Academic literature on the topic 'Modèle de prévision météorologique numérique'

À la Météorologie nationale, trois modèles de prévision du projet Améthyste étaient opérationnels en 1980. Des innovations scientifiques, des échanges avec le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et l'arrivée d'un calculateur Cray-1 en 1983 incitèrent à développer de nouveaux modèles. Au début de l'année 1985, le modèle spectral Émeraude et le modèle sur domaine limité Péridot remplacèrent les anciens modèles. L'enthousiasme et la compétence de Jean-François Geleyn, permirent de renouveler en profondeur les paramétrisations physiques. Ces nouveaux modèles améliorèrent les prévisions jusqu'au temps sensible. Enfin de nouvelles techniques de prévision numérique tant pour les modèles de prévision que pour l'assimilation de données allaient ouvrir la voie aux projets Arpège et Aladin. At the Météorologie nationale, at the beginning of the 1980's, there were three operational models. Scientific innovation, fruitful exchanges with scientists at the European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF) and the arrival of a Cray-1 computer in 1983 prompted to develop new models. At the beginning of year 1985 the Émeraude spectral model and the Péridot limited area model replaced the old models. The enthusiasm and the competence of Jean-François Geleyn enabled to deeply renew the physical parameterizations. These new models led to a substantial improvement of the forecasts including local screen level values. Finally new numerical weather prediction techniques both in numerical models and data assimilation were going to open the way for the new Arpège and Aladin projects.

La représentation des processus physiques associés aux surfaces continentales, incluant les échanges de chaleur, d'humidité et de quantité de mouvement avec l'atmosphère, ainsi que l'analyse des conditions initiales pour ses principales variables influencent de manière substantielle la prévision atmosphérique près de la surface, en plus d'avoir un impact sur la production de nuages et des précipitations. Comment les surfaces continentales sont-elles représentées dans les modèles de prévision numérique du temps ? Quelles sont les problématiques propres à la prévision numérique du temps dans cette représentation ? Ces questions sont examinées dans cet article en utilisant des exemples tirées du modèle Isba (Interactions solbiosphère-atmosphère) développé à Météo-France et du système d'assimilation de surface du Service météorologique du Canada. The representation of physical processes over land, including heat, humidity, and momentum exchanges with the atmosphere, as well as accurate initialisation of its main prognostic variables, has a substantial influence on numerical prediction of the near-surface atmosphere and on the formation of clouds and precipitation. How are continental surfaces represented in numerical weather prediction (NWP) models? What are the scientific issues specif ic to NWP for this representation? These are questions examined in this study using examples from the Isba (Interactions Soil-Biosphere-Atmosphere) land surface scheme developed at Météo-France and the land data assimilation system from the Meteorological Service of Canada.

La carrière scientifique de Jean-François Geleyn débute à l'université de Mayence, où il acquit une formation complémentaire sur le rayonnement atmosphérique, après sa formation à l'École nationale de la météorologie. À son retour à Paris, il enseigna son premier cours de rayonnement et expérimenta un premier schéma vertical de paramétrisations physiques. Recruté par le CEPMMT, il intégra la première équipe qui développa avec succès les paramétrisations physiques du modèle du Centre. Grâce à sa polyvalence sur tous les aspects de la prévision numérique, à ses qualités d'analyse et de synthèse, il contribua très activement aux développements du modèle du Centre. Jean-François Geleyn's scientific career began at the University of Mainz, where he received further training in atmospheric radiation, after his training at the National Meteorological School. On his return to Paris, he taught his first radiation course and experimented a first vertical scheme of physical parameterizations. Recruited by the ECMWF, he joined the first team who successfully developed the physical parameterizations of the ECMWF model. Thanks to his versatility in all aspects of numerical forecasting, his analytical and synthesis skills, he contributed very actively to the development of the ECMWF model.

Jean-François Geleyn a joué un rôle central dans la création et le fonctionnement de la coopération Aladin sur la prévision numérique du temps (PNT). Le projet Aladin a non seulement développé des outils de prévision numérique du temps à court terme, qui pouvaient être utilisés pour la prévision numérique opérationnelle, mais a également instauré un lien durable entre ses participants. Dans cet article, nous rendons hommage à Jean-François avec notre récit historique et parfois personnel des premières années de la coopération. Nous reconnaissons et soulignons que Jean-François n'a pas seulement créé et façonné la coopération elle-même, mais qu'il a également influencé la carrière et la vie de beaucoup des scientifiques appartenant aux instituts participant à ce projet. Jean-François Geleyn had a pivotal role in the creation and running of the Aladin Numerical Weather Prediction (NWP) cooperation. The Aladin project not only developed short-range NWP tools, which could be used for operational numerical forecasting, but also instilled a long-lasting bond among its participants. In this article we pay tribute to Jean-François with our historical and sometimes personal account of the early years of the cooperation. We acknowledge and stress that Jean-François not only created and shaped the cooperation itself, but also influenced the career and life of many scientists from the participating institutes.

