Le système de modèles numériques COSMO-NExT comprend, pour la régions alpine :

• L’algorithme pour l’assimilation des données basé sur le Local Ensemble Transform Kalman Filter(LETKF)
• Le modèle déterministe COSMO-1, d’une maille de 1.1 km
• Le modèle probabiliste COSMO-E, d’une maille de 2.2 km

COSMO-1 et COSMO-E sont opérationnels depuis le printemps 2016

Le projet de recherche et développement comprend 4 sous projets.

COSMO-1

Principaux principales :

• Prévisions déterministes avec une résolution spatiale très élevée (maille de 1.1 km) pour la région alpine
• Cycle de mise à jour rapide pour les prévisions à court terme : sept fois par jour jusqu’à +33 heures, de 03 UTC jusqu’à +45 heures.
• Conditions initiales fournies encore provisoirement par un cycle d’assimilation à l’aide du nudging mais qui sera remplacé ultérieurement par un système d’assimilation de données basé sur unpar LETKF (voir ci-après)
• Conditions aux bords constituées par les prévisions IFS-HRES de ECMWF

Résultat :

• Meilleures prévisions de l’évolution à court terme de l’état tridimensionnel de l’atmosphère
• Principaux motifs pour une maille de de 1.1 km :
• Meilleure résolution de la topographie, important pour simuler le comportement des conditions atmosphériques à proximité du sol dans les régions avec une orographie complexe (cfr. figure 1)
• Les effets à grande échelle de la convection profonde convergent avec une résolution proche de 0 (1km)
• Permet d’éviter les incertitudes dues aux paramétrisations (p.ex. schéma de convection, SSO)
• Bonne concordance avec la résolution de plusieurs sets de données disponibles également sur une grille (p.ex. radar, satellite)

Défis :

• Stabilité du nucléus dynamique dans les zones avec une orographie particulièrement rapide
• Représentation des phénomènes de turbulence à petite échelle(sud-grid)

COSMO-E

Principaux objectifs :

• Prévisions d’ensemble pour la régions alpine avec une résolution qui permet  la modélisation explicite de la convection (maille 2.2 km)
• Prévisions deux fois par jour jusqu’à +120 heures
• 21 membres de l’ensemble
• Perturbation des conditions initiales du LETKF (cf. assimilation des données)
• Perturbation des conditions au bord du IF-ENS du ECMWF
• Stochastically Perturbed Physics Tendencies (SPPT) pour la simulation des incertitudes du modèle

L’information concernant la fiabilité des prévisions représente une valeur ajoutée importante d’un système de prévision d’un ensemble. Elle peut être estimée, par exemple, par l’unanimité des membres de l’ensemble (voir figure 2).

Assimilation des données

Principaux objectifs :

• Nouveau système d’assimilation des données basé sur une approche d’ensemble sur la base du Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF)
• Combinaison quasi optimale et indépendante de la situation météorologique et des prévisions numériques, en se basant sur la statistique respective des erreurs (cf. figure 3)
• Assimilation des observations qui ne dépendent pas directement des variables des modèles, à l’aide d’opérateurs spécifiques
• Met à disposition des  conditions initiales d’ensemble pour COSMO-E et des conditions initiales déterministes pour  COSMO.

Quelles observations sont intégrées ?

• Dans une première phase : observations conventionnelles (TEMP, SYNOP, AMDAR, WINDPROFILER, SHIPS, BUOYS)
• Dans une deuxième phase : nouvelles données de télédétection, par ex. données MODE-S, données RADAR volumétriques, données de système de télédétection sur terre, GPS, données de radiation fournies par les satellites

Résultat :

• ensemble d’analyse horaire (fonction de densité de probabilité)
• non seulement une meilleure estimation (moyenne de l’ensemble), mais aussi l’incertitude de l’analyse (variation standard de l’ensemble)

Infrastructure

Principaux objectifs :

• Conditions pour le calcul de COSMO-NExT
• COSMO-1: prévision + 33 heures en