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Sujet de thèse
Prévisions probabilistes en Afrique de l’ouest : mise en place d’une physique stochastique
La prévision saisonnière utilisant des modèles de circulation générale couplés océan-atmosphère donne des résultats contrastés suivant les régions d’étude, les saisons et la variable étudiée : si au-dessus du Pacifique tropical les modèles parviennent à prévoir les températures de surface avec des scores élevés, ces mêmes modèles sont très limités au-dessus des moyennes latitudes. La formulation probabiliste des prévisions utilisant un ensemble de prévisions d’un même modèle résultant de conditions initiales différentes ne permet pas d’obtenir une variance de la loi de probabilité suffisante. Afin de contrecarrer cette sous-estimation de la variance due à l’imperfection des modèles, une solution est d’utiliser plusieurs modèles différents dans le cadre de prévisions multi-modèles. Cette méthode a déjà fait l’objet de plusieurs projets européens comme DEMETER ou ENSEMBLES et plusieurs études montrent qu’elle augmente en général les scores de prévision saisonnière de manière significative.
Le projet ENSEMBLES a été l’occasion de tester en prévision saisonnière des alternatives à l’approche multi-modèle qui consisteraient à modifier non pas les conditions initiales mais la formulation même du modèle afin de prendre en compte ses imperfections.
Un des objectifs de ma thèse se situe dans la lignée directe d’une de ces méthodes, appelée à tort « physique stochastique », mais qui consiste essentiellement à modifier de manière pseudo-aléatoire la dynamique d’un modèle pour prendre en compte les incertitudes liés à la modélisation de certains phénomènes sous-maille et les erreurs systématiques du modèle.
La région retenue pour l’évaluation de la « physique stochastique » dans Arpège est l’Afrique de l’Ouest ; ainsi j’ai pu consacrer les premiers mois de ma thèse à une évaluation des prévisions saisonnières de précipitation réalisées dans le cadre du projet européen ENSEMBLES sur cette zone pendant la saison de mousson.
Méthode envisagée
Evaluation des prévisions saisonnières de précipitation en Afrique de l’ouest
L’approche retenue au cours des premiers mois de ma thèse a été d’évaluer les prévisions d’ensemble sous forme déterministe et probabiliste. L’idée était de calculer un ensemble de scores reflétant la capacité des modèles à prédire les anomalies de précipitation sur les mois de juin, juillet et août mais aussi à reproduire la fonction de répartition de probabilités de certains « événements » au sens statistique du terme (saison plus sèche ou plus humide que la normale par exemple). On a également cherché à quantifier l’apport hypothétique d’un modèle utilisé en prévision des risques dans un modèle « coût-pertes » très simplifié.
Mise en place de la « physique stochastique » dans le modèle Arpège Climat (version 5.2)
Le principe de la correction stochastique qu’on souhaite mettre en œuvre est d’introduire dans la modèle Arpège-Climat des corrections d’erreurs de tendance tirées de manière pseudo-aléatoire au cours du run. Ces erreurs de tendance sont calculées sur un run couplé en mode nudging (rappelé vers ERA-Interim sur la période 1979-2010). L’idée est de trouver une méthode de classification des erreurs de tendance afin d’effectuer un tirage aléatoire parmi une sous-population des corrections d’erreur cohérente avec l’état actuel du modèle à l’instant t. La classification des corrections d’erreur de tendance reste à préciser, et le mode opératoire de cette méthode ainsi que le raffinement de la méthode (coefficients d’atténuation et/ou fréquence de correction) sont les principaux axes de recherche de la fin de ma thèse.
Parcours
M2 Recherche « Océan, Atmosphère, Climat et Télédétection » à l’Université Pierre et Marie Curie (UPMC-Paris 6)
Stage de M2 au CERFACS (équipe Aviation et Environnement) sur la modélisation des transferts radiatifs dans les traînées de condensation formées par les avions :
- Memoire M2
Diplômée de l’Ecole Polytechnique après une année d’application à l’Ecole des Ponts – Paris Tech (spécialité Ingénierie Mathématique et Informatique)
Stage de trois mois au CIMA/CONICET (Université de Buenos Aires) sur les prévisions saisonnières du projet DEMETER de la mousson sud-américaine :
- Rapport de stage CIMA-Conicet
Conférences
- Perturbations stochastiques de la dynamique du modèle Arpège-Climat en prévision saisonnière, impact sur la représentation de la circulation atmosphérique de grande échelle Ateliers de Modélisation de l’Atmosphère, janvier 2012
- Seasonal predictions of summer precipitation over West Africa using coupled GCMs : skill of the ENSEMBLES project multi-model forecasts EGU General Assembly, Vienne, avril 2011
- Evaluation des prévisions saisonnières de précipitation du stream 2 d’ENSEMBLES sur l’Afrique de l’ouest Ateliers AMMA-France, novembre 2010
- Prévisions saisonnières de précipitation en Afrique de l’ouest : évaluation des simulations ENSEMBLES stream 2 Ateliers de Modélisation de l’Atmosphère, janvier 2010
Publications
- Batté and Déqué, 2011 : Seasonal predictions of precipitation over Africa using coupled ocean-atmosphere general circulation models : skill of the ENSEMBLES project multimodel ensemble forecasts Tellus A, vol. 63, issue 2, pp 283-299, DOI 10.1111/j.1600-0870.2010.00493.x
- Batté and Déqué, 2012 : A stochastic method for improving seasonal predictions Geophysical Research Letters, in press, DOI 10.1029/2012GL051406 Abstract
- Batte_Deque_GRL_2012
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