Modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE) – Projections climatiques_Historique (1986-2005)

Modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE) – Projections climatiques_Historique (1986-2005) Description: Cet ensemble de données est constitué de trois simulations du modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE), à savoir une configuration du NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean), V3.6. La simulation historique est une estimation du climat moyen pour la période allant de 1986 à 2005. Les simulations futures permettront de projeter le climat moyen pour la période allant de 2046 à 2065 pour des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) de 4,5 (scénario d’atténuation modérée) et de 8,5 (scénario d’absence d’atténuation). Chaque simulation est forcée par une climatologie de champs de forçage atmosphérique calculée sur ces périodes de 20 ans, et les vents sont augmentés d’une variabilité à haute fréquence, ce qui introduit une petite quantité de variabilité interannuelle. La moyenne des sorties du modèle est calculée sur trois années successives de simulation (les trois dernières, suivant une période d’équilibre); l’écart-type entre les trois années est disponible sur demande. Pour chaque simulation, l’ensemble de données comprend le flux de dioxyde de carbone air-mer, les champs en 3D mensuels pour la température potentielle, la salinité, la densité potentielle, l’alcalinité totale, le carbone inorganique dissous, le nitrate, l’oxygène, le pH, la chlorophylle totale, l’état de saturation de l’aragonite, la production primaire totale, et les valeurs maximales et minimales mensuelles pour l’oxygène, le pH et la température potentielle. Les données comprennent 50 niveaux verticaux à une résolution spatiale de 1/36 degrés, et un masque est fourni pour indiquer les régions où ces données doivent être utilisées avec prudence ou pas du tout. Pour une description plus détaillée, veuillez vous référer à Holdsworth et al. 2021. Méthodes: Cette étude utilise une méthode de réduction d’échelle à plusieurs étapes pour réduire de façon dynamique les projections climatiques globales à une résolution de 1/36° (1,5 − 2,25 km). Nous avons choisi d’utiliser le modèle du système terrestre canadien de deuxième génération (CanESM2), car les projections mises à l’échelle à haute résolution de l’atmosphère dans la région d’intérêt sont accessibles dans la 4e version du modèle régional canadien du climat (CanRCM4). Nous avons utilisé des anomalies de CanESM2 avec une résolution d’environ 1° aux limites ouvertes et le modèle régional atmosphérique, CanRCM4 (Scinocca et al. 2016), pour les conditions de limite de surface. CanRCM4 est un modèle atmosphérique seulement avec une résolution de 0,22°. Il a été utilisé pour la mise à l’échelle des projections climatiques obtenues à l’aide de CanESM2 pour l’Amérique du Nord et les océans qui la bordent. Le modèle utilisé est très coûteux sur le plan informatique en raison du nombre assez élevé de points dans le domaine (715 × 1 021 × 50) et du modèle biogéochimique relativement complexe (19 traceurs). Par conséquent, plutôt que de réaliser des simulations interannuelles pour les périodes historiques et futures, nous avons mis en œuvre une nouvelle méthode qui est fondée sur des données climatologiques de l’atmosphère avec des vents augmentés pour forcer l’océan. Nous démontrons que l’augmentation des vents avec des anomalies horaires offre une représentation plus réaliste de la répartition de l’eau douce que l’utilisation de données climatologiques seulement. La section 2.1 décrit le modèle océanique utilisé pour estimer le climat historique et prévoir l’état océanique selon des scénarios climatiques futurs. Les périodes sont quelque peu arbitraires; celle allant de 1986 à 2005 a été choisie parce que les simulations historiques de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) se terminent en 2005, puisqu’aucune estimation des émissions acceptée par la communauté n’était disponible après cette date (Taylor et al. 2009); celle allant de 2046 à 2065 a été choisie parce qu’elle se situait assez loin dans l’avenir pour que les changements dans les champs moyens sur 20 ans soient clairement dus à la modification du forçage des GES (contrairement à la variabilité interne du modèle) (p. ex. Christian 2014), mais dans un horizon suffisamment près pour être considérée comme pertinente aux fins de gestion. Bien qu’il soit vrai qu’une période de 30 ans au lieu de 20 ans représente la valeur canonique permettant le calcul de la moyenne de la variabilité naturelle, en pratique, la différence entre une moyenne de 20 ans et de 30 ans est faible (p. ex. si nous faisons la moyenne de périodes successives d’un passage de contrôle non forcé, l’écart entre les moyennes de 20 ans sera légèrement plus élevé que celles de 30 ans). De plus, on craint que les périodes de calcul plus longues ne conviennent pas dans un climat déréglé (Livezey et al. 2007; Arguez et Vose 2011). Nous avons choisi des périodes de 20 ans parce qu’elles permettent le calcul d’un cycle annuel moyen avec peu d’influence de la variabilité naturelle, tout en réduisant au minimum l’aliénation des variations séculaires dans les moyennes. Puisque les points milieux des deux périodes sont séparés de 60 ans, la contribution de la variabilité naturelle dans les différences entre les simulations historiques et futures est négligeable (Hawkins et Sutton 2009; Frölicher et al. 2016). La section 2.2 décrit comment les données climatologiques découlant des observations ont été utilisées aux fins de l’initialisation et comment les conditions de limites ouvertes ont été utilisées dans le cadre des simulations historiques et de la collecte de données pseudo-climatologiques aux fins des scénarios futurs. La disponibilité limitée des observations signifie que les années utilisées pour ces données climatologiques diffèrent quelque peu des périodes historiques et futures. La section 2.3 décrit en détail les champs de forçage atmosphérique et la méthode que nous avons élaborée pour générer des vents présentant une variabilité de haute fréquence réaliste tout en continuant d’utiliser les moyennes climatologiques quotidiennes des données de CanRCM4. La section 2.4 montre l’équilibrage des principales variables modélisées par rapport aux conditions de forçage. Sources de données Résultats produits par le modèle Incertitudes: Les données climatologiques historiques ont été évaluées à l’aide de données climatologiques observationnelles générées à partir de stations ayant une longue série chronologique de données s’étalant sur la période visée, ce qui comprend des données sur la conductivité, la température et la profondeur (CTP) et sur les profils de nutriments, des données provenant des phares et des bouées, ainsi que des données satellitaires sur la température de la surface de la mer. Le modèle représente les conditions historiques avec un biais acceptable. La résolution de ce modèle est insuffisante pour représenter les détroits et les canaux étroits de la région, alors l’ensemble de données comprend un masque de précaution qui les exclut. 2024-10-23 Pêches et Océans Canada amber.holdsworth@dfo-mpo.gc.ca Nature et environnementSciences et technologieModélisationClimat Dictionnaire de donnéesPDF https://api-proxy.edh.azure.cloud.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/5551969d-f94c-406b-b849-50b49d32290f/attachments/Data_Dictionary_NEP36.pdf RéférencesPDF https://api-proxy.edh.azure.cloud.dfo-mpo.gc.ca/catalogue/records/5551969d-f94c-406b-b849-50b49d32290f/attachments/References_NEP36.pdf NEP36-CanOE Historique 1986-2005 Alkalini MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_Alkalini_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 DIC MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_DIC_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 NO3 MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_NO3_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 O2 MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_O2_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 PH MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_PH_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 TCHL MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_TCHL_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 omega_a MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_omega_a_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 salt MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_salt_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 sigma MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_sigma_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 temp MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_temp_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 maxO2 MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_maxO2_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 minO2 MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_minO2_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 maxPH MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_maxPH_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 minPH MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_minPH_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 maxtemp MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_maxtemp_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 mintemp MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_mintemp_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 Cflx MensuelNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_Cflx_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 TPP MensuelleNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/Historical/NEP36-CanOE_TPP_historical_1986-2005_monthly.nc NEP36-CanOE MasqueNetCDF https://dfogis.azureedge.net/FGP/NEP36-CanOE/NEP36-CanOE-MASK.nc NEP36-CanOE Historique 1986-2005 carteESRI REST https://gisp.dfo-mpo.gc.ca/arcgis/rest/services/FGP/NEP36_CanOE_Monthly_Temperature_Historical_1986_2005/MapServer NEP36-CanOE Historique 1986-2005 carteESRI REST https://gisp.dfo-mpo.gc.ca/arcgis/rest/services/FGP/NEP36_CanOE_Monthly_Temperature_Historical_1986_2005/MapServer

