L'évaluation de l'incertitude associée à la prévision numérique du temps à haute résolution, et en particulier l'estimation de la prévisibilité des événements de fortes précipitations en région méditerranéenne, sont les objectifs de ce travail de thèse. Nous avons procédé à l'étude de quatre sources d'incertitude contrôlant la prévisibilité de ces événements : la description des conditions d'échelle synoptique, la représentation des conditions atmosphériques à méso-échelle (notamment le flux de basses couches alimentant le système convectif), le rôle de processus physiques complexes tels que l'établissement d'une plage froide sous orage, et enfin la définition des conditions de surface. Pour quantifier l'impact de ces différentes sources d'incertitude, nous avons opté pour la méthode des prévisions d'ensemble avec le modèle AROME. Chaque source d'incertitude est étudiée individuellement à travers la génération de perturbations pertinentes, et les ensembles ainsi obtenus sont évalués dans un premier temps pour des cas de fortes précipitations. Nous avons aussi procédé à une évaluation statistique du comportement des prévisions d'ensemble réalisées sur des périodes de prévision longues de deux à quatre semaines. Cette évaluation, ainsi que celle de systèmes de prévision d'ensemble échantillonnant plusieurs sources d'incertitude simultanément, permettent d'établir une hiérarchisation de ces sources d'incertitude et enfin quelques recommandations en vue de la mise en place d'un système de prévision d'ensemble à échelle convective opérationnel à Météo-France / This PhD thesis aims at quantifying the uncertainty of convection-permitting numerical weather forecasts, with a particular interest in the predictability of Mediterranean heavy precipitating events. Four uncertainty sources, which impact the predictability of these events, were investigated : the description of the synoptic-scale circulation, the representation of meso-scale atmospheric conditions (especially the low-level jet feeding the convective systems with moist and unstable air), the impact of complex physical processes such as the setting up of a cold pool, and the definition of surface conditions. To quantify the impact of these four uncertainty sources, the ensemble forecasting technique was chosen, using the AROME model. Each uncertainty source is studied separately through the definition of dedicated perturbations, and the resulting ensembles are first evaluated over heavy precipitation case studies. We then proceed to a statistical evaluation of the ensembles for 2- and 4-week long forecast periods. This evaluation, completed with the design of ensembles sampling several uncertainty sources together, allows us to draw some practical tips for the design of an operational convective scale ensemble forecasting system at Météo-France

La vapeur d'eau varie largement dans l'atmosphère avec des concentrations allant de la saturation dans les tropiques à des zones presque sèches au-dessus des zones continentales élevées. Une bonne connaissance du contenu en vapeur d'eau dans l'air est nécessaire pour la prévision des changements de phases, notamment les précipitations. La mesure de la variabilité de la vapeur d'eau est une lacune des systèmes d'observation. Par ailleurs, il est apparu que le positionnement précis des antennes GPS était affecté par la variation de l'indice de réfraction dans la troposphère, ce qui rend particulièrement difficile l'estimation de la composante verticale. Cette variation est directement liée à la distribution des variables pression, température et humidité sur les trajets satellite-récepteur. On s'intéresse ici à l'étude des précipitations intenses et notamment aux épisodes Cévenols. Ce travail de thèse consiste à vérifier la validité de la mesure GPS pour la quantification de la vapeur d'eau en la comparant avec des mesures issues de radiosondage et des sorties de modèle météorologique. On cherche à analyser si la quantification de vapeur d'eau par GPS permet de caractériser les forts événements précipitants (cumuls supérieurs à 150 mm) à l'aide d'observations conjointes sur les flux de surface. On étudie ensuite l'impact de l'assimilation de données GPS issues d'un réseau GPS dense sur la prévision des cumuls de pluies dans le modèle à hauterésolution (2.5 km) AROME de Météo France. Finalement on évalue la qualité et l'apport de la mesure de vapeur d'eau par GPS en mer dans le cadre d'une campagne de mesure VAPIMED).

L'évaluation de l'incertitude associée à la prévision numérique du temps à haute résolution, et en particulier l'estimation de la prévisibilité des événements de fortes précipitations en région méditerranéenne, sont les objectifs de ce travail de thèse. Nous avons procédé à l'étude de quatre sources d'incertitude contrôlant la prévisibilité de ces événements : la description des conditions d'échelle synoptique, la représentation des conditions atmosphériques à méso-échelle (notamment le flux de basses couches alimentant le système convectif), le rôle de processus physiques complexes tels que l'établissement d'une plage froide sous orage, et enfin la définition des conditions de surface. Pour quantifier l'impact de ces différentes sources d'incertitude, nous avons opté pour la méthode des prévisions d'ensemble avec le modèle AROME. Chaque source d'incertitude est étudiée individuellement à travers la génération de perturbations pertinentes, et les ensembles ainsi obtenus sont évalués dans un premier temps pour des cas de fortes précipitations. Nous avons aussi procédé à une évaluation statistique du comportement des prévisions d'ensemble réalisées sur des périodes de prévision longues de deux à quatre semaines. Cette évaluation, ainsi que celle de systèmes de prévision d'ensemble échantillonnant plusieurs sources d'incertitude simultanément, permettent d'établir une hiérarchisation de ces sources d'incertitude et enfin quelques recommandations en vue de la mise en place d'un système de prévision d'ensemble à échelle convective opérationnel à Météo-France

