Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires

La prévision numérique des précipitations intenses souffre encore fréquemment d’incertitudes, même à des échéances inférieures à 6 heures. Nous proposons ici une méthode d’amélioration de ces prévisions, fondée sur une adaptation originale de la technique de sensibilité ensembliste appliquée à un sy...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: François Bouttier, Marc Mandement
Format: Article
Language:English
Published: Taylor & Francis Group 2024-12-01
Series:LHB Hydroscience Journal
Subjects:
Online Access:https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/27678490.2024.2325698
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
_version_ 1846107142462898176
author François Bouttier
Marc Mandement
author_facet François Bouttier
Marc Mandement
author_sort François Bouttier
collection DOAJ
description La prévision numérique des précipitations intenses souffre encore fréquemment d’incertitudes, même à des échéances inférieures à 6 heures. Nous proposons ici une méthode d’amélioration de ces prévisions, fondée sur une adaptation originale de la technique de sensibilité ensembliste appliquée à un système de prévision météorologique opérationnel (PE AROME de Météo-France). Cela inclut un diagnostic automatique des sources d’erreurs lors d’épisodes convectifs méditerranéens quasi-stationnaires. Sur des situations catastrophiques passées, nous mettons en évidence le rôle de différents paramètres atmosphériques peu prévisibles, en amont des flux en basse troposphère et quelques heures avant le déclenchement des pluies les plus intenses. Cela corrobore des travaux précédents : les paramètres incriminés sont notamment le vent, la température et l’humidité de basses couches sur la Méditerranée. L’apport de notre méthode est l’identification en temps réel de ces sensibilités, qui dépendent beaucoup du cas considéré. Nous testons ensuite la faisabilité d’une repondération bayésienne des membres des prévisions d’ensemble à l’aide des observations les plus récentes, qui dans une mise en oeuvre temps réel permettrait de sélectionner les scénarios météorologiques les plus probables afin d’améliorer la pertinence des alertes de pluie/inondation à courte échéance.
format Article
id doaj-art-7efa7c4a17ac4193a3c49279e06a3e8d
institution Kabale University
issn 2767-8490
language English
publishDate 2024-12-01
publisher Taylor & Francis Group
record_format Article
series LHB Hydroscience Journal
spelling doaj-art-7efa7c4a17ac4193a3c49279e06a3e8d2024-12-26T22:35:52ZengTaylor & Francis GroupLHB Hydroscience Journal2767-84902024-12-01110110.1080/27678490.2024.2325698Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnairesFrançois Bouttier0Marc Mandement1CNRM, Université de Toulouse, Météo-France, CNRS, Toulouse, FranceCNRM, Université de Toulouse, Météo-France, CNRS, Toulouse, FranceLa prévision numérique des précipitations intenses souffre encore fréquemment d’incertitudes, même à des échéances inférieures à 6 heures. Nous proposons ici une méthode d’amélioration de ces prévisions, fondée sur une adaptation originale de la technique de sensibilité ensembliste appliquée à un système de prévision météorologique opérationnel (PE AROME de Météo-France). Cela inclut un diagnostic automatique des sources d’erreurs lors d’épisodes convectifs méditerranéens quasi-stationnaires. Sur des situations catastrophiques passées, nous mettons en évidence le rôle de différents paramètres atmosphériques peu prévisibles, en amont des flux en basse troposphère et quelques heures avant le déclenchement des pluies les plus intenses. Cela corrobore des travaux précédents : les paramètres incriminés sont notamment le vent, la température et l’humidité de basses couches sur la Méditerranée. L’apport de notre méthode est l’identification en temps réel de ces sensibilités, qui dépendent beaucoup du cas considéré. Nous testons ensuite la faisabilité d’une repondération bayésienne des membres des prévisions d’ensemble à l’aide des observations les plus récentes, qui dans une mise en oeuvre temps réel permettrait de sélectionner les scénarios météorologiques les plus probables afin d’améliorer la pertinence des alertes de pluie/inondation à courte échéance.https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/27678490.2024.2325698modélisation numérique de l’atmosphèreprévision d’ensemblemodèle AROMEpluies intensesépisodes convectifs méditerranéensatmospheric numerical modelling
spellingShingle François Bouttier
Marc Mandement
Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires
LHB Hydroscience Journal
modélisation numérique de l’atmosphère
prévision d’ensemble
modèle AROME
pluies intenses
épisodes convectifs méditerranéens
atmospheric numerical modelling
title Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires
title_full Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires
title_fullStr Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires
title_full_unstemmed Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires
title_short Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires
title_sort vers une anticipation a 1 6h des risques de pluies intenses quasi stationnaires
topic modélisation numérique de l’atmosphère
prévision d’ensemble
modèle AROME
pluies intenses
épisodes convectifs méditerranéens
atmospheric numerical modelling
url https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/27678490.2024.2325698
work_keys_str_mv AT francoisbouttier versuneanticipationa16hdesrisquesdepluiesintensesquasistationnaires
AT marcmandement versuneanticipationa16hdesrisquesdepluiesintensesquasistationnaires