Potentiel de l'assimilation des données radar à double polarisation pour la prévision numérique du temps à échelle convective

Thomas, Guillaume

Auteur moral
Institut National Polytechnique de Toulouse : INP Toulouse
Auteur moral
Mahfouf, Jean-François ; Montmerle, Thibaut
Année de publication
2021
Résumé
<p align="justify">Les conditions initiales du modèle de prévision numérique du temps à échelle convective AROME sont fournies par un système d'assimilation de données 3D-Var dans lequel les observations issues des radars au sol sont prépondérantes lors de situations précipitantes (vitesse radiale et réflectivité horizontale). La réflectivité horizontale n'est cependant pas exploitée de manière optimale car elle est transformée au préalable en profil d'humidité relative avant son utilisation dans le 3D-Var. Les contenus en hydrométéores dont elle dépend directement ne sont donc pas modifiés par l'assimilation. Le réseau radar national permet également d'accéder à des variables polarimétriques grâce à l'émission d'ondes polarisées horizontalement et verticalement. Ces observables fournissent des informations complémentaires sur la microphysique (phase, forme et orientation des hydrométéores). Cette thèse propose d'étudier le potentiel de ces variables pour l'initialisation des hydrométéores dans le modèle AROME grâce à une méthode d'assimilation variationnelle directe. Pour cela, un opérateur d'observation radar polarimétrique s'appuyant sur la méthode des T-matrices pour décrire la diffusion a été utilisé afin de simuler les réflectivités horizontale et différentielle, la phase différentielle spécifique et le coefficient de corrélation à partir des contenus en hydrométéores du modèle AROME. Sa capacité à décrire précisément ces variables a été étudiésur un ensemble varié de situations météorologiques et les statistiques d'innovations ont été calculées. Par ailleurs, les sensibilités des variables polarimétriques aux contenus en hydrométéores ont été mises en évidence en déterminant les éléments de la matrice Jacobienne en différences finies. Les réflectivités horizontale et différentielle sont apparues comme étant les variables les plus informatives. Du fait des limitations de l'opérateur et de la microphysique du modèle, le coefficient de corrélation n'a pas pu être exploité. Après avoir linéarisé l'opérateur d'observation et estimé les matrices de covariances d'erreurs pour l'ébauche et les observations, le contenu en information des variables polarimétriques a été quantifié. Enfin, des expériences d'assimilation 1D-EnVar ont été menées pour des situations météorologiques contrastées.Elles ont montré la capacité de l'algorithme à extraire une information pertinente sur les hydrométéores précipitants (principalement en phase liquide) à partir de la réflectivité horizontale, et dans une moindre mesure de la réflectivité différentielle. Les autres variables polarimétriques peinent à proposer une valeur ajoutée, notamment dans la phase glacée.</p>
Texte intégral

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