Stéphane Laroche Réal Sarrazin Judy St-James Séminaire Interne

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1 Changements à l’assimilation des observations des radiosondes et des rapports d’avion
Stéphane Laroche Réal Sarrazin Judy St-James Séminaire Interne 24 octobre 2014

2 Plan de présentation Changements à l’assimilation des observations des radiosondes et des rapports d’avion Étude d’impact de la trajectoire des ballons-sondes sur la prévision et la vérification Critères de rejet des observations d’humidité des radiosondes utilisés à ECMWF

3 Résumé des changements proposés au traitement des observations des rapports d’avion
Augmentation de la densité verticale des données assimilées en tenant compte de la résolution verticale du modèle Ajustement des statistiques d’erreur d’observation Correction de biais de température

4 Sélection des observations des radiosondes et des rapports d’avion selon les niveaux modèles

5 Changements du nombre d’observations assimilées et des statistiques d’erreur d’observation des rapports d’avion Nombres moyens d’observations de rapports d’avion à 1800 UTC pour janvier 2009 Statistiques d’erreur d’observation Zonal wind Temperature Augmentation globale ~ 35%

6 Impact de l’augmentation du nombre de données et des nouvelles erreurs d’observation des rapports d’avion (expériences 3D-Var sur janvier 2009) Hémisphère Nord

7 Impact des données d’avion sur l’analyse de température à 250 hPa
Biais de température des rapports d’avion Impact des données d’avion sur l’analyse de température à 250 hPa Différence d’analyses de température à 250 hPa avec et sans assimilation de rapports d’avion (Expérience 3D-Var sans rapport d’avion sur janvier 2009) Innovations (O-P) moyennes pour différentes phases de vol (Expérience contrôle 3D-Var sur janvier 2009)

8 Correction de biais de température des rapports d’avion: approche par programmes et phases d’envol
Bias correction for TT (C) Aircraft type Ascent Descent Flight levels EUxxxx hPa hPa hpa hpa CNJCAxxx hPa hpa hpa AUxxxx hPa hPa hpa hpa SAxxxxx AFZAxx hPa hPa hpa hpa JP9Zxxxx hPa hPa hpa hpa HKxxxx hPa hPa hpa hpa GLFE0xxx hPa hPa hpa hpa Impact des données d’avion sur l’analyse de température à 250 hPa Impact de la correction de biais sur l’analyse de température à 250 hPa

9 Correction de biais de température des rapports d’avion: approche simplifiée
Impact des données d’avion sur l’analyse de température à 250 hPa Couche (hPa) Version initiale Correction (K) Version finale 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 Impact de la correction de biais (version initiale) sur l’analyse de température à 250 hPa Impact de la correction de biais (version finale) sur l’analyse de température à 250 hPa

10 Correction de biais de température des rapports d’avion: approche simplifiée
Expérience 3D-Var sur janvier 2009 Sans correction de biais Expérience 3D-Var sur janvier 2009 Avec correction de biais

11 Impact de la correction de biais de température des rapports d’avions
(expériences 3D-Var sur janvier 2009) Hémisphère Nord

12 Monitoring des observations de température des rapports d’avion
Système opérationnel et parallèle Opérationnel Parallèle Octobre 2014 Octobre 2014

13 Résumé des changements proposés au traitement des données radiosondes
Assimilation des données disponibles sur les niveaux significatifs et obligatoires Processus de sélection de données qui tient compte de la résolution verticale du modèle Tenu en compte du déplacement des ballons-sondes Ajustement des statistiques d’erreur d’observation Implantation des critères de rejet des données d’humidité au-dessus de 300 hPa utilisés au centre européen (ECMWF)

14 Sélection des observations des radiosondes et des rapports d’avion selon les niveaux modèles

15 Distribution des données radiosondes et redondance (janvier 2009)
27 niveaux prescrits Nouvelle sélection de données Données non utilisées Données utilisées une fois Données utilisées deux fois Données utilisées plus de deux fois 27 niveaux prescrits Augmentation globale ~ 50%

16 Trajectoire d’un ballon-sonde
Balloon height Z U, T, Z U, T, Z Launch position Balloon ground position

17 Étude d’impact de la position 4D
des ballons-sondes Un ensemble de trajectoires de ballons-sondes ont été simulées à partir des sorties du GDPS sur l’hémisphère Nord extratropiques sur le mois de janvier 2009.

18 Variabilité spatio-temporelle des champs météorologiques au-dessus de la station aérologique et le long de la trajectoire du ballon-sonde Launch time = synoptic hour Launch time = synoptic hour – 45 min. U, T, Z Z STD(T - T) STD(U - U) STD(Z - Z)

19 Variabilité spatio-temporelle des champs météorologiques au-dessus de la station aérologique et le long de la trajectoire du ballon-sonde STD(Z - Z) Launch time = synoptic hour STD(Z - Z) Launch time = synoptic hour – 45 min. STD(Z - Z) Launch time = synoptic hour – 45 min. U, T, Z Z

20 Estimation du déplacement horizontal du ballon à partir du vent et du temps d’ascension estimé
∆𝑥≅ 𝑢 ∆𝑡 ∆𝑡≅ 1 𝑤 ∆𝑧 ≅ 𝑅 𝑇 𝑔 𝑤 ∆ln⁡(𝑝) ∆𝑡≅representative elapsed ascent time difference ∆𝑝 or

