité spatiale et temporelle de ces échanges à l’échelle du bassin atlantique nord dans son ensemble et que nous avons reproduit nos diagnostiques sur la base de deux simulations numériques indépendantes (comme précédemment dans l’étude de [240]). Nous avons également porté un intérêt particulier aux informations sur les échanges énergatiques qui pourront être reconstruit sur la base des données altimétriques de la mission SWOT.

Le premier résultat de notre étude concerne la très forte saisonnalité de la distribution spectrale de l’énergie cinétique et des échanges nonlineaires entre les échelles. Notre étude confirme en effet que la distribution de l’énergie cinétique par gamme d’échelles spatiales est relativement conforme aux prédiction de la théorie quasi-geostrophique en été mais en dévie notablement en fin d’hiver. Les spectres obtenus en conditions hivernales montrent en effet une pente plus proche de \(k^{-2}\) (voir la figure 17). Notre étude montre de plus une très forte saisonalité des échanges énergetiques entre les échelles (la cascade turbulente). Si les échanges non-lineaires ont pour effet net de transférer de l’énergie cinétique vers les grandes échelles (cascade inverse), notre étude confirme également l’existence d’un mécanisme de cascade directe vers les fines échelles. Nous montrons que ce mécanisme est notablement plus intense en hiver, mais qu’il reste confiné aux couches de surface de l’océan (typiquement sur l’épaisseur de la couche de mélange).

Un deuxième type de résultats importants de notre étude concerne les variations saisonnières des échelles spatiales sur lesquelles s’opèrent ces échanges directs et indirects d’énergie cinétique. Notre étude indique ainsi que, de manière générale, l’intensité de la cascade inverse est maximale dans une gamme d’échelle proche de l’échelle la plus énergétique du spectre (plus précisement autour de l’échelle intégrale du spectre d’énergie cinétique). Cependant, notre étude souligne également la forte saisonalité de l’échelle à laquelle s’opère la transition entre cascade directe et cascade indirecte. Nous montrons ainsi que la cascade indirecte s’étend sur une gamme d’échelles bien plus large en hiver. Comme par ailleurs les échelles en question varient également notablement au travers du bassin nord atlantique, notre étude questionne finalement la validité des conclusions quant aux régimes de cascade énergétique obtenues au travers d’études pour lesquelles les gammes d’échelles d’intérêt seraient fixées a priori.

L’intérêt de notre étude tient enfin à ce que nous avons pu mettre en lumière l’importance des processus rapides et non-équilibrés dans les échanges énergétiques inter-échelle. Nous avons en effet contrasté dans cette étude des résultats obtenus sur la base de sorties moyennes horaires des modèles et sur la base de moyennes journalières. En pratique, nos analyses ont montré que les résultats dépendent beaucoup de la fréquence de moyennage considérée. Ainsi les spectres d’énergie cinétique sont notablement plus plats s’ils sont calculés à partir de moyennes horaires. De même les échanges nonlinéaires vers les plus fines echelles sont beaucoup plus intenses s’ils sont évalués à partir des moyennes horaires. Ces résultats montrent que les processus rapides (et en particulier les processus ondulatoires) participent activement aux échanges énergétiques aux échelles <50km. Dans la perspective de l’exploitation des données altimétrique, nous avons également constrasté les résultats obtenus à partir des courants géostrophiques de surface seuls avec les résultats obtenus avec les courants totaux. Cette comparaison suggère que les estimations des cascades turbulentes que l’on obtiendra avec les données SWOT sous-estimeront notablement les échanges réels.

Modulation des échanges énergétiques inter-échelle par la marée interne

Dans une troisième étude, nous nous sommes intéressés plus avant au rôle des processus non-équilibrés, et notamment des ondes de marée interne, dans les échanges d’énergie cinétique inter-échelle. Les résultats de cette étude font l’objet du chapitre 5 de la thèse d’Adekunle Ajayi [192] et d’un article en préparation. Pour cette étude, nous avons utilisé les simulations jumelles de la configuration eNATL60 du code NEMO réalisées en 2018 [239,249]. L’une de ces simulations est forcée aux frontières et via un terme potentiel afin de représenter explicitement les mouvements de marée (barotropes et baroclines); l’autre en est exempte. Notre étude est motivée par plusieurs travaux récents qui suggèrent que les intéractions entre macro-turbulence équilibrée et mouvements ondulatoires pourraient affecter la dissipation de la macro-turbulence océanique [225,226,227,228]. Le materiél unique dont nous disposons nous permet d’examiner dans quelle mesure les échanges énergetiques sont affectés par la présence d’ondes de marée interne.

Sur le plan diagnostique, nous avons mis en oeuvre dans cette étude des analyses spectrales temps-espace qui permettent d’examiner la distribution et les échanges énergétiques par classe de fréquences et de nombres d’onde. A titre d’exemple, la figure 18 montre la distribution de l’énergie cinétique de surface dans chacune des deux simulations considérées, pour deux saisons très contrastées (JFM et JAS). Comme on s’y attend, on observe que la signature des ondes internes est effectivement bien plus marquée dans la simulation avec marée, notamment autour des périodes de forcage de la marée. On observe également que les distributions d’énergie montrent une très forte saisonalité. Si ces observations sont assez attendues, un point plus surprenant est l’accumulation d’énergie dans des mouvements superinertiels d’échelles <50km, notamment en hiver. Bien que rapides (et donc non-équilibrés), ces mouvements se distinguent des ondes internes, et semblent prolonger le spectre des mouvements équilibrés. Notre étude montre comment cette classe de mouvements participe activement aux échanges énergétiques à fine échelle.

Le principal résultat de notre étude concerne l’existence tant en hiver qu’en été d’une très forte cascade directe vers les fines échelles dans la simulation avec marée. Dans la simulation sans marée en revanche, on observe un comportement comparable à celui que nous avons mis en évidence dans les simulations NATL60 et HYCOM50, à savoir une forte cascade directe durant les mois d’hiver uniquement [244]. Nos analyses montrent ici également que la cascade directe estivale est essentiellement confinée en surface. Toutefois, en moyenne sur une année complète, la simulation avec marée montre en tout cas une cascade directe notablement plus intense que la simulation sans marée. Si l’on accepte que cette simulation avec marée reproduit plus fidèlement la dynamique de l’océan réel (ce que suggèrent notamment nos comparaisons aux observations altimétriques), il semble donc que les couches de surface de l’océan ouvert aux latitudes moyennes soient le siège d’une intense cascade directe vers les fines échelles tout au cours de l’année.

Nous avons examiné plus en détail les mécanismes impliqués dans cette cascade directe d’énergie cinétique vers les fines échelles au moyen de diagnostiques des taux de transferts d’énergie cinétique en temps-espace suivant l’approche de [250]. Ces diagnostiques ont montré que la cascade directe était le résultat de processus d’échanges très différents en hiver et en été. La situation hivernale est ainsi essentiellement inchangée selon que le modèle représente ou non les mouvements de marée. Le mécanisme à l’oeuvre est ici similaire à celui décrit plus tôt dans [244]. L’analyse des transferts temps-espace montre que, dans ce cas, l’essentiel de l’énergie cinétique perdue par les mouvements équilibrés de meso-échelle et subméso-échelle vers les échelles <20km est transferée vers la nouvelle classe de mouvements superinertiels identifiée plus haut.

La situation estivale fait en revanche intervenir une dynamique très différente où les échanges nonlinéaires responsables de la cascade directe font également explicitement intervenir les ondes internes. La situation estivale est ainsi très contrastée entre la simulation avec marée qui montre une cascade directe très active et une simulation sans marée ou celle-ci est absente. Nos analyses montrent de plus que les échanges vers les fines échelles sont liés notamment à une perte d’énergie cinétique des ondes de marée interne au profit des ondes internes de fréquence inter-tidales. Ce mécanisme est compatible avec la construction d’un spectre d’énergie des ondes internes (comme le prédit [251] et tel que l’analyse [252]). Les simulations montrent par ailleurs que le spectre en nombre d’ondes qui résulte de l’interactions des ondes internes avec la macro-turbulence est compatible avec les prédictions de [253]. Notre étude fait ainsi partie des premiers travaux portant sur l’analyse des interactions entre ondes internes et macro-turbulence océanique au moyen de simulations numériques réalistes de grande emprise géographique.

Activités connexes, conséquences directes et indirectes

Le travail de thèse d’Adekunle Ajayi s’est inscrit dans un contexte riche d’interactions scientifiques en préparation à la mission altimétrique SWOT, notamment au sein de notre équipe à l’IGE (citons par exemple les thèses de Laura Gomez-Navarro et Florian Le Guillou et le postdoc de Redouane Lguensat). Il a également bénéficié des interactions établies dans le cadre du projet CONTaCTS et des visites de W.K. Dewar à l’IGE. C’est dans ce contexte que j’ai eu l’occasion de contribuer au développement d’une méthode diagnostique originale pour analyser les échanges inter-échelle d’énergie [247]. J’ai également eu l’occasion d’interagir dans ce cadre avec Takaya Uchida autour du déploiement du formalisme Thickness Weighted Average de [23] pour l’analyse des intéractions entre tourbillons et écoulements moyens (eddy-mean flow interactions) [254].

En parralèle à ces travaux, l’analyse des simulations NATL60 et eNATL60 a donné lieu à plusieurs collaboration; citons notamment sur les aspects dynamiques la collaboration avec Christian Buckhingham et Alberto Naveira-Garabato établie pour dans le cadre de l’évaluation des simulations NATL60 avec les données de la campagne OSMOSIS. Dans ce cadre, les simulations NATL60 ont pu être utilisées pour mettre en contexte et pour extrapoler à d’autres régions les résultats de l’analyse des données in-situ quant aux mécanismes pilottant la turbulence tridimensionelle de l’océan de surface [255].

Plus généralement, cette phase de travail autour de la mise en oeuvre et de l’analyse des simulations NATL60 et eNATL60 a renforcé ma conviction quant à la pertinence de développer une approche collaborative et ouverte en modélisation océanique. Sur un plan plus scientifique, cette phase m’a également convaincu un peu plus de l’importance de mener des travaux d’intercomparaison plus systematique des modèles océaniques de résolution kilométrique⁷. La perspective de la mission SWOT, et des collectes de données in-situ aux cross-overs de l’orbite de la phase d’échantillonnage rapide (dans le cadre de l’initiative Adopt-A-Crossover) semblent offrir un très bon contexte pour développer ce type d’intercomparaisons à l’avenir. C’est dans cette perspective que s’inscrivent les travaux entamés dans le cadre de la SWOT Science Team et du CLIVAR Ocean Model Development Panel décrit ici [256].

Synthèse et perspectives

J’ai tenté au fil des trois chapitres précédents de présenter quelques exemples illustrant ma pratique de la recherche scientifique. Ces exemples ne couvrent toutefois qu’une partie de mes activités depuis ma thèse de doctorat. Avant d’expliquer comment je souhaite orienter mes activités dans les années à venir, je prendrai donc tout d’abord ici le temps de présenter un rapide tour d’horizon plus exhaustif des travaux scientifiques auxquels j’ai pu contribuer. J’essaierai également d’expliciter certains enseignements que j’ai pu tirer de mes expériences d’encadrement.

Synthèse des principales contributions scientifiques :

Comme je l’ai décrit en introduction, mes activités de recherche se sont réparties autour de trois axes portant respectivement sur (1) la science des modèles de circulation océanique, la (2) variabilité de l’océan austral et (3) les synergies entre modèles et observations. Si le premier axe est un fil conducteur de mon travail de recherche, mes activités ont graduellement évolué du deuxième au troisième axe au fil du temps. Les paragraphes qui suivent tentent une rapide synthèse factuelle de mes contributions sur chacun de ces trois axes.

Contributions aux développement et à la compréhension des modèles de circulation océanique

Une première partie de mon travail a donc porté sur la science des modèles de circulation océanique, notamment en régime turbulent. Cette catégorie regroupe des travaux de nature très différentes, mais qui ont généralement pour objet de comprendre comment les modèles de circulation représentent les processus océaniques ou comment ils pourraient mieux les représenter. Plusieurs de ces travaux portent ainsi sur la description de la variabilité tourbillonnaire résolue par les modèles de circulation [240,248,257,258]. Une question importante est en particulier d’examiner comment les choix de formulation de ces modèles (discrétisation, paramètres,…) peuvent affecter les solutions obtenues [232,259,260,261]. J’ai également eu l’occasion de contribuer ponctuellement au développement de nouvelles fonctionalités pour ces modèles [188,189,262] avec un intérêt particulier pour les fermetures sous-mailles, notamment sur la base de concepts issus de la simulation des grandes échelles (LES) [263,264]. Dans le cadre de collaborations, je me suis aussi intéréssé aux mécanismes controllant la turbulence tridimensionelle de surface et de fond [255,265,266] ainsi qu’à l’amélioration des fonctions de forcages des modèles de circulation [181,267,177]. Plus récemment, j’ai eu l’occasion de contribuer à des travaux de synthèse sur l’état de l’art des modèles de circulation océanique [3,6]. Au bilan, mes travaux sur ce premier axe ont mené à 26 publications, dont 8 ont impliqué l’un des jeunes chercheurs que j’ai directement encadrés (à savoir, sur cette thématique : Adekunle Ajayi, Nicolas Ducousso, Nacho Merino, Xavier Meunier et Antoine Venaille).

