Soutenance

L’étude des précipitations est généralement abordée d’un point de vue soit macro physique soit microphysique. Dans le premier cas on se place à l’échelle des cellules de pluie, caractérisées par des quantités intégrées (taux de pluie) tandis que dans le second cas, la pluie étant caractérisée par ses distributions en tailles des gouttes (DSD – Drop Size Distribution), on travaille à l’échelle de la goutte et des phénomènes physiques qui l’affecte. Il existe une grande variété d’instruments permettant de caractériser les précipitations. Cependant, ils mesurent des grandeurs différentes à des échelles spatiotemporelles diverses. Cette thèse - en se basant sur l’assimilation de données – s’intéresse au développement d’algorithmes fusionnant des mesures hétérogènes en vue d’améliorer la restitution des précipitations à fine échelle et faciliter ainsi l’étude de leur variabilité spatiotemporelle à échelles macro et microphysiques. Cette approche est dénommée VAMOS (Variational Assimilation of Multi-scale Observations for rain Studies). Dans un premier temps, nous nous intéressons à la restitution de cartes de pluie par assimilation de mesures d’atténuation d’ondes provenant de satellites géostationnaires TV-SAT en bande Ku (10,7-12,7 GHz). L’atténuation, due aux gouttes présentes sur la liaison, dépend du taux de pluie via une loi puissance. On dispose de séries temporelles d’atténuation provenant de 4 satellites permettant de couvrir au sol quelques dizaines de km^2. On suppose que les champs de pluie sont transportés sans déformations par le vent (advection pure). On utilise ainsi un algorithme d’assimilation 4D-VAR pour reconstituer la carte de pluie à l’instant initial qui, propagée par le modèle, expliquera au mieux les observations. Cette méthode est appliquée à un évènement enregistré dans le sud de la France durant la campagne HyMeX. On obtient des cartes de précipitations similaires à celles obtenues par un radar de Météo France. Cette méthode pourrait être adaptée pour couvrir des zones où les radars sont absents, ou pour l’hydrologie urbaine et la gestion des crues éclairs. Dans l’étude précédente, la microphysique n’était pas prise en compte. Sa compréhension et l’étude de sa variabilité sont pourtant d’une grande importance pour la paramétrisation de la pluie dans les modèles météorologiques ou pour l’estimation du taux précipitant à partir de la réflectivité radar (loi Z-R). Il convient donc d’étudier la DSD et sa variabilité. Dans cette optique, une nouvelle approche consistant à coupler des observations co-localisées (disdromètres et spectres Doppler de radars micro-ondes à visée verticale) dans un modèle de propagation via un algorithme d’assimilation 4D-VAR est présentée. Il s’agit de restituer DSD et vents verticaux à la verticale des instruments. Le modèle de propagation représente la chute des gouttes modulée par le vent vertical, la turbulence et l’évaporation. L’impact du vent horizontal est étudié indépendamment de l’algorithme d’assimilation. En appliquant ce travail à 3 cas d’études dans divers contextes instrumentaux et météorologiques, on montre que l’on restitue DSD et vents cohérents physiquement. Ces restitutions sont validées grâce à une autre méthode utilisant 2 radars. On met aussi en évidence pour chaque cas l’importance des différents phénomènes physiques et leur signature sur les cartes radar. Ce travail pourrait être étendu pour prendre en compte, contrôler et paramétrer d’autres phénomènes physiques ou instrumentaux.