Stage de 2ème année d'école d'ingénieur

Apport des courants PREVIMER pour la prévision de dérive en Méditerranée

CNRM-GAME

Alexis Tantetpromotion 2012

alexis.tantet@centrale-marseille.fr

du 30/05/2011 au 11/08/2012

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Remerciements

J'aimerais tout d'abord remercier chaleureusement Monsieur Christian Kharif qui m'a beaucoup aidé dans mes recherches de stage, qui m'a permis de trouver celui-ci et qui continue de me soutenir dans mon projet professionnel.

Je souhaite également remercier Monsieur Joël Poitevin qui a fait preuve de la plus grande promptitude pour répondre à ma demande de stage et qui m'a spontanément accordé son suivi pour mes futures démarches de recherche de thèse.

Je tiens à remercier tout particulièrement Monsieur Pierre Daniel, mon tuteur de stage, qui m'a accompagné tout le long de la mission qu'il m'avait confiée et qui a toujours répondu présent lorsque j'avais besoin de son aide et de ses conseils.

Je voudrais enfin témoigner toute ma reconnaissance aux équipes de la prévision marine et du CNRM avec qui j'ai eu des discussions des plus enrichissantes et qui m'ont permis de développer ma culture du monde de la météorologie et de la climatologie et de préciser mon projet professionnel.

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Résumé

Mon stage s'est déroulé au sein de Météo-France à la météopole de Toulouse pour le CNRM-GAME durant deux mois et demi. Météo-France est l'établissement public en charge de la surveillance de notre milieu naturel et de la prévention pour la sécurité des personnes et des biens et pour la défense. La division marine et océanographique de Météo-France est en charge de la partie océanographique de la mission de recherche et de développement de Météo-France. Le CNRM-GAME est une unité de recherche associée, constituée du CNRS et de Météo-France, qui regroupe les activités scientifiques du Centre National de Recherches Scientifiques (CNRM). La météopole de Toulouse est le cœur scientifique de Météo-France où les principales actions de prévision, de production et de recherche sont menées.

La division marine et océanographique s'occupe notamment de veiller à ce que les modèles océanographiques qu'elle développe soient toujours à jour et des plus performants. L'objectif de ma mission était d'évaluer l'amélioration possible apportée à son modèle de dérive en mer (MOTHY) par l'utilisation de courants calculés par un modèle externe de haute résolution (PREVIMER) en Méditerranée occidentale. Ce modèle de dérive est utilisé plus de 600 fois par an pour prévoir la dérive de nappes d'hydrocarbure ou d'objets flottants induites par les courants marins et le vent (et fait partie des projets de la division marine et océanographique de Météo-France). Pour mener à bien cette étude, j'ai dû me familiariser avec le modèle de dérive et ses équations et avec divers outils scientifiques (programmation, représentation graphique). J'ai procédé à une étude à la fois statistique et de cas en comparant les simulations de la nouvelle configuration du modèle de dérive à celles du modèle utilisé de façon opérationnelle et aux observations fournies par une campagne de mesure de 2007. Les résultats obtenus se sont révélés décevants, l'erreur de position finale des simulations de dérive étant généralement plus grande lorsque les courants PREVIMER sont utilisés. Il n'y a donc pas d'intérêt à utiliser ces courants haute résolution pour le moment. Ces résultats ont été présentés aux scientifiques intéressés lors d'une visioconférence, durant laquelle des perspectives pour tenter d'améliorer l'intégration des courants haute résolution dans le modèle de dérive ont été soulevées. Ces changements envisagés concernent aussi bien le modèle externe des courants haute résolution que la configuration du modèle de dérive. Durant la fin de mon stage, j'ai pu commencer à travailler sur ces idées, mais celles-ci ne se sont pas révélées fructueuses.

En dehors de cette mission, j'ai beaucoup appris sur les métiers de la météorologie et de la climatologie en discutant avec les scientifiques de la division où j'ai travaillé ainsi qu'avec les chercheurs du CNRM. Je distingue maintenant avec plus de précision la limite entre le développement d'outils opérationnels et la recherche scientifique. De plus, j'ai acquis une vision plus compréhensive des différents métiers relatifs au climat. J'ai pu ainsi préciser mon projet professionnel et envisager de continuer mes études par une thèse avec plus de certitudes.

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Mots-clés

Bathymétrie, bathymetry : mesure de la profondeur de l'océan (topographie du sol de la mer)

Couche d'Ekman, Ekman layer : couche limite associée aux frottements du vent sur la surface libre de l'océan. En théorie, en-dessous de cette couche, l'énergie cinétique transférée de l'atmosphère à l'océan a été entièrement diffusée. Elle atteint une profondeur autour de 30 m. Courants basse-fréquence, low frequency currents : courants dont la période temporelle est élevée (de plusieurs jours, plusieurs mois, voir permanents). Ils sont en grande partie générés par des différences de composition de l'eau (principalement de concentration en sels) et de température. C'est la circulation thermohaline.

Forçage, forcing : valeur imposée de manière statique à une variable d'un modèle. Celle-ci n'est pas calculée par les équations du modèle, mais est issue d'un autre modèle, d'observations , d'analyses ou de prévisions. Par exemple on peut utiliser le vent issu d'un modèle atmosphérique comme forçage atmosphérique d'un modèle océanique.

Géophysique, geophysics : science de la Terre qui concerne l'étude des caractéristiques physiques de la Terre. Exemple : océanographie, météorologie, climatologie, mais aussi sismologie, géodynamique, etc.

MOTHY (Modèle Océanique de Transport d'HYdrocarbures) : modèle de dérive en mer développé par Météo-France.

Opérationnel, operational : qui est prêt à être mis en activité, a être appliqué. La météorologie (l'océanographie) opérationnelle utilise des modèles validés pour prévoir le temps (l'état de la mer).

PREVIMER : système pré-opérationnel de prévision côtière à court-terme ; courants du modèle MARS-3D issus de ce système.

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Table des matières

INTRODUCTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1. MÉTÉO-FRANCE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.1. Présentation de l'entreprise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

a) Bref historique b) La mission de Météo-France c) Organisation d) Emploi e) Activité commerciale f) Budget 2009 g) Implantation au Météopole

1.2. Contexte et sujet de la mission . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 a) Le Centre National de Recherches Météorologiques b) La division marine et océanographique de Météo-France c) Sujet de la mission

2. EXPOSÉ DE LA MISSION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1. Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2. Domaine d'étude et ensemble des données utilisées . . . . . . . . 19

a) Le bassin Nord-Ouest Méditerranéen b) Les observations de l'expérimentation MERSEA c) Les courants basse-fréquence, la bathymétrie et le vent d) Le modèle MOTHY

2.3. Méthodologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 a) Protocole expérimental b) Post-traitement

2.4. Résultats . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 a) Étude globale b) Étude locale c) Illustration des résultats

2.5. Conclusion et perspectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

CONCLUSION GÉNÉRALE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

BIBLIOGRAPHIE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

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INTRODUCTION

Mon stage de deuxième année à l’École Centrale Marseille (ECM) s'est déroulé pendant deux mois et demi (du 30 mai et 11 août 2011) à Météo-France à Toulouse, sous la tutelle du Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM-GAME).

Ce choix de travailler dans le secteur de la météorologie, dans un environnement en partie consacré à la recherche a été motivé par ma volonté de travailler dans le domaine de la recherche atmosphérique ou océanographique. La résolution d'effectuer un stage au sein du premier organisme français de météorologie, pour le centre de recherche associé s'est donc imposée à moi. Je me suis donné plusieurs objectifs durant ce stage. Tout d'abord, je voulais effectuer une mission me permettant d'apprécier ce qu'est le travail en météorologie. Ensuite, je voulais être plongé dans un environnement me permettant d'échanger avec les ingénieurs et chercheurs en météorologie et climatologie pour découvrir plus en profondeur leur métier et pour mieux préciser mon projet professionnel. En accord avec ce dernier point, je voulais également enrichir mes contacts avec le monde de la météorologie notamment dans l'optique du futur stage de troisième année et d'un éventuel doctorat.

