Inter-comparaison d'algorithmes d'estimation des pluies en Afrique de l'ouest durant les saisons des pluies 2004, 2005 et 2006 F. Chopin: LMD J.C. Bergès: Univ. Paris-1 Abdou Ali: IRD-AGRHYMET-Niger I. Jobard: LMD, Univ. Paris-Sud T. Lebel: IRD-LTHE M. Desbois: LMD
AMMA (African Monsoon Multidisciplinary Analysis) La zone AMMA Afrique de l Ouest: (25-O à 25-E, 5-S à 20-N) Saison des pluies de la mousson Ouest-Africaine: Juin à Septembre Centre Régional AGRHYMET analyse des pluies au sol dans les pays du Sahel Demande des champs de pluie satellite pour différentes applications. Un nouvel algorithme (EPSAT-SG) conçu pour les régions tropicales développé au LMD.
La méthode EPSAT-SG Estimation des Précipitation par SATellite Seconde Génération utilise un réseau de neurones qui combine : des informations provenant de plusieurs satellites des données multi-spectrales: IRT et Micro-ondes des données sol. Estimation des pluies = Probabilité de pluie X Intensité potentielle de pluie
EPSAT-SG : Probabilité de Pluie MSG Canaux Seviri coïncidant avec les données du radar de TRMM 13 entrées du Réseau : Indicateurs Multi-Spectraux 10.8 µ 10.8 µ - 6.2 µ 10.8 µ - 7.3 µ 10.8 µ - 8.7 µ 10.8 µ - 9.7 µ 10.8 µ - 12.0 µ 10.8 µ - 13.4 µ Indicateur de différence temporelle 10.8µ (t) - 10.8µ (t-1) Indicateurs de variance locale Var 5x5 (6.2µ) Max 5x5 (6.2µ) Var 5x5 (10.8µ) Max 5x5 (10.8µ) Altitude (données SRTM (Modèle Numérique de Terrain) Réseau de Neurones (perceptron) Probabilité de Pluie : P r (a,t) TRMM Données 2A25 du Radar de Précipitations Probabilité de pluie 0 ou 1 (a = 3 km résolution du pixel, t = 15 min)
EPSAT-SG SG: Intensité Potentielle de Pluie Probabilité de Pluie P r (a,t) Intensités de Pluie de Référence GPCP-1dd : I gpcp Changement d Echelle ( )= ( ) ( ) Intensité Potentielle de Pluie : I P (a,d) a = 3 km (résolution du pixel), d = 1 jour A = disque centré sur le pixel a (2.5 de diamètre) d est le jour considéré T = [d-15 jours, d15 jours] dt 1 = 1 jour dt 2 = 15 minutes dx = 1 pixel MSG
EPSAT-SG: SG: Intensité de pluie estimée Probabilité de Pluie : P r (a,t) Intensité Potentielle de Pluie : I P (a,d) Résolutions finales Images d Intensité de pluie estimée R e (a,t) = P r (a,t) x I p (a,d) Résolution spatiale: 3 km Résolution temporelle : 15 minutes
Remarques concernant EPSAT-SG SG EPSAT-SG n est pas conçu pour être un produit de pluie a très haute résolution: Le produit final d estimation des pluies est obtenu par le biais d une intégration spatiale et temporelle afin de correspondre aux besoins de l utilisateur en terme de résolutions spatiale et temporelle. Les hautes résolutions (3km and 15 minutes) permettant d adapter le produit à toutes les tailles de grille d un autre produit, aux contours d un bassin versant pour les modèles hydrologiques ou aux contours d une zone spécifique pour les modèles de pousses de végétaux. Les estimations EPSAT-SG ont été validées et intercomparées avec neuf autres estimations des pluies par satellites grâce à un travail de validation au dessus de l Afrique de l Ouest pour trois saisons des pluies (2004, 2005 et 2006).
Estimations des pluies par satellites Méthode EPSAT-SG TAMSAT RFE-2.0 TRMM 3B42 GPCP-1dd PERSIANN CMORPH GSMAP TRMM 3B42-RT GPI-MSG Réseau de neurones :TIR (MSG), MW (2A25) GPCP-1dd TIR (geos) calibration par pluviomètres PMW TIR (geos) GTS data PMW TIR calibré sur le 3B43 qui utilise les données GTS PMW TIR calibré sur le GPCP qui utilise les données GTS Réseau de neurones : Meteosat TMI PMW vecteurs de déplacement TIR (geos) pour interpoler entre les passages des LEO PMW vecteurs de déplacement IR (Met7) PMW IR (probability matching) TIR (MSG) Données d entrée
Validation La zone Sahélienne: Réseau de stations pluviométriques 580 stations 75 synoptiques GTS) Données de validation fournies par AGRHYMET pour 2004, 2005, 2006 Périodes décadaires Une interpolation par krigeage des données de stations sol donnent des estimations par zones ainsi qu une erreur associée ε pour chaque maille. Résolution spatiale de 0.5 Seules les mailles contenant au moins 1 station sol ont été prises en compte. Les stations GTS n ont pas été utilisées lors de l interpolation.
