De septembre à novembre, la région méditerranéenne nord-occidentale peut être le siège d'épisodes de fortes précipitations (HPE selon l'acronyme anglais). Le sud-est de la France fait partie des régions particulièrement affectées par ces événements. Au cours des années récentes, la prévision numérique de tels événements s'est considérablement améliorée. Toutefois, en raison des interactions complexes et multi-échelles qui régissent les systèmes nuageux convectifs, les modèles demeurent entachés d'erreur, principalement dans leur représentation des processus physiques. En particulier, les paramétrisations utilisées pour décrire les processus turbulents et nuageux reposent sur d'inévitables hypothèses simplificatrices, qui vont clairement restreindre la précision des prévisions. Afin de prendre en compte les incertitudes associées à ces paramétrisations, nous avons développé des méthodes de perturbations et évalué celles-ci pour la prévision d'ensemble à l'échelle convective. Les perturbations sont appliquées soit aux tendances temporelles des processus microphysiques et turbulents, soit aux paramètres ajustables des paramétrisations microphysiques. L'approche a été testée et évaluée sur deux situations convectives idéalisées avec l'objectif de mettre en évidence les processus menant à la plus grande dispersion dans le champ de précipitation. Suite à ces tests, des prévisions d'ensemble ont été effectuées pour sept situations réelles ayant affecté le sud-est de la France lors des automnes 2010, 2011 et 2012. La plus grande dispersion est obtenue en perturbant simultanément et aléatoirement les tendances temporelles des processus microphysiques et turbulents. Le niveau de dispersion est variable selon la nature de l'événement précipitant. Il est généralement plus élevé pour les situations associées à des flux incidents modérés et des précipitations se produisant en plaine. Pour certaines situations, les perturbations des processus physiques induisent une dispersion comparable à celle générée par des perturbations de conditions initiales et aux limites. Nos résultats suggèrent que, bien que l'impact des perturbations physiques soit modéré, il est suffisamment important pour justifier leur prise en compte dans un système de prévision d'ensemble opérationnel.

Les épisodes de fortes précipitations, caractéristiques du climat méditerranéen, souffrent parfois d'importantes erreurs de prévision. Ces erreurs proviennent essentiellement d'incertitudes sur les conditions initiales du modèle ou la représentation des processus physiques. L'impact des différentes sources d'incertitudes est classiquement étudié à partir de prévisions d'ensemble. Au cours de ce travail, nous avons développé une méthodologie d'ensemble visant à étudier la sensibilité des prévisions à différentes configurations initiales des anomalies dynamiques d'altitude. Ces anomalies sont des zones à fort gradient, susceptibles de constituer des zones d'erreurs de prévision privilégiées. Elles sont par ailleurs un précurseur connu des perturbations météorologiques. La méthodologie proposée repose sur l'advection de la variable conservative associée aux anomalies d'altitude : le tourbillon potentiel (PV). Le modèle utilisé, MIMOSA, advecte le PV sur un niveau isentrope, sur une grille de haute résolution, permettant de mieux représenter les petites échelles et les zones de gradient tout en contrôlant les grandes échelles grâce à une relaxation vers un PV de contrôle. Le PV MIMOSA a été introduit dans un modèle en équations primitives à l'aide d'un outil d'inversion du PV. Le choix retenu pour l'inversion est un algorithme qui fournit des solutions équilibrées au sens des équations du modèle. Différentes configurations d'advection du PV ont fourni un ensemble de conditions initiales au modèle de prévision ARPEGE. Cet ensemble dénommé ARPEGE-MIMOSA, a été appliqué à 5 cas réels de fortes précipitations : le premier épisode, ou "catastrophe de Draguignan" sur le département du Var le 15 juin 2010, est associé à une prévisibilité particulièrement faible ; les 4 autres cas ont été observés en 2012 durant la campagne HyMeX et ont été utilisés comme un premier échantillon pour évaluer l'apport statistique du système de prévision d'ensemble ARPEGE-MIMOSA. Le cas du 15 juin 2010 a fait l'objet d'une étude détaillée, qui a notamment confronté l'impact de perturbations d'altitude à celui des perturbations de basse-couche. Pour cette situation, nous concluons que les incertitudes des champs d'altitude ont joué un rôle mineur durant la première phase de l'épisode en raison d'une absence de couplage entre les anomalies de surface et d'altitude. Le rôle des incertitudes de surface a été examiné au moyen de plusieurs expériences perturbées: des modifications manuelles de la pression au niveau de la mer et du champ d'humidité se sont avérées toutes deux capables d'améliorer la première phase de l'épisode. Cette amélioration a été attribuée au déclenchement d'un système fortement précipitant le long d'une zone frontale. Pour la seconde phase de l'épisode, nous avons mis en évidence le rôle de l'humidité à travers une simulation qui permet de se rapprocher du scénario observé sans toutefois atteindre le niveau de précipitation observé. Une explication alternative a été alors proposée, mettant en jeu l'insuffisance du modèle à reproduire la progression d'une onde d'altitude dans un contexte fortement diabatique. Enfin, une évaluation objective du système de prévision d'ensemble ARPEGE-MIMOSA a été réalisée à partir des 4 cas HyMeX. Les résultats obtenus avec l'ensemble ARPEGE-MIMOSA ont été comparés aux résultats issus de deux systèmes de prévision d'ensemble opérationnels. Cette comparaison a permis de mieux quantifier l'erreur de prévision attribuable à la seule dynamique d'altitude et de mettre en évidence la valeur ajoutée du système ARPEGE-MIMOSA pour les seuils de fortes précipitations.