Estimation quantitative des précipitations par radar météorologique: inférence de la structure verticale des pluies, modélisation des erreurs radar-pluviomètres

Radar quantitative precipitation estimation: inference of the vertical profile of reflectivity, radar-raingauge error model

¹ Laboratoire Atmosphères, Milieux, Observations Spatiales LATMOS, 10-12 avenue de l'Europe, 78140 Vélizy, FRANCE Tél : +33 (0)1 39 25 39 11, Fax : 0139254778
² Laboratoire d'étude des Transferts en Hydrologie et Environnement LTHE, UMR 5564 Domaine Universitaire BP 53 F-38041 Grenoble Cedex 9 FRANCE Tél : +33 (0)4 76 82 50 94, Fax : 0476825286
³ Laboratoire Central des Ponts et Chaussées LCPC - Centre de Nantes - Route de Bouaye - BP 4129 44341 Bouguenais Cedex FRANCE Tél : +33 (0)2 40 84 58 77, Fax : 0240845998

Auteurs de correspondance : Pierre-Emmanuel.Kirstetter@latmos.ipsl.fr Guy.Delrieu@hmg.inpg.fr Herve.Andrieu@lcpc.fr

Résumé

L'amélioration des moyens d'observation des précipitations à l'échelle régionale est l'un des enjeux forts de l'Observatoire Hydrométéorologique Méditerranéen Cévennes-Vivarais. Les images recueillies par le radar météorologique opérationnel de Bollène du réseau ARAMIS à l'automne 2002 ont servi de support au développement d'une chaîne d'algorithmes dédiée à l'estimation quantitative des précipitations au sol. Cet article présente une synthèse de la contribution à ces traitements dans le cadre des travaux de thèse présentés au Laboratoire d'étude des Transferts en Hydrologie et Environnement en septembre 2008. Notre contribution concerne particulièrement une source d'erreur importante pour la mesure des précipitations par radar météorologique provoquée par l'hétérogénéité verticale des précipitations. Nous nous plaçons dans la continuité de la méthode à base statistique d'identification du profil vertical de réflectivité (PVR) qui caractérise cette hétérogénéité verticale proposée par Andrieu et Creutin (1995). Nous avons étendu cette méthode au cas de supports géographiques évolutifs dans le temps afin de considérer le type de précipitations (convectif, stratiforme). L'évaluation des traitements, par la caractérisation de l'incertitude de l'estimation de pluie par radar, est un aspect important du travail. Nous avons développé une technique basée sur la géostatistique pour établir une pluie de référence à partir de données pluviométriques. Nous avons également développé un modèle pour caractériser la structure statistique des erreurs ainsi que leur structure spatio-temporelle. Nous avons enfin développé une nouvelle approche d'identification du PVR à base physique. En diminuant le nombre de paramètre à déterminer et en introduisant des contraintes plus physiques, cette approche vise à améliorer la robustesse d'identification du PVR.

Abstract

This paper summarizes our PhD research conducted at Laboratoire d'étude des Transferts en Hydrologie et Environnement. The Cévennes-Vivarais Mediterranean Hydrometeorological Observatory is a research initiative aimed at improving the rainfall observation. A number of innovative quantitative precipitation estimation (QPE) algorithms aimed at a space-time adaptive radar data processing were developed using the dataset of the Bollène 2002 Experiment. The last involved the operational weather radar of Bollène, which is part of the ARAMIS network. Our contribution in the present thesis deals with the vertical heterogeneity of rainfall. We consider the vertical profile of reflectivity inversion method proposed by Andrieu et Creutin (1995). It is adapted to the case of time-varying geographical supports designed with preliminary rain typing. Characterizing the error structure of radar quantitative precipitation estimates is recognized as a major issue. We assess the radar QPE with respect to reference rain estimates derived from rain gauge networks. A geostatistical framework is proposed for the establishment of such reference estimates. Assuming the residual between radar and reference value to be a random variable, we describe radar error by mean of probability distributions. The model consists in an additive random error, described by a random distribution. Some elements of space-time error structure are given. A new approach to determine the vertical profile of reflectivity (VPR) is proposed. It is based on a simplified microphysics in synergy with radar observations to simulate the VPR. A physically-based model of reflectivity is coupled with the radar sampling model to describe a VPR with a reduced number of physical parameters. The new identified VPRs are thus less refined but more valid, since the microphysical model imposes a physically coherent frame which prevents the drawbacks of the statistical constraints met by the initial method to fit the VPR to the observations.