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Introduction à l’observation adaptative es atoir

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Introduction à l’observation adaptative es atoir
Méthodes et observatoires
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La Météorologie - n° 40 - février 2003
Introduction
à l’observation adaptative
Alain Joly
Météo-France - Centre national de recherches météorologiques
42, avenue Gaspard-Coriolis - 31057 Toulouse Cedex
[email protected]
Un réseau
d’observation évolutif
Résumé
On présente brièvement l’idée et le
principe de l’observation adaptative.
Ce mode d’observation guidé par des
propriétés de la prévision courante se
déplace d’un jour à l’autre, de manière
active. Il fournit des données destinées,
en complétant le réseau de base, à
améliorer la prévision d’un phénomène météorologique choisi, « ciblé » à
une échéance donnée. D’une certaine
manière, la chaîne « assimilation de
données–prévision » pilote le système
d’observation.
Abstract
Introduction to adaptive
observation
The idea and underlying principles of
adaptive observation are summarized. The times and locations of observations are determined by some
properties of a recent forecast and
these may be varied as the forecast
changes. Adaptive observation supplement the background observing
network in order to improve the forecast of a given “targeted” weather
phenomenon at a given range. In
other words, the data assimilationforecast system drives the observation system.
Figure 1 - Les trois principales étapes de l’organisation
d’une composante d’observation adaptative : le choix
d’un phénomène météorologique d’intérêt, la collecte
des observations proprement dite, suivie de la prévision moins incertaine qui doit en résulter et, enfin, la
vérification.
On se place ici dans la stricte perspective de l’observation à des fins de
prévision numérique du temps dans la
gamme d’échéances comprise entre
24 et 60 heures, plutôt aux échelles
synoptique et sous-synoptique. Un système de prévision numérique au goût
du jour combine au mieux des données
disparates et hétérogènes sur le temps
présent, des champs traduisant la
connaissance du temps passé (formant
ensemble une ébauche d’analyse) et
enfin des hypothèses, exprimées en langage mathématique, sur les contraintes
guidant l’évolution des divers paramètres d’état de l'atmosphère, tels que
le vent, la température, etc. (numéro
spécial La Météorologie, 30, 2000).
Certaines de ces contraintes expriment
les incertitudes sur les diverses mesures
disponibles ou bien sur les champs sous
la forme d’écarts types ou de corrélations.
Ainsi, tous les ingrédients intervenant
dans la confection d’une prévision se
trouvent liés entre eux par des relations,
la plupart du temps complexes et implicites, mais bien réelles. L’observation
adaptative consiste à utiliser ces relations pour déterminer une modification
« intelligente », à priori un complément, de la collecte d’observations, en
vue de limiter l’incertitude pesant sur la
prévision qui s’ensuit.
Techniques
numériques
et moyens de mesure
Les outils de l’observation adaptative
se rangent dans deux catégories très
différentes. D’une part, on recourt à
une panoplie numérique dérivée des
logiciels d’assimilation variationnelle
des données. On matérialise avec ces
outils un processus de décision. Il s’agit
de pouvoir déterminer où compléter le
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réseau d’observation de base, celui de
la Veille météorologique mondiale, et
si possible d’estimer le bénéfice espéré
de cette modification. D’autre part, un
moyen de mesure approprié doit bien
sûr permettre d’effectuer les observations suggérées par le processus de
décision.
La figure 1 montre comment s’organise
dans le temps une opération d’observation adaptative. La première étape
repose sur une prévision à partir d’un
instant t 0 et n’utilise que les outils
numériques. Elle comprend un aspect
important, le choix d’un phénomène
météorologique ou, à la rigueur, d’une
région d’intérêt particulier. En effet,
l’observation adaptative n’a pas l’ambition d’améliorer toutes les prévisions
partout (l’assimilation de données s’en
charge, en principe). Elle a pour objectif d’améliorer un aspect ciblé de la
prévision, si bien que l’on parle parfois
d’observations ciblées. Pour obtenir de
bons résultats, on a intérêt à ajuster le
mieux possible le phénomène auquel
on s’intéresse (ou la région géographique choisie).
À ce stade, l’intervention d’un prévisionniste reste le meilleur moyen d’enclencher le processus. Son rôle
consiste à identifier et à délimiter une
zone d’intérêt et une échéance de prévision clés. Sitôt ce phénomène (une
dépression, un front ou autre) isolé
dans une prévision à moyenne
échéance de t 0 pour t 1, l’ordinateur
prend les choses en main. On va en
effet calculer de quoi dépend, à un instant tobs situé entre t0 et t1, le système
météorologique ainsi isolé. Comme on
l’a dit, cette relation existe, mais de
manière implicite. Aussi, on l’exprime
au moyen d’un développement limité
au premier ordre. Le calcul consiste à
trouver les valeurs des coefficients de
ce développement. Pas vraiment de
simples nombres, ceux-ci possèdent
une structure spatiale : ils se présentent comme des champs formés de
noyaux. L’expérience montre que ces
noyaux ne couvrent pas l’ensemble du
globe, mais se concentrent dans une
certaine région : la position de ces
noyaux détermine la zone où il
convient d'observer. On parle de zone
sensible.
