La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Panorama des activités fusion de données à DPREVI/PI DPREVI/PI Jean-Marc Moisselin Octobre 2011 Atelier Fusion de données 18/10/2011.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Panorama des activités fusion de données à DPREVI/PI DPREVI/PI Jean-Marc Moisselin Octobre 2011 Atelier Fusion de données 18/10/2011."— Transcription de la présentation:

1 Panorama des activités fusion de données à DPREVI/PI DPREVI/PI Jean-Marc Moisselin Octobre 2011 Atelier Fusion de données 18/10/2011

2 Introduction « Prévision immédiate » : un terme apparu avec les satellites et les radars météorologiques, qui ont permis d'avoir une observation quasiment en temps réel des nuages et de la pluie. L'expression désigne donc la bonne connaissance du temps qu'il fait, avec beaucoup de détails dans l'espace et sa prévision pour quelques heures. Fusion de deux termes assez dissemblables, Les activités de fusion de données sont nombreuses dans la division DPREVI/PI en charge de la prévision immédiate à Météo France.

3 Plan La fusion PI/PN La convection : RDT et OPIC-Radar La fusion continue dans la BDEPI

4 Introduction Temps présents Échéances rapprochées 3-6 heures puis échéances plus éloignées ObsPN Zone de fusion OBS/PN : un enjeu pour ces prochaines années

5 AROME-PI : lapport de la PN à la PI La PN veut améliorer les techniques dextrapolation dobservations radar et satellite : – Validité autour de lheure, extrapolation à intensité constante – Limitation des systèmes utilisés (ex.: radar et zones montagneuses) La PN sadapte aux contraintes de la PI – AROME-PI est compatible avec les très courtes échéances (cut-off très court de 15mn maximum) => Les sorties dAROME-PI seront disponibles très tôt. – AROME-PI est non cyclé et ne montre pas de problème de spin-up => Ses premières échéances sont utilisables. – AROME peut décrire finement des processus de couche limite et de convection, et possède une analyse adaptée aux échelles fines => AROME peut sattaquer au domaine privilégié de la PI, les phénomènes dangereux : orages, précipitations, brouillard Construire des méthodes de fusion PI-PN pour : Passer à une prévision non-linéaire des OPIC-radar à laide de diagnostics dobjets dans les réflectivités simulées (OPIC-PN). Améliorer la méthode 2PiR dextrapolation de lame deau basée sur le calcul de champs de déplacement de précipitations à partir des réflectivités. Extrapoler de manière automatique les prévisions de temps sensible au-delà de +1h. Fournir des prévisions de paramètres denses (CDPIH, SYMPO2)

6 Caractéristiques principales dAROME-PI Plusieurs versions prototypes dAROME-PI avec en commun : – Cycle 35t2 – Analyse horaire – Fenêtre dassimilation -45mn/+15mn, cut-off +15mn – Sous-domaine PARI, 600 * 600 km – Modèle coupleur : AROME-oper domaine FRANXL – Échéance maximale : +7h à tous les réseaux – Cadence du post-traitement : 15 minutes pour les 3 premières heures. – Non cyclé : ébauche issue dune prévision de la chaîne AROME – Ancienneté de lébauche : P02 à P06 – 3 périodes détude, au moins 27 journées au total Variations : – Initialisation des données de surface (origine et réseaux) – Poids accordé aux observations

7 AROME-PI : couplage asynchrone irrégulier

8 Observations : conséquences du cut-off court Données perdues : Exemples : Ballons (100%), GPSSOL (100%)

9 Action de soutien RETIC « amélioration de la prévision immédiate des précipitations », OBJECTIF 4 - Pour une meilleure prise en compte du relief et une information de tendance sur les précipitations - Jeux tests préparés par PI (O. Dupont) - Possibilité dutiliser le time lag pour fabriquer un ensemble - Des exemples existent déjà dans dautres SMHN Les données dentrée de 2piR, la méthode de prévision immédiate des précipitations, sont les réflectivités. Suite à laction de soutien du CNRM/RETIC « Prévision immédiate des pluies à échelle fine » des perspectives dévolution de la méthode ont été définies. Lune delles concerne lutilisation de données modèle pour améliorer la qualité des lames deau advectées au bénéfice de lhydrologie ou des produits davertissement grand public comme la pluie dans lheure.

10 Pour conclure cette partie sur la fusion PI/PN Domaines où intervient la fusion : - Analyse - Méthode - Demain : terme de tendance dans 2PIR

11 Plan La fusion PI/PN La convection : RDT et OPIC-Radar La fusion continue dans la BDEPI

12 Le RDT : la fusion en mode objet RDT = Rapid Developing Thunderstorm – Un des produits du SAF Nowcasting But du produit RDT: Signalisation automatique et à haute cadence de la convection à partir de satellites géostationnaires Il fournit: – Un suivi et une caractérisation des systèmes convectifs à partir des images IR10.8 μm, WV 6.2 μm et WV 7.3 μm, 12.0µm et 8.7 µm de MSG. – Un diagnostic des développements orageux rapides. – La définition dun « objet convectif satellitaire». Il est un outil: – Daide aux prévisionnistes – De recherche sur la convection – De climatologie de la convection

13 Schéma général RDT – PGE 11 Synergie Visu html Plugin Transmission BUFR 5 ou 15 Archive Produit nuages SAF/NWC Indices NWP Foudre T brillance

14 Plusieurs données pour décider (de) et décrire la convection Plusieurs jeux de radiance en entrée de lalgorithme de détection/discrimination Plusieurs produits du SAF/NWC sont utilisés, en tant quélément dentrée ou en tant quattribut de lobjet : classification nuageuse, taux de précipitations Les données modèles permettent de calculer les indices dinstabilité qui contribuent au diagnostics. Les données foudre forcent le caractère convectif des cellules et permettent de décrire lintensité de la convection à lintérieur dune cellule.

