Les épisodes de fortes précipitations, caractéristiques du climat méditerranéen, souffrent parfois d'importantes erreurs de prévision. Ces erreurs proviennent essentiellement d'incertitudes sur les conditions initiales du modèle ou sur sa représentation des processus physiques. L'impact des incertitudes initiales est classiquement étudié à partir de prévisions d'ensemble. Au cours ce travail, nous avons développé une méthodologie d'ensemble visant à étudier la sensibilité des prévisions à différentes configurations initiales des anomalies dynamiques d'altitude. Ces anomalies sont des zones à fort gradient, susceptibles de constituer des zones d'erreurs privélégiées. Elles sont par ailleurs un précurseur connu des perturbations météorologiques.
La méthodologie proposée repose sur l'advection de la variable conservative associéee aux anomalies d'altitude : le tourbillon potentiel (PV). Le modèle utilisé, MIMOSA, advecte le PV sur un niveau isentrope, sur une grille haute-résolution, permettant de mieux représenter les petites échelles et les zones de gradient tout en contrôlant les grandes échelles grâce à une relaxation vers un PV de contrôle.
L'initialisation d'un modèle à partir d'une distribution tri-dimensionnelle de PV requiert une opération mathématique (inversion du PV) qui retranscrit l'information de PV en une information de vent et température. En préliminaire à l'utilisation de MIMOSA, deux algorithmes d'inversion ont été étudiés: le premier, largement utilisé dans la littérature, est limité par la taille du domaine requis pour l'inversion et restitue des champs qui ne sont pas équilibrés au sens du modèle ; le second algorithme, de conception plus récente, bénéficie d'une formulation sur un domaine global et utilise l'espace des solutions du modèle de prévision pour assurer une solution correctement initialisée.
Différentes configurations d'advection du PV ont fourni un ensemble de conditions initiales au modèle de prévision ARPEGE. Cet ensemble denommé ARPEGE-MIMOSA,a été appliqué à 5 cas réels de fortes précipitations : le premier épisode, ou «catastrophe de Draguignan» sur le Var le 15 juin 2010, est associé à une prévisibilité anormalement faible; les 4 autres cas ont été observés en 2012 durant la campagne HYMEX et ont été utilisés comme un premier échantillon pour évaluer l'apport statistique du système de prévision d'ensemble ARPEGE-MIMOSA.
Le cas du 15 juin 2010 a fait l'objet d'une étude détaillée, qui a notamment confronté l'impact de perturbations d'altitude à celui des perturbations de basses couches. Pour cette situation, il est conclu que les incertitudes des champs d'altitude ont joué un rôle
mineur durant la première phase de l'épisode en raison du manque de couplage entre les anomalies de surface et d'altitude. Le rôle des incertitudes de surface a été examiné au moyen de plusieurs expériences perturbées: des modifications manuelles de la pression au niveau de la mer et du champ d'humidité se sont avérées toutes deux capables d'améliorer la première phase de l'épisode. Cette amélioration a été attribuée au déclenchement d'un système fortement précipitant le long d'une zone frontale. Pour la seconde phase de l'épisode, il a été mis en évidence qu'une modification d'humidité permettait de se rapprocher du scénario observé mais encore de façon insuffisante pour atteindre le niveau de précipitation observé. Une explication alternative a été alors proposée, mettant en jeu l'insuffisance du modèle à reproduire la chrononologie d'une onde d'altitude dans un contexte fortement convectif.
Enfin, une évaluation objective du système de prévision d'ensemble ARPEGE-MIMOSA a été réalisée à partir des 4 cas HYMEX. Les résultats obtenus avec l'ensemble ARPEGE-MIMOSA ont été comparés aux résultats issus de deux systèmes de prévision d'ensemble opérationnels. Cette comparaison a permis de mieux quantifier l'erreur de prévision attribuable à la seule dynamique d'altitude. Il a été mis en évidence une valeur ajoutée du système ARPEGE-MIMOSA pour les fortes précipitations. |
Heavy precipitation events, which are a feature of the Mediterranean climate, may be erroneously forecast. These errors most often originate either from uncertainties related to initial conditions or the representation of physical processes. The impact of various sources of uncertainty is commonly investigated through ensemble prediction. Within this study, an ensemble methodology has been developed aiming to study forecast sensitivity to upper-level dynamical anomalies. These anomalies exhibit strong gradients which are prone to forecast errors and are furthermore precursors of meteorological disturbances.
The proposed methodology is based on the advection of the conservative variable associated to upper-level anomalies: the potential vorticity (PV). The employed model, MIMOSA, performs the PV advection on an isentropic level over a high-resolution grid, which allows a better simulation of the fine-scale structures and gradients, and relaxes the large-scale component towards the analysed PV. MIMOSA PV was implemented into a primitive equation model through a PV-inversion tool. A specific algorithm was chosen, which provides a balanced solution belonging to the model solution subspace.
Different advection model configurations yield a full set of initial conditions for the ARPEGE weather prediction model. The ensemble, so-called ARPEGE-MIMOSA, has been applied to 5 real case studies. The first case, also known as the “Draguignan catastrophe” over the Var region on 15 June 2010 was associated to an enhanced lack of predictability ; 4 other cases were observed in 2012 during the HyMeX field campaign and have been used as a first sample to evaluate the statistical improvement of the ARPEGE-MIMOSA ensemble prediction system.
The case of 15 June 2010 has been thoroughly investigated, addressing in particular the respective role of the upper-level anomalies and the low-level anomalies. For this case, it is concluded that upper-level uncertainties only played a minor role during the first stage of the event, arguing that there is no coupling between surface and upper-level anomalies. The role of surface uncertainties is investigated through a set of perturbed experiments: manual modifications of the sea level pressure and humidity fields are each seen to improve the first stage of the event. This improvement is attributed to the triggering of a precipitating disturbance along a frontal zone. For the second stage of the event, the role of humidity is emphasized, based on a simulation which brings the situation closer to the observed event, but without yielding a correct precipitation pattern. An alternative explanation is given, highlighting model discrepancies on the evolution of an upper-level wave in a highly-diabatic environment.
Finally, an objective evaluation of the ARPEGE-MIMOSA ensemble prediction system from the 4 latter cases has been carried out. Results from ARPEGE-MIMOSA are compared to these from two operational ensemble prediction systems. This comparison led us to a better quantification of the errors related to the upper-level dynamics. It is shown that the ARPEGE-MIMOSA system exhibits some skill for the heavy precipitation thresholds.
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