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Présentation au SénatContribution des projets Clime, IDOPT et VISTA

25 octobre 2005

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Problématique méthodologique de la prévision géophysique

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Prévision

• La prévision de l’évolution de l’environnement est un problème capital du point de vue économique et social.

• Il est important de définir les échelles auxquelles on travaille. Echelle de temps : dans 1 heure (pour la prévision des tornades), dans 1 jour, ou la saison prochaine.

Seule la deuxième échéance est bien maîtrisée actuellement.

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Principe de la prévision

• On reconstitue l’état du milieu à un instant initial.

• On résout le modèle mathématique qui va donner la prévision.

• On recommence en tenant compte des erreurs de la prévision précédente.

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Quelles sont les informations disponibles ?

• Des modèles mathématiques décrivant l’évolution du milieu.

• Des données d’observation « in situ » ou à distance.

• Des statistiques historiques.

• Des images.

• En bref : de l’information hétérogène en nature, qualité et densité.

• Un problème crucial est de coupler ces sources d’information pour reconstituer l’état de l’environnement.

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Les modèles

• Les principes sont simples : ils sont obtenus en écrivant la conservation de masses (air, eau).

• La mise en œuvre est difficile, notamment en raison de l’hétérogénéité du sol, du relief et des échanges à petite échelle.

• La résolution des modèles nécessitent la manipulation de systèmes d’équations avec plusieurs millions de variables.

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Difficultés

• Les changements de phases de l’eau (vapeur, liquide, solide et mélange des trois) introduisent un grand niveau de difficulté.

• On ne peut isoler une composante (atmosphère, océan, eaux continentales) des autres composantes : il y a une interaction (échange de masse et d’énergie) permanente.

• Les projets de prévision saisonnière demanderont la mise en œuvre de modèles énormes couplant océan et atmosphère. Les ouragans donnent une idée claire de l’interaction entre ces 2 média.

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Futur

• La prévision météorologique gagne (grosso modo) un jour tous les 8 ans.

• La prévision océanique arrive au stade opérationnel.

• La prévision opérationnelles des crues (notamment les crues éclair) se met en place et nécessite un fort couplage avec une prévision météorologique très précise à l’échelle du bassin versant.

• Une coopération internationale est indispensable.

• Une très forte approche interdisciplinaire est nécessaire entre physiciens, mathématiciens, informaticiens pour rendre la prévision plus rapide et plus efficace.

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Problématique applicative pollution atmosphérique

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Pollution Atmosphérique

•Prévision de la qualité de l’air à petite échelle :• Milieu urbain,

• Sorties de tunnel,

• Impacts de site industriel.

•Prévision de la qualité de l’air aux échelles régionales et continentales :

• Épisodes photochimiques,

• Transport multi-polluants (mercure, métaux lourds, pluies acides).

•Modélisation de la concentration en gaz (ozone, oxydes d’azote) et en aérosols.

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Pollution Atmosphérique

•Plate-forme de recherche Polair3D, développée et opérée par le CEREA (Centre d’Enseignement et de Recherche en Environnement Atmosphérique) : le projet Clime est un projet commun INRIA/CEREA.

•Exemple de prévision d’ozone à l’échelle européenne :

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Pollution Atmosphérique : besoin de coupler données d’observation et modèles

•Un modèle numérique sans données d’observation n’est que de peu d’utilité.

• Des données d’observation seules ne suffisent pas pour établir une prévision fiable.

• Les modèles mathématiques contiennent des paramètres inaccessibles à la mesure (exemple : paramétrisation sous-maille), mais qui peuvent être estimées à l’aide des données d’observation.

• Beaucoup de phénomènes géophysiques requièrent une condition initiale précise pour produire une prévision.

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Pollution atmosphérique : extraction de données

•Disponibilité attendue de capteurs satellitaires pour la télédétection de la chimie en basse atmosphère :

• GOME2 et IASI sur le futur satellite MetOp (2006),

• Futures missions troposphère de l’ESA (2012).

•Mesures de concentrations de gaz (ozone, NOx, méthane, …) et d’aérosols.

•Complément des mesures terrestres (réseaux de surveillance de la pollution), avec :

• Couverture spatiale plus dense et uniforme (env 50km), mais,

• Mesures moins fréquentes (quotidiennes).

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Problématique applicative dégradation des sols

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Dégradation des sols

•Surveillance par satellite, sur des zones étendues, de la dégradation des sols.

•Dégradation considérée: perte de végétation.• Erosion,

• Déforestation.

•Utilisation de données acquises quotidiennement par des satellites comme:

• NOAA (capteur météorologique), résolution 1km.

• MODIS (capteur d’observation de la terre), résolution 250m.

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Dégradation des sols

•Mise en œuvre de modèles heuristiques de l’observation du phénomène sur les images.

•En chaque point d’observation on dispose d’une courbe donnant l’évolution d’une caractéristique –calculée à partir des mesures satellite- au cours du temps.

•L’érosion (changement de couleur du sol) ou la déforestation (perte de la végétation) se traduisent par des courbes distinctes des courbes dites « normales ».

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Dégradation des sols: détection de la déforestation, Pantanal, Brésil.•Courbe bleue: comportement normal de savane;

•Courbe rouge: déforestation.

•Bas gauche: détection (en blanc) de déforestation.

•Contrôle sur images haute résolution (avant et après)

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Problématique applicative: incendies

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Incendies

•Surveillance par satellite de panaches d’incendies :• Accidents de sites industriels,

• Incendies de forêt.

•Images utilisées: capteurs météorologiques, avec mesure des rayonnements visibles et thermiques.

• NOAA (résolution 1km, images quotidiennes).

• Meteosat (résolution 2,5km, images tout les 15mn).

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Incendies

•Modèle heuristique d’observation du phénomène : on calcule deux indices :

• CLD, mesure nouvelle combinant les mesures thermiques et visibles : un panache est plus sombre et plus chaud qu’un nuage.

• NDVI, indice classique utilisé pour caractériser la présence de végétation. Permet de distinguer le panache du sol.

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Incendies

Feu de forêt, Espagne, juillet 2005.

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Problématique méthodologique: assimilation d’images

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Assimilation de données images dans les modèles de prévision géophysique: problèmes

•Quelles images : statiques ou dynamiques.

• Quelle information utile pour contraindre le modèle ?

• Espace image : adapté à la représentation des frontières de structures, trajectoires, champ de vitesses, etc.

• Définition d’une norme dans l’espace des images pour calculer la distance entre les solutions du modèle et les observations.

• Opérateur pour passer de l’espace image à l’espace d’état.

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Assimilation d’images en océanographie

• Données image• SST (Sea Surface Temperature) : estimées à partir de mesures

infrarouges.

• Capteur NOAA/AVHRR : acquisition quotidienne, résolution 1-5km.

• Modèles de simulation• Shallow-water : modèle bidimensionnel simplifiés.

• Modèles de circulation 3D, éventuellement couplés à des modèles d’activité biologique.

• Structures d’intérêt • Champ de vitesse de circulation

• Trajectoires de structures

25Comparaison des résultats avec et sans assimilation

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Assimilation de données image en météorologie

•Assimilation permet une mesure temporelle cohérente des vents a partir d’images satellitaires

• Association d’un modèle dynamique (équations de Navier-Stokes) et d’une séquence d’images satellitaire

• Assimilation effectuée ici par filtrage stochastique

• Autorise in fine un suivi automatique et une caractérisation cinématique de phénomènes météorologiques potentiellement dangereux

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Suivi d’un cyclone sur l’océan indien