Besoin d analyse des précipitations en montagne pour la Prévision du Risque d Avalanche

Transcription

1 Besoin d analyse des précipitations en montagne pour la Prévision du Risque d Avalanche Apports du projet Laurent Mérindol et collègues Météo-France, Centre d Etudes de la neige

2 Pourquoi ce besoin? Pourquoi une analyse? Analyse au sens d assimilation des données. Pour les précipitations : - Pluvios : stations auto, Nivôse vue ponctuelle du journalier au pas de temps horaire -Modèles, variable diagnostique Pas d analyse de ce paramètre -Radar, vue spatiale (km2) et temporelle horaire (voir 5min), soucis aussi en zone montagneuse (C,S, X?) Idée d utiliser une ébauche au pas journalier et de faire de l assimilation des données radar pour obtenir une désagrégation au moins horaire de la lame d eau avec une utilisation «optimale» des qualités des différents jeux de données. Importance pour chaque source de caractériser leurs erreurs.

3 Prévi du risque d avalanche (PRA) -piloté par l interface atmosphère/neige -grande sensibilité aux précipitations -hypothèse d homogénéité de nos massifs au sens climatologique, pas toujours respectée au niveau de l épisode.

4 Notre chaîne S2M a vocation opérationnelle T Hum. Rel. Vent (u,v) Rayt. Direct Rayt. Diffus Pluie Neige AVALANCHES METEO NEIGE Safran

5 Le traitement explicite de la coordonnée verticale Simulation réalisée au CEN (Matthieu Lafaysse et collègues) Chaîne S2M disponible sur Alpes, Pyrénées et Corse et

6 Radar, heurs et malheurs en zone montagneuse 1.8 km 1.8 km 300 m Volume d échantillonnage 1 à 100km d après Shakti Erad 2012 Les apports de RHyTMME

7 Traitement échos fixes, amélioration du traitement V1, V2 Image fournie par DSO/CMR Béatrice Fradon Source Note 221 DSO Lois Z-R

8 Premières études : limite pluie/neige et phase. Étude Novimet. densité neige fraiche (en fonction de la Tempé et du Vent sol au lieu d'obs) Ro= (T C) SQRT(Vm/s) 0,19-0,21 densité neige 0,17-0,19 0,15-0,17 0,13-0,15 0,11-0,13 0,09-0,11 0,07-0,09 0,05-0,07 0,03-0, , ,5-7 -7,5-6 -6,5-5 -4,5-4 -5,5-3 -3,5 tempé en C -2-1,5-1 -0,5 0 0,5 1 1,5-2, Vent sol en m/s Difficulté à utiliser la relation Z-R calée sur la pluie, pour la neige. Soit relations spécifiques Z-R Soit relations type Kdp vers Ze Image Moisseev Erad2012

9 Premières études : hydrométéores, pluie, neige. Image : travail Al-Sakka. DSO/CMR

10 Premières études : vent, apport et limites Image : Jeff Beck GMAP

11 Premier choix : être en aval du traitement DSO/CMR, et autres Pour traitement échos fixes Pour assimilation du vent Pour traitement relations Z vers R Concentration de nos efforts actuels sur utilisation des images radar pour désagrégation horaire des précipitations pour des essais d assimilation

12 Exemple avec une 1 ère méthode de désagrégation horaire Respect de la lame d eau journalière Segmentation de la mosaïque avec les listes de bord des massifs PRA Calcul de fraction horaire du cumul radar 24h Estimation d une lame d eau fonction du radar et du cumul 24h analysé Safran.

13 Quelques résultats ( ) 1/3:

14 Quelques résultats 2/3:

15 CUM 24H RHyTMME Quelques résultats 3/3 : CUM 24H RHyTMME Haut Var Haut Verdon journées depuis corr ECHOS FIXES Mercantour journées depuis V2 RHYTMME ("correction échos fixes") 80 Ht Var Ht Verdon RHY/SAFx 120 Ht Var Ht Verdon RHY/SAFn Linéaire (Ht Var Ht Verdon RHY/SAFx) Linéaire (Ht Var Ht Verdon RHY/SAFn) R 2 = R 2 =.89 y = 0,93x - 0,36 R 2 = 0, R 2 =.94 y = 1,07x + 1,78 R 2 = 0,93 y = 0,81x + 1,71 R 2 = 0,94 Mercantour RHY/SAFx Mercantour RHY/SAFn Linéaire (Mercantour RHY/SAFn) Linéaire (Mercantour RHY/SAFx) 20 R 2 =.92 y = 0,60x - 0,34 R 2 = 0, ANA SAFRAN ANA SAFRAN

16 Valorisation des premiers résultats ISSW 2013 Grenoble - Poster - Proceedings

17 Travail Camille Birman, via assimilation 1Dvar Analyse variationnelle sur la verticale (1D-Var) : Ebauche basée sur le cumul journalier moyen de précipitations AROME qui recale le profil vertical climatologique par type de temps de Safran. Fonction de coût, opérateur d observation (espace modèle espace observations). Erreurs d ébauche (décroissance des corrélations entre niveaux d altitude, pas de corrélations entre massifs), erreurs d observation (pas de corrélations entre stations) A partir de l ébauche retenue, rejet des observations les plus loin du profil. 1D-VAR graphique suivant Sur la base de la répartition horaire et journalière des radars (lame d eau), calcul de fraction horaire, avec une phase basée sur les températures analysées par Safran. Les mosaïques RHyTMME interviennent pour la désagrégation horaire. 1D-VAR RHYTMME graphique suivant Comparaison avec Safran de référence Safran graphique suivant

18 premiers résultats prometteurs : Différents tests sur 2012/2013 HTN : Paramètre non utilisé pour la méthode

19 Perspectives ouvertes : Poursuite du travail de thèse (Camille Birman), pour une assimilation d obs radar dans l analyse des précipitations dans le repère (massif, altitude), voir aussi les travaux de Matthieu Plu sur La Réunion. Importance des matrices de var-covariances sur les différents jeux de données. Importance de suivi des observations tant radar que pluvio (traitement des méta-données), procédures de rejet. «fusion» de données dans un cadre théorique solide. (Assimilation de Données) Travail en commun avec DSO/CMR (?) pour utilisation des signatures type bande brillante pour avoir dans les zones précipitantes les niveaux limites entre pluie / neige mouillée / neige sèche.

20 Idées fortes : Le premier projet RHyTMME a montré une capacité à faire progresser en R&D, le traitement des images radar et à construire un réseau démonstrateur et une plate-forme, avec pour le moment un aléa avalanche encore peu présent directement. Espoir d un nouveau projet permettant de continuer et de valoriser la R&D débutée dans le RHyTMME qui se clôt aujourd hui. Et ce n est pas qu une question de gros sous, mais de mise en relation.

21 En guise de pirouette à défaut de conclusion un scoop. et une prévision pour l été

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