Jean-François Geleyn a dirigé le consortium international d'Aladin de 1990 à 2010, d'abord de manière informelle, puis, plus tard, en tant que directeur du programme. Ce consortium était une collaboration de 16 instituts météorologiques nationaux européens et nord-africains qui ont développé et maintenu le système de prévision météorologique numérique d'Aladin. Bien que de nombreuses personnes aient contribué à cette collaboration, son succès exceptionnel est le résultat des efforts inlassables de Jean-François Geleyn, de ses facultés intellectuelles exceptionnelles et de son dévouement humain unique pour ce programme. Ses efforts ont constitué la base de la collaboration avec le consortium Hirlam, qui a finalement abouti à un nouveau consortium de 26 pays pour la prévision météorologique numérique. Jean-François Geleyn has been leading the international Aladin consortium from 1990 until 2010, first informally and then later, as the Program Manager. This consortium was a collaboration of 16 European and North-African national meteorological institutes that developed and maintained the Aladin numerical-weather prediction system. While many people contributed to this collaboration, its outstanding success was the result of Jean-François Geleyn's tireless efforts, his exceptional intellect and his unique human dedication to the program. His efforts formed the basis for the collaboration with the Hirlam consortium that ultimately led to a new consortium of 26 countries for numerical weather prediction.

Dans le domaine de la prévision des débits, une grande variété de méthodes sont disponibles: des modèles stochastiques et conceptuels mais aussi des approches plus novatrices telles que les réseaux de neurones artificiels, les modèles à base de règles floues, la méthode des k plus proches voisins, la régression floue et les splines de régression. Après avoir effectué une revue détaillée de ces méthodes et de leurs applications récentes, nous proposons une classification qui permet de mettre en lumière les différences mais aussi les ressemblances entre ces approches. Elles sont ensuite comparées pour les problèmes différents de la prévision à court, moyen et long terme. Les recommandations que nous effectuons varient aussi avec le niveau d'information a priori. Par exemple, lorsque l'on dispose de séries chronologiques stationnaires de longue durée, nous recommandons l'emploi de la méthode non paramétrique des k plus proches voisins pour les prévisions à court et moyen terme. Au contraire, pour la prévision à plus long terme à partir d'un nombre restreint d'observations, nous suggérons l'emploi d'un modèle conceptuel couplé à un modèle météorologique basé sur l'historique. Bien que l'emphase soit mise sur le problème de la prévision des débits, une grande partie de cette revue, principalement celle traitant des modèles empiriques, est aussi pertinente pour la prévision d'autres variables.

Météo-France opère en temps réel depuis 2003 la chaîne de modélisation hydro-météorologique SIM, composée du module d'analyse des conditions atmosphériques en surface (SAFRAN), d'une modélisation détaillée des interactions sol-biosphère-atmosphère (ISBA) et du modèle hydrogéologique MODCOU. Cette chaîne a connu une évolution majeure en 2016 afin d'améliorer certains de ses composants. Cette application temps-réel, complétée par une réanalyse depuis 1958 permet de caractériser la situation par rapport aux années antérieures pour plusieurs variables du cycle hydrologique (précipitations, humidité du sol, enneigement). Les épisodes de sécheresse, l'évolution du stock nival, etc. peuvent ainsi être suivis au jour le jour sur l'ensemble de la France métropolitaine. Des applications de prévisions ont également été mises en place pour anticiper l'évolution de la situation hydrologique. L'initialisation des conditions hydrologiques provient de la chaîne d'analyse temps-réel et des données météorologiques prévues sont utilisées en entrée d'ISBA-MODCOU. Ainsi une application pour les échéances allant jusqu'à 10 jours utilise comme forçage météorologique les prévisions d'ensemble du CEPMMT (Centre Européen de Prévision Météorologique à Moyen Terme). Chaque jour des prévisions sont produites sur différentes zones (départements, bassins versants, etc.), l'ensemble de prévision fournit des informations pour les différentes variables hydrologiques au pas de temps quotidien. De plus la visualisation de la dispersion des prévisions renseigne sur l'incertitude associée à chaque prévision. Pour des échéances plus lointaines (jusqu'à 6 mois), deux applications de prévisions sont opérées tous les mois. La première utilise en entrée des scénarios météorologiques issus de la climatologie, alors que la seconde utilise des données issues du modèle de prévisions saisonnières atmosphériques de Météo-France. Malgré l'incertitude des prévisions, l'exploitation complémentaire des prévisions climatologique et saisonnière est un outil pour la gestion des ressources en eau. Les débits moyens mensuels prévus pour chacune des applications comparés aux débits des années précédentes permettent en effet de caractériser la situation pour les mois à venir et l'incertitude associée.

Le programme international de recherche HyMeX (Hydrological cycle in the Mediterranean eXperiment, www.hymex.org), composante du chantier multi-organisme MISTRALS lancé pour 10 ans en 2010, a pour objectif de progresser dans la compréhension du cycle de l'eau en Méditerranée, et notamment d'améliorer les connaissances et la prévision des risques hydrométéorologiques. L'étude et la prévision des épisodes de pluies intenses et crues rapides qui affectent régulièrement le pourtour méditerranéen sont au cœur du programme HyMeX. Après une présentation de la stratégie générale d'observations qui a combiné campagnes de mesures, renforcement d'observations pendant plusieurs automnes et collectes de données socio-hydrologiques après les évènements majeurs qu'a connu la région sur la période, une revue d'ensemble des avancées scientifiques réalisées depuis le lancement d'HyMeX est proposée tant en termes de connaissances et modélisation des épisodes méditerranéens de pluie intense et de leurs impacts, qu'en termes d'évaluation et amélioration des méthodes et systèmes de prévision, et plus particulièrement les systèmes de prévision d'ensemble hydrométéorologiques à courte échéance basés sur le modèle de prévision météorologique AROME de Météo-France.

