LES OBSERVATIONS METEOROLOGIQUES Club des argonautes – 5/1/2011 Présentation des observations disponibles.

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1 LES OBSERVATIONS METEOROLOGIQUES Club des argonautes – 5/1/2011 http://www.clubdesargonautes.org/ jean.pailleux@free.fr Présentation des observations disponibles opérationnellement un jour donné sur 6h de temps… …Classées en une dizaine de « grands types » représentant quelques dizaines d’instruments et de systèmes d’observation (zoom sur obs océaniques). Chaque système d’observation ne représente qu’une petite quantité d’information par rapport à l’ensemble des besoins. … Exemple de la modélisation atmosphérique globale, plus spécifiquement du modèle du CEPMMT. http://www.ecmwf.int/products/forecasts/d/charts Impact (bénéfice) apporté par les obs. Importance du monitoring opérationnel au quotidien et des séries temporelles qui en découlent (pour bien utiliser les observations).

2 MONITORING DES OBSERVATIONS Principe Toute variable observée est comparée à son homologue modélisée (en pratique dernière prévision numérique disponible, à 3, 6 ou 12h d’échéance = guess ou background) y : vecteur colonne contenant toutes les variables élémentaires observées. Dim y ~ 10 7 pour mod. CEPMMT X: vecteur colonne contenant toutes les variables (historiques) du modèle. Dim X ~ 10 9 pour mod. CEPMMT y se compare à HX par l’intermédiaire d’un opérateur d’observation H: « y-HX » est le vecteur colonne des innovations = écarts entre quantité observée et modélisée H peut être très simple… proche de l’identité (rare), le plus souvent complexe car les mesures instrumentales ne se comparent pas aisément aux variables du modèle. Le calcul des « y-HX » (pour X = Xb = background) est un préalable à toute assimilation de données. Ce calcul sert aussi au monitoring des obs: suivi disponibilité et qualité.

3 MONITORING DES OBSERVATIONS Utilisation des « Y-HX » y-HX b = O – B = (O – T) – (B – T) = ε o - ε b Statistiques sur les innovations par observation individuelle (série chronologique), par moyenne spatiale et temporelle Var ( ε o – ε b ) = Var (ε o ) + Var(ε b ) L’opérateur H est lui-même affecté d’une erreur appelée « erreur de représentativité », souvent combinée à l’erreur instrumentale et incluse dans ε o pour les calculs statistiques. Analyse = X a = X b + K(y-HX)…. … permet de faire les mêmes stats sur « y-HX a »

4 SURFACE OBSERVATIONS

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12 RETRIEVAL OF A VERTICAL TEMPERATURE PROFILE 1 2 Z ou p T Radiances(weight functions) Radiative transfer INVERSION R i = B i [T(p 0 )].τ i (p0) – ƒ p B i [T(p)].dτ i (p)

13 DIRECT AND ADJOINT OBSERVATION OPERATORS H1 HnH2 H1 * H2 * Hn * …..….. …………. X (model var.) y mod X y Jo Chain of direct operators Chain of adjoint operators

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19 Radio occultation geometry = the path of the ray perigee through the atmosphere

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21 Processus d’inversion des mesures d’occultation radio GPS 1.Raw phase measurements 3. Bending angles (atmos.&ionos.) 4. Bending angles (atmos.) Ionospheric correction Smoothing & differentiation Doppler inversion Abel inversion 1DVAR retrieval 2. Doppler frequency shifts 5. Refractivity (atmos.) 6. Temperature and/or humidity retrievals Peut être modélisé à partir d’un modèle météo Pour une séquence d’enregistrements d’occultation radio

22 Principe de la mesure GPS-sol  Station GPS sol  Mesure du délai induit par l’atmosphère, ramené à la verticale –Délai (zénithal) total  Hautes fréquences dans le signal:  Variations du contenu intégré en vapeur d’eau  Haute résolution temporelle (typiquement 15 minutes), mais observations corrélées dans le temps  En fonction des modes de résolution utilisés par les producteurs de données (solutions de type réseau ou de type Precise Point Positioning): observations corrélées entre les stations récepteur GPS rayon

23 NB: dans le 4DVAR ARPEGE il s’agit de « super-observations », qui résultent de la moyenne de 4 obs. par heure  soit environ 1000 observations utilisées toutes les 6 heures Utilisation du GPS sol dans le 4DVAR ARPEGE global DPREVI/COMPAS

24 Utilisation du GPS sol dans le 3DVAR-3h AROME

25 Assimilation Case of 23 June 2005 near Paris Thunderstorm cells in the afternoon, not seen by AROME and ALADIN models without RUC (Rapid Update Cycle) assimilation.

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27 ADM-AEOLUS (space lidar )

28 ADM-AEOLUS (lidar spatial)

29 Impact of various obs systems on NWP forecasts in different assimilation systems