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Ensemble Forecasting by Physics Modification

Enhancing deterministic weather prediction by incorporating probabilistic information from ensemble forecasts to address uncertainties in physical processes controlling precipitation.

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Ensemble Forecasting by Physics Modification

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Presentation Transcript

  1. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Prévision d’ensemble par modification de la physique Alan Hally, Simon Fresnay, Evelyne Richard, Dominique Lambert, Veronique Ducrocq

  2. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Motivation • Les événements de fortes précipitations ont de forts impacts socio-économiques. Leur prévision a beaucoup progressé mais elle n’a toujours pas la précision attendue par la société et la protection civile. • Une alternative consiste à compléter la prévision déterministe par une information probabiliste. Cette information est obtenue à partir de prévisions d’ensemble qui représentent les principales sources d’erreur du système de prévision. • Les processus physiques (e.g. microphysique, turbulence) contrôlent fortement la production et l’évolution de la précipitation mais ils ne sont que grossièrement représentés même à l’échelle kilométrique. • Il est donc intéressant de chercher a prendre en compte ce type d’incertitude dans un système de prévision d’ensemble

  3. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Plan • Les processus physiques considérés • Les perturbations introduites • Le cas d’étude • Les prévisions d’ensemble • Résultats des ensembles à microphysique perturbée • Conclusions et perspectives

  4. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les sources d’erreur considérées • Conditions initiales et aux limites • AROME, AROME-WMED, ECMWF • Turbulence • Hypothèses de fermeture (DELT, BL89) • La représentation en 1D ou 3D • Physique des nuages • La représentation des processus chauds : évaporation, l’accrétion et l’autoconversion dans le modèle

  5. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les perturbations microphysiques Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + … Dq/dt = … + β[sources/puits mic. ] + … • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.5,1.5] (E1) • β spécifié • β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) • β = 0.1, 1 ou 10 (E3) • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.1,10] (E4)

  6. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse 6-7 Septembre 2010 Les premières 24 heures de l’épisode sont les plus intéressantes car ils sont difficiles à prévoir en terme de positionnement (Vallée du Rhône versus Cévennes) Cadre numérique: Un seul domaine Dx = 2.5 km 06 Sept 12 UTC  07 Sept 12 UTC

  7. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Test à la configuration du modèle : Diag de Taylor Modifications du schéma de turbulence, des conditions initiales et des conditions aux limites. DELT 3D – mauvais quels que soient les fichiers de couplage. BL89 1D/3D – Pas beaucoup de différence en terme de corrélation. Aussi pareil quand on change les fichiers de couplage. DELT 1D – Donne la meilleure corrélation avec les observations pour fichiers de AROME BL89 1D – Donne la meilleure corrélation pour fichiers de ECMWF DELT 3D BL89 1D/3D

  8. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Test à la configuration du modèle : Évolution temporelle AROME et AROME-WMED ECMWF DELT 3D DELT 3D Normalised Rainfall BL89 1D/3D BL89 1D/3D Time

  9. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les perturbations microphysiques Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + … Dq/dt = … + β[sources/puits mic. ] + … • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.5,1.5] (E1) • β spécifié • β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) • β = 0.1, 1 ou 10 (E3) • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.1,10] (E4)

  10. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les ensembles (Méthode E1) AROME ECMWF Simulation de CTRL = DELT 1D (en rouge). Moyen en vert Simulation de CTRL = BL89 1D (en rouge). Moyen en vert (Perturbation méthode E1) (Perturbation méthode E1)

  11. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les ensembles (Méthode E1) AROME ECMWF Normalised Rainfall (Perturbation méthode E1) (Perturbation méthode E1) Time

  12. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les perturbations microphysiques Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + … Dq/dt = … + β[sources/puits mic. ] + … • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.5,1.5] (E1) • β spécifié • β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) • β = 0.1, 1 ou 10 (E3) • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.1,10] (E4)

  13. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les ensembles (Méthode E2) Autoconversion =0.5, Accretion = 0.5, Evaporation = 0.5 Autoconversion =1.5, Accretion = 0.5, Evaporation = 0.5

  14. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les perturbations microphysiques Dq/dt = advection + [sources/puits mic.] + … Dq/dt = … + β[sources/puits mic. ] + … • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.5,1.5] (E1) • β spécifié • β = 0.5, 1 ou 1.5 (E2) • β = 0.1, 1 ou 10 (E3) • β aléatoire (Buizza et al, 1999) • βε [0.1,10] (E4)

  15. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Les ensembles (Méthodes E2 et E3) AROME AROME Simulation de CTRL = DELT 1D (en rouge). Moyen en vert Simulation de CTRL = DELT 1D (en rouge). Moyen en vert (Perturbation méthode E2) (Perturbation méthode E3)

  16. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Conclusions • Configuration DELT 3D est mauvaise à cette résolution (spin-up est trop fort et corrélation est très petite) • Peu de différence entre BL89 1D et 3D quels que soit les fichier de couplage • Fichiers de AROME déclenche la pluie trop tôt mais ils trouvent le pic d’intensité • Fichiers de ECMWF déclenche la pluie à la bonne heure mais ils ne trouvent pas le pic • L’autoconversion ne joue pas un rôle important pour le développement de la pluie dans ce cas • La dispersion varie selon les fichiers de forçage (méthode E1) • Il y a plus de dispersion quand les perturbations couvrent sur une gamme plus large ou sont plus fortes (méthode E3) • Pour un même intervalle, il y a plus de dispersion avec un coefficient aléatoire

  17. Réunion des utilisateurs de MESO-NH 13-14 Octobre 2011, Toulouse Perspectives • Impact des perturbations aléatoires sur un intervalle plus large à partir des fichiers AROME et ECMWF (méthode E4) • Vérifier les résultats antérieurs qui montraient un faible impact des perturbations appliqués aux processus froids • Reproduire les ensembles les plus pertinents sur plusieurs épisodes.

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