Malgré l'amélioration constante des modèles de prévision opérationnelle, certains événements demeurent difficilement prévisibles, même à courte échéance. Dans ces cas, la qualité de la prévision dépend fortement de celle des conditions initiales qui lui sont fournies. Dans ce contexte, il apparaît essentiel d'améliorer des méthodes existantes et d'en développer de nouvelles afin de prendre au mieux en compte les incertitudes liées aux conditions initiales, en particulier pour la prévision d'événements intenses tels que les fortes pluies qui touchent régulièrement le bassin Méditerranéen. L'impact d'incertitudes aux conditions initiales sur la prévision de la dite “supertempête” d'Alger (novembre 2001) a été examiné au travers de simulations haute résolution réalisées avec le modèle Méso-NH. Ce cas était caractérisé par la présence d'un profond thalweg d'altitude associé à une cyclogenèse intense. Il a été montré qu'une faible perturbation initiale de la profondeur du thalweg d'altitude (et de l'intensité de l'anomalie positive de tourbillon potentiel associée) pouvait se propager et s'intensifier durant la simulation, impactant alors la prévision du cyclone de surface. Une étude détaillée des conditions de développement de la convection profonde dans chaque expérience a montré que les perturbations de petites échelles observées sur les champs de précipitations étaient directement liées à la prévision du cyclone et donc aux perturbations initiales. Dans une seconde partie, l'influence de corrections de tourbillon potentiel sur la prévision du même cas d'étude a été examinée. A l'aide du modèle opérationnel Français ARPEGE, nous avons montré que la prévision démarrant de l'analyse opérationnelle du 9 novembre 2001 à 1200 UTC n'était pas capable de reproduire le cycle de vie et le creusement de la dépression de surface. Des corrections locales de tourbillon potentiel guidées par des observations satellites issues du canal vapeur d'eau de Meteosat 7 ont conduit à une amélioration significative de la prévision du minimum dépressionnaire et des précipitations associées. A l'aide de simulations très haute résolution (2 km) Méso-NH et de l'utilisation de l'approche dite modèle-vers-satellite, nous avons montré que l'impact des modifications initiales était particulièrement positif lors des périodes de forte activité convective précédent celles de précipitations intenses.

Chaque automne, des événements de précipitations intenses (HPEs) ont lieu en Méditerranée nord-occidentale. Cette thèse adopte une approche par la modélisation climatique régionale couplée atmosphère-océan pour traiter de la sensibilité de ces événements à des changements de température de surface de la mer (SST) résultant soit de biais dans le modèle couplé, soit de la réponse de la couche de mélange océanique à des forçages atmosphériques. Deux cas d’études mettent en évidence la sensibilité particulière des zones de convergence d’humidité aux changements de SST. L’élaboration d’indices synthétiques de changements dans les précipitations et de changements de SST en amont des zones précipitantes met en lumière dans plusieurs régions (Cévennes, région de Valence, Calabre) une relation linéaire entre ces deux quantités dans deux plateformes de modélisation différentes : MORCE et CNRM-RCSM4. Dans la région de Valence, en Espagne, nous montrons en outre que les événements de précipitations intenses sont souvent précédés d’un épisode de Mistral qui refroidit la zone amont des précipitations dans les jours précédant celles-ci, refroidissement qui tend ensuite à réduire l’intensité de l’événement précipitant. / Every year in autumn, heavy precipitation events (HPEs) occur in the northwestern Mediterrranean. This thesis uses coupled atmosphere-ocean regional climate modeling to tackle the sensitivity of these events to sea surface temperature (SST) changes coming either from model biases or from the oceanic mixed layer response to atmospheric forcing. Two case studies show the particular sensitivity of moisture convergence zones to SST changes. The use of synthetic indexes of precipitation changes and SST changes in the upstream zones shows a linear relationship between the two indexes in several regions (Cévennes, the region of Valencia, Calabria) in the modeling platforms MORCE and CNRM-RCSM4. Furthermore, we show that the HPEs in the region of Valencia are often preceded by a Mistral event which cools the upstream zone whithin 5 days before the HPEs. In turn, this cooling tends to reduce the intensity of the HPE.