Principaux résultats des tests de sensibilité

Des calculs de corrélation et d'écart-type ont été fait sur l'ensemble des simulations. Tous les scores sont calculés le 10 novembre à 06 UTC et 12 UTC. Ils sont résumés dans les diagrammes de Taylor [2001] (Figure 4.6). Le diagramme de Taylor représente la corrélation en fonction du rapport des écarts-type pour toutes les simulations dans le canal WV et

Fig. 4.6  Diagramme de Taylor représentant la corrélation et le rapport des écarts-types entre les observations et les diérentes simulations, pour le canal WV, le 10 novembre à 12 UTC.

pour les précipitations accumulées. Une simulation parfaite doit tendre vers (1 ;1). Les corrélations les plus faibles avec l'observation METEOSAT et les champs de précipitations sont obtenues par les simulations initialisées le plus précocément, soit le 9 novembre à 00 UTC et à 12 UTC (ALG01 et ALG02). Bien que la présence de nuages n'implique pas forcément l'occurrence de précipitations, ce sont aussi ces simulations qui surestiment les pluies accumulées au-dessus de la mer, à l'ouest d'Alger, et sous-estiment celles au- dessus de la ville. Toutefois, la comparaison des précipitations accumulées aux mesures pluviométriques ne permet aucune conclusion quant à l'avantage de l'utilisation d'une analyse sur une autre.

L'évaluation de la représentation du thalweg d'altitude (TB rouges-orangées) dans les analyses grâce au canal WV, montre une plus grande adéquation entre les TB des analyses de l'ECMWF et les TB des observations, qu'entre les analyses ARPEGE et ces mêmes ob- servations (Figure 4.7). Cela se traduit par un HSS supérieur pour les analyses de l'ECMWF par rapport aux analyses ARPEGE pour une même échéance (Figure 4.7 à droite). Ainsi, on peut dire que le thalweg d'altitude est mieux représenté par les analyses de l'ECMWF. On s'attend donc à de meilleurs résultats pour les champs des simulations initialisées avec

4.2 Évaluation de l'ensemble de simulations

les analyses de l'ECMWF, qui bénécient d'une meilleure représentation de cet élément inducteur de la dépression. La gure 4.6 montre que les corrélations entre observations ME- TEOSAT et simulations initialisées avec l'analyse opérationnelle de l'ECMWF (ALG05, ALG07 et ALG12) sont légèrement supérieures de celles réalisées à partir de l'analyse ARPEGE correspondante (ALG01, ALG06 et ALG11), ce qui conrme qu'une meilleure représentation du thalweg d'altitude dans l'état initial améliore le réalisme de la situation nale. Cependant, en ce qui concerne les précipitations accumulées, les simulations initia- lisées avec les analyses ARPEGE orent des résultats qui semblent plus réalistes sur Alger que celles initialisées avec les analyses de l'ECMWF. Le diagramme de Taylor des précipi- tations accumulées ne le conrme que partiellement (Figure 4.6 à droite). Néanmoins, ces derniers résultats, de manière générale, conduisent à aner l'évaluation de l'inuence des conditions initiales, et notamment de la qualité de la représentation du thalweg, sur les résultats des simulations.

Observation ARPEGE ECMWF

Fig. 4.7  De gauche à droite, TB (K) du canal WV pour l'observation METEOSAT et les analyses ARPEGE et ECMWF, le 10 novembre à 00 UTC, et histogramme du HSS calculé entre analyses et observations.

Le diagramme de Taylor montre enn, que les simulations initialisées le 10 novembre à 00 UTC avec des analyses ARPEGE pour lesquelles le PV, et donc la profondeur du thal- weg, a été modié, présentent toutes des résultats similaires (entre-elles) pour la couverture nuageuse. De petites modications de l'état initial n'entraînent donc pas de modications détectables par ces scores classiques. Pourtant les modications de PV ont une inuence

sur la position et l'intensité des précipitations [Argence et al., 2006]. C'est pourquoi, il convient alors d'évaluer des éléments précis de la simulation. C'est le calcul de scores ca- tégoriels qui va permettre de distinguer les simulations initialisées le 10 novembre entre elles, en évaluant successivement le thalweg d'altitude, la couverture des nuages hauts, l'eau nuageuse et le graupel.

10 km 50 km

Fig. 4.8  Fraction nuageuse < 50% à 37 GHz pour des zones de comparaisons de 10 (à gauche) et de 50 km (à droite) de TB simulées (en haut) et observées (en bas).

Fig. 4.9  Évolution du FSS des simulations avec et sans gridnes- ting, calculé pour les TB du canal IR le 10 novembre à 06 UTC, en fonction de la taille de la zone de comparaison.

