Pan

Bonjour à tous. Je sors l'article 3 demain 😊 J'espère que vous le trouverez pertinent sans être trop à charge. Il est un peu plus long que le précédent, car on rentre petit à petit dans le coeur de la série.

@Nico 14 Tu as un raison, un certain nombre de réseau identifiait plutôt bien la trajectoire, en particulier les sorties déterministes. Mais même sur ce que tu montres, on voit une certaine variabilité nord-sud entre les run 12Z et 18Z, avec des trajectoires sur le 12Z qui traversent l'ile et sur 18Z qui passent au large en frôlant la côte. Et on voyait également cette variabilité à l'époque dans les scénarios d'ensemble (j'ai pas les archives) successifs, avec une moyenne de la prévision de l'ensemble Arome justement au large/frôlant la côte. C'est cette incertitude qui a surement permis à MF sa prise de décision, en plus de ce que tu dis sur l'aspect humain. MF a conclu que le problème était les simulations. Il y avait peut-être un peu de mauvaise foi dans cet argument, mais c'était pas non plus entièrement infondé. Admettons, je laisse le bénéfice du doute. Le but de la série n'est pas d'être à charge, et la thématique dépasse les seuls ratés sur cet événement, même si je le prend comme accroche. L'essentiel de l'argument dans mon article est plutôt de dire que le problème est justement de vivre trop dans l'univers modèle, et puis prochainement parler du fait qu'ils n'ont pas suffisamment complété par les observations in-situ, parler des problèmes de choix, de compétences, d'organisation décisionnelle, sans parler des problèmes entre humains (bien réels) qui ont pu avoir lieu dans la salle de prévision. Je réfléchis encore à la façon de tourner ça, et d'inclure d'autres éléments de réflexion. Je ne parlerais de toute façon heureusement pas que de Météo France. Je réfléchis sur d'autres pays représentatifs de certains problèmes particuliers. Il n'y a pas des pays qui ont tout faux, ni d'autres qui ont tout juste. edit : je retrouve ce montage ci-dessous sur meteo-paris qui illustrait cette variabilité des sorties successives

Voilà le lien pour l'article 2 de la série sur la crise des alertes : https://open.substack.com/pub/squawllines/p/le-delai-dalerte-partie-2-le-paradoxe?r=5rigub&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true

J'ai écrit une brève sur les orages de la nuit dernière : https://open.substack.com/pub/squawllines/p/un-mcs-nocturne-et-ses-rotations?r=5rigub&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true

Sortie mardi à 12h30 (8h30 en version anglaise) du deuxième article de la série :

Bonjour, J'ai lancé mon Substack tout récemment afin de pouvoir parler de choses en lien avec la météorologie parfois moins discutées ici, mélange de prévision, retour rapide sur événement, actualité scientifique, opinions sur des choses connexes à la météo. J'ai inauguré aujourd'hui avec le premier article d'introduction d'une série de 10 articles (ou 11) au sujet de ce que je qualifie de "crise européenne des alertes météorologique. J'espère sortir les autres articles de la série chaque mardi. J'espère que ça intéressera. Bonne lecture! https://squawllines.substack.com/p/le-delai-dalerte?r=5rigub

C’est le même type de technologie qu’au radar de Trappes qui est encore en période de test (état solide pour remplacer le radar magnétron), mais sur une bande d’émission différente.

C'est une excellente idée au départ, mais qui malheureusement conduit à une impasse. Ici pour l'atmosphère, il faut utiliser le nombre de Reynolds turbulent plutôt que le nombre de Reynolds moléculaire . Ici, U est la vitesse du vent, prise à 10 m au dessus de la surface, L est l'altitude à laquelle on va mesurer le vent (à nouveau 10 m), et on remplace la viscosité moléculaire dans l'expression du Reynolds moléculaire par la viscosité turbulente pour former le Reynolds turbulent. Si on utilise la théorie classique pour une couche limite atmosphérique neutre (Monin-Obukhov), on peut relier la viscosité turbulente à la vitesse U et à une longueur de rugosité . Plus la rugosité de la surface est grande, plus est grand. Autrement dit, est plus grand en forêt que pour une surface avec de l'herbe. Et si on remplace tout dans l'expression pour le Reynolds turbulent on obtient l'expression , où est la constante de Von Karman, égale à 0.4. On remarque que la dépendance en U disparait, la seule variable étant la longueur de rugosité. Ce qui signifie que à rugosité constante, par exemple celle de l'herbe, la turbulence est constante donc la même pour un vent de 10 m/s comme pour un vent de 20 m/s, car l'augmentation de la vitesse est strictement compensée par l'augmentation de la viscosité turbulente. Pour la rugosité de l'herbe, , donc on est toujours en régime turbulent. Si proche de la surface, on est toujours turbulent. L'idée était bonne mais ne répond en fait pas à la question de départ, qui est de tenter de lier les rafales (donc les perturbations turbulentes) à la vitesse moyenne du vent U à une altitude typique d'observation (10 m au dessus de la surface). Le Reynolds turbulent quantifie la nature du régime, turbulent vs laminaire, mais ne donne par la force de la turbulence. Il faut pour cela partir d'une autre relation, expérimentale, qui relie les fluctuations de la vitesse à la vitesse de friction : . Si on remplace par son expression en considérant un profil classique logarithmique, on obtient Donc les perturbations turbulentes du vent dépendent bien ici de U. Pour mémoire, la rafale est égale à la somme . On peut faire le calcul de rafale en supposant trois valeurs de U à 10 m au dessus d'une surface couverte d'herbe: U = 10 m/s, , donc la rafale est de -> un vent de 36 km/h donne une rafale de 43 km/h U = 20 m/s, , la rafale est de 23.5 m/s -> vent de 72 km/h : rafale de 84.6 km/h U = 30 m/s, , la rafale est de 35.2 m/s -> vent de 108 km/h : rafale de 127 km/h

Pour ces histoires de grêle, il faut regarder les sondages et les champs radar en double polarisation. Voilà les sondages du 31 août à 12Z et du 01 septembre à 00Z. J'ai ajouté en cyan l'altitude de l'iso-0°C. A 12Z, l'iso-0°C est à 4166 m d'altitude, et il est à 3852 m à 00Z. Si on retranche l'altitude du site de sondage (60), ça fait environ 4100 m et 3800 m. C'est très haut, et la fonte sur une telle épaisseur d'atmosphère est suffisante pour fondre et réduire en taille la majorité de la grêle qui s'est formée en altitude. Pour les images radar (faites pas attention aux dates, c'est un bug que je dois corriger), j'ai représenté ici : en haut, de gauche à droite : réflectivité (Z)/vitesses (V)/réflectivité différentielle (ZdR) en bas, de gauche à droite : coefficient de corrélation (rhohv)/phase spécifique différentielle (KDP) En bas à gauche, on ne voit pas de diminution importante de rhohv au niveau de l'orage. En haut à droite, on note aussi que les valeurs de ZdR sont positives et éloignés du zéro, ce qui indique que les hydrométéores sont oblates (aplatis) : typique des grosses gouttelettes d'eau sous forme liquide. Enfin, en bas au milieu, on constate que le KDP a des fortes valeurs sur l'orage et le coeur qui signale qu'on a de grandes quantités de précipitations résultants de la fonte de l'eau sous forme solide. Si il y avait de la grêle > 2 cm, on observerait le contraire de tout ça : baisse du rhohv : grêlons de formes plus hétérogènes que la pluie ZdR proche de zéro : formes plus sphériques que les gouttelettes liquides baisse du KDP : réduction du signal associé à l'eau liquide On peut donc en conclure que l'iso-0°C est trop haut, qu'on a fonte totale des plus petits grêlons et fonte partielle des plus gros grêlons, qui parviennent à la surface sous forme d'agrégats de dimension < 2 cm. Salut. Non. La faible extension est pour la rotation dans l'orage, mais l'orage lui est profond. Suffisamment profond pour que de la glace s'y forme. En revanche, l'iso-0°C était si haut qu'il y a sûrement eu fonte partielle de la glace. Voir au dessus.

