Utilisation des données de capteurs météorologiques connectés pour la prévision numérique à courte échéance de phénomènes de méso-échelle

Auteur moral

Institut National Polytechnique de Toulouse : INP Toulouse

Auteur moral

Caumont, Olivier ; Pourret, Vivien

Année de publication

2024

L'assimilation de données à méso-échelle permet d'initialiser les modèles régionaux de prévision numérique du temps, en combinant une ébauche du modèle avec les observations disponibles notamment à cette échelle. L'émergence de stations météorologiques connectées fournit une source d'observations d'opportunité permettant de densifier le réseau d'observation de surface. Ces nouvelles stations permettent d'observer à fine échelle la convection profonde près de la surface (Mandement, 2020). Cette thèse propose ainsi d'explorer la capacité de ces observations d'opportunité de température, d'humidité relative et de pression à améliorer la prévision de phénomènes météorologiques de méso-échelle, en les assimilant dans le modèle régional AROME-France.L'étape de pré-traitement de ces observations est nécessaire pour corriger et filtrer les observations considérées anormales vis-à-vis de l'ébauche du modèle, et d'écrémer les observations spatialement proches. Ce pré-traitement permet d'apporter à l'assimilation près de 129 fois plus d'observations au sol de pression, 3 fois plus d'observations de température et 6 fois plus d'observations d'humidité relative que dans le cas où seules les observations standards de surface sont utilisées. Des expériences avec et sans les observations d'opportunité ont été menées (méthode OSE) sur une période d'un mois. Ces OSE ont d'abord été réalisées en assimilant de manière indépendante les trois types d'observations d'opportunité susmentionnés, puis de manière conjointe. Les résultats de l'assimilation des observations d'opportunité de pression montrent une diminution de l'écart quadratique moyen entre la prévision à 1 h d'échéance et les observations standards de pression de 10.3 % en France, avec le schéma 3DEnVar. Il en est de même pour l'assimilation des observations d'opportunité de température et d'humidité relative, qui permettent une diminution de 0.9 % et de 1 % respectivement par rapport aux observations standards de la même grandeur. Avec le réglage actuel du schéma 3DEnVar, il apparaît que les observations de surface disposent d'un poids moindre à l'analyse par rapport aux autres observations et par rapport à l'ébauche. L'assimilation de nombreuses observations d'opportunité de surface contribue à compenser cet effet.Le type de schéma d'assimilation et son réglage jouent un rôle important dans l'assimilation de ces nouvelles observations. Le schéma d'assimilation 3DVar n'est ainsi pas capable de tirer profit des observations d'opportunité, du fait de la création d'incréments à la fois isotropes et de grandes dimensions horizontales. Des études de cas ont été menées, dans un premier temps sur des situations comportant de forts gradients de pression de surface ? comme dans le cas d'un système convectif de méso-échelle, d'un front, d'une dépression de méso-échelle ou d'un mascaret atmosphérique ; puis dans des cas comportant de forts gradients de température ou d'humidité relative près de la surface ? dans des cas de brise de mer, de brouillard, d'îlot de chaleur urbain ou de ligne orageuse. Ces études de cas ont permis de mettre en évidence la capacité des observations d'opportunité à améliorer la représentation de ces phénomènes, en contraignant l'analyse près de la surface.</div>

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