Mon stage s'est déroulé à la division marine et océanographique de Météo-France. Celle-ci est consacrée à la recherche et au développement en océanographie dans un but opérationnel. L'un de ses produits est un modèle de dérive en mer, MOTHY, dont ma mission a été d'évaluer l'amélioration possible apportée au modèle par l'utilisation de données en entrée (courants basse-fréquence) issues d'un autre système océanographique.

Pour comprendre dans quel contexte j'ai effectué cette mission, je commencerai par présenter l'établissement Météo-France et son unité de recherche associée, le CNRM, au sein desquels elle s'est déroulée. J'exposerai ensuite la mission effectuée et ses résultats.

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1. MÉTÉO-FRANCE

1.1. Présentation de l’entreprise

Météo-France est un établissement public de l’État à caractère administratif. Cet établissement, doté de la personnalité civile et de l'autonomie financière, est placé sous la tutelle du ministre chargé des transports [1]. Son domaine d'intervention s'étend de la connaissance des climats passés à la prévision du temps et de l'évolution du climat de la Terre. Météo-France couvre à la fois les secteurs de la recherche, de la prévision opérationnelle et de la prévention, ainsi que du commercial et du conseil. Ses activités sont en forte collaboration avec le public et les acteurs concernés : prévoir le temps avec précision, mesurer les impacts du changement climatique, accompagner les décisions des entreprises météo-sensibles, assister la navigation aérienne, alerter sur les risques de feux de forêts, suivre les nappes de pollution marine, mesurer la qualité de l’air, les risques d'inondations.

a) Bref historique

– 1855 : Création du service météorologique à l'Observatoire de Paris destiné à avertir les marins de l'arrivée des tempêtes

– 1878 : Le service météorologique quitte l'Observatoire de Paris et devient le Bureau Central Météorologique (BCM)

– 1920 : L’Office National Météorologique (ONM) succède au BCM et regroupe, à partir de 1921, les services météorologiques aéronautique et militaire

– 1945 : La direction de la Météorologie nationale succède à l'ONM.– 1982 : L’École Nationale de Météorologie (ENM) et le Centre National de Recherches

Météorologiques sont transférés à Toulouse.– 1993 : La direction de la Météorologie nationale devient, sous le nom de Météo-France,

un établissement public administratif afin de faciliter la commercialisation de l'information météorologique destinée aux particuliers et aux entreprises.

b) La mission de Météo-France

La mission attribuée par l’État à Météo-France est vaste et ses responsabilités nombreuses. Ainsi, L'établissement a pour mission de surveiller l'atmosphère, l'océan superficiel et le manteau neigeux, d'en prévoir les évolutions et de diffuser les informations correspondantes. Il exerce les attributions de l'état en matière de sécurité météorologique des personnes et des biens. À ce titre, il assure la prévention des risques majeurs et de la sûreté nucléaire. Il exerce ainsi un rôle d'expertise auprès des services chargés de la sécurité civile en métropole et outre-mer. Il doit également satisfaire les besoins du ministre de la défense [1].Météo-France est donc chargé :

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– d'assurer la gestion et la maintenance du réseau d'observations météorologiques et d'en garantir la qualité météorologique

– de coordonner et d'harmoniser avec la sienne l'observation météorologique effectuée par d'autres organismes publics

– de conserver la mémoire du climat

L'établissement doit également :– participer par ses activités de recherche et de développement à l'amélioration de

l'observation, de la connaissance de l'atmosphère et de ses interactions avec les milieux naturels, les activités humaines et le climat dans le cadre national et dans celui des programmes internationaux

– représenter la France au sein de l'Organisation Météorologique Mondiale (OMM) et de toute organisation internationale ou européenne dans le domaine de la météorologie

– satisfaire les besoins en assistance météorologique nécessaires en aéronautique– contribuer au développement économique et à l'amélioration de la qualité de vie en

répondant aux besoins d'information des différents secteurs d'activité– former des personnels civils et militaires spécialistes en météorologie– contribuer à la mise en œuvre de la coopération technique en matière météorologique.

c) Organisation

Son champ d'activité et de responsabilité étant très vaste, Météo-France s'est organisé autour de cinq grandes directions centrales porteuses des principales missions et thématiques de l’établissement et d’un réseau territorial à même de décliner les grandes orientations et d’assurer la prise en compte de la dimension locale. Ces directions sont (voir bas de l'organigramme) :

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• La direction en charge de l’observation et des systèmes d’information (Direction Technique)

C’est le premier maillon de la chaîne d’activité de l’établissement, car l'observation et les systèmes d'information sont de première utilité pour tout travail de météorologie. Cette entité a notamment la responsabilité du bon fonctionnement du centre de calcul et de son supercalculateur.

• La direction en charge de la prévision et de la climatologie (Direction de la Production)

Elle assure l’exploitation des informations collectées et la mise en œuvre opérationnelle des modèles et des bases de données qui irriguent la prévision et les analyses climatiques. Cette entité est également responsable du bon fonctionnement et de l’homogénéité de l’ensemble des systèmes de production de Météo-France (fabrication de produits à partir des données météorologiques).

• La direction chargée du commerce

Elle a pour responsabilité de conduire les activités de Météo-France situées en dehors du champ de ses missions régaliennes.

• Le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM)

Il coordonne la politique de recherche et regroupe les équipes de recherche qui irriguent les activités opérationnelles de l’établissement.

• L’École Nationale de la Météorologie (ENM)

C'est l’établissement d’enseignement supérieur qui, au sein de Météo-France, assure tant la formation initiale des personnels techniques que leur formation professionnelle. L'ENM a rejoint les écoles de l'INP Toulouse et organise une formation M2R OASC (Océan Atmosphère et Surfaces Continentales) avec l'université Paul Sabatier.

Par ailleurs, Météo-France dispose d’un réseau d’implantations territoriales sur l’ensemble du territoire national, rassemblées au sein de onze directions inter-régionales, 7 pour la métropole (nord, ouest, sud-ouest, sud-est, centre-est, nord-est, Île de France-Centre), 4 pour l’outre-mer (Antilles-Guyane, Réunion, Nouvelle Calédonie, Polynésie française). Ces directions assurent les missions de Météo-France dans le cadre général de l’animation réalisée par les directions centrales. Elles combinent des activités de prévision, d’appui à la puissance publique, de mise en œuvre des réseaux d’observation… Elles sont coordonnées au plan national par une structure légère rattachée à la direction générale.

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Enfin, l’établissement dispose d'une direction composée : – du secrétariat général– de la direction des ressources humaines – de la direction en charge des missions institutionnelles qui joue un rôle d’interface avec

les donneurs d’ordre public– de la direction de la stratégie – de la direction de la qualité.

Il ne faut pas oublier son conseil d'administration, ainsi que le Conseil Supérieur de la Météorologie, qui est l'organe de concertation au niveau national, entre la direction de Météo-France et ses interlocuteurs ou utilisateurs publics ou privés. Celui-ci est chargé d'évaluer les services fournis par Météo-France, de formuler des vœux et recommandations, de proposer des moyens à mettre en œuvre pour répondre aux besoins nouveaux, d’émettre des propositions relatives aux financements et de suivre l'évolution des actions menées.

d) L'emploi

Météo-France emploie 3614 individus dont 26,7 % de femmes et 88 % d'ingénieurs et de techniciens. A la direction, on trouve trois femmes sur douze. Météo-France réunis un personnel aux qualifications variées : prévisionnistes, climatologues, observateurs, chercheurs, informaticiens, ainsi que managers, commerciales ou enseignants.

e) Activité commerciale

Les activités commerciales de Météo-France ont vocation à répondre aux attentes en prestations météorologiques et climatologiques des grands secteurs de l’économie, sur un marché concurrentiel organisé en deux grands domaines, le grand public et le secteur professionnel. Son activité est également soutenue par cinq filiales et doit faire face à une concurrence grandissante.

• Prestations pour le grand public

Météo-France propose au grand public des supports d’information diversifiés et met à disposition plusieurs services de renseignement météo 24h/24 sur les téléphones fixes ou mobiles, Internet et la télévision.