Figure 2 - Dropsonde GPS du National Center for
Atmospheric Research (NCAR) utilisée pour la mesure
du profil vertical de température, de pression, de vent
et d’humidité. La sonde, attachée à un parachute, est
larguée depuis un avion. (Document NCAR)
Toujours en vue d’obtenir de bons
résultats, il est préférable d’anticiper le
plus complètement possible le processus que l’on envisage de mettre en
œuvre plus tard, à l’instant tobs : on doit
tenir compte, dans ces calculs, non seulement de l’évolution prévue entre tobs
et t1, mais aussi des observations de
base attendues à tobs, de leur qualité
ainsi que de la qualité des observations
supplémentaires et d’autres contraintes
liées à leur collecte. Alors, on peut estimer la réduction de l’incertitude sur la
prévision à t1 du phénomène d’intérêt :
on peut en déduire s’il semble pertinent ou non d’effectuer ces observations supplémentaires, ou encore le
bénéfice de plusieurs déploiements ou
échantillonnages possibles et retenir
ainsi le meilleur. Du moins, telles apparaissent les ambitions des techniques
les plus récentes comme celles des
Américains Bishop et al. (2001), des
Français Bergot et Doerenbecher
(2002) ou de l’Allemand Leutbecher
(2002).
L’autre catégorie de moyens indispensables à l’observation adaptative consiste
à pouvoir effectuer des mesures de qua-
lité dans des endroits chaque jour différents (et d’ailleurs par forcément tous les
jours). Actuellement, on s’appuie sur des
sondes qui mesurent vent (au moyen du
système GPS), température et humidité,
proches cousines des radiosondes opérationnelles (figure 2). Simplement, pour
obtenir la flexibilité nécessaire, on largue
ces sondes (appelées dropsondes)
depuis un avion en vol et elles tombent
sous un parachute au lieu de monter sous
un ballon. Le tout consiste donc à pouvoir faire passer l’avion dans la zone sensible, ce qui n'est pas toujours aisé dans
l’espace aérien actuel. À l'avenir, certains
envisagent d’avoir recours à de petits
avions téléguidés par satellite (figure 3)
ou encore de larguer les sondes depuis
des ballons dérivant dans la haute stratosphère.
On peut toutefois envisager d’autres
applications à l’observation adaptative,
telles que celle d’optimiser l’usage de
capteurs de télédétection actifs (comme
des radars ou des lidars) ou encore celui
de capteurs passifs fournissant bien plus
de données que le système d’assimilation ne peut en digérer (comme les sondeurs interférométriques).
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La Météorologie - n° 40 - février 2003
Vers l’observation
adaptative
opérationnelle
Aujourd’hui, l’observation adaptative
opérationnelle reste l’apanage d’un seul
pays, les États-Unis. Chaque hiver, de
janvier à mars ou avril, les Américains
déploient deux ou trois avions en
mesure de couvrir le Pacifique central et
nord-est. Le centre de décision se trouve
à Washington, au sein du National
Center for Environmental Prediction.
L’objectif consiste à améliorer les prévisions de tempêtes sur la côte nord-ouest
(États de l’Oregon et de Washington) à
courte échéance et les prévisions de certaines situations de fortes chutes de
neige sur les États du Nord-Est à
moyenne échéance. Selon Szunyogh et
al. (2000), cette amélioration donne une
réduction de 20 % de l’erreur de prévision, mais localement, dans la région de
Seattle.
En Europe, on ne dispose pas d’avion
adéquat pour effectuer de telles mesures.
La mise en œuvre de cette approche au
niveau européen fait toutefois l’objet de
l’attention du programme Eucos, qui
prévoit divers essais dans les années à
venir. Il reste que le cadre ainsi posé
pourrait jouer un rôle dans l’utilisation
des prochains satellites. L’observation
adaptative permet aussi l’optimisation
des coûts liés à des moyens comme la
réception de données d’avions de ligne
en vol (coûts des communications répercutés vers les services météorologiques)
Figure 3 - L’Aerosonde est un petit avion téléguidé qui pourrait être utilisé pour l’observation adaptative.
(© Aerosonde Ltd)
ou de rendre plus flexible l’utilisation
des stations de radiosondage embarquées sur des navires commerciaux. Une
autre piste proposée en France par Hello
et Bouttier (2001) consiste, non plus à
collecter des mesures supplémentaires
pour réduire l’incertitude de la prévision, mais, dans le même esprit, à assimiler autrement les observations
disponibles dans les mêmes zones sen-
sibles, celles dont dépend l’évolution
d’un système météorologique d’intérêt.
On pourrait appeler cette approche l’assimilation adaptative. Évidemment,
l’idéal consiste sans doute à combiner
les deux(1).
(1) Un article plus complet sur l'observation adaptative sera publié prochainement dans La
Météorologie (Joly, 2003).
Bibliographie
Bergot T. et A. Doerenbecher, 2002 : A study on the optimization of the deployment of targeted observations using adjoint-based methods. Quart. J. Roy. Meteor.
Soc., 128, 1689-1712.
Bishop C. H., B. J. Etherton et S. J. Majumdar, 2001 : Adaptive sampling with the ensemble transform Kalman filter. Part I: theoretical aspects. Mon. Wea. Rev.,
129, 420–436.
Hello G. et F. Bouttier, 2001 : Using adjoint sensitivity as a local structure function in variational data assimilation. Nonlinear Processes in Geophysics, 8, 6, 347–355.
Joly A., 2003 : L’observation adaptative. La Météorologie 8e série, à paraître.
Leutbecher M., 2002 : A reduced rank estimate of forecast error changes due to intermittent modifications of the observing network. Soumis à J. Atmos. Sci.
Szunyogh I., Z. Toth, R. E. Morss, S. J. Majumdar, B. J. Etherton et C. H. Bishop, 2000 : The effect of targeted dropsonde observations during the 1999 Winter
Storm Reconnaissance Program. Mon. Wea. Rev., 128, 3520–3537.
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