journée fusion de données – 18 octobre 2011

Une méthode de spatialisation du vent moyen et des rafales par régression multiple puis krigeage des résidus

Action DCLIM/DEC 2010-2011P.Lassègues, J.M.Veysseire, C.Marie-Luce

Journée fusion de données – 18 octobre 2011

Introduction - Contexte


Après le passage des tempêtes Klaus (24/01/2009) et Xynthia (28/02/2010) nous avons expérimenté une spatialisation des rafales de vent sur la France métropolitaine.

Nous avions testé une méthode par krigeage avec dérive externe en utilisant comme variable associée le vent moyen Arome. Pour faire simple, la performance obtenue était une RMSE de 3.8 m/s pour les rafales pour la journée du 28/02/2010. Résultat peu satisfaisant.

Nous avions testé aussi une spatialisation de Cressman incrémentale proposée par CNRM/GEMAP F. Bouttier. Performance comparable.

Nous avons eu une stagiaire IENM en juillet 2010 qui a exploré plusieurs méthodes de régression multiple suivie de krigeage des résidus en utilisant comme prédicteurs un ensemble de paramètres Arome (en s’appuyant sur des travaux de l’équipe Adaptations Statistiques pour choisir les prédicteurs).

Méthode


Nous avons essayé de mettre au point une méthode en deux étape, d’abord une régression multiple s’appuyant sur des paramètres du modèle Arome et des paramètres du relief, suivie d’un krigeage des résidus de cette régression.

Les données d’observation prises en entrée sont celles des stations synoptiques et automatiques en France métropolitaine, après avoir retiré les observations de faible qualité ou non représentatives. Reste environ 500 stations. Distance moyenne entre 2 stations de l’ordre de 30 km.

On traite les données au pas de temps horaire.

Grille cible= grille Arome en résolution 0.025dg.

Prédicteurs retenus provenant du modèle Arome: vent moyen 10m, rafale, stress du vent, vent moyen 850 et 500 hPa, pression mer.

Les données de relief sont celles du projet SRTM (strm.csi.cgiar.org).

Prédicteurs retenus provenant du relief: altitude, composantes u et v du vecteur de pente, coefficient de concavité convexité, écart type des altitudes des points voisins.

Relief SRTM – vecteur de pente zonal


Relief SRTM – vecteur de pente méridien


Relief SRTM – convexité concavité



Associations prédicteurs Arome – variables dépendantes


Exemple d’analyse variographique pour un réseau horaire le 28/02/2010 à 03htu

Validation - Résultats


Nous avons déroulé le traitement en utilisant 90% des observations puis calculé des scores sur les 10% restants.

Résultats pour 24 réseaux horaires le 28 février 2010: biais ff en m/s rmse ff en m/s rmse ff en % rmse ff > 16 m/s rmse ff > 16 m/s

en %

-0.044 1.946 28.5 3.413 18.5

biais raf en m/s rmse raf en m/s rmse raf en % rmse raf > 16 m/s

rmse raf > 16 m/s en %

-0.107 2.805 20.5 3.361 14.7

Ces résultats ont été consolidés en traitant 5 journées de 2010 pour lesquelles nous avions du vent fort sur la France: 30 mars, 4 mai, 14 juillet, 8 et 11 novembre.

Ce résultat reste toutefois insuffisant pour estimer valablement la rafale au niveau de chaque commune comme nous aurions souhaité le faire.

Validation - Résultats


Results for 24 hours february, 28th 2010: rmse mws in m/s rmse mws in % rmse mws > 16 m/s rmse mws > 16 m/s in%

1.946 28.5 3.413 18.5

rmse wg in m/s rmse wg in % rmse wg > 16 m/s rmse wg > 16 m/s in %

2.805 20.5 3.361 14.7

Results for 24 hours marsh, 30th 2010: rmse mws in m/s rmse mws in % rmse mws > 16 m/s rmse mws > 16 m/s in %

1.915 31.9 non significative sample


2.769 23.0 3.583 18.0

Results for 24 hours may, 4th 2010: rmse mws in m/s rmse mws in % rmse mws > 16 m/s rmse mws > 16 m/s in %



2.386 19.2 3.086 16.5

Results for 24 hours july, 14th 2010: rmse mws in m/s rmse mws in % rmse mws > 16 m/s rmse mws > 16 m/s in %



1.847 23.6 3.560 19.6

Results for 24 hours november, 11th 2010: rmse mws in m/s rmse mws in % rmse mws > 16 m/s rmse mws > 16 m/s in %

1.597 29.6 5.184 27.4


2.048 20.6 2.517 13.1

Quelques remarques


On notera que le résultat en valeur relative est meilleur pour les rafales que pour le vent moyen. Ce résultat en valeur relative est meilleur aussi lorsque la force du vent est élevée (> 60km/h).

Les données du modèle Arome constituent un apport décisif pour la performance. C’est particulièrement notable aux réseaux synoptiques où on dispose d’une assimilation Arome (meilleure qualité que pour les prévisions des réseaux intermédiaires).

On améliore aussi le résultat lorsqu’on traite un ensemble homogène (type de phénomène météo, relief de la zone).

On remarquera que la manière de traiter les paramètres du relief n’est pas tellement éloigné de la démarche Aurelhy.

Pour améliorer ce travail il serait souhaitable de se rapprocher de CNRM/GMAP et de voir comment est estimée la rafale dans le modèle (évolutions récentes) Voir par exemple document E Bazile:

http://controle/publication/ateliers/2009_dec/index_dec2009.html







Perspectives


Une production au jour le jour est mise en place sur un serveur de développement.

Plus de 3 années de données horaires sont traitées (depuis juillet-2008) et constituent une série chronologique permettant d’affiner la validation

Elles constituent une nouvelle approche pour le suivi climatique du vent.

Les résultats spatialisés pour les tempêtes des 24 janvier 2009, 9-10 février 2009 et 27-28 février 2010 devrait permettre assez facilement le calcul d’un indice surface/durée/intensité pour le territoire français et de comparer les trois évènements.

Ouvrir le débat sur la spatialisation des paramètres météo aux pas de temps courts (horaire, quotidien) versus pas de temps longs (mensuel, annuel, trentenaire).

Vent moyen mensuel 2010


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