MICHEL Yann
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Research activities
Data Assimilation
J’effectue des recherches et développements en assimilation de données pour la prévision numérique du temps. En particulier, je suis responsable de l’application “Ensemble d’assimilations AROME” qui est opérationnelle à Météo-France.
Je suis porteur du projet ANR JCJC SuNDAE sur les aspects non-linéaires des schémas d’assimilation ensemblistes et variationnels.
Short resume
– 2010 ... 2019 : Research scientist , CNRM/GMAP.
– 2009 ... 2010 : Postdoctoral position at NCAR, Boulder, CO, USA : Mesoscale Data Assimilation
– 2005 ... 2008: PhD student, CNRM. Image assimilation and cyclogenesis.
– 2000 ... 2004: Ecole Polytechnique, Paris ; Master Univ Toulouse III - Paul Sabatier .
HDR
Y. Michel: Représentation des incertitudes et assimilation de données pour la prévision numérique du temps, 2016.
Supervision
PhD students
– M. Destouches, Assimilation des hydrométéores dans l’EnVar AROME, 2018-2020.
– O. Guillet, Aspects théoriques et numériques de la représentation des corrélations par des techniques de diffusion. Étude sur des maillages non-structurés, 2018-2019.
– R. Legrand, 2015 : Utilisation des déformations spatiales en assimilation de données.
– B. Ménétrier, 2014 : Utilisation d’une assimilation d’ensemble pour modéliser des covariances d’erreur d’ébauche dépendantes de la situation météorologique à échelle convective. Prix Léopold Escande.
Publications
Auteur de plus de 25 publications dans des revues de rang A, dont voici une sélection des 10 plus pertinentes :
- Mercier F., Michel Y., Montmerle T., Gürol S. : Speeding up the ensemble data assimilation system of the limited area model of Météo-France using a Block Krylov algorithm. Q.J.R. Meteorol. Soc., Nov. 2018, DOI : 10.1002/qj.3428
- Caron J.-F., Michel Y., Montmerle T. et Arbogast E. : Improving Background-Error Covariances
in a 3D Ensemble-Variational Data Assimilation System for Regional NWP. Mon. Wea. Rev., Oct.
2018. DOI : 10.1175/MWR-D-18-0248.1 - Montmerle T., Michel Y., Arbogast E. et Brousseau, P. : A 3D Ensemble Variational Data Assimilation Scheme for the limited area AROME model : formulation and preliminary results. Q.J.R. Meteorol. Soc., June 2018, DOI : 10.1002/qj.3334
- Legrand R., Michel Y. and Montmerle T., 2016 : Diagnosing Non-Gaussianity of Forecast and Analysis errors in a Convective Scale Model. Nonlin. Processes Geophys. Discuss., 23, 1-12.
- Ménétrier B., Montmerle T., Michel Y. and Berre L., 2015 : Linear Filtering of Sample Covariances for Ensemble-Based Data Assimilation. Part I : Optimality Criteria and Application to Variance Filtering and Covariance Localization. Mon. Weather Rev., 143, 1622-1643.
- Ducrocq V. et. Al, 2013 : HyMeX, les campagnes de mesures : focus sur les événements extrêmes en Méditerranée. La Météorologie 80, 37-47.
- Michel Y., 2012 : Estimating deformations of random processes for correlation modelling in a limited area model. Q.J.R. Meteorol. Soc., 139, 534-547.
- Michel Y., Auligné T. and Montmerle T., 2011 : Heterogeneous convective-scale Background Error Covariances with the inclusion of hydrometeor variables. Mon. Weather Rev., 139, 9, 2994-3015.
- Auligné T., Lorenc A., Michel Y., Montmerle T., Jones A., Hu M.and Dudhia J., 2010 : Toward a New Cloud Analysis and Prediction System, Bull. Amer. Meteor. Soc., 92, 207-210.
- Michel Y. and Bouttier F., 2006 : Automated tracking of dry intrusions on satellite water vapour imagery and model output. Q.J.R. Meteorol. Soc., 132, 620, 2257-2276.
Others
Reviewer pour plusieurs journaux dont Tellus A, Monthly Weather Review, the Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, Atmosphere, Advances in Statistical Climatology, Meteorology and Oceanography...
Examinateur de propositions de projets pour l’ANR et l’INSU.
Member of the evaluating committee for researchers at Météo-France (2011-2013)
Teaching at ISAE-Supaero school