Utilisation des données radar à travers le service CALAMAR

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Gilbert Lajoie
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1 Utilisation des données radar à travers le service CALAMAR Bernadette Pister CG Hauts-de-Seine Pierre Bourgogne CU de Bordeaux Guy Jacquet Alain Kapfer -

2 SOMMAIRE Le service CALAMAR : le principe de mesure La correction efficace des masques dans le service CALAMAR avec des données radar stables Les limites de correction en cas de données biaisées par la dérive du résolveur(calamar ou PANTHERE) Les limites de la correction des PVR (PANTHERE) en cas de données biaisées par la dérive du résolveur Conclusion KISTERS KISTERS group presentation 2 15/02/2010

par la dérive du résolveur(calamar ou PANTHERE) Les limites de la correction des PVR (PANTHERE) en

3 Radar météorologique Principe de mesure du service CALAMAR Données primaires Réseau pluviométrique Données brutes Lame d eau sur une zone de calibration Validation Traitements Application CALAMAR2 KISTERS KISTERS group presentation 3 15/02/2010

d eau sur une zone de calibration Validation Traitements

4 SOMMAIRE Le service CALAMAR : le principe de mesure La correction efficace des masques dans le service CALAMAR avec des données radar stables Les limites de correction en cas de données biaisées par la dérive du résolveur(calamar ou PANTHERE) Les limites de la correction des PVR (PANTHERE) en cas de données biaisées par la dérive du résolveur Conclusion KISTERS KISTERS group presentation 4 15/02/2010

5 Exemple de traitement des masques à partir de données stables Cumul images NON traitées des masques Cumul images traitées des masques KISTERS KISTERS group presentation 5 15/02/2010

6 Résultat sur le département du Val-de-Marne Nord département (SM31,FON5,CY23) Une meilleure évaluation des intensités radar produit Une meilleure estimation des Fc (CV21,OR20,LH35,RG19) Ouest département KISTERS KISTERS group presentation 6 15/02/2010

produit Une meilleure estimation des Fc (CV21,OR20,LH35,RG19)

7 Exemple de traitement des masques à partir de données stables Cumul images NON traitées des masques Cumul images traitées des masques KISTERS KISTERS group presentation 7 15/02/2010

8 SOMMAIRE Le service CALAMAR : le principe de mesure La correction efficace des masques dans le service CALAMAR avec des données radar stables Les limites de correction en cas de données biaisées par la dérive du résolveur(calamar ou PANTHERE) Les limites de la correction des PVR (PANTHERE) en cas de données biaisées par la dérive du résolveur Conclusion KISTERS KISTERS group presentation 8 15/02/2010

9 Exemple de donnée biaisée par la dérive du résolveur 0,4 Elévation des faisceaux radar à 0,28 et 0,4 0,35 0,3 Occultation à 50% à 0,4, soit 3dB Occultation à 0,28 de 5 db environ Elévation en km 0,25 0,2 0,15 Axe 0,4 0,1 Axe 0,28 0, Distance au radar en km KISTERS KISTERS group presentation 9 15/02/2010

de 5 db environ Elévation en km 0,25 0,2 0,15 Axe 0,4 0,1 Axe 0,28 0,05 0 0 2 4 6 8

10 Exemple de correction insuffisante des masques sur le Val-de-Marne du fait d une carte de référence non valide pour le site réel KISTERS KISTERS group presentation 10 15/02/2010

11 SOMMAIRE Le service CALAMAR : le principe de mesure La correction efficace des masques dans le service CALAMAR avec des données radar stables Les limites de correction en cas de données biaisées par la dérive du résolveur(calamar ou PANTHERE) Les limites de la correction des PVR (PANTHERE) en cas de données biaisées par la dérive du résolveur Conclusion KISTERS KISTERS group presentation 11 15/02/2010

