• Home
  • Chimie
  • Astronomie
  • Énergie
  • La nature
  • Biologie
  • Physique
  • Électronique
  •  science >> Science >  >> La nature
    La méthode d'assimilation de données offre une meilleure prévision des ouragans

    La rangée supérieure montre les observations réelles du satellite GOES-16 à des intervalles de six heures. La rangée du bas montre un modèle météorologique développé par le National Center for Atmospheric Research et la rangée du milieu montre comment ce modèle est amélioré par l'utilisation de la méthode de radiance du ciel de Penn State. Crédit :État de Pennsylvanie

    Les modèles opérationnels de prévision du temps violent prédisaient que l'ouragan Harvey deviendrait un ouragan de catégorie 1 en 2017, selon l'University Corporation for Atmospheric Research. Au lieu, il est devenu une énorme catégorie 4 juste avant de toucher terre, en liant l'ouragan Katrina à l'ouragan le plus coûteux jamais enregistré.

    Désormais, une nouvelle approche développée au Center for Advanced Data Assimilation and Predictability Techniques de Penn State peut prévoir l'intensité et la trajectoire de l'ouragan Harvey, selon des chercheurs de Penn State et de la National Oceanographic and Atmospheric Administration.

    L'approche a utilisé les données du satellite GOES-16, couplé à la méthode d'éclat du ciel de Penn State, qui a modélisé plus précisément l'ouragan Harvey. Les données sont appelées « tout ciel » car elles capturent des données dans toutes les conditions météorologiques, y compris les nuages ​​et la pluie.

    L'oeuvre, dirigé par Fuqing Zhang, professeur distingué de météorologie et de sciences atmosphériques à Penn State, maintenant décédé, C'est la première fois que les données satellitaires GOES-16 sont utilisées pour prévoir les ouragans. L'ouragan Harvey a été le premier ouragan majeur capturé par GOES-16, qui est devenu pleinement opérationnel en 2017. Zhang est décédé en juillet peu de temps après avoir reçu un diagnostic de cancer.

    Lorsqu'il a discuté de la recherche en juin, Zhang a dit, "C'est encore expérimental. Nous avons démontré que nous pouvons améliorer la piste, position, l'intensité et la structure de cet événement particulier. Nous devons encore étudier tous les autres événements d'ouragan avec de nouvelles données satellitaires, mais cela nous donne beaucoup de promesses pour l'avenir de la prévision des ouragans."

    Zhang a ajouté que cette étude, publié dans le Bulletin de la Société météorologique américaine , ont suggéré que les données de radiance dans tout le ciel pourraient grandement bénéficier à la prévision des ouragans en général.

    Dans cette étude de validation de principe, les chercheurs ont utilisé la simulation rétrospective - en utilisant les données recueillies pendant l'événement, mais en l'analysant après coup. Cela a permis aux chercheurs de se concentrer sur les données les plus révélatrices et d'affiner davantage le modèle.

    Le processus de création de modèles opérationnels prend souvent plusieurs années. Cela commence par des modèles rétrospectifs avant que ces modèles ne soient testés avec les modèles existants pour voir si des améliorations se sont produites. Parce que la météo sauve des vies, les modèles subissent des procédures et des tests stricts avant la mise en œuvre.

    L'approche de rayonnement tout le ciel a été associée à un modèle développé au National Center for Atmospheric Research avec l'aide de membres du département de météorologie et des sciences atmosphériques de Penn State. Lors de l'exécution du modèle pendant une période de 24 heures, les chercheurs ont découvert que l'assimilation des données de radiance de tout le ciel reproduisait mieux l'intensité et les motifs des nuages ​​par rapport au modèle actuel. Cela a conduit à des prévisions plus précises à la fois dans l'œil du cyclone et dans les périphériques.

    La recherche montre que les inexactitudes courantes dans la prévision de l'intensité et de la structure des ouragans quelques jours à l'avance proviennent principalement de la mauvaise génération de vortex d'ouragan. Une meilleure prévision du mur de l'œil et des circulations secondaires d'une tempête pourrait conduire à une prévision plus précise des ouragans, dit Zhang.

    "Nous continuerons à tester notre système d'assimilation de données satellitaires avec plus d'ouragans pour voir si cette méthode fonctionne bien avec d'autres événements météorologiques violents, " dit Xingchao Chen, un professeur adjoint de recherche à Penn State qui a participé à cette recherche. "En plus des rayonnements infrarouges dans tout le ciel, nous commençons à nous intéresser aux radiances micro-ondes, qui pénètrent efficacement les régions nuageuses."

    Lorsque les chercheurs ont comparé des images créées à l'aide de modèles avec et sans données de radiance du ciel incluses, il a non seulement montré une nette amélioration par rapport aux modèles opérationnels, il a créé des images presque identiques aux images satellites réelles pendant la tempête. Les modèles opérationnels qui n'ont pas réussi à prédire l'intensification rapide de Harvey comprenaient le modèle régional de recherche et de prévision des ouragans de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), Système de prévision mondial de la NOAA, et le système de prévision intégré du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme.

    "C'est la beauté d'assimiler le satellite GOES-16, " dit Zhang. " Cela semble presque identique à l'observation réelle. L'utilisation de l'éclat de tout le ciel n'améliore pas seulement les modèles existants. Cela fait une énorme différence."


    © Science https://fr.scienceaq.com