Au cours de ses années à la direction du Groupe de modélisation et d'assimilation pour la prévision (Gmap), Jean-François Geleyn dirigea avec enthousiasme, dynamisme, efficacité et une grande expertise la préparation de toutes les évolutions des systèmes opérationnels de prévision numérique du temps Arpège et Aladin. Plusieurs évolutions majeures furent implémentées en opérationnel au cours de cette période. La contribution de Jean-François Geleyn fut notamment remarquable sur le noyau dynamique, le post-traitement des prévisions, leur évaluation et tout particulièrement les paramétrisations physiques des modèles de prévision. Il coordonna en effet tous les travaux de recherche et développement sur les paramétrisations physiques des modèles Arpège et Aladin et sur les paramétrisations physiques linéarisées développées pour l'analyse 4D-Var dans son groupe et chez les partenaires Aladin. Over the years when Jean-François Geleyn was the head of GMAP he led with great enthusiasm, dynamism, efficiency and expertise the preparation of all the evolutions of operational numerical weather prediction (NWP) systems of Arpège and Aladin. Several major changes were implemented operationally during this period. Jean-François Geleyn's contribution was remarkable in several topics such as the dynamical core, the post-processing of weather predictions, their validation, and especially the physical parameterizations of the numerical weather predictions models. In principle, he coordinated all the research and development activities on physical parameterizations for Arpège and Aladin NWP models and on the linearized physical parameterizations developed for the 4D-Var analysis in his group and among the Aladin partners.

Le sondeur infrarouge hyperspectral IASI (Interféromètre Atmosphérique de Sondage Infrarouge) est l'instrument qui fournit le plus d'observations satellitaires au modèle de Prévision Numérique du Temps (PNT) ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle) à Météo-France. Ce capteur a été développé conjointement entre le CNES (Centre National d'Études Spatiales) et EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) et est embarqué à bord des satellites défilants Metop-A, B et C. L'assimilation de ces observations requiert l'utilisation d'un Modèle de Transfert Radiatif (MTR) qui s'appelle RTTOV à Météo-France. Ce dernier utilise une connaissance a priori de l'état thermodynamique et chimique de l'atmosphère le plus probable pour simuler les observations IASI. À Météo-France, les champs d'ébauche thermodynamiques proviennent d'une prévision à courte échéance fournie par ARPEGE. Les ébauches de la composition chimique de l'atmosphère sont issues d'un unique profil vertical de référence pour chaque espèce chimique fourni par RTTOV. Cette approximation a un impact important sur la qualité des simulations et l'utilisation des observations satellitaires infrarouges pour la PNT. Les Modèles de Chimie Transport (MCT) sont capables de fournir des prévisions de la composition chimique de l'atmosphère. À Météo-France, ce MCT s'appelle MOCAGE. Ce travail de thèse propose une méthode permettant une meilleure assimilation des observations satellitaires infrarouges par un couplage des modèles météorologique et chimique. La première partie du travail consiste à évaluer la sensibilité des observations infrarouges à la chimie atmosphérique. Pour cela nous avons participé à la campagne de mesure APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gasEs) qui nous a permis de mesurer des profils in situ de CO2, CH4 et O3. Ces données ont été utilisées à la fois pour valider la qualité de nos simulations et comme données de vérification pour évaluer les prévisions de composition chimique atmosphérique issus de MCT. Nous avons par la suite encadré deux stagiaires de Master 1 pour réaliser une climatologie évolutive de CO2 afin d'améliorer l'utilisation des observations satellitaires infrarouges. De ces études, il ressort que la qualité des simulations dépend de la précision de l'ébauche chimique utilisée et que le constituant chimique ayant l'impact le plus important sur les simulations est l'ozone. La suite du travail de thèse s'est donc articulée autour de l'ozone. Une première étape a consisté à préparer l'assimilation de canaux IASI sensibles à l'ozone. [...]<br>The Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) is the instrument that provides the most satellite observations to the ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Scale) Numerical Weather Prediction (NWP) model at Météo-France. This sensor was developed jointly by CNES (Centre National d'Études Spatiales) and EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) and is carried on board the Metop-A, B and C polar orbiting satellites. The assimilation of these observations requires the use of a Radiative Transfer Model (RTM) called RTTOV at Météo-France. The latter uses an a priori knowledge of the most likely thermodynamic and chemical state of the atmosphere to simulate IASI observations. At Meteo-France, the background thermodynamic fields come from a short-term forecast provided by ARPEGE but the information on the chemical composition of the atmosphere comes from a single vertical reference profile for each chemical species, provided by RTTOV. However, this approximation has a significant impact on the quality of simulations and the use of infrared satellite observations for NWP. Chemistry Transport Models (CTM) are able to provide forecasts of the chemical composition of the atmosphere. At Météo-France, this CTM is called MOCAGE. This thesis therefore proposes a method toward a better assimilation of infrared satellite observations by coupling meteorological and chemical models. The first part of the work was to evaluate the sensitivity of infrared observations to some atmospheric compounds. To do so, we participated in the APOGEE (Atmospheric Profiles Of GreenhousE gases) measurement campaign, which enabled us to measure in situ profiles of CO2, CH4 and O3. These data were used both to validate the quality of our simulations and as verification data to assess atmospheric chemical composition derived from CTM. We then supervised two Master 1 trainees to carry out an evolving climatology of CO2 in order to improve the use of infrared satellite observations. From these studies, it appears that the quality of the simulations depends on the accuracy of the chemical information used and the chemical component with the greatest impact on the simulations is ozone. Thus, the rest of the thesis work was therefore focused on ozone. A first step was to prepare the assimilation of ozone-sensitive IASI channels. This work has shown both that the use of realistic ozone information from a CTM can better simulate ozone-sensitive observations and provide additional information, simultaneously improving temperature, humidity and ozone analyses [Coopmann et al., 2018]. [...]

