Le projet IODA-MED porte sur l’assimilation de données à mésoéchelle en lien avec la campagne de mesures SOP1 du programme HyMeX et les évènements de pluie intense en Méditerranée.

 Objectifs 

Le projet IODA-MED visait à améliorer la prévisibilité des précipitations intenses en Méditerranée grâce à la réduction des incertitudes pesant sur les états initiaux des modèles. A cette fin, IODA-MED proposait de :

1. renforcer les systèmes d’observations existants en collectant des observations supplémentaires et non conventionnelles dans l’environnement maritime amont des systèmes précipitants,
2. mieux exploiter les observations existantes en accroissant le nombre observations introduites dans le système d’assimilation,
3. explorer le potentiel offert par l’assimilation de nouveaux types d’observations, et particulièrement de celles liées au cycle de l’eau,
4. faire progresser la qualité du système d’assimilation en améliorant son adaptation aux échelles convectives.

IODA-MED s’intègre dans le cadre du programme international HyMeX (www.hymex.org) dédié à l’étude du cycle hydrologique en Méditerranée. Il constitue une contribution majeure à la première phase d’observations intensives de HyMeX (SOP1) réalisée à l’automne 2012 et consacrée à l’étude des précipitations intenses et des crues éclairs.

  La participation du CNRM

• Mise en place d’une chaine de prévision basée sur le système de prévision numérique du temps AROME de Météo-France sur un domaine couvrant la Méditerranée occidentale (AROME-WMED), et production en temps réel de septembre 2012 à mars 2013 de prévisions pour aider au déploiement des moyens instrumentés pendant la SOP1 et la SOP2 d’HyMeX
• Réalisation de réanalyses AROME-WMED assimilant les observations d’instruments de recherche de la SOP1, en plus des observations opérationnelles assimilées en temps réel pendant la campagne.
• Post-traitement des observations et spécification des erreurs d’observation à des fins d’assimilation (radars hors du territoire français, radars bande-X, ballons de couche limite du CNES)
• Développement d’opérateurs d’observations (réfractivité radar, observables radar polarimétrique, profileurs de vent)
• Amélioration du schéma d’assimilation 3D-var d’AROME (statistiques d’erreurs de l’ébauche, assimilation des radiances satellitaires en zones nuageuses)

  Publications du CNRM

• Ducrocq, V., I. Braud, S. Davolio, R. Ferretti, C. Flamant, A. Jansa, N. Kalthoff, E. Richard, I. Taupier-Letage, P.-A. Ayral, S. Belamari, A. Berne, M. Borga, B. Boudevillain, O.Bock, J.-L. Boichard, M.-N. Bouin, O. Bousquet, C. Bouvier,J. Chiggiato, D. Cimini, U. Corsmeier, L. Coppola P.Cocquerez, E. Defer, J. Delanoë, P. Di Girolamo , A.Doerenbecher, P. Drobinski, Y. Dufournet, N. Fourrié, J. J.Gourley, L. Labatut, D. Lambert, J. Le Coz, F. S. Marzano,G. Molinié, A. Montani, G. Nord, M. Nuret, K. Ramage, B.Rison, O. Roussot, F. Said, A. Schwarzenboeck, P. Testor, J.Van Baelen, B. Vincendon , M. Aran, J. Tamayo : HyMeX-SOP1, the field campaign dedicated to heavyprecipitation and flash flooding in the northwestern Mediterranean. Bull. Amer. Meteor. Soc., 1083-1099, 2014.

