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Atelier de fusion de données : OPTIMA Outil de Production sur les Tronçons dInformations Météoroutières Agrégées Pôle Route, Météo-France, Toulouse Le.

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1 Atelier de fusion de données : OPTIMA Outil de Production sur les Tronçons dInformations Météoroutières Agrégées Pôle Route, Météo-France, Toulouse Le 18 octobre 2011

2 2 Optima et la fusion de données Besoin exprimé des clients : Un outil unique Suivi du temps réel et prévision Avoir la meilleure information possible de la météoroutière sur un tronçon à un instant « T » Outil daide à la décision pour exploitation routière Données sur des linéaires ( routes) Réponse du Pôle Route : Optima Outil de Production sur les Tronçons dInformations Météoroutières Agrégées Outil expert comprenant trois produits Produit temps réel et très courtes échéances Produit courtes échéances Outil daide à la décision par la surveillance des risques météoroutiers Système informatique multi-sources de données géo-référencées

3 3 OPTIMA H/H+1 : Concept Données Télédétectées (Réseau ARAMIS Produit Foudre) Données Observées Météo-France (#500 stations, 1h à 6) Données Observées Météoroutières (# 600 stations, à 5/6) OPTIMA H/H+1 Expertise et algorithmes métiers Matrices Optima Temps sensible, T°, T°d, T° chaussée vent, Visibilité etc… -Tronçons routiers 5 km -Pas de temps de 5 à 10 -Échéance: 1h -Indice de fiabilité Gestionnaires (DI Routes, Autoroutes, CG) GPS embarqués CNIR, CRICR, CIGT Radio routières etc… Modèle de T° de chaussée (Adaptation locale) Banque de données prévues par commune ( à 3j) Données Télédétectées Extrapolées PI =>1h Actualisation ttes les 5 Référentiel Méta données

4 4 Récupération et prise en compte des données partenaires pour la prévision Récupération des données : Récupération des données 5 ou 6 Archivage de ces données dans les bases de Météo-France Utilisation de ces données pour la prévision : Dans Optima pour la correction des prévisions entre H et H+1h Pour linitialisation de la chaîne ponctuelle de prévision de Tchaussée

5 5 Optima interface de visualisation

6 6 La précision géographique des prévisions Imagerie RadarDéfinition kilométrique Modèle atmosphérique AROME Résolution 2,5 km Modèle AIRRésolution 2,5 km Modèle local T° chaussée Ponctuel Banque de données par commune A léchelle des communes Sur Optima : prévisions sur des tronçons de 5 km.

7 7 La précision temporelle des prévisions Prévisions toutes les 5 la 1ère demi-heure, 10 ensuite avec une réactualisation toutes les 5 En accord avec: Le rafraîchissement de linformation radar précipitation (5). Des informations in situ (stations MF ou météo routières) dont les fréquences dactualisation vont de 5/6 à une heure.

8 8 Les paramètres prévus Occurrence de précipitations Type de précipitations :Pluie verglaçante, Neige, Pluie et neige mêlées, Grêle, Pluie, Bruine. Type de précipitations Intensité des précipitations (faible, modérée ou forte) + fourchettes dintensité.fourchettes dintensité Qualité de la neige Potentiel de neige Cumul potentiel de neige Températures de lair et du point de rosée : T et TD Températures de lair et du point de rosée Température de chaussée : Ts Température de chaussée Limite Pluie/neige : LPN (prévision expertisée par commune) Direction du vent moyen : DD,Force du vent : FF (prévision expertisée par commune) Rafales de vent Visibilité inférieure ou égale à 200m Orage (occurrence, intensité) Orage Etat du sol : uniquement à partir dune observation Etat du sol Hauteur de neige au sol : uniquement à partir dune observation Dans Optima H/H+1, à chaque paramètre/échéance, est associé un indice de fiabilité.indice de fiabilité

