Les produits radar: situation actuelle et perspectives

Les produits radar:
situation actuelle et
perspectives
Pierre TABARY et Jean-Louis CHAMPEAUX
Centre de Météorologie Radar
Direction des Systèmes d’Observation
Forum Radar 2014
27 mars 2014
Radars aujourd’hui = une composante essentielle pour
Surveillance et suivi des systèmes précipitants (~ 1990  présent)


Aéronautique (~ 2000  présent)


outil ASPOC de suivi et de caractérisation de la convection

Projet LEOPARD (radar dédié sur aéroport)
Prévision des crues et inondations (~ 2000  présent)


Lames d’eau radar = produit maintenant très utilisé et très surveillé.

Produit probablement le plus exigeant en terme de qualité vis à vis des radars
Prévision numérique à haute résolution (~ 2010  présent)


Assimilation des données radar (Doppler / réflectivité) effective dans AROME

Travaux en cours pour assimiler de nouvelles observations (radars européens, polarimétrie,
réfractivité)
Climatologie (évaluation du changement climatique) (~ 2010  présent)


2
Images radar = « écran de veille des prévisionnistes »
Ré-analyse de lames d’eau
Produits et logiciels radar opérationnels à Météo France
 Produits récents ou à venir:
 Mosaïques de lames d’eau en outremer
 Mosaïques européennes Odyssey
 Mosaïque nationale de cisaillement
 Champs 3D basse puis haute résolution
 Types d’hydrométéores
3
 Nouveaux radars
continue
 Image de réflectivité
 Lames d’eau
 Produits radar pour l’assimilation
Amélioration
 Produits opérationnels « historiques » :
 Nouvelles technologies
(e.g. polarimétrie)
 + des compétences, de
l’expérience et de la matière
grise !
+ ARCHITECTURE DE
PRODUCTION A MAINTENIR
ET FAIRE EVOLUER AU PIED
DE CHAQUE RADAR (PROJET
CASTOR4) ET AU NIVEAU
CENTRAL (PROJET
EVOLPROD)
Lames d’eau
4
Lames d’eau radar : situation actuelle
Un produit kilométrique et infra-horaire (5’) disponible en
mosaïque et en radar individuel et incluant:
 Identification dynamique des échos fixes
 Correction de masques (orographiques et non orographiques)
 Correction de Profil Vertical de Réflectivité (e.g. bande brillante)
en utilisant un « guess » d’altitude d’iso0°C issue du modèle de
prévision
 Ajustement temps-réel par les pluviomètres
 Production de codes qualité [0-100] dynamiques
 (sur la mosaïque) Filtrage des parasites (insectes / oiseaux) par
le satellite
 (sur les radars DPOL) Filtrage des parasites (insectes / oiseaux)
 (sur les radars DPOL) Correction d’atténuation par les
précipitations
…
5
Lames d’eau radar : principaux axes d’amélioration
 Densification du réseau: RHYTMME puis
PUMA (et LEOPARD)
 Prise en compte de radars étrangers
 P1 : Jersey
 P2 : Radars suisses (incl. La Dôle)
 Polarimétrie
 « Calibration 2.0 »: nouvelle version du
module d’ajustement temps-réel par les
pluviomètres
 Vers une carte de Facteurs Correctifs
Des évolutions qui
conduisent à des
améliorations
significatives en
n’augmentant que
faiblement les
coûts humains et
financiers de
fonctionnement
Note : autres facteurs contribuant à l’amélioration des lames d’eau : qualité de la