Le FSS a été appliqué sur les simulations avec et sans modèles imbriqués sur le canal IR pour évaluer la couverture des nuages hauts, sur des zones de 10 à 200 km, comme le montre la gure 4.9. L'eet de l'augmentation de la taille de la zone de comparaison de 10 km à 50 km, en réduisant les eets de double peine augmente la ressemblance entre simulation et observation (Figure 4.8). Le FSS passe de 0,94 pour l'évaluation sur la zone de 10 km à 0,97 pour la zone de 50 km. La comparaison point à point des modèles à 10 km et ceux à 50 km montre que le FSS est meilleur pour des mailles plus grandes. Cela est dû aux eets de double peine. Pour des comparaisons sur une zone identique, les simulations avec modèles imbriqués sont meilleures.

4.2 Évaluation de l'ensemble de simulations

Fig. 4.10  FSS des diérentes simula- tions calculés entre simulations et obser- vations pour les 4 éléments de comparai- son sur des zones de 50 km.

Fig. 4.11  HSS des diérentes simula- tions calculés entre simulations et obser- vations pour les 4 éléments de comparai- son sur la grille de 50 km.

Le FSS et le HSS ont été appliqués à diérents champs : les nuages avec un seuil en IR, le thalweg avec un seuil sur le canal WV, sur le graupel avec un seuil sur la fréquence 85 GHz et sur l'eau liquide avec un seuil sur la fréquence 37 GHz. Pour une même simulation, le FSS et le HSS varient suivant le champ comparé comme le montrent les gures 4.10 et 4.11. Donc, les diérents éléments d'une même simulation ne sont pas simulés avec les mêmes performances. Selon la situation étudiée, les contraintes liées à l'établissement du seuil sont plus ou moins fortes. Le cas d'Alger est une situation de précipitations côtières, or le seuil sur l'eau nuageuse se fait uniquement sur la mer. On peut donc s'attendre à des dicultés de détection. Le FSS de l'eau nuageuse est généralement le plus faible, ce qui signie que pour cette situation il est, eectivement, plus dicilement prévisible. Au contraire, les éléments parfois plus fréquents et pour lesquels la contrainte est moins grande (thalweg, nuages) ont en moyenne un score de FSS plus élevé.

Par ailleurs, pour un même champ, le FSS varie d'une simulation à l'autre. Ceci indique que les conditions initiales et de congurations ont une inuence sur le résultat. D'une part, les simulations sans gridnesting avec une maille de 50 km (DAL03 et DAL06) ont

systématiquement des FSS plus faibles que leurs homologues (DAL14 et ALG11) faites avec gridnesting. D'autre part, les modications de l'état initial n'ont que peu d'inuence sur le score de l'état nal, et ne permettent que rarement une amélioration du score. Pour percevoir des diérences entre les simulations pour lesquelles l'état initial a été modié, il faut étudier le HSS, qui est beaucoup plus sensible et plus adapté aux événements rares (Figure 4.11). Enn, en combinant ces résultats, on voit que les scores de FSS et de HSS varient de façon diérente pour chaque champ en fonction de la simulation. Pour évaluer de manière complète une simulation il faut donc évaluer la qualité de l'ensemble des champs.

4.3 Conclusions

L'étude de la prévisibilité d'événements extrêmes a été illustrée par l'étude du cas des inondations d'Alger. L'ensemble de simulations faites à partir d'états initiaux légèrement diérents a permis de montrer l'inuence des conditions initiales sur ce cas de dépression méditerranéene. De manière qualitative, toutes les simulations présentent des champs de pluie et de nuages dont la localisation et l'intensité sont diérentes en fonction de l'ini- tialisation et de la conguration choisies. La méthode quantitative combinant approche modèle-vers-satellite et scores appliquée au cas d'Alger, permet d'aner ces résultats et permet de classier les simulations entre elles. En particulier, certaines diérences plus mar- quées que d'autres permettent d'armer que les scores sont meilleurs si l'initialisation est plus tardive et si les modèles imbriqués sont utilisés, c'est-à-dire que l'on utilise une résolu- tion plus ne. Ce sont les résultats les plus saillants. Ils montrent l'intérêt de la simulation à haute résolution, dans le cas d'événements extrêmes. Par ailleurs, les simulations faites à partir des états initiaux modiés le 10 novembre à 00 UTC, soit à 6 heures de l'événement, ont des scores très semblables. Cela montre que les modications tardives de l'état initial n'ont que peu d'inuence sur la couverture nuageuse, et ce quelque soit la zone géogra- phique et l'épaisseur sur laquelle a lieu la modication. À courte échéance, même pour une situation extrême, de petites erreurs dans l'état initial ne font donc pas diverger le modèle.

4.4 Article :Objective evaluation of mesoscale simulations of the Algiers 2001 ash ood