Composition du jury

M Talagrand Olivier (directeur de thèse)
M Lapeyre Guillaume (co-directeur de thèse)
Mme Rabier Florence (Rapporteur)
M Wernli Heini (Rapporteur)
M Doerenbecher Alexis
M Ern Alexandre
M Klein Patrice

Résumé

La prévisibilité des systèmes synoptiques (telles les dépressions
atmosphériques) aux moyennes latitudes constitue encore actuellement un
enjeu important pour la météorologie moderne. L’impact dramatique des
deux tempêtes qui ont frappé l’Europe en Décembre 1999 en constitue une
illustration marquante. Ce travail vise à améliorer notre compréhension
du rôle de l’humidité et des non-linéarités sur la croissance des erreurs
de prévision associées à ces systèmes.
La majorité des études de prévisibilité repose sur le calcul des vecteurs
singuliers de l’écoulement, perturbations de l’état initial dont
l’amplification est la plus importante sur l’échéance de la prévision.
L’hypothèse d’évolution linéaire de ces perturbations dites optimales
n’est plus valide lorsque l’on considère les processus physiques liés à
l’humidité tels la précipitation grande échelle. C’est pourquoi nous
avons introduit une généralisation de la méthode des vecteurs singuliers,
les vecteurs singuliers non-linéaires (NLSV) dont l’application à des
modèles atmosphériques réalistes constitue une nouveauté.
Dans un premier temps, la physique des NLSVs est étudiée dans des modèles
de réalisme croissant (modèle quasi-géostrophique à deux niveaux, GCM en
Aquaplanet) et le rôle des interactions non-linéaires entre la
perturbation et l’écoulement moyen est explicité.
Ensuite, l’impact de la précipitation stratiforme sur la structure et la
croissance des perturbations optimales dans le modèle de circulation
générale PUMA2 est détaillé. Deux mécanismes de croissance d’erreurs ont
été mis en évidence et étudiés, le premier associé à l’instabilité
barocline humide et le second, purement diabatique, aux ondes de Rossby
diabatiques (DRW).
Enfin, afin de préciser le lien entre le champ d’humidité initial de la
prévision et la croissance des erreurs nous avons introduit une méthode
novatrice qui, grâce à une stratégie d’optimisation non-linéaire sous
contraintes, estime la sensibilité de la structure ainsi que de la
croissance des perturbations optimales au champ d’humidité à grande
échelle. Cette méthode a permis de mettre en évidence sur le cas étudié
une augmentation importante de la croissance des erreurs de prévision
suite à une modification optimale du champ d’humidité apportant ainsi une
illustration supplémentaire quant au rôle essentiel joué par l’humidité
sur la prévisibilité.