Le ltre à particules a été testé avec des observations simulées. Les deux situa- tions NEAR-FOG et FOG ont été employées à cette n. Comme pour le ltre de Kalman d'ensemble, le nouveau système d'assimilation a été comparé à l'expérience REF, qui utilise la con guration opérationnelle. Cette section présente les résultats obtenus avec un ensemble de 50 particules (expérience PART50). Des simulations ont également été eectuées avec des ensembles de 100 et 200 particules (expériences PART100 et PART200). Elles ont diminué la fréquence de divergence, surtout pour la situation NEAR-FOG, mais ont eu un impact limité sur la qualité des pro ls initiaux (voir gure 13 de l'article).
a - Situation NEAR-FOG
Les résultats sont résumés par la gure 10 de l'article. En ce qui concerne les conditions initiales, le ltre à particules apporte une amélioration de l'erreur quadra- tique moyenne au-dessus de 100 m. Elle atteint 30 à 60% pour l'humidité spéci que et 25 à 40% pour la température en dessus de 100 m. En dessous de 100 m, l'amélio- ration est d'autant moins importante que l'on se rapproche de la surface, avec même
une dégradation de l'erreur quadratique moyenne de l'ordre de 10 à 20% pour les deux grandeurs en dessous de 20 m. Le biais initial est globalement inchangé, légère- ment dégradé pour la température au-dessus de 100 m. Au cours de la prévision, le fait que les conditions initiales soient une ébauche amène une amélioration en terme d'erreur quadratique moyenne au cours de la prévision plus importante que pour les conditions initiales dans la partie basse du domaine. Elle est de l'ordre de 35 à 40% pour l'humidité spéci que et de 25 à 30% pour la température au-dessous de 100 m. Au dessus de cette hauteur, le ltre à particules réduit l'erreur quadratique moyenne de 30% pour la température et de 40 à 45% pour l'humidité spéci que. Le biais prévu est également réduit pour l'humidité spéci que et pour la tempéra- ture sur quasiment tout le domaine, au-delà de deux heures de prévision pour la température et d'une heure pour l'humidité spéci que.
b - Situation FOG
Les erreurs quadratiques et biais sur la température et l'humidité spéci que com- parés à ceux obtenus avec la con guration opérationnelle sont présentés par la gure 11 de l'article. Les pro ls initiaux sont largement améliorés par PART50 par rapport à REF, la réduction de l'erreur quadratique est de 40 à 45% sur tout le domaine pour l'humidité spéci que et de 30 à 45% au-dessus de 50 m pour la température. En dessous de 50 m, l'erreur quadratique moyenne est de 10 à 30% plus petite pour PART50 que pour REF. Le biais initial est globalement inchangé. L'erreur qua- dratique moyenne sur l'humidité spéci que est prévue est de 35 à 45% plus petite pour PART50 que pour REF, tandis que l'amélioration pour l'erreur quadratique moyenne sur la température prévue est de l'ordre de 30 à 40%. Le biais sur l'hu- midité spéci que prévue est amélioré au-dessus de 70 m environ et plus ou moins inchangé en dessous. Le biais sur la température est légèrement dégradé en dessous de 20 à 30 m et du même ordre de grandeur au-dessus de cette hauteur.
Le nouveau système d'assimilation a également un impact positif sur la prévision des conditions LVP. Les taux de détection et de pseudo-taux de fausse alarme sont présentés par les tables 1 et 2 de l'article. Elles montrent que le ltre à particules améliore la détection pour toutes les échéances supérieures à 1 heure. L'améliora- tion augmente avec l'échéance ; le taux de détection toutes échéances confondues est signi cativement meilleur pour PART50 que pour REF. Les fausses alarmes sont aussi globalement moins fréquentes avec le nouveau système d'assimilation. Comme pour la détection, l'amélioration augmente avec l'échéance.
La prévision des heures de début et de n des conditions LVP ( gure 12 de l'ar- ticle) est elle aussi améliorée par le nouvel algorithme d'assimilation. En eet, dans 45% des cas, l'erreur sur la prévision de l'heure de début des conditions LVP est
I. Résumé des résultats 143 inférieure ou égale à 30 mn, contre 30% des cas pour REF. L'amélioration est plus importante pour la prévision des heures de n des conditions LVP ; la proportion d'erreurs inférieures ou égales à 30 minutes passe de 40% avec la con guration opé- rationnelle à 70% avec la nouvelle con guration. Le biais et l'écart-type des erreurs sont réduits dans les deux cas, et la fréquence des grandes erreurs (arbitrairement dé nies comme étant supérieures à 240 minutes) est grandement réduite.
c - Comparaison avec le ltre de Kalman d'ensemble
Les deux systèmes d'assimilation mis en place lors du travail de thèse ont été com- parés entre eux. La gure 13 de l'article présente la diérence d'erreur quadratique moyenne et de biais entre les expériences PART50 et ENKF32 pour la température et les expériences NEAR-FOG et FOG. Les résultats sont proches pour l'humidité spéci que.
Pour la situation NEAR-FOG, PART50 dégrade légèrement les conditions ini- tiales en dessous de 50 m par rapport à ENKF32 et les améliore de l'ordre de 10 à 40% au-dessus. Le biais initial est également légèrement dégradé. L'erreur quadra- tique et le biais sont signi cativement améliorés par PART50 lors de la prévision ; de l'ordre de 20 à 30% pour l'erreur quadratique moyenne.
Pour la situation FOG, les conditions initiales sont assez proches entre les deux expériences. L'erreur quadratique moyenne est plus importante pour PART50 en dessous de 10 m, et légèrement plus petite sur le reste du domaine. Le biais initial est légèrement plus élevé pour PART50. Comme pour la situation NEAR-FOG, l'er- reur quadratique moyenne et le biais sur la température prévue sont globalement meilleurs pour PART50 que pour ENKF32. L'amélioration est de 10 à 30% pour l'erreur quadratique moyenne sur une grande partie du domaine et des échéances de prévision.
La prévision du brouillard est légèrement améliorée par PART50 par rapport à ENKF32. Les taux de détection et pseudo-taux de fausse alarme (tables 1 et 2 de l'article) sont en général meilleurs pour PART50 que pour ENKF32. La prévision des heures de début et de n des conditions LVP ( gure 12 de l'article à comparer avec la gure 9 de l'article sur le ltre de Kalman d'ensemble) est également de meilleure qualité avec PART50 qu'avec ENKF32.