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Anatole Michel
il y a 7 ans
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1 GMES : le service «qualité de l air en Europe» et le rôle de Prév Air Laurence.Rouil@ineris.fr et Vincent-Henri.Peuch@meteo.fr

2 Organisation des services «atmosphère» Une organisation en plusieurs sous-projets «régionaux» au sein de MACC : ENS : services pré-opérationnels temps quasi-réel (V.-H. Peuch, Météo-France) EDA : développement des systèmes régionaux d assimilation (H. Elbern, Univ. Cologne) EVA : ré-analyses régionales à partir de données validées (L. Rouïl, INERIS) RAD : rayonnement (M. Schroedter-Homscheidt, DLR)

3 Quels services pour les utilisateurs? Prévision de NO 2 (12 janvier 2009) Nombre de jours (2007) pour lesquels la moyenne 8h de l ozone excède 120µg.m -3 Des prévisions à 72h des principales espèces réglementées (gaz et PM) en Europe Des analyses horaires réalisées en temps peu différé à partir des observations européennes (surface non validées, quelques données satellitaires) Des rapports annuels élaborés à partir de réanalyses (données validées) Des prévisions et des ré-analyses du rayonnement solaire Mais aussi : Des indicateurs de performance disponibles en ligne et calculés en temps peu différé Des conditions aux limites pour des applications à haute résolution (autres espèces) Des développements concernant la prévision de certains pollens particulièrement allergisants (bouleau, ) et bientôt des flux de gaz CO 2 à l échelle régionale

4 Les modèles de l ensemble européen pré-operationnel CHIMERE INERIS, CNRS Current geometry 25km, L8, top : 500hpa Assimilation method Optimal Interpolation Operations INERIS EMEP met.no 0.2, L20, top : 100hpa 3d-var in development met.no EURAD FRIUUK 15km, L23, top : 100hpa Variational, 3d-var ECMWF L-EUROS TNO, KNMI 15km, L4, top : 3.5km Ensemble Kalman Filter KNMI MATCH SMHI 0.2,L40, top : 100hpa Variational, 3d-var SMHI MOCAGE MF, CERFACS 0.2, L47, top : 5hpa Variational, 3d-var MF SILAM FMI 0.2, L46/5, top : 100hpa Variational, 4d-var FMI

5 Pourquoi une approche d ensemble multi-modèles? des systèmes souvent opérationnels dans les pays et qui sont donc co-financés et éprouvés Même en contraignant les émissions (inventaire 8km/1h TNO), les prévisions météorologiques (CEPMMT) et les conditions aux limites chimiques (MACC global), il reste une variabilité inter-modèle significativequi reflète l incertitude dans l état de l art et la compréhension des processus La confrontation aux obs. montre des performances contrastées(été vs hiver, nuit vs jour, Europe du Nord vs Méditerranée, ) Le système d ensemble est robuste, en particulier dans la phase préopérationnelle La dispersion inter-modèles fourni une information utile Des diagnostics simples de l ensemble (médiane) permettent d obtenir des performances supérieuresà chacun des membres

6 Modèles et performances Biais (%) sur les valeurs horaires d ozone pour la période Juin à Aout 2010

7 Observations en temps quasi-réel Au cours du projet précurseur GEMS, nous avons mis en place un flux de données NRT dans 15 pays (BUFR). Cette tâche va être prochainement transférée à l EEA (coordination GMES in situ)

8 Dispersion inter-modèles Ozone Les propriétés de l ensemble dépendent des espèces. Pour certaines, la contrainte apportée (émissions, météo, BC) réduit la dispersion. Pour d autres (ozone, PM), cette dispersion reste forte. SO2 NO2 CO PM10

9 Dispersion inter-modèle en altitude Zyryanov, Foret et al., ACP, submitted vs IASI (LISA) Cond. limites MACC-GRG Autres vs sondes WOUDC, NADIR et IAGOS (London, Frankfurt)

10 Prévisions et Prévision pour le 13/10/ (+12h)

11 Analyse du 13/10/ Analyses

12 Dispersion inter-modèles dans les prévisions et les analyses (été 2007) Déviation standard (6 simulations, ozone) Déviation standard (3 analyses, ozone)

13 Exemples issus de la ré-analyse 2007 Nombre de jours avec une concentration moyenne diurne de PM10 supérieure ou égale à 50µg.m -3 Moyenne annuelle de PM10 (µg.m -3 )

14 La plateforme QA de MACC

15 Quelques utilisateurs

16 Des services de base MACC aux applications Récupération directe des données (0.1 ), posttraitement statistique (adaptation, indicateurs ) ou graphique sur domaine d intérêt : Services en aval «simplifiés» Communautés des impacts (échelle Europe) Aspects réglementaires : état de l environnement Science: ensemble, prévisibilité, vérification, inversion des émissions Chaînes de modélisation haute résolution: Services en aval «élaborés» Communautés des impacts (villes) Filières institutionnelles nationales ou pour les grandes agglomérations

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