PREVISION QUANTITATIVE DES PRECIPITATIONS : ADAPTATION PROBABILISTE PAR RECHERCHE D'ANALOGUES.Utilisation des Réanalyses NCEP / NCAR et application aux précipitations du Sud-Est de la France

This work deals with the application of the analogy principle to rainfall forecast and simulation . Given a target meteorological situation, similar past situations are searched for in a meteorological archive . The precipitations amounts, associated with those analogous situations, allowed us to build a probabilistic estimation of the expected rainfall amount for the targest situation.At first, the criterions and scores we used to compare 2 different probabilistic forecasts have been defined. Then, we tried to identify the analogy algorithm which best suits the precipitation forecast. Relying on the NCEP/NCAR meteorological reanalyses, we built analogy algorithms which take into account both (I) large scale information brought by the synoptic circulation and (II) more local scale information brought by the humidity variables . The differentparameters of the algorithms ( choice of variables, spatial domain to consider , …) have been optimised through a first calibration step. Further, the validation of the calibrated algorithms allowed to appraise the forecast performances from the user point of view, as well as to study the sensibility of these algorithms to the features of the meteorological archives. Lastly, thanks to the implementation of an operational forecasting chain, we have been able to assess the on-line performances of the adaptation by analogues sorting. As a case-study, we focused on the catastrophic 8th and 9th September 2002 hydro-meteorological event, which occured in the Cevennes area ( France) .Ce mémoire étudie l'application du principe d'analogie à la prévision et à la simulation des précipitations. A partir de la caractérisation d'une situation météorologique cible, cette approche consiste à rechercher, dans une archive météorologique, les situations passées similaires. Les précipitations observées lors de ces situations analogues permettent ensuite de donner une estimation probabiliste des précipitations attendues pour la situation cible.Après avoir défini les critères et les scores qui nous permettent de comparer deux prévisions probabilistes, nous avons cherché à identifier les algorithmes d'analogie les plus informatifs vis à vis des précipitations. Pour ce faire, nous nous sommes appuyé sur les réanalyses NCEP / NCAR. La richesse de cette archive nous a permis de définir des algorithmes d'analogie qui intègrent à la fois (i) l'information à grande échelle contenue dans la circulation synoptique, et (ii) l'information à échelle plus locale contenue dans les variables d'humidité.Les différents paramètres de la méthode (choix des variables,domaine à prendre en compte, ... ) ont été optimisés lors d'une phase de calibration. La validation des algorithmes obtenus a ensuite permis d'apprécier les performances atteintes en adoptant lepoint de vue d'un utilisateur, ainsi que d'étudier la sensibilité de ces algorithmes aux caractéristiques de l'archive météorologique utilisée. Enfin, grâce à la mise en place d'une chaîne opérationnelle prototype, nous avons pu tester les performances opérationnelles de l'adaptation par analogie, notamment via l'étude de cas de l'évènement intense survenu les 8 et 9 septembre 2002 dans les Cévennes

A probabilistic adaptation of meteorological model outputs to hydrological forecasting

International audienceAnticipating flash floods over quick responding catchment such as the Mediterranean ones requires an appropriate anticipation of future rainfalls. We try here to answer this demand through a probabilistic adaptation of meteorological model outputs, based on an analog search for past situations similar to the expected one. The precipitations collected during those past situations allow to derive a conditional distribution for the expected rainfall. After calibration of the adaptation algorithms using the NCEP/NCAR reanalyses, an operational prototype of this analog approach has been implemented at our laboratory, using the outputs of the American model GFS . This prototype considers concurrently two types of analogy: a first one relies only on the general synoptic circulation, while the second involves both the general synoptic circulation and more local variables from the humidity fields. The catastrophic rain event of September 8 and 9th 2002 in the Gard region illustrates the value added by this second type of analogy. In this particular case, it would have allowed to foresee the exceptional character of the rain amounts already on the morning of Septembre 7th

L’adaptation probabiliste des prévisions météorologiques pour la prévision hydrologique