9 9 Indice de fiabilité 4 niveaux de fiabilité : 4 : donnée très fiable 3 : donnée fiable 2 : donnée moyennement fiable 1 : donnée informative Exemples : Prévision de Tair expertisée par commune : if=2 (du fait dune échelle de prévision différente) Prévision de Tair corrigée par une obs de moins de 30 : if=4 Prévision de Tair corrigée par une obs de plus de 30 : if=3 Occurrence de précipitations issue des prévisions expertisées par commune : if=1

10 10 Traitement des précipitations dans Optima H/H+1 Occurrence de précipitation : Observation et Extrapolation de limage radar Discrimination du type de précipitation : Bruine (sur observation uniquement) Pluie/Pluie et neige mêlées/Neige Pluie verglaçante (prévisions expertisées) Grêle (seuil de réflectivité de limage radar) Correction des prévisions à partir des observations MF et météoroutières : On recale les occurrences de précipitations avec tous les temps sensibles observés « continus » (on exclut les averses, neige par place…) sauf le temps sec, ceci, quel que soit le temps sensible prévu à lorigine. Pour le type de précipitations, on prend en compte, en plus,les temps sensibles sous forme daverses. Durée maximale du recalage : 1H30 après lobservation

11 11 Discrimination Pluie/Neige Algorithme de distinction pluie/neige pour les tronçons non recalés : Si T=<1,5°C on met de la neige Si 1,53°C on met de la pluie

12 12 Traitement des températures T et Td Données sources de prévision utilisées : Prévisions expertisées par commune + correction en fonction de la différence entre laltitude du tronçon et celle de la commune de référence Recalage systématique à partir des observations MF ou météoroutières disponibles Durée maximale de recalage : 1 heure

13 13 Traitement de la Ts Données sources de prévision utilisées : Sorties du modèle AIR ou Chaîne ponctuelle de prévisions de Tchaussée sur les stations météoroutières : sorties du modèle AIR avec initialisation des paramètres Ts et T dans le sol à partir des observations temps réel. A partir de la VH : AS de AIR pour les stations ayant des données sur les 2 dernières années. Recalage systématique à partir des observations disponibles Durée maximale de recalage : 1 heure

14 14 Traitement des rafales de vent Données sources de prévision utilisées : Prévisions expertisées par commune Recalage uniquement sur une observation de vent maxi supérieure ou égale à 60 km/h Durée maximale du recalage : 65 après lobservation. Exemple de sortie

15 15 Traitement de la visibilité Données sources de prévision utilisées : Prévisions de temps sensible expertisées par commune, pour la visi =< 200m Recalage systématique à partir des observations disponibles : pour les visi =< 200m Durée maximale de recalage : 1h30 Exemple de sortie

16 16 Traitement des orages On nutilise pas de prévisions dorage, on ne fait que du recalage par rapport à une observation. Données sources dobservation : impacts de foudre. Durée maximale du recalage : 20 maximum.

17 17 Les fourchettes dintensité de précipitations Ajout des fourchettes dintensité de précipitations, lorsquil y a occurrence de pluie. Ces fourchettes se définissent comme suit :

18 18 Qualité de la neige Lorsquil neige, on renseigne le paramètre Qualité de la neige 5 types différents tenant compte de la norme météoroutière NF P : Qualité de la neige Fourchettes Tair Densité neige Poudreuse< -5°c0,6mm/1cm neige Sèche-5°c=< <-2°c1mm/1 cm neige Humide-2°c=< =<0°c1,5 mm/ 1 cm neige Humide à mouillée 0°c< <1°c2 mm/1 cm neige Mouillée>=1°c3 mm/1cm neige

19 19 Le Potentiel de neige Cest la « hauteur potentielle » de chute de neige sans tenir compte si elle tient ou non au sol. Il prend en compte la qualité de la neige et lintensité de la précipitation On fournit les informations suivantes : Atmocarte H/H+1 du cumul du potentiel de neige prévu depuis H Cumul du potentiel de neige prévu sur lheure entre H et H+1h dans les info-bulles et atmogrammes. Exemple de sortie