• Prestations pour les professionnels

Météo-France fournit aux professionnels des produits de climatologie, de prévision et d'alerte ainsi que des prestations d'assistance ou d'études. Ces produits et services ont pour vocation d'être adaptés aux différents enjeux de l'ensemble des secteurs de l'économie. L'accent est plus particulièrement mis sur les domaines les plus sensibles aux conditions météorologiques et concernés par les nouvelles exigences en matière de développement durable. N'oublions pas le

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secteur des médias, pour lesquels l'information météorologique constitue un fort enjeu commercial. Les principaux secteurs concernés sont donc :

Le secteur de l'énergie

Météo-France fournit des études et prévisions permettant aux distributeurs d'énergie de gérer leur capacité de production et de prévoir le rendement de leurs installations en électricité, gaz, énergie éolienne et photovoltaïque.

L'agriculture

Météo-France offre des produits agro-météo diversifiés pour aider les acteurs du monde agricole à organiser leurs activités : planifier les traitements phytosanitaires et le temps d'irrigation, organiser les récoltes, prévoir les rendements, prévenir du risque de foudre, mené des études climatologiques et à mieux maîtriser leurs coûts.

Les collectivités locales

L'information météo aide les communes dans la gestion de leurs activités quotidiennes et leur permet d'optimiser leur budget de fonctionnement et d'agir au bon moment : ajuster le chauffage des bâtiments, saler les routes en hiver, arroser les jardins publics. Météo-France apporte également des diagnostiques climats aux collectivités qui se préoccupent de l'impact du changement climatique sur les populations, l'urbanisation et les transports.

Le secteur du BTP

Météo-France commercialise une gamme de produits et de services pour la prévision ainsi que des études, aux PME et grands groupes, leur permettant une meilleure planification en rapport aux températures, précipitations et alertes de vents violents.

Le secteur des transports

Météo-France vend des services aux exploitants routiers qui souhaitent planifier au mieux les travaux et les interventions de leurs équipes.

Le sport

Météo-France Sports accompagne les organisateurs de grandes compétitions sportives, les fédérations sportives nationales et internationales, ainsi que les écuries et leurs équipementiers. Météo-France Sports leurs apporte une expertise météo spécifique pour renforcer la sécurité des participants et du public, maîtriser le déroulement des épreuves, y compris face aux impératifs médiatiques. Les prévisionnistes de Météo-France Sports accompagnent aussi de façon personnalisée les champions et leurs équipes dans leurs choix stratégiques (voile, sport automobile, sports de montagne...).

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Les médias

Météo-France développe et commercialise des productions pour les journaux, radios, télévisions et sites internet et offre ainsi une gamme de services diversifiée: carte météo, bulletins audio et vidéo et assistance de prévisionnistes.

La marine

Les professionnels de la mer disposent aujourd’hui d’outils et de services de prévision intégrant les nouvelles technologies de communication et de traitement de l’information. Météo-France propose également sont produit informatique « Navimail » aux plaisanciers, écoles de voile, flottes de pêche...

• Les filiales

Météo-France est composée de cinq filiales à vocation commerciale, couvrant des domaines d'activité distincts, mais complémentaires de son cœur de métier et en collaboration avec plusieurs partenaires :

Météorage

Co-entreprise Météo-France (65 %) et Vaïsala Finlande (35 %) pour la détection des orages. Elle est membre d'Euclid qui regroupe les réseaux foudre européens. Elle sert également le marché mondial.

Météo-France International (MFI)

Co-entreprise Météo-France (65 %) et de Egisavia, propose des solutions pour renouveler et moderniser les services météorologiques nationaux.

PREDICT Services

Co-entreprise Météo-France, BRL et Infoterra France du groupe EADS, propose aux collectivités et aux entreprises un service d'aide à la décision en matière de gestion du risque d'inondation.

METNEXT

Créée par Météo-France et NYSE Euronext, elle est composée deux branches. METNEXT Corporate Solutions, pour la prévision de l'impact météorologique sur l'activité des entreprises. METNEXT Finance & Insurance, qui aide les acteurs de l'assurance, de la réassurance, du courtage et de la finance à créer et structurer des couvertures météorologiques indicielles.

Météo-France Régie

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Filiale 100 % Météo-France qui assure pour son compte la gestion des espaces publicitaires du site internet www.meteofrance.fr.

• Situation économique

Ainsi, Météo-France n'est pas uniquement un établissement destiné au service public, mais également un acteur commercial. Il doit donc faire face à la concurrence et respecter les règles imposées notamment par l'Autorité de la concurrence. Le marché Météo-France, avec un chiffre d'affaire de 40 M€ (recettes commerciales), détient 70% de parts de marché des services météo dans l'Hexagone. On assiste toutefois à l'émergence de concurrents. Son principal concurrent en France est Météo Consult (Le Figaro), qui est le premier bureau européen d'études météorologiques opérationnelles privé et qui monte en puissance notamment dans les médias (avec sa chaîne Météo). D'autres petites sociétés lui font concurrence dans des domaines très pointus (Agate par exemple). Météo-France doit également faire face aux grands groupes étrangers : Météo Group (filiale de Associated Press) ou bien WSI (USA).

La crise économique qui affecte l'économie mondiale depuis 2008 a eu des répercussions sur l'ensemble des secteurs professionnels clients de Météo-France [2]. La baisse d'activité dans le BTP, par exemple, a entraîné une réduction mécanique des achats de services météorologiques. Dans d'autres secteurs, la crise a incité à une gestion prudente conduisant à une érosion du marché des prestations météorologiques et à un ralentissement de la progression des recettes de l'établissement dans ce domaine.En 2009, Météo-France a poursuivi son développement commercial. Au total, on observe un tassement de 2.5 % des recettes commerciales en comparaison de l'année 2008.

f) Budget 2009

334,21 M€ répartis ainsi :– Subventions de l’État : 55,15 %– Redevances aéronautiques : 24,90 %– Recettes commerciales : 11,96 %– Autres recettes : 7,99 %

g) Implantation à la Météopole

Si la région parisienne regroupe les services de la direction générale de Météo-France, ses organes scientifiques, techniques et opérationnels ont été transférés à la Météopole de Toulouse à partir de 1982. Elle regroupe les services de recherche, de développement, de prévision, de climatologie, de production ainsi que d'observation et d'information. Soit environ 1000 collaborateurs. On y trouve ainsi :

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– la Direction de la Production, composée de la direction de la prévision (DP), de la climatologie (DC) et des services

– la Division de la Prévision générale, marine et océanographique, aéronautique. Elle gère également les grands comptes internationaux (EDF par exemple) et Compas (qui s'occupe de la comparaison et de l'adaptation statistique des modèles)

– la Division Technique, composée de la DSI pour les systèmes d'Information et de la DSO pour les systèmes d'Observation

– un Département Qualité, propre aux différentes divisions– le Centre National de Recherches Météorologiques– l’École Nationale de Météorologie

En outre, elle héberge des partenaires œuvrant dans les domaines la prévision opérationnelle, de la recherche et de la défense, pour encourager et faciliter la collaboration. Y sont présents le Centre Interarmées de Soutien Météorologique aux Forces (CISMF), le Service Central d’Hydrométéorologie et d’Appui à la Prévision des Inondations (Schapi) et le Centre Européen de Recherche et Formation Avancées en Calcul Scientifique (Cerfacs).

1.2. Contexte et sujet de la mission

Ma mission s'est déroulée au sein la division marine et océanographique de Météo-France sur son modèle de dérive, sous la tutelle du CNRM-GAME. C'est un exemple de coopération entre le service de recherche de Météo-France et sa division de prévision opérationnelle. L'équipe GMGEC/MEMO du CNRM-GAME, qui s'occupe des interactions océan-atmosphère, est intéressée par le comportement du modèle de dérive. Celui-ci utilise en effet des courants à la surface de l'océan qui sont directement dépendants des flux océan-atmosphère. Pour mieux comprendre l'environnement dans lequel s'inscrit mon étude et les enjeux auxquels elle doit répondre, je présente ici plus amplement le CNRM et la division marine et océanographique où j'ai travaillé, avant d'exposer le sujet de ma mission.

a) Le Centre National de Recherches Météorologiques (CNRM)

Le laboratoire CNRM-GAME est une unité de recherche associée, constituée du CNRS et de Météo-France. Il regroupe les activités de recherche menées par les sites toulousains et grenoblois du CNRM. Le CNRM est le service de recherche de Météo-France, il répond à la mission de recherche que doit satisfaire le service météorologique national. À ce titre, il assure l'essentiel des activités de recherche de Météo-France et coordonne l'ensemble des actions de recherche et développement conduites au sein de Météo-France. Sa mission réside principalement dans l'amélioration :

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– de la connaissance de l’atmosphère et de ses interfaces (sol, végétation, manteau neigeux, océan) afin de mieux comprendre les processus qui régissent leur évolution

– des modèles de simulation de l’atmosphère : prévision du temps et des phénomènes dangereux, évolution du climat, prévisions saisonnières, pollution, risque d’avalanches, crues…

En conséquence, de nombreux objectifs du CNRM sont pilotés par les missions opérationnelles de Météo France, ce qui induit une coopération très étroite avec les équipes de production de l’Établissement et permet de hiérarchiser les projets de recherche. Les priorités vont en premier lieux aux besoins relatifs à la protection des personnes et des biens. Le développement du modèle MOTHY sur lequel j'ai travaillé en fait partie.

