MEGHA-TROPIQUES

1. MEGHA-TROPIQUES Réunion Toulouse 27 Mars 2013

2. Contexte MT1 + MIT radar Δ Xport radar • 3 vols étudiés en particulier • Vol 18 : 13/08/2010 après-midi • Vol 20 : 17/08/2010 nuit • Vol 23 : 26/08/2010 matin • 2 radars au sol (décalés de 30km) : • MIT : 593*360*15 = 3 202 200 points / fichier • XPORT : 677*360*12 = 2 924 640 points / fichier • Portée MIT : 150km • Elévation max = 24° • Portée XPORT : 135km  80km • Elévation max = 45°

3. Constat : fortes différences entre les PDF MIT et XPORT • Sur ces figures : • XPORT sur sa propre grille, sur la durée totale du vol, avec R < 80km & alti<12km • MIT non corrigé sur sa propre grille, sur la durée totale du vol, avec R/XPORT < 80km & alti<12km  Besoin de corriger les données MIT 25 238 923 val 16 779 568 val 10 773 505 val 10 898 711 val 11 166 915 val 10 814 451 val

4. Intercomparaison des deux radars • Pour déterminer la correction à appliquer : étude du rapport ZXPORT/ZMIT • Problème : deux grilles distinctes pour les deux jeux de données • Intercomparaison des deux radars avec code de colocalisation De la même façon qu’on a colocalisé les données radars sol sur la trajectoire de l’avion Falcon, on colocalise les données de l’un des deux radars sur la grille de l’autre (et inversement) • Utilisation de la grille XPORT comme référence  interpolation des mesures MIT aux coordonnées (x, y, z, t) du XPORT • Utilisation de la grille MIT comme référence  interpolation des mesures Xport aux coordonnées (x, y, z, t) du MIT • Méthodologie : • Transformer les coordonnées d’observation (range, azimuth, elevation) du radar de référence dans un repère géographique : latitude, longitude, altitude  création d’une « trajectoire d’avion » virtuelle • Interpoler les observations du 2nd radar aux points du radar de référence • Sélection des données telles que : ZXPORT & ZMIT > -5dBZ & alti < 12km & dist/XPORT<80km • Finalement : entre 10 et 25 millions de couples de valeurs pour chaque vol

5. Facteur de correction • Étude du rapport ZXPORT/ZMIT (en mm6/m3) pour les données sélectionnées : • 5.5km < alti < 12km • R/XPORT < 80km • Résultats : • facteur de correction moyen pour le vol 18 = 7.07 (écart-type = 5.07) • facteur de correction moyen pour le vol 20 = 5.39 (écart-type = 4.66) • facteur de correction moyen pour le vol 23 = 4.82 (écart-type = 4.45) 10 773 505 val 10 898 711 val 13 361 414 val 11 166 915 val 10 814 451 val 13 251 095 val 25 238 923 val 16 779 568 val 20 426 838 val

6. Facteur de correction • Étude du rapport ZXPORT/ZMIT (en mm6/m3) pour les données sélectionnées : • 5.5km < alti < 12km • R/XPORT < 80km • Résultats : • facteur de correction moyen pour le vol 18 = 7.07 (écart-type = 5.07) • facteur de correction moyen pour le vol 20 = 5.39 (écart-type = 4.66) • facteur de correction moyen pour le vol 23 = 4.82 (écart-type = 4.45) 10 773 505 val 13 361 414 val 25 238 923 val 20 426 838 val 11 166 915 val 13 251 095 val 11 166 915 val 10 814 451 val 13 251 095 val 25 238 923 val 16 779 568 val 20 426 838 val

7. 20 381 012 val 16 779 568 val 20 426 838 val 13 155 011 val 10 898 711 val 13 361 414 val 12 982 448 val 10 814 451 val 13 251 095 val

8. 13 155 011 val 13 361 414 val 12 982 448 val 13 251 095 val 20 381 012 val 20 426 838 val Bonne concordance entre les PDF en particulier pour les fortes réflectivités caractéristiques des fortes précipitations

9. Sélection des « meilleures données » : • Différence temporelle entre les mesures de chaque radar < 30 sec • Différence verticale < 5% de l’altitude de la mesure interpolée • Filtre très important des données : < 1% de données restantes • Validation des jeux de données et de la méthode de colocalisation 3 609 val 3 680 val 6 020 val 5 936 val 2 699 val 2 785 val

16. Explications des écarts importants entre XPORT et MIT : • Méthode de colocalisation/interpolation inefficace pour des distance < 80km par rapport au XPORT • Possibilité aussi d’un effet de la pluie sur le radome XPORT?

17. Contexte MT2 DYNAMO • 2 vols étudiés en particulier • Vol 45 : 27/11/2011 matin • Vol 46 : 27/11/2010 après-midi • 2 radars au sol (distants de 2.5km) : • SPOL (2.80GHz) : 979*360*8 = 2 819 520 points / fichier • 5 min de mesures toutes les 15 min • SMART (5.63GHz) : 1499*360*26 = 14 030 640 points / fichier • 7.5 min de mesures toutes les 10 min

18. Contexte MT2 DYNAMO • 2 vols étudiés en particulier • Vol 45 : 27/11/2011 matin • Vol 46 : 27/11/2010 après-midi • 2 radars au sol (distants de 2.5km) : • SPOL (2.80GHz) : 979*360*8 = 2 819 520 points / fichier • 5 min de mesures toutes les 15 min • SMART (5.63GHz) : 1499*360*26 = 14 030 640 points / fichier • 7.5 min de mesures toutes les 10 min • Portée SPOL : 147km • Elévation max = 11° • Portée SMART :150km • Elévation max = 33° Radar SPOL Radar SMART

19. Comparaison des données • Sur ces figures : • SPOL sur sa propre grille, sur la durée totale du vol, avec R < 120km & alti<12km • SMART sur sa propre grille, sur la durée du vol, avec R < 120km & alti<12km 6 745 230 val 9 574 265 val 4 554 910 val 12 711 956 val

20. Intercomparaison des deux radars • Même technique que pour MT1 : colocalisation de l’un des deux radars sur la grille de l’autre 10 868 439 val 12 711 956 val 4 869 756 val 9 574 264 val