Contributions à la compréhension de la variabilité saisonnière à décennale de l’océan austral

Une deuxième partie de mon travail a porté sur l’étude des processus océaniques impliqués dans la réponse de l’océan austral aux changements environnementaux en cours dans l’hemisphère sud. Ces travaux, qui sont plus homogènes dans leurs approches, mobilisent généralement des expériences de sensibilité afin d’étudier la réponse des propriétés océaniques à des changements de forçages externes. Mes travaux ont tout d’abord porté sur la réponse océanique à l’intensification des vents zonaux liée à la tendance du mode annulaire austral. Comme je l’ai décrit plus haut dans le chapitre 2, les analyses ont porté notamment sur la réponse de la circulation au coeur de l’ACC à ce changement de forçage [141,142,268], sur la réponse des flux de CO2 à l’interface air-mer [137,269] avec une attention particulière au rôle joué par la variabilité tourbillonnaire dans la réponse de la circulation méridienne [129,130,270]. Dans le cadre de collaborations, j’ai également pu contribuer à des études portant sur l’observabilité de la variabilité de l’océan austral [271,272] à ces latitudes. Une deuxième phase de travail, décrite dans le chapitre 3, a porté sur l’étude des intéractions entre calotte glaciaire et océan, et de leur évolution. Ces travaux se sont notamment focalisés sur l’impact à grande échelle de ces intéractions et de leur évolution, en particulier sur la glace de mer [177,182]. Dans le cadre de collaborations, j’ai pu également contribuer à l’étude de processus spécifiques à l’oeuvre dans les zones côtières et sur les talus continentaux de l’Antarctique de l’ouest [186,190,191]. Au bilan, mes travaux sur ce deuxième axe ont mené à 22 publications, parmi lesquelles 11 ont impliqué l’un des jeunes chercheurs que j’ai directement encadrés (à savoir, sur cette thématique : Carolina Dufour, Pierre Labreuche, Nacho Merino et Jan Zika).

Contributions à la synergie entre modèles et observations

Une troisième partie de mon travail a porté sur le développement de synergies entre modèles et observations en préparation de l’observation de la circulation océanique, notamment depuis l’espace. Comme expliqué en introduction, ce terme de synergies désigne l’usage des modèles de circulation dans le contexte de la préparation de l’observation des océans ou de l’exploitation des données d’observations. Si on laisse à part les travaux spécifiques sur l’observabilité de la circulation de l’océan austral mentionnées au-dessus [271,272] ou sur l’estimation des flux de fonte des icebergs [177], l’essentiel de mes travaux sur ce thème des synergies s’inscrivent dans le contexte de la préparation à la future mission altimétrique SWOT et de la participation de l’équipe MEOM à la SWOT Science Team. Les travaux auxquels j’ai pu contribuer ont porté sur le développement de méthodes spécifiquement adaptées à la prise en compte des erreurs d’observations de la mission SWOT dans un contexte de reconstruction ou d’assimilation de données. Ces travaux ont porté sur le traitement des erreurs spatialement corrélées [236,273] ainsi que des erreurs instrumentales non-corrélées [238,274]. J’ai pu travailler sur les techniques de cartographies utilisées pour construire des produits grillés (type L4) à partir des données altimétriques brutes (type L2). Ces travaux ont permis d’établir les limites des méthodes actuelles [235] et de proposer des pistes d’amélioration des ces techniques [241,275]. Enfin, des collaborations m’ont permis de m’intéresser aux questions de reconstruction de la structure tridimensionelle de la circulation [233,234]. Au bilan, mes travaux sur ce troisième axe ont mené à 14 publications, dont 4 ont impliqués l’un des jeunes chercheurs que j’ai directement encadrés (à savoir, sur cette thématique : Laura Gomez-Navarro, Redouane Lguensat et Nacho Merino).

Quelques enseignements et réflexions personnelles

Les sous-sections qui suivent rassemblent quelques réflexions personnelles sur l’encadrement du travail de recherche et une brève analyse critique de mon approche de la direction de la recherche. Si ces éléments ne seront sans doute pas utiles au lecteur, les rassembler ici est important à mes yeux en ce qu’ils sont le résultat d’un apprentissage personnel au fil des expériences d’encadrement. Je remercie donc par avance le lecteur pour sa patience bienveillante dans la lecture des paragraphes qui suivent.

Réflexions sur le travail de recherche et sa direction

Analyse critique de mon approche de direction scientifique :

La rédaction de ce manuscrit me donne également l’opportunité de me pencher de manière plus réfléxive et critique sur ma pratique de la direction de la recherche. Ici encore, les paragraphes qui suivent me seront sans doute plus utiles qu’au lecteur. J’aimerais toutefois essayer de présenter ci-dessous ce que je pense être mes forces et mes faiblesses en tant qu’encadrant de travaux scientifiques.

Je remercie le lecteur pour sa bienveillante lecture des paragraphes précedents et passe à présent à l’exposé des orientations que je souhaite donner à mes activités dans les années à venir.

Projet scientifique pour la période 2021-2025

Contexte général

Les processus océaniques de fine échelle spatiale (1km-200km) font l’objet d’un intérêt croissant de la part de la communauté des océanographes physiciens. Comme on l’a vu au fil de ce mémoire, à ces échelles on observe une combinaison de processus dynamiques de natures différentes avec en particulier la manifestation d’une turbulence associée aux mouvement équilibrés, la présence d’ondes internes, notamment lié au forçage de la marée, ainsi que des oscillations inertielles en large part forcées par le vent. Il est désormais évident que ces échelles dynamiques jouent un rôle important tant dans la redistribution de l’énergie et de la matière dans l’océan lui-même que dans les interactions de l’océan avec les milieux environnants (atmosphere, cryosphère, biosphere). Ce sont enfin des échelles importantes pour les activités humaines, ce qui justifie un besoin croissant d’observation et de capacité de prévision.

Notre capacité à comprendre les mécanismes physiques qui gouvernent ces échelles dynamiques, leur variabilité ainsi que leurs impacts est en train de changer aujourd’hui avec d’une part les évolutions récentes de la capacité des modèles de circulation mais également les évolutions en cours dans la capacité des réseaux d’observation. Citons notamment sur ce dernier plan, la future mission SWOT mais également la perspective de l’observation directe des courants de surface depuis l’espace par télédétection. Par ailleurs, l’émergence des applications de l’apprentissage automatique en océanographie semble ouvrir un champ de recherche spécifique dans l’étude, la compréhension, l’observation et la modélisation de la circulation océanique à fine échelle, notamment dans les couches de surface de l’océan pour lesquelles on dispose de plus nombreuses sources d’informations.

Objectifs scientifiques

Dans ce contexte, je souhaite concentrer mes activités autour des processus océaniques de fine échelle, dans la continuité des infléxions que j’ai données à mon activité au cours des dernières années et en cohérence avec le projet quinquennal de l’équipe MEOM de l’IGE. Je propose m’intéresser en parallèle à la modélisation de ces processus, à leur observation et à la compréhension de leur rôle au sein du systeme Terre. Les objectifs et l’ambition de ce projet de recherche sont détaillés dans ce qui suit.

A. Mieux modéliser les processus océaniques de fine échelle.

Il s’agit ici de poursuivre le développement des modèles de circulation océanique (notamment le code NEMO) en visant une meilleure prise en compte des processus de fines échelles, tant dans les modèles à haute résolution spatiale que dans les modèles à plus basse résolution. Je propose plus spécifiquement de me concentrer sur les objectifs suivants.

B. Mieux comprendre l’impact des processus océaniques de fine échelle.

Il s’agit ici d’aborder de poursuivre l’étude des processus d’upscaling impliquant les fines échelles océaniques mais sans restreindre ces études aux seules non-linéarité hydrodynamiques. Je propose plus spécifiquement de me concentrer sur les objectifs décrits ci-dessous.

C. Mieux observer et estimer la circulation océanique de fine échelle.

Il s’agit ici de poursuivre mes travaux sur les synergies entre modèles et observations dans le contexte de l’observation spatiale de la circulation océanique de fine échelle, lors la mission SWOT d’une part mais également à terme en vue de l’observation des courants de surface depuis l’espace. Je propose plus spécifiquement de me concentrer sur les objectifs décrits ci-dessous.

Implémentation du projet

L’implémentation du projet décrit ci-dessus s’appuiera sur la méthode de travail que j’ai développé au fil de ma carrière et présenté en introduction. Celle-ci combine la mise en cohérence des objectifs avec mon environnement scientifique immédiat, le développement de collaborations spécifiques, la construction et le pilotage de projet dédiés. Le projet que je propose de mener est ainsi aligné avec le programme scientifique de l’équipe MEOM pour le quinquennat en cours.

La réalisation de mon projet pour les années à venir bénéficiera notamment des éléments de contexte suivant :

Enfin plusieurs actions de recherche récemment engagées permettront de mettre en oeuvre ce projet de recherche pour les années à venir. C’est le cas notamment des thèses d’Hugo Frezat et de Quentin Febvre ainsi que des projets JPI MEDLEY (PI: A.M. Treguier), ANR MeLODy (PI: R. Fablet), VESRI M2LINES (PI : L. Zanna/A. Adcroft) qui ont démarré récemment.

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15. An Integrated All-Atlantic Ocean Observing System in 2030
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17. An Observing System Simulation Experiment for Ocean State Estimation to Assess the Performance of the SWOT Mission: Part 1—A Twin Experiment
Zhijin Li, Jinbo Wang, Lee‐Lueng Fu
Journal of Geophysical Research: Oceans (2019-07-13) https://doi.org/gg8s8q
DOI: 10.1029/2018jc014869

18. Contribution of future wide-swath altimetry missions to ocean analysis and forecasting
Antonio Bonaduce, Mounir Benkiran, Elisabeth Remy, Pierre Yves Le Traon, Gilles Garric
Ocean Science (2018-11-16) https://doi.org/gfp2vf
DOI: 10.5194/os-14-1405-2018

19. Turbulence Closure Models for Computational Fluid Dynamics
Paul A. Durbin
Wiley (2017-12-15) https://doi.org/gg9c85
DOI: 10.1002/9781119176817.ecm2061

20. Large Eddy Simulation for Incompressible Flows: An Introduction
P. Sagaut
Springer-Verlag (2006) https://www.springer.com/gp/book/9783540263449
ISBN: 9783540263449

21. Can large eddy simulation techniques improve mesoscale rich ocean models?
B. Fox-Kemper, D. Menemenlis
Geophysical Monograph Series (2008) https://doi.org/c848cx
DOI: 10.1029/177gm19

22. Quantifying spatial distribution of spurious mixing in ocean models
Mehmet Ilıcak
Ocean Modelling (2016-12) https://doi.org/f9hc66
DOI: 10.1016/j.ocemod.2016.11.002 · PMID: 28344508 · PMCID: PMC5351820

23. An Exact Thickness-Weighted Average Formulation of the Boussinesq Equations
William R. Young
Journal of Physical Oceanography (2012-05-01) https://doi.org/dt9cj7
DOI: 10.1175/jpo-d-11-0102.1

24. A further study of numerical errors in large-eddy simulations
Fotini Katopodes Chow, Parviz Moin
Journal of Computational Physics (2003-01) https://doi.org/czj94h
DOI: 10.1016/s0021-9991(02)00020-7

25. Comparing Ocean Surface Boundary Vertical Mixing Schemes Including Langmuir Turbulence
Qing Li, Brandon G. Reichl, Baylor Fox‐Kemper, Alistair J. Adcroft, Stephen E. Belcher, Gokhan Danabasoglu, Alan L. M. Grant, Stephen M. Griffies, Robert Hallberg, Tetsu Hara, … Zhihua Zheng
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (2019-11-15) https://doi.org/gg8gst
DOI: 10.1029/2019ms001810

26. Thermobaricity, cabbeling, and water-mass conversion
Trevor J. McDougall
Journal of Geophysical Research (1987) https://doi.org/bf88vc
DOI: 10.1029/jc092ic05p05448

27. Oceanic Stochastic Parameterizations in a Seasonal Forecast System
M. Andrejczuk, F. C. Cooper, S. Juricke, T. N. Palmer, A. Weisheimer, L. Zanna
Monthly Weather Review (2016-05) https://doi.org/gf3wjg
DOI: 10.1175/mwr-d-15-0245.1

28. Impact of uncertainties in the horizontal density gradient upon low resolution global ocean modelling
Jean-Michel Brankart
Ocean Modelling (2013-06) https://doi.org/gg9fqn
DOI: 10.1016/j.ocemod.2013.02.004

29. Climatologically Significant Effects of Some Approximations in the Bulk Parameterizations of Turbulent Air–Sea Fluxes
Laurent Brodeau, Bernard Barnier, Sergey K. Gulev, Cian Woods
Journal of Physical Oceanography (2017-01) https://doi.org/f3sctf
DOI: 10.1175/jpo-d-16-0169.1

30. Effects of fluctuating daily surface fluxes on the time-mean oceanic circulation
Balan Sarojini Beena, Jin-Song von Storch
Climate Dynamics (2009-04-23) https://doi.org/fbr9js
DOI: 10.1007/s00382-009-0575-y

31. Climatic impacts of stochastic fluctuations in air-sea fluxes
Paul D. Williams
Geophysical Research Letters (2012-05-28) https://doi.org/gf3wjw
DOI: 10.1029/2012gl051813

32. A framework for parameterization of heterogeneous ocean convection
Mehmet Ilıcak, Alistair J. Adcroft, Sonya Legg
Ocean Modelling (2014-10) https://doi.org/f6jtww
DOI: 10.1016/j.ocemod.2014.07.002

