Prévision d’ensemble par modification de la physique

Alan Hally, Simon Fresnay, Evelyne Richard, Dominique Lambert, Veronique Ducrocq

Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse

Motivation

Les événements de fortes précipitations ont de forts impacts socio-économiques. Leur prévision a beaucoup progressé mais elle n’a toujours pas la précision attendue par la société et la protection civile.

Une alternative consiste à compléter la prévision déterministe par

une information probabiliste. Cette information est obtenue à partir de prévisions d’ensemble qui représentent les principales sources d’erreur du système de prévision.

Les processus physiques (e.g. microphysique, turbulence) contrôlent fortement la production et l’évolution de la précipitation mais ils ne sont que grossièrement représentés même à l’échelle kilométrique.

Il est donc intéressant de chercher a prendre en compte ce type d’incertitude dans un système de prévision d’ensemble

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Plan

Les processus physiques considérés Les perturbations introduites Le cas d’étude Les prévisions d’ensemble Résultats des ensembles à microphysique

perturbée Conclusions et perspectives

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Les sources d’erreur considérées

Conditions initiales et aux limites AROME, AROME-WMED, ECMWF

Turbulence Hypothèses de fermeture (DELT, BL89) La représentation en 1D ou 3D

Physique des nuages La représentation des processus chauds : évaporation,

l’accrétion et l’autoconversion dans le modèle

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Les perturbations microphysiques

Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + …Dq/dt = … + β [sources/puits mic. ] + …

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.5,1.5] (E1)

β spécifié β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) β = 0.1, 1 ou 10 (E3)

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.1,10] (E4)

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6-7 Septembre 2010

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Les premières 24 heures de l’épisode sont les plus intéressantes car ils sont difficiles à prévoir en terme de positionnement (Vallée du Rhône versus Cévennes)

Cadre numérique:

Un seul domaine

Dx = 2.5 km

06 Sept 12 UTC 07 Sept 12 UTC

Test à la configuration du modèle : Diag de Taylor

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Modifications du schéma de turbulence, des conditions initiales et des conditions aux limites.

DELT 3D – mauvais quels que soient les fichiers de couplage.

BL89 1D/3D – Pas beaucoup de différence en terme de corrélation. Aussi pareil quand on change les fichiers de couplage.

DELT 1D – Donne la meilleure corrélation avec les observations pour fichiers de AROME

BL89 1D – Donne la meilleure corrélation pour fichiers de ECMWF

BL89 1D/3D

DELT 3D

Test à la configuration du modèle : Évolution temporelle

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AROME et AROME-WMED ECMWF

DELT 3D

DELT 3D

BL89 1D/3DBL89 1D/3D

Time

Normalised Rainfall

Les perturbations microphysiques

Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + …Dq/dt = … + β [sources/puits mic. ] + …

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.5,1.5] (E1)

β spécifié β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) β = 0.1, 1 ou 10 (E3)

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.1,10] (E4)

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Les ensembles (Méthode E1)

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(Perturbation méthode E1) (Perturbation méthode E1)

Simulation de CTRL = DELT 1D (en rouge). Moyen en vert

Simulation de CTRL = BL89 1D (en rouge). Moyen en vert

AROME ECMWF

Les ensembles (Méthode E1)

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(Perturbation méthode E1) (Perturbation méthode E1)

AROME ECMWF

Time

Normalised Rainfall

Les perturbations microphysiques

Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + …Dq/dt = … + β [sources/puits mic. ] + …

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.5,1.5] (E1)

β spécifié β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) β = 0.1, 1 ou 10 (E3)

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.1,10] (E4)

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Les ensembles (Méthode E2)

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Autoconversion =0.5, Accretion = 0.5, Evaporation = 0.5

Autoconversion =1.5, Accretion = 0.5, Evaporation = 0.5

Les perturbations microphysiques

Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + …Dq/dt = … + β [sources/puits mic. ] + …

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.5,1.5] (E1)

β spécifié β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) β = 0.1, 1 ou 10 (E3)

β aléatoire (Buizza et al, 1999) β ε [0.1,10] (E4)

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Les ensembles (Méthodes E2 et E3)

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(Perturbation méthode E2) (Perturbation méthode E3)

Simulation de CTRL = DELT 1D (en rouge). Moyen en vert

Simulation de CTRL = DELT 1D (en rouge). Moyen en vert

AROME AROME

Conclusions

Configuration DELT 3D est mauvaise à cette résolution (spin-up est trop fort et corrélation est très petite)

Peu de différence entre BL89 1D et 3D quels que soit les fichier de couplage

Fichiers de AROME déclenche la pluie trop tôt mais ils trouvent le pic d’intensité

Fichiers de ECMWF déclenche la pluie à la bonne heure mais ils ne trouvent pas le pic

L’autoconversion ne joue pas un rôle important pour le développement de la pluie dans ce cas

La dispersion varie selon les fichiers de forçage (méthode E1) Il y a plus de dispersion quand les perturbations couvrent sur

une gamme plus large ou sont plus fortes (méthode E3) Pour un même intervalle, il y a plus de dispersion avec un

coefficient aléatoire

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Perspectives

Impact des perturbations aléatoires sur un intervalle plus large à partir des fichiers AROME et ECMWF (méthode E4)

Vérifier les résultats antérieurs qui montraient un faible impact des perturbations appliqués aux processus froids

Reproduire les ensembles les plus pertinents sur plusieurs épisodes.

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