Apport des données d'objets connectés pour l'étude de la convection profonde à fine échelle

Résumé

La convection profonde, processus à l'origine de la formation des orages, demeure particulièrement difficile à prévoir. Plusieurs travaux indiquent que l'augmentation de la densité spatiale et temporelle des observations de surface pourrait permettre d'améliorer l'observation et la prévision de la convection profonde. Parmi les moyens permettant de densifier le réseau d'observation de surface, l'augmentation du nombre d'objets connectés à Internet équipés de capteurs météorologiques suscite un grand intérêt. Ces objets sont en effet un moyen peu onéreux d'observer les premiers mètres de l’atmosphère à haute résolution spatiale et temporelle. Dans cette thèse, l’apport des observations issues d’un réseau de stations météorologiques personnelles connectées est évalué pour l'observation près de la surface des phénomènes liés à la convection profonde. Ces stations personnelles, ne répondant pas aux standards édictés par l’Organisation Météorologique Mondiale, fournissent des observations de qualité variable qui ont nécessité la conception d’un contrôle de qualité automatique. L’évaluation de ce contrôle de qualité appliqué à la température, l’humidité relative et la pression réduite au niveau de la mer, lors de quatre journées orageuses de l’année 2018, montre qu’il permet d’améliorer la qualité des observations personnelles tout en conservant un grand nombre d’entre elles. Des analyses combinant les observations personnelles avec celles de Météo-France ont été comparées à des analyses utilisant seulement les observations de Météo-France. L’évaluation par validation croisée montre que les analyses combinées sont les plus proches des observations de référence. De plus, des variations météorologiques de petite échelle invisibles jusqu’alors avec le réseau de Météo-France seul sont détectées. Les observations personnelles et les analyses combinées sont utilisées pour étudier l'épisode méditerranéen des 14 et 15 octobre 2018 dans l'Aude et évaluer le réalisme des simulations numériques de l'épisode réalisées avec le modèle de recherche Meso-NH. L'estimation des précipitations observées lors de celui-ci est améliorée grâce à l'ajout des observations de précipitations des stations personnelles à l'analyse opérationnelle de précipitations de Météo-France, d'après une évaluation menée sur des pluviomètres indépendants. Les analyses combinées révèlent que la stationnarité des fortes précipitations sur la même zone durant près de 6 h est corrélée à la stationnarité d'un front froid et d'un talweg de pression de mésoéchelle. Les simulations numériques montrent que l'emplacement des cumuls de précipitations les plus élevés est lié à la position du front froid quasi-stationnaire et à la position de bandes précipitantes formées en aval des reliefs de la région. Enfin, les simulations montrent que la présence atypique des vestiges du cyclone tropical Leslie en Méditerranée lors de l'épisode, bien qu'ils aient joué un rôle, ne sont toutefois pas la source principale d'humidité à l'origine des précipitations exceptionnelles observées

mots clés

Titre traduit

Contribution of personal weather stations to the study of deep convection at a fine scale
Résumé

Deep convection, the process behind the formation of thunderstorms, remains particularly difficultto forecast. Several studies indicate that increasing the spatial and temporal density of surfaceobservations could improve the observation and forecasts of deep convection. Among the meansof densifying the surface observation network, the increase in the number of devices connected tothe Internet equipped with meteorological sensors is arousing great interest. These devices are aninexpensive means of observing the first few metres of the atmosphere at high spatial andtemporal resolution. In this thesis, the contribution of observations from a network of personalweather stations is evaluated for the near-surface observation of deep-convection phenomena.These personal weather stations, which do not meet the standards set by the WorldMeteorological Organization, provide observations of variable quality which required the design ofan automatic quality control algorithm. Evaluation of this quality control applied to temperature,relative humidity and mean sea level pressure during four stormy days in 2018 shows that itimproves the quality of personal observations while maintaining a large number of them. Analysescombining personal observations with those of Météo-France were compared to analyses usingonly Météo-France observations. Cross-validation evaluations show that the combined analysesare the closest to the reference observations. In addition, small-scale meteorological variationspreviously invisible with the Météo-France network alone are detected. Personal observations andcombined analyses are used to study the 14 and 15 October 2018 heavy precipitation event in theAude region and to assess the realism of the numerical simulations carried out with the Meso-NHresearch model. The estimation of the rainfall observed during the event is improved by adding therainfall observations from personal weather stations to the operational rainfall analysis of MétéoFrance, based on an evaluation conducted on independent rain gauges. The combined analyses reveal that the stationarity of heavy rainfall over the same area for nearly 6 h is correlated with thestationarity of a cold front and a mesoscale pressure trough. Numerical simulations show that thelocation of the highest accumulated precipitation is simulated is linked to the position of the quasi-stationary cold front and to the position of precipitation bands formed downstream of the region'sterrain. Finally, the simulations show that the atypical presence of the remnants of tropical cycloneLeslie in the Mediterranean during the event, although they played a role, are not however themain source of humidity at the origin of the exceptional rainfall observed