Assimilation de données de mésoéchelle pour la - OHM-CV

Assimilation de données de
mésoéchelle pour la prévision
des pluies intenses
V. Ducrocq, Caumont, O., Brenot,
H., Jaubert, G., Walpersdorf, A.
(CNRM, LGIT)
Plan de la présentation
•
•
•
Développement d’un système d’assimilation à mésoéchelle pour
les applications recherche
Assimilation des réflectivités radar
Assimilation des données GPS-sol
1. Développement d’un système d’assimilation à mésoéchelle pour les applications
recherche
Objet : en attendant la disponibilité de l’assimilation AROME, développement d’un système
d’assimilation basé sur le modèle MESO-NH et le schéma d’assimilation 3Dvar ALADIN
Cadre : Projet PATOM « assimilation de données à mésoéchelle »
PREVIEW (GMES) sur les crues rapides (Post-doc de 12 mois à compter de juin 2006)
Système d’assimilation hybride << 3D-Var/ALADIN-MESO-NH >>,
Cycle d’Assimilation
Analyse 3D-Var Aladin
incréments
Inovation
Simulation Méso-NH
Simulation Méso-NH
Durée : 0 à 12 heures
Cycle: 1 à 6 heures
2 modèles imbriqués
(10km et 2.5 km)
Échéances : 24 à 36 heures
2 modèles imbriqués
(10km et 2.5 km)
Experimental design
06 UTC
12 UTC
12 UTC
24 hours Simulation
12 UTC
Large scale analysis
12 UTC mesoscale analysis
and
12 UTC convective scale analysis
ANA
REF06
06 UTC
Large scale analysis
06 UTC mesoscale
analysis
and
06 UTC convective
scale analysis
REF12
ASSIM
07
08
09
10
11
12
Assimilation step 1 hour
Data used in the analyses
MAP IOP8 frontal case
Mesoscale domain
Surface data (3000 observations)
surface pressure
2m temperature and humidity, 10m wind
hourly measurements
Radiosounding data
(60 messages)
Temperature, humidity,
wind, geopotential
06 UTC and 12 UTC
MAP IOP8 frontal case
DATA
REF12
ANA
ASSIM
12h precipitation statistics
T+6 T+18
METEOSAT WV 991021: 00 UTC
Simulation Bias Correlation
REF06
3.31
0.61
REF12
4.10
0.66
ANA
1.98
0.68
ASSIM
0.76
0.70
12h accumulated rain Convective scale domain
20 oct 18 UTC 21 oct 06 UTC
T+6 T+18
MAP IOP8 frontal case
DATA
12h precipitation statistics
T+6 T+18
ETS
METEOSAT WV 991021: 00 UTC
Simulation Bias Correlation 0.1 mm 20 mm
REF06
3.31
0.61
0.66
0.30
REF12
4.10
0.66
0.65
0.34ANA
ANA
1.98
0.68
0.65
0.35
ASSIM
0.76
0.70
0.63
0.36
DATA
REF12
ANA
REF12
ASSIM
ASSIM
12h accumulated rain Convective scale domain
20 oct 18 UTC 21 oct 06 UTC
T+6 T+18
Comparaison with the surface
measurements (convective scale domain)
MAP IOP8 frontal case
Gard torrential event
--- REF12 --- ANA --- ASSIM
--- REF12 --- ANA --- ASSIM
Stdev
2 m Temperature
Stdev
Bias
Bias
Stdev
Stdev
Bias
Bias
2 m Humidity
G.Jaubert Météo-France WSN05 5-9 september 2005 Toulouse France
2. Assimilation des réflectivités radar
Objet : développement de l’assimilation des réflectivités radar dans AROME
Cadre : projet PATOM « opérateur/simulateur radar »
FLYSAFE (FP6) sur les aspects polarimétriques (Post-doc de 24 mois à compter d’avril
2006)
Stratégie d’assimilation des données radar au sol
2) Validation des jeux
tests de données
élaborées par le CMR
3) Test d’une méthode
d’inversion 1D bayésienne
En 2004 :
définition de l’opérateur
d’observation.
Article au JTECH : Caumont
et al., 2005 (révision)
En 2005 :
1) Insertion dans
le code Arome
Insertion de l’opérateur d’observation dans le code Arome
Configuration retenue :
• fonction d’émission de l’antenne : fonction gaussienne sur la verticale,
• trajectoire du faisceau : méthode des 4/3 du rayon de la Terre (suppose une
atmosphère standard stratifiée verticalement),
• rétrodiffusion : approximation de Rayleigh,
• atténuation : pas prise en compte (code parallélisé), sera diagnostiquée en amont (CMR).
Définition du produit radar pour la PN
Élaboration en cours par le CMR d’une nouvelle chaîne de traitement pour la PN.