20 20 Affichage par paramètres : Vent Légende des rafales de vent

21 21 Affichage par paramètres : Visibilité Légende des visibilités

22 22 Cumul potentiel de neige Exemple de potentiel de neige estim é à 14h le , dans le sud Ouest de Paris Exemple de cumul du potentiel de neige le , sur la Sarthe et Eure-et-Loir

23 23 Etat du sol dans linfo-bulle Précision de lorigine de la donnée

24 24 Politique en matière de T° de chaussée Modélisation de la T°chaussée : Modèle AIR 2 chaînes de prévision : Prévisions sur les points de grilles Prévisions directement sur station, avec initialisation de la chaîne par les données in-situ Profil Thermique T°c sur laxe routier Données temps réel Modèle numérique de prévision AROME (2,5 km) Schéma de surface ISBA Route (LCPC-MF)

25 Autres sources potentielles de données pour Optima

26 26 Optima et les nouvelles sources de données Optima est prêt à intégrer toute nouvelle source de données pertinentes pour lobservation et la prévision des paramètres de viabilité hivernale. Les données observées : Attente forte de produits observés pour améliorer les recalages et donc linformation temps réel dOptima. Suivi des nouvelles technologies en matière dobservation (capteurs, mesures, statiques ou mobiles). Suivi des produits observés issus de la fusion de données. Les données prévues : Le Pôle route suit en la matière les avancées de la PI (réflexion conjointe sur le CDPIH).

27 27 Contraintes dutilisation de données sources Doivent concerner les paramètres dintérêt pour la Viabilité Hivernale Elles doivent pouvoir apporter une meilleure information que celle déjà présente dans Optima. Les données ne doivent pas nécessiter de traitement lourd (en temps de calcul) pour être intégrées dans loutil Optima qui tourne toutes les 5. Les produits ou les données doivent être disponibles le plus rapidement possible par rapport à leur date de validité

28 28 Optima et Vison Même seuil de Tair pour la discrimination pluie/neige : 1,5°C Pas de pluie et neige mêlées dans Vison Vison fournit des probabilités de : Chute de neige en cours De tenue de la neige au sol sur sol herbeux (pas route) Vison se limite aux altitudes =< 1500 m Meilleure détection des neiges faibles dans Optima (algorithme spécifique pour palier les insuffisances des radars) mais risque de fausses alertes. Pour linstant Vison napporte pas dinfo supplémentaire par rapport à Optima et Optima est meilleur sur la neige faible. A terme, on pourrait utiliser la probabilité de tenue de la neige au sol, à croiser avec Gelcro

29 29 Optima et Cervus Dans Optima, on ne sintéresse quaux visibilités inférieures ou égales à 200 m Pour ces visibilités, Cervus donne une bonne info de la répartition spatiale mais avec des probabilités rarement supérieures à 60% (pour les autres seuils de visi, on enregistre des proba de 70 à 90%) difficile à exploiter pour des prévisions déterministes Cervus élaboré toutes les heures, et disponible à H+20 au plus tôt, jusquà H+60 : Optima ne prend les obs de visi que jusquà 45. En attente dune amélioration des performances de Cervus sur les visi inférieures ou égales à 200 m

30 30 Optima et les Webcams Début daction de suivi des avancées du projet « Ténèbre » par le Pôle Route. Les données potentielles attendues sont intéressantes pour la Viabilité Hivernale. Les limites : le Pôle Route ne pourra récupérer que des images pré-traitées.

31 31 Optima et les données mobiles Réflexion sur la faisabilité de pouvoir intégrer des données observées mobiles issues de : oCapteurs équipant les véhicules de service des patrouilleurs : instrumentation plus « lourde » oCapteurs embarqués sur des « Poids lourds » ou « Véhicules légers » Début de suivi de projets : oCollaboration avec Vaisala pour lutilisation des données issues de leurs capteurs installés sur les véhicules de services des gestionnaires « route » oProjet « DUCATI », portant sur les systèmes de transports intelligents, « Données Utiles collectées pour Analyse et traitement Industriel »

32 Fin


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