Master Sciences De l`Univers
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ISAE : Fiche de stage Année 16-17 Titre du stage : Amélioration de la prévision de givrage pour l'aéronautique Nom et statut du (des) responsable (s) de stage : Riette Sébastien – Lac Christine – Vié Benoît CNRM/GMME/Méso-NH Coordonnées (téléphone et email) du (des) responsable (s) de stage : [email protected] 05 61 07 96 34 [email protected] 05 61 07 98 42 [email protected] 05 61 07 93 05 Sujet du stage : Le phénomène de givrage constitue un risque majeur pour l'aéronautique. Il est lié à la présence d'eau sous forme liquide à des températures négatives, l'eau surfondue, qui en impactant un avion, se transforme en glace et crée de l'accrétion à la surface de l'engin. Les petites gouttelettes d'eau surfondue (diamètre D< 50 m) mènent plutôt à du givre blanc, tandis que les plus grosses gouttes (D> 50 m) produisent un givrage dur, plus sévère pour l'aviation : les plus grosses gouttes congèlent plus lentement et peuvent s'écouler le long des ailes, formant une plaque solide. Le givrage dépend donc directement de la quantité d'eau surfondue et de la taille des gouttes. Dans les modèles de prévision numérique du temps, un schéma microphysique paramétrise les processus à l'échelle des gouttelettes et des cristaux. Ainsi dans le modèle opérationnel AROME (Seity et al., 2010) de Météo-France, qui a une résolution horizontale de 1.3 km sur la France, les hydrométéores sont représentées de manière simplifiée en plus de la vapeur, sous forme de gouttelettes nuageuses, de gouttes de pluie, de cristaux de glace primaire, d'agrégats neigeux et de grésil (schéma nommé ICE3). De part ses hypothèses, le schéma prédit la masse de ses hydrométéores mais pas leur diamètre. Pour l'aéronautique, le prévisionniste utilise ainsi les contenus massiques d'hydrométéores fournis par le modèle AROME, en plus des observations satellites et radar, pour effectuer une prévision de risque de givrage. Compte tenu de la difficulté de bien représenter les zones et les quantités d'eau surfondue dans un modèle numérique, la prévision du givrage est largement perfectible et constitue une préoccupation importante pour l'ensemble des services météorologiques mondiaux à destination de l'aéronautique. L'objectif du stage proposé est double. Dans une première partie, il s'agit d'améliorer le diagnostic de prévision de givrage pour AROME. Une partie du travail a déjà été réalisé, avec l'analyse des champs d'AROME sous forme de fonctions de distribution de probabilité (PDF), à partir d'une base de données givrage/non givrage d'une compagnie aérienne sur 15 mois. La méthodologie que reprendra le stagiaire consistera à trouver la meilleure combinaison des PDF les plus pertinentes (contenu des hydrométéores, température, vitesse verticale) pour en déduire un diagnostic de givrage, qui sera évalué et comparé au diagnostic existant. Dans une seconde partie, il s'agit d'améliorer le schéma microphysique pour la prévision de nuage, car l'on sait qu'il sous-estime les quantités d'eau surfondue au profit des espèces givrées. Pour cela, on s'appuiera sur des données mesurées de contenus en eau liquide et de diamètre moyen des gouttelettes, obtenues lors d'une campagne expérimentales en 2015-2016, pour améliorer le schéma ICE3 (Pinty et Jabouille, 1998) et le futur schéma LIMA (Vié et al., 2016), ce dernier prédisant la concentration de gouttelettes en plus de leur masse. Les 35 vols de la campagne seront ainsi simulés par AROME avec les schémas ICE3 et LIMA, et des tests de sensibilité seront ensuite menés pour chercher à améliorer les prévisions de givrage. Ces tests s'appuieront sur une étude de cas plus approfondie d'un des vols. Les travaux réalisés lors de ce stage contribueront ainsi à améliorer la prévision de givrage par eau surfondue dans les modèles de prévision numérique du temps, qui intéressent au premier plan les compagnies aériennes et les industries aéronautiques. Ils pourront faire l'objet d'une publication scientifique. Références : Pinty, J.-P. and P. Jabouille, 1998: A mixed-phase cloud parameterization for use in mesoscale non-hydrostatic model: simulations of a squall line and of orographic precipitations. Proc. Conf. of Cloud Physics, Everett, WA, USA, Amer. Meteor. soc., Aug. 1999, 217 – 220 Y.Seity, P.Brousseau, S.Malardel, G.Hello, P.Bénard, F.Bouttier, C.Lac and V.Masson, 2010: The AROME-France Convective-Scale Operational Model. Monthly Weather Review, 139, 976–991, doi: 10.1175/2010MWR3425.1. B.Vié, J. P. Pinty, S. Berthet, and M. Leriche : LIMA (v1.0): A quasi two-moment microphysical scheme driven by a multimodal population of cloud condensation and ice freezing nuclei. Geosci. Model Dev., 9, 567–586, 2016. http://www.geosci-model-dev.net/9/567/2016/gmd-9-567-2016.pdf