Pôle Route, Météo-France, Toulouse

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1 Pôle Route, Météo-France, Toulouse
Atelier de fusion de données : OPTIMA Outil de Production sur les Tronçons d’Informations Météoroutières Agrégées PPT pour l’atelier de fusion de données du 18 octobre 2011. Thématique : la fusion de données. Ce qu’il faut aborder pour l’atelier : Raison de son utilisation Données utilisées Méthodes mises en œuvre Contraintes de réalisation Intérêt des produits générés par rapport à d’autres produits existants. Auteurs : Odile Coudert et Christine Bruschi DPrévi/GCRI/Pôle Route Pôle Route, Météo-France, Toulouse Le 18 octobre 2011

2 Optima et la fusion de données
Besoin exprimé des clients : Un outil unique Suivi du temps réel et prévision Avoir la meilleure information possible de la météoroutière sur un tronçon à un instant « T » Outil d’aide à la décision pour exploitation routière Données sur des linéaires ( routes) Réponse du Pôle Route : Optima Outil de Production sur les Tronçons d’Informations Météoroutières Agrégées Outil expert comprenant trois produits Produit temps réel et très courtes échéances Produit courtes échéances Outil d’aide à la décision par la surveillance des risques météoroutiers Système informatique multi-sources de données géo-référencées

3 Actualisation ttes les 5’
OPTIMA H/H+1 : Concept Données Télédétectées (Réseau ARAMIS Produit Foudre) Observées Météo-France (#500 stations, 1h à 6’) Modèle de T° de chaussée (Adaptation locale) Banque de données prévues par commune ( à 3j) Données Télédétectées Extrapolées PI =>1h Données Observées Météoroutières (# 600 stations, à 5/6’) OPTIMA H/H+1 Expertise et algorithmes métiers Actualisation ttes les 5’ Référentiel Méta données Matrices Optima Temps sensible, T°, T°d, T° chaussée vent, Visibilité etc… Tronçons routiers 5 km Pas de temps de 5 à 10’ Échéance: 1h Indice de fiabilité Gestionnaires (DI Routes, Autoroutes, CG) GPS embarqués CNIR, CRICR, CIGT Radio routières etc…

4 Récupération et prise en compte des données partenaires pour la prévision
Récupération des données : Récupération des données 5 ou 6’ Archivage de ces données dans les bases de Météo-France Utilisation de ces données pour la prévision : Dans Optima pour la correction des prévisions entre H et H+1h Pour l’initialisation de la chaîne ponctuelle de prévision de Tchaussée

5 Optima interface de visualisation

6 La précision géographique des prévisions
Sur Optima : prévisions sur des tronçons de 5 km. Imagerie Radar Définition kilométrique Modèle atmosphérique AROME Résolution 2,5 km Modèle AIR Modèle local T° chaussée Ponctuel Banque de données par commune A l’échelle des communes

7 La précision temporelle des prévisions
Prévisions toutes les 5’ la 1ère demi-heure, 10’ ensuite avec une réactualisation toutes les 5’ En accord avec: Le rafraîchissement de l’information radar précipitation (5’). Des informations in situ (stations MF ou météo routières) dont les fréquences d’actualisation vont de 5/6’ à une heure.

8 Les paramètres prévus Occurrence de précipitations
Type de précipitations :Pluie verglaçante, Neige, Pluie et neige mêlées, Grêle, Pluie, Bruine. Intensité des précipitations (faible, modérée ou forte) + fourchettes d’intensité. Qualité de la neige Potentiel de neige Cumul potentiel de neige Températures de l’air et du point de rosée : T et TD Température de chaussée : Ts Limite Pluie/neige : LPN (prévision expertisée par commune) Direction du vent moyen : DD ,Force du vent : FF (prévision expertisée par commune) Rafales de vent Visibilité inférieure ou égale à 200m Orage (occurrence, intensité) Etat du sol : uniquement à partir d’une observation Hauteur de neige au sol : uniquement à partir d’une observation Dans Optima H/H+1, à chaque paramètre/échéance, est associé un indice de fiabilité.

9 4 niveaux de fiabilité : Exemples : Indice de fiabilité
4 : donnée très fiable 3 : donnée fiable 2 : donnée moyennement fiable 1 : donnée informative Exemples : Prévision de Tair expertisée par commune : if=2 (du fait d’une échelle de prévision différente) Prévision de Tair corrigée par une obs de moins de 30’ : if=4 Prévision de Tair corrigée par une obs de plus de 30’ : if=3 Occurrence de précipitations issue des prévisions expertisées par commune : if=1

10 Traitement des précipitations dans Optima H/H+1
Occurrence de précipitation : Observation et Extrapolation de l’image radar Discrimination du type de précipitation : Bruine (sur observation uniquement) Pluie/Pluie et neige mêlées/Neige Pluie verglaçante (prévisions expertisées) Grêle (seuil de réflectivité de l’image radar) Correction des prévisions à partir des observations MF et météoroutières : On recale les occurrences de précipitations avec tous les temps sensibles observés « continus » (on exclut les averses, neige par place…) sauf le temps sec, ceci, quel que soit le temps sensible prévu à l’origine. Pour le type de précipitations, on prend en compte, en plus,les temps sensibles sous forme d’averses. Durée maximale du recalage : 1H30 après l’observation

