Simulation et diagnostics des contributions des erreurs d'observation, de modèle et d'ébauche dans le cylage de l'assimilation de données
1 : Météo-France
(CNRM)
-
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Météo France, Centre national de la recherche scientifique - CNRS (France)
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France
2 : Météo-France (CNRM)
CNRS : UMR3589
L'assimilation de données est habituellement cyclée au cours du temps,
au travers d'une succession temporelle d'étapes d'analyse et de prévision.
Une expansion quasi-linéaire des erreurs de prévision est ici proposée
afin d'exprimer les contributions respectives, sur une période d'une
semaine (à titre d'exemple), des anciennes erreurs d'ébauche
(résultant de toutes les erreurs accumulées avant le début de la semaine
considérée), des erreurs récentes d'observation et des erreurs récentes
de modèle, qui s'accumulent toutes deux au cours de la semaine en question.
La simulation et les diagnostics de ce cyclage des erreurs sont
discutés, au travers de l'utilisation d'une assimilation d'ensemble
(de type EDA) et d'estimations de covariances basées sur les
innovations. Des résultats expérimentaux issus de la littérature
sont revisités, afin d'en déduire des estimations de l'amplitude
des différentes contributions d'erreur, dans le contexte
de la prévision numérique du temps. L'utilisation potentielle de
cette approche pour diagnostiquer et calibrer des représentations
de l'erreur modèle est également discutée.
| Type : | : | oral |
| Thématiques | : | Diagnostics et modélisation des incertitudes |
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