Private

Meryl WIMMER

Post-Doctoral Researcher on Atmospheric Modelling

Thèse de Doctorat

REPRESENTATION DES ERREURS DE MODELISATION DANS LE SYSTEME DE PREVISION D'ENSEMBLE REGIONAL PEARO

Résumé

Malgré une amélioration constante des modèles numériques de prévision du temps, ceux-ci restent toujours entachés d'erreurs. La représentation de ces sources d'erreurs est donc primordiale, en particulier dans les systèmes de Prévision d'Ensemble. La Prévision d'Ensemble AROME (PEARO) utilisée à Météo-France représente actuellement les incertitudes du modèle AROME en perturbant des tendances en sortie des paramétrisations physiques. Cependant, cette méthode présente de nombreux inconvénients dont une difficile interprétabilité physique des résultats. Ce travail de thèse s'intéresse à des méthodes plus physiques, s'appuyant sur la perturbation de paramètres au sein de ces paramétrisations.

Sur les conseils d'experts en physique, 21 paramètres incertains à perturber ont été sélectionnés. Des analyses de sensibilité utilisant les méthodes de Morris et de Sobol’ ont permis de réduire cette liste aux huit paramètres ayant une influence forte sur les prévisions du modèle AROME. La méthode de Morris a en particulier permis de mieux caractériser la sensibilité du modèle aux paramètres d’un point de vue saisonnier, journalier, horaire mais aussi spatial. La méthode de Sobol’ en revanche, en plus de confirmer les résultats de la précédente de Morris, a montré la présence d’interactions entre les paramètres.

Différentes techniques de perturbations des paramètres incertains ont ensuite été mises en place et évaluées. Celles-ci améliorent les performances de la PEARO pour la plupart des variables de temps sensible telles que le vent et les précipitations. Différentes méthodes d'optimisation se focalisant sur l'amélioration du score statistique CRPS ont été testées. Ainsi, un jeu de paramètres pour chaque membre de la PEARO a été identifié. Cependant, celles-ci engendrent un biais systématique des membres de la PEARO. La réduction aux huit paramètres les plus influents a montré des résultats similaires à la version perturbant l'ensemble des paramètres incertains, suggérant un potentiel coût de réglage des modèles atmosphériques plus faible. Enfin, d’un point de vue plus pratique, quelques études de cas ont permis de montrer le potentiel de ces méthodes de perturbations de paramètres à représenter l’erreur de modélisation.

Mots-clés : Prévisibilité ; Prévision d'Ensemble; Paramétrisation ; Processus de méso-échelle ; Analyse de Sensibilité ; Erreur de modélisation ; Paramètres Perturbés

Composition du jury

M. Jean-Pierre CHABOUREAU – LAERO (Président du Jury)
M. Eric BLAYO – UGA (rapporteur)
Mme Clémentine PRIEUR – UGA (rapporteure)
M. Stéphane VANNITSEM – IRM (examinateur)
M. Loik BERRE – CNRM/GMAP (directeur de thèse)
M. Laurent DESCAMPS – CNRM/GMAP (co-directeur de thèse)
Mme Agnès LAGNOUX – UT2J (invitée)

Documents

Manuscrit :
Annonce de soutenance :
Diapo de soutenance :
Autres documents

Articles Scientifiques

Wimmer, M. , Raynaud, L., Descamps, L., Berre, L. and Seity, Y.(2022) Sensitivity analysis of the convective-scale AROME model to physical and dynamical parameters. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society , 148, 743, 920– 942. Available from: doi : 10.1002/qj.4239

Supplementary:

Presentations (Anglais)

EMS 2023

Wimmer, M. et al. : « Development and evaluation of an "optimal" perturbed parameter approach in the convective-scale AROME-EPS », EMS Annual Meeting 2023 , 04-08th September 2023, online and at Bratislava, Slovakia, doi: 10.5194/ems2023-310

Abstract:

Model Uncertainty Workshop

Wimmer, M. et al. : « Development and evaluation of an "optimal" perturbed parameter approach in the convective-scale AROME-EPS », Workshop on Model Uncertainty , ECMWF, 9-12th May 2022, online and at Reading, United-Kingdom

Abstract:

Accord All Staff Workshop

Raynaud, L. , Wimmer, M. et al. : « AROME-France EPS: current status and future directions », 2nd ACCORD All Staff Workshop , 4-8th April 2022, online and at Ljubljana, Slovenia
Raynaud, L. , Wimmer, M. et al. : « AROME-France EPS: current status and future directions », 1st ACCORD All Staff Workshop , 12-16th April 2021, online

HarmonEPS Working Week

Wimmer, M. et al. : « Model error representation in AROME-EPS », HarmonEPS Virtual Presentation Day , 23th November 2020, online
Wimmer, M. et al. : « Representation of model errors in AROME-EPS », invited to participate at the HarmonEPS Working Week , 11-15th November 2019, Barcelona, Spain

Presentations (Français)

Wimmer, M. : « Représentation de l’erreur de modélisation dans le système de prévision d’ensemble régional PEARO », Soutenance de thèse de doctorat , Université Paul Sabatier Toulouse III, 7th December 2021, Toulouse, France, doi : 10.13140/RG.2.2.26926.23367

Abstract:
Wimmer, M. et al. : « Représentation des erreurs de modélisation dans le système de prévision d’ensemble régional PEARO », Session poster lors de la Journée des Doctorants du Centre National de Recherches Météorologiques , 3th December 2020, online
Poster:
Slides:
Wimmer, M. et al. : « Représentation des erreurs de modélisation dans le système de prévision d’ensemble régional PEARO », Session poster lors de la Journée des Doctorants du Centre National de Recherches Météorologiques , CNRM, 16th April 2019, Toulouse, France
Poster:
Slides:
Wimmer, M. et al. : « Représentation des erreurs de modélisation dans le système de prévision d’ensemble régional PEARO », Journée des Doctorants du Centre National de Recherches Météorologiques , 16th April 2019, Toulouse, France
Wimmer, M. et al. : « Représentation des erreurs de modélisation dans le système de prévision d’ensemble régional PEARO », Réunion Groupe de Travail Thématique Transverse (G3T) du Centre National de Recherches Météorologiques sur les méthodes ensemblistes en assimilation de données et en prévision , 5th April 2019, Toulouse, France
Raynaud, L. , Wimmer, M. et al. : « Représentation des incertitudes dans la prévision d'ensemble AROME », Ateliers de Modélisation de l’Atmosphère - Calibration de modèles et quantification des incertitudes , 11-13th March 2019, Toulouse, France