Une nouvelle technique d'assimilation des données d'observation au CEPMMT : l'assimilation variationnelle quadridimensionnelle

Rabier, Florence ; Mahfouf, Jean-François ; Klinker, Ernst

ECMWF's new technique for the assimilation of observational data: the four-dimensional variational assimilation

Année de publication
2000

Le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) a franchi le 25 novembre 1997 une étape majeure en adoptant l'assimilation variationnelle quadridimensionnelle (4D-VAR) en tant que méthode d'assimilation de données pour la prévision numérique du temps. L'assimilation 4D-VAR emploie tous les ingrédients du système précédent, le 3D-VAR (même fenêtre temporelle de six heures, mêmes observations et même terme d'écart à l'ébauche), auxquels elle ajoute la dimension temporelle. Sur la fenêtre temporelle de six heures, le 4D-VAR recherche la trajectoire du modèle atmosphérique qui passe « au plus près » des observations et de l'ébauche, tout en satisfaisant une contrainte d'équilibre géostrophique approché. Cela permet de mieux prendre en compte les observations, de façon cohérente avec la dynamique. D'où des prévisions améliorées à toutes les échéances aux latitudes tempérées. De plus, un ensemble de processus physiques d'échelle sous-maille a été introduit dans les versions linéarisées du modèle de prévision qui servent à résoudre le problème variationnel que traite le 4D-VAR. Ces processus physiques représentent les effets de la convection profonde, des précipitations stratiformes, de la diffusion turbulente, des processus radiatifs de grande longueur d'onde et de la partie du relief non résolue par les modèles. Pour des raisons de coût, ces processus physiques n'ont été introduits que dans une partie du traitement variationnel. Ils ont cependant un effet significatif sur la description du champ d'humidité en zone tropicale, avec pour conséquence une amélioration de la qualité des prévisions dans ces régions. La technique 4D-VAR a été testée en parallèle avec l'ancienne méthode 3D-VAR pendant plusieurs mois. On a observé une amélioration notable des performances de la prévision dans les deux hémisphères.

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