Radar data simulation and assimilation for fine-scale forecasting of deep convection
Simulation et assimilation de données radar pour la prévision de la convection profonde à fine échelle
Résumé
The thesis work dealt with the use of radar data in the field of verification and initialisation of kilometric-scale atmospheric models. First, a modular advanced radar simulator is developed within the high-resolution atmospheric Meso-NH model. Sensitivity tests on the different formulations used to describe each physical process involved in radar measurements (reflectivity and radial Doppler winds) are carried out. As a result, a radar simulator for verification purposes is specified as well as an observation operator for the assimilation of radar data. Second, an original method is developed to assimilate reflectivities. This two-step method, called 1D+3DVar, first retrieves humidity vertical profiles from observed reflectivity profiles through a Bayesian technique that makes use of neighbouring model consistent humidity and reflectivity columns. The retrieved pseudo-observations are in turn assimilated by a 3DVar assimilation system at 2.5-km resolution. The method is evaluated and tuned with both simulated and real data. The method is found to be beneficial for short-range forecasts of the exceptional flash-flooding event that occurred in September 2002 in Southern France.
Le travail de thèse a porté sur l'utilisation des données radar dans les domaines de la validation et de l'initialisation des modèles atmosphériques à échelle kilométrique. Dans la première partie, un simulateur radar sophistiqué et modulaire est développé dans le modèle atmosphérique à haute résolution Méso-NH. Des tests de sensibilité sur les différentes formulations utilisées pour décrire chaque processus physique impliqué dans les mesures radar (réflectivités et vents radiaux Doppler) sont effectués. Ils permettent de préciser le niveau de complexité nécessaire pour la simulation de la donnée radar à des fins de validation et pour l'opérateur d'observation à des fins d'assimilation des données radar. Dans la seconde partie, une méthode originale est développée pour assimiler les réflectivités. Cette méthode en deux temps, appelée 1D+3DVar, restitue d'abord des profils verticaux d'humidité à partir de profils de réflectivité par le biais d'une technique bayésienne qui utilise des colonnes voisines d'humidité et de réflectivité cohérentes du modèle. Les pseudo-observations restituées sont à leur tour assimilées par un système d'assimilation 3DVar à la résolution de 2,5 km. La méthode est évaluée et réglée avec à la fois des données simulées et réelles. On montre notamment le bénéfice de l'assimilation des données de réflectivité pour les prévisions à courte échéance de la situation des inondations exceptionnelles de septembre 2002 dans le Gard.