maintenance, des télécoms, du suivi de production, de la gestion temps réel des
dysfonctionnements, des métadonnées, …
6
Lames d’eau
Apport de la polarimétrie
7
Polarimétrie = nouveau standard opérationnel en France et à l’étranger
Météo France = pionnier parmi les services météo sur ce sujet
Trappes - site 1.5° - 18 août 2004 - 12.00 – 13.45
Réflectivité horizontale Z
(dBZ)
Réflectivité différentielle
ZDR (dB)
Émission d’une
onde polarisée
horizontalement
Phase différentielle
DP(°)
Émission d’une
onde polarisée
verticalement
8
Coefficient de corrélation
HV
Feuille de route sur la polarimétrie
2010
2011
2012
2013
2014
V1 en test temps réel
• Correction d’atténuation
• Identification échos non météo
Déploiement opérationnel de la V1 !
8 ans
2004
Trappes
Installation du
premier radar
polarimétrique
9
Test puis déploiement opérationnel de la V2
• Classification des hydrométéores sur les tours d’antenne
• Estimation polarimétrique (« Z- KDP ») du taux de pluie
Une chaîne de traitement unique
applicable, par paramétrage, aux trois
longueurs d’onde S / C / X présentes dans
le réseau ARAMIS
Résultats CONV / V1 / V2 en bande C
Evaluation au pas de temps horaire / pluviomètres
CONV
NB corr
≥5.0 -0.28 0.58
Actuel
V1 = CONV + corr. d’att.
NB corr
≥5.0 -0.24 0.71
Futur
V2 = V1 + R(KDP) sur pluies fortes
NB corr
≥5.0 -0.16 0.79
Eté 2010 - 4 radars - 26 épisodes
NB
= Biais normalisé (R/P – 1); corr = coefficient de corrélation
10
≥ 5 = scores calculés pour cumuls horaires pluvio ≥ 5 mm
ajustement
AvecRGAdj
Avant 2012
Polarimétrie et bande X : Spécificités, difficultés et solutions
« You call them problems, I call them challenges », Pr. Chandrasekhar,
ERAD 2004, au sujet du projet américain CASA de radars en bande X
Principales conclusions du travail de
R&D réalisé dans le cadre de RHYTMME
(plus de 10 articles publiés sur le
traitement des donnée bande X)
 Polarimétrie indispensable en bande
X (pour corriger l’atténuation induite
par les précipitations)
 Il est indispensable de traduire
l’atténuation dans le code qualité des
lames d’eau bande X (pour ne pas
dégrader les lames d’eau des radars
S/C voisins lors du compositage)
 Maurel et Vial intégrés dans les mosaïques le 1/7/2011
 Colombis intégré le 28/01/2013
 Vars intégré le 12/12/2013
11
 Traitement spécifique de l’atténuation
lorsque le faisceau se trouve dans les
espèces glacées (neige mouillée, neige
sèche).
Episode du Var 2014
Cumul 48h (18 – 19 janvier
2014) mosaïques de lames
d’eau radar opérationnel
Radar de Collobrières
en panne
Cumul 48h (18 – 19 janvier
2014) mosaïques RHYTMME
12
Lames d’eau
Calibration par pluviomètres
13
Ajustement temps réel par les pluviomètres
 Principe:
 Chaque heure:
 Evaluation du rapport moyen radar / pluvio sur les heures passées
 Correction des 12 lames d’eau de l’heure suivante avec ce facteur
 Approche d’ « ingénieur » / approche physique d’analyse et de correction
 Important: calibration « a priori » des lames d’eau brutes 5’
Calcul du coefficient d’ajustement
valeur pluviomètre
iH
CC H 
mémoire
totale de
l’algorithme
ω P  C
i  H-M
iH
ω R
i  H -M
i