Les hauteurs de precipitations prevues par le modele a domaine limite peridot anciennement operationnel a meteo-france dependent trop de la taille de maille. Pour etudier ce probleme on a developpe des diagnostics de divergences de flux, pour evaluer la contribution des petites et moyennes echelles a l'evolution temporelle d'une moyenne de grande echelle de l'humidite specifique et de l'entropie. Cette contribution depend elle-meme de la taille de maille. La premiere raison semble venir de la dynamique de moyenne echelle: sa contribution diminue lorsqu'on utilise le meme domaine de prevision pour toutes tailles de maille. Le resultat le plus important est ici une contribution du forcage par les conditions aux limites laterales externes: le forcage de l'humidite specifique genere un desequilibre entre le champ d'humidite et les autres champs a toutes echeances. La consequence est un phenomene de type spin-up appele ici spin-up permanent, caracterise par des valeurs irrealistes et fortement dependantes de la resolution dans les champs de convection et de diffusion verticale. Il se produit essentiellement au-dessus de mers chaudes et pres des bords, ne se propage pas vers le centre du domaine et peut-etre generalement supprime quand on utilise des conditions aux limites laterales ouvertes pour l'humidite. La part restante de la dependance de taille de maille est principalement liee aux parametrisations des precipitations convectives et stratiformes. L'utilisation d'un schema unifie decrivant les deux types de precipitations la reduit dans une situation convective idealisee mais n'apporte aucune amelioration dans une situation reelle ou coexistent les deux types de precipitations. On a acheve ce travail par une etude de transportabilite des diagnostics sur les modeles spectraux arpege et aladin, et par quelques experiences de sensibilite des precipitations a la resolution dans le modele arpege maintenant operationnel a meteo-france

Les precipitations et nuages des perturbations des latitudes moyennes sont frequemment organises en bandes de meso-echelle. Les mecanismes de formation et d'entretien de ces bandes sont encore inconnus dans de nombreux cas. L'objectif de la these a ete d'avancer dans la comprehension des bandes de meso-echelle a l'aide de simulations du modele numerique hydrostatique peridot. Pour repondre a cet objectif, une methode d'etude des structures en bande a ete developpee: des diagnostics ont ete concus pour etudier l'energetique des circulations a l'echelle de la structure en bande. Ces diagnostics ont ete testes et valides sur un cas pour lequel le comportement energetique des circulations simulees etait connu: ils ont ete valides en les appliquant a des circulations d'instabilite symetrique. Les simulations de cas idealises d'instabilite symetrique nous ont permis egalement d'etudier l'evolution non-lineaire des circulations. Les diagnostics energetiques ont ete appliques a deux phenomenes reels tres differents l'un de l'autre: un cas de large bande de front froid et un cas de ligne de grains. Dans le cas de la large bande de front froid, l'application des diagnostics energetiques n'a pas permis d'identifier un mecanisme precis de formation de la bande. La raison principale est l'absence de connaissance du comportement theorique de l'energetique des circulations resultant de l'interaction entre l'instabilite symetrique et le forcage frontogenetique. Sur le cas de la ligne de grains, l'application des diagnostics energetiques a constitue un apport: le courant de densite a ete identifie comme l'element moteur. Au cours de l'etude de ces deux cas reels, les elements necessaires a l'obtention de simulations de qualite des phenomenes ont ete mis en evidence

