Post on 10-Jul-2020
La Recherche à Météo-France
27 novembre 2015, ESPACE CLEMENT ADER
Marc Pontaud
Directeur Adjoint de la Recherche
Domains of responsibility of Météo-France
Weather
Sea state (waves, coastal submersion)
Climate and climate change
Air quality (health and visibility)
Chemical accidents
Volcanic ashes
Hydrology (floods and droughts)
Avalanches
Research aims to
improve services in
these various
domains
We work on various aspects of the
environment: atmosphere, ocean, land
surfaces, snow mantel, sea ice, etc…
Ressources
Approximately 300 staff from Météo-France et CNRS (1/3 scientists)
– Upstream research: 35%, Forecasting tools: 45%, Climate: 20%
About 10% of the overall budget of Météo-France
Externally funded projects on competitive calls: 2 to 3 M€ per year
Research infrastructures
– About 60% of Météo-France HPC resources (currently 1PFlps)
– SAFIRE research aircraft fleet
– Permanent site for observations in mountain and cold laboratory
– Deployable observation systems for field campaigns over land or over sea
Main partnerships
Centre National de la Recherche Scientifique
– CNRM and LACy are « joint units » with CNRS and benefit from CNRS
scientists and funding
Universities
– Collaboration with « Observatoires des Sciences de l’Univers » in
Toulouse, Grenoble, Brest, La Réunion
– Collaboration with Institut Pierre Simon Laplace (Paris)
ECMWF (Reading, UK)
– Shared developpement of NWP codes (Arpege/IFS)
Other European Met Services
– NWP consortia ALADIN and HIRLAM
Joint ventures with other french organizations
– Mercator Océan (oceanography) et CERFACS (HPC)
Space agencies
– CNES, Eumetsat, ESA
Three main streams of activity:
Upstream research
Numerical Weather Prediction
Climate and climate change
Upstream research:
instrumentation and field
campaigns
Joint Airborne Unit SAFIRE
(Météo-France, CNRS, CNES)
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Falcon 20:
High altitude
ATR42:
Mid troposphere,
Heavy payload
Piper-Aztec:
Low altitude, chemistry
Chemistry, microphysics, remote-sensing
turbulence. Payload up to 4,6T
Multidisciplinary. Payload 1,2T
Urban chemistry and turbulence. Payload 200kg
Observations by UAS
Miniaturized sondes for
temperature, humidity,
and aerosol count
Collaboration with ENM, ENAC
and Avion Jaune Company
Permanent observation site at Col de Porte
(1325m)
Figure 1 – Vue d’ensemble du site du col de Porte
CONCORDIASI field campaign in Antarctica (2010, International cooperation F, USA)
A large international field campaign in the Mediterranean
region: HyMeX 2012
Objective: study the intense rainfall
episodes and flash floods in
northwestern Mediterranean
~200 instruments deployed, 250 flight hours of research airplanes, 800 radiosondes,…
~300 scientists from 10 different countries
5 Sep. – 6 Nov. 2012
28 sep 2012,
Spain
13 fatalities
26 oct 2012,
Toulon
2 fatalities
Example of aircraft observations (SAFIRE)
Reflectivity
Partie stratiforme Partie convective A-B section
C-D section
B-C flight section
Partie stratiforme
Vertical Doppler velocity
Observations from the RASTA cloud radar onboard SAFIRE/F20
Images of sampled hydrometeores
Melting layer
Oriented columns
Thunderstorm systems
26 oct. 2012
Numerical Weather Prediction
Les lois fondamentales de la physique
Le mouvement (du point) : La loi fondamentale de la dynamique (Newton
1642-1727) : comment les forces font bouger un objet solide
Le mouvement des fluides : Euler (1707-1783), Saint-Venant (1797-1886),
Navier (1785-1836), Stokes (1819-1903) : les forces de pressions
La force de Coriolis (1792-1843) : déviation des trajectoires par la rotation de la
Terre
La chaleur : Le premier principe de la thermodynamique (Meyer, 1845) :
comment se font les échanges de chaleur et donc comment varie la
température.