15 Un autre angle pour voir la convection : lOPIC-RADAR OPIC : Objets pour la Prévision Immédiate de la Convection : Les OPIC-Radars sont eux essentiellement élaborés à partir des mesures de réflectivité radar. Ces objets ont des attributs provenant dautres sources de données : réseau foudre, données modèle (calcul dune hélicité relative pour les cellules les plus rapides, indice de rafale sous orage), satellite (sommet des nuages). La lame deau contribue à décrire les précipitations associées aux orages. Le cisaillement horizontal (utilisant la composante Doppler de la mesure radar) pourra aussi être à terme un attribut des OPIC relié à leur sévérité.

16 Évolution temporelle dune caractéristique Objet sélectionné Caractéristiques de lobjet Hodographe Caractéristiques dun objet

17 Foudre et OPIC-Radar Cette figure illustre la nécessité de fixer des règles, souvent empiriques, pour combiner deux informations décrivant de manière différente (ici via lactivité électrique et via les réflectivités radar) un même phénomène (ici la convection). Description des modes dappariement des impacts foudre aux cellules OPIC-radar

18 Hélicité et OPIC-Radars Lhélicité se calcule à partir du déplacement dune cellule météorologique et dun profil de vent dont on déduit un cisaillement. La documentation complète sur lhélicité est disponible sur le site du Labo. Le RETEX de la tornade dHaumont a ensuite noté deux indices de sévérité associés au phénomène : lhélicité et le cisaillement de vent à petite échelle obtenu par radar Doppler.

19 Pour conclure cette partie sur RDT et OPIC Domaines où intervient la fusion : - Données dentrées - Attributs permettant de décrire les objet - Demain : croiser RDT et OPIC-Radar

20 Plan La fusion PI/PN La convection : RDT et OPIC-Radar La fusion continue dans la BDEPI

21 Devenir des objets décrit précédemment RDT et OPIC-Radars sont visualisables sur Synergie. Les OPIC-Radars alimentent la BDEPI (Base de Données d'Expertise en PI) pour décrire les phénomènes convectifs selon une approche orientée objet qui favorise la fusion dinformation issue de différentes origines : observation à proximité de lobjet, observations de surface collectées sous la trace de lorage, modèle numérique avec demain des objets OPIC simulés issus de la fusion PI-PN et lexpertise humaine via des objets de plus grande échelle comme les ZARO (Zone A Risque dOrage) déduite de lexpertise SYMPO2. Cette fusion en mode objet a vocation à être appliquée à dautres phénomènes comme la neige ou le brouillard.

22 Principes de la BDEPI Description des phénomènes significatifs sur les quelques prochaines heures – Aujourdhui les orages et les pluies fortes – Ensuite les vents forts (tempêtes), la neige, le brouillard… Un système hybride mêlant automatisme et expertise – Expertise des prévisionnistes régionaux Base dune production automatisée dalertes

23 Production en aval de la BDEPI La BDEPI salimente des sources disponibles pour décrire les orages. Aujourdhui : –le diagnostic Opic-radar –les observations sol –La lame deau radar 5 –Les diagnostics PN : indice de rafale, hélicité Production aval automatique davertissements et de produits graphiques spécifiques à chaque usager Expertise Production Avertissements Produit graphique Contrôle aux obs Observations sol Amendements Base dobjets BDEPI Opic radar Ebauches dobjet Acquisition 5 Arome PI Objets prévus Demain, la PI des orages bénéficiera : –De lexpertise du prévisionniste –De diagnostic dorage simulés issus dArome PI La BDEPI se caractérise par : –Une représentation objets des orages –Une base à « trous »

24 Mosaïque de cisaillement et OPIC Radar Tirer profit des avancées de la mesure radar : ici lutilisation de leffet Doppler pour estimer la composante radiale du cisaillement du vent horizontal Estimer lintensité des OPIC-Radars en utilisant le cisaillement Travail en cours

25 Mosaïque de cisaillement et OPIC Radar 26/8/2010 1835 UTC 1845 UTC1855 UTC OPIC 35 dBZ

26 Conclusion La prévision immédiate, passe presque systématiquement par lutilisation de plusieurs sources de données observées, simulées ou expertes Lapproche orientée objet favorise la fusion pour une caractérisation complète des phénomènes.

27 Complément : AIGA - risque pluvio une climatologie dobservations permet lestimation dun risque pour des lames deau Mosaïque lame deau cumulée (1km ² ) Durée de retour estimée (1km²) COMPARAISON RISQUE PLUVIAL estimé par pixel de 1km² Jaune : DR entre 2 et 10 ans Orange : DR entre 10 et 50 ans Rouge : DR supérieure à 50 ans Calcul de lames deau tous les 1/4h sur des profondeurs de 1h à 72h Base SHYREG : comparaison sur chaque pixel des quantiles correspondants


Télécharger ppt "Panorama des activités fusion de données à DPREVI/PI DPREVI/PI Jean-Marc Moisselin Octobre 2011 Atelier Fusion de données 18/10/2011."

Présentations similaires


Annonces Google