11 Discrimination Pluie/Neige
Algorithme de distinction pluie/neige pour les tronçons non recalés : Si T=<1,5°C on met de la neige Si 1,5<T=<3°C on met de la « pluie et neige mêlées » Si T>3°C on met de la pluie

12 Traitement des températures T et Td
Données sources de prévision utilisées : Prévisions expertisées par commune + correction en fonction de la différence entre l’altitude du tronçon et celle de la commune de référence Recalage systématique à partir des observations MF ou météoroutières disponibles Durée maximale de recalage : 1 heure

13 Données sources de prévision utilisées :
Traitement de la Ts Données sources de prévision utilisées : Sorties du modèle AIR ou Chaîne ponctuelle de prévisions de Tchaussée sur les stations météoroutières : sorties du modèle AIR avec initialisation des paramètres Ts et T dans le sol à partir des observations temps réel. A partir de la VH : AS de AIR pour les stations ayant des données sur les 2 dernières années. Recalage systématique à partir des observations disponibles Durée maximale de recalage : 1 heure

14 Traitement des rafales de vent
Données sources de prévision utilisées : Prévisions expertisées par commune Recalage uniquement sur une observation de vent maxi supérieure ou égale à 60 km/h Durée maximale du recalage : 65’ après l’observation. Exemple de sortie

15 Traitement de la visibilité
Données sources de prévision utilisées : Prévisions de temps sensible expertisées par commune, pour la visi =< 200m Recalage systématique à partir des observations disponibles : pour les visi =< 200m Durée maximale de recalage : 1h30 Exemple de sortie

16 Traitement des orages On n’utilise pas de prévisions d’orage, on ne fait que du recalage par rapport à une observation. Données sources d’observation : impacts de foudre. Durée maximale du recalage : 20’ maximum.

17 Les fourchettes d’intensité de précipitations
Ajout des fourchettes d’intensité de précipitations, lorsqu’il y a occurrence de pluie . Ces fourchettes se définissent comme suit : Diapo sur les évolutions 2010 d’optima de septembre Les visus seront montrer dans une diapo concernant les info-bulles.

18 Lorsqu’il neige, on renseigne le paramètre Qualité de la neige
5 types différents tenant compte de la norme météoroutière NF P : Qualité de la neige Fourchettes Tair Densité neige Poudreuse < -5°c 0,6mm/1cm neige Sèche -5°c=< <- 2°c 1mm/1 cm neige Humide -2°c=< =<0°c 1,5 mm/ 1 cm neige Humide à mouillée 0°c< <1°c 2 mm/1 cm neige Mouillée >=1°c 3 mm/1cm neige Diapo sur les évolutions (09/2010), pour les visu voir les diapos sur les info-bulle. Pour la Hauteur de neige au sol et l’Etat du sol, lorsque l’on a une observation, on renseigne alors le premier quart d’heure de prévision à partir de cette observation. Pour la « qualité de la neige », le paramètre à été évalué en fonction de la température de l’air, et avec des densité « arrêtées » en fonction de la température, non seulement à partir de l’abaque densité/température de la neige, mais également en se rapprochant des définitions de chaque qualité de neige que l’on trouve dans la norme météoroutière NF P Si vous devez faire une présentation en interne, choisir plutôt la diapositive sur le sujet, dédiée à une présentation interne que vous avez dans le PPT Innovations 2010 OptimaetTchaussée .

19 Le Potentiel de neige C’est la « hauteur potentielle » de chute de neige sans tenir compte si elle tient ou non au sol. Il prend en compte la qualité de la neige et l’intensité de la précipitation On fournit les informations suivantes : Atmocarte H/H+1 du cumul du potentiel de neige prévu depuis H Cumul du potentiel de neige prévu sur l’heure entre H et H+1h dans les info-bulles et atmogrammes . Exemple de sortie Nouvelle diapo 2010 pour expliquer le traitement des nouveaux paramètres, octobre 2010 : Le « potentiel de neige » : Il correspond à la hauteur potentielle de chute de neige sans tenir compte de sa tenue / ou non au sol. Il est déduit de la qualité et de la densité de la neige. Dans H/H+1 : Ce paramètre n’est pas affiché que ce soit dans l’info-bulle ou dans l’atmogramme, mais son calcul permet de traiter le paramètre « cumul de neige » du produit H/H+1. (Information interne, uniquement pour le formateur. Si vous devez faire une présentation interne, préférez la diapositive sur ce thème dédiée à une présentation interne dans le PPT innovations2010 OptimaetTchaussée) Ce paramètre est ici calculé d’une part par rapport à la qualité de neige, et donc de la densité qui en découle, et de l’intensité « Faible », « Modérée », « Forte », donnée dans le traitement des précipitation de ce produit. Ensuite, la valeur qui est affichée correspond à la valeur moyenne de la fourchette affichée dans le tableau décrit sur la diapo, destinée à une présentation interne. Si vous devez faire une présentation en interne, choisir plutôt la diapositive sur le sujet, dédiée à une présentation interne que vous avez dans le PPT Innovations 2010 OptimaetTchaussée .

