Assimilation multi-échelle dans un modèle météorologique régional. - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2007

Assimilation multi-échelle dans un modèle météorologique régional.

Multi-scale data assimilation in a meteorological regional model.

Résumé

Nowadays, most limited area meteorological models have their own data assimilation system. Theses analyses generaly mix a first-guess, which is taken from the forecast model, with observations in order to freshen up the patterns described by the limited area model. Nevertheless, the coupling model can also be of some interest. Indeed, the coupling model is generaly a global model, that benefits from top-of-the-range data assimilation techniques, and thus has a good description of the larger scales. The goal of this PhD thesis is to bring information from the coupling model directly into the 3-dimensional variational assimilation (3D-VAR) of the limited area model (LAM), as a new source of information. In concrete terms, the input information vector in the LAM assimilation is the concatenation of various sources of information : a first-guess from the model, observations and larger scales from the coupling model analysis. This formalism uses a measure on the uncertainty of the sources of information, which is described by the covariances between the errors of the sources of information. Some simplifications on the cross-covariances between the sources are proposed, so that these developments are suitable for an easy implementation in the current analysis software. A first evaluation of this new formulation is performed within the framework of a unidimensional “shallow water” model, using both coupling and coupled models. These experiments show a neutral to a positive impact, depending on the setting of the experiments, which is limited by the simplified framework of this academic model. In the framework of the application of thismethod in the models used atMétéo-France (global model ARPÈGE and LAM ALADIN), the statistics on the errors of the sources of information have been evaluated. Firstly, the scales to be taken from the global model analysis have been selected, in order to keep only the larger patterns (roughly 240 km). Then, using previous studies based on ensemble methods to sample the errors, statistics have been computed, which enabled a description of the error covariances (standard deviations, isotropy, etc.) and to quantify the error induced by the proposed simplifications. The implementation of the method in ALADIN has been evaluated on 15-day long assimilation cycles, which resulted in a slightly positive impact of the introduction a the larger scales from the global model analysis on objective scores. Nevertheless, in spite of visible and systematic differences due to the new source of information, no specific case study on diagnostic fields, such as precipitation, illustrates the benefit on present weather or on particular meteorological phenomenon. This PhD thesis introduces an innovative assimilation technique in a LAM which takes into account information from the coupling model, in addition to the observations, to correct the model first-guess. It is an open way for further researches, for instance, adding the time dimension or through a modification of the scale selection of the patterns taken from the coupling model.
Les modèles météorologiques à aire limitée sont aujourd'hui dotés de systèmes d'analyse de données observées propres, pour la plupart. Ces analyses combinent en général une ébauche provenant du modèle et des observations dans le but de rafraîchir les structures décrites par le modèle à aire limitée. Néanmoins, l'information provenant du modèle coupleur présente également un intérêt. En effet, le modèle coupleur est en général un modèle global bénéficiant de techniques d'assimilation de données performantes, qui permet de fournir une bonne description des grandes échelles notamment. L'objectif de ce travail de thèse est d'injecter l'information issue du modèle coupleur directement dans l'assimilation variationnelle tridimensionnelle (3D-VAR) du modèle à aire limitée, en tant que nouvelle source d'information. Concrètement, on décrit le vecteur d'information entrant dans l'assimilation du modèle à aire limitée comme étant la concaténation des différentes sources d'information : l'ébauche du modèle, les observations et les grandes échelles de l'analyse du modèle coupleur. Ce formalisme utilise une mesure de l'incertitude sur les sources d'information, décrite par les covariances entre les erreurs des différentes sources d'information. Des simplifications sur les covariances croisées entres les sources d'information sont proposées, afin de pouvoir développer le formalisme en vue de le rendre applicable simplement dans un logiciel d'analyse déjà existant. Une première utilisation de ce nouveau formalisme est faite dans un modèle académique unidimensionnel “en eaux peu profondes”, en mettant en oeuvre un modèle coupleur et un modèle couplé. Ces expériences montrent des résultats neutres à positifs, suivant les configurations, limités par le cadre simplifié de ce modèle académique. Dans le cadre de l'application de cette méthode dans les modèles utilisés à Météo- France (modèle global ARPÈGE et modèle à aire limitée ALADIN), une évaluation des statistiques liées aux erreurs sur les sources d'information est menée. Tout d'abord le choix des échelles venant de l'analyse du modèle global est fait, pour ne garder que les plus grandes structures (environ 240 km). Puis les statistiques sont calculées à partir de travaux précédents utilisant des méthodes ensemblistes pour échantillonner les erreurs. L'étude de ces statistiques permet de décrire les propriétés des covariances d'erreurs (écarts types, isotropie, etc.) et de quantifier l'erreur commise en appliquant les simplifications proposées. L'évaluation sur des cycles d'assimilation d'une quinzaine de jours montre que l'introduction des grandes échelles de l'analyse du modèle global a un impact légèrement positif en terme de score objectif. Néanmoins, malgré des différences visibles et systématiques engendrées par l'utilisation de cette nouvelle source d'information, aucun cas d'étude sur des champs diagnostiques, comme les précipitations, ne permet d'illustrer cet apport en terme de temps sensible ou de phénomènes météorologiques spécifiques. Ce travail de thèse propose donc une technique d'analyse en aire limitée permettant de prendre en compte des informations provenant du modèle coupleur, en plus des observations, pour corriger l'ébauche du modèle. Il ouvre la voie à d'autres recherches, notamment en sélectionnant d'autres échelles venant du modèle coupleur à considérer ou en l'étendant par l'ajout de la dimension temporelle.
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Dates et versions

tel-00569483 , version 1 (25-02-2011)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00569483 , version 1

Citer

Vincent Guidard. Assimilation multi-échelle dans un modèle météorologique régional.. Océan, Atmosphère. Université Paul Sabatier - Toulouse III, 2007. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00569483⟩
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