33. Universal scaling laws in fully developed turbulence
Zhen-Su She, Emmanuel Leveque
Physical Review Letters (1994-01-17) https://doi.org/cw9bm4
DOI: 10.1103/physrevlett.72.336 · PMID: 10056405

34. Scale-Invariance and Turbulence Models for Large-Eddy Simulation
Charles Meneveau, Joseph Katz
Annual Review of Fluid Mechanics (2000-01) https://doi.org/d4mw42
DOI: 10.1146/annurev.fluid.32.1.1

35. North Atlantic simulations in Coordinated Ocean-ice Reference Experiments phase II (CORE-II). Part I: Mean states
Gokhan Danabasoglu, Steve G. Yeager, David Bailey, Erik Behrens, Mats Bentsen, Daohua Bi, Arne Biastoch, Claus Böning, Alexandra Bozec, Vittorio M. Canuto, … Qiang Wang
Ocean Modelling (2014-01) https://doi.org/f5m4f3
DOI: 10.1016/j.ocemod.2013.10.005

36. Spurious AMOC trends in global ocean sea-ice models related to subarctic freshwater forcing
Erik Behrens, Arne Biastoch, Claus W. Böning
Ocean Modelling (2013-09) https://doi.org/f48hrd
DOI: 10.1016/j.ocemod.2013.05.004

37. Disentangling the Mesoscale Ocean‐Atmosphere Interactions
L. Renault, S. Masson, V. Oerder, S. Jullien, F. Colas
Journal of Geophysical Research: Oceans (2019-03-28) https://doi.org/gg9z8m
DOI: 10.1029/2018jc014628

38. Impact of Ocean–Atmosphere Current Feedback on Ocean Mesoscale Activity: Regional Variations and Sensitivity to Model Resolution
Swen Jullien, Sébastien Masson, Véra Oerder, Guillaume Samson, François Colas, Lionel Renault
Journal of Climate (2020-04-01) https://doi.org/gg9z8s
DOI: 10.1175/jcli-d-19-0484.1

39. Remarkable Control of Western Boundary Currents by Eddy Killing , a Mechanical Air‐Sea Coupling Process
L. Renault, P. Marchesiello, S. Masson, J. C. McWilliams
Geophysical Research Letters (2019-03-14) https://doi.org/gg9z8h
DOI: 10.1029/2018gl081211

40. A review of ensemble forecasting techniques with a focus on tropical cyclone forecasting
Kevin KW Cheung
Meteorological Applications (2001-09) https://doi.org/c34fnb
DOI: 10.1017/s1350482701003073

41. Roots of Ensemble Forecasting
John M. Lewis
Monthly Weather Review (2005-07-01) https://doi.org/dxwg3j
DOI: 10.1175/mwr2949.1

42. Inverse Cascades of Kinetic Energy as a Source of Intrinsic Variability: A Global OGCM Study
Guillaume Sérazin, Thierry Penduff, Bernard Barnier, Jean-Marc Molines, Brian K. Arbic, Malte Müller, Laurent Terray
Journal of Physical Oceanography (2018-06) https://doi.org/gdwm8b
DOI: 10.1175/jpo-d-17-0136.1

43. Sea Level Expression of Intrinsic and Forced Ocean Variabilities at Interannual Time Scales
Thierry Penduff, Mélanie Juza, Bernard Barnier, Jan Zika, William K. Dewar, Anne-Marie Treguier, Jean-Marc Molines, Nicole Audiffren
Journal of Climate (2011-11-01) https://doi.org/fd9dxf
DOI: 10.1175/jcli-d-11-00077.1

44. Intrinsic Variability of the Atlantic Meridional Overturning Circulation at Interannual-to-Multidecadal Time Scales
Sandy Grégorio, Thierry Penduff, Guillaume Sérazin, Jean-Marc Molines, Bernard Barnier, Joël Hirschi
Journal of Physical Oceanography (2015-07) https://doi.org/gf3wjv
DOI: 10.1175/jpo-d-14-0163.1

45. Intrinsic and Atmospherically Forced Variability of the AMOC: Insights from a Large-Ensemble Ocean Hindcast
Stephanie Leroux, Thierry Penduff, Laurent Bessières, Jean-Marc Molines, Jean-Michel Brankart, Guillaume Sérazin, Bernard Barnier, Laurent Terray
Journal of Climate (2018-02-01) https://doi.org/gc362w
DOI: 10.1175/jcli-d-17-0168.1

46. A global probabilistic study of the ocean heat content low-frequency variability: Atmospheric forcing versus oceanic chaos
Guillaume Sérazin, Alexandre Jaymond, Stéphanie Leroux, Thierry Penduff, Laurent Bessières, William Llovel, Bernard Barnier, Jean-Marc Molines, Laurent Terray
Geophysical Research Letters (2017-06-16) https://doi.org/gbnvns
DOI: 10.1002/2017gl073026

47. Chaotic Variability of Ocean: Heat Content Climate-Relevant Features and Observational Implications
Thierry Penduff, Guillaume Sérazin, Stéphanie Leroux, Sally Close, Jean-Marc Molines, Bernard Barnier, Laurent Bessières, Laurent Terray, Guillaume Maze, CNRS
Oceanography (2018-06-01) https://doi.org/gfzqnm
DOI: 10.5670/oceanog.2018.210

48. Uncertainty and scale interactions in ocean ensembles: From seasonal forecasts to multidecadal climate predictions
L. Zanna, J. M. Brankart, M. Huber, S. Leroux, T. Penduff, P. D. Williams
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society (2018-11-08) https://doi.org/gfrhtw
DOI: 10.1002/qj.3397

49. Development of a probabilistic ocean modelling system based on NEMO 3.5: application at eddying resolution
Laurent Bessières, Stéphanie Leroux, Jean-Michel Brankart, Jean-Marc Molines, Marie-Pierre Moine, Pierre-Antoine Bouttier, Thierry Penduff, Laurent Terray, Bernard Barnier, Guillaume Sérazin
Geoscientific Model Development (2017-03-10) https://doi.org/f92ht6
DOI: 10.5194/gmd-10-1091-2017

50. Stochastic Parameterization: Toward a New View of Weather and Climate Models
Judith Berner, Ulrich Achatz, Lauriane Batté, Lisa Bengtsson, Alvaro de la Cámara, Hannah M. Christensen, Matteo Colangeli, Danielle R. B. Coleman, Daan Crommelin, Stamen I. Dolaptchiev, … Jun-Ichi Yano
Bulletin of the American Meteorological Society (2017-03-01) https://doi.org/gddmj4
DOI: 10.1175/bams-d-15-00268.1

51. Modelling climate change: the role of unresolved processes
Paul D Williams
Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences (2005-10-24) https://doi.org/d45m9d
DOI: 10.1098/rsta.2005.1676 · PMID: 16286298

52. A nonlinear dynamical perspective on model error: A proposal for non-local stochastic-dynamic parametrization in weather and climate prediction models
T. N. Palmer
Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society (2001-01) https://doi.org/dbcv9r
DOI: 10.1002/qj.49712757202

53. Toward a stochastic parameterization of ocean mesoscale eddies
PierGianLuca Porta Mana, Laure Zanna
Ocean Modelling (2014-07) https://doi.org/f55czn
DOI: 10.1016/j.ocemod.2014.04.002

54. Parameterizing subgrid-scale eddy effects using energetically consistent backscatter
Malte F. Jansen, Isaac M. Held
Ocean Modelling (2014-08) https://doi.org/f6cpcn
DOI: 10.1016/j.ocemod.2014.06.002

55. Introduction. Stochastic physics and climate modelling
T. N Palmer, P. D Williams
Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences (2008-04-29) https://doi.org/cc8xxw
DOI: 10.1098/rsta.2008.0059 · PMID: 18445565

56. A Stochastic Representation of Subgrid Uncertainty for Dynamical Core Development
Aneesh Subramanian, Stephan Juricke, Peter Dueben, Tim Palmer
Bulletin of the American Meteorological Society (2019-06) https://doi.org/gftgmj
DOI: 10.1175/bams-d-17-0040.1

57. A generic approach to explicit simulation of uncertainty in the NEMO ocean model
J.-M. Brankart, G. Candille, F. Garnier, C. Calone, A. Melet, P.-A. Bouttier, P. Brasseur, J. Verron
Geoscientific Model Development (2015-05-04) https://doi.org/f7d85q
DOI: 10.5194/gmd-8-1285-2015

58. Stochastic Subgrid-Scale Ocean Mixing: Impacts on Low-Frequency Variability
Stephan Juricke, Tim N. Palmer, Laure Zanna
Journal of Climate (2017-07) https://doi.org/gbj9cc
DOI: 10.1175/jcli-d-16-0539.1

59. Some neural network applications in environmental sciences. Part I: forward and inverse problems in geophysical remote measurements
Vladimir M. Krasnopolsky, Helmut Schiller
Neural Networks (2003-04) https://doi.org/cm4fhf
DOI: 10.1016/s0893-6080(03)00027-3

60. Neural network emulations for complex multidimensional geophysical mappings: Applications of neural network techniques to atmospheric and oceanic satellite retrievals and numerical modeling
Vladimir M. Krasnopolsky
Reviews of Geophysics (2007-09) https://doi.org/d29p2n
DOI: 10.1029/2006rg000200

61. Statistical analysis in climate research
H. v Storch, Francis W. Zwiers
Cambridge University Press (1999)
ISBN: 9780521450713

62. Accelerating Eulerian Fluid Simulation With Convolutional Networks
Jonathan Tompson, Kristofer Schlachter, Pablo Sprechmann, Ken Perlin
arXiv (2017-06-23) https://arxiv.org/abs/1607.03597

63. Applications of Deep Learning to Ocean Data Inference and Subgrid Parameterization
Thomas Bolton, Laure Zanna
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (2019-01) https://doi.org/gfsvqg
DOI: 10.1029/2018ms001472

64. Data‐Driven Equation Discovery of Ocean Mesoscale Closures
Laure Zanna, Thomas Bolton
Geophysical Research Letters (2020-08-27) https://doi.org/gg92dh
DOI: 10.1029/2020gl088376

65. Deep learning in fluid dynamics
J. Nathan Kutz
Journal of Fluid Mechanics (2017-01-31) https://doi.org/gfxr5h
DOI: 10.1017/jfm.2016.803

66. Machine Learning for Fluid Mechanics
Steven L. Brunton, Bernd R. Noack, Petros Koumoutsakos
Annual Review of Fluid Mechanics (2020-01-05) https://doi.org/ggcgtd
DOI: 10.1146/annurev-fluid-010719-060214

67. Data-driven discovery of partial differential equations
Samuel H. Rudy, Steven L. Brunton, Joshua L. Proctor, J. Nathan Kutz
Science Advances (2017-04-26) https://doi.org/f97qf9
DOI: 10.1126/sciadv.1602614 · PMID: 28508044 · PMCID: PMC5406137

68. Neural Ordinary Differential Equations
Ricky T. Q. Chen, Yulia Rubanova, Jesse Bettencourt, David Duvenaud
arXiv (2019-12-17) https://arxiv.org/abs/1806.07366

69. Universal Differential Equations for Scientific Machine Learning
Christopher Rackauckas, Yingbo Ma, Julius Martensen, Collin Warner, Kirill Zubov, Rohit Supekar, Dominic Skinner, Ali Ramadhan, Alan Edelman
arXiv (2020-08-10) https://arxiv.org/abs/2001.04385

70. Variational Deep Learning for the Identification and Reconstruction of Chaotic and Stochastic Dynamical Systems from Noisy and Partial Observations
Duong Nguyen, Said Ouala, Lucas Drumetz, Ronan Fablet
arXiv (2021-01-15) https://arxiv.org/abs/2009.02296

71. 70 years of machine learning in geoscience in review
Jesper Sören Dramsch
arXiv (2020-09-30) https://arxiv.org/abs/2006.13311
DOI: 10.1016/bs.agph.2020.08.002

72. Computational intelligence in earth sciences and environmental applications: Issues and challenges
V. Cherkassky, V. Krasnopolsky, D. P. Solomatine, J. Valdes
Neural Networks (2006-03) https://doi.org/fvjszk
DOI: 10.1016/j.neunet.2006.01.001 · PMID: 16527457

73. A neural network technique to improve computational efficiency of numerical oceanic models
Vladimir M. Krasnopolsky, Dmitry V. Chalikov, Hendrik L. Tolman
Ocean Modelling (2002-06) https://doi.org/bcq5xk
DOI: 10.1016/s1463-5003(02)00010-0

74. Complex hybrid models combining deterministic and machine learning components for numerical climate modeling and weather prediction
Vladimir M. Krasnopolsky, Michael S. Fox-Rabinovitz
Neural Networks (2006-03) https://doi.org/b2cxfn
DOI: 10.1016/j.neunet.2006.01.002 · PMID: 16527454

75. Avoid boring people: lessons from a life in science
James D. Watson
Oxford University Press (2007)
ISBN: 9780192802736

76. Rôle des tourbillons océaniques dans la variabilité récente des flux air-mer de CO2 dans l’océan Austral
Carolina Dufour
Université de Grenoble (2011-12-06) https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00679918

77. Southern Ocean
Lynne D. Talley, George L. Pickard, William J. Emery, James H. Swift
Elsevier BV (2011) https://doi.org/ghqvns
DOI: 10.1016/b978-0-7506-4552-2.10013-7

78. The dynamical balance, transport and circulation of the Antarctic Circumpolar Current
DIRK OLBERS, DANIEL BOROWSKI, CHRISTOPH VÖLKER, JORG-OLAF WÖLFF
Antarctic Science (2004-11-30) https://doi.org/bzcnwm
DOI: 10.1017/s0954102004002251

