Diagnostic et assimilation de structures cohérentes en météorologie.

Thibaut Montmerle (Météo-France Toulouse)

Travail conjoint avec Yann Michel (GAME-CNRM/GMAP) En dépit de leur important potentiel informatif et de la possibilité d'y visualiser nombre de systèmes météorologiques à différents stades de leur évolution, les images ainsi que leur dynamique temporelle sont largement sous utilisées dans les systèmes de prévision, faute d'un cadre méthodologique approprié. Les nombreuses observations prises en compte actuellement par ces systèmes sont en effet considérées comme des valeurs numériques simulables localement par le modèle (profil d'humidité mesuré par un radiosondage par exemple) ou bien interprétées comme étant l'intégrale de quantités scalaires le long de la direction d'observation (radiance satellite par exemple).
On se propose ici de présenter une méthodologie pour extraire l'information de séquences d'images, puis de l'incorporer comme correction des conditions initiales, afin de déplacer des structures et d'améliorer la prévision. Cette méthodologie se base sur la définition d'un modèle image dont le but est la génération de pseudo-observations via une mesure d'erreurs de déplacement et d'amplitude entre des structures Lagrangiennes identifiées et suivies dans des séries d'images observées et simulées. Deux applications seront présentées:
i) utilisation de l'imagerie vapeur d'eau Meteosat pour la prévision des cyclogénèses d'altitude dans le modèle global ARPEGE, grâce à l'assimilation 4DVar de pseudo-obs de tourbillon potentiel;
ii) utilisation d'une mosaïque de réflectivité radar pour la prévision des systèmes convectifs dans le modèle non-hydrostatique AROME, grâce à l'assimilation 3DVar de pseudo-obs d'humidité relative.

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