Flux opérationnel d informations météorologiques élaborées. Raphaël Legrand (Responsable de la division ENERGIE, Météo-France)

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Rodolphe St-Cyr
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1 Flux opérationnel d informations météorologiques élaborées. Raphaël Legrand (Responsable de la division ENERGIE, Météo-France)

2 Plan : 1) La matière première : les modèles numériques 2) Ingénierie des flux opérationnels 3) Perspectives Page 2

3 Plan : 1) La matière première : les modèles numériques 2) Ingénierie des flux opérationnels 3) Perspectives Page 3

Verticaux Hydrostatique 114h (j+3 à 18h) IFS (globe) CEPMMT 9km (globe) ; 137 niv.

4 Les modèles numériques 3 modèles météorologiques sont principalement utilisés : Modèle Producteur Résolution Physique Échéance max (déterministe) ARPEGE (globe) Météo-France 7km (France) ; 105 niv. Verticaux Hydrostatique 114h (j+3 à 18h) IFS (globe) CEPMMT 9km (globe) ; 137 niv. Verticaux Hydrostatique 240h (J+10) AROME (France) Météo-France 1,3km ; 90 niv. Verticaux Non-hydrostatique 42h (J+2 00h) ARPEGE et IFS AROME Prévision à l'échéance 6h, d'humidité spécifique en basse couche Page 4

5 Les modèles numériques Il existe d autres modèles de prévisions numériques du temps... ARPEGE Japon Canada IFS ( CEP ) USA Australie UK Allemagne Page 5

de l ensemble est la prévision qui minimise la variance d erreur.

6 Les modèles numériques Utilisation des ensembles de prévisions pour prendre en compte une partie de l incertitude de la prévision La moyenne de l ensemble est la prévision qui minimise la variance d erreur. Ensemble de prévisions de la position de la 500hPa (EPS, du 20 au 25 sept. 2016) Page 6

7 Plan : 1) La matière première : les modèles numériques 2) Ingénierie des flux opérationnels 3) Perspectives Page 7

8 Les «trains» d observations/prévisions Page 8 À partir des sorties des modèles numériques et des observations Construction du trains d observations/prévisions

9 Apport des adaptations statistiques (AS) Pour chaque paramètre d intérêt, chaque lieu d intérêt, et chaque échéance d intérêt, un modèle statistique est construit pour minimiser l Ecart Quadratique Moyen et le biais des erreurs de prévision. AVANT AS APRÈS AS Erreur ( C) Page 9 Erreur ( C)

>2000 stations en France >4000 stations sur le monde Emplacements des stations

10 Apport des adaptations statistiques (AS) Correction des trains de prévisions grâce aux AS : Choix des lieux d intérêts (stations d observations) Disponibilités : >2000 stations en France >4000 stations sur le monde Emplacements des stations disponibles en Afrique de l Ouest Emplacements des stations disponibles en Bretagne Page 10

Apport des adaptations statistiques (AS) Correction des trains de prévisions grâce aux AS : Choix des lieux d intérêts (stations d observations) Choix du paramètre météorologique : En plus de tous

11 Apport des adaptations statistiques (AS) Correction des trains de prévisions grâce aux AS : Choix des lieux d intérêts (stations d observations) Choix du paramètre météorologique : En plus de tous les paramètres météorologiques disponibles pour les prévisions brutes les paramètres actuellement corrigés par AS sont : La température à 2m (T2m) Les températures extrêmes à 2m (Tmin, Tmax) La nébulosité satellite (Nt) Le rayonnement (global, direct, diffus) Vent à 10m (force FF, direction DD, rafale FX) Humidité (humidité relative Hu, température de rosée Td) Page 11

Apport de l expertise humaine Page 12 Expertise humaine pour valider, corriger et informer sur les possibles erreurs de prévision : Le prévisionniste

12 Apport de l expertise humaine Page 12 Expertise humaine pour valider, corriger et informer sur les possibles erreurs de prévision : Le prévisionniste corrige manuellement les prévisions. Le prévisionniste peut alerter lors d une situation incertaine Le prévisionniste rédige des bulletins de prévisions.

13 Plan : 1) La matière première : les modèles numériques 2) Ingénierie des flux opérationnels 3) Perspectives Page 13

14 Perspectives : Avec la création de la division ENERGIE de Météo-France : Extension des adaptations statistiques aux points de grille AS «stations» spatialisées de T2m (situation du 19 sept. 2016) Page 14

15 Perspectives : Avec la création de la division ENERGIE de Météo-France : Extension des adaptations statistiques aux points de grille Agrandir notre offre à l international Antilles Océan indien Page 15 Guyane Calédonie Polynésie

Perspectives : Avec la création de la division ENERGIE de Météo-France : Extension des adaptations statistiques aux points de grille Développer notre offre

16 Perspectives : Avec la création de la division ENERGIE de Météo-France : Extension des adaptations statistiques aux points de grille Développer notre offre à l international Rajout de l information liée à l incertitude de la prévision Forte incertitude Page 16 Panache de température à 2m (EPS, 08/12/15 à 12 UTC)

17 Perspectives : Avec la création de la division ENERGIE de Météo-France : Extension des adaptations statistiques aux points de grille Développer notre offre à l international Rajout de la notion d incertitude Extension aux paramètres métiers (e.g productible éolien) Prévision du taux de charge (%) d une ferme éolienne Page 17

18 Fin de la présentation : «Flux opérationnel d informations Météorologiques élaborées» Page 18

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