21 Stations aérologiques choisies pour lesquelles des données hautes-résolutions sont disponibles
Données disponibles dans le cadre du projet SPARC

22 Estimation de la vitesse moyenne d’ascension des ballons-sondes et du temps écoulé depuis le lancement

23 Dérive moyenne et erreur de position des ballons-sondes (juillet et décembre 2008)

24 Exemple de restitution de la trajectoire des ballons-sondes.
1200 UTC 15 December 2008

25 Vérifications contre observations radiosonde en tenant compte ou non de la trajectoire des ballons-sondes (Expériences 4D-Var sur janvier 2009) Hémisphère Nord Traj. 4D Assimilation Traj. 1D Traj. 3D Vérification

26 Vérifications contre observations radiosonde en tenant compte ou non de la trajectoire des ballons-sondes (Expériences 4D-Var sur janvier 2009) Hémisphère Nord Traj. 4D Assimilation Traj. 1D Traj. 3D Vérification

27 Vérifications contre observations radiosonde en tenant compte ou non de la trajectoire des ballons-sondes (Expériences 4D-Var sur janvier 2009) Hémisphère Nord Traj. 4D Assimilation Traj. 1D Traj. 3D Vérification

28 Vérifications contre observations radiosonde en tenant compte ou non de la trajectoire des ballons-sondes (Expériences 4D-Var sur janvier 2009) Hémisphère Nord Traj. 4D Assimilation Traj. 1D Traj. 3D Vérification

29 Impact de la trajectoire des ballons-sondes lorsque considérée dans l’assimilation (4D) (Expériences EnVar sur hiver 2011) Hémisphère Nord Vérification 1D Hémisphère Nord

30 Impact de la trajectoire des ballons-sondes lorsque considérée dans l’assimilation (4D) (Expériences EnVar sur hiver 2011) Hémisphère Nord Vérification 3D Hémisphère Nord 1D 1D

31 Impact de l’ensemble des changements pour les données des radiosondes et rapports d’avion(Expériences EnVar sur hiver 2011) Hémisphère Nord Vérification 1D Hémisphère Nord

32 Impact de l’ensemble des changements pour les données des radiosondes et rapports d’avion (Expériences EnVar sur hiver 2011) Hémisphère Nord Vérification 3D Hémisphère Nord 1D 1D

33 Comparaison avec résultats du cycle final (Expériences EnVar sur hiver 2011)
Vérification 1D Hémisphère Nord Hémisphère Nord Cycle Radiosonde/Avion Cycle final

34 Comparaison avec résultats du cycle final (Expériences EnVar sur hiver 2011)
Vérification 1D Hémisphère Nord Hémisphère Nord Cycle Radiosonde/Avion Cycle final

35 Cycle Radiosonde/Avion
Comparaison avec résultats du cycle final hiver 2011(vérification contre ERA-Interim) Hémisphère Nord Extratropiques Cycle Radiosonde/Avion 24-h Cycle final 24-h

36 Révision des critères de rejet de données d’humidité des radiosondes, basée sur ceux utilisés à ECMWF Présentement, toutes les données de dépression du point de rosée (ES) sont systématiquement rejetées au-dessus de 70 hPa. Critères plus restrictifs tels que proposés par ECMWF: Rejet de ES au-dessus de 100 hPa pour les Vaisala séries 80 et 90 Rejet de ES au-dessus de 300 hPa pour tous autres types de radiosonde Rejet si T < -80 C Vaisala série 90 Rejet si T < -60 C Vaisala série 80 Rejet si T < -40 C autres sondes

37 Types de sonde présentement utilisés

38 (expériences 4D-Var hiver 2011) (expériences EnVar hiver 2011)
Impact des critères de rejet sur les prévisions à courte échéance (24h) Hémisphère Nord Extratropiques Avec les critères de rejet (expériences 4D-Var hiver 2011) Sans les critères de rejet (expériences EnVar hiver 2011)

39 Impact des critères de rejet sur les prévisions de température des jours 1 à 10: hiver et été. (Expériences 4D-Var) Hémisphère Nord Extratropiques Hiver 2011 été 2011

40 (expériences 4D-Var hiver 2011) (expériences EnVar hiver 2011)
Impact des critères de rejet sur les prévisions de température des jours 1 à 10. Hémisphère Nord Extratropiques Avec les critères de rejet (expériences 4D-Var hiver 2011) Sans les critères de rejet (expériences EnVar hiver 2011)

41 Travaux en cours et à venir
Migration du code alphanumérique (TEMP et PILOT) au code BUFR pour les données radiosonde; Nouvelles expériences avec les critères de rejet au-dessus de 300 hPa pour les données d’humidité des radiosondes; Développement d’un algorithme de correction de biais de température et d’humidité pour les données des radiosondes; Revoir l’algorithme de correction de biais de température des rapports d’avion. GTS PILOT/TEMP No 4D Trajectory BUFR 4D Trajectory Retrieval of Data Assimilation Systems Radiosonde Data Pre-Processing