Contribution de Benjamin MENETRIER, Thibaut MONTMERLE, Loik BERRE & Yann MICHEL:


Utilisation de variances d'erreur d'ébauche dépendantes de la situation métérologique pour l'assimilation de données à méso-échelle



Il est désormais établi que la matrice des covariances d'erreur d'ébauche - un élément clé des systèmes variationnels - devrait être dépendante de la situation météorologique pour obtenir une assimilation optimale des observations dans les systèmes opérationnels de prévision du temps. Actuellement, l'estimation d'une "erreur du jour" repose principalement sur un ensemble de prévisions, à partir desquels sont déduites les propriétés statistiques de l'erreur de prévision. En raison du coût de calcul élevé des modèles opérationnels actuels, seuls des ensembles de petite taille peuvent être utilisés, ce qui introduit des erreurs de sous-échantillonnage significatives dans l'estimation des statistiques d'erreur de prévision. Notre travail porte sur le modèle AROME, opérationnel à Météo-France (résolution de 2,5 km, non-hydrostatique, cycle d'assimilation de 3h), pour lequel nous souhaiterions utiliser des cartes de variance d'erreur d'ébauche dépendantes de la situation météorologique, à la place d'une valeur moyenne climatologique utilisée actuellement. Une amélioration de l'assimilation des observations est attendue, en particulier à méso-échelle (ex : données radar). Dans un premier temps, nous avons tenté de moduler les variances d'erreur d'ébauche climatologiques par des cartes de variances provenant du système d'assimilation d'ensemble à l'échelle globale AEARP, opérationnel à Météo-France, mais sans succès. Nous travaillons donc maintenant sur le filtrage de cartes de variance extraites d'un petit ensemble AROME (moins de dix membres). La théorie de l'échantillonnage a montré que le bruit sur l'estimation d'une carte de variance était toujours hétérogène, ce qui rend les filtres spectraux sous-optimaux, bien qu'assez efficaces en pratique. Nous cherchons donc à développer des algorithmes adaptatifs ne reposant pas sur une hypothèse d'homogénéité du bruit et du signal pour filtrer les cartes de variance.

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