Bonjour! Je suis très occupé en ce moment, raison pour laquelle je poste pas et ne me connecte pas. Je n'oublie pas ceux qui m'ont écrit, je vous répondrai quand c'est plus calme pour moi 😉. Cependant, j'ai été si sollicité pour l'orage d'il y a deux nuits au nord de Nime que j'ai fait tourner quelques trucs et je viens apporter ma contribution au débat. Beaucoup de figures ci-dessous mais pas tant que ça de texte 😉 Voici les panneaux de gauche à droite, de haut en bas réflectivité/vitesses/coefficient de corrélation/réflectivité différentielle, autrement dit Z/V/CC/ZdR à 00h00 locales, à 0.6°, et à 1.2°, plus haut donc. Pour ceux qui zooment bien, j'ai ajouté en croix de couleur cyan le centre de la circulation à 0.6°. Je fais la liste des éléments intéressants : Une structure sur Z qui fait penser à une supercellule interagissant de façon complexe avec un complexe multi-cellulaire de plus grande échelle Un couplet sur V, présent aux deux niveaux donc avec une continuité verticale, mais très superficiel et confiné dans le premier km au dessus de la surface Un vague arc de ZdR indiquant également un peu de rotation en surface Pas de véritable signature de débris sur le CC collocalisée avec le centre de la circulation mais des valeurs plus faibles juste au sud Le problème des couplets sur V, c'est que ça peut parfois être trompeur, donc il faut regarder les vitesses relatives (SRM, pour storm relative motion) qui sont en gros V moins le vecteur vitesse de déplacement de l'orage considéré. Pour déterminer ça, j'ai fait une analyse VWP : J'ai choisi comme déplacement celui dit Bunkers RM correspondant au déplacement d'une cellule à déviation droite, qui est la croix en cyan : approximativement 35° à 25 noeuds. Puis j'ai utilisé cette donnée pour calculer la SRM. Ci-dessous j'ai représenté à gauche V et à droite la SRM, à 23h55 locales, à 400 m au dessus de la surface. J'ai également reconstruit le champ de vitesse et de vitesse relatif que j'ai superposés sur les figures. Sur le panneau du dessus, c'est la même chose mais avec la réflectivité. Le radar est situé au point de coordonnées (0,0). Ici, les éléments intéressants sont : On constate que le couplet qui paraissait avant quasi symétrique sur V devient très asymétrique sur SRM. Un vortex type tornade ou mésocyclone a normallement un couplet de SRM symétrique, autrement dit, les lobes positif (en rouge) et négatif (en bleu) sont généralement à peu près de même valeur de vent, mais simplement de signe opposés. C'est pas le cas ici où on a environ +2 m/s dans le lobe positif et -30 m/s dans le lobe négatif. Ca invalide assez fortement la thèse d'une tornade et d'un mésocyclone classique Le calcul du donne : , ce qui est relativement faible. Normalement une valeur minimale typique pour une tornade est de environ 20 m/s, 15 m/s minimum pour un mésocyclone. Donc on est de l'ordre de la marge inférieure et peut-être de la marge d'erreur pour un mésocyclone bien constitué Le diamètre typique (la distance entre le max du lobe positif et le min du lob négatif) est légèrement inférieur à 10 km ici, autour de 8 km. Là aussi c'est inhabituellement faible, normalement la valeur typique minimale est de 10 km On voit pas une signature significative de forte rotation sur les vecteurs sur l'image de droite. Au vu de tous ces éléments, si je devais faire la synthèse et conclure, je dirais donc supercellule interagissant avec des multi-cellulaires de façon très complexe, rotation présente mais relativement faible, superficielle, et fortement asymmétrique. Ce qui fait penser davantage à une rotation associée à un événement dominé par une pulsation de l'outflow, ce qui expliquerait la très faible extension verticale du phénomène. On voit d'ailleurs assez bien sur le panneau en bas à droite que le vent relatif s'étale vers le sud.