Gaz parfait : PV = nRT
La conservation de masse
Equations (dynamiques) du fluide atmosphérique : fin du XIXième
Les équations fondamentales de la météorologie dynamique
Les équations fondamentales de la météorologie dynamique
Domains of ARPEGE and AROME
AROME model
domain
ARPEGE :
7,5 km sur la France
30 km Nouvelle-Zélance
AROME : 1,3 km
Schéma des processus physiques dans le modèle
atmosphérique et de surface continentale
Schéma des processus physiques dans le modèle
atmosphérique et de surface continentale
AROME
PREVISION – CONDITIONS INTIALES – OBSERVATIONS
Number of observations used in Arpege
Information content of various observation types
Commercial
planes
Microwave sounders
Infrared sounders
Cloud motion
vectors
GPS
RS Geostationnary satellites
The latest change: April 2015
Indicateur Arpege basé sur 6 EQM normalisés de T850, Z500, V250 à 48 et 72h
d’échéance par rapport aux radiosondages sur un domaine Europe
Old system New system
Scores sur 25 ans des modèles de prévision
météorologique français
The AROME regional system
Old version New version (since April 2015)
AROME
Deterministic
2.5km L60 (750 x 720 points)
3DVar (3h cycle)
5 prévisions par jour : 30, 30, 30, 36, 30h
1.3km L90 (1536 x 1440 points)
3DVar (1h cycle)
5 prévisions par jour : 42, 39, 36, 42, 36h
Arome 1.3km
AROME at 1,3km grid: for the first time the model
captures mountain waves
AROME at 1,3km grid: for the first time the model
captures mountain waves
Number of observations used in
AROME
AROME quality index compared to ARPEGE and IFS
Du déterminisme au chaos et …
du chaos à l’ordre dans le chaos
Lorenz (1963) :
La sensibilité aux conditions initiales
Le rôle des forçages externes
Un enjeux : la prévision d’ensemble
Quantifier les incertitudes associées à la
prévision AROME
observations
Deterministic
AROME
forecast
AROME
ensemble
forecast (best
quantile)
Extreme rainfall events and flash
floods are the most difficult prediction
problem in France
AROME ensemble prediction system
will help forecasters to determine the
level of risk for smaller regions
Experiment on intense rainfall prediction with
AROME ensemble
3h accumulated precipitation in a hindcast for flash flood of 10/10/2014 (Nîmes)
Présentation du 11
juin 2015
34
3 day forecast of NO2 at surface
level starting from 11/01/2008 at 0h
CHIMERE MM5-CAMx
EURAD SILAM
EMEP NAME
BOLCHEM MATCH
CAC MOCAGE
COPERNICUS regional air quality
ensemble prediction system
Climate and climate change
Le développement des modèles couplés
Calottes
GRISLI
GREMLINS
Atmosphère
ARPEGE-Climat
Océan
OPA
24h
Surfaces continentales
ISBA (cycle C)
Icebergs
Fleuves
TRIP
24h
24h
Biogéo-
chimie
Glace
de mer
10 ans
Aérosol-Chimie
MOCAGE Moyennes
Climatiques
5 ans
O3 (MOBIDIC)
+ GES et occupation sols
(IMAGE)
Emissions
24h
Vers la modélisation du système climatique
Past-Climat
Simulations centennales CMIP5
Moyennes multi-modèles et intervalles de confiances
réchauffement global en surface (GIEC, 2007)
1,1°C
6,4°C
GIEC AR4, 2007
40
Most recent results on new IPCC scenarios (CMIP5)
Global mean surface temperature in °C
²
Une idée du changement climatique
1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020 2040 2060 2080 210016
1718
19
20
212223
24
252627
2003
1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020 2040 2060 2080 210016
1718
19
20
212223
24
252627
Température moyenne d’été Observations et scénario A2
43
Urban Meteorology and Climate Change
Bueno et al (2012)
De Munck et al (2012)
DRY-AC x 2 Doublement de la climatisation sèche
DRY-AC Uniquement des systèmes de climatisation sèche
REAL-AC Systèmes de climatisation actuel
NO-AC Scénario de base, sans climatisation
Air-conditionning increases the temperature during 2003 drought
Tr1 …Tr3
Tw1 …Tw3
TR1…TR3
snow water
Tair, Huair
QH roof
QE roof
QH wall
QH road
QE road
QH traffic
QE traffic
QH industry
QE industry
QH top
QE top
Tibld
TEB: town energy budget model
Urban Meteorology and Climate Change
Végétation urbaine et Hydrologie urbaine
• Interactions végétation/bâti dans la rue
• Module de toitures végétalisées
• Modélisation du sous-sol urbain et des échanges en eau sol/surface/atmosphère
TEB ISBA
TEB(ISBA)
Future
Etude de l’effet des bâtiments de CDG sur la formation du brouillard
Maille hor.=1.5m, vert.= 1m Frontières immergées
(Bergot et al, 2014)
Meso-NH
Merci