Le CNRM est divisé en plusieurs groupes de recherche, eux-même divisés en différentes équipes constituées de chercheurs permanents, de postdoctorats, de doctorants, d'ingénieurs, de techniciens et de quelques stagiaires. Pour une plus grande réactivité et un meilleur contrôle de la recherche au CNRM, chaque groupe a à sa tête un directeur et chaque équipe un chef d'équipe. Cette structure en équipes travaillant sur des thématiques transversales et sa position au sein de Météo-France lui confère une plus forte puissance en termes de moyens et une plus grande réactivité par rapport aux programmes des projets européens, de l'ANR (Agence Nationale de la Recherche) et par rapport à la demande sociétale [3]. Par exemple, les équipes du CNRM disposent du supercalculateur de Météo-France, essentiel pour utiliser les modèles climatiques, et chaque équipe contribue au développement et à l'amélioration de ces modèles qui sont maintenant trop complexes pour être développés par de plus petites structures, seules. Cette configuration lui confère également une plus grande visibilité au niveau européen et international, atout considérable dans le monde de la recherche et spécialement en météorologie et climatologie où le champ d'étude est très vaste et les moyens requis importants. Le CNRM travaille ainsi en étroite collaboration avec des laboratoires et universités français et internationaux. Il participe aux travaux du Groupe d'expertes Intergouvernemental sur l’Évolution du Climat (GIEC), aux programmes de l'Organisation Météorologique Mondiale, et bien d'autres.

Le CNRM reçoit principalement des financements réguliers de Météo-France et du CNRS ainsi que des financements irréguliers obtenus dans le cadre de projets nationaux, européens et internationaux ou de doctorats.

Dans son rapport de 2008 [3], l'AERES a souligné l'excellence scientifique du CNRM-GAME.

b) La division marine et océanographique de Météo-France

C'est au sein de cette équipe de Météo-France que j'ai effectué mon étude. Elle répond à la partie océanographique de la mission de recherche et de développement que doit remplir Météo-France. Ainsi, son personnel est chargé de développer les outils et les modèles opérationnels exploités par les prévisionnistes pour garantir la sécurité des personnes et des biens et pour la défense. Il est important d'insister sur le fait que leur travail est dédié à l'opérationnel.

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Ainsi, s'ils n'ont pas une obligation de résultats, tous les moyens actuels doivent être mis en œuvre pour obtenir les modèles les plus performants possibles. En effet, les sciences géophysiques étant éminemment incertaines, il est impossible de garantir à 100 % un résultat, mais des travaux de recherches sont faits qui doivent être utilisés aux mieux.

Cette division reçoit principalement des financements de Météo-France, mais également d'autres établissements tels que le CNES, dans le cadre de projets scientifiques.Ses principales thématiques sont les modèles de dérive en mer, de vagues et de surcote, la télédétection et l'assimilation de données dans les modèles et le développement d'outils informatiques utilisés par les prévisionnistes. Elle est composée d'une quarantaine d'employés, principalement des ingénieurs et des techniciens formés et employés en tant que fonctionnaires par Météo-France, mais également d'un chercheur du CNRM et d'un militaire. En plus des développeurs et chercheurs, plusieurs prévisionnistes sont répartis à sept par postes sur quatre postes demandant une présence 24h/24h.

Ma mission s'inscrit dans une démarche de développement et d'amélioration du modèle de dérive en mer, le modèle MOTHY.

c) Sujet de la mission

• La prévision de dérive en mer

Dans le cadre de l'Instruction du 4 mars 2002 [4] relative à la lutte contre la pollution du milieu marin, applicable en métropole et dans les départements d'outre-mer, Météo-France est chargé de mettre en œuvre, en relation avec le CEDRE (Centre de Documentation, de Recherche et d'Expérimentations sur les pollutions accidentelles des eaux), des prévisions de dérive de polluants et de fournir l'expertise humaine nécessaire à leur interprétation.

Le modèle MOTHY (Modèle Océanique de Transport d'HYdrocarbures) est un modèle de dérive en mer développé par Météo-France. Il est utilisé pour assister les autorités responsables de la lutte contre les pollutions marines accidentelles et les opérations de recherche et de sauvetage. Il est utilisé plus de 600 fois par an pour des cas réels de dérives de nappe de pétroles et d'objets flottants (canot de sauvetage, container, baleine...).

C'est un modèle double, constitué d'un modèle d'océan, développé pour représenter le mieux possible le courant de surface, et d'un modèle de nappe ou d'objet pour calculer leur dérive induite par les courants et vents. Il fonctionne dans le monde entier, et peut être mis en œuvre immédiatement, 24h/24h, par les prévisionnistes de la division marine et océanographique de Météo-France.

• Configuration opérationnelle actuelle du modèle

En Méditerranée, les prévisions de dérive sont actuellement réalisées en combinant le calcul de la réponse rapide des couches de surface de la mer au forçage par le vent (faite par MOTHY) et les courants basse-fréquence (non résolus par MOTHY par souci de rapidité)

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calculés par les modèles d'océanographie opérationnelle MERCATOR ou MFS avec des résolutions n'allant pas en-dessous de 5 miles marins (les nouvelles versions le peuvent).

• Nouvelles perspectives apportées par les courants du système PREVIMER

Le système PREVIMER, qui fournit des prévisions à 4 jours de l'environnement côtier sur les trois façades métropolitaines offre de nouvelles perspectives. Il permet en effet d'accéder à des échelles spatiales plus fines (1 mile marin, ou 1' de degré plus précisément). Il doit donc permettre de représenter des structures turbulentes plus petites (et ainsi être plus fidèle aux courants réels), mais aussi plus difficiles à calculer précisément (et donc sources d'erreurs).

• Objet de l'étude

L'objectif de l'étude est d'une part de développer une configuration du modèle MOTHY qui intègre les courants produits par PREVIMER et d'autre part d'évaluer l'apport de cette nouvelle configuration par rapport à celles utilisées actuellement opérationnellement (avec les courants MERCATOR ou climatologiques). On s'aidera de la précédente étude d'amélioration du mode d'utilisation des courants MERCATOR dans le modèle MOTHY [5], à la fois pour la comparaison des résultats et pour la méthodologie de la modélisation. Pour cela, on s'appuiera sur une expérimentation du projet MERSEA (Marine Environment and Security for the European Area) supporté par la commission européenne. C'est une opération de largage de bouées flottantes menée en Méditerranée en 2007 qui offre un jeu de données unique déjà utilisé pour améliorer le mode d'utilisation des courants MERCATOR [5].

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2. EXPOSÉ DE LA MISSION

2.1. Introduction

Le modèle MOTHY est utilisé pour prévoir la trajectoire d'objets en mer afin de donner aux équipes d'interventions (de sauvetage en mer, de récupération d'objets flottants, ou de traitement de pollution) une indication la plus précise possible sur la position de l'objet après plusieurs heures de dérive. Leur intervention, qu'elle se fasse en bateau ou en avion n'est pas instantanée et l'objet recherché a le temps de dériver à cause du courant ou du vent. Il leur est donc important d'avoir une estimation de la position du lieu d'intervention. On considère ainsi qu'une simulation de dérive est bonne si son erreur en position ne dépasse pas une certaine distance critique dépendant du temps de simulation et du temps de recherche possible.