T
14
i
i
i
i

Rap
constante de rappel
vers le facteur
correctif mensuel
valeur
radar
poids: ω i  2
i=0.5 pour l’heure H-T;
- Mémoire M = 16 heures
- T = 4 heures
C Rap
FC HYDRAM
Actuellement:
- CRap = 10 mm
Facteur correctif
mensuel
Ajustement temps réel par les pluviomètres
Test d’une évolution vers une carte de facteurs correctifs
 Différents jeux de paramètres testés
 Deux points de référence :
 Pas de calibration

Calibration 1.0
 Test sur 2 ans de données horaires pour 23 radars
 Etude spécifique d’une dizaine d’épisodes remarquables, notamment épisode
du Var (15 juin 2010)
 Calcul de différents scores :
 Biais normalisé
 Pourcentage de rapports R/P compris entre 0,8 et 1,25
 …
  Bénéfice net sur les distances intermédiaires
(75 – 150 km) et lointaines (> 150 km)
15
Ajustement temps réel par les pluviomètres
Test d’une évolution vers une carte de facteurs correctifs
Episode de Draguignan
NASH
CORR
RMSE
Biais
0.38
0.69
1.86
-37%
NASH
CORR
RMSE
Biais
-0.1
0.70
2.49
+17%
14/06/2010 18h 
16/06/2010 12h
Radar de Collobrières
(S)
Evaluation au pas de
temps horaire par
rapport aux
pluviomètres
Codes qualité entre 60
et 83 (i.e. distances ~
entre 75 et 150 km)
16
NO CALIB
NASH
CORR
RMSE
Biais
0.50
0.76
1.68
-2%
V2
(SPATIALISATION)
V1 (OPER)
Lames d’eau
Radars étrangers
17
Mosaïque sans Jersey
Cumul des
mosaïques de
lames d’eau sur
61 jours en
juillet, août,
novembre et
décembre
2012.
18
Mosaïque avec Jersey
Cumul des
mosaïques de
lames d’eau sur
61 jours en
juillet, août,
novembre et
décembre
2012.
Objectif : intégration de Jersey dans la mosaïque
de lames d’eau d’ici fin 2014. Intégration des
19
radars suisses en 2015 (étude en cours)
Lames d’eau
Outre-Mer
20
 2013 = année charnière pour les lames d’eau radar OM
 Mise en place d’une production de mosaïques de lames d’eau
calibrées par cartes mensuelles de facteurs correctifs dans les
trois régions OM qui comportent des radars (La Réunion,
Antilles-Guyane et Nouvelle Calédonie)
 Lames d’eau qualifiées à La Réunion, en cours de
qualification dans les deux autres régions
 Perspectives 2015 - 2016:
 Mise en place d’une calibration horaire
 Mise en place de la chaîne polarimétrique V2 sur PitonVillers (La Réunion)
21
Exemples de mosaïques à La Réunion lors du passage du
cyclone Bejisa en janvier 2014 (cumuls de 1000 mm en 72h)
22
Lames d’eau
ANTILOPE
23
ANTILOPE: analyses horaires radar – pluviomètres
 Les pluies stratiformes et convectives sont obtenues par krigeage avec dérive externe des
valeurs pluviométriques, la lame d’eau radar étant la variable « externe ».
 La séparation stratiforme/convectif est réalisée par détection des cellules sur les images radar.
Lame d'eau radar
Réseau pluviométrique
Lame d'eau ANTILOPE
(07/08/2013 18h UTC)
=
+
24
Partie convective
Partie stratiforme
Nouveaux produits
25
Mosaïque de cisaillement de basses couches 5’ – 1 km²
Tornade d’Humbert - 23 août 2010 - Animation de 00 à 0225 UTC
Mosaïque élaborée à partir de l’information Doppler des radars
 Application en prévision immédiate des phénomènes convectifs
Réflectivité (dBZ)
Cisaillement (m/s/km)
Humbert, lieu où la tornade
a été signalée
26
Validation statistique
Mise en relation statistique des rafales mesurées par les anémomètres (<60
km h-1, [60,80 km h-1 [, [80,100 km h-1 [, ≥100 km h-1.) avec les valeurs de
cisaillement radar au sein des objets convectifs (99ème percentile de la
distribution)
Faibles rafales,
faible cisaillement
radar
27