• Bousquet, O. A. Berne, J. Delanoe, Y. Dufournet, J.J.Gourley, J. Van-Baelen, C. Augros, L. Besson, B.Boudevillain, O. Caumont, E. Defer, J. Grazioli, D. J. Jorgensen, P.-E. Kirstetter, J-F.Ribaud, J. Beck, G. Delrieu,V. Ducrocq, D. Scipion, A.Schwarzenboeck and J. Zwiebel : Multiple-frequency radar observations collected in southern France during the field phase of the Hydrometeorological cycle in the Mediterranean Experiment (HYMEX). Bull. Amer. Meteor. Soc., 96, 267-282, 2015.
• Bouttier, F. , Raynaud, L. , Nuissier, O. and Ménétrier, B. (2016), Sensitivity of the AROME ensemble to initial and surface perturbations during HyMeX. Q.J.R. Meteorol. Soc., 142 : 390-403. doi:10.1002/qj.2622
• Caumont O., A. Foray, L. Besson and J. Parent du Châtelet : An Observation Operator for Radar Refractivity Change : Comparison of Observations and Convective-Scale Simulations. Bound. Layer Meteor., 148, 379-397, 2013.
• Caumont, O., Cimini, D., Löhnert, U., Alados-Arboledas, L., Bleisch, R., Buffa, F., Ferrario, M.E., Haefele, A., Huet, T., Madonna, F. and Pace, G., 2016 : Assimilation of humidity and temperature observations retrieved from ground-based microwave radiometers into a convective-scale NWP model, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 142, 2692-2704.
• Defer, E., J.-P. Pinty, S. Coquillat, J.-M. Martin, S. Prieur, S.Soula, E. Richard, W. Rison, P. Krehbiel, R. Thomas, D.Rodeheffer, C. Vergeiner, F. Malaterre, S. Pedeboy, W. Schulz, T. Farges, L.-J. Gallin, P. Ortéga, J.-F. Ribaud, G.Anderson, H.-D. Betz, B. Meneux, V. Kotroni, K. Lagouvardos, S. Roos, V. Ducrocq, O. Roussot, L. Labatut and G. Molinié, An overview of the lightning andatmospheric electricity observations collected in Southern France during the HYdrological cycle in Mediterranean EXperiment (HyMeX), SOP1, Atm. Mea. Tech., 8, 649-669, 2015.
• Fourrié N., E. Bresson, M. Nuret, C. Jany, P. Brousseau, A. Doerenbecher, M. Kreitz, O. Nuissier, E. Sevault, H.Bénichou, M. Amodei and F. Pouponneau : AROME-WMED, a real-time mesoscale model designed for the HyMeX Special Observation Periods. Geoscientific Model Development., 8, 1919-1941, 2015.
• Lagouvardos, K., V. Kotroni, E. Defer, and O. Bousquet : Study of a heavy precipitation event over southern France,in the frame of HYMEX project : Observational analysis and model results using assimilation of lightning, Atmos. Res.134, 45–55, 2013.
• Legrand R., Y. Michel, and T. Montmerle (2016) : Diagnosing non-Gaussianity of forecast and analysis errors in a convective-scale model. Nonlin. Processes Geophys., 23, 1-12. doi:10.5194/npg-23-1-2016.
• Martinet, P., N. Fourrié, Y. Bouteloup, E. Bazile and F.Rabier : Toward the improvement of short-range forecasts by the analysis of cloud variables from IASI radiances. Atmos. Sci. Let. 15 : 342–347, 2014
• Martinet P., Fourrié N., Guidard V., Rabier, F., Montmerle T.and Brunel P. : Towards the use of microphysical variables for the assimilation of cloud-affected infrared radiances. Quart.J. Roy. Meteor. Soc., 2013.
• Ménétrier B., Montmerle T., Michel Y. et Berre L. : 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, 2014.
• Ménétrier B., Montmerle T., Michel Y. et Berre L. : Linear Filtering of Sample Covariances for Ensemble-Based Data Assimilation. Part II : Application to a Convective-Scale NWP Model. Mon. Weather Rev., 143, 1644—1664, 2014.
• Ménétrier B., Montmerle T., Berre L. et Michel Y. : Estimation and diagnosis of heterogeneous flow-dependent background error covariances at convective scale using either large or small ensembles. Q.J.R. Meteorol. Soc., 140, 2050—2061,14, 9583–9596, 2014.