Flags de qualité
par pixel
Réflectivités
« brutes »
Masques partiels
Echos fixes
Sur la base du logiciel Surfilum (Delrieu et al, 1995)
Test d’une méthode d’inversion 1D
Objectif : Utiliser des profils verticaux d’observations yZ et de variables modèles de
l’ébauche xi=(qi,Ti,wi…) pour en déduire des profils verticaux de pseudo-observations
xpo=(q,T,w…).
Méthodes disponibles :
• 1D-Var : nécessite développement d’un adjoint de la physique du modèle,
• méthode bayésienne : simple à mettre en œuvre.
Méthode bayésienne :
HZ : opérateur d’observation radar,
RZ-1 : matrice de variance covariance d’erreur des observations et de l’opérateur d’obs.
Ajustements :
• Méthode numériquement coûteuse → xi limités aux voisins (réglable),
• Méthode incapable d’ajuster q quand Z>0 dBZ observé, mais pas simulé → dans ce cas
on sature les niveaux au-dessus du niveau de condensation du modèle.
Test d’une méthode d’inversion 1D
Protocole : Expériences de simulation de systèmes d’observation (OSSE) :
• Principe : Observations simulées à partir d’une expérience de référence différant de
l’ébauche par ses conditions initiales.
• But : évaluer la capacité de la méthode d’inversion à se rapprocher de l’expérience de
référence.
Simulation de
référence
Réflectivités
observées
Réflectivités
simulées
Simulation
fournissant
l’ébauche
Colonnes
q,T,w…
Méthode
d’inversion
1D
Colonnes
q,T,w…
restituées
Test d’une méthode d’inversion 1D
1er cas d’étude :
• Orage de plaine du 9 oct. 2004.
• Simulations Méso-NH initialisées à 12 UTC.
• Exp. de référence : CI = initialisation de Ducrocq et al. (2000) sur analyse Arpège,
• Exp. fournissant l’ébauche : CI = analyse Arpège seule.
Réflectivités à 1615 UTC :
Test d’une méthode d’inversion 1D
Humidité relative (%) à 1615 UTC :
Coupe
horizontale
à 4 km
d’altitude
Coupe
verticale
référence (obs)
ébauche
restitution 1D
Test d’une méthode d’inversion 1D
2e cas d’étude : Gard 8-9 sep. 2002
Simulations Méso-NH avec même type de conditions initiales que pour le 1er cas.
Humidité relative (%) à 18 UTC à 2000m (ligne rouge = contour réflectivité à 20 dBZ) :
ébauche
référence (obs)
restitution 1D
3. Assimilation des données GPS-sol
Objet : Développement de l’assimilation des délais zénithaux dans ALADIN et AROME
Cadre : projet PATOM « crues rapides Cévennes-Vivarais »
thèse de Hugues Brenot qui s’achève, thèse de Xin Yan qui démarre
Développement des observables dans Méso-NH (STD et gradients).
Délais obliques (STD) en direction
des satellites
simulés et « observés »
8-9 septembre 2002
3. Assimilation des données GPS-sol
Objet : Développement de l’assimilation des délais zénithaux dans ALADIN et AROME
Cadre : projet PATOM « crues rapides Cévennes-Vivarais »
thèse de Hugues Brenot qui s’achève, thèse de Xin Yan qui démarre
Développement des observables dans Méso-NH (STD et gradients).
Gradient Nord-Sud
Gradient Est-Ouest
3. Assimilation des données GPS-sol
Objet : Développement de l’assimilation des délais zénithaux dans ALADIN et AROME
Cadre : projet PATOM « crues rapides Cévennes-Vivarais »
thèse de Hugues Brenot qui s’achève, thèse de Xin Yan qui démarre
Développement des observables dans Méso-NH (STD et gradients).
Développement de l’opérateur d’observation ZTD dans le 3Dvar
ALADIN, ainsi que développement et validation de son adjoint et TL
Réalisation d’expérience à une observation avec le 3Dvar ALADIN.
Humidité spécifique au dernier niveau du
modèle ALADIN
et incrément d’analyse pour une obs ZTD à
AIX en Provence
Conclusions & Perspectives
Bilan:
Implémentation dans le système d’assimilation 3Dvar ALADIN/AROME
des opérateurs d’observation de réflectivités radar et de délais zénithaux
effectuée
Système d’assimilation hybride 3Dvar ALADIN/MESO-NH développé et
premières expériences d’assimilation de données à 2.5 km réalisées
Tests de la méthode bayésienne d’inversion 1D des réflectivités donnent
des résultats encourageants.
Perspectives :
assimilation 3DVar des colonnes restituées à partir des réflectivités en
utilisant l’assimilation hybride Méso-NH/Aladin ou Arome sur cas de pluie
intense Cévenole
poursuite de la validation et des tests d’assimilation des délais zénithaux
assimilation de données à méso-échelle : tests sur l’épisode du 5 au 9
septembre 2005 (PREVIEW)