Influence des paramétrisations physiques sur la qualité des conditions initiales d'un système global de prévision numérique du temps
Hubans, Antoine
Influence of physical parameterizations on the quality of initial conditions of a global numerical weather prediction system
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la prévision numérique du temps (PNT), discipline dans laquelle on recherche l'amélioration des simulations de l'état atmosphérique, comme par exemple ARPEGE, système de prévision global opérationnel de Météo-France. Il y a quelques années, une nouvelle paramétrisation de la convection profonde a été testée dans ARPEGE, et a conduit à des complications qui ont amené au rejet de cette paramétrisation, puis à soupçonner une interaction entre les paramétrisations physiques et l'assimilation de données. Dans le cadre d'un nouvel effort de développement pour remplacer la paramétrisation de la convection profonde d'ARPEGE, par celle développée au CEPMMT, cette thèse se propose de mettre en évidence et d'étudier l'influence des paramétrisations physiques sur les analyses produites par un système de PNT. Nous avons tout d'abord utilisé deux séries d'analyses, issues respectivement des systèmes opérationnels ARPEGE et IFS, afin de comparer l'impact, sur les prévisions, du changement d'analyse et du changement de modèle. Nous avons mis en évidence un impact important des analyses sur la qualité des prévisions du même ordre de grandeur que l'impact du changement de modèle. Le fort impact des analyses ayant été montré, nous avons cherché à identifier le rôle des paramétrisations physiques dans les analyses. Pour cela nous avons comparé les séries d'analyses ARPEGE et IFS entre elles, pour caractériser leurs différences et identifier le rôle possible des paramétrisations physiques. L'utilisation, dans le modèle ARPEGE, de la paramétrisation de la convection profonde du modèle IFS a fourni une troisième série d'analyses, qui se sont révélées plus proche des analyses IFS. Afin de lier les différences observées dans les analyses aux comportements des paramétrisations physiques dans les prévisions, nous avons réalisé une intercomparaison des tendances des paramétrisations physiques entre ARPEGE et IFS, en implémentant dans ARPEGE un diagnostic similaire à celui fourni dans IFS. Cela a alors permis de mettre en avant les similarités et différences dans la prise en compte des phénomènes d'échelle sous-maille des deux modèles et de tester l'impact de la nouvelle paramétrisation de la convection profonde sur ces différences. Nous avons profité de ce travail sur les tendances des paramétrisations physiques, pour évaluer un premier bilan de la variable entropie dans un modèle de PNT. Malgré des simplifications importantes, nous avons montré l'intérêt de cette variable dans la validation des paramétrisations physiques, motivant ainsi le développement d'un prochain diagnostic plus précis de l'entropie. Enfin, grâce à l'utilisation d'un formalisme d'expansion linéarisée des erreurs, que nous avons adapté au cas des analyses, nous avons montré comment simuler la contribution d'un élément du modèle à l'erreur d'analyse. Nous avons appliqué ce nouveau formalisme au cas de la paramétrisation de la convection profonde et nous avons pu montrer que dans certaines régions la contribution de la convection à l'erreur d'analyse est du même ordre de grandeur que celle des observations. Ces travaux ont donc mis en évidence l'importance des analyses sur les scores de prévision, mais aussi la contribution de la paramétrisation de la convection profonde aux incertitudes de l'analyse. Cela confirme que les paramétrisations physiques, en plus de leur impact direct dans les prévisions, ont une influence sur la qualité d'un système de PNT via leur influence sur les analyses, montrant ainsi l'importance de les évaluer dans un système de PNT complet. Les diagnostics et méthodes employés au cours de cette thèse, pourront être appliqués à d'autres paramétrisations physiques, notamment celle des effets de l'orographie sous-maille qui contribuent aux équilibres de grande échelle. </p>
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