The Météo-France operational SAR model

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Transcription de la présentation:

The Météo-France operational SAR model Pierre DANIEL Météo-France Technologies for Search, Assistance and Rescue Brest, France, 18-19-20 October 2004

Met-ocean support & drift forecast Marine pollutions, containers & SAR Permanent & Global support since 1994 (marine pollutions) and 1996 (containers & SAR) Operated by skilled forecaster on duty A trained French organisation: Préfets Maritimes / Cedre / Météo-France / CROSS National = POLMAR International = MPERSS =Marine Pollution Emergency Response Support System (WMO/IOC) The Météo-France operational SAR model 11 7

Pollutant/object behaviour MOTHY drift system Hydrodynamic ocean model + Trajectory model Direct access to weather forecasts ; forecaster’s validation  In a fighting loop Dynamics Pollutant/object behaviour Forecasts Forecaster Observations

Forces on a drifting object Wind Surface current Waves (not included) A key parameter: immersion rate The Météo-France operational SAR model

Containers Drifting containers at sea is a real danger to navigation. The maritime authorities thus wish to be able to announce their position to the navigators, or to recover them. In the event of containers loss, the calculation of the trajectory makes it possible to locate the dangerous area for navigation and to search for the lost containers. In operation since March 1998, the model is used several times each year.

Various objects Forecast valid for 05/02/02                                A l’arrivée au port de Brest, en zone abritée, le taux d’enfoncement des citernes était estimé entre 20 et 30%. La modélisation semblait donc avoir annoncé une dérive plus rapide que la réalité. Mais les piétements des citernes, qui étaient immergés, ajoutaient une importante traînée, estimable à une bonne dizaine de points d’immersion supplémentaire. Or la modélisation sur la base de 40% d’immersion était proche de la réalité. Forecast valid for 05/02/02 The Météo-France operational SAR model

Search and rescue: sailing yacht L’étoile représente la position initiale du voilier à la dérive, le 30 septembre à 8 h 40 UTC. Le carré représente la position finale de la dérive le 5 octobre 1999 à 15 h 30 UTC. Les chiffres de 1 à 9 représentent diverses hypothèses sur le pourcentage d’immersion de l’épave (respectivement de 10 à 90 % d’immersion). La valeur retenue pour la dérive du voilier retourné, avec son mât, était de 90 %. Le modèle utilise en entrée des champs de vent passés et prévus (modèle Arpège), ainsi que les courants dus au vent et à la marée. Le voilier ayant dérivé sur une distance de 15 milles, sans modèle, il aurait fallu effectuer des recherches dans un carré de 30 milles nautiques de côté minimum pour avoir une chance de le retrouver. La précision du modèle de dérive permet de réduire la zone de recherche à un carré de 4 ou 5 milles de côté. Les pilotes de la Patmar de Lannbihoué, rompus à la recherche en mer par avion, nous ont précisé que couvrir un carré de 4 milles de côté à un taux de recouvrement de 100 % (nécessaire pour rechercher par exemple un homme à la mer) demande 40 minutes. Pour effectuer la même couverture d’un carré de 30 milles de côté, il faut 8 heures. The Météo-France operational SAR model

An increasing demand The Météo-France operational SAR model

Search objects (2004) The Météo-France operational SAR model

Who ask for? (2004) The Météo-France operational SAR model

Search locations The Météo-France operational SAR model Person in water Craft Object (container) whale The Météo-France operational SAR model

Work in progress JASON CORIOLIS Improvement of the hydrodynamics: large scale currents (Mercator, FOAM, MFS). IN SITU SATELLITE MODELISATION ASSIMILATION JASON CORIOLIS The Météo-France operational SAR model

Work in progress Men in water: 12 days drift The Météo-France operational SAR model

Work in progress and forecasted Survey of the needs: a questionnaire for the CROSS Model improvement: object shape, hydrodynamics: large scale currents (Mercator, FOAM…), waves, coastal effects A need for reliable observations Collaborative frameworks The Météo-France operational SAR model

The end