Les scripts écrits par Theperk fonctionnnent bien. Tu peux utiliser comme point de départ.

Deux supercellules rien qu'aujourd'hui? 😅 Le truc identifie tout et n'importe quoi, surtout n'importe quoi 🙄 On sent que l'outil va être bien abusé dans la communauté des passionnés. Rebelote, le système identifie un déluge de supercellules. Supercellules en veux-tu en voilà. Tous les jours! Le système semble voir tous les orages un peu puissant, sans discriminer particulièrement les supercellules.

J'ai l'impression que le taux de fausse détection de cet algorithme pour les supercellules va être particulièrement élevé. Il identifiait déjà une supercellule ce matin à 11h25. 🙄

Il y a des limites intrinsèques en lien avec plusieurs causes. Pour les plus téméraires, on peut déterminer la forme la limite théorique temporelle de prévisibilité (le temps maximum pour lequel la solution proposée par le modèle reste physique et non dominée par le bruit) en partant de la théorie de Lyapunov. Ca peut paraitre superflu et excessivement mathématique mais ça aura son importance dans la discussion. L'erreur modèle à un temps quelconque t évolue selon la relation suivante : , où est l'erreur initiale et est un exposant (> 0) dit de Lyapunov. Au temps , l'erreur est égale à une erreur critique à partir de laquelle les erreurs dominent devant la solution mathématique. Naturellement, on veut rester sous cette valeur critique. Si on remplace dans l''équation pour l'erreur modèle et qu'on réarange, on a l'équation pour : . Dans les prévisions numériques du temps des modèles atmosphériques, il y a plusieurs sources d'erreur, chacune avec des valeurs de différentes selon le champ qu'on regarde. Mais on peut tenter une estimation pour les effets principaux : erreurs de troncature (erreurs liées aux approximations numériques) : les valeurs typiques sont de cet ordre (exposant typique pour l'échelle synoptique), (précision machine), (supposons une erreur tolérable de l'ordre de 1°C sur la température par exemple), ce qui donne . erreurs associées aux limites physiques (erreurs sur la physique du modèle, et/ou les conditions initiales) : reste le même, pour l'échelle synoptique, (erreur exprimée en pourcent, de l'ordre de 1, qui est une valeur typique optimiste dans les observations), (on considère la valeur critique atteinte quand elle est égale à 100%, autrement dit quand l'erreur est aussi grande que le signal), ce qui donne . On voit donc que c'est les limitations physiques (connaissances insuffisantes de la physique et des conditions initiales) plus que les approximations numériques qui sont le facteur limitant principal. La valeur obtenue de 9 jours est réaliste. Dans les communautés travaillant sur la turbulence, ils ont des techniques pour supprimer les erreurs d'approximations numériques, et donc approcher cette limite de 32 jours au delà de laquelle le chaos domine, mais sur des modèles chaotiques dont on connait parfaitement la loi physique, et les conditions initiales. Mais le problème est qu'il y a toujours le problème en météorologie des connaissances insuffisantes de certaines relations physiques à implémenter dans les modèles, et les connaissances insuffisantes sur les conditions initiales à une précision suffisante. Donc la limite intrinsèque de prévision des 9 jours reste indépassable, même malgré les progrès que fait cette science, même en augmentant la résolution. On peut imaginer s'en approcher en améliorant la physique des modèles et en réduisant l'erreur sur les observations.

Jolies supercellules proches de Bucarest plus tôt en journée: