Les dépressions sont des composantes essentielles de la météorologie dans la région méditerranéenne. Elles apportent les précipitations nécessaires aux activités humaines et aux écosystèmes, mais les plus intenses d'entre elles sont aussi à l'origine de lourds dommages et de pertes humaines dans cette région densément peuplée. Prévoir le comportement de ces dépressions est une tâche cruciale mais complexe, et la précision des prévisions peut varier considérablement d'un cas à l'autre. Les causes de cette variabilité demeurent mal comprises, et les travaux antérieurs sur la prévisibilité des dépressions méditerranéennes se sont principalement basés sur l'analyse de cas intenses, qui peuvent ne pas être représentatifs du large éventail de dépressions se produisant dans la région. Cette thèse vise donc à apporter la première évaluation systématique de la prévisibilité des dépressions méditerranéennes.
L'approche systématique nécessite un grand nombre de dépressions et de prévisions pour évaluer la prévisibilité de manière robuste. Les dépressions sont ici d'abord suivies sur la base du tourbillon relatif dans la cinquième génération de la réanalyse (ERA5) du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (CEPMMT), ces données météorologiques offrant une homogénéité sur plusieurs décennies. Les dépressions sont ensuite suivies dans les reprévisions d'ensemble du CEPMMT, qui fournissent des données de prévision sur 20 ans en utilisant un modèle fixe pour toute la période. Au total, 1960 dépressions méditerranéennes sont détectées entre 2001 et 2021, à la fois dans les champs météorologiques de la réanalyse et des reprévisions. Ces dépressions forment un catalogue, au sein duquel la position et l'intensité (pression au cœur de la dépression) sont enrichies d'une métrique qui quantifie la sévérité des dépressions.
La prévisibilité est évaluée dans un premier temps sur les 1960 dépressions méditerranéennes en quantifiant les erreurs sur la position et l'intensité. Les résultats montrent que l'erreur médiane de position augmente à un taux constant de 40 km par jour pendant les 72 premières heures de prévision, puis plus lentement pour des échéances plus longues. En ce qui concerne l'erreur sur l'intensité, le biais atteint -0,5 hPa après 12 heures de prévision, indiquant une légère surestimation de l'intensité par rapport aux données ERA5. Ce biais continue de croître lentement à un taux de -0,1 hPa par jour pour des échéances plus longues. La qualité des prévisions est ensuite comparée entre plusieurs catégories de dépressions. La vitesse de déplacement se révèle être un facteur déterminant de la prévisibilité de la position des dépressions. En particulier, la position des dépressions quasi stationnaires, localisées principalement dans le golfe de Gênes, est bien mieux prévue que dans n'importe quelle autre catégorie. En ce qui concerne l'intensité, les résultats montrent que les dépressions très creusées et sévères, qui se produisent principalement en hiver, sont les plus mal prévues. En définitive, l'évaluation systématique de la prévisibilité présentée dans cette thèse montre des différences significatives entre plusieurs catégories de dépressions. Cette approche pourrait être adaptée à d'autres bassins afin de faciliter l'identification des contextes météorologiques qui affectent la prévisibilité. |
Cyclones are important components of the weather in the Mediterranean region. On the one hand, the precipitation associated with them provides water for human activities and ecosystems. On the other hand, the most intense cyclones are responsible for severe damage and fatalities in the densely populated Mediterranean basin. Predicting the behaviour of these cyclones is crucial but challenging, and the accuracy of forecasts can vary greatly from case to case. The causes of this variability in forecast quality are not yet fully understood, and the previous studies on the predictability of Mediterranean cyclones are mainly based on the analysis of intense cases, which may not be representative of the broad spectrum of cyclones occurring in the region. Therefore, the aim of this thesis is to provide the first systematic evaluation of the predictability of Mediterranean cyclones.
The systematic approach requires a large number of cyclones and forecasts on which the predictability can be evaluated. Cyclones are first tracked on the basis of their relative vorticity in the European Centre for Medium Range Weather Forecasting (ECMWF) fifth generation atmospheric reanalysis (ERA5), which provides homogeneous reference meteorological data over several decades. The same cyclones are then tracked in the ECMWF ensemble reforecasts, which provide forecast data using a fixed model configuration over 20 years. As a result, 1960 Mediterranean cyclones are detected and tracked in both reanalysis and reforecast fields for the period 2001-2021. They form a catalogue in which the track and intensity (central mean sea level pressure) are enriched with a wind severity metric that is adapted to Mediterranean cyclones.
The predictability of the 1960 cyclones is first evaluated by quantifying the errors in cyclone location and intensity. The results show that the median location error grows at a constant rate of 40 km per day for the first 72 h lead time, while it grows more slowly for longer lead times. Regarding the intensity error, the bias reaches -0.5 hPa at 12 h lead time, indicating a slight overestimation of intensity compared to ERA5 data. This bias continues to grow at a slower rate of -0.1 hPa per day for longer lead times. The forecast accuracy is then compared between different categories of cyclones. It is shown that motion speed is a critical factor to consider for the predictability of the cyclone location: the slower the better. In particular, the location of the quasi-stationary cyclones in the Gulf of Genoa is well better predicted than in any other category. In terms of intensity, the results reveal that deep and severe cyclones, which mostly occur during winter, are the least predictable at medium-range. Overall, the first systematic evaluation of predictability presented in this thesis shows significant differences between cyclone categories. This approach could be adapted for other basins to facilitate the identification of meteorological contexts that may affect predictability. |