12 Exemple de donnée biaisée par la dérive du résolveur 2,4 Elévation des faisceaux radar à 0,28 et 0,4 Elévation en hm 1,9 1,4 0,9 A 0,28 une partie du faisceau radar est stoppée par le sol et cela entraîne une sous estimation de la réflectivité 0,4-0, Distance au radar en km KISTERS KISTERS group presentation 12 15/02/2010

cela entraîne une sous estimation de la réflectivité 0,4-0,1 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

13 Exemple d un effet de la baisse de l angle de site Images au site théorique de 0,4 Images au site théorique de 1,5 KISTERS KISTERS group presentation 13 15/02/2010

14 Énergie émise par un faisceau à 0,28 réduite de 1,4 db par rapport à un faisceau à 1,5 Profil d atmosphère en juillet 2009 Elévation en hm 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 Elévation des faisceaux radar à 0,28, 0,4 et 1,5 Hydrométéores solides de faible taille ne rétro-diffusant pas le signal radar Zone de surfusion rétro-diffusant fortement le signal radarsecteur avec bande brillante site 1,5 Précipitations Secteur en sous-remplissage Au site de1,5 1 0, Distance au radar en km KISTERS KISTERS group presentation 14 15/02/2010

Zone de surfusion rétro-diffusant fortement le signal radarsecteur avec bande brillante site 1,5 Précipitations Secteur en sous-remplissage Au

15 Situation avec bande brillante et sous-remplissage nécessitant une correction PVR au delà de 70km

16 La correction des PVR La correction des PVR va exploiter les données à différents angles de site du faisceau radar en leur donnant un poids, fonction de la validité qui leur est donnée. Cette validité tient compte de la qualification du signal qui est diffusé. Si ce signal est occulté, le poids utilisé ne sera pas bon et la correction sera faussée. A noter également que la validité tient compte des masques dont l ampleur a été définie pour chaque angle. Si l angle de site du faisceau radar n est pas respecté, dans ce cas aussi le poids utilisé ne sera pas bon. KISTERS KISTERS group presentation 16 15/02/2010

Si ce signal est occulté, le poids utilisé ne sera pas bon et la correction sera faussée.

17 CONCLUSIONS On constate donc que des dysfonctionnements, même considérés comme mineurs, sont susceptibles de perturber notablement l exploitation des données radar pour des mesures de lames d eau en hydrologie. Les exemples précédents portent sur les défauts de correction des masques (correction introduite dans CALAMAR et PANTHERE) ou ceux de correction des PVR (introduite dans les lames d eau PANTHERE). KISTERS KISTERS group presentation 17 15/02/2010

Les exemples précédents portent sur les défauts de correction des masques (correction introduite dans CALAMAR et

18 CONCLUSIONS D autres défauts sont importants et influent sur la stabilité et l homogénéité des données. On peut par exemple citer :!L absence de régulation de la température de la chaîne électronique,!la tension électrique,!l usure de composants (tube TR, magnétron)!la modification d un paramètre de traitement (EEF)!l absence de réchauffement pour décoller la neige du radôme La prise en compte de ces éléments a fait et fait l objet de demandes à l opérateur du réseau ARAMIS par le producteur d informations hydrologiques depuis 20 ans, ce qui a contribué à fiabiliser les données radar. KISTERS KISTERS group presentation 18 15/02/2010

la modification d un paramètre de traitement (EEF)!

19 CONCLUSIONS L arrivée dans le domaine public de ces données ne devrait pas empêcher l amélioration continue de la qualité de ces données. Il est donc important de mettre en œuvre une assurance qualité incluant les procédures qui définissent les conditions d intervention en cas de dysfonctionnement, sans avoir recours à la vérification de son effet sur les informations produites (puisqu elles seront très diverses et qu elles ne peuvent plus rester internes à l opérateur du réseau ARAMIS). KISTERS KISTERS group presentation 19 15/02/2010

Il est donc important de mettre en œuvre une assurance qualité incluant les procédures qui définissent les conditions d intervention en

20 Merci pour votre attention! SAS 11, rue du Vieux Pont Tél. +33 (0) rhea@rhea.tm.fr Nanterre, France Fax +33 (0)

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