Description:

Cet ensemble de données est constitué de trois simulations du modèle des écosystèmes de l’océan canadien du Pacifique Nord-Est (NEP36-CanOE), à savoir une configuration du NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean), V3.6. La simulation historique est une estimation du climat moyen pour la période allant de 1986 à 2005. Les simulations futures permettront de projeter le climat moyen pour la période allant de 2046 à 2065 pour des profils représentatifs d’évolution de concentration (RCP) de 4,5 (scénario d’atténuation modérée) et de 8,5 (scénario d’absence d’atténuation). Chaque simulation est forcée par une climatologie de champs de forçage atmosphérique calculée sur ces périodes de 20 ans, et les vents sont augmentés d’une variabilité à haute fréquence, ce qui introduit une petite quantité de variabilité interannuelle. La moyenne des sorties du modèle est calculée sur trois années successives de simulation (les trois dernières, suivant une période d’équilibre); l’écart-type entre les trois années est disponible sur demande. Pour chaque simulation, l’ensemble de données comprend le flux de dioxyde de carbone air-mer, les champs en 3D mensuels pour la température potentielle, la salinité, la densité potentielle, l’alcalinité totale, le carbone inorganique dissous, le nitrate, l’oxygène, le pH, la chlorophylle totale, l’état de saturation de l’aragonite, la production primaire totale, et les valeurs maximales et minimales mensuelles pour l’oxygène, le pH et la température potentielle. Les données comprennent 50 niveaux verticaux à une résolution spatiale de 1/36 degrés, et un masque est fourni pour indiquer les régions où ces données doivent être utilisées avec prudence ou pas du tout. Pour une description plus détaillée, veuillez vous référer à Holdsworth et al. 2021.

