La prévision quantitative des précipitations à l'aide des modèles météorologiques reste encore un grand défi posé à la communauté des sciences atmosphériques. En effet, deux problèmes majeurs sont généralement identifiés pour la prévision opérationnelle des précipitations et du climat : les interactions des systèmes précipitants avec le relief et avec la pollution. Cette thèse contribue à l'amélioration des prévisions de pluies. La stratégie adoptée est d'étudier des évènements précipitants en zones montagneuses en décrivant au mieux les interactions aérosol-nuage-précipitation à l'aide du modèle à microphysique mixte détaillée : DEtailed SCAvenging Model (DESCAM, Flossmann et Wobrock (2010)). Ce modèle utilise cinq distributions pour représenter les particules d'aérosol résiduelles et interstitielles ainsi que les gouttes et cristaux de glace. Le modèle a directement été comparé aux observations réalisées au cours de la campagne expérimentale COPS (Convective and Orographically induced Precipitation Study), qui a eu lieu pendant l'été 2007 à la frontière franco-allemande. En particulier, les simulations des pluies ont été comparées avec des observations de différents radars afin d'évaluer les performances du modèle mais aussi d'aider à l'interprétation des réflectivités de la bande brillante. La sensibilité par rapport à la pollution particulaire a été étudiée pour les propriétés des nuages et des précipitations. Pour les cas étudiés, plus le nombre des particules d'aérosol présentes dans l'atmosphère est important et plus leur solubilité est élevée, plus les précipitations au sol sont faibles. Ces comportements globaux peuvent toutefois être localement différents. Il existe donc des interactions plus complexes entre les particules d'aérosol, les nuages et les précipitations qui doivent être encore plus approfondies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00622980 |
| Date | 23 June 2011 |
| Creators | Planche, Céline |
| Publisher | Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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