Lorsqu'on cherche à évaluer si un changement apporté à un modèle apporte une réelle amélioration, plusieurs approches sont possibles. Tout d'abord, une approche théorique. Celle-ci est généralement à l'initiative de ce changement, mais elle ne permet pas de valider une nouvelle version d'un modèle, car la physique et la dynamique de ces modèles sont complexes et les approximations et incertitudes nombreuses. C'est pourquoi il est nécessaire d'avoir recours dans un second temps à l'expérimentation.

Le modèle MOTHY offre actuellement de bons résultats en Atlantique où les échelles spatiales des courants sont grandes et la circulation dominée par le cycle des marées. En Méditerranée par contre, les courants sont beaucoup plus perturbés notamment à cause d'une bathymétrie complexe, d'apports en eaux plus froides et moins salées de l'océan Atlantique par de détroit de Gibraltar et d'un forçage atmosphérique (vent) très variable (topographie, vent locaux, cyclogénèse). Pour mieux calculer ces courants turbulents, la théorie de Kolmogorov nous invite à utiliser des courants basse-fréquence de haute résolution pour pouvoir représenter des échelles spatiales (et temporelles) plus fines. Cependant, un modèle haute résolution n'est pas nécessairement plus précis qu'un modèle à maille plus grossière. Tout d'abord, la connaissance des phénomènes physiques et leur paramétrisation n'est pas forcément améliorée. De plus, un flux turbulent sera beaucoup plus difficile à calculer avec précision qu'un flux moyen. Ainsi, l'expérience nous montre qu'il peut être parfois plus intéressant d'utiliser des courants climatologiques, mieux représentés, que des courants comportant des tourbillons mal placés. C'est pourquoi nous nous appuierons sur des observations issues de l'expérimentation MERSEA comme référence pour évaluer la possible amélioration du modèle MOTHY par l'utilisation des courants PREVIMER. En océanographie, les observations sont souvent rares, car coûteuses, difficiles à mettre en place sur un large domaine et incertaines. Les observations MERSEA sont donc un outil d'importance considérable pour notre étude.

Pour qu'un modèle opérationnel soit considéré valide, il faut qu'il le soit sur toute sa plage d'utilisation, c'est-à-dire son domaine spatial et temporel. Ici, le domaine géographique est la Méditerranée Nord-occidentale et le temps de simulation est de l'ordre de 72 h. Il faudra donc tester le modèle sur des simulations comprenant le plus grand nombre de configurations spatiales (position), temporelles (date) et océano-météo. Ces différentes configurations sont ici contraintes

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par nos observations de référence (les trajectoires des bouées). Ainsi, nous essaierons de faire des simulations utilisant l'ensemble des trajectoires des bouées (et donc le plus grand nombre de positions et dates différentes). Cependant, il faut garder en vue qu'un modèle peut n'être performant que pour des situations particulières (un courant régulier par exemple), ce qui n'en fait pas un moins un bon modèle pour une utilisation plus restreinte. C'est pourquoi une étude locale sera également importante.

Nous commencerons par présenter les moyens mis à notre disposition pour cette étude (observations, courants et vents et de facto le modèle MOTHY). Nous exposerons ensuite les méthodes utilisées et les résultats obtenus. Enfin, nous terminerons par les conclusions dévoilées aux scientifiques intéressés lors d'une visioconférence et par les perspectives possibles pour une intégration plus efficace des courants PREVIMER dans le modèle MOTHY.

2.2. Domaine d'étude et ensemble des données utilisées

a) Le bassin Nord-Ouest méditerranéen

Le domaine de notre étude est le bassin Nord-Ouest méditerranéen (0°W–12°W, 39,5°N–44°N). Sur cette étendue d'eau, on peut grossièrement distinguer quatre zones (voir figure du b)) aux régimes océanographiques et météorologiques distincts :

– une zone dominée par le courant Liguro-Provençal, courant partant du Nord-Ouest des côtes italiennes pour longer le Sud des côtes françaises jusqu'au Golfe du Lion. (zone 1)

– le Nord-Ouest du Golfe de Lion au niveau du Languedoc-Roussillon, bassin aux courants faibles, sauf en cas de Tramontane, vent du Languedoc de secteur Nord-Ouest ou de Mistral, vent de secteur Nord de la vallée du Rhône (zone 2)

– les Baléares, îles au large de l'Espagne, où le régime de courants est très turbulents et dominés par une bathymétrie complexe. Les vents y sont plus faibles, car la Tramontane est bloquée par la chaîne montagneuse des Pyrénées (zone 3)

– Le centre du bassin caractérisé par des profondeurs plus importantes, la turbulence est toujours présente, mais à plus grande échelle (zone 4).

Enfin, le bassin est souvent traversé par des dépressions qui peuvent dominer le régime de vent sur plusieurs jours.

b) Les observations de l'expérimentation MERSEA

Nous utilisons comme cas d'étude une manœuvre de dérive en conditions réelles en Méditerranée, réalisée pendant l'hiver 2007 (expérience de dérive MERSEA). Sept bouées dérivantes de surface (balises ARGOS-PTR), paramétrées pour reproduire le comportement d'une nappe de pétrole en mer, furent lâchées le 10 octobre 2007 à proximité du courant Liguro-Provençal. Les trajectoires furent échantillonnées heures par heures pendant deux mois. Au terme de l'expérience, le 06 décembre, la

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majeure partie des bouées se retrouve proche des Baléares, cinq sur sept étant échouées (dont une durant les premiers jours).

c) Les courants basse-fréquence, la bathymétrie et le vent

Les courants issus de trois systèmes différents sont utilisés. Ceux du modèle PREVIMER qui sont l'objet de la présente étude et, à titre de comparaison, ceux du modèle MERCATOR et la climatologie provenant de la réanalyse de l'ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecasts).

Courants Modèle Descriptif Forçage atmosphérique

Maille Récurrence

Domaine

PREVIMER MARS-3D Équations primitives

MM5 (US) 1' x 1' (1 minute de degré

soit environ un mile marin)

3h 0°W–12°W, 39,5°N–44°N

MERCATOR OPA/NEMO Équations primitives

ECMWF 5' x 5' 24h Global

Climatologie ERA Réanalyse X 5' x 5' 24h Global

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Zone 1

Zone 2

Zone 3 Zone 4

Les modèles NEMO et MARS sont respectivement décris par Madec et al., et Garnier & Tessier [6, 7]. Le plus important est de savoir que les deux premiers utilisent les équations primitives qui sont une forme des équations de Navier-Stokes auxquels on ajoute une équation thermodynamique, une équation d'état et des équations de transports des composants de l'eau de mer (le sel en particulier). La réanalyse doit représenter la moyenne mensuelle des courants d'une année type.

Enfin, on utilise pour la bathymétrie une grille de la méditerranée à 5° x 5° ou une grille globale GEBCO à 1° x 1°. Pour le vent et la pression à la surface utilisés par MOTHY pour le forçage atmosphérique, on utilise les fichiers du centre européen (ECMWF) à 0.5° x 0.5°. On pourra également utiliser une grille à 0.25° x 0.25°.

d) Le modèle MOTHY

Le modèle MOTHY est composé de deux modules. Un module hydrodynamique d'océan à domaine limité, c'est le module qui nous intéresse dans notre étude et que nous présentons rapidement ici; un module d'objet flottant ou nappe de pétrole.

