Méthodes de prévision d'ensemble pour l'étude de la prévisibilité à l'échelle convective des épisodes de pluies intenses en Méditerranée / Benoît Vié ; sous la direction de Bertrand Carissimo

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : français / French

Catalogue Worldcat

Temps (météorologie) -- Prévision numérique

Précipitations (météorologie) -- France (sud-est)

Carissimo, Bertrand (Directeur de thèse / thesis advisor)

Université Paris-Est (2007-2015) (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-2015) (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Centre d'Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Résumé / Abstract : L'évaluation de l'incertitude associée à la prévision numérique du temps à haute résolution, et en particulier l'estimation de la prévisibilité des événements de fortes précipitations en région méditerranéenne, sont les objectifs de ce travail de thèse. Nous avons procédé à l'étude de quatre sources d'incertitude contrôlant la prévisibilité de ces événements : la description des conditions d'échelle synoptique, la représentation des conditions atmosphériques à méso-échelle (notamment le flux de basses couches alimentant le système convectif), le rôle de processus physiques complexes tels que l'établissement d'une plage froide sous orage, et enfin la définition des conditions de surface. Pour quantifier l'impact de ces différentes sources d'incertitude, nous avons opté pour la méthode des prévisions d'ensemble avec le modèle AROME. Chaque source d'incertitude est étudiée individuellement à travers la génération de perturbations pertinentes, et les ensembles ainsi obtenus sont évalués dans un premier temps pour des cas de fortes précipitations. Nous avons aussi procédé à une évaluation statistique du comportement des prévisions d'ensemble réalisées sur des périodes de prévision longues de deux à quatre semaines. Cette évaluation, ainsi que celle de systèmes de prévision d'ensemble échantillonnant plusieurs sources d'incertitude simultanément, permettent d'établir une hiérarchisation de ces sources d'incertitude et enfin quelques recommandations en vue de la mise en place d'un système de prévision d'ensemble à échelle convective opérationnel à Météo-France

Résumé / Abstract : This PhD thesis aims at quantifying the uncertainty of convection-permitting numerical weather forecasts, with a particular interest in the predictability of Mediterranean heavy precipitating events. Four uncertainty sources, which impact the predictability of these events, were investigated : the description of the synoptic-scale circulation, the representation of meso-scale atmospheric conditions (especially the low-level jet feeding the convective systems with moist and unstable air), the impact of complex physical processes such as the setting up of a cold pool, and the definition of surface conditions. To quantify the impact of these four uncertainty sources, the ensemble forecasting technique was chosen, using the AROME model. Each uncertainty source is studied separately through the definition of dedicated perturbations, and the resulting ensembles are first evaluated over heavy precipitation case studies. We then proceed to a statistical evaluation of the ensembles for 2- and 4-week long forecast periods. This evaluation, completed with the design of ensembles sampling several uncertainty sources together, allows us to draw some practical tips for the design of an operational convective scale ensemble forecasting system at Météo-France