79. The Antarctic Circumpolar Current as a free equivalent-barotropic jet
Peter D. Killworth, Chris W. Hughes
Journal of Marine Research (2002-01-01) https://doi.org/cgt33r
DOI: 10.1357/002224002762341230

80. Closure of the meridional overturning circulation through Southern Ocean upwelling
John Marshall, Kevin Speer
Nature Geoscience (2012-02-26) https://doi.org/gf7sc5
DOI: 10.1038/ngeo1391

81. Subantarctic Mode Water Formation, Destruction, and Export in the Eddy-Permitting Southern Ocean State Estimate
Ivana Cerovečki, Lynne D. Talley, Matthew R. Mazloff, Guillaume Maze
Journal of Physical Oceanography (2013-07-01) https://doi.org/f5n65x
DOI: 10.1175/jpo-d-12-0121.1

82. Bottom water production and its links with the thermohaline circulation
STANLEY S. JACOBS
Antarctic Science (2004-11-30) https://doi.org/cf7hht
DOI: 10.1017/s095410200400224x

83. A model of the upper branch of the meridional overturning of the southern ocean
John Marshall, Timour Radko
Progress in Oceanography (2006-08) https://doi.org/bnk743
DOI: 10.1016/j.pocean.2006.07.004

84. Control of Lower-Limb Overturning Circulation in the Southern Ocean by Diapycnal Mixing and Mesoscale Eddy Transfer
Taka Ito, John Marshall
Journal of Physical Oceanography (2008-12-01) https://doi.org/bhrz2p
DOI: 10.1175/2008jpo3878.1

85. Southern Ocean overturning across streamlines in an eddying simulation of the Antarctic Circumpolar Current
A. M. Treguier, M. H. England, S. R. Rintoul, G. Madec, J. Le Sommer, J.-M. Molines
Ocean Science (2007-12-19) https://doi.org/bgj3vz
DOI: 10.5194/os-3-491-2007

86. The Southern Ocean in the Earth System
Stephen R. Rintoul
Smithsonian Institution (2011) https://doi.org/c4hdqr
DOI: 10.5479/si.9781935623069.175

87. The Southern Ocean, carbon and climate
Andrew J. Watson, Michael P. Meredith, John Marshall
Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences (2014-07-13) https://doi.org/ghq4w7
DOI: 10.1098/rsta.2013.0057 · PMID: 24891393 · PMCID: PMC4032511

88. Role of the Southern Ocean in setting the Atlantic stratification and meridional overturning circulation
Igor Kamenkovich, Timour Radko
Journal of Marine Research (2011-03-01) https://doi.org/dd2p5z
DOI: 10.1357/002224011798765286

89. Oceanic sources, sinks, and transport of atmospheric CO ₂
Nicolas Gruber, Manuel Gloor, Sara E. Mikaloff Fletcher, Scott C. Doney, Stephanie Dutkiewicz, Michael J. Follows, Markus Gerber, Andrew R. Jacobson, Fortunat Joos, Keith Lindsay, … Taro Takahashi
Global Biogeochemical Cycles (2009-03) https://doi.org/cf59hc
DOI: 10.1029/2008gb003349

90. Dynamics of the Southern Ocean Circulation
Stephen R. Rintoul, Alberto C. Naveira Garabato
International Geophysics (2013) https://doi.org/ghrbmz
DOI: 10.1016/b978-0-12-391851-2.00018-0

91. The Southern Ocean Observing System: initial science and implementation strategy
Stephen R. Rintoul, Scientific Committee on Antarctic Research, International Council of Scientific Unions (éditeurs)
Scientific Committee on Antarctic Research (2012)
ISBN: 9780948277276

92. The response of the Antarctic Circumpolar Current to recent climate change
C. W. Böning, A. Dispert, M. Visbeck, S. R. Rintoul, F. U. Schwarzkopf
Nature Geoscience (2008-11-23) https://doi.org/d69xjt
DOI: 10.1038/ngeo362

93. Warming of the Southern Ocean Since the 1950s
S. T. Gille
Science (2002-02-15) https://doi.org/d7zst8
DOI: 10.1126/science.1065863 · PMID: 11847337

94. Decadal-Scale Temperature Trends in the Southern Hemisphere Ocean
Sarah T. Gille
Journal of Climate (2008-09-15) https://doi.org/bszvtb
DOI: 10.1175/2008jcli2131.1

95. Frontal movements and property fluxes: Contributions to heat and freshwater trends in the Southern Ocean
A. J. S. Meijers, N. L. Bindoff, S. R. Rintoul
Journal of Geophysical Research (2011-08-23) https://doi.org/c9j6nv
DOI: 10.1029/2010jc006832

96. Warming and Freshening in the Abyssal Southeastern Indian Ocean*
Gregory C. Johnson, Sarah G. Purkey, John L. Bullister
Journal of Climate (2008-10-15) https://doi.org/fmr6dk
DOI: 10.1175/2008jcli2384.1

97. Antarctic Bottom Water Warming and Freshening: Contributions to Sea Level Rise, Ocean Freshwater Budgets, and Global Heat Gain*
Sarah G. Purkey, Gregory C. Johnson
Journal of Climate (2013-08-15) https://doi.org/kr6
DOI: 10.1175/jcli-d-12-00834.1

98. On the Variability of Antarctic Circumpolar Current Fronts Inferred from 1992–2011 Altimetry*
Yong Sun Kim, Alejandro H. Orsi
Journal of Physical Oceanography (2014-12-01) https://doi.org/ghrfjg
DOI: 10.1175/jpo-d-13-0217.1

99. Recent trends in the Southern Ocean eddy field
Andrew McC. Hogg, Michael P. Meredith, Don P. Chambers, E. Povl Abrahamsen, Chris W. Hughes, Adele K. Morrison
Journal of Geophysical Research: Oceans (2015-01) https://doi.org/ghrfjj
DOI: 10.1002/2014jc010470

100. Changes in the ocean transport through Drake Passage during the 1980s and 1990s, forced by changes in the Southern Annular Mode
Michael P. Meredith, Philip L. Woodworth, Chris W. Hughes, Vladimir Stepanov
Geophysical Research Letters (2004-11) https://doi.org/d64dkr
DOI: 10.1029/2004gl021169

101. Observations: Ocean Pages
Cambridge University Press (CUP)
(2014-06-09) https://doi.org/gf5hkb
DOI: 10.1017/cbo9781107415324.010

102. Changes in the ventilation of the southern oceans
Darryn W. Waugh
Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences (2014-07-13) https://doi.org/f59ht3
DOI: 10.1098/rsta.2013.0269 · PMID: 24891397

103. Freshening drives contraction of Antarctic Bottom Water in the Australian Antarctic Basin
Esmee M. van Wijk, Stephen R. Rintoul
Geophysical Research Letters (2014-03-16) https://doi.org/f5x9ff
DOI: 10.1002/2013gl058921

104. Trends in the sea ice cover using enhanced and compatible AMSR-E, SSM/I, and SMMR data
Josefino C. Comiso, Fumihiko Nishio
Journal of Geophysical Research (2008-02-22) https://doi.org/fwfrm3
DOI: 10.1029/2007jc004257

105. Antarctic sea ice variability and trends, 1979–2010
C. L. Parkinson, D. J. Cavalieri
The Cryosphere (2012-08-15) https://doi.org/gb9p2z
DOI: 10.5194/tc-6-871-2012

106. Non‐annular atmospheric circulation change induced by stratospheric ozone depletion and its role in the recent increase of Antarctic sea ice extent
John Turner, Josefino C. Comiso, Gareth J. Marshall, Tom A. Lachlan‐Cope, Tom Bracegirdle, Ted Maksym, Michael P. Meredith, Zhaomin Wang, Andrew Orr
Geophysical Research Letters (2009-04-23) https://doi.org/cx567g
DOI: 10.1029/2009gl037524

107. Saturation of the Southern Ocean CO2 Sink Due to Recent Climate Change
C. Le Quere, C. Rodenbeck, E. T. Buitenhuis, T. J. Conway, R. Langenfelds, A. Gomez, C. Labuschagne, M. Ramonet, T. Nakazawa, N. Metzl, … M. Heimann
Science (2007-06-22) https://doi.org/fctrq9
DOI: 10.1126/science.1136188 · PMID: 17510327

108. The Changing Carbon Cycle in the Southern Ocean
Taro Takahashi, Colm Sweeney, Burke Hales, David Chipman, Timothy Newberger, John Goddard, Richard Iannuzzi, Stewart Sutherland
Oceanography (2012-09-01) https://doi.org/f4bpqs
DOI: 10.5670/oceanog.2012.71

109. Decreasing pH trend estimated from 35-year time series of carbonate parameters in the Pacific sector of the Southern Ocean in summer
Takashi Midorikawa, Hisayuki Y. Inoue, Masao Ishii, Daisuke Sasano, Naohiro Kosugi, Gen Hashida, Shin-ichiro Nakaoka, Toru Suzuki
Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers (2012-03) https://doi.org/bgg3qt
DOI: 10.1016/j.dsr.2011.12.003

110. Trends and drivers in global surface ocean pH over the past 3 decades
S. K. Lauvset, N. Gruber, P. Landschützer, A. Olsen, J. Tjiputra
Biogeosciences (2015-03-02) https://doi.org/f65n48
DOI: 10.5194/bg-12-1285-2015

111. Rapid climatic driven shifts of diatoms at high latitudes
Séverine Alvain, Corinne Le Quéré, Laurent Bopp, Marie-Fanny Racault, Grégory Beaugrand, David Dessailly, Eric T. Buitenhuis
Remote Sensing of Environment (2013-05) https://doi.org/f4s542
DOI: 10.1016/j.rse.2013.01.014

112. Antarctic Futures: An Assessment of Climate-Driven Changes in Ecosystem Structure, Function, and Service Provisioning in the Southern Ocean
A. D. Rogers, B. A. V. Frinault, D. K. A. Barnes, N. L. Bindoff, R. Downie, H. W. Ducklow, A. S. Friedlaender, T. Hart, S. L. Hill, E. E. Hofmann, … R. M. Wright
Annual Review of Marine Science (2020-01-03) https://doi.org/ghhk53
DOI: 10.1146/annurev-marine-010419-011028 · PMID: 31337252

113. Signatures of the Antarctic ozone hole in Southern Hemisphere surface climate change
David W. J. Thompson, Susan Solomon, Paul J. Kushner, Matthew H. England, Kevin M. Grise, David J. Karoly
Nature Geoscience (2011-10-23) https://doi.org/fqzqm8
DOI: 10.1038/ngeo1296

114. Annular modes of the troposphere and stratosphere
Paul J. Kushner
Geophysical Monograph Series (2010) https://doi.org/bh8jct
DOI: 10.1029/2009gm000924

115. Sea Surface Temperature Variability along the Path of the Antarctic Circumpolar Current
Ariane Verdy, John Marshall, Arnaud Czaja
Journal of Physical Oceanography (2006-07-01) https://doi.org/fsd5fz
DOI: 10.1175/jpo2913.1

116. Carbon dioxide and oxygen fluxes in the Southern Ocean: Mechanisms of interannual variability
A. Verdy, S. Dutkiewicz, M. J. Follows, J. Marshall, A. Czaja
Global Biogeochemical Cycles (2007-06) https://doi.org/c5zqfg
DOI: 10.1029/2006gb002916

117. Zonally asymmetric response of the Southern Ocean mixed-layer depth to the Southern Annular Mode
J. B. Sallée, K. G. Speer, S. R. Rintoul
Nature Geoscience (2010-03-14) https://doi.org/cfk27b
DOI: 10.1038/ngeo812

118. Influence of the Southern Annular Mode on the sea ice–ocean system
W. Lefebvre
Journal of Geophysical Research (2004) https://doi.org/ckzt92
DOI: 10.1029/2004jc002403

119. Modulation of the Seasonal Cycle of Antarctic Sea Ice Extent Related to the Southern Annular Mode
Edward W. Doddridge, John Marshall
Geophysical Research Letters (2017-10-05) https://doi.org/gchknt
DOI: 10.1002/2017gl074319

120. Circumpolar response of Southern Ocean eddy activity to a change in the Southern Annular Mode
Michael P. Meredith, Andrew M. Hogg
Geophysical Research Letters (2006) https://doi.org/dfdkz2
DOI: 10.1029/2006gl026499

121. Hemispheric-Scale Seasonality of the Southern Annular Mode and Impacts on the Climate of New Zealand
J. Kidston, J. A. Renwick, J. McGregor
Journal of Climate (2009-09-15) https://doi.org/cfpvw9
DOI: 10.1175/2009jcli2640.1

122. The Role of Eddies in Determining the Structure and Response of the Wind-Driven Southern Hemisphere Overturning: Results from the Modeling Eddies in the Southern Ocean (MESO) Project
Robert Hallberg, Anand Gnanadesikan
Journal of Physical Oceanography (2006-12-01) https://doi.org/fdpnrt
DOI: 10.1175/jpo2980.1

123. The Role of Mesoscale Eddies in the Rectification of the Southern Ocean Response to Climate Change
Riccardo Farneti, Thomas L. Delworth, Anthony J. Rosati, Stephen M. Griffies, Fanrong Zeng
Journal of Physical Oceanography (2010-07-01) https://doi.org/dr4t5j
DOI: 10.1175/2010jpo4353.1