MOTHY est un modèle opérationnel, les prévisionnistes doivent pouvoir fournir une réponse en moins d'une demi-heure, c'est pourquoi un modèle océanographique simplifié doit être utilisé pour réduire le temps de calcul à une durée compatible au temps de réponse exigé. De plus, ce sont les courants à la surface ou proche de la surface (les gouttes de pétrole pouvant couler) qui nous intéressent. Pour ces deux raisons, un modèle horizontal (2D) couplé à un modèle vertical (1D) a été choisi. Une simulation est composée de trois étapes successives :

– lancement du modèle 2D, forcé par le vent et la pression atmosphérique ; les courants de marée ne sont pas pris en compte en Méditerranée

– lancement du modèle 1D qui calcule le profil vertical de courant à partir du courant moyen calculé par le modèle 2D et des différentes contraintes

– calcul de la dérive en ajoutant le courant basse-fréquence (PREVIMER, MERCATOR ou climatologique) par une simple somme.Le modèle horizontal (2D) utilise les équations de Saint-Venant, moyennées sur la

verticale, pour un fluide barotrope (la masse volumique ne dépend que de la pression et vive-versa) :

avec q courant intégré sur la profondeur, η élévation de la surface libre, H hauteur d’eau totale, f paramètre de Coriolis, k vecteur unité vertical, Pa pression atmosphérique en surface, τs stress du

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au vent, τb frottement au fond, ρ masse volumique de l’eau, g accélération de la pesanteur et A coefficient de diffusion horizontale. Elles sont en coordonnées sphériques dans le modèle. Pour la paramétrisation du vent, une loi quadratique est utilisée (Wu 1982).

Le modèle vertical est un calcul analytique.

2.3. Méthodes utilisées

a) Protocole expérimental

L’exploitation de ces données suit le protocole suivant: pour chaque simulation réalisée, on effectue des prévisions à 3 jours avec MOTHY (échéance de prévision typique demandée lors d’incidents) que l’on compare ensuite à la dérive observée. Chaque position de départ pour une simulation donnée est espacée des autres de 48 h sur la trajectoire d’une bouée, afin de considérer chacune d’entre elles comme indépendante et de traiter ensuite les résultats de manière statistique. Nous avons des enregistrements de position des bouées jusqu'au 6 décembre 2007, mais certaines se sont échouées avant et d'autres sont sorties du domaine des courants PREVIMER (uniquement le Nord-Ouest de la Méditerranée). Ainsi, certaines dates sont à exclure (la date maximale de simulation retenue est le 13 novembre 2007). On obtient ainsi 81 simulations.

On suit cette procédure pour des configurations utilisant les différents forçages océanographiques disponibles (PREVIMER, MERCATOR et la climatologie). Pour les courants PREVIMER en particulier, plusieurs configurations sont testées :

• Différentes résolutions spatiales

La grille étant de 1' x 1', on a choisi d'utiliser :– la grille telle qu'elle (haute résolution)– une grille extraite plus grossière de 5' x 5'– une grille extraite plus grossière de 5' x 5', mais en calculant en un point de la grille

grossière la moyenne du courant sur l'ensemble des points voisins de la grille fine (lissage). Différentes pondérations sont testées (nombre de points, distribution spatiale des poids)

• Différentes résolutions temporelles

Les courants PREVIMER sont réactualisé toutes les 3 h, on peut donc rafraîchir ces données toutes les :

– 24 h, comme pour les courants MERCATOR et la climatologie– 3 h, résolution temporelle maximale des courants PREVIMER. Pour cela, il a fallu

modifier le code source du modèle MOTHY

• Différentes profondeurs d'extraction

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– sous la couche d'Ekman (voir Mots-clés); les effets du vent sont à la fois calculés par MOTHY et par le modèle externe des courants basse-fréquence, il est donc a priori plus consistant d'extraire les courants basse-fréquence en dessous de cette couche pour que le vent ne soit pas pris en compte deux fois. C'est ce qui est fait de manière opérationnelle pour les courants MERCATOR. Toutefois, il faut garder en tête que la théorie d'Ekman se base sur des approximations fortes

– à la surface ; dans cette configuration, les effets du vent sont pris en compte deux fois, mais cela permet de tester la réponse directe des courants basse-fréquence au vent

– à 10 et 30 m. Ce ne sont pas a priori de bons choix, mais le calcul de la profondeur de la couche d'Ekman étant approximatif, il est important de tester des configurations avec des courants à des profondeurs fixes.

• Une résolution plus fine pour le vent

Puisqu'on augmente la résolution du forçage océanique, il est également cohérent d'augmenter la résolution du forçage atmosphérique, bien que les échelles spatiales de l'atmosphère soit plus grandes que celles de l'océan. Ainsi on a testé l'utilisation d'une grille de vents de résolution 0.25° x 0.25° au lieu de 0.5° x 0.5 °.

Pour réaliser toutes ces simulations (81 pour chaque configuration) il a tout d'abord fallu modifier les scripts informatiques qui gèrent le déroulement d'une simulation MOTHY pour les intégrer dans une boucle de calcul sur les positions des six bouées aux différentes dates. Il a également fallu programmer la conversion des fichiers PREVIMER en un format lu par le modèle MOTHY et configurer MOTHY pour qu'il les utilise avec une résolution de 1' et un rafraîchissement toutes les trois heures (ce qui n'était pas possible avant). Enfin, pour les simulations utilisant une grille de 1' x 1' au lieu de 5' x 5', nous avons du recourir à un ordinateur plus puissant, le temps de simulation étant approximativement 53 fois plus long (le pas de temps doit lui aussi être réduit pour respecter le critère de stabilité de Courant-Friedrichs-Lewy).

b) Post-traitement

Les bouées utilisées comme observations sont calibrées pour reproduire le comportement d'une nappe de pétrole en mer, en surface. Ainsi on commence par identifier la position des bouées à celle du barycentre d'une nappe de pétrole en surface. Pour chaque simulation on calculera donc la position du barycentre de la nappe de surface. Plusieurs études de post-traitement sont réalisées en se basant sur la position de ce barycentre pour chaque simulation :

• Étude globale

Tout d'abord, une étude statistique globale qui permet d'évaluer la performance moyenne d'une configuration. À partir des 81 simulations on calcule pour chaque heure de simulation de chaque simulation :

– la moyenne absolue des erreurs de position (biais)

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– la moyenne quadratique des erreurs de position, qui permet de prendre en compte la variabilité des simulations

– la moyenne absolue des erreurs de vitesse – la moyenne absolue des erreurs de direction

C'est surtout l'erreur de position qui nous a apporté de l'information, l'erreur de vitesse et de direction étant a posteriori grossièrement corrélée à la pente de l'évolution temporelle de l'erreur de position.

• Étude locale

Une fois cette étude globale réalisée, il est intéressant d'en réaliser une plus localisée pour essayer d'identifier des situations particulières où une configuration est meilleure qu'une autre. Les différentes méthodes utilisées sont les suivantes :

– une étude de vorticité comme indicateur de turbulence. C'est en effet dans les zones fortement turbulentes qu'il est important d'avoir une haute résolution afin de résoudre le maximum de structures turbulentes. Ainsi, on espère obtenir les meilleurs résultats avec les courants PREVIMER dans ces zones

– un calcul des scores des différentes configurations. Pour chaque simulation on regarde quelle configuration détient la plus faible erreur de position finale. Un modèle peut être moins performant qu'un autre en moyenne, mais avoir de bons scores dans des zones particulières (par exemple dans une zone turbulente pour une configuration PREVIMER)

– un calcul de l'énergie cinétique moyenne du forçage océanique (PREVIMER, MERCATOR, climatologie) et du forçage atmosphérique (vent). Cela peut nous apporter des informations à la fois sur la quantité de mouvement transmise aux bouées et sur la réponse des courants basse-fréquence au vent

– un calcul de l'erreur de direction initiale pour chaque simulation. En terme de performance du modèle, l'erreur de direction de départ peut-être plus significative que l'erreur de position finale (la trajectoire d'une simulation pouvant être très aléatoire, mais avoir une erreur de position finale faible).

Pour chacune de ces méthodes, différents outils informatiques sont programmés en Fortran, en C et en script Shell pour les réaliser de manière automatique. Notons que toutes ces méthodes n'ont pas été planifiées dès le début de l'étude. C'est d'abord l'approche globale qui a été réalisée, dont les résultats peu satisfaisant nous ont encouragés à utiliser une approche locale.

2.4. Résultats obtenus

On présente ici les différents résultats obtenus une fois que toutes les simulations et leur traitement aient été réalisés. Notons tout d'abord que la couche d'Ekman est calculée par un calcul diagnostic (après modélisation) très approximatif. Ainsi, la couche d'Ekman calculée pour les courants PREVIMER atteint une profondeur autour des 15 m, or on estime en général cette profondeur à environ 30 m. De plus, les courants PREVIMER sont calculés sur des niveaux

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(grille verticale) qui ne correspondent pas à la couche d'Ekman. Pour obtenir les courants PREVIMER à la couche d'Ekman, une interpolation est donc nécessaire, ce qui introduit de nouvelles erreurs.

a) Résultats globaux

On commence par représenter l'évolution de l'erreur moyenne de position en fonction de la durée de simulation pour différentes configurations :

• Avec différentes résolutions, en surface et sous la couche d'Ekman

Les résultats obtenus pour un forçage océanique MERCATOR (rouge) ou climatologique (noir) sont cohérents avec les résultats obtenus pour la précédente étude [5]. On remarque que :

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– quel que soit les courants PREVIMER utilisés, les résultats obtenus sont bien moins bons que ceux des configurations climatologie et MERCATOR

– les résultats PREVIMER sous la couche d'Ekman à haute résolution (violet) sont moins bons que ceux à basse résolution (bleu)

– les résultats PREVIMER à la surface sont légèrement moins bon que ceux sous la couche d'Ekman, le choix des courants sous la couche d'Ekman semble être le meilleur.

Les modèles PREVIMER et MERCATOR sont tout deux reconnus performants. Ainsi, on ne peut expliquer les mauvais résultats obtenus pour les configurations PREVIMER par la qualité de ce modèle. Cependant, comme déjà mentionné précédemment, la résolution du modèle PREVIMER étant plus importante que celle des systèmes MERCATOR et climatologique, les structures turbulentes sont plus présentes. L'erreur importante de la configuration PREVIMER peut venir du fait que ces structures sont mal placées. Cette hypothèse est corroborée par le fait que la configuration PREVIMER à maille grossière est meilleure que celle à maille fine.

• Avec des courants PREVIMER à 30 m de profondeur :

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On voit que pour des courants PREVIMER extraits à une profondeur de 30 m (gris, confondu avec les résultats en surface) les résultats moyens sont très proches de ceux avec des courants PREVIMER de surface. On obtient le même résultat avec des courants extraits à une profondeur de 10 m.

• Avec des courants PREVIMER moyennés sur une grille basse de basse résolution (5')

On remarque ici que l'utilisation d'une maille grossière en moyennant les courants en chaque point (gris et jaune) apporte une légère amélioration sur le reste des configurations quelle que soit la profondeur choisie. Cela corrobore que ce sont les structures fines (turbulentes) qui sont responsables de l'erreur de position importante des configurations PREVIMER.

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• Avec un forçage atmosphérique de meilleure résolution

L'utilisation d'un fichier de vent de meilleure résolution (gris) n'apporte pas d'amélioration à une configuration PREVIMER à haute résolution.

Ces résultats, peu satisfaisants, nous montrent donc que l'utilisation de courants PREVIMER est généralement pénalisante et ce quelque soit la configuration choisie.

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b) Études locales

• Étude de vorticité

On commence par un calcul simple de vorticité sur tout le domaine (Nord-Ouest Méditerranée) à partir d'un fichier de courants PREVIMER (gauche) et MERCATOR (droite).

On voit sur ces cartes que les courants PREVIMER sont bien plus turbulents que les courants MERCATOR. D'autre part, on peut repérer une zone de forte vorticité au Nord des Baléares, ce qui est en accord avec ce que l'on attendait.Le même calcul a cette fois-ci été intégré sur la trajectoire des bouées pour chaque date:

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Sur ce graphique, on peut voir que les bouées 60213 et 75664 passent par une zone de forte vorticité entre le 16ème et le 30ème jour (cadre). Durant cette période, elles se trouvent dans la zone des Baléares.

Ainsi, cette étude de vorticité a confirmé que la zone des Baléares est bien une zone hautement turbulente. On peut donc espérer que les simulations avec forçage PREVIMER seront meilleures que celles avec MERCATOR ou la climatologie dans cette zone des Baléares. Rétrospectivement, un calcul d'énergie cinétique turbulente aurait été plus rigoureux (mais plus long également).

• Étude des scores

Cette fois-ci, on ne s'intéresse pas aux résultats en moyenne, mais aux nombre de fois où une configuration a été meilleure que les autres. Pour chaque simulation (à la date D et pour la bouée B), on teste quelle configuration a une erreur de position minimale au bout de 24 h. On rapporte dans les tableaux suivants le nombre de « points » remportés par chaque configuration pour différents groupes de configurations :

Modèle Score

Climatologie 29

Mercator PSY2V3 24

Previmer Ekman 5' 24h 4

Previmer Ekman 1' 3h 2

Previmer Ekman moyenné 1

Previmer Surface 5' 24h 7

Previmer Surface 1' 3h 1

Previmer Surface moyenné 10

Previmer 10 mètres 5' 24h 1

Previmer 30 mètres 5' 24h 2

Ainsi, on remarque que :– les scores PREVIMER sont bien meilleurs à la surface, à maille 5' moyennée (Tab. 1,3)– les scores PREVIMER sous la couche d'Ekman à maille grossière sont conséquents (Tab.

1,2). – les scores pour les mailles fines (1') sont mauvais, idem à 10 et 30 mètres (Tab. 1) – le total des scores PREVIMER est du même ordre que celui de MERCATOR ou de la

climatologie, mais il tombe à 8 au bout de 72h.Ainsi, les scores PREVIMER au bout de 24 h ne sont pas négligeables. Cependant, il est

intéressant de relier ces scores à leur erreur de position, car un modèle peut être meilleur qu'un autre, mais mauvais dans l'absolu.

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Modèle Score

Climatologie 35

MERCATOR PSY2V3 26

PREVIMER Ekman 5' 24h 20

Modèle Score

Climatologie 36

Mercator PSY2V3 26

Previmer Surface moyenné 19

Table 1

Table 2

Table 3

Sur la carte suivante, les configurations gagnantes sont représentées par un point de la couleur qui leur est associée et localisé à la position du début de la simulation. Plus l'erreur de position finale est importante, plus le point est gros.

Sur cette carte, on observe que :– les simulations PREVIMER gagnantes (points bleu) qui ont une faible erreur de position

(petits points) se trouvent dans le Nord-Ouest du Golfe du Lion. C'est une zone peu turbulente, dominée par les effets de la Tramontane et où les erreurs des configurations MERCATOR et climatologique y sont également faibles

– Une grande partie des simulations PREVIMER gagnantes se trouvent dans la zone des Baléares. Cependant, leur erreur de position est très importante (gros points), au même titre que celle des autres configurations. Leur trajectoires sont trop éloignées des observations pour être exploitables.Ainsi, si bon nombres de simulations PREVIMER sont meilleures que celles utilisant un

courant basse-fréquence MERCATOR ou climatologique, elles correspondent soit à des zones où les autres modèles sont également performants (Nord-Ouest du Golfe de Lion, zone peut turbulente), soit à des zones où toutes les simulations sont mauvaises et les résultats inexploitables (Baléares, zone très turbulente). De plus, il existe des cas où les simulations

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utilisant les configurations MERCATOR ou climatologie sont bonnes et où celles avec des courants PREVIMER sont mauvaises.

Les calculs d'énergie cinétiques et de direction initiale ne nous ont pas apporter d'informations pertinentes et ne sont donc pas exposés ici.

c) Illustration des résultats précédents

On montre ici des cartes des trajectoires des simulations obtenues pour différentes configurations afin d'illustrer ce qui a été dit plus haut. Les courants PREVIMER de surface y sont également représentés.

Figure 1 :

Les simulations PREVIMER sont très mauvaises, car le courant Liguro-Provençal a été déplacé trop au Sud par un tourbillon tandis que les simulations utilisant la climatologie (gris) ou le système MERCATOR (rouge) sont proches de l'observation (noir).

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10/10/2007, bouée 60212

Figure 2 :

La figure 2 ci-dessus représente un des rares cas où la simulation avec les courants PREVIMER est bien meilleure que les autres.

Figure 3 :

La figure 3 montre un cas ou la simulation avec les courants PREVIMER est meilleure que les autres, mais où la simulation avec les courants MERCATOR est également bonne.

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18/10/2007, bouée 75662

16/10/2007, bouée 60212

Figure 4 :

Ici, la profondeur de la couche d'Ekman est représentée par des isolignes. Le vent est important et régulier, la couche d'Ekman est donc profonde par rapport à la moyenne PREVIMER, mais elle reste trop peu profonde par rapport aux valeurs observées (~ 30 m). Bien que le vent soit important, les résultats PREVIMER sont mauvais, car les courants PREVIMER ne sont pas uniquement générés par le vent.

Figure 5 :

La figure 5 correspond aux mêmes simulations que le figure 4, mais les courants PREVIMER y sont représentés. On voit qu'ils ne sont pas dans le sens du vent et qu'ils entraînent un changement de direction totalement incohérent avec les observations.

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22/10/2007, bouée 75661

22/10/2007, bouée 75661

Figure 6 :

Figure 7 :

Ces simulations (Fig. 6 et 7) ont lieu dans la zone fortement perturbée des Baléares. Les courants simulés par le système PREVIMER (6) y sont très turbulents, mais peu fidèles à la réalité, tandis que ceux calculés par le système MERCATOR (7) ou la climatologie ne représente pas cette turbulence, mais un courant régulier vers le Sud. Toutes les simulations sont donc mauvaises, mais c'est tout de même la simulation PREVIMER qui est la meilleure.

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03/11/2007, bouée 60213

03/11/2007, bouée 60213

Figure 8 :

Toujours dans la zone des Baléares, la figure 8 montre des simulations qui partent dans des directions proches les unes des autres, mais complètement opposées à celle de la bouée d'observation.

2.5. Conclusions et perspectives

Durant cette mission, on a montré que les courants PREVIMER ne sont pas actuellement exploitables pour la simulation de dérive MOTHY en Méditerranée, car les résultats de cette nouvelle configuration sont moins bons que ceux du modèle utilisé aujourd'hui en opérationnel. Les erreurs de positions sont généralement trop grandes et il n'existe pas de domaines particuliers où l'utilisation des courants PREVIMER apporte une amélioration significative. La raison de ces mauvais résultats a pu être identifiée. La résolution du système PREVIMER étant plus grande, plus de structures turbulentes sont présentes, mais celles-ci sont mal représentées et sont donc génératrices d'erreurs qui ne sont pas présentes dans le système MERCATOR ou la climatologie, moins perturbés. Cette difficulté de résolution de la turbulence est due à son caractère chaotique qui impose une limite à la prévision de l'état de la mer de quelques semaines. Il faut donc avoir régulièrement recours à l'assimilation d'observations (ou d'analyse) pour pouvoir simuler un flux turbulent fidèlement. Cette assimilation de donnée n'est pas faite par le système PREVIMER, car les observations sont lacunaires en océanographie. Une meilleure intégration des courants PREVIMER peut tout de même être envisagée.

Durant la visioconférence du 8 juillet, j'ai pu présenter ces résultats aux scientifiques intéressés (de notre division, de PREVIMER et de MERCATOR) et nous avons discuté des différentes options possibles pour tenter d'améliorer l'intégration des courants PREVIMER. Voici les solutions qui ont été retenues :

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05/11/2007, bouée 60213

• du côté des chercheurs de chez PREVIMER :– utilisation d'une viscosité plus importante dans le modèle PREVIMER pour obtenir

des eaux moins turbulentes (ce qui correspond à une augmentation de l'échelle à partir de laquelle il y a dissipation d'énergie cinétique par viscosité moléculaire)

– utilisation du modèle du centre européen (ECMWF) pour le forçage atmosphérique du modèle PREVIMER pour une plus grande cohérence à la fois avec le modèle global utilisé par PREVIMER comme condition aux limites (MFS) et avec MOTHY

• de notre côté (division de la prévision marine) :– essayer de relier l'erreur en position du barycentre d'une nappe de pétrole à la

dispersion de cette nappe (régression linéaire et corrélation)– utiliser une approche ensembliste (plusieurs simulations d'un même cas, mais en

faisant varier un paramètre, les conditions initiales...) en faisant varier la position initiale de l'objet dérivant

– même approche, mais en faisant varier le poids (actuellement unitaire) donné aux courants basse-fréquence PREVIMER

J'ai pu commencer à travailler sur les trois problèmes suscités durant la fin de mon stage. J'expose ici brièvement les résultats que j'ai obtenus, ceux-ci dépassant le cadre des objectifs de la mission qui m'a été confiée initialement.

J'ai d'abord procédé à une régression linéaire de l'erreur de position finale du barycentre d'une nappe de pétrole en fonction de la dispersion des gouttes de celle-ci, mais le coefficient de corrélation trouvé était bien trop faible (~ 11%).

Les résultats de l'approche ensembliste n'ont pas non plus été satisfaisants. J'ai utilisé une nappe de pétrole dispersée aléatoirement dans un cercle autour de la position initiale. En considérant chaque goutte comme indépendante et représentant le barycentre d'une nappe on obtient rapidement un ensemble de simulation. Cette approche est intéressante si des paquets se forment et se séparent, l'un d'eux pouvant être plus proche de l'observation et apporter un résultat pertinent bien que l'erreur de position du barycentre soit mauvaise, mais ça n'a pas été le cas.

Le changement du poids donné aux courants basse-fréquence PREVIMER n'a pas non plus apporté d'amélioration significative.

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CONCLUSION GÉNÉRALE

Durant ce stage, j'ai pu découvrir le domaine de la météorologie (au sens large) que je ne connaissais que peu et j'ai pu répondre aux attentes que je m'étais fixées, bien au-delà de mes espérances.

Tout d'abord, j'ai appris comment fonctionne le service public de météorologie français, Météo-France, qui est un acteur d'importance dans le monde de la prévision opérationnelle et de la recherche en météorologie, au niveau national, européen et international.

La mission que j'ai effectuée, m'a permis de prendre en mains nombres d'outils informatiques et scientifiques utilisés dans le domaine de la météorologie ainsi qu'un modèle de prévision nouveau pour moi. J'ai pu également approfondir mes connaissances théoriques dans ce domaine et surtout comprendre les enjeux de la prévision opérationnelle notamment grâce aux dialogues que j'ai pu avoir avec les scientifiques qui m'entouraient et en particulier mon tuteur de stage. Ma position intermédiaire entre la météorologie opérationnelle et la recherche m'a permis de confirmer mon choix d'orientation vers une carrière de chercheur.

Au-delà de la mission réalisée, j'ai échangé avec un grand nombre de chercheurs du CNRM-GAME qui travaillent sur le climat. Grâce à eux, j'ai pu avoir un bon aperçu du vaste champ d'étude que représente le climat, système complexe par excellence. Ils m'ont permis de confirmer ma volonté de travailler dans la recherche en climatologie et plus particulièrement sur les interactions entre les différents systèmes du climat, l'océan et l'atmosphère par exemple. Ils m'ont également délivré des informations capitales quant aux choix et opportunités qui s'offrent à moi qui désire faire une thèse dans le domaine suscité. Mon projet pour les années qui vont suivre s'est donc grandement précisé et j'ai bon espoir que les échanges que j'ai eus avec eux me permettront de suivre la voie professionnelle que je me suis fixée.

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BIBLIOGRAPHIE

1. Legifrance.org.com, « art. 2 », in Décret n°93-861 du 18 juin 1993 portant création de l'établissement public Météo-France, 2005

2. Météo-France, Rapport annuel d'activité 2009, 2009, Chapitre 3, L'activité commerciale, p. 42

3. AERES (Agence d’Évaluation de la Recherche et de l'Enseignement Supérieur), Réunion 2008 du comité de l'AERES pour l'évaluation du CNRM-GAME, 2008

4. Journal Officiel de la République Française, Instruction du 4 Mars 2002 , 4 Avril 2002

5. Law Chune S., Y. Drillet, P. Daniel et P. De Mey, Intégration des courants issus de l'océanographie opérationnelle (systèmes Mercator) dans le modèle de dérive Mothy (Météo-France), Ateliers de modélisation de l'atmosphère, Météo-France, Toulouse

6. Gurvan Madec et al., NEMO ocean engine, pôle de modélisation de l'IPSL, Janvier 2011

7. Valérie Garnier & Caroline Tessier, MARS manual v8.18, Ifremer, 2011, http://wwz.ifremer.fr/dyneco/content/download/19848/288497/file/mars_dvper_manual.pdf

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