Des chercheurs de l'Université Brown ont découvert comment les modèles océaniques à haute résolution simulent la dissipation des turbulences dans l'océan mondial. Leurs recherches, Publié dans Lettres d'examen physique , pourrait être utile pour développer de nouveaux modèles climatiques qui capturent mieux la dynamique des océans.

L'étude s'est concentrée sur une forme de turbulence connue sous le nom de tourbillons à mésoéchelle, l'océan tourbillonne sur une échelle de dizaines à des centaines de kilomètres qui durent d'un mois à un an. Ces types de tourbillons peuvent être pincés par de forts courants de frontière comme le Gulf Stream, ou forme où des flux d'eau de différentes températures et densités entrent en contact.

"Vous pouvez les considérer comme le temps de l'océan, " dit Baylor Fox-Kemper, co-auteur de l'étude et professeur agrégé au département de la Terre de Brown, Sciences environnementales et planétaires. "Comme des tempêtes dans l'atmosphère, ces tourbillons aident à distribuer l'énergie, chaleur, la salinité et d'autres choses autour de l'océan. Donc comprendre comment ils dissipent leur énergie nous donne une image plus précise de la circulation océanique. »

La théorie traditionnelle sur la façon dont la turbulence à petite échelle dissipe l'énergie déclare que lorsqu'un tourbillon s'éteint, il transmet son énergie à des échelles de plus en plus petites. En d'autres termes, les grands tourbillons se désintègrent en tourbillons de plus en plus petits jusqu'à ce que toute l'énergie soit dissipée. C'est une théorie bien établie qui fait des prédictions utiles qui sont largement utilisées en dynamique des fluides. Le problème est que cela ne s'applique pas aux tourbillons à mésoéchelle.

"Cette théorie ne s'applique qu'aux tourbillons dans les systèmes tridimensionnels, " Fox-Kemper a déclaré. " Les tourbillons à mésoéchelle sont à l'échelle de centaines de kilomètres de diamètre, pourtant l'océan n'a que quatre kilomètres de profondeur, ce qui les rend essentiellement bidimensionnels. Et nous savons que la dissipation fonctionne différemment en deux dimensions qu'en trois."

Plutôt que de se briser en tourbillons de plus en plus petits, Fox-Kemper dit, les tourbillons bidimensionnels ont tendance à se fondre en de plus en plus grands.

"Vous pouvez le voir si vous faites glisser votre doigt très doucement sur une bulle de savon, " dit-il. " Vous laissez derrière vous cette séquence tourbillonnante qui devient de plus en plus grande avec le temps. Les tourbillons à mésoéchelle dans l'océan mondial fonctionnent de la même manière."

Ce transfert d'énergie vers le haut n'est pas aussi bien compris mathématiquement que la dissipation vers le bas. C'est ce que Fox-Kemper et Brodie Pearson, chercheur à Brown, voulait faire avec cette étude.

Ils ont utilisé un modèle océanique à haute résolution qui s'est avéré efficace pour faire correspondre les observations directes par satellite du système océanique mondial. La haute résolution du modèle signifie qu'il est capable de simuler des tourbillons de l'ordre de 100 kilomètres de diamètre. Pearson et Fox-Kemper voulaient examiner en détail comment le modèle traitait la dissipation turbulente en termes statistiques.

"Nous avons utilisé cinq ans de circulation océanique dans le modèle, et nous avons mesuré l'amortissement de l'énergie à chaque point du réseau pour voir quelles sont les statistiques, " a déclaré Fox-Kemper. Ils ont découvert que la dissipation suivait ce qu'on appelle une distribution lognormale, une distribution dans laquelle une queue de la distribution domine la moyenne.

"Il y a la vieille blague qui dit que si vous avez 10 personnes normales dans une pièce et que Bill Gates entre, tout le monde s'enrichit en moyenne d'un milliard de dollars - c'est une distribution lognormale, " Fox-Kemper a déclaré. "Ce que cela nous dit en termes de turbulence, c'est que 90 pour cent de la dissipation a lieu dans 10 pour cent de l'océan."

Fox-Kemper a noté que la dissipation à l'échelle inférieure des tourbillons 3-D suit également une distribution log-normale. Ainsi, malgré la dynamique inverse, "il existe une transformation équivalente qui vous permet de prédire la lognormalité dans les systèmes 2D et 3D."

Les chercheurs affirment que cette nouvelle information statistique sera utile pour développer des simulations océaniques à grains plus grossiers qui ne sont pas aussi coûteuses en calculs que celle utilisée dans cette étude. En utilisant ce modèle, il a fallu aux chercheurs deux mois en utilisant 1, 000 processeurs pour simuler seulement cinq ans de circulation océanique.

"Si vous voulez simuler des centaines ou des milliers ou des années, ou si vous voulez quelque chose que vous pouvez intégrer dans un modèle climatique qui combine la dynamique océanique et atmosphérique, vous avez besoin d'un modèle à grain plus grossier ou c'est juste inextricable du point de vue informatique, " a déclaré Fox-Kemper. " Si nous comprenons les statistiques sur la façon dont les tourbillons à moyenne échelle se dissipent, nous pourrions peut-être les intégrer dans nos modèles à grain plus grossier. En d'autres termes, we can capture the effects of mesoscale eddies without actually simulating them directly."

The results could also provide a check on future high-resolution models.

"Knowing this makes us much more capable of figuring out if our models are doing the right thing and how to make them better, " Fox-Kemper said. "If a model isn't producing this lognormality, then it's probably doing something wrong."