Fortes rafales, fort
cisaillement radar
Champs 3D
Champs 3D basse
résolution (15 minutes
– 2.5 km) visualisé
sous SYNERGIE
13 juin 2011 14.00
 Evolution vers la
haute résolution (5’ –
1 km²) dans le cadre
du projet européen
aéronautique SESAR
(partenariat avec
UKMO)
28
Hydrométéores
Variables
polarimétriques
ZH
ZDR
KDP
ROHV
+
Temperature
Algorithme
de logique
floue
Type d’hydrométéore
dominant en chaque
pixel parmi:
PLUIE
NEIGE MOUILLEE
NEIGE SECHE
GRELE (3 TYPES)
GLACE
 Classification réalisée sur les tours d’antenne
 Information utilisable à l’avenir par:
 Algorithme lame d’eau (traitement spécifique des espèces glacées)
 Modèle numérique
 Mosaïque de types d’hydrométéores au sol
29
Angle de site = 0.8°
5,3 km
3,6 km
2,2 km
1 km
30
Conclusions - Perspectives
31
Evaluation des lames d’eau radar sur la
période 2007 - 2013
32
Lame d’eau radar et code de qualité pour 2013
Dprevi/PI
33
Comparaison des Lame d’eau radar et « pluviomètres »
pour 2013
Cumul annuel radar 2013
34
Cumul annuel 2013 à partir du
réseau de pluviomètres
Évaluation : calcul de scores
1.
Élaboration de fichiers contenant pour chaque jour et chaque pluviomètre le
cumul radar du pixel correspondant et sa qualité
2. En déplaçant une boite de 30/60km de coté, on calcule en chaque pixel un
certain nombre de paramètres statistiques à partir des rapports radar/pluvio
quotidien et différents seuils sur le cumul pluviométrique:
! A noter l’influence du voisinage et de la taille de l’échantillon pour le calcul des
différents paramètres statistiques
Les principaux paramètres calculés:
• Q20, Q50, Q80 pour différents seuils de pluie (e.g. > 0.2mm, > 10mm, >
20mm,..)
• Pourcentage de rapports radar/pluvio compris entre R et 1/R (e.g. 0.8 et 1.25)
• Taux de fausses alarmes
• Taux de non détections
35
Les grandes modifications de l’algorithme
de lame d’eau Radar
• 29 mars 2007: calibration par les pluviomètres
• Aout 2009: amélioration de l’algorithme de lames d’eau individuelles:
augmentation du poids pour les mesures prés du sol, Prise en compte
de l’atténuation par les gaz, modification du taux de décroissance du
PVRR climatologique de – 1.5dBz/km à –4.5dBz/km
• 18 mai 2010: prise en compte dans la mosaïque de LE de la
probabilité pluie-non pluie
• 23 aout 2010: modification du compositage de LE pour donner plus
de poids aux mesures prés du sol
• 21-22 septembre: mise en opérationnel de l’algorithme V1 double
polarisation sur les radars de Trappes, Abbeville et Montclar
• février 2012: généralisation de la mise en opérationnel de
l’algorithme V1 double polarisation sur tous les radars
polarimètriques
36
Q50 des rapports radar/pluvios pour RR24h>1mm de 2007 à 2013
37
Q50 des rapports radar/pluvios pour RR24h>10mm de 2007 à 2013
38
Pourcentage des rapports radar/pluvios compris
entre 0,8 et 1,25 pour RR24h>10mm de 2007 à 2013
39
Pourcentage des rapports radar/pluvios compris entre
0,8 et 1,25 pour différents seuils RR24h en 2013
40
Fausses alarmes pour RR24h>1mm de 2007 à 2013
41
Non détections pour RR24h>10mm 2013
42
Dispersion des rapports pour différents seuils
de pluie de 2007 à 2013
43
Histogramme des rapports en log pour
RR24h>10mm de 2007 à 2013
44
Relation Dispersion-qualité pour RR24h>10mm
de 2007 à 2013
45
Répartition par classes de valeurs du code qualité de la valeur médiane et
des quantiles 20 et 80 des rapports radar/pluviomètre, entre 2007 et 2013,
pour des cumuls pluviométriques quotidiens supérieurs ou égaux à 10 mm.
