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Publié parFernande Paré Modifié depuis plus de 7 années
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WIGOS Workshop Dakar 28-30 Septembre 2016 Hassan HADDOUCH
Royaume du Maroc Ministère Délégué auprès du MEMEE chargé de l’Eau DIRECTION DE LA METEOROLOGIE NATIONALE WIGOS Workshop Dakar Septembre 2016 Hassan HADDOUCH
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Plan de la présentation
Chaine de production Modélisation Systèmes d’information Capacités GISC CASABLANCA Le Système AMDAR Bénéfices d’utilisation des données AMDAR
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Internationale Coopération
CHAINE DE PRODUCTION Public sector TELECOM Elaboration de la prévision Analyse des données Modèles numériques U S A G E R S OBSERVATION GISC/SI Private sector management system Humaine Ressources Research maintenance Internationale Coopération
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CAPACITES
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ressources humaines 744 Employés TAUX D'ENCADREMENT: 29 %
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Moyens de calcul
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LES MODELES NUMERIQUES modèles de prévisions utilises
1. MODELE AROME 2. MODELE ALBACHIR 3. MODELE NORAF 4. MODELE MARINE
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Consortium ALADIN ALADIN: Aire Limitée Adaptation Dynamique Développement International Lancement: en 1991 par Météo France Objectif: Améliorer la fiabilité des prévisions grâce à la coopération internationale Equipes de recherche: 250 chercheurs /an Pays participants: 15 pays européens + le Maroc l’Algerie et la Tunisie Le Maroc assure la présidence de l’assemblée générale ALADIN/Hirlam
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Les systèmes d’information
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Les Systèmes d’information : Approche intégrée pour servir les usagers et de gestion
Synergie BDM Calculateur ….. Systèmes de production Chaines opérationnelles Serveurs Web Transmet Messirs Extranet Intranet Internet GISC Information Collecte Traitement Production USAGERS
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Les systèmes d’information Web
Internet Intranet Extranet Prodmet Aero-Met …
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Le système Extranet
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Le système AeroMet
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Vigilance générale
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Carte vigilance marine
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SYSTÈME d’INFORMATION de l’OMM
WIS SYSTÈME d’INFORMATION de l’OMM GISC CASABLANCA
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Système Mondial de Télécommunication (GTS)
GTSTS Commercial Service Providers stop stop Universities stop Regional/Specialized Meteorological Centres Meteorological and R&D Satellite Operator Centres WMO World Data Centres International Projects (GMES, HALO, …) stop National Meteorological Centres World Meteorological Centres stop Climate research institutes Regional Climate Centres International Organizations (IAEA, CTBTO, UNEP, FAO.. ) Réseau privé point à point: limite les échanges aux membres du réseau, difficulté à intégrer de nouveaux centres, de nouvelles archives Ne peut pas supporter l’augmentation du trafic du à l’accroissement (en nombre et en volume) des données satellites, radar, EPS…
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Une organisation peut combiner les 3 fonctions
WMO Information System (WIS) En 2003 le congrès de l’OMM (CG XIV, 2003) décide de rénover son système d’information et approuve le concept de “WMO Information System” (WIS) : Réponse globale au problème du partage de l’information entre tous les programmes internationaux de l’OMM et programmes associés, Tire profit de l’existant et l’accompagne dans son évolution (GTS) Structure souple et extensible pour permettre à ses centres d’évoluer en fonction de leurs responsabilités, Standards internationaux pour les protocoles, le matériel et le logiciel, Orienté données et produits et non plus liens telecom, Introduit un service de découverte et un portail d’accès aux données. L’architecture du WIS repose sur 3 composants fonctionnels: National Centres (NC) Data Collection or Production Centres (DCPC) Global Information System Centres (GISC) Une organisation peut combiner les 3 fonctions
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Le Système mondial d’information
Global Information System Centre (GISC) GISC NC DCPC Collectent les données globales des NCs et DCPCs, et les distribuent dans leur zone de responsabilité, Échangent entre eux en temps réel les données Essentielles et Additionnelles, Archivent ces données et les rendent disponibles pendant 24 heures minimum via des mécaniques de requête / réponse, Maintiennent et synchronisent entre eux un catalogue global des produits disponibles au sein du WIS, Offre un portail pour la découverte, l’accès et la fourniture de données. distribution régulière données metadonnées