Méthodes:

Cette étude utilise une méthode de réduction d’échelle à plusieurs étapes pour réduire de façon dynamique les projections climatiques globales à une résolution de 1/36° (1,5 − 2,25 km). Nous avons choisi d’utiliser le modèle du système terrestre canadien de deuxième génération (CanESM2), car les projections mises à l’échelle à haute résolution de l’atmosphère dans la région d’intérêt sont accessibles dans la 4e version du modèle régional canadien du climat (CanRCM4). Nous avons utilisé des anomalies de CanESM2 avec une résolution d’environ 1° aux limites ouvertes et le modèle régional atmosphérique, CanRCM4 (Scinocca et al. 2016), pour les conditions de limite de surface. CanRCM4 est un modèle atmosphérique seulement avec une résolution de 0,22°. Il a été utilisé pour la mise à l’échelle des projections climatiques obtenues à l’aide de CanESM2 pour l’Amérique du Nord et les océans qui la bordent.

Le modèle utilisé est très coûteux sur le plan informatique en raison du nombre assez élevé de points dans le domaine (715 × 1 021 × 50) et du modèle biogéochimique relativement complexe (19 traceurs). Par conséquent, plutôt que de réaliser des simulations interannuelles pour les périodes historiques et futures, nous avons mis en œuvre une nouvelle méthode qui est fondée sur des données climatologiques de l’atmosphère avec des vents augmentés pour forcer l’océan. Nous démontrons que l’augmentation des vents avec des anomalies horaires offre une représentation plus réaliste de la répartition de l’eau douce que l’utilisation de données climatologiques seulement.

La section 2.1 décrit le modèle océanique utilisé pour estimer le climat historique et prévoir l’état océanique selon des scénarios climatiques futurs. Les périodes sont quelque peu arbitraires; celle allant de 1986 à 2005 a été choisie parce que les simulations historiques de la phase 5 du projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP5) se terminent en 2005, puisqu’aucune estimation des émissions acceptée par la communauté n’était disponible après cette date (Taylor et al. 2009); celle allant de 2046 à 2065 a été choisie parce qu’elle se situait assez loin dans l’avenir pour que les changements dans les champs moyens sur 20 ans soient clairement dus à la modification du forçage des GES (contrairement à la variabilité interne du modèle) (p. ex. Christian 2014), mais dans un horizon suffisamment près pour être considérée comme pertinente aux fins de gestion.

Bien qu’il soit vrai qu’une période de 30 ans au lieu de 20 ans représente la valeur canonique permettant le calcul de la moyenne de la variabilité naturelle, en pratique, la différence entre une moyenne de 20 ans et de 30 ans est faible (p. ex. si nous faisons la moyenne de périodes successives d’un passage de contrôle non forcé, l’écart entre les moyennes de 20 ans sera légèrement plus élevé que celles de 30 ans). De plus, on craint que les périodes de calcul plus longues ne conviennent pas dans un climat déréglé (Livezey et al. 2007; Arguez et Vose 2011). Nous avons choisi des périodes de 20 ans parce qu’elles permettent le calcul d’un cycle annuel moyen avec peu d’influence de la variabilité naturelle, tout en réduisant au minimum l’aliénation des variations séculaires dans les moyennes. Puisque les points milieux des deux périodes sont séparés de 60 ans, la contribution de la variabilité naturelle dans les différences entre les simulations historiques et futures est négligeable (Hawkins et Sutton 2009; Frölicher et al. 2016).

La section 2.2 décrit comment les données climatologiques découlant des observations ont été utilisées aux fins de l’initialisation et comment les conditions de limites ouvertes ont été utilisées dans le cadre des simulations historiques et de la collecte de données pseudo-climatologiques aux fins des scénarios futurs. La disponibilité limitée des observations signifie que les années utilisées pour ces données climatologiques diffèrent quelque peu des périodes historiques et futures. La section 2.3 décrit en détail les champs de forçage atmosphérique et la méthode que nous avons élaborée pour générer des vents présentant une variabilité de haute fréquence réaliste tout en continuant d’utiliser les moyennes climatologiques quotidiennes des données de CanRCM4. La section 2.4 montre l’équilibrage des principales variables modélisées par rapport aux conditions de forçage.

Sources de données

Résultats produits par le modèle

Incertitudes:

Les données climatologiques historiques ont été évaluées à l’aide de données climatologiques observationnelles générées à partir de stations ayant une longue série chronologique de données s’étalant sur la période visée, ce qui comprend des données sur la conductivité, la température et la profondeur (CTP) et sur les profils de nutriments, des données provenant des phares et des bouées, ainsi que des données satellitaires sur la température de la surface de la mer. Le modèle représente les conditions historiques avec un biais acceptable. La résolution de ce modèle est insuffisante pour représenter les détroits et les canaux étroits de la région, alors l’ensemble de données comprend un masque de précaution qui les exclut.

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