Transcript observation et analyses Arome

Etat d’avancement de
la tâche 3 (Opérateurs
d’observation et
vérification)
Olivier Caumont et les
participants à la tâche
2 mars 2012 – Réunion de démarrage de
Ioda-Med
Livrables
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3.A – Lidar water vapour operator (S. Bielli et al.)
Papier publié qui montre un impact positif de l’assimilation Lidar
vapeur d’eau les 12 premières heures de simulations avec
AROME
(Bielli S, Grzeschik M, Richard E, Flamant C, Champollion C, Kiemle C,
Dorninger M, Brousseau P. 2011. Assimilation of water-vapour
airborne lidar observations: Impact study on the COPS precipitation
forecasts. Q. J. R. Meteorol. Soc. 137: 000–000. DOI:10.1002/qj.186)
Tests en cours pour évaluer l’impact de l’assimilation lidar vapeur
d’eau sur les cas COPS avec MesoNH
Besoin de se réunir pour discuter de la meilleure façon d’écrire
l’opérateur pour AROME
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3.B – Wind profiler reflectivity operator (GAME & LA)
Stage de fin d’études d’E. Nawanti (ENIT, Tunisie) en cours de
réalisation (février-mai 2012) au GAME encadré par O.
Caumont, F. Saïd et O. Bousquet :
 Codage de l’opérateur d’observation en cours (à partir des
champs Arome)
 Collecte des données UHF récoltées lors de la campagne
BLLAST
 A venir : comparaisons Cn2 et ε.
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3.C – Dual polarization radar operator (GAME)
Thèse de Clotilde Augros (Météo-France/DSO/CMR)
officieusement démarrée depuis janvier 2012, encadrée par V.
Ducrocq, P. Tabary et O. Caumont :
 Réalisation d’une bibliographie sur les simulateurs d’observations
polarimétriques existants
 Mise à niveau en cours du simulateur de PPI de Méso-NH
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3.D – Radar refractivity operator (GAME)
Opérateur d’observation codé à partir des champs d’Arome (stage
de M2/fin d’études d’Anouck Foray, encadré par O. Caumont,
L. Besson et J. Parent du Châtelet).
Comparaisons entre analyses Arome et observations sur période
> 1 mois :
 données très bruitées → nécessité d’un traitement conséquent.
 opérateur d’observation peu sensible à l’altitude du faisceau
(résultats très similaires dès lors que le faisceau simulé est
compris entre 0 et 60 m d’altitude).
 bonne adéquation entre observations et analyses mais différences
dans les zones de faible densité des stations automatiques (dont
les données sont assimilées) → amélioration potentielle si ces
données sont assimilées.
Publication en cours de finalisation.
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3.D – Radar refractivity operator (illustration 1/2)
Evolution de la réfractivité toutes les 3 heures (radar de Nîmes,
cercle = 40 km) :
Observations radar filtrées
(PPI à 0.6° d’élévation)
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Analyses Arome
3.D – Radar refractivity operator (illustration 2/2)
Evolution de la réfractivité moyenne (observation et analyses Arome)
et l’écart-type moyen (observations et analyses Arome)
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3.F – Lightning observation operators
(J.-P. Pinty & E. Defer)
Lightning data from conventional networks (OD data, 1 flash-1 location):
 Networks covering the whole area: ATDnet (GB), LInet (D), Euclid-Meteorage (F)
and Zeus (GR)
 Data type: Time, Lat/Lon, Current, Polarity and index of data quality
 Data presentation: Flash density (number of flash per hour per km2 or in better
unit), mostly CG are detected and positioned at better than 1 km
 Data first use: 2D maps to plot the electrical activity in some time interval
 MesoNH tool: An automatic projection tool (MesoNH framework) has been
developed to merge lightning data and MesoNH products thru diaprog ® plots
Lightning data from LMA (3D detector):
 Network of limited area (LMA stations): ~ hydrological radar range (Ø=300 km)
 Several hundred of points per flash: All the flashes are «discretized» at high
spatial resolution (~ 100 m): Time, Lat/Lon/Height, …?
 Flash information: IC/CG discrimination, polarity of the charged zones where
flashes propagate, location of flash trigger, useful radar-LMA composites
 Data process: Available LMA tools to customize, experience with LDAR data
 MesoNH tool: The gridpoint coordinates where simulated flashes propagate are
recorded in an external ASCII file for statistical analysis and comparison
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3.E – Operators for the satellite radiances
contaminated by clouds or land surface (GAME)
Deux thèses en cours au GAME depuis l’automne 2010 :
 P. Martinet (encadrée par N. Fourrié & F. Rabier) : Assimilation des
observations IASI en présence de nuages
 A. Vincensini (encadrée par N. Fourrié & F. Rabier) : Assimilation
des observations IASI contaminées par la surface
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3.G – Additional operators for satellite-based
verification (J.-P. Chaboureau)
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Fin