Du fait de la congestion des bandes de fréquences conventionnelles (bandes S, C, Ku) et de la nécessité d'acheminer des débits de plus en plus importants, l'évolution des télécommunications par satellite fournissant des services multimédia à très haut débit se traduit actuellement par une montée en fréquence (bande Ka, 20-30 GHz, pour les liaisons utilisateurs, et bande Q/V, 40-50 GHz, pour les liens avec les stations d'ancrage) pour atteindre une capacité globale de l'ordre du Tb/s. Cependant, cette montée en fréquence rend les futurs systèmes de télécommunications extrêmement vulnérables aux atténuations troposphériques, notamment aux précipitations qui constituent le principal contributeur à l'affaiblissement troposphérique total. Dans ce contexte, la seule utilisation des techniques de codages et de modulation adaptatives, même combinée avec de la gestion de puissance, ne suffit plus. Afin d'exploiter la décorrélation en distance des champs de précipitations, l'utilisation de stations terrestres en diversité de site est étudiée par les opérateurs afin de maintenir un bilan de liaison favorable, en jouant sur une certaine redondance des stations sols pour rediriger les signaux selon les conditions météorologiques locales. Si plusieurs modèles permettant de dimensionner de tels systèmes existent déjà, leur paramétrage n'a pu s'appuyer pour le moment que sur un nombre limité de bases de données expérimentales, à la fois en terme de durée d'acquisition et de climats représentés : les données ne sont bien souvent recueillies que dans des zones climatiques tempérées (Europe et Amérique du Nord) et ne représentent qu'un faible nombre d'années de mesures (une année dans la majorité des cas). Dès lors, le paramétrage, ainsi que la validation, de ces modèles est compromise. Cette thèse propose la définition d'un nouveau modèle, le modèle WRF-EMM, permettant de générer des statistiques de propagation sur une zone géographique de 100 x 100 km2 en couplant le modèle de prévisions météorologiques à haute résolution WRF (Weather Research and Forecasting) à un module électromagnétique EMM (ElectroMagnetic Module) optimisé pour l'occasion. Aux latitudes moyennes, les sorties de ce simulateur sont utilisées pour alimenter les modèles actuels de dimensionnement des systèmes de télécommunications par satellite en diversité de site. Les résultats obtenus sont suffisamment proches des résultats expérimentaux pour envisager d'utiliser le modèle WRF-EMM pour compléter de façon artificielle les bases de données expérimentales existantes et finalement paramétrer les modèles de propagation en respectant les spécificités climatologiques et orographiques locales. En parallèle au développement du modèle WRF-EMM, cette thèse propose également la mise en place d'une nouvelle métrique de test permettant d'intégrer les variabilités interannuelles dans le processus de validation des modèles, ce qui n'était pas le cas jusqu'à maintenant<br>Due to the congestion of standard frequency bands (S, C, Ku bands) and the need to offer higher data rates for multimedia services, space communication systems require to be operated at carrier frequencies higher than 20 GHz: Ka-band (20-30 GHz) for user links or Q/V band (40-50 GHz) for feeder links, to reach the Tb/s capacity. However, these frequency bands are submitted to increase tropospheric impairments, in particular rain attenuation which is its major contributor. In this context, the only use of standard fade mitigation techniques (up-link power control and/or adaptive coding and modulation) is not enough to counteract these propagation impairments and the use of gateways in site diversity configurations allows satisfying link budget to be maintained, relying on redundant gateways to reroute data traffic depending on local meteorological conditions. If several models suited to design such systems already exist, their parameterization is based on a limited number of sub-representative experimental data, both in terms of duration and climatic regions: experimental propagation data in a site diversity context have been often measured in temperate regions (Europe and North America) and represent few years of data (only one year in the majority of the cases). As a consequence, the parameterization, and so the validation, of such models is compromised. This PhD thesis proposes the definition of a new model, the WRF-EMM model, allowing rain attenuation time series and statistics to be generated over a grid of 100 x 100 km2, coupling the high resolution weather prediction model WRF (Weather Research and Forecasting) with the EMM (ElectroMagnetic Module), especially optimized during this thesis. Outputs of this simulator can feed site diversity models in order to design future satellite communications systems. At mid-latitudes, the results are promising and the use of the WRF-EMM model to generate site diversity synthetic datasets and to parameterize site diversity models wherever in the world should now be envisaged as an alternative to experimental data. In parallel with the development of the WRF-EMM model, this thesis also proposes the introduction of a new testing metric allowing to integrate the inter- annual variabilities during the validation process of statistical models, which has not been the case until now

L'intégration de la production des énergies renouvelables intermittentes dans le mix énergétique est aujourd'hui limitée à un seuil de 30 % de la puissance totale produite. Cette mesure vise à assurer la sécurité de l'alimentation électrique des réseaux insulaires en France. La levée de ce verrou technique ne pourra se faire qu'en apportant des solutions au caractère intermittent des sources d'énergies éolienne et photovoltaïque. Les difficultés énergétiques auxquelles sont confrontés aujourd'hui les milieux insulaires préfigurent celles que rencontreront la planète à plus ou moins long terme. Ces territoires sont des laboratoires uniques pour éprouver les nouvelles technologies de stockage, de gestion et de prévision de l'énergie. La contribution de ce travail de thèse se focalise sur la prévision du rayonnement solaire global à différents horizons de temps car la puissance photovoltaïque produite découle directement de l'intensité du rayonnement solaire global. Dans un premier temps, l'étude bibliographique a permis de classer les modèles de prévision numériques et les modèles de prévision statistiques en fonction de la résolution spatiale et temporelle. Par ailleurs, elle montre que les meilleurs performances sont obtenues avec les modèles hybrides. Dans un deuxième temps, un modèle de prévisions à court terme (J+1) est proposé avec le modèle Weather Research and Forecasting (WRF) et un réseau de neurone bayésien. L'hybridation de ces deux méthodes améliore les performances de prévisions à J+1. Dans un troisième temps, un modèle de prévision à très court terme (t+h) est proposé avec le modèle hybride de Kalman. Cette méthode produit d'une part une prévision énergétique et d'autre part une prévision multi-horizon. La comparaison de la performance de ces modèles avec la méthode de référence dite de persistance montre une amélioration de la qualité de la prévision. Enfin, la combinaison du filtre de Kalman avec le modèle numérique WRF permet une mise en œuvre opérationnelle de la prévision<br>The integration of intermittent renewable energy in the energy mix is currently limited to a threshold of 30% of the total power being produced. This restriction aims at ensuring the safety of the power input. The elimination of this technical obstacle will be possible with solutions to energy intermittence of wind and solar energy. The energy issues which islands are facing today prefigure global problems in a more or less long term. These territories constitute unique laboratories for testing new technologies of storage, management and forecasting of energy. The contribution of this thesis focuses on the forecasting of global horizontal irradiance at different time horizons. Indeed, the generated PV power stems directly from the intensity of the global horizontal irradiance. First, the review of solar irradiance forecasting methods allows to classify numerical weather models and statistical forecasting methods depending on spatial and temporal resolution. Moreover, it shows that best performance is obtained with hybrid models. Second, a short-term forecast model (day ahead forecast) is developed with the Weather Research and Forecasting model (WRF) and a Bayesian neural network. The hybridization of these methods improves the day ahead forecast performance. Third, a model for forecasting the very short term is developped with the Kalman hybrid model. This method offers on the one hand an energy forecasting and on the other hand a multi-horizon forecast. Comparing the performance of the aforesaid with the reference method, namely the persistence method, shows an improvement of the quality of the forecasts. Combining the Kalman filter with the WRF numerical model allows an operational implementation of the forecast

