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Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 1 ASSIMILATION VARIATIONNELLE ET OPERATEURS DOBSERVATION COMPLEXES EN METEOROLOGIE.

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1 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 1 ASSIMILATION VARIATIONNELLE ET OPERATEURS DOBSERVATION COMPLEXES EN METEOROLOGIE Jean PAILLEUX, Paul POLI 1. Lassimilation variationnelle (3D ou 4DVAR) en méteorologie. 2. Usage des observations via des « opérateurs dobs » directs, linéaires tangents et adjoints. 3. Le cas des données GPS en météorologie

2 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 2 PRINCIPLE OF A VARIATIONAL ANALYSIS GLOBAL MINIMISATION OF a « COST FUNCTION »: J(X) = J o (X) + J b (X) (dist. to obs.) (dist. to backg.) = (HX-y) t R -1 (HX-y) + (X-X b ) t B -1 (X-X b ) R et B: error covariance matrices

3 Principe de lassimilation 4D-VAR 9h12h15h Fenêtre dassimilation JbJb JoJo JoJo JoJo obs analyse xaxa xbxb prévision corrigée ancienne prévision

4 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 4 OPERATEURS DOBSERVATION DIRECTS ET ADJOINTS H1 HnH2 H1 * H2 * Hn * …..….. …………. X (var. modèle) y mod X y Jo Chaine dopérateurs directs Chaine dopérateurs adjoints

5 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 5 DIRECT, TANGENT LINEAR AND ADJOINT MODELS X(t i ) M X(t f ) δX(t i ) M δX(t f ) X(t i ) M* X(t f ) They allow the full integration of 3DVAR and 4DVAR in an integrated code

6 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 6 4D-Var : historical dates Operational implementation of 4D-Var : 1997 : ECMWF 2000 : France 2004 : UK 2005 : Canada, Japan 2008 : Sweden 20?? : USA ( but 3DVAR in …. 1991)

7 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 7 Données de radiosondages disponibles

8 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 8 Données des sondeurs micro-ondes

9 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 9 RESTITUTION DUN PROFIL VERTICAL DE TEMPERATURE 1 2 Z ou p T Radiances(fonctions poids) Transfert radiatif INVERSION R i = B i [T(p 0 )].τ i (p0) – ƒ p B i [T(p)].dτ i (p)

10 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 10 Données GPS occultation radio disponibles

11 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 11 Données GPS sol disponibles

12 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 12 Récepteur GPS au sol Différentes observations GPS Emetteur GPS (orbite ~ km) Récepteur GPS sur satellite (orbite km) Observations depuis lespace intégrations horizontales (occultation radio) Observations depuis le sol intégrations verticales

13 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 13 Géométrie de loccultation radio GPS Point tangent (périgée) Projection dans le plan de réfraction Vue 3D Émetteur GPS Illustrations GRAS-SAF « Haute » résolution verticale

14 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 14 Interactions entre ondes GPS et milieu traversé Les interactions macroscopiques entre ondes électromagnétiques GPS (bande L, ~20 cm) et milieu traversé peuvent être résumées via lindice de réfraction (n, nombre complexe) –Direction de propagation nest pas une ligne droite –Vitesse de propagation inférieure à celle de la lumière dans le vide –Absorption & diffusion (partie imaginaire) Influences des propriétés physiques du milieu sur la réfraction –Formule de la réfractivité (N) reflète principalement La polarisabilité des molécules dair Le moment dipolaire des molécules deau e.g. Bevis et al., 1994 k 1 = 77.6… K.hPa -1 k 2 = 71.2… K.hPa -1 k 3 = 37.5… x10 4 K 2.hPa -1 C= 4.03… x10 7 m -3.Hz 2 P d : pression partielle dair sec e: pression partielle de vapeur deau T: températuren e : Densité en électrons Deux signaux météo: rho (densité) et q (humidité)

15 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 15 Processus dinversion des mesures doccultation radio GPS 1.Raw phase measurements 3. Bending angles (atmos.&ionos.) 4. Bending angles (atmos.) Ionospheric correction Smoothing & differentiation Doppler inversion Abel inversion 1DVAR retrieval 2. Doppler frequency shifts 5. Refractivity (atmos.) 6. Temperature and/or humidity retrievals Peut être modélisé à partir dun modèle météo Pour une séquence denregistrements doccultation radio

16 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 16 Utilisation opérationnelle des données doccultation radio GPS Pays (Organisation) U.S.A. (NOAA/NCEP) Royaume-Uni (Met Office) Centre Européen (ECMWF) Japon (Jap. Met. Agency) France (Meteo-France) Type de données assimilées en opérationnel Réfractivité Angles de réfraction Réfractivité Angles de réfraction COSMIC (6 satellites) OUI NONOUI CHAMPNON OUI GRACE-ANON OUI GRAS sur MetOp NON OUI (20/05/2008) NON Utilisation au début juin 2008 Note: En cours détude: Canada (Environnement Canada -- réfractivité) et Allemagne (Deutscher Wetterdienst)

17 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 17 Expérience dimpact des données doccultation radio GPS 41 prévisions 2 Mar – 15 Apr 2007 Vérification: radiosondes Diff. RMSE Température Diff. RMSE Vent Diff. RMSE Hauteurs géopot. Forecast lead time (hours) Pressure (hPa) Forecast lead time (hours) Pressure (hPa) BLEU=amélioration ROUGE=dégradation

18 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 18 Degrés de Liberté du Signal (DFS) Weather stations, buoys, ground-based GPS, … Commercial aircraft Upper-air in situ and remote obs. Cloud-track and water vap. tracking imagery, scatteromet. Passive IR and MW radiances Bending angles Une journée danalyses de la pré-chaîne en double ( ) Hyper- spectral IR (AIRS, IASI) 0-9 km 9-16 km >16 km

19 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 19 Principe de la mesure GPS-sol Station GPS sol Mesure du délai induit par latmosphère, ramené à la verticale –Délai (zénithal) total Hautes fréquences dans le signal: Variations du contenu intégré en vapeur deau Haute résolution temporelle (typiquement 15 minutes), mais observations corrélées dans le temps En fonction des modes de résolution utilisés par les producteurs de données (solutions de type réseau ou de type Precise Point Positioning): observations corrélées entre les stations récepteur GPS rayon

20 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 20 Impact du GPS sol sur les Prévisions Diff. RMSE TempératureDiff. RMSE Vitesse vent Pressure (hPa) Forecast lead time (hours) Pressure (hPa) Forecast lead time (hours) 23 prévisions Juin-Juillet 2005 Vérification: radiosondes sur lEurope BLEU=amélioration ROUGE=dégradation Sans assimila- tion GPS sol Avec assimila- tion GPS sol

21 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 21 NB: dans le 4DVAR ARPEGE il sagit de « super-observations », qui résultent de la moyenne de 4 obs. par heure soit environ 1000 observations utilisées toutes les 6 heures Utilisation du GPS sol dans le 4DVAR ARPEGE global DPREVI/COMPAS

22 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 22 Utilisation du GPS sol dans le 3DVAR-3h AROME

23 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 23 Evolution nombre dobs (DPrevi/COMPAS, H. Bénichou) Doublement du nombre dobs dans la chaîne en double actuelle

24 Journée Prévision Numérique du Temps, 10 Juin 2008Utilisation du GPS en météo 24 CONCLUSIONS La formulation variationnelle du problème dassimilation de données a permis une très grande souplesse dans lutilisation des observations Cette formulation permet dutiliser des observations ou des sources dinformation, même très éloignées des paramètres de base du modèle dévolution de létat du système. Il reste des difficultés pour utiliser les observations dont les opérateurs séloignent significativement de la non- linéarité: garder une formulation variationnelle? La combiner avec dautres approches mathématiques?


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