QPF verification Average the data and the models QPF at 0.5°x0.5°

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1 QPF verification Average the data and the models QPF at 0.5°x0.5°
More graphics available on: user: WGNE password: WGNEmto! QPF verification Average the data and the models QPF at 0.5°x0.5° Climatological state network ~4000 raingauges giving 24 hours accumulated rain every day 100 km

2 Figures disponibles sur le site météo-France WGNE
user: WGNE password: WGNEmto! Biais fréquentiel pour les précipitations cumulées sur 24h et l’échéance 06h-30h de l’été 2007 à l’ automne 2013 pour le seuil 1mm/24h Défaut du modèle Arpège est nettement diminué au printemps et surtout en été 2009 suite aux modifications de la physique et plus particulièrement dans le schéma de turbulence introduit début février 2009. Le modèle NCEP rejoint les autres modèles en été 2013 mais pas en HSS. Le biais du ECMWF s’améliore et en particulier les 2 derniers étés Remarque: Manque les printemps et été 2010 du modèle UKMO suite à une perte dans notre base de données lors du changement de serveur.

3 Meilleur HSS pour l’ensemble des modèles hiver et printemps 2013, plus marqué pour Arpège.

4 Biais fréquentiel pour les précipitations cumulées sur 24h et l’échéance 06h-30h de l’été 2007 à l’ automne 2013 pour le seuil 10mm/24h UKMO, toujours une surestimation en début 2013 mais qui semble corrigée en été 2013. Problème pour les Japon en été 2013.

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6 Biais pour l’hiver 2013 Pour 20 mm/24h trop peu de cas d’où une grande dispersion du biais en les différents modèles. Pour les faibles précipitations d’hiver le biais des modèles convergent. A partir de 5mm/24h, UKMO, CMC surestiment et DWD sous-estime. Couleur cian est le modèle par persistance et donc non biaisé.

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8 Biais pour l’ÉTÉ 2013 Surestimation des faibles précipitations pour la plupart des modèles sauf ECMWF et DWD. ECMWF fait moins de fausse alarmes que les autres et reste dans le peloton en détection.

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10 6 hours accumulated rainfall
data and models QPF are averaged on 0.025°squares Climatological state network ~1800 raingauges giving hourly accumulated rain Comparaison du modèle HR Arome avec les modèles Arpège et ECMWF. Introduction d’une tolérance spatiale pour s’affranchir de l’effet de double peine. Un rayon de 50km correspond environ à la taille d’un département. Red circles of radius 50 km give exemples of neighbourhood

11 Evolution temporelle du FSS de l’hiver 2009 à l’hiver pour l’échéance 18h et le voisinage ~50km . Faibles pluie en haut et fortes pluies en bas. Le contrôle est effectué sur réseau de 0 UTC sur toute la période. La significativité n’est pas calculée pour ce score. Amélioration du FSS d’environ 10% sur les 5 ans Très net apport d’Arome qui corrige les mauvaises prévisions (surestimation) des faibles précipitations des modèles de grande échelle en particulier en fin d’après midi d’été quand la convection est la plus forte. Concernant les fortes pluies: En 2013 l’apport d’Arome par rapport à Arpège et IFS est très net en particulier en été. Cet été, les évènements pluvieux ont été plus nombreux et Arome a eu tendance a moins surestimer les fortes pluies tandis qu’Arpège et IFS les ont fortement sous-estimé. Dans le cas de l’été 2011 pour lequel les épisodes pluvieux ont été moins nombreux, le biais d’Arpège et IFS reste proche de 1 alors qu’Arome surestime fortement les forte pluies et le FSS d’Arome reste identique à celui d’Arpège.

12 6 hours accumulated rainfall
WINTER 2013 Threshold 0.5 mm/6h En hiver Arome apporte peu par rapport . En cette saison, ce sont surtout des phénomènes de grande échelle qui prédominent. Threshold 5 mm/6h

13 6 hours accumulated rainfall
SUMMER 2013 Threshold 0.5 mm/6h On retrouve l’apport d’Arome en particulier à 12 et 18 heure. Threshold 5 mm/6h