La variabilité de l’énergie solaire impose de limiter sa fraction d’injection instantanée dans le réseau électrique. Une amélioration des prévisions de l’ensoleillement conduirait à élever la limite de ce seuil, spécialement dans les zones non-interconnectées comme La Réunion. Une plus haute précision de prévision est particulièrement difficile à atteindre dans le cas des îles tropicales à cause de la convection prononcée et des circulations thermiques complexes au niveau local. Les modèles de prévision numérique du temps à aire limitée permettent de prévoir les processus liés aux nuages et l'éclairement solaire à de hautes résolutions spatio-temporelles, de l’ordre de quelques kilomètres et minutes. Néanmoins, ces modèles parviennent rarement à prévoir précisément l'évolution de la couche nuageuse et ont donc tendance à surestimer l'éclairement solaire. L’affinement des conditions initiales nuageuses des modèles régionaux par l’assimilation d’observations de satellites météorologiques géostationnaires est un moyen efficace pour améliorer les prévisions à court terme. Toutefois, une grande variété d'approches pour l'assimilation des données satellitaires existe et, jusqu'à présent, la recherche s’est concentrée sur les moyennes latitudes. Cette thèse aborde l'assimilation d'observations de satellites géostationnaires avec des modèles à aire limitée dans le sud-ouest de l'Océan Indien. Dans un premier temps, l'état de l'art des approches existantes pour l'assimilation de luminances observées et de propriétés physiques des nuageuse avec les modèles régionaux est dressé. Puis, l'une des approches les plus prometteuses est identifiée et appliquée au sud-ouest de l'Océan Indien. Dans les expériences effectuées, la teneur en eau des nuages est obtenue à partir des produits de propriétés nuageuses SatCORPS de la NASA. Ces observations sont assimilées avec un filtre de Kalman d’ensemble et le modèle Weather Research and Forecasting. Un ensemble de 41 membres et un espacement horizontal des points de grille de 12 km est appliqué avec un intervalle de cyclage de 6 heures pour l'assimilation. Le Data Assimilation Research Testbed et son opérateur d'observations de teneur en eau des nuages sont utilisés pour l'assimilation d'observations dans les phases solide, surfondue, et liquide. L'impact de cette approche d'assimilation sur des prévisions de l'éclairement horizontal global est évalué pour l'été austral 2017/2018 en utilisant des observations de pyranomètres sur l'île de La Réunion. Un effet positif de la méthode appliquée sur les prévisions de l'éclairement est constaté surtout pour les 14 premières heures de prévision. Différents aspects de l'amélioration des prévisions, grâce à l'assimilation de données, sont analysés par le biais d’expériences témoins sans assimilation, d’expériences avec un domaine de grille imbriquée avec un espacement horizontal des points de grille de 4 km et d’une comparaison avec des modèles opérationnels. Les observations quadrillées utilisées étant disponibles à l'échelle mondiale, la méthode offre une approche applicable et évaluable pour d'autres régions du monde<br>The variability of solar irradiance necessitates to limit the instantaneous feed-in of solar power to electricity grids. An improvement of solar irradiance forecasts would allow to increase the defined threshold limits, especially in non-interconnected zones such as Reunion Island. Achieving higher forecast accuracy is particularly challenging in the case of tropical islands due to pronounced convection and local thermal circulations. Limited-area numerical weather prediction (NWP) models allow to forecast cloud processes and solar irradiance at high spatio-temporal resolutions of a few kilometres and minutes. Nevertheless, they often fail to accurately predict cloudiness evolution and thus tend to overestimate solar irradiance. Refining the initial conditions of regional models in terms of clouds is an efficient means for improving short-term cloud cover and irradiance forecasts. The assimilation of geostationary meteorological satellite observations can achieve this improvement. Nevertheless, a variety of satellite data assimilation (DA) approaches exist and research has focused on mid-latitudes so far. This thesis deals with the assimilation of geostationary satellite observations with limited-area models in the southwestern Indian Ocean. In a first step, the state of the art in terms of existing approaches for radiance and cloud property retrieval assimilation with regional-scale models is reviewed. In consequence, one of the most promising approaches is identified and applied to the southwestern Indian Ocean. In the performed experiments, multi-phase cloud water path retrievals from NASA Langley's SatCORPS cloud products are assimilated with an ensemble Kalman filter using the Weather Research and Forecasting model. A 41-member ensemble at 12 km grid spacing is applied with a DA cycling interval of 6 hours. The Data Assimilation Research Testbed and its forward operator for cloud water path are used to assimilate gridded cloud water retrievals in the ice, supercooled liquid, and liquid phase. The impact of this assimilation approach on forecasts of global horizontal irradiance (GHI) is evaluated for austral summer 2017/2018 using pyranometer observations on Reunion Island. A distinct positive impact of the applied method on the first 14 hours of GHI forecasts is found. Different aspects of the forecast improvement due to DA are analysed by means of control experiments without DA, experiments with a nested domain at 4 km grid spacing, and a comparison with operational NWP models. As the utilised gridded cloud products are available globally, the method offers a portable and globally applicable approach that may also be evaluated for other regions of the Earth

