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...
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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Taylor & Francis Group
2024-12-01
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| Series: | LHB Hydroscience Journal |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/27678490.2024.2325698 |
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|---|---|
| author | François Bouttier Marc Mandement |
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| 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 |
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| 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 |
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