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Le Système mondial d’information
Data Collection and Production Centres (DCPC) GISC NC DCPC Collectent dans leur zone de responsabilité l’information destinée à une diffusion régionale ou associée à un programme spécifique, Produisent des données régionales ou spéciales (e.g. à valeur ajoutée), Fournissent à leur GISC responsable leurs données globales, Archivent leurs propres données et les rendent disponibles via des mécanismes de requête / réponse, Maintiennent le catalogue de leur propres produits et en partagent tout ou partie avec leur GISC responsable. distribution régulière données metadonnées
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gisc.marocmeteo.ma GISCs 21 GISC Moscow GISC Exeter GISC Offenbach
GISC Seoul GISC Toulouse GISC Tokyo GISC Casablanca GISC Washington GISC Tehran GISC Beijeing GISC Jeddah GISC Newdelhi GISC Brasilia GISC Pretoria GISC Melbourne gisc.marocmeteo.ma
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Le Système AMDAR
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Composantes d’un système AMDAR de base
Les éléments essentiels et les blocs de construction de base du système AMDAR sont: Le système AMDAR à bord; Le système air-sol communications; Le système de traitement de données basé au sol; Le système d'optimisation de données basé au sol.
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Transmission des données AMDAR
les données obtenues des capteurs sont collectées et traitées par l’ordinateur de bord, puis transmises au sol via des systèmes standards de communications aéronautiques. Les données AMDAR reçues au sol sont envoyées aux services météorologiques. Ces données sont alors décodées par les centres météorologiques concernés où elles subissent un contrôle de qualité de base avant d’être reformatées pour distribution aux utilisateurs des données internes et aux services météorologiques, ainsi qu’aux autres services météorologiques nationaux via le système mondial de télécommunications (SMT).
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Données fournies par AMDAR
AMDAR de base: Profils verticaux à haute résolution de température et vitesse et direction du vent Rapports réguliers (p.ex. toutes les 5-10 min) au niveau de croisière Mesure précise de la position (heure, latitude, longitude et l’altitude-pression) AMDAR rehaussé: Mesure de la turbulence Mesure de la vapeur d’eau ou de l’humidité si l’équipement est disponible (givrage, traînée de condensation…) Mesure de la qualité de l’air si l’équipement est disponible
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Données Assimilées par les modèles
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données d’observations assimilées par les modèles numériques
SYNOP/METAR/SHIP
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données d’observations assimilées
DRIBU: MSL Pressure, Wind-10m
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données d’observations assimilées
PILOT : Wind
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données d’observations assimilées
Satellite géostationnaire : Wind et water vapor
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données d’observations assimilées
Satellite défilant : Profil vertical temp, hum
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données d’observations assimilées
TEMP : Wind, Temperature, Spec. Humidity
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données d’observations assimilées
Aircraft: Wind, Temperature
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Motivation d’utilisation des données AMDAR
En dépit de sa couverture limitée actuelle, AMDAR suit de près les profileurs verticaux de la température et de l’humidité des satellites en ce qui concerne l’impact sur la réduction des erreurs de prévision (autour de 10% de la contribution totale). Les satellites fournissent de vastes volumes de données avec couverture globale mais la précision des données n’est pas très bonne. Les radiosondes fournissent des données de bonne précision mais ont une faible couverture horizontale et temporelle. AMDAR fournit des données de meilleure précision que les satellites et une plus grande couverture temporelle que les radiosondes. L’impact de AMDAR avec une couverture horizontale améliorée et la mesure de l’humidité sera donc bien plus grande.
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Bénéfices d’utilisation des données AMDAR
Vérification de la prévision Amélioration des modèles numériques Amélioration des prévisions et produits dérivés Réduction des déviations de vol non-planifiées dues au temps significatif Optimisation de l’efficience par une meilleure sélection des niveaux de vol (p.ex. résultant de prévisions de vent améliorées) Évitement de phénomènes météos violents pouvant exiger un besoin accru des entretiens et des coûts affairant Évitement des zones de turbulence sévère Aide à l’optimisation de la consommation de carburant
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Merci pour votre attention Many thanks for your attention
شكرا على اهتمامكم Merci pour votre attention Many thanks for your attention
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