Master Sciences De l`Univers

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