Inter-comparaison de champs de pluie décadai 2 e décade de juillet 2005 (0.5 x0.5 )
Inter-comparaison de champs de pluie décadai 3 e décade d Août 2005 (0.5 x0.5 )
Inter-comparaison: saison des pluies 2004 EPSAT-SG TAMSAT RFE2.0 GPCP-1dd 3B42 GPI CMORPH GSMAP PERSIANN
Inter-comparaison: saison des pluies 2005 EPSAT-SG TAMSAT RFE2.0 GPCP-1dd 3B42 GPI CMORPH GSMAP PERSIANN
Inter-comparaison: saison des pluies 2006 EPSAT-SG TAMSAT RFE2.0 GPCP-1dd 3B42 GPI CMORPH PERSIANN
Inter-comparaison: résultats r pour 2004 2004 BIAS RMSD WRMSD NRMSD R 2 SKILL EPSAT-SG 6 17 1,6 1,4 0,73 0,7 T AM SAT 4 19 1,8 1,6 0,68 0,6 RFE2.0-3 20 1,8 1,7 0,59 0,6 GPCP-1dd 6 24 2,1 2,0 0,57 0,4 3B42 3 25 2,2 2,1 0,56 0,4 PERSIANN 37 57 5,3 4,7 0,46-2,7 CM ORPH 28 45 4,2 3,8 0,58-1,1 GSM AP_M WR 7 44 4,2 3,7 0,31-0,9 3B42-RT 9 40 3,4 3,4 0,50-0,6 GPI-M SG 21 30 3,2 2,5 0,61 0,1
Inter-comparaison: résultats r pour 2005 2005 BIAS RMSD WRMSD NRMSD R 2 SKILL EPSAT-SG 5 17 1,6 1,3 0,70 0,7 T AM SAT 3 20 1,7 1,6 0,62 0,5 RFE2.0 3 19 1,7 1,6 0,60 0,6 GPCP-1dd 6 22 1,9 1,8 0,58 0,4 3B42-9 28 2,4 2,2 0,35 0,1 PERSIANN 47 64 5,8 5,1 0,42-3,8 CM ORPH 21 38 3,4 3,0 0,48-0,7 GSM AP_M WR 3 41 3,7 3,3 0,24-1,1 3B42-RT 7 36 3,0 2,8 0,39-0,5 GPI-M SG 22 31 2,7 2,5 0,54-0,1
Inter-comparaison: résultats r pour 2006 2006 BIAS RMSD WRMSD NRMSD R 2 SKILL EPSAT-SG 6 18 1,6 1,5 0,70 0,6 TAMSAT 1 21 1,7 1,7 0,60 0,5 RFE2.0 0 18 1,6 1,5 0,65 0,6 GPCP-1dd 7 22 1,9 1,8 0,62 0,5 3B42-4 24 2,1 2,0 0,51 0,3 PERSIANN 52 69 6,1 5,7 0,54-4,3 CMORPH 17 34 3,1 2,8 0,59-0,3 GSMAP_MWR 3B42-RT 7 35 3,1 2,9 0,49-0,3 GPI-MSG 18 26 2,5 2,2 0,65 0,2
Résumé et Conclusion Une étude de validation régionale au dessus de l Afrique Sahélienne a permis d inter-comparer des méthodes régionales, des méthodes globales utilisant des données sol et des méthodes globales conçues pour des estimations «proches temps réel». Résultats principaux : Les méthodes satellite utilisant les données de pluies sol donnent de meilleurs résultat que les autres. Les méthodes régionales (EPSAT-SG, TAMSAT, RFE2.0) donnent de meilleurs estimations que les méthodes globales (CMORPH, PERSIANN, ) qui sont plus efficaces sous d autres régimes climatiques ou pour d autres applications. Un travail rigoureux de validation (à la résolution correspondant aux besoins des utilisateurs) est essentiel afin d évaluer/sélectionner une estimation des précipitations provenant d une méthode satellite spécifique.
Travaux en cours et perspectives Une autre validation régionale est en cours au dessus de l Inde dans le cadre de la préparation du satellite MEGHA-TROPIQUE. Améliorer EPSAT-SG par l intermédiaire d une sélection plus rigoureuse des canaux SEVIRI utilisés en entrée. Effectuer d autres exercices d Inter-comparaisons avec des données sol afin de valider les estimations des pluies EPSAT-SG à des résolutions plus fines que 10 jours et 0.5 degré. Des estimations EPSAT-SG seront bientôt disponibles à des résolutions de 10 jours et 0.5 degré, par l intermédiaire du Centre de Gestion et de Traitement des Données ICARE.
Merci
)$& '( #%& "#$! " ()2(! " $93! " 5 " -... $%$ =." 6 <" " $$3 " =." <" ()* (! 4* 3/! =." <", ()* (! "&& ' #$$%!" ()* (! ;." $$9 " ()* (! 0. $$9 "" " % 3)* 3! ;" # ""! " 5 :! 04 " 9)2! 42 / # 1"$$3 &"678!! "!" 566#! 6 " " )*! 4* / " 1"2 ( 3 %.0!! )"" -.. /