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Mod é lisation et assimilation des donn é es pour les surfaces continentales : Une approche int é gr é e 1-2 décembre, 2008 Colloque National LEFE-ASSIM,

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1 Mod é lisation et assimilation des donn é es pour les surfaces continentales : Une approche int é gr é e 1-2 décembre, 2008 Colloque National LEFE-ASSIM, Paris, France G. Balsamo G. Balsamo European Centre for Medium-range Weather Forecasts En remerciant pour les contributions de: F. Bouyssel, J. Noilhan, J.F. Mahfouf, S. Bélair, G. Deblonde, A. Beljaars, P. Viterbo, B. van den Hurk, A. Betts, M. Drusch, P. de Rosnay, K. Scipal, J.C. Calvet, L. Jarlan, S. Lafont

2 Plan de la presentation Introduction: Les reservoirs deau en surface Les erreurs de la surface: Condition initiale ou erreur modele? Les observations pour la surface Lanalyse de la surface en PN La modelisation à laide de lassimilation Conclusions et perspectives Introduction: Les reservoirs deau en surface Les erreurs de la surface: Condition initiale ou erreur modele? Les observations pour la surface Lanalyse de la surface en PN La modelisation à laide de lassimilation Conclusions et perspectives

3 DA increments redistribute water and constraint near-surface errors snow Soil moisture Early snow melting moisture deficit anticipate moisture supply Les reservoirs d eau selon ERA-40 (Hovmoeller )

4 Les erreurs à 2m en temperature (ERA , previ 6h)

5 Les increments d analyse de neige entre ERA-40 et ERA-Interim ERA-40 ERA-Interim 1992, daily SWE increments T159 (~125 km) 3D-VAR, CY23R4 T255 (~80km) 4DVAR, CY31R1

6 L impact de la rugosite : Une decouvert de SnowMIP2 CY31R1 Dutra et al. 2008

7 Importance de l eau du sol et de la neige en PN Le contenu en eau du sol est responsable de la répartition du flux de rayonnement solaire incident en flux de chaleur sensible (H) et latent (LE) en surface (Bowen ratio) La presence de neige determine une forte discontinuité dans lalbedo de surface ( a 0.8) et fonctionne comme isolant thermique de la surface. Affectent lévolution de la couche limite Présentent une échelle temporelle (mémoire) de plusieurs semaines Spécificités: Absence dobservations directes sur un large domaine Variabilité spatiale élevée des paramètres de surface Méthode: Utiliser observations indirectes Pour leau du sol (prec., 2m obs., obs. satellites) Pour leau du sol T 2m, Hu 2m ( Coiffier et al. 1987, Mahfouf 1991 ) Le contenu en eau du sol est responsable de la répartition du flux de rayonnement solaire incident en flux de chaleur sensible (H) et latent (LE) en surface (Bowen ratio) La presence de neige determine une forte discontinuité dans lalbedo de surface ( a 0.8) et fonctionne comme isolant thermique de la surface. Affectent lévolution de la couche limite Présentent une échelle temporelle (mémoire) de plusieurs semaines Spécificités: Absence dobservations directes sur un large domaine Variabilité spatiale élevée des paramètres de surface Méthode: Utiliser observations indirectes Pour leau du sol (prec., 2m obs., obs. satellites) Pour leau du sol T 2m, Hu 2m ( Coiffier et al. 1987, Mahfouf 1991 )

8 Cas d etude ALADIN-France, Juin 2000 : les erreurs à 2m et l eau du sol en ciel clair Correlation des erreurs a T2m & eau du sol Evaluation des erreurs à 2m dans le modele et lien avec leau du sol heterogeneity of soil moisture

9 RH 2m forecast error T 2m forecast error W p initial error Impact d un erreur d initialisation dans l eau du sol tt0tt0 6 h 12 h 24 h 48 h 5 days 10 days Pour illustrer leffet memoire pour leau du sol un erreur simulee est impose Et limpact analyse au cour dun PN (T 2m, RH 2m )

10 Le mod è le de surface au CEPMMT HTESSEL (Improved Hydrology: validation at monthly scales over 41 large World basins and daily scales only on Rhone basin HTESSEL became operational the Nov Balsamo et al. 2008, ECMWF tech. memo. 563, also to appear in J. of Hydromet.) HTESSEL (Improved Hydrology: validation at monthly scales over 41 large World basins and daily scales only on Rhone basin HTESSEL became operational the Nov Balsamo et al. 2008, ECMWF tech. memo. 563, also to appear in J. of Hydromet.) Hydrology-TESSEL Global Soil Texture Map (FAO) New formulation of Hydraulic properties Variable Infiltration capacity (VIC) surface runoff

