Système d’information météorologique pour la lutte antiacridienne

Présentation au sujet: "Système d’information météorologique pour la lutte antiacridienne"— Transcription de la présentation:

1 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

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

3 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

4 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

5 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)

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8 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) 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 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 Time-step: 20 sec.

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

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

11 Prévision des pluies Zone de reproduction Zone d’impact

12 Estimation des pluies par MSG

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

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17 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

18 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

19 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.

20 Afrique de l’Ouest: Afrique du Nord: