Etat de l’art de la prévision météorologique

Ludovic Bouilloud, Agathe Drouin, Stéphanie Desbios

Météo-France, Direction des Services Météorologiques

Séminaire “Contamination des pistes et enjeux de sécurité”

16 juin 2016

Etat de l'art de la prévision météorologique

Sommaire

� La prévision à Météo-France� Les applications spécifiques pour les pistes� Perspectives

Etat de l'art de la prévision météorologique

La prévision à Météo-France

Aide à la décisionAide à la décision

RechercheRecherche

ClimatologieClimatologie

FormationFormation

Prévision numériqueModèles, supercalculateur

Prévision numériqueModèles, supercalculateur

ObservationSatellites, observations au sol,

radars, radiosondages,

stations marines,

observations avion

ObservationSatellites, observations au sol,

radars, radiosondages,

stations marines,

observations avion

+ Expertise humaine+ Expertise humaine

État Grand public Transports Défense Recherche Entreprise

Etat de l'art de la prévision météorologique

Les mod èles de prévision num érique

État Futur

État présent « Analyse »

Etat de l'art de la prévision météorologique

L’analyse : une etape d ’initialisation fondamentale

Utilisation d’une multitude d’observations variées pour initialiser la prévision

Etat de l'art de la prévision météorologique

Des mod èles de plus en plus précis

� Modèle global ARPEGE faible résolution(10 km sur la France)prévision de 12 h à 5 j

� Modèle haute résolution AROME (1.3 km)prévision à moins de 42 h

Etat de l'art de la prévision météorologique

Le mod èle haute-résolution AROME

Simulation en 3D de la convection

Une résolution horizontale de 1.3 km, pour une modélisation plus réaliste des nuages et de la turbulence

� Meilleure détection des phénomènes dangereux : orages, crues soudaines, rafales, vent, température, état du sol, turbulence, visibilité…

� Amélioration des prévisions à très courte échéance

Etat de l'art de la prévision météorologique

Des donn ées rafraichies fréquement et pour de multiples applications

Exemple du modèle haute résolution AROME

� Domaine France élargie, grille à 1,3km

� Données disponibles sur un grand nombre de niveaux verticaux (hPa, mètres)

� Réseaux de production : 0h, 3h, 6h, (9h), 12h, (15h), 18h, (21h)

� Horizon de prévision : 42h

� Une analyse (t=0h), plusieurs échéances de prévision (dt=1h)

� Assimilation des données observées + phase de calcul pour la prévision => données disponibles entre 3h30 et 5h30 après l'heure du réseau

� Paramètres disponibles : T, vent (U,V, DD, FF), HU, Z, Neige, Pluie …

+ paramètres élaborés

Etat de l'art de la prévision météorologique

Sommaire

� La prévision à Météo-France� Les applications spécifiques pour les pistes� Perspectives

Etat de l'art de la prévision météorologique

Utilisation de mod èles applicatifs pour la prévision de l’état de surface

Température, hauteur d'eau, glace et neige (hauteur,densité, teneur en eau…) en surface de la route ou de la piste

Etat de l'art de la prévision météorologique

La prévision op érationnelle

ISBA-Route/CROCUS

Prévision à J+3 d’état de surface des chaussées

Expertise des prévisionnistes (échelle France)⇒ meilleure prévision atmosphérique possible actualis ée en continu

Modèles numériques (ARPEGE, AROME, ECMWF…) Observations, prévisions d’ensemble…

Etat de l'art de la prévision météorologique

Intégration dans la production finalisée

Exemple du 5 novembre 2013St-Martin de Belleville (Savoie), 16 H

Prévision de hauteur de neige à partir

de l’expertise atmosphérique des

prévisionnistes (pas de prise en compte de

l’évolution de la neige)

Prévision de hauteur de

neige à partir du modèle

ISBA-Route/CROCUS utilisant

en entrée l’expertise

des prévisionnistes

Etat de l'art de la prévision météorologique

PEIP : chaine de prévision d’état de surface des pistes d ’aéroports

� Mise en place en 2014 d’une chaîne de prévision spécifique d’état de

surface des pistes d’aéroports PEIP selon le même principe que la chaîne

de prévision « routes »

� Contexte spécifique des pistes d’aéroport : peu de points, pas de

limitation technique (faible coût de calcul et stockage) => prévisions à

haute-fréquence (3 h)

� Prévision de l’état de surface : sec, gelé, mouillé, enneigé, verglacé…

=> nécessité de définir des seuils sur les paramètres de sortie des

modèles (température de surface, hauteur et densité de neige, teneurs en

eau et glace…) afin de discriminer un état de surface

� Exploitation des sorties (produit graphique interne) en mode test au cours

des hivers 2014/2015 et 2015/2016 à destination des prévisionnistes de

Roissy,Orly, Lyon St Exupéry, Bale-Mulhouse

Etat de l'art de la prévision météorologique

PEIP : chaine de prévision d ’état de surface des pistes d ’aéroports

Difficulté d'évaluation

- pas d'observation- peu d’épisodes de neige et verglas pour l’hiver 2015/2016 pour évaluation subjective des prévisionnistes- quelques retours subjectifs de ADP (prévision des épisodes de faible ampleur de verglas du 17 février 2016matin et de neige du 18 février matin)

Etat de l'art de la prévision météorologique

Prévision de la temp érature de piste; service rendu aujourd'hui

Etat de l'art de la prévision météorologique

Sommaire

� La prévision à Météo-France� Les applications spécifiques pour les pistes� Perspectives

Etat de l'art de la prévision météorologique

Le mod èle AROME-PI

AROME-PI: Fourniture de prévisions de 0 à 6h à haute- fréquence- 1 run par heure

- Résolution spatio-temporelle de 1.3km et 15 minutes

- Paramètres prévus : vent, température, humidité, mais aussi réflectivité, précipitations, type d’hydrométéore

- Assimilation avec actuellement une fenêtre d'assimilation [-10', +10'], moins d'obsque dans l'assimilation AROME-France (peu de données en altitude), mais apport de la dernière image radar et des obs de surface

Objectif : Améliorer le suivi des phénomènes sévère s à évolution rapide aux échéances de la PI

=> Combler le « trou » entre les méthodes d’extrapolation des observations limitées à 1heure d’échéance et les premières échéances de prévision des modèles disponibles 3 heures après le réseau

Etat de l'art de la prévision météorologique

La fusion PI-PN: principe

Réflectivités extrapolées jusqu'à 3,5 hLes réflectivités

observées sont extrapolées en utilisant les propriétés de leurs

paires issues du modèle

Réflectivités observées

Réflectivités modélisées

Appariement descellules convectives

observées et modélisées

Réflectivités observées

Réflectivités modélisées

⇒ Extension de l’échéance de prévision immédiate

(1h actuellement) à 3 heures courant 2017

Etat de l'art de la prévision météorologique

Caractériser l’incertitude : AROME -Prévisions d’Ensemble (fin 2016)

Estimation de l’erreur d’analyse

Erreur de prévision

Etat perturbé

Etat analysé

Etat réel

trajectoires

Etat de l'art de la prévision météorologique

Episode pluvieux

du 19 janvier 2014 à 12UTC

sur le Var

Observation cumul 6h seuillé à 20mm AROME échéance 24h

-> Pbs de localisation et de cumul !

PE AROME échéance 24hProba (cumul 6h > 20mm)-> meilleure localisation

PE AROME échéance 24hquantile 90 du cumul 6h

-> meilleure estimation des cumuls

Apport de la PE AROME

Etat de l'art de la prévision météorologique

Les systèmes d ’alerte

� Utilisation pour les exploitants routiers des systèmes de prévision immédiate pour alerter les exploitants routiers de l’arrivée d’un phénomène à enjeu sur leur réseau (neige, pluie verglacante…)

� Alerte par SMS/téléphone

� Amélioration au cours des prochains mois avec l’extension de l’échéance de prévision immédiate à plusieurs heures

� Expérimentation au cours de l’hiver 2016/2017 des alertes embarquées:

- utilisation de mesures des véhicules (température, essuie-glaces, ESP…)

- Diffusion d’alertes embarquées dans véhicules (utilisation Dongle+téléphone, solution transitoire vers véhicule connecté)

⇒ Intérêt pour les pistes pour alerter les gestionnaires d'aéroport ?