11 La validation sur des sites de mesure SEBEX (Savannah, Sandy soil) BERMS (Boreal Forest) HTESSEL improves soil moisture and evaporation with respect to TESSEL in dry climates and leads to a better represented soil moisture inter-annual variability in continental climate

12 Le projet AMMA-ALMIP-MEM : leau du sol et les Tb micro-ondes Le projet AMMA-ALMIP-MEM : leau du sol et les Tb micro-ondes P. de Rosnay, A. Boone, M. Drusch, T. Holmes, G. Balsamo, many others ALMIPers AMMA-ALMIP-MEM first spatial verification of SM/Tbs C-band (papers submitted to IGARSS and JGR) AMSR-E C-band Tb HTESSEL Result: HTESSEL+CMEM is un-biased and reproduces satellite obs. statistics!

13 L analyse des surfaces continentales depuis 1991

14 L analyse de surface par Interpolation Optimale (op é rationnelle à M é t é o-France) L analyse de surface par Interpolation Optimale (op é rationnelle à M é t é o-France) Mahfouf 1991, Bouttier 1993, Giard and Bazile 2000 analyse séquentielle (6h) Correction des paramètres de surface (T s, T p, W s, W p ) avec les incréments à 2m entre valeurs analysées et prévues Interpolation Optimale de T 2m et Hu 2m à partir des observations SYNOP sur la grille du modèle T 2m t WpWp t RH 2m t 6-h 12-h 18-h 0-h coefficients OI T 2m = T 2m a - T 2m f RH 2m = RH 2m a - RH 2m f T s a - T s f T 2m T p a - T p f T 2m / 2 W s a - W s f WsT T 2m + WsRH RH 2m W p a - W p f WpT T 2m + WpRH RH 2m Wp/sT/RH = f (t, veg, LAI/Rs min, texture, atm.cds.)

15 L analyse de surface par assimilation variationnelle Mahfouf (1991), Callies et al. (1998), Rhodin et al. (1999), Bouyssel et al. (2000), Hess (2001), Balsamo et al. (2003), Mahfouf et al. (2008) Formalisme: Mahfouf (1991), Callies et al. (1998), Rhodin et al. (1999), Bouyssel et al. (2000), Hess (2001), Balsamo et al. (2003), Mahfouf et al. (2008) Formalisme: x vecteur des variables de contrôle y vecteur des observations H opérateur dobservation analyse continue T 2m t WpWp t RH 2m t 6-h 12-h 18-h 0-h L analyse sobtient par minimisation de la fonction coût J(x) B matrice des covariances derreur de lébauche R matrice des covariances derreur des observations = ½ (x – x b ) T B -1 (x – x b ) + ½(y – H(x)) T R -1 (y – H(x)) J(x) = J b (x) + J o (x) Avantages: assimilation obs. asynoptiques, Extension fenêtre dassim. (24-h)

16 La m é thode 2D-VAR utilis é e dans le mod è le PN complet WpWp=Wp + Wp p p m p p m p m p m T W RH W T W W T )( 2 )( 2 )1( 2 )1( 2... H )( 2 )( 2 )1( 2 )1( 2,,...,,)( p m p mmm b RHT TxHy Une perturbation initiale de leau du sol Wp est appliquée en chaque point de grille du modèle. T 2m (i) = T 2m G (i) - T 2m G (i) Guess G T 2m t t=0 1 2 … p T 2m (i) = T 2m G (i) - T 2m O (i) W p

17 C-band Tb IR T skin Comment les radiances microondes et infrarouge nous informent sur le contenu en eau du sol? Sounding soil depthFrequencyWavelengthAtmospheric absorption ~5 cm1.4 GHz21 cmNegligible ~1cm6.9 GHz5 cmLow (except rainy area) superficial(27.7 THz)10.8 μmImportant – clear sky only L-band Tb Ws Wp Ws Wp C-band Tb L-band Tb Soil moisture modifies soil dielectric const. emissivity ε IR Ts T b = ε T s Soil moisture affects Skin temperature and heating rate

