In this work, we have considered several aspects of the McGill radar assimilation system. Currently, information other than radar observations is included in the assimilation system: the forecast of a high-resolution numerical weather prediction model. Besides, the structure of errors of this background term has been improved using a recursive filter. / With single-Doppler S-band radar observations, the analyses from the assimilation system proved to successfully generate convection in a rainfall-free background. Furthermore, the system successfully simulated the evolution of a convective storm for more than 30 minutes. To account for the rapid evolution of the convective storms and to correct the forecast errors with time, a cycling process has also been applied. The cycling process helps to maintain the intensity of storm cells for a longer period of time. However, a comparison of radar observations with the 90-min simulation indicated an error in the position of the convective cells. / Errors in forecasts, frequently referred to as background errors, result from errors in the initial conditions that grow through non-linear model equations with imperfect physical parameterizations. However, estimating forecast errors is not straightforward since the true atmospheric state is never exactly known. Ensemble forecasting is a feasible way to characterize the structure of forecasting errors and represent the probability distribution of plausible atmospheric states. / In our work, an ensemble scheme has been applied to understand the structure of background errors at convective scale. The analysis has consisted in perturbing radar observations with two sets of simulated errors: one that neglects the spatial correlation of radar errors, and another where their spatial correlation is prescribed. The sensitivity of the system to such perturbations has been studied over a convective case. The results demonstrated that neglecting the correlation of radar errors badly limits the spread of ensembles and underestimates the model error correlation. In addition, further studies on the cross-correlations between different control variables illustrated the strong connection between the dynamics and the microphysical processes as depicted by the model. Our work also included the analysis of the different features of the background error within and outside the precipitation regions. / Dans ce travail, nous avons considéré différents aspects du système d'assimilation de données radars de McGill. Présentement, autre que les observations radars, la prévision haute résolution d'un modèle numérique est incluse dans le système d'assimilation. La modélisation de la structure des erreurs du terme d'ébauche a été améliorée par l'utilisation d'un filtre récursif. / Avec l'assimilation d'observations Doppler d'un radar en bande S, l'analyse du système d'assimilation démontre la capacité de générer de la convection dans une ébauche sans précipitation. De plus, le système a simulé avec succès l'évolution d'un orage convectif jusqu'à plus de 30 minutes. Un procédé cyclique a été utilisé pour capter l'évolution rapide des orages convectifs et pour corriger les erreurs de prévision. Ce procédé aide à maintenir l'intensité des cellules orageuses sur une plus longue période de temps. Cependant, une comparaison de la simulation à 90-min. avec des observations radars indique une erreur dans l'emplacement des cellules convectives. / Les erreurs de prévision, également appelées erreurs d'ébauche, proviennent des erreurs des conditions initiales, qui ont crû à travers les équations non-linéaires du modèle aux paramétrages physiques imparfaits. L'estimation de ces erreurs est difficile compte tenu du fait que l'état exact de l'atmosphère n'est jamais connu. La prévision d'ensembles est une méthode plausible pour caractériser la structure des erreurs d'ébauche et pour représenter la distribution de probabilités d'états atmosphériques réalistes. / Dans notre étude, un ensemble de prévisions a été utilisé afin de mieux comprendre l'erreur du terme d'ébauche à l'échelle de la convection. L'analyse des prévisions d'ensemble a été basée sur deux séries d'erreurs simulées sous forme de perturbations appliquées aux observations radars : une qui ignore la corrélation spatiale des erreurs dans les observations, et une seconde où cette corrélation est prescrite. Le résultat des prévisions d'ensemble démontre que la négligence de la corrélation entre les erreurs des données radars limite de façon considérable la dispersion des ensembles, et sous-estime la corrélation de l'erreur du modèle. La corrélation croisée des erreurs des variables de contrôle illustre la forte relation entre la dynamique et les processus microphysiques tels que décrits par le modèle. Il est finalement démontré que les erreurs du terme d'ébauche ont différentes propriétés à l'intérieur et à l'extérieur des régions de précipitation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.92252 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Chung, Kao-Shen |
| Contributors | Isztar Zawadzki (Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Atmospheric and Oceanic Sciences) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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