Les erreurs des modèles de prévision numérique du temps (PNT) peuvent être réduites par des méthodes de post-traitement (dites d'adaptation statistique ou AS) construisant une relation statistique entre les observations et les prévisions. L'objectif de cette thèse est de construire des AS de prévisions de vent pour la France sur la grille de plusieurs modèles de PNT, pour les applications opérationnelles de Météo-France en traitant deux problèmes principaux. Construire des AS sur la grille de modèles de PNT, soit plusieurs milliers de points de grille sur la France, demande de développer des méthodes rapides pour un traitement en conditions opérationnelles. Deuxièmement, les modifications fréquentes des modèles de PNT nécessitent de mettre à jour les AS, mais l'apprentissage des AS requiert un modèle de PNT inchangé sur plusieurs années, ce qui n'est pas possible dans la majorité des cas.Une nouvelle analyse du vent moyen à 10 m a été construite sur la grille du modèle local de haute résolution (2,5 km) de Météo-France, AROME. Cette analyse se compose de deux termes: une spline fonction de la prévision la plus récente d'AROME plus une correction par une spline fonction des coordonnées du point considéré. La nouvelle analyse obtient de meilleurs scores que l'analyse existante, et présente des structures spatio-temporelles réalistes. Cette nouvelle analyse, disponible au pas horaire sur 4 ans, sert ensuite d'observation en points de grille pour construire des AS.Des AS de vent sur la France ont été construites pour ARPEGE, le modèle global de Météo-France. Un banc d'essai comparatif désigne les forêts aléatoires comme meilleure méthode. Cette AS requiert un long temps de chargement en mémoire de l'information nécessaire pour effectuer une prévision. Ce temps de chargement est divisé par 10 en entraînant les AS sur des points de grille contigü et en les élaguant au maximum. Cette optimisation ne déteriore pas les performances de prévision. Cette approche d'AS par blocs est en cours de mise en opérationnel.Une étude préalable de l'estimation du « continuous ranked probability score » (CRPS) conduit à des recommandations pour son estimation et généralise des résultats théoriques existants. Ensuite, 6 AS de 4 modèles d'ensemble de PNT de la base TIGGE sont combinées avec les modèles bruts selon plusieurs méthodes statistiques. La meilleure combinaison s'appuie sur la théorie de la prévision avec avis d'experts, qui assure de bonnes performances par rapport à une prévision de référence. Elle ajuste rapidement les poids de la combinaison, un avantage lors du changement de performance des prévisions combinées. Cette étude a soulevé des contradictions entre deux critères de choix de la meilleure méthode de combinaison : la minimisation du CRPS et la platitude des histogrammes de rang selon les tests de Jolliffe-Primo. Il est proposé de choisir un modèle en imposant d'abord la platitude des histogrammes des rangs<br>Errors of numerical weather prediction (NWP) models can be reduced thanks to post-processing methods (model output statistics, MOS) that build a statistical relationship between the observations and associated forecasts. The objective of the present thesis is to build MOS for windspeed forecasts over France on the grid of several NWP models, to be applied on operations at Météo-France, while addressing the two main issues. First, building MOS on the grid of some NWP model, with thousands of grid points over France, requires to develop methods fast enough for operational delays. Second, requent updates of NWP models require updating MOS, but training MOS requires an NWP model unchanged for years, which is usually not possible.A new windspeed analysis for the 10 m windspeed has been built over the grid of Météo-France's local area, high resolution (2,5km) NWP model, AROME. The new analysis is the sum of two terms: a spline with AROME most recent forecast as input plus a correction with a spline with the location coordinates as input. The new analysis outperforms the existing analysis, while displaying realistic spatio-temporal patterns. This new analysis, now available at an hourly rate over 4, is used as a gridded observation to build MOS in the remaining of this thesis.MOS for windspeed over France have been built for ARPEGE, Météo-France's global NWP model. A test-bed designs random forests as the most efficient MOS. The loading times is reduced by a factor 10 by training random forests over block of nearby grid points and pruning them as much as possible. This time optimisation goes without reducing the forecast performances. This block MOS approach is currently being made operational.A preliminary study about the estimation of the continuous ranked probability score (CRPS) leads to recommendations to efficiently estimate it and to generalizations of existing theoretical results. Then 4 ensemble NWP models from the TIGGE database are post-processed with 6 methods and combined with the corresponding raw ensembles thanks to several statistical methods. The best combination method is based on the theory of prediction with expert advice, which ensures good forecast performances relatively to some reference forecast. This method quickly adapts its combination weighs, which constitutes an asset in case of performances changes of the combined forecasts. This part of the work highlighted contradictions between two criteria to select the best combination methods: the minimization of the CRPS and the flatness of the rank histogram according to the Jolliffe-Primo tests. It is proposed to choose a model by first imposing the flatness of the rank histogram