124. Eddy Heat Flux in the Southern Ocean: Response to Variable Wind Forcing
Andrew Mc C. Hogg, Michael P. Meredith, Jeffrey R. Blundell, Chris Wilson
Journal of Climate (2008-02-15) https://doi.org/dqpnwr
DOI: 10.1175/2007jcli1925.1

125. On the Relationship between Southern Ocean Overturning and ACC Transport
Adele K. Morrison, Andrew McC. Hogg
Journal of Physical Oceanography (2013-01-01) https://doi.org/f4mxb3
DOI: 10.1175/jpo-d-12-057.1

126. The Dependence of Southern Ocean Meridional Overturning on Wind Stress
Ryan Abernathey, John Marshall, David Ferreira
Journal of Physical Oceanography (2011-12-01) https://doi.org/fkc9hb
DOI: 10.1175/jpo-d-11-023.1

127. Towards the impact of eddies on the response of the Southern Ocean to climate change
Jan Viebahn, Carsten Eden
Ocean Modelling (2010-01) https://doi.org/cmbznh
DOI: 10.1016/j.ocemod.2010.05.005

128. Influence of the Southern Annular Mode on the sea ice-ocean system: the role of the thermal and mechanical forcing
W. Lefebvre, H. Goosse
Copernicus GmbH (2010-04-29) https://doi.org/fmkg23
DOI: 10.5194/osd-2-299-2005

129. Standing and Transient Eddies in the Response of the Southern Ocean Meridional Overturning to the Southern Annular Mode
C. O. Dufour, J. Le Sommer, J. D. Zika, M. Gehlen, J. C. Orr, P. Mathiot, B. Barnier
Journal of Climate (2012-10-15) https://doi.org/f4b9c2
DOI: 10.1175/jcli-d-11-00309.1

130. Vertical Eddy Fluxes in the Southern Ocean
Jan D. Zika, Julien Le Sommer, Carolina O. Dufour, Jean-Marc Molines, Bernard Barnier, Pierre Brasseur, Raphaël Dussin, Thierry Penduff, Daniele Iudicone, Andrew Lenton, … Frederic Vivier
Journal of Physical Oceanography (2013-05-01) https://doi.org/f4zhn4
DOI: 10.1175/jpo-d-12-0178.1

131. Isopycnal Averaging at Constant Height. Part I: The Formulation and a Case Study
A. J. George Nurser, Mei-Man Lee
Journal of Physical Oceanography (2004-12-01) https://doi.org/dz7f47
DOI: 10.1175/jpo2649.1

132. Thermodynamic Analysis of Ocean Circulation
J. Nycander, J. Nilsson, K. Döös, G. Broström
Journal of Physical Oceanography (2007-08-01) https://doi.org/fwddxs
DOI: 10.1175/jpo3113.1

133. Impacts on Ocean Heat from Transient Mesoscale Eddies in a Hierarchy of Climate Models
Stephen M. Griffies, Michael Winton, Whit G. Anderson, Rusty Benson, Thomas L. Delworth, Carolina O. Dufour, John P. Dunne, Paul Goddard, Adele K. Morrison, Anthony Rosati, … Rong Zhang
Journal of Climate (2015-02-01) https://doi.org/f6zwz6
DOI: 10.1175/jcli-d-14-00353.1

134. Resolving and Parameterising the Ocean Mesoscale in Earth System Models
Helene T. Hewitt, Malcolm Roberts, Pierre Mathiot, Arne Biastoch, Ed Blockley, Eric P. Chassignet, Baylor Fox-Kemper, Pat Hyder, David P. Marshall, Ekaterina Popova, … Qiuying Zhang
Current Climate Change Reports (2020-10-07) https://doi.org/ghtphx
DOI: 10.1007/s40641-020-00164-w

135. Implementation of a Geometrically Informed and Energetically Constrained Mesoscale Eddy Parameterization in an Ocean Circulation Model
J. Mak, J. R. Maddison, D. P. Marshall, D. R. Munday
Journal of Physical Oceanography (2018-10) https://doi.org/gfjnpk
DOI: 10.1175/jpo-d-18-0017.1

136. Emergent eddy saturation from an energy constrained eddy parameterisation
J. Mak, D. P. Marshall, J. R. Maddison, S. D. Bachman
Ocean Modelling (2017-04) https://doi.org/ghtph9
DOI: 10.1016/j.ocemod.2017.02.007

137. Eddy compensation and controls of the enhanced sea‐to‐air CO ₂ flux during positive phases of the Southern Annular Mode
Carolina O. Dufour, Julien Le Sommer, Marion Gehlen, James C. Orr, Jean‐Marc Molines, Jennifer Simeon, Bernard Barnier
Global Biogeochemical Cycles (2013-09-23) https://doi.org/f5dqsm
DOI: 10.1002/gbc.20090

138. Enhanced CO ₂ outgassing in the Southern Ocean from a positive phase of the Southern Annular Mode
Nicole S. Lovenduski, Nicolas Gruber, Scott C. Doney, Ivan D. Lima
Global Biogeochemical Cycles (2007-06) https://doi.org/fpv2wt
DOI: 10.1029/2006gb002900

139. Role of the Southern Annular Mode (SAM) in Southern Ocean CO ₂ uptake
Andrew Lenton, Richard J. Matear
Global Biogeochemical Cycles (2007-06) https://doi.org/bxt8mb
DOI: 10.1029/2006gb002714

140. Stationary Rossby waves dominate subduction of anthropogenic carbon in the Southern Ocean
C. E. Langlais, A. Lenton, R. Matear, D. Monselesan, B. Legresy, E. Cougnon, S. Rintoul
Scientific Reports (2017-12-06) https://doi.org/gg4mww
DOI: 10.1038/s41598-017-17292-3 · PMID: 29213120 · PMCID: PMC5719014

141. Acceleration of the Antarctic Circumpolar Current by Wind Stress along the Coast of Antarctica
Jan D. Zika, Julien Le Sommer, Carolina O. Dufour, Alberto Naveira-Garabato, Adam Blaker
Journal of Physical Oceanography (2013-12-01) https://doi.org/f5jjds
DOI: 10.1175/jpo-d-13-091.1

142. Mechanisms Maintaining Southern Ocean Meridional Heat Transport under Projected Wind Forcing
Paul Spence, Oleg A. Saenko, Carolina O. Dufour, Julien Le Sommer, Matthew H. England
Journal of Physical Oceanography (2012-11-01) https://doi.org/f4d42m
DOI: 10.1175/jpo-d-12-03.1

143. A degradation approach to accelerate simulations to steady-state in a 3-D tracer transport model of the global ocean
O. Aumont, J. C. Orr, D. Jamous, P. Monfray, O. Marti, G. Madec
Climate Dynamics (1998-02-12) https://doi.org/cjgvdp
DOI: 10.1007/s003820050212

144. Multi-grid algorithm for passive tracer transport in the NEMO ocean circulation model: a case study with the NEMO OGCM (version 3.6)
Clément Bricaud, Julien Le Sommer, Gurvan Madec, Christophe Calone, Julie Deshayes, Christian Ethe, Jérôme Chanut, Marina Levy
Geoscientific Model Development (2020-11-10) https://doi.org/ghnn4x
DOI: 10.5194/gmd-13-5465-2020

145. Réponse des masses d’eau intermédiaires et modales de l’océan Austral au mode annulaire austral : les processus en jeu et rôle de la glace de mer
Gildas Mainsant
Université Grenoble Alpes (2014-11-28) https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01551769

146. Ocean / Ice sheet interactions : toward a coupled model system
Nacho Merino
Université Grenoble Alpes (2016-12-02) https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01760438

147. Sea-ice transport driving Southern Ocean salinity and its recent trends
F. Alexander Haumann, Nicolas Gruber, Matthias Münnich, Ivy Frenger, Stefan Kern
Nature (2016-08-31) https://doi.org/f83tv4
DOI: 10.1038/nature19101 · PMID: 27582222

148. The southern ocean meridional overturning in the sea-ice sector is driven by freshwater fluxes
Violaine Pellichero, Jean-Baptiste Sallée, Christopher C. Chapman, Stephanie M. Downes
Nature Communications (2018-05-03) https://doi.org/gdh4x3
DOI: 10.1038/s41467-018-04101-2 · PMID: 29724994 · PMCID: PMC5934442

149. The formation of the ocean’s anthropogenic carbon reservoir
Daniele Iudicone, Keith B. Rodgers, Yves Plancherel, Olivier Aumont, Takamitsu Ito, Robert M. Key, Gurvan Madec, Masao Ishii
Scientific Reports (2016-11-03) https://doi.org/f89qj7
DOI: 10.1038/srep35473 · PMID: 27808101 · PMCID: PMC5093862

150. Future science opportunities in Antarctica and the Southern Ocean
National Research Council (U.S.), National Research Council (U.S.) (éditeurs)
National Academies Press (2011)
ISBN: 9780309214698

151. SIOC 210: Introduction to Physical Oceanography http://talleylab.ucsd.edu/ltalley/sio210/Southern/

152. The Amundsen Sea low
John Turner, Tony Phillips, J. Scott Hosking, Gareth J. Marshall, Andrew Orr
International Journal of Climatology (2013-06-15) https://doi.org/f4zzvc
DOI: 10.1002/joc.3558

153. The relative influence of ENSO and SAM on Antarctic Peninsula climate
Kyle R. Clem, James A. Renwick, James McGregor, Ryan L. Fogt
Journal of Geophysical Research: Atmospheres (2016-08-27) https://doi.org/ghrnj7
DOI: 10.1002/2016jd025305

154. The Amundsen Sea Low: Variability, Change, and Impact on Antarctic Climate
M. N. Raphael, G. J. Marshall, J. Turner, R. L. Fogt, D. Schneider, D. A. Dixon, J. S. Hosking, J. M. Jones, W. R. Hobbs
Bulletin of the American Meteorological Society (2016-01-01) https://doi.org/f795t2
DOI: 10.1175/bams-d-14-00018.1

155. A 40-y record reveals gradual Antarctic sea ice increases followed by decreases at rates far exceeding the rates seen in the Arctic
Claire L. Parkinson
Proceedings of the National Academy of Sciences (2019-07-16) https://doi.org/gf56gd
DOI: 10.1073/pnas.1906556116 · PMID: 31262810 · PMCID: PMC6642375

156. Change and Variability in East Antarctic Sea Ice Seasonality, 1979/80–2009/10
Robert Massom, Philip Reid, Sharon Stammerjohn, Ben Raymond, Alexander Fraser, Shuki Ushio
PLoS ONE (2013-05-21) https://doi.org/ghqn9c
DOI: 10.1371/journal.pone.0064756 · PMID: 23705008 · PMCID: PMC3660359

157. Trends in Antarctic annual sea ice retreat and advance and their relation to El Niño–Southern Oscillation and Southern Annular Mode variability
S. E. Stammerjohn, D. G. Martinson, R. C. Smith, X. Yuan, D. Rind
Journal of Geophysical Research (2008-03-14) https://doi.org/fh7dtw
DOI: 10.1029/2007jc004269

158. Satellite observations of Antarctic sea ice thickness and volume
N. T. Kurtz, T. Markus
Journal of Geophysical Research: Oceans (2012-08) https://doi.org/gc4n6f
DOI: 10.1029/2012jc008141

159. A model reconstruction of the Antarctic sea ice thickness and volume changes over 1980–2008 using data assimilation
François Massonnet, Pierre Mathiot, Thierry Fichefet, Hugues Goosse, Christof König Beatty, Martin Vancoppenolle, Thomas Lavergne
Ocean Modelling (2013-04) https://doi.org/f4rjdh
DOI: 10.1016/j.ocemod.2013.01.003

160. Modeled Trends in Antarctic Sea Ice Thickness
Paul R. Holland, Nicolas Bruneau, Clare Enright, Martin Losch, Nathan T. Kurtz, Ron Kwok
Journal of Climate (2014-05-15) https://doi.org/f536h5
DOI: 10.1175/jcli-d-13-00301.1

161. Global Contraction of Antarctic Bottom Water between the 1980s and 2000s*
Sarah G. Purkey, Gregory C. Johnson
Journal of Climate (2012-09-01) https://doi.org/f39bks
DOI: 10.1175/jcli-d-11-00612.1

162. Rapid climate change in the ocean west of the Antarctic Peninsula during the second half of the 20th century
Michael P. Meredith, John C. King
Geophysical Research Letters (2005-10) https://doi.org/cx77hk
DOI: 10.1029/2005gl024042

163. Stronger ocean circulation and increased melting under Pine Island Glacier ice shelf
Stanley S. Jacobs, Adrian Jenkins, Claudia F. Giulivi, Pierre Dutrieux
Nature Geoscience (2011-06-26) https://doi.org/fc6j39
DOI: 10.1038/ngeo1188

164. Cessation of deep convection in the open Southern Ocean under anthropogenic climate change
Casimir de Lavergne, Jaime B. Palter, Eric D. Galbraith, Raffaele Bernardello, Irina Marinov
Nature Climate Change (2014-03-02) https://doi.org/ghrngt
DOI: 10.1038/nclimate2132

165. Extensive dynamic thinning on the margins of the Greenland and Antarctic ice sheets
Hamish D. Pritchard, Robert J. Arthern, David G. Vaughan, Laura A. Edwards
Nature (2009-09-23) https://doi.org/bfk8d2
DOI: 10.1038/nature08471 · PMID: 19776741

166. Acceleration of the contribution of the Greenland and Antarctic ice sheets to sea level rise
E. Rignot, I. Velicogna, M. R. van den Broeke, A. Monaghan, J. T. M. Lenaerts
Geophysical Research Letters (2011-03-16) https://doi.org/fckfn6
DOI: 10.1029/2011gl046583

