Système d’information météorologique pour la lutte antiacridienne Consiglio Nazionale delle Ricerche Système d’information météorologique pour la lutte antiacridienne A. Di Vecchia, L. Genesio Atelier régional de l'OMM/FAO sur les Informations Météorologiques en Lutte Antiacridienne   19– 22 avril 2005, CRA, Niamey, Niger

Objectif Rendre plus efficace et soutenable la lutte antiacridienne afin d’assurer la sécurité alimentaire des populations

Observations de terrain Flux des informations Observations de terrain A Information Météo et Télédétecté - Prévisions saisonnières Prévision à court/moyen terme Estimation des pluies et autres paramètres Analyses NDVI B Lutte antiacridienne Développement des criquets et leur localisation Suivi des migrations Prévision des migrations C Impact sur la securité alimentaire et planification des programmes d’urgence - Prévision des productions agricoles et pastorales Populations touchés Scenarios d’impact D Diffusion de l’information Internet Ranet Bulletins

Approche Renforcer l’interaction entre PV et DMNs Mettre en valeur auprès des DMNs les nouveaux outils technologiques existantes Développer l’information météorologique finalisé aux besoins des utilisateurs

Composantes météorologiques pour la lutte antiacridienne Prévision saisonnières (mois +1 → mois +3) Pré-alerte Prévision (jour +7 → +1) Estimation (jour → jour-7) Alerte conditions favorables au développement criquets SIG NDVI (jour → jour -10)

Il modello meteorologico RAMS è stato sviluppato dall'Università di Fort Collins del Colorado (USA) ed è gestito da ATMET (ATmospheric Meteorological and Environmental Technologies) www.atmet.com. Il modello RAMS, versione 4.4 parallela, è operativo presso il Lamma su un Cluster Linux dal maggio 2001, con un dominio che copre l'area del Mediterraneo centrale. Come inizializzazione e condizioni al contorno vengono utilizzati i dati di previsione provenienti dal modello globale GFS, con cadenza esaoraria. Sono disponibili due run, una inizializzata alle ore 00 UTC e l'altra alle 12 UTC. La configurazione RAMS è caratterizzata da 2 griglie con le seguenti specifiche geometriche: Griglia 1: 200 x 172 punti griglia, 35 livelli verticali, 11 livelli di suolo. Risoluzione spaziale orizzontale: 20 km. Risoluzione spaziale verticale: da 50 m fino a 1100 m, con un fattore di stretching di 1.133. Time-step: 60 sec. Parametrizzazione convettiva attivata (Kain - Fritsch). Griglia 2: 180 x 134 punti griglia, 36 livelli verticali, 11 livelli di suolo. Risoluzione spaziale orizzontale: 6.5 km. Risoluzione spaziale verticale: da 50 m fino a 1100 m, con un fattore di stretching di 1.125. Time-step: 20 sec.

Pévisions à court/moyen terme Statistical Downscaling of Global Forecast System Période: 00 - 180Hrs Résolution: 0.1° Couverture: 18W 49E – 3N 28N Période: 00 - 180Hrs Résolution: 1° Couverture spatiale: Globale

Prévision 7 jours Prévision jour + 1 Estimation jour Estimation Jour - 1 Cumulé 5 jours

Prévision des pluies Zone de reproduction Zone d’impact

Estimation des pluies par MSG

Suivi des conditions écologiques Suivi de l’NDVI par Meteosat Deuxième Génération MSG Sorties: NDVI journalier NDVI décadaire

Actions en cours Prévision: amélioration de la procédure de downscaling et validation (GFS) Estimation: procédure de calibrage des estimations MSG/SSMI par intégration données des stations et TRMM Inter-calibrage entre prévision et estimation

Conclusions La lutte antiacridienne représente pour le Services Météo une occasion de mise à jour de la stratégie en termes de systèmes technologiques, demande d’information et compétition; L’information météorologique vive une phase de transition due à l’existence des nouveaux outils qui en partie demande un effort pour le rendre totalement opérationnels; L’amélioration de l’information météorologique se base sur: évoluer du constat d’un phénomène à la prévision d’un phénomène assurer une validation et consolidation continu des outils

Conclusions/2 L’information météorologique nécessite d’être finalisé aux utilisateurs spécifiques afin d’être compréhensible et utilisable; L’excès d’information est un facteur limitant pour sa utilisation et les données devraient répondre aux besoins d’utilisation de PV et non de protocoles de DMN; L’intégration entre PV et DMN est vital afin de identifier le mécanisme opérationnel, le développement des produits et le processus d’évolution technologique; Tous sont dépendent de tous, l’intégration est au présent un méthode de travail au niveau international et devrait devenir un élément clé dans la lutte antiacridienne.

Afrique de l’Ouest: www.ibimet.cnr.it/Case/sahel/ Afrique du Nord: www.lamma.rete.toscana.it