20 Affichage par paramètres : Vent
Diapo octobre 2011 Recalage Raf vent MF Légende des rafales de vent

21 Affichage par paramètres : Visibilité
Diapo montrant la représentation cartographique de la visibilité. Ici nous avons un cas de recalage, voir zoom avec info bulle. Commentaire Pôle Route septembre 2010 : Diapo à changer dès que les premiers brouillards « denses » se présenteront en octobre ou novembre 2010. Légende des visibilités

22 Cumul potentiel de neige
Exemple de potentiel de neige estimé à 14h le , dans le sud Ouest de Paris Exemple de cumul du potentiel de neige le , sur la Sarthe et Eure-et-Loir

23 Etat du sol dans l’info-bulle
Précision de l’origine de la donnée Diapo du 09/2010 pour finir de décrire l’info bulle version

24 Politique en matière de T° de chaussée
Schéma de surface ISBA Route (LCPC-MF) Modèle numérique de prévision AROME (2,5 km) Modélisation de la T°chaussée : Modèle AIR 2 chaînes de prévision : Prévisions sur les points de grilles Prévisions directement sur station, avec initialisation de la chaîne par les données in-situ Données temps réel Données temps réel Données temps réel T°c sur l’axe routier T°c sur l’axe routier Diapositive modifiée en septembre 2010 : VH2010/2011 : couplage du modèle AROME avec la chaîne safran Isba-Route. Maille fine 2,5 x 2,5 km. Fréquence de mise à jour : 4 fois par jour : le modèle tourne à 0, 6, 12 et 18H UTC et les sorties sont disponibles environ 4H après. Pas de temps de prévisions : horaire. Terme des prévisions : 24 heures d’échéances Profil Thermique Profil Thermique

25 Autres sources potentielles de données pour Optima

26 Optima et les nouvelles sources de données
Optima est prêt à intégrer toute nouvelle source de données pertinentes pour l’observation et la prévision des paramètres de viabilité hivernale. Les données observées : Attente forte de produits observés pour améliorer les recalages et donc l’information temps réel d’Optima. Suivi des nouvelles technologies en matière d’observation (capteurs, mesures, statiques ou mobiles). Suivi des produits observés issus de la fusion de données. Les données prévues : Le Pôle route suit en la matière les avancées de la PI (réflexion conjointe sur le CDPIH).

27 Contraintes d’utilisation de données sources
Doivent concerner les paramètres d’intérêt pour la Viabilité Hivernale Elles doivent pouvoir apporter une meilleure information que celle déjà présente dans Optima. Les données ne doivent pas nécessiter de traitement lourd (en temps de calcul) pour être intégrées dans l’outil Optima qui tourne toutes les 5’. Les produits ou les données doivent être disponibles le plus rapidement possible par rapport à leur date de validité

28 Optima et Vison Même seuil de Tair pour la discrimination pluie/neige : 1,5°C Pas de pluie et neige mêlées dans Vison Vison fournit des probabilités de : Chute de neige en cours De tenue de la neige au sol sur sol herbeux (pas route) Vison se limite aux altitudes =< 1500 m Meilleure détection des neiges faibles dans Optima (algorithme spécifique pour palier les insuffisances des radars) mais risque de fausses alertes. Pour l’instant Vison n’apporte pas d’info supplémentaire par rapport à Optima et Optima est meilleur sur la neige faible. A terme, on pourrait utiliser la probabilité de tenue de la neige au sol, à croiser avec Gelcro

29 Optima et Cervus Dans Optima, on ne s’intéresse qu’aux visibilités inférieures ou égales à 200 m Pour ces visibilités, Cervus donne une bonne info de la répartition spatiale mais avec des probabilités rarement supérieures à 60% (pour les autres seuils de visi, on enregistre des proba de 70 à 90%) difficile à exploiter pour des prévisions déterministes Cervus élaboré toutes les heures, et disponible à H+20’ au plus tôt, jusqu’à H+60’ : Optima ne prend les obs de visi que jusqu’à 45’. En attente d’une amélioration des performances de Cervus sur les visi inférieures ou égales à 200 m

30 Optima et les Webcams Début d’action de suivi des avancées du projet « Ténèbre » par le Pôle Route. Les données potentielles attendues sont intéressantes pour la Viabilité Hivernale. Les limites : le Pôle Route ne pourra récupérer que des images pré-traitées.

31 Optima et les données mobiles
Réflexion sur la faisabilité de pouvoir intégrer des données observées mobiles issues de : Capteurs équipant les véhicules de service des patrouilleurs : instrumentation plus « lourde » Capteurs embarqués sur des « Poids lourds » ou « Véhicules légers » Début de suivi de projets : Collaboration avec Vaisala pour l’utilisation des données issues de leurs capteurs installés sur les véhicules de services des gestionnaires « route » Projet « DUCATI », portant sur les systèmes de transports intelligents, « Données Utiles collectées pour Analyse et traitement Industriel »

32 Fin