18 G G Obs. T b, H t WpWp t T b, V t 0-h 1-h 2-h 3-h … ………… 23-h 0-h 0-h 1-h 2-h 3-h … …… 23-h 0-h L-band C-Band L-band & C-Band T B Every hour ( except RFI in C-band ) IR Tskin IR Tskin (or HR) T s IR WpWp t t Morning (except Clouds)

19 L analyse de l eau du sol en PN La plupart des techniques dassimilation opérationnelles utilisent les 3 hypothèses suivantes : Indépendance (hypothèse de « truncated control variable space », permettant de traiter lanalyse de surface séparément de laltitude) Locale (hypothèse de découplage spatial horizontal) Linéaire (hypothèse linéaire pour lopérateur dobservation) Différentes méthodes ont été testées et sont utilisées opérationnellement: Interpolation Optimale (OI), Assimilation variationnelle (VAR), Filtre de Kalman (EKF, EnKF) La plupart des techniques dassimilation opérationnelles utilisent les 3 hypothèses suivantes : Indépendance (hypothèse de « truncated control variable space », permettant de traiter lanalyse de surface séparément de laltitude) Locale (hypothèse de découplage spatial horizontal) Linéaire (hypothèse linéaire pour lopérateur dobservation) Différentes méthodes ont été testées et sont utilisées opérationnellement: Interpolation Optimale (OI), Assimilation variationnelle (VAR), Filtre de Kalman (EKF, EnKF)

20 Hypoth è se de lin é arit é T 2m A) B) A) B) Une situation réelle ( 16 juin 2000 à 12UTC ) est considérée pour tester la sensibilité aux perturbations initiales de leau du sol en fonction des conditions atmosphériques

21 Lhypothèse 2D est validée à laide des données simulées sur une situation réelle Depuis une erreur initial prescrit Wp Les erreurs de prévision à 6-h pour T 2m et Hu 2m Erreur d analyse hypoth è se 2D (d é couplage horizontal)

22 Convergence de l analyse Des observations simulées (consistantes avec SWI=0.5) ont été assimilées sur une période de 10 jours analyse 2D-VAR optimisé sur une fenêtre dassim. de 24-h Des expériences avec observations réelles ont pu être considères

23 Comparaison du 2D-VAR et OI à M é t é o-France A comparison with OI (Gain Matrix and OI coefficients) is useful to point out some properties of the variational approach A comparison with OI (Gain Matrix and OI coefficients) is useful to point out some properties of the variational approach Veg. cover (%) Veg. cover (%) Radiation (W/m 2 ) – –masking of low sensitivity grid-points (coherence of masked areas) – –dependency from radiation rather than vegetation – –evaluation of the overall correction of the OI ( )

24 Comparaison du EKF et OI au CEPMMT Drusch et al (ECMWF Tech. memo 576)

25 2D-VAR ALADIN compar é à SIM off-line Habets et al. (1999) Un cycle dassimilation 2D-VAR avec observations réelles pour lanalyse de leau du sol fournit une champ réaliste comparable au modèle hydrologique couplé, SAFRAN-ISBA-MODCOU (forcé par Prec., Ray. observés). Balsamo et al. (2003)

26 Equivalence de lapproche stand-alone & atmospheric-coupled pour evaluer les Jacobiens Equivalence de lapproche stand-alone & atmospheric-coupled pour evaluer les Jacobiens Mahfouf et al (JGR, submitted), Jarlan et al (JGR accepted), Balsamo et al 2007 (JHM) Atmospheric-coupled Stand-Alone Comparison of OI and stand-alone 2DVAR, EKF Mahfouf 2007 (Meteo-France internal note) Balsamo et al. 2006, 2007 (JHM) T2m Q2m TIR Tb(C) Tb(L)

27 Une strategie de developpement pour la surface sites (Offline) 2D (Offline) Global (Offline) Coupled GCM Coupled GCM + DA Generality Complexity/Cost