46
Les scores en ligne
Tous ces scores sont disponibles sur l’IntraDSO/Radar pour les
années 2007 à 2013:
http://dsonet.dso.meteo.fr/spip.php?article1936
47
48
Transparents
supplémentaires
49
Un rappel sur le produit ANTILOPE: analyses horaires
radar – pluviomètres
 La partie stratiforme est obtenue par krigeage des valeurs pluviométriques de grande échelle.
 La partie convective est obtenue par détection de cellules sur les images radar, et est corrigée à
l'aide des cumuls convectifs des pluviomètres situés sous ces cellules.
Lame d'eau radar
Réseau pluviométrique
Lame d'eau ANTILOPE
=
+
50
Partie convective
Partie stratiforme
Vers une carte de Facteurs Correctifs
Pluviomètres
 Constitution d’une matrice
512x512 km² de facteurs
d’ajustement
 Estimation du facteur en
chaque pixel selon un calcul
analogue au calcul actuel
 Approche par itérations en
allant vers des domaines de
plus en plus petits (jusqu’à
32x32 km²)
51
Vers une carte de Facteurs Correctifs
Pluviomètres
 Constitution d’une matrice
512x512 km² de facteurs
d’ajustement
 Estimation du facteur en
chaque pixel selon un calcul
analogue au calcul actuel
 Approche par itérations en
allant vers des domaines de
plus en plus petits (jusqu’à
32x32 km²)
52
Vers une carte de Facteurs Correctifs
Pluviomètres
 Constitution d’une matrice
512x512 km² de facteurs
d’ajustement
 Estimation du facteur en
chaque pixel selon un calcul
analogue au calcul actuel
 Approche par itérations en
allant vers des domaines de
plus en plus petits (jusqu’à
32x32 km²)
53
Vers une carte de Facteurs Correctifs
Pluviomètres
 Constitution d’une matrice
512x512 km² de facteurs
d’ajustement
 Estimation du facteur en
chaque pixel selon un calcul
analogue au calcul actuel
 Approche par itérations en
allant vers des domaines de
plus en plus petits (jusqu’à
32x32 km²)
54
Vers une carte de Facteurs Correctifs
Pluviomètres
 Constitution d’une matrice
512x512 km² de facteurs
d’ajustement
 Estimation du facteur en
chaque pixel selon un calcul
analogue au calcul actuel
 Approche par itérations en
allant vers des domaines de
plus en plus petits (jusqu’à
32x32 km²)
55
56
Validation : exemple du 15/01/2013 sur MAUREL
12H00 UTC - 0.5
ZH
DP
ZDR
HV
PIA
24h QPE
Forte rotation de phase dans la neige sèche / glace entraînant une surcorrection
57d’atténuation et une très forte surestimation de la lame d’eau.
Validation : traitement de la correction d’atténuation
V2.1 : correction dans
la pluie, la neige
mouillée, la neige
sèche et la glace
HPLUIE = 0.28
HNM = 0.28
Neige sèche
HNS = 0.28
Neige mouillée
Pluie
0
DPPLUIE = 0.07
1
2
DPNM = 0.07
DPNS = 0.07
Pluie
Neige mouillée
Neige sèche
PIA = HPLUIE.(DP- 0)
PIA = HPLUIE.(10)+HNM.(DP- 1)
PIDA = DPPLUIE.(10)+DPNM.(DP- 1)
PIA = HPLUIE.(1- 0)+HNM.(2- 1)+
HNS.(DP- 2)
PIDA = DPPLUIE.(1- 0)+DPNM.(2- 1)+
DPNS.(DP- 2)
58PIDA
= DPPLUIE.(DP0)
Validation : traitement de la correction d’atténuation
V2.2 : correction dans
la pluie seulement
Modification effectuée
le 04/02/2013 suite
aux surestimations de
janvier 2013.
HPLUIE = 0.28
HNM = 0.00
Neige sèche
HNS = 0.00
Neige mouillée
Pluie
0
DPPLUIE = 0.07
1
2
DPNM = 0.00
DPNS = 0.00
Pluie
Neige mouillée
Neige sèche
PIA = HPLUIE.(DP- 0)
PIA = HPLUIE.(10)+HNM.(DP- 1)
PIDA = DPPLUIE.(10)+DPNM.(DP- 1)
PIA = HPLUIE.(1- 0)+HNM.(2- 1)+
HNS.(DP- 2)
PIDA = DPPLUIE.(1- 0)+DPNM.(2- 1)+
DPNS.(DP- 2)
59PIDA
= DPPLUIE.(DP0)
Validation : exemple du 18/05/2013 sur MAUREL
12H00 UTC - 0.5
ZH
ZDR
