Smercz

Dans les modèles comme WRF, la température du sol (ici, 0-10 cm) est calculée en utilisant une approximation de l'équation de transfert de chaleur (par conduction). Il y a plusieurs "paramétrisations" différentes qui prennent en compte l'humidité, plusieurs couches, ou différentes approximations mais la base est celle de l'équation de conduction de chaleur. Pour ce qui concerne l'îlot de chaleur urbain, je ne comprends pas la question.

Tu peux trouver des informations ici, bien que ce soit un peu fouillis: http://twister.caps.ou.edu/MM2015/ Je te conseilles de commencer avec le cas unidimensionnel qui est le plus simple (équation 1 du pdf Lecture notes part one du chapitre 4 sur le lien ci-dessus), dans le cas sec et avec des conditions de non pénétration (w = 0) en bas et au sommet de ton domaine vertical. Tu peux utiliser la relation des gaz parfaits comme tu l’as déjà fait. C’est ce qui est le plus utilisé en pratique. Défini un profil vertical moyen de température potentielle (theta barre) de manière idéalisée, par exemple une valeur de 300 K en surface (z = 0), une croissance à un taux de 1 K/km dans les 10 premiers km au dessus de la surface, puis à un taux de 10 K/km au dessus de cette altitude. Puis, regarde les résultats avec différentes définitions pour theta prime (différentes décroissances selon la verticale et différentes valeurs pour l’amplitude de la perturbation). Le but est de bien vérifier que tu reproduis des mouvements vers le haut (inhibés à 10 km d’altitude) pour des perturbations positives, et des mouvements vers le bas pour des perturbations négatives. Après, tu peux inclure les processus humides. Puis étendre au cas 2D, voire 3D.

Ton projet est consacré à la modélisation de tous les orages? Ou à certains types d'orages tels cellules isolées, orages en ligne, convection organisée (supercellules ou complexes convectifs à méso-échelle)? Je suppose uniquement les orages isolés et les orages en lignes (puisque tu parles de simulation en 1 ou 2D).

Impressionant! On ne remarque la rotation qu'à partir de la moitié de la vidéo. Avant cela, le vent semble souffler en ligne droite.

C'est une vidéo vraiment très impressionnante. J'aime beaucoup les "vagues" créées par le vortex. C'est étonnant que la formation se fasse dans un endroit qu'on pourrait croire défavorable, au dessus de constructions, avant de passer au dessus de l'eau.

Cotissois, tu as bien résumé. Pour citer un domaine connexe que je connais un peu, qui est celui de l'assimilation de données pour la méso-échelle (en particulier convective), on n'a pas idée combien ça peut être de la cuisine en pratique (choix arbitraires, dégradation des observations, etc) afin d'obtenir un résultat, loin de l'élégance épurée des concepts mathématiques.

Je ne suis pas d'accord quand tu dis que la donnée température d'une voiture qui roule est franchement fiable, pas plus pour une voiture à l'arrêt d'ailleurs non plus. L'élévation du capteur est loin d'être réglementaire et varie selon le modèle de véhicule, ainsi que sa position (certains ont un capteur proche du pare-choc, d'autre proche de la portière). Il y a les problèmes de chaleur en provenance des pneus, de la route, du moteur qui rayonne vers le capteur, sans compter le vent (qui dépend du vent réel plus de celui induit par le mouvement du véhicule). Autant dire qu'il va falloir un contrôle de qualité en béton pour pouvoir utiliser ces mesures.

La rencontre en marge du forum international m'intéresse. Si je suis dans le coin, je passerais.

Je comprends en partie ton enthousiasme Sebaas. Mais la qualité des données est essentielle même quand elle est sont en grande quantité. Il n'y a pas que des biais facilement corrélés (avec les radiations solaires pour reprendre l'exemple de cirrus007). Que dire des biais sur la localisation de l'appareil (valable pour tous les capteurs embarqués comme smartphones, etc), ou des biais (de pression) quand le porteur du capteur est en mouvement, à pied, à vélo, ou autre. Et c'est là que la vérification des données est absolument nécessaire (le quality check), comme l'avait montré d'ailleurs une étude de Luke Madaus qui utilisait les capteurs pression des smartphones pour examiner l'impact sur la prévision à méso-échelle, et qui avait observé qu'il y avait un faible gain dans le meilleur des cas, voire une dégradation de la prévision dans le pire. Maintenant, comme tu le suggérais, une étude plus récente de la même équipe a mis au point une technique basée sur le machine learning qui permet de diminuer les biais dans certains cas (capteur immobile, ce qui est le cas aussi des stations NetAtmo), mais le contrôle de qualité reste indispensable. Peut être alors que ça ouvre la porte à une amélioration potentielle. A lire sûrement pour se faire une meilleure idée sur la question, ce que je n'ai pas encore fait: Can the crowdsourcing data paradigm take atmospheric science to a new level? A case study of the urban heat island of London quantified using Netatmo weather stations

Même si je comprends l'argument de Sebaas, je rejoins plutôt l'avis de ludo47. L'incertitude sur ces mesures faites par des instruments soit mal situés, soit mal calibrés (quid des déficiences de l'appareil) ne me parait pas être un gain substantiel. D'autre part, il a été montré que dans le cas de certains instruments (les capteurs de pression dans les smartphones), le gain pour la prévision méso-échelle était faible ("marginal" en anglais). C'est bien sûr quelque chose qui va se développer de plus en plus et nous manquons de recul à l'heure actuelle, mais pour l'instant je trouve ça peu convaincant.

Bonjour, Donc si c'est en BUFR, tu peux utiliser GrADS par exemple pour afficher les données, voire les convertir dans un format plus pratique à l'utilisation.

Voilà un article qui en parle: https://journals.ametsoc.org/doi/full/10.1175/JAS-D-16-0258.1 Ce qui est frappant dans cet article, en plus des fluctuations de vitesse de vent importantes, c'est de voir que la simulation n'a pas complètement convergé avant d'arriver à des resolutions de l'ordre de 10 m et moins. Si ça t'amuses de coder tout ça, alors pourquoi pas.

Météo Oise, Nicolas 17/69, je vais vous répondre à tous deux car vos messages vont dans le même sens. Pour l'échelle TORRO, vous avez bien compris mon argument. Classer l'intensité des tornades avec cette échelle (qui a une résolution double de celle de l'échelle de Fujita) me semble aussi "disproportionné" que de donner des températures avec une précision de l'ordre du dixième de degré ou moins (qui est en dessous de la précision réelle des instruments). Cela dit, je vais aller lire le document sur le lien et essayer de voir quelles sont les recommendations de l'ESSL à ce sujet. J'ajoute que bien que très respectable, il faut savoir garder un peu de recul par rapport aux affirmations de Charles Doswell qui parfois fait preuve d'un certain dogmatisme. D'autre part, il faut savoir que des simulations de tornades ont montré que les vents peuvent avoir des fluctuations très rapides (de l'ordre de la seconde) qui excèdent 230 m/s (soit 828 km/h), donc qui excèdent de très loin les valeurs moyennées (sur plusieurs secondes) utilisées pour relier vent et potentiel de destruction, autrement dit, pour mettre au point une échelle d'intensité. Le problème, c'est que jusqu'à récemment, on ignorait que les tornades pouvaient produire des rafales extrêmement breves si intenses car les instruments in-situ ne permettent pas de les mesurer. Ca veut donc dire qu'on ignore l'impact de ces vents très intenses dans le potentiel de destruction, ce qui complique encore plus les choses. Dur en effet de savoir si 230 m/s pendant une ou deux secondes cause plus de dégâts que 100 m/s pendant une minute. Pour les données thermodynamiques, inutile d'aller réinventer la roue. Il y a sur internet un certain nombre de codes en Fortran qui font le boulot, si on sait les trouver. Je m'arrête de polluer ce sujet recensement avec des considérations qui auraient plus leur place dans la sections Questions.

Merci pour cette clarification Nicolas 17/69. Je ne suis pas toujours convaincu pour l'utilisation de l'échelle TORRO (en complément ou non de l'échelle Fujita), pour la raison que j'invoquais dans mon message précédent (précision supérieure à ce qu'on peut raisonnablement estimer). Pour reprendre l'expression de Nicolas, sûrement rien à jeter, mais peut-être que certaines choses seraient à ajouter? Comme une analyse thermodynamique (CAPE) ou l'ajout de quelques indices composites?

Salut Simon, félicitations pour tout le travail fait pour ce site internet. Peux-tu expliquer la différence entre tes cartes et une analyse? Car je comprends mal ce que sont tes cartes, j'ai vu que tu parlais de donner du poids aux modèles, mais de quelle manière?