Assimilation de débits observés pour des prévisions hydrologiques probabilistes sur la France

Observed discharge assimilation for probabilistic hydrological forecasts over France

CNRM/GAME Météo-France/CNRS, Désormais à EC, Joint Research Center, Institute for Environment and Sustainability TP261, via E. Fermi, 2749, 21027 ISPRA (VA) ITALIE
email : guillaume.thirel@jrc.ec.europa.eu

Résumé

Un système de prévisions d’ensemble hydrologiques sur la France à 10 jours d’échéance est en place à Météo-France depuis 2004. Il utilise la chaîne SAFRAN-ISBA-MODCOU ainsi que les prévisions d’ensemble météorologiques du CEPMMT. Afin d’être plus proche des observations de débits et donc de répondre aux demandes des utilisateurs, un système d’assimilation des débits passés a été étudié de même que l’utilisation d’une amélioration de la physique d’ISBA. L’assimilation des débits est décrite dans cet article ; elle a pour but de rapprocher les débits simulés par la chaîne initialisant les prévisions de débits (SIM-analyse) des débits observés, en ajustant l’humidité du sol dans ISBA. L’impact de l’assimilation des débits, à la fois sur SIM-analyse et sur les prévisions d’ensemble des débits, a été quantifié. L’amélioration des scores est réelle, même pour des prévisions à 10 jours d’échéance.

Abstract

A 10-day hydrological ensemble prediction system is running on France at Météo-France since 2004. This system uses the SAFRAN-ISBA-MODCOU chain as well as the meteorological ensemble predictions from the ECMWF. In order to be closer to discharge observations and thus respond to end-users requests, a past discharge assimilation system has been studied with the use of an improvement of the physics of ISBA. The discharge assimilation is described in this article ; it aims at getting closer to the observed discharges, the streamflows simulated by the chain (SIM-analyse) initializing the ensemble streamflow forecasts, by adjusting the ISBA soil moisture. The impact of the discharge assimilation, as well on SIM-analyse as on the ensemble streamflow forecasts, has been quantified. The improvement of the statistical scores is real, even for 10-day lead-time forecasts.