167. Ice Shelf Buttressing
Daniel N. Goldberg
Wiley (2017-03-06) https://doi.org/ghrn8m
DOI: 10.1002/9781118786352.wbieg0567

168. Stability of the Junction of an Ice Sheet and an Ice Shelf
J. Weertman
Journal of Glaciology (2017-01-30) https://doi.org/ghrn5p
DOI: 10.3189/s0022143000023327

169. Marine Ice Sheet Collapse Potentially Under Way for the Thwaites Glacier Basin, West Antarctica
I. Joughin, B. E. Smith, B. Medley
Science (2014-05-12) https://doi.org/srg
DOI: 10.1126/science.1249055 · PMID: 24821948

170. Calving fluxes and basal melt rates of Antarctic ice shelves
M. A. Depoorter, J. L. Bamber, J. A. Griggs, J. T. M. Lenaerts, S. R. M. Ligtenberg, M. R. van den Broeke, G. Moholdt
Nature (2013-09-15) https://doi.org/gc6v48
DOI: 10.1038/nature12567 · PMID: 24037377

171. Ocean-driven thinning enhances iceberg calving and retreat of Antarctic ice shelves
Yan Liu, John C. Moore, Xiao Cheng, Rupert M. Gladstone, Jeremy N. Bassis, Hongxing Liu, Jiahong Wen, Fengming Hui
Proceedings of the National Academy of Sciences (2015-03-17) https://doi.org/f3nsnq
DOI: 10.1073/pnas.1415137112 · PMID: 25733856 · PMCID: PMC4371949

172. Rapid subsurface warming and circulation changes of Antarctic coastal waters by poleward shifting winds
Paul Spence, Stephen M. Griffies, Matthew H. England, Andrew McC. Hogg, Oleg A. Saenko, Nicolas C. Jourdain
Geophysical Research Letters (2014-07-16) https://doi.org/tnv
DOI: 10.1002/2014gl060613

173. The influence of recent Antarctic ice sheet retreat on simulated sea ice area trends
N. C. Swart, J. C. Fyfe
Geophysical Research Letters (2013-08-28) https://doi.org/f5dhv2
DOI: 10.1002/grl.50820

174. On the sensitivity of Southern Ocean sea ice to the surface freshwater flux: A model study
S. J. Marsland, J.-O. Wolff
Journal of Geophysical Research: Oceans (2001-02-15) https://doi.org/dsqcwx
DOI: 10.1029/2000jc900086

175. Important role for ocean warming and increased ice-shelf melt in Antarctic sea-ice expansion
R. Bintanja, G. J. van Oldenborgh, S. S. Drijfhout, B. Wouters, C. A. Katsman
Nature Geoscience (2013-03-31) https://doi.org/k2r
DOI: 10.1038/ngeo1767

176. Parameterizing the fresh-water flux from land ice to ocean with interactive icebergs in a coupled climate model
T. Martin, A. Adcroft
Ocean Modelling (2010-01) https://doi.org/cqccwb
DOI: 10.1016/j.ocemod.2010.05.001

177. Antarctic icebergs melt over the Southern Ocean: Climatology and impact on sea ice
Nacho Merino, Julien Le Sommer, Gael Durand, Nicolas C. Jourdain, Gurvan Madec, Pierre Mathiot, Jean Tournadre
Ocean Modelling (2016-08) https://doi.org/f8xcj4
DOI: 10.1016/j.ocemod.2016.05.001

178. Ice-Shelf Melting Around Antarctica
E. Rignot, S. Jacobs, J. Mouginot, B. Scheuchl
Science (2013-06-13) https://doi.org/f447td
DOI: 10.1126/science.1235798 · PMID: 23765278

179. A realistic freshwater forcing protocol for ocean-coupled climate models
J. van den Berk, S. S. Drijfhout
Ocean Modelling (2014-09) https://doi.org/f6gg7p
DOI: 10.1016/j.ocemod.2014.07.003

180. Antarctic icebergs distributions 1992–2014
J. Tournadre, N. Bouhier, F. Girard‐Ardhuin, F. Rémy
Journal of Geophysical Research: Oceans (2016-01-11) https://doi.org/gh2jb3
DOI: 10.1002/2015jc011178

181. JRA-55 based surface dataset for driving ocean–sea-ice models (JRA55-do)
Hiroyuki Tsujino, Shogo Urakawa, Hideyuki Nakano, R. Justin Small, Who M. Kim, Stephen G. Yeager, Gokhan Danabasoglu, Tatsuo Suzuki, Jonathan L. Bamber, Mats Bentsen, … Dai Yamazaki
Ocean Modelling (2018-10) https://doi.org/gfcvn6
DOI: 10.1016/j.ocemod.2018.07.002

182. Impact of increasing antarctic glacial freshwater release on regional sea-ice cover in the Southern Ocean
Nacho Merino, Nicolas C. Jourdain, Julien Le Sommer, Hugues Goosse, Pierre Mathiot, Gael Durand
Ocean Modelling (2018-01) https://doi.org/gcq7hs
DOI: 10.1016/j.ocemod.2017.11.009

183. A Reconciled Estimate of Ice-Sheet Mass Balance
A. Shepherd, E. R. Ivins, G. A, V. R. Barletta, M. J. Bentley, S. Bettadpur, K. H. Briggs, D. H. Bromwich, R. Forsberg, N. Galin, … H. J. Zwally
Science (2012-11-29) https://doi.org/jvr
DOI: 10.1126/science.1228102 · PMID: 23197528

184. Insignificant Change in Antarctic Snowfall Since the International Geophysical Year
A. J. Monaghan
Science (2006-08-11) https://doi.org/bmcsvx
DOI: 10.1126/science.1128243 · PMID: 16902135

185. Interpretation of recent Antarctic sea ice variability
Jiping Liu, Judith A. Curry, Douglas G. Martinson
Geophysical Research Letters (2004-01) https://doi.org/b8pps5
DOI: 10.1029/2003gl018732

186. Simulating or prescribing the influence of tides on the Amundsen Sea ice shelves
Nicolas C. Jourdain, Jean-Marc Molines, Julien Le Sommer, Pierre Mathiot, Jérôme Chanut, Casimir de Lavergne, Gurvan Madec
Ocean Modelling (2019-01) https://doi.org/ggrw3c
DOI: 10.1016/j.ocemod.2018.11.001

187. Experimental design for three interrelated marine ice sheet and ocean model intercomparison projects: MISMIP v. 3 (MISMIP +), ISOMIP v. 2 (ISOMIP +) and MISOMIP v. 1 (MISOMIP1)
Xylar S. Asay-Davis, Stephen L. Cornford, Gaël Durand, Benjamin K. Galton-Fenzi, Rupert M. Gladstone, G. Hilmar Gudmundsson, Tore Hattermann, David M. Holland, Denise Holland, Paul R. Holland, … Hélène Seroussi
Geoscientific Model Development (2016-07-25) https://doi.org/f85qfs
DOI: 10.5194/gmd-9-2471-2016

188. NEMO–ICB (v1.0): interactive icebergs in the NEMO ocean model globally configured at eddy-permitting resolution
R. Marsh, V. O. Ivchenko, N. Skliris, S. Alderson, G. R. Bigg, G. Madec, A. T. Blaker, Y. Aksenov, B. Sinha, A. C. Coward, … V. B. Zalesny
Geoscientific Model Development (2015-05-27) https://doi.org/gb9m8n
DOI: 10.5194/gmd-8-1547-2015

189. Using Vertically Integrated Ocean Fields to Characterize Greenland Icebergs’ Distribution and Lifetime
Juliana M. Marson, Paul G. Myers, Xianmin Hu, Julien Le Sommer
Geophysical Research Letters (2018-05-16) https://doi.org/gdjx8w
DOI: 10.1029/2018gl077676

190. Ice‐Shelf Melt Response to Changing Winds and Glacier Dynamics in the Amundsen Sea Sector, Antarctica
Marion Donat‐Magnin, Nicolas C. Jourdain, Paul Spence, Julien Le Sommer, Hubert Gallée, Gaël Durand
Journal of Geophysical Research: Oceans (2017-12-29) https://doi.org/gcwz24
DOI: 10.1002/2017jc013059

191. Ocean circulation and sea-ice thinning induced by melting ice shelves in the Amundsen Sea
Nicolas C. Jourdain, Pierre Mathiot, Nacho Merino, Gaël Durand, Julien Le Sommer, Paul Spence, Pierre Dutrieux, Gurvan Madec
Journal of Geophysical Research: Oceans (2017-03) https://doi.org/f97pkb
DOI: 10.1002/2016jc012509

192. Cross-scale interactions and turbulent cascades in the North Atlantic Ocean
Adekunle Ajayi
Université Grenoble Alpes [2020-….] (2020-01-13) https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02861906

193. An Introduction to Ocean Turbulence
S. A. Thorpe
Cambridge University Press (CUP) (2007) https://doi.org/ggm2ks
DOI: 10.1017/cbo9780511801198

194. RECENT DEVELOPMENTS IN THE STUDY OF OCEAN TURBULENCE
S. A. Thorpe
Annual Review of Earth and Planetary Sciences (2004-05-19) https://doi.org/bnbcpp
DOI: 10.1146/annurev.earth.32.071603.152635

195. Turning Ocean Mixing Upside Down
Raffaele Ferrari, Ali Mashayek, Trevor J. McDougall, Maxim Nikurashin, Jean-Michael Campin
Journal of Physical Oceanography (2016-07) https://doi.org/f8xsfr
DOI: 10.1175/jpo-d-15-0244.1

196. Closing the energy cycle in an ocean model
Carsten Eden
Ocean Modelling (2016-05) https://doi.org/f8k6nb
DOI: 10.1016/j.ocemod.2016.02.005

197. The Mechanical Energy Budget of a Regional Ocean Model
Parker MacCready, Sarah N. Giddings
Journal of Physical Oceanography (2016-09) https://doi.org/f85nz2
DOI: 10.1175/jpo-d-16-0086.1

198. Ocean Circulation Kinetic Energy: Reservoirs, Sources, and Sinks
Raffaele Ferrari, Carl Wunsch
Annual Review of Fluid Mechanics (2009-01) https://doi.org/b5vj2s
DOI: 10.1146/annurev.fluid.40.111406.102139

199. Routes to energy dissipation for geostrophic flows in the Southern Ocean
Maxim Nikurashin, Geoffrey K. Vallis, Alistair Adcroft
Nature Geoscience (2012-12-21) https://doi.org/gg4m4q
DOI: 10.1038/ngeo1657

200. VERTICAL MIXING, ENERGY, AND THE GENERAL CIRCULATION OF THE OCEANS
Carl Wunsch, Raffaele Ferrari
Annual Review of Fluid Mechanics (2004-01) https://doi.org/dwhkmj
DOI: 10.1146/annurev.fluid.36.050802.122121

201. Atmospheric and Oceanic Fluid Dynamics
Geoffrey K. Vallis
Cambridge University Press (CUP) (2017) https://doi.org/gg4m38
DOI: 10.1017/9781107588417

202. SATELLITE ALTIMETRY, THE MARINE GEOID, AND THE OCEANIC GENERAL CIRCULATION
Carl Wunsch, Detlef Stammer
Annual Review of Earth and Planetary Sciences (1998-05) https://doi.org/fkmn6c
DOI: 10.1146/annurev.earth.26.1.219

203. Direct Evidence of an Oceanic Inverse Kinetic Energy Cascade from Satellite Altimetry
Robert B. Scott, Faming Wang
Journal of Physical Oceanography (2005-09-01) https://doi.org/b9dpbk
DOI: 10.1175/jpo2771.1

204. Surface Ocean Enstrophy, Kinetic Energy Fluxes, and Spectra From Satellite Altimetry
Hemant Khatri, Jai Sukhatme, Abhishek Kumar, Mahendra K. Verma
Journal of Geophysical Research: Oceans (2018-05-26) https://doi.org/gdvgqb
DOI: 10.1029/2017jc013516

205. Spectral Energy Fluxes in Geostrophic Turbulence: Implications for Ocean Energetics
Robert B. Scott, Brian K. Arbic
Journal of Physical Oceanography (2007-03-01) https://doi.org/bnv7xg
DOI: 10.1175/jpo3027.1

206. Scales, Growth Rates, and Spectral Fluxes of Baroclinic Instability in the Ocean
Ross Tulloch, John Marshall, Chris Hill, K. Shafer Smith
Journal of Physical Oceanography (2011-06-01) https://doi.org/bk5926
DOI: 10.1175/2011jpo4404.1

207. Diagnosing the energy cascade in a model of the North Atlantic
F. Schlösser, C. Eden
Geophysical Research Letters (2007-01-18) https://doi.org/bkj4z5
DOI: 10.1029/2006gl027813

208. The Impact of Horizontal Resolution on Energy Transfers in Global Ocean Models
Joakim Kjellsson, Laure Zanna
Fluids (2017-08-28) https://doi.org/gg4m4g
DOI: 10.3390/fluids2030045

209. Ocean Eddy Energetics in the Spectral Space as Revealed by High-Resolution General Circulation Models
Shengpeng Wang, Zhao Jing, Qiuying Zhang, Ping Chang, Zhaohui Chen, Hailong Liu, Lixin Wu
Journal of Physical Oceanography (2019-11) https://doi.org/gg4m4m
DOI: 10.1175/jpo-d-19-0034.1

210. Ocean‐Scale Interactions From Space
Patrice Klein, Guillaume Lapeyre, Lia Siegelman, Bo Qiu, Lee‐Lueng Fu, Hector Torres, Zhan Su, Dimitris Menemenlis, Sylvie Le Gentil
Earth and Space Science (2019-05-22) https://doi.org/ghqb3b
DOI: 10.1029/2018ea000492

211. Seasonal Mesoscale and Submesoscale Eddy Variability along the North Pacific Subtropical Countercurrent
Bo Qiu, Shuiming Chen, Patrice Klein, Hideharu Sasaki, Yoshikazu Sasai
Journal of Physical Oceanography (2014-12-01) https://doi.org/f6rxwh
DOI: 10.1175/jpo-d-14-0071.1

212. Regionality and seasonality of submesoscale and mesoscale turbulence in the North Pacific Ocean
Hideharu Sasaki, Patrice Klein, Yoshikazu Sasai, Bo Qiu
Ocean Dynamics (2017-07-13) https://doi.org/gbsw34
DOI: 10.1007/s10236-017-1083-y

213. Stimulated Imbalance and the Enhancement of Eddy Kinetic Energy Dissipation by Internal Waves
Roy Barkan, Kraig B. Winters, James C. McWilliams
Journal of Physical Oceanography (2017-01) https://doi.org/f9qsxn
DOI: 10.1175/jpo-d-16-0117.1

214. Routes to Dissipation under Different Dynamical Conditions
Nils Brüggemann, Carsten Eden
Journal of Physical Oceanography (2015-08) https://doi.org/f7nsbc
DOI: 10.1175/jpo-d-14-0205.1

215. Mesoscale to Submesoscale Transition in the California Current System. Part III: Energy Balance and Flux
X. Capet, J. C. McWilliams, M. J. Molemaker, A. F. Shchepetkin
Journal of Physical Oceanography (2008-10-01) https://doi.org/fvt3bq
DOI: 10.1175/2008jpo3810.1

216. Impact of oceanic-scale interactions on the seasonal modulation of ocean dynamics by the atmosphere
Hideharu Sasaki, Patrice Klein, Bo Qiu, Yoshikazu Sasai
Nature Communications (2014-12-15) https://doi.org/f6vkpf
DOI: 10.1038/ncomms6636 · PMID: 25501039 · PMCID: PMC4275589

217. Seasonality of submesoscale dynamics in the Kuroshio Extension
Cesar B. Rocha, Sarah T. Gille, Teresa K. Chereskin, Dimitris Menemenlis
Geophysical Research Letters (2016-11-16) https://doi.org/f9frx3
DOI: 10.1002/2016gl071349

218. The seasonal cycle of submesoscale flows
Liam Brannigan, David P. Marshall, Alberto Naveira-Garabato, A. J. George Nurser
Ocean Modelling (2015-08) https://doi.org/ghqh9g
DOI: 10.1016/j.ocemod.2015.05.002

219. Seasonality in submesoscale turbulence
Jörn Callies, Raffaele Ferrari, Jody M. Klymak, Jonathan Gula
Nature Communications (2015-04-21) https://doi.org/f696rj
DOI: 10.1038/ncomms7862 · PMID: 25897832 · PMCID: PMC4410631

220. Open-Ocean Submesoscale Motions: A Full Seasonal Cycle of Mixed Layer Instabilities from Gliders
Andrew F. Thompson, Ayah Lazar, Christian Buckingham, Alberto C. Naveira Garabato, Gillian M. Damerell, Karen J. Heywood
Journal of Physical Oceanography (2016-04) https://doi.org/ggc8nd
DOI: 10.1175/jpo-d-15-0170.1

221. Seasonality of submesoscale flows in the ocean surface boundary layer
Christian E. Buckingham, Alberto C. Naveira Garabato, Andrew F. Thompson, Liam Brannigan, Ayah Lazar, David P. Marshall, A. J. George Nurser, Gillian Damerell, Karen J. Heywood, Stephen E. Belcher
Geophysical Research Letters (2016-03-11) https://doi.org/f8ghzt
DOI: 10.1002/2016gl068009

222. Submesoscale Impacts on Mesoscale Agulhas Dynamics
R. Schubert, F. U. Schwarzkopf, B. Baschek, A. Biastoch
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (2019-08-22) https://doi.org/gg4m4k
DOI: 10.1029/2019ms001724

223. The Seasonality of Submesoscale Energy Production, Content, and Cascade
Jihai Dong, Baylor Fox‐Kemper, Hong Zhang, Changming Dong
Geophysical Research Letters (2020-03-23) https://doi.org/gg4m4j
DOI: 10.1029/2020gl087388

224. Near-Inertial Internal Gravity Waves in the Ocean
Matthew H. Alford, Jennifer A. MacKinnon, Harper L. Simmons, Jonathan D. Nash
Annual Review of Marine Science (2016-01-03) https://doi.org/gdvjst
DOI: 10.1146/annurev-marine-010814-015746 · PMID: 26331898

225. Turbulent exchanges between near-inertial waves and balanced flows
Jim Thomas, Don Daniel
Journal of Fluid Mechanics (2020-09-04) https://doi.org/ghqh9h
DOI: 10.1017/jfm.2020.510

226. Geophysical turbulence dominated by inertia–gravity waves
Jim Thomas, Ray Yamada
Journal of Fluid Mechanics (2019-07-18) https://doi.org/ghqh9k
DOI: 10.1017/jfm.2019.465

227. Near-inertial waves and geostrophic turbulence
Jim Thomas, S. Arun
Physical Review Fluids (2020-01-06) https://doi.org/ghqh9z
DOI: 10.1103/physrevfluids.5.014801

228. Stimulated generation: extraction of energy from balanced flow by near-inertial waves
Cesar B. Rocha, Gregory L. Wagner, William R. Young
Journal of Fluid Mechanics (2018-05-23) https://doi.org/gdq6qc
DOI: 10.1017/jfm.2018.308

229. On the modifications of near-inertial waves at fronts: implications for energy transfer across scales
Leif N. Thomas
Ocean Dynamics (2017-08-04) https://doi.org/gbxrxw
DOI: 10.1007/s10236-017-1088-6

230. Sea Surface Signature of Internal Tides
Noé Lahaye, Jonathan Gula, Guillaume Roullet
Geophysical Research Letters (2019-04-05) https://doi.org/ghqh9w
DOI: 10.1029/2018gl081848

231. Diagnosing Ocean‐Wave‐Turbulence Interactions From Space
H. S. Torres, P. Klein, L. Siegelman, B. Qiu, S. Chen, C. Ubelmann, J. Wang, D. Menemenlis, L.‐L. Fu
Geophysical Research Letters (2019-08-11) https://doi.org/gg4m4n
DOI: 10.1029/2019gl083675

232. Impact of the « Symmetric Instability of the Computational Kind » at mesoscale- and submesoscale-permitting resolutions
Nicolas Ducousso, J. Le Sommer, J.-M. Molines, M. Bell
Ocean Modelling (2017-12) https://doi.org/gcq7f2
DOI: 10.1016/j.ocemod.2017.10.006

233. Reconstruction of the 3-D Dynamics From Surface Variables in a High-Resolution Simulation of North Atlantic
S. Fresnay, A. L. Ponte, S. Le Gentil, J. Le Sommer
Journal of Geophysical Research: Oceans (2018-03) https://doi.org/gdh33h
DOI: 10.1002/2017jc013400

234. Skills and limitations of the adiabatic omega equation: how effective is it to retrieve oceanic vertical circulation at meso and submesoscale ?
Alice Pietri, Xavier Capet, Francesco d’Ovidio, Marina Levy, Julien Le Sommer, Jean-Marc Molines, Hervé Giordani
Journal of Physical Oceanography (2021-01-13) https://doi.org/ghs99c
DOI: 10.1175/jpo-d-20-0052.1

235. Up to What Extent Can We Characterize Ocean Eddies Using Present‐Day Gridded Altimetric Products?
Angel Amores, Gabriel Jordà, Thomas Arsouze, Julien Le Sommer
Journal of Geophysical Research: Oceans (2018-10-12) https://doi.org/gd85mw
DOI: 10.1029/2018jc014140

236. Reduction of Spatially Structured Errors in Wide-Swath Altimetric Satellite Data Using Data Assimilation
Sammy Metref, Emmanuel Cosme, Julien Le Sommer, Nora Poel, Jean-Michel Brankart, Jacques Verron, Laura Gómez Navarro
Remote Sensing (2019-06-03) https://doi.org/gg3qn7
DOI: 10.3390/rs11111336

237. Wide-swath altimetric satellite data assimilation with structured-error detrending
Sammy Metref, Emmanuel Cosme, Florian Le Guillou, Julien Le Sommer, Jean-Michel Brankart, Jacques Verron
California Digital Library (CDL) (2019-09-17) https://doi.org/gg3qn6
DOI: 10.31223/osf.io/yzj9v

238. Development of an Image De-Noising Method in Preparation for the Surface Water and Ocean Topography Satellite Mission
Laura Gómez-Navarro, Emmanuel Cosme, Julien Le Sommer, Nicolas Papadakis, Ananda Pascual
Remote Sensing (2020-02-22) https://doi.org/gg3qn8
DOI: 10.3390/rs12040734

239. ocean-next/eNATL60: Material describing the set-up and the assessment of NEMO-eNATL60 simulations
Laurent Brodeau, Julien Le Sommer, Aurélie Albert
Zenodo (2020-09-21) https://doi.org/ghcwgb
DOI: 10.5281/zenodo.4032732

240. Spatial and Temporal Variability of the North Atlantic Eddy Field From Two Kilometric‐Resolution Ocean Models
Adekunle Ajayi, Julien Le Sommer, Eric Chassignet, Jean‐Marc Molines, Xiaobiao Xu, Aurelie Albert, Emmanuel Cosme
Journal of Geophysical Research: Oceans (2020-05-14) https://doi.org/gg3zs9
DOI: 10.1029/2019jc015827

241. An Adaptive Optimal Interpolation Based on Analog Forecasting: Application to SSH in the Gulf of Mexico
Yicun Zhen, Pierre Tandeo, Stéphanie Leroux, Sammy Metref, Thierry Penduff, Julien Le Sommer
Journal of Atmospheric and Oceanic Technology (2020-09-01) https://doi.org/ghcxtr
DOI: 10.1175/jtech-d-20-0001.1

242. Rationalizing the Spatial Distribution of Mesoscale Eddy Diffusivity in Terms of Mixing Length Theory
Michael Bates, Ross Tulloch, John Marshall, Raffaele Ferrari
Journal of Physical Oceanography (2014-06-01) https://doi.org/f554hp
DOI: 10.1175/jpo-d-13-0130.1

243. Impact of Horizontal Resolution (1/12° to 1/50°) on Gulf Stream Separation, Penetration, and Variability
Eric P. Chassignet, Xiaobiao Xu
Journal of Physical Oceanography (2017-08) https://doi.org/gf9rxb
DOI: 10.1175/jpo-d-17-0031.1

244. Diagnosing cross‐scale kinetic energy exchanges from two submesoscale permitting ocean models.
Adekunle Ajayi, Julien Le Sommer, Eric P. Chassignet, Jean‐Marc Molines, Xiaobiao Xu, Aurelie Albert, William Dewar
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (2021-02-13) https://doi.org/gh2x2s
DOI: 10.1029/2019ms001923

245. Mapping the Energy Cascade in the North Atlantic Ocean: The Coarse-Graining Approach
Hussein Aluie, Matthew Hecht, Geoffrey K. Vallis
Journal of Physical Oceanography (2018-02) https://doi.org/gdhxp7
DOI: 10.1175/jpo-d-17-0100.1

246. The Submesoscale Kinetic Energy Cascade: Mesoscale Absorption of Submesoscale Mixed Layer Eddies and Frontal Downscale Fluxes
René Schubert, Jonathan Gula, Richard J. Greatbatch, Burkard Baschek, Arne Biastoch
Journal of Physical Oceanography (2020-09-01) https://doi.org/gh3svc
DOI: 10.1175/jpo-d-19-0311.1

247. On Energy Cascades in General Flows: A Lagrangian Application
Q. Jamet, A. Ajayi, J. Le Sommer, T. Penduff, A. Hogg, W. K. Dewar
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (2020-12-21) https://doi.org/ghcwf9
DOI: 10.1029/2020ms002090

248. Diagnosing cross-scale kinetic energy exchanges from two submesoscale permitting ocean models.
Adekunle Ajayi, Julien Le Sommer, Eric Chassignet, Jean-Marc Molines, Xiaobiao Xu, Aurelie Albert, William Dewar
Wiley (2019-11-04) https://doi.org/gg3zs8
DOI: 10.1002/essoar.10501077.1

249. ocean-next/eNATL60
Ocean Next
(2021-01-08) https://github.com/ocean-next/eNATL60

250. Geostrophic Turbulence in the Frequency–Wavenumber Domain: Eddy-Driven Low-Frequency Variability*
Brian K. Arbic, Malte Müller, James G. Richman, Jay F. Shriver, Andrew J. Morten, Robert B. Scott, Guillaume Sérazin, Thierry Penduff
Journal of Physical Oceanography (2014-08-01) https://doi.org/f6dm44
DOI: 10.1175/jpo-d-13-054.1

251. Space-time scales of internal waves: A progress report
Christopher Garrett, Walter Munk
Journal of Geophysical Research (1975-01-20) https://doi.org/bj5h9b
DOI: 10.1029/jc080i003p00291

