نبذة مختصرة : Ce document décrit les recherches et développements menés à Météo-France en matière d’exploitation des observations par assimilation de données pour la prévision numérique du temps. Météo-France s’appuie en effet sur des systèmes de prévision afin d’assurer ses missions de protection des personnes et des biens. Ce document s’intéresse en particulier au système de prévision ARPEGE, à échelle mondiale, et au système de prévision AROME-France, à échelle régionale, qui sont tous deux dotés de systèmes d’assimilation de données à l’état de l’art pour définir les conditions initiales de leurs prévisions. Ces systèmes d’assimilation nécessitent d’être enrichis régulièrement par de nouvelles données afin de bénéficier des dernières technologies en matière d’observation. Tout au long de ce document, nous illustrons les étapes scientifiques et techniques à franchir afin qu’un nouveau système d’observation soit exploité dans une chaîne de prévision du temps à Météo-France. Ces étapes sont régulièrement franchies à l’aide du soutien de nos partenaires nationaux et internationaux, en particulier le CNRS, le CNES, EUMETSAT, l’ESA, EUMETNET, le CEPMMT et le consortium ACCORD. Nous mettons en exergue tout au long du rapport la diversité et la richesse de ces partenariats et ce qu’ils apportent aux systèmes de prévision opérationnels de Météo-France. Après un état des lieux du rôle et des impacts des différents systèmes d’observation utilisés actuellement, les futurs travaux de recherche et développement afin d’améliorer les conditions initiales des modèles sont présentés en trois axes : (i) ceux autour des observations que nous recevons déjà dans nos bases de données opérationnelles, mais que nous n’exploitons pas encore à leur plein potentiel, (ii) ceux autour des observations que nous recevrons dans les deux à trois années à venir et pour lesquelles nous devons nous préparer, (iii) ceux autour des systèmes d’observation encore en développement, et qui nous semblent prometteurs à long terme. Pour chacun de ces axes de ...
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