Le système d’assimilation hybride Meso-NH/AROME

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1 Le système d’assimilation hybride Meso-NH/AROME
Geneviève Jaubert CNRM-GAME/Météo-France and CNRS Toulouse France G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

2 Introduction Le système d’assimilation hybride a été construit pour
Doter le modèle méso-NH d’un module d’assimilation Permettre les premiers tests du module d’assimilation du futur modèle de prévision à l ’échelle convective AROME Il a été validé sur 2 cas d’étude: les inondations du Gard en septembre 2002 et un cas de précipitations liées à un front froid durant MAP G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

3 Statistiques d’erreurs Statistiques d’erreurs Statistiques d’erreurs
Analyse Analyse 3D/VAR ALADIN Prévision Aladin Statistiques d’erreurs Du modèle Ebauche Observations Analyse Statistiques / observations 3D-VAR Prévision Arome Statistiques d’erreurs Du modèle Prévision Meso-NH Statistiques d’erreurs Du modèle Transformation Fichier spectral G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

4 Statistiques d’erreurs Statistiques d’erreurs Statistiques d’erreurs
Analyse Prévision Aladin Statistiques d’erreurs Du modèle Analyse 3D-VAR Aladin Aladin Prévision Prévision Arome Statistiques d’erreurs Du modèle Analyse 3D-VAR Aladin Arome Prévision Prévision Meso-NH Statistiques d’erreurs Du modèle Analyse 3D-VAR Aladin Meso-NH Prévision Transformation Fichier spectral Transformation Fichier +balance G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

5 Analyse: Meso-NH en modèles imbriqués
Analyse 3D-VAR Aladin Meso-NH Meso-NH Transformation Fichier + balancel Transformation Fichier spectral Input modèle 1 Simulation Input modèle 2 Output modèle 1 Output modèle 2 Simulation Analyse 3D-VAR Aladin Statistiques d’erreurs modèle 1 Transformation Fichier spectral Transformation Fichier + balancel Statistiques d’erreurs modèle 2 G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

6 Assimilation: Interface Olive
Pour l’assimilation hybride: prep_experiment interfacé à Olive G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

7 Analyse: opérateur d’observation
Assure la transformation de l’ensemble du modèle à l’ensemble des observations Difficile à implémenter Nécessite parfois des codes annexes lourds (par exemple RTTOVS pour les radiances satellites) L’assimilation hybride utilise les opérateurs d’observations développés pour ARPEGE/IFS , ALADIN et AROME Ebauche Observations 3D-VAR Analyse Statistiques / observations G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

8 Informations complémentaires
Analyse: 3D-VAR ALADIN Analyse Informations complémentaires Le calcul des statistiques nécessite une longue période d’assimilation. Ces statistiques évoluent dans le temps  difficultés pour une assimilation avec un modèle non opérationnel Ebauche Statistiques d’erreurs du modèle (B) Observations Statistiques d’erreurs d’observations (R) 3D-VAR Débiaisage des observations Analyse Statistiques / observations G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

9 Les statistiques d’erreurs du modèle
Basées sur les covariances d’erreurs du modèle utilisées par l’analyse ALADIN Domaine Mésoéchelle (maille 10 km): Statistiques d’ALADIN sauf en basses couches où les variances sont plus grandes sauf pour la partie rotationnelle du vent  balance géostrophique réduite en basses couches Profils verticaux des ecart-types d’erreurs du modèle G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

10 Les statistiques d’erreurs du modèle
Basées sur les covariances d’erreurs du modèle utilisées par l’analyse ALADIN Domaine échelle convective (maille 2.5 km): Portées horizontales d’ALADIN réduites Variances plus grandes en basses couches Les écart-types calculés pour AROME sont plus proches de ceux d’ALADIN Profils verticaux des écart-types d’erreurs du modèle G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

11 Les inondations du Gard (8-9 sept.2002)
:12 :06 Domaine d’échelle Convective: Maille 2.5 km 288x288 pts-40 niveaux Precip 18h (REF06) Altitude 700 hPa Alt 700 hPa -Precip 18h Domaine Mésoéchelle: maille 10 km 288x288 pts-40 niveaux Precip 18h Pluviomètres Un système convectif mésoéchelle dans un flux synoptique quasi-stationnaire, à l’avant d’un système frontal MCS stationnaire Pluies torrentielles >300 mm en 18 hours Données utilisées: surface + radiosondages Pression de surface, Temperature, Humidité, vent G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

12 Période d’Assimilation : un ou deux modèles?
RUC 1h (06 UTC 12 UTC) 1(2) domaine(s) + Pévision ETS 6 heures seuil 10 mm Periode 18 1800 0006 UTC mesoscale RUC _____ mesoscale Analysis conv.scale RUC _____ conv.scale Analysis REF _____ REF _____ 1218 UTC 1800 UTC 0006 UTC Temperature à 2m: scores Humidité à 2m: scores La meilleure simulation: analyse à10 km pour les scores de précipitation, assimilation pour les scores aux données de surface G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

13 Precipitations cumulées sur 18 h
La plus mauvaise simulation Assimilation h pas 1h La meilleure simulation Assimilation 10 km 6h pas 6h Sans analyse mésoéchelle Initialisation arpège 6 UTC) La zone de précipitations intenses est toujours simulée, même si la localisation n’est pas toujours exacte Pluviomètres G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

14 T2M sous le système convectif (15 UTC, To+3)
La meilleure simulation Assimilation 10 km 6h pas 6h La plus mauvaise simulation Assimilation h pas 1h Sans analyse mésoéchelle Initialisation arpège 6 UTC T2m Observations Grâce à l’assimilation des données de surface, la cold pool est mieux représentée dans une simulation initialisée avec une assimilation à méso-échelle Massif central Alpes G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

15 Assimilation: Coût Aladin Arome Meso_NH 10 km 2.5 km Analyse 35 14 44
24 Prévision 3 h 12 60 950 Total Cycle 6h 129 160 2104 Total cycle 6h 289 Unité: minute CPU sur Tora Une autre alternative: Initialiser les simulations Meso-NH à partir d’une assimilation ALADIN ou AROME G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

16 Cas du 6 septembre 2005: Meso-NH / AROME
RADAR NIMES Meso NH init Aladin Pluviomètres Meso NH init Arpege Arome assimilation G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse

17 Conclusion Impact important de l’assimilation des données de surface sur le biais de température et d’humidité Une assimilation à l’échelle 10km/2.5 km améliore (en général) la prévision (à courte échéance) Des statistiques adaptées sont nécessaires. Le coût des simulations Méso-NH empêche d’utiliser l’assimilation hybride sur de longues périodes, pourtant indispensable pour valider un système d’assimilation G.Jaubert Journées Meso-NH 2007 Toulouse