28 ConclusionsConclusions L eau du sol et la quantit é de neige accumul é e en surface sont des variables critiques pour la performance de la pr é vision du temps sensible dans la basse troposph è re. L initialisation à l aide des techniques d estimation optimales (OI EKF, EnKF) represente le cadre ideal pour integrer plusieurs observations. Une assimilation multi-variee en surface montrera des erreurs modele (operateur d observation et schemas de surface). Une approche int é gr é e pour le d é veloppement et la validation des sch é mas pour la surface en prenant en compte les increments d analyse permet de valider de facon generale l ensemble des schemas modele et assimilation. L eau du sol et la quantit é de neige accumul é e en surface sont des variables critiques pour la performance de la pr é vision du temps sensible dans la basse troposph è re. L initialisation à l aide des techniques d estimation optimales (OI EKF, EnKF) represente le cadre ideal pour integrer plusieurs observations. Une assimilation multi-variee en surface montrera des erreurs modele (operateur d observation et schemas de surface). Une approche int é gr é e pour le d é veloppement et la validation des sch é mas pour la surface en prenant en compte les increments d analyse permet de valider de facon generale l ensemble des schemas modele et assimilation.

29 PerspectivesPerspectives

30 L-band Tb SMOS ESA mission (2009/09) SMAP NASA mission C-band passive Tb AQUA AMSR-E instrument (05/2002) IR Ts GOES-E GOES-W MSG MTSAT MetOP ASCAT (2008- ) C-band active

31 Comparaison ERA-40 ERS-Scat Satellite and model soil moisture show good agreement High Agreement of absolute values and anomalies in tropics and mid latitudes Problems in desert (sensor related) and in cold climates

32 Assimilation du LAI dans CTESSEL Lionel Jarlan et al Land surface DA system lay-outDA scheme (simplified 2D-VAR) Jarlan et al. (2006), Balsamo et al. (2004)

33 CTESSEL vs LAI satellite ( ). Une application en Afrique de louest Time series over (after rescaling) Strong time shift of CTESSEL (# ISBA-A-gs) C-TESSEL – MODIS consistent over forest and Savanna (min value) The DA helps to correct the model delay in vegetation growth Low values of LAI in the observations are still difficult to achieve

34 Leaf area Index& Net Ecosystem (LAI) Exchange (NEE) TESSEL C-TESSEL : BERMS site Old Aspen. 8 years data set. NOTE: NEE total flux conservation imposed

35 L-band Tb C-band Tb IR Ts Observations simulees au-dessus de L Amerique du Nord T/H 2m hourly6-hourly ~50 km spatial resolution

36 L-band Tb C-band Tb IR Ts T/H 2m INFORMATIVITY on SOIL MOISTURE 2008/2015 AVAILABILITY now + Large information content + Global Coverage + Reduced Atmospheric Contrib. - -Surface soil moisture ? - -Not Available till Large information content + Global Coverage + Reduced Atmospheric Contrib. - -Surface soil moisture ? - -Not Available till Global coverage + Relatively reduced Atmospheric contrib. - - RFI - - Vegetation masking VWC>1kg/m 2 + Global coverage + Relatively reduced Atmospheric contrib. - - RFI - - Vegetation masking VWC>1kg/m 2 + Large coverage - - Cloud Masking - - Model Bias + Large coverage - - Cloud Masking - - Model Bias + Wide validation -Coverage - -Variable Information Content + Wide validation -Coverage - -Variable Information Content Contenu en information des observations

37 Sécheresse de lété 2003: Comparaison de leau du sol et des variations de lindice de végétation (NDVI) JuinJuillet (CNES, 2003) Images SPOT/VEGETATION Variation des NDVI 2003 par rapport au 2002, fournit par Dr. Vincent Rivalland +Forte Indice 2003/2002 +Faible Variation du SWI du 30 juin 2003 par rapport au 30 juin 2000 Le 30 Juin 2003 (exp. 2D-Var + Ecoclimap ( Masson et al ))

38 ISBA-A-g s / C-TESSEL Met. forcing LAI LE, H, Rn, W, Ts… Active Biomass CO 2 Flux [CO 2 ] atm ISBA / TESSEL Met. forcing LAI LE, H, Rn, W, Ts… ISBA-A-g s / C-TESSEL are CO 2 -responsive land surface models, new versions of operational schemes used in atmospheric models Prescribed (without seasonal cycle) INTERACTIF Le cycle du carbone et la vegetation interactive (C-TESSEL)

39 Adaptation dynamique de la prévision globale ARPEGE à échelle plus fine (~10 km) Le mod è le de surface dans ALADIN-France Énergie Eau Le schéma ISBA est utilisé. Noilhan & Planton, (1989), Noilhan & Mahfouf, (1996), Bazile (1999), Giard & Bazile (2000), …


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