252. Toward an internal gravity wave spectrum in global ocean models
Malte Müller, Brian K. Arbic, James G. Richman, Jay F. Shriver, Eric L. Kunze, Robert B. Scott, Alan J. Wallcraft, Luis Zamudio
Geophysical Research Letters (2015-05-16) https://doi.org/f7f5c6
DOI: 10.1002/2015gl063365

253. Diffusion of inertia-gravity waves by geostrophic turbulence
Hossein A. Kafiabad, Miles A. C. Savva, Jacques Vanneste
Journal of Fluid Mechanics (2019-04-30) https://doi.org/ggnm4z
DOI: 10.1017/jfm.2019.300

254. Diagnosing the thickness-weighted averaged eddy-mean flow interaction in an eddying North Atlantic ensemble
Takaya Uchida, Quentin Jamet, William K. Dewar, Dhruv Balwada, Julien Lesommer, Thierry Penduff
Wiley (2020-08-27) https://doi.org/gg9c86
DOI: 10.1002/essoar.10504082.1

255. The Contribution of Surface and Submesoscale Processes to Turbulence in the Open Ocean Surface Boundary Layer
Christian E. Buckingham, Natasha S. Lucas, Stephen E. Belcher, Tom P. Rippeth, Alan L. M. Grant, Julien Le Sommer, Adekunle Opeoluwa Ajayi, Alberto C. Naveira Garabato
Journal of Advances in Modeling Earth Systems (2019-12-08) https://doi.org/gg3qn5
DOI: 10.1029/2019ms001801

256. roxyboy/SWOT-AdAC-ocean-model-intercomparison
Takaya Uchida
(2021-02-18) https://github.com/roxyboy/SWOT-AdAC-ocean-model-intercomparison

257. Anisotropy of eddy variability in the global ocean
K. D. Stewart, P. Spence, S. Waterman, J. Le Sommer, J.-M. Molines, J. M. Lilly, M. H. England
Ocean Modelling (2015-11) https://doi.org/f7xhzw
DOI: 10.1016/j.ocemod.2015.09.005

258. Stochastic variability of oceanic flows above topography anomalies
A. Venaille, J. Le Sommer, J.-M. Molines, B. Barnier
Geophysical Research Letters (2011-08) https://doi.org/dtj2xz
DOI: 10.1029/2011gl048401

259. How momentum advection schemes influence current-topography interactions at eddy permitting resolution
Julien Le Sommer, Thierry Penduff, Sébastien Theetten, Gurvan Madec, Bernard Barnier
Ocean Modelling (2009-01) https://doi.org/d9dxdg
DOI: 10.1016/j.ocemod.2008.11.007

260. Influence of numerical schemes on current-topography interactions in 1/4° global ocean simulations
T. Penduff, J. Le Sommer, B. Barnier, A.-M. Treguier, J.-M. Molines, G. Madec
Ocean Science (2007-12-20) https://doi.org/fn6ddc
DOI: 10.5194/os-3-509-2007

261. Impact of partial steps and momentum advection schemes in a global ocean circulation model at eddy-permitting resolution
Barnier Bernard, Gurvan Madec, Thierry Penduff, Jean-Marc Molines, Anne-Marie Treguier, Julien Le Sommer, Aike Beckmann, Arne Biastoch, Claus Böning, Joachim Dengg, … Beverly De Cuevas
Ocean Dynamics (2006-06-14) https://doi.org/bxbtfn
DOI: 10.1007/s10236-006-0082-1

262. Multi-grid algorithm for passive tracer transport in NEMO ocean circulation model: a case study with NEMO OGCM (version 3.6)
Clément Bricaud, Julien Le Sommer, Madec Gurvan, Christophe Calone, Julie Deshayes, Christian Ethe, Jérôme Chanut, Marina Levy
Copernicus GmbH (2020-01-28) https://doi.org/ghcwm3
DOI: 10.5194/gmd-2019-341

263. A dynamic regularized gradient model of the subgrid-scale scalar flux for large eddy simulations
G. Balarac, J. Le Sommer, X. Meunier, A. Vollant
Physics of Fluids (2013-07) https://doi.org/gbdgtm
DOI: 10.1063/1.4813812

264. Parameterization of subgrid stirring in eddy resolving ocean models. Part 1: Theory and diagnostics
J. Le Sommer, F. d’Ovidio, G. Madec
Ocean Modelling (2011-01) https://doi.org/cxx26m
DOI: 10.1016/j.ocemod.2011.03.007

265. The Impact of a Variable Mixing Efficiency on the Abyssal Overturning
Casimir de Lavergne, Gurvan Madec, Julien Le Sommer, A. J. George Nurser, Alberto C. Naveira Garabato
Journal of Physical Oceanography (2016-02) https://doi.org/f8ggbk
DOI: 10.1175/jpo-d-14-0259.1

266. On the Consumption of Antarctic Bottom Water in the Abyssal Ocean
Casimir de Lavergne, Gurvan Madec, Julien Le Sommer, A. J. George Nurser, Alberto C. Naveira Garabato
Journal of Physical Oceanography (2016-02) https://doi.org/f8frjq
DOI: 10.1175/jpo-d-14-0201.1

267. Sensitivity of coastal polynyas and high-salinity shelf water production in the Ross Sea, Antarctica, to the atmospheric forcing
Pierre Mathiot, Nicolas C. Jourdain, Bernard Barnier, Hubert Gallée, Jean Marc Molines, Julien Le Sommer, Thierry Penduff
Ocean Dynamics (2012-03-09) https://doi.org/f3xrqj
DOI: 10.1007/s10236-012-0531-y

268. Response of the Southern Ocean to the Southern Annular Mode: Interannual Variability and Multidecadal Trend
A. M. Treguier, J. Le Sommer, J. M. Molines, B. de Cuevas
Journal of Physical Oceanography (2010-07-01) https://doi.org/csc6w7
DOI: 10.1175/2010jpo4364.1

269. Stratospheric ozone depletion reduces ocean carbon uptake and enhances ocean acidification
Andrew Lenton, Francis Codron, Laurent Bopp, Nicolas Metzl, Patricia Cadule, Alessandro Tagliabue, Julien Le Sommer
Geophysical Research Letters (2009-06-20) https://doi.org/d5sxkd
DOI: 10.1029/2009gl038227

270. Southern Ocean overturning across streamlines in an eddying simulation of the Antarctic Circumpolar Current
A. M. Treguier, M. England, S. R. Rintoul, G. Madec, J. Le Sommer, J.-M. Molines
Copernicus GmbH (2010-04-29) https://doi.org/dzhsqs
DOI: 10.5194/osd-4-653-2007

271. Variability of the Antarctic Circumpolar Current transport through the Fawn Trough, Kerguelen Plateau
Frédéric Vivier, Young-Hyang Park, Hela Sekma, Julien Le Sommer
Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography (2015-04) https://doi.org/f7b6pb
DOI: 10.1016/j.dsr2.2014.01.017

272. Can we map the interannual variability of the whole upper outhern cean with the current database of hydrographic observations?
C. Heuzé, F. Vivier, J. Le Sommer, J.‐M. Molines, T. Penduff
Journal of Geophysical Research: Oceans (2015-12-17) https://doi.org/f3ncfw
DOI: 10.1002/2015jc011115

273. An Efficient Way to Account for Observation Error Correlations in the Assimilation of Data from the Future SWOT High-Resolution Altimeter Mission
Giovanni Abdelnur Ruggiero, Emmanuel Cosme, Jean-Michel Brankart, Julien Le Sommer, Clement Ubelmann
Journal of Atmospheric and Oceanic Technology (2016-12) https://doi.org/f9gshq
DOI: 10.1175/jtech-d-16-0048.1

274. SWOT Spatial Scales in the Western Mediterranean Sea Derived from Pseudo-Observations and an Ad Hoc Filtering
Laura Gómez-Navarro, Ronan Fablet, Evan Mason, Ananda Pascual, Baptiste Mourre, Emmanuel Cosme, Julien Le Sommer
Remote Sensing (2018-04-12) https://doi.org/ghcxtv
DOI: 10.3390/rs10040599

275. Wide-Swath Altimetric Satellite Data Assimilation With Correlated-Error Reduction
Sammy Metref, Emmanuel Cosme, Florian Le Guillou, Julien Le Sommer, Jean-Michel Brankart, Jacques Verron
Frontiers in Marine Science (2020-01-14) https://doi.org/ghcxt2
DOI: 10.3389/fmars.2019.00822

Dans tout ce qui suit, je ne discuterai que des modèles de circulation océanique pouvant être déployés à l’échelle globale (modèles dits de circulation générale), laissant ainsi de coté les modèles de circulation océanique côtière.↩︎
“Never be the brightest person in a room, then you can’t learn anything” [75].↩︎
A ma connaissance, il s’agissait alors de la configuration de modèle réaliste à plus fine résolution utilisée pour des expériences de sensibilité au SAM dans la communauté.↩︎
Il est à noter toutefois cette tendance positive de l’extension de la glace de mer antarctique s’est inversée depuis lors [155]↩︎
Les modèles couplés calotte-océan réalistes n’existaient en effet pas encore au moment où j’ai abordé ces questions.↩︎
Notons que bien qu’elle soit régulièrement mise en oeuvre [212,215], cette approche diagnostique fait l’objet de débats depuis quelques années [245,246,247]↩︎
Une question essentielle est en particulier ici de comprendre dans quelle mesure les échanges énergetiques et l’expression de la dynamique de fine échelle est affectée par la résolution explicite des interactions couplées à fine échelle entre océan et atmosphère.↩︎

	Recherche	Prévision opérationnelle	Projection climatique
Domaine géographique	Régional/Global	Régional/Global	Global
Resolution spatiale typique	~1km	~10km	~100km
Contexte d’intégration	forcé par l’atmosphère	forcé avec assimilation de données	couplé (ESM)
Horizon temporel typique	1-20 ans	10 jours	10-1000 ans
Processus (partiellement) résolus	submesoéchelle balancée, interactions onde/vortex	ondes internes, tourbillons de mesoéchelle	gyres océaniques, circulation méridienne globale
Processus non-résolus	dynamique non-hydrostatique	submesoéchelle balancée	tourbillons et fronts de mésochelle

Auteur

Résumé

Introduction générale

La modélisation océanique comme outil et comme objet de recherche

Les modèles numériques de circulation océanique

Les différents usages et pratiques liés à la modélisation numérique de l’océan

Représentation des interactions d’échelles dans les modèles de circulation océanique

Limites et infléxions récentes des approches de modélisation en océanographie

Le cadre général de mes activités de recherche

Périmètre et domaine d’activité

Science des modèles de circulation océanique en régime turbulent

Processus physiques et variabilité saisonnière à décennale de l’océan austral

Synergie entre modèle et observations en préparation à l’observation spatiale des océans

Approche de travail

Sur le contenu de ce mémoire

Illustration n°1 : Etude de la réponse de l’océan austral aux changements des vents

Contexte scientifique

Le rôle central de l’océan austral dans le système climatique

Des changements rapides dans l’océan austral

Un stress climatique dominant : la tendance positive du mode annulaire austral

Des questions sur le rôle des tourbillons dans la réponse au SAM

Positionnement et approche générale

Principaux résultats scientifiques obtenus

Réponse de la circulation méridienne aux changements des vents zonaux

Rôle des tourbillons de méso-échelle dans la compensation des changements de vent

Réponse des flux air-mer de CO2 naturel aux changements des vents

Activités connexes, conséquences directes et indirectes

Illustration n°2 : Etude des intéractions entre océan austral sub-polaire et calotte antarctique

Contexte scientifique

La zone subpolaire de l’océan austral : processus et enjeux

Des changements rapides dans les régions antarctiques

Rôle des interactions océan-cryosphère dans les tendances observées

Positionnement et approche générale

Principaux résultats scientifiques obtenus

Estimation du flux de fonte lié aux icebergs

Impact des changements de flux d’eau douce sur la glace de mer

Activités connexes, conséquences directes et indirectes

Illustration n°3 : Etude de intéractions d’échelles dans l’Ocean Atlantique Nord

Contexte scientifique

Circulation océanique, énergie cinétique et mélange irréversible

Le sort de l’énergie cinétique de méso-échelle

Cascades turbulentes et dynamique de fine échelle

Positionnement et approche générale

Principaux résultats scientifiques obtenus

Variabilité spatiale et temporelle de l’échelle des tourbillons en Atlantique Nord.

Cascades directes et indirectes d’énergie cinétique aux latitudes moyennes.

Modulation des échanges énergétiques inter-échelle par la marée interne

Activités connexes, conséquences directes et indirectes

Synthèse et perspectives

Synthèse des principales contributions scientifiques :

Contributions aux développement et à la compréhension des modèles de circulation océanique

Contributions à la compréhension de la variabilité saisonnière à décennale de l’océan austral

Contributions à la synergie entre modèles et observations

Quelques enseignements et réflexions personnelles

Réflexions sur le travail de recherche et sa direction

Analyse critique de mon approche de direction scientifique :

Projet scientifique pour la période 2021-2025

Contexte général

Objectifs scientifiques

A. Mieux modéliser les processus océaniques de fine échelle.

B. Mieux comprendre l’impact des processus océaniques de fine échelle.

C. Mieux observer et estimer la circulation océanique de fine échelle.

Implémentation du projet

Reférences

Annexe A1 : Expérience d’encadrement

Thèses

Master 2

Master 1

Postdocs

Ingénieurs

Annexe A2 : Projets de recherche

Pilotage ou co-pilotage de projets

Participation à des projets

Annexe A3 : Responsabilités collectives