L’objectif de cette thèse est de construire un modèle capable de s’adapter au comportement spatio-temporel réel d’un système. L’idée directrice est de réaliser un modèle semi-physique regroupant deux types d’information : la connaissance a priori des lois déterministes qui régissent le système étudié et l’observation du comportement réel de ce système obtenue à partir de données expérimentales. Ce modèle hybride est d’abord élaboré en s’inspirant des mécanismes d’un réseau neuromimétique dont la structure est contrainte par les équations d’état inverses discrètes. Cet inverseur neuronal semi-physique réalise un très bon compromis entre la propriété de parcimonie et la faculté de généralisation. Ce concept est ensuite appliqué en remplaçant le réseau de neurones par un automate cellulaire de type Boltzmann sur réseau à temps de relaxation multiples. La démarche consiste à compléter la connaissance physique de ce modèle en définissant des degrés de liberté supplémentaires. La phase d’apprentissage des paramètres du réseau est réalisée parallèlement à l’estimation des variables d’état à l’aide d’une méthode prédictive de Monte Carlo séquentielle : le filtre de Kalman d’ensemble. Cette méthode d’estimation duale état-paramètres exploite des mesures issues d’un observatoire à géométrie variable composé de capteurs fixes et mobiles<br>The aim of this thesis is to design a model capable of adapting itself to the real spatio-temporal behavior of a system. The basic idea is to carry out a semi-physical model gathering two types of information : the a priori knowledge of the deterministic rules which govern the studied system and the observation of the actual conduct of this system obtained from experimental data. This hybrid model is initially elaborated by being inspired by the mechanisms of a neuromimetical network whose structure is contrained by the discrete reverse-time state-space equations. This semi-physical neural network inverse problem solver reaches a very good compromise between the property of parsimony and the faculty of generalization. This concept is then applied by replacing the neural network by a multiple relaxation time lattice Boltzmann cellular automaton. The approach consists in completing the physical knowledge of this model by defining additional degrees of freedom. The learning phase of the network parameters is realized in parallel with the state-variable estimation starting from a sequential Monte Carlo forward method : the ensemble Kalman filter. This dual state-parameter estimation method exploits measurements derived from variable geometry observatory made up of fixed and moving sensors

Les modèles météorologiques à aire limitée sont aujourd'hui dotés de systèmes d'analyse de données observées propres, pour la plupart. Ces analyses combinent en général une ébauche provenant du modèle et des observations dans le but de rafraîchir les structures décrites par le modèle à aire limitée. Néanmoins, l'information provenant du modèle coupleur présente également un intérêt. En effet, le modèle coupleur est en général un modèle global bénéficiant de techniques d'assimilation de données performantes, qui permet de fournir une bonne description des grandes échelles notamment. L'objectif de ce travail de thèse est d'injecter l'information issue du modèle coupleur directement dans l'assimilation variationnelle tridimensionnelle (3D-VAR) du modèle à aire limitée, en tant que nouvelle source d'information. Concrètement, on décrit le vecteur d'information entrant dans l'assimilation du modèle à aire limitée comme étant la concaténation des différentes sources d'information : l'ébauche du modèle, les observations et les grandes échelles de l'analyse du modèle coupleur. Ce formalisme utilise une mesure de l'incertitude sur les sources d'information, décrite par les covariances entre les erreurs des différentes sources d'information. Des simplifications sur les covariances croisées entres les sources d'information sont proposées, afin de pouvoir développer le formalisme en vue de le rendre applicable simplement dans un logiciel d'analyse déjà existant. Une première utilisation de ce nouveau formalisme est faite dans un modèle académique unidimensionnel “en eaux peu profondes”, en mettant en oeuvre un modèle coupleur et un modèle couplé. Ces expériences montrent des résultats neutres à positifs, suivant les configurations, limités par le cadre simplifié de ce modèle académique. Dans le cadre de l'application de cette méthode dans les modèles utilisés à Météo- France (modèle global ARPÈGE et modèle à aire limitée ALADIN), une évaluation des statistiques liées aux erreurs sur les sources d'information est menée. Tout d'abord le choix des échelles venant de l'analyse du modèle global est fait, pour ne garder que les plus grandes structures (environ 240 km). Puis les statistiques sont calculées à partir de travaux précédents utilisant des méthodes ensemblistes pour échantillonner les erreurs. L'étude de ces statistiques permet de décrire les propriétés des covariances d'erreurs (écarts types, isotropie, etc.) et de quantifier l'erreur commise en appliquant les simplifications proposées. L'évaluation sur des cycles d'assimilation d'une quinzaine de jours montre que l'introduction des grandes échelles de l'analyse du modèle global a un impact légèrement positif en terme de score objectif. Néanmoins, malgré des différences visibles et systématiques engendrées par l'utilisation de cette nouvelle source d'information, aucun cas d'étude sur des champs diagnostiques, comme les précipitations, ne permet d'illustrer cet apport en terme de temps sensible ou de phénomènes météorologiques spécifiques. Ce travail de thèse propose donc une technique d'analyse en aire limitée permettant de prendre en compte des informations provenant du modèle coupleur, en plus des observations, pour corriger l'ébauche du modèle. Il ouvre la voie à d'autres recherches, notamment en sélectionnant d'autres échelles venant du modèle coupleur à considérer ou en l'étendant par l'ajout de la dimension temporelle.

Deux solutions pour l'ecoulement 3d atmospherique hydrostatique sont comparees sur un domaine d'interet: la solution du probleme mixte aux conditions initiales et a la limite, et celle globale du probleme initial sur une sphere virtuelle. Cette derniere, obtenue via une transformation homothetique definie par un pole de dilatation et par un coefficient d'etirement, donne une solution en maille variable sur la sphere reelle. Le but est d'etablir la limite de l'etirement pour laquelle l'augmentation de celui-ci entraine une meilleure precision, et pour quel cout de calcul. La convergence de la solution en maille variable est etudiee sur la sphere reelle: un critere de pseudo-equivalence avec la convergence en maille uniforme est defini. La stabilite des solutions numeriques est analysee par le comportement des spectres de l'energie cinetique. L'existence d'un intervalle de nombres d'onde pour lequel les deux solutions ont un meme type de convergence suivant la troncature est montree. Quand l'etirement augmente cet intervalle s'annule. La validite temporelle des deux solutions a meso-echelle est analysee par un algorithme de previsibilite dynamique. Une limite de l'etirement satisfaisant les deux contraintes de precision et d'efficacite est trouvee. Ces resultats ont ete aussi confirmes sur des situations meteorologiques reelles