DP
HV
PIA
24h QPE
Rotation de phase dans la neige mouillée et neige sèche (+ radôme mouillé ?)
60mais pas de correction d’atténuation d’où une sous-estimation de la lame d’eau.
Validation : traitement de la correction d’atténuation
V2.3 : correction dans la
pluie et la neige mouillée
Modification effectuée le
24/09/2013 suite à la sousestimation de mai 2013.
Code qualité :
Q  1 – HPLUIE.(DP- 0)/PIA0
PIA0=40
Ne concerne que les bande
X (pas de correction
d’atténuation dans la neige
pour les bande C et S).
HPLUIE = 0.28
Neige sèche
Neige mouillée
Pluie
0
1
2
Valeurs issues
des
comparaisons
MaurelCollobrières
(travaux
d’Hassan)
HNM = 0.15
HNS = 0.00
DPPLUIE = 0.07
DPNM = 0.02
DPNS = 0.00
Pluie
Neige mouillée
Neige sèche
PIA = HPLUIE.(DP- 0)
PIA = HPLUIE.(10)+HNM.(DP- 1)
PIDA = DPPLUIE.(10)+DPNM.(DP- 1)
PIA = HPLUIE.(1- 0)+HNM.(2- 1)+
HNS.(DP- 2)
PIDA = DPPLUIE.(1- 0)+DPNM.(2- 1)+
DPNS.(DP- 2)
61PIDA
= DPPLUIE.(DP0)
Validation : rejeu du 15/01/2013 sur MAUREL
CUMUL 24h
V2.1
correction « partout »
version utilisée en temps réel le
jour de l’épisode
62
V2.3
correction dans la pluie et neige
mouillée avec les nouveaux
coefficients et modification du
calcul du code qualité
Validation : rejeu du 18/05/2013 sur MAUREL
CUMUL 24h
V2.2
correction dans la pluie seulement
version utilisée en temps réel le
jour de l’épisode
63
V2.3
correction dans la pluie et neige
mouillée avec les nouveaux
coefficients et modification du
calcul du code qualité
Résultats CONV / V1 / V2 en bande X
Evaluation au pas de temps horaire / pluviomètres
NB corr
≥5.0 -0.49 0.52
V1 = CONV + corr. d’att.
NB corr
≥5.0 -0.22 0.62
V2 = V1 + R(KDP) sur pluies fortes
NB corr
≥5.0 -0.11 0.70
2011 - 1 radar (Maurel) - 4 épisodes
NB
= Biais normalisé (R/P – 1); corr = coefficient de corrélation
64
≥ 5 = scores calculés pour cumuls horaires pluvio ≥ 5 mm
Avec ajustement
CONV
Radar en
montagne …
Ajustement temps réel par les pluviomètres
Test d’une évolution vers une carte de facteurs correctifs
Episode de Draguignan
14/06/2010 18h 
16/06/2010 12h
NASH
CORR
RMSE
Biais
0.46
0.89
5.07
-46%
Radar de Collobrières
(S)
Evaluation au pas de
temps horaire par
rapport aux
pluviomètres
Codes qualité > 84 (i.e.
distances ~ < 80 km)
65
NASH
CORR
RMSE
Biais
NO CALIB
NASH
CORR
RMSE
Biais
0.83
0.91
2.87
-1%
V2
(SPATIALISATION)
0.79
0.89
3.16
+3%
V1 (OPER)
Les lames d’eau radar : progresse-t-on ?
 L'indicateur du contrat d’objectifs et de performances (COP2012 –
2016) est le pourcentage sur l'année et sur tout le territoire
métropolitain (Corse comprise) des rapports cumul_radar_24h /
cumul_pluvio_24h dans la fourchette [0.8,1.25] pour des
cumuls pluviomètres 24h significatifs (supérieurs à 10 mm en
24h)
 Evolution calculée / prévue COP
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
66
29
35
39
43
42
44,58
44,94
?
?
?
prévu
Prévu
Prévu
Prévu
Prévu
COP
COP
COP
COP
COP
=
=
=
=
=
43%
43%
45%
47%
49%
Le score reflète la
performance de l’ensemble
de la chaîne de production
radar : qualité des
algorithmes mais aussi
performance de la
maintenance, du suivi
mensuel, gestion temps réel
des radars défectueux,
qualité des liaisons télécom,
mise à jour des
métadonnées, …
Mosaïques
européennes
réalisées par le
système Odyssey
(opéré par Météo
France et le UK Met
Office) dans le cadre
EUMETNET
15 minutes – 2 km
Discussions en cours
pour inscrire ces
mosaïques au
catalogue ECOMET
67
1.4.2014
67

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