L’anticipation des crues sur les bassins versants rapides tels que les bassins méditerranéens, requiert une prévision des pluies futures. On tente ici de répondre à ce besoin en utilisant une adaptation probabiliste des prévisions météorologiques basée sur la recherche de situations passées analogues aux situations prévues. Les précipitations recueillies lors de ces situations passées nous permettent ainsi d’établir une distribution conditionnelle des pluies attendues. Après calibration des algorithmes d’adaptation à l’aide des réanalyses NCEP/NCAR, un prototype opérationnel d’adaptation par analogie a été mis en place au LTHE, utilisant les sorties du modèle américain GFS. Ce prototype met en œuvre deux types d’analogie : une première, basée uniquement sur la circulation générale, et une seconde qui considère à la fois la circulation générale et les valeurs plus locales d’humidité. L’événement de pluie catastrophique des 8 et 9 septembre 2002 dans la région du Gard illustre l’intérêt qu’apporte notamment le second type d’analogie. Dans ce cas, il aurait ainsi été possible d’annoncer le caractère exceptionnel des précipitations dès le 7 septembre au matin

Prévision quantitative des précipitations (adaptation probabiliste par recherche d'analogues ; utilisation des réanalyses NCEP/NCAR et application aux précipitations du sud-est de la France)

Ce mémoire étudie l'application du principe d'analogie à la prévision et à la simulation des précipitations. A partir de la caractérisation d'une situation météorologique cible, cette approche consiste à rechercher, dans une archive météorologique, les situations passées similaires. Les précipitations observées lors de ces situations analogues permettent ensuite de donner une estimation probabiliste des précipitations attendues pour la situation cible. Après avoir défini les critères et les scores qui nous permettent de comparer deux prévisions probabilistes, nous avons cherché à identifier les algorithmes d'analogie les plus informatifs vis à vis des précipitations. Pour ce faire, nous nous sommes appuyé sur les réanalyses NCEP/NCAR. La richesse de cette archive nous a permis de définir des algorithmes d'analogie qui intègrent à la fois (i) l'information à grande échelle contenue dans la circulation synoptique, et (ii) l'information à échelle plus locale contenue dans les variables d'humidité. Les différents paramètres de la méthode (choix des variables, domaine à prendre en compte, ...) ont été optimisés lors d'une phase de calibration. La validation des algorithmes obtenus a ensuite permis d'apprécier les performances atteintes en adoptant le point de vue d'un utilisateur, ainsi que d'étudier la sensibilité de ces algorithmes aux caractéristiques de l'archive météorologique utilisée. Enfin, grâce à la mise en place d'une chaîne opérationnelle prototype, nous avons pu tester les performances opérationnelles de l'adaptation par analogie, notamment via l'étude de cas de l'évènement intense survenu les 8 et 9 septembre 2002 dans les CévennesGRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

Short-term Photovoltaic Power Forecasting Enhanced by Heterogeneous Sources of Spatio-temporal Information

The power output of Photovoltaic (PV) plants is weather-dependent, which leads to inherent uncertainties regarding the future production.With the growing share of renewables in the energy mix, such a characteristic raises technical challenges regarding the safe operation of the grid, and impacts the profitability of producers involved in electricity markets. This motivates the development of accurate forecasting tools for horizons ranging from a few minutes up to several days ahead. Two levers are usually available to improve the accuracy of predictions: forecasting tools, and input data. With the development of PV plants, and the advances in smart monitoring and measurements, we observe a paradigm shift from temporal- to spatio-temporal-based forecasting models. This family of models considers features that exploit spatio-temporal correlations in the data, such as observations from spatially distributed portfolios of PV plants or satellite-derived information. In this paper we provide a full assessment of the value of spatio-temporal data. First, the limits of a PV portfolio are highlighted through an analysis of the local topography and wind distribution at several altitudes. This motivates the use of 2D satellite-based maps. A features selection approach that we originally applied to the PV forecasting field is implemented to deal with the induced dimensionality burden. This approach enables the derivation of low-redundant features fairly distributed around the power plant. Lastly, we consider cloud opacity maps obtained from infrared channels. Despite being under-represented in the literature (only two studies have been found), infrared channel-based data present the advantage of offering nighttime observations of cloud cover, which contributes to improving early morning forecasts. This paper demonstrates the scientific interest of opacity maps compared with satellite-derived irradiance and irradiance forecasts for the field of short-term PV power forecasting. Evaluations are performed on real-world datasets composed of nine PV plants

Apport de l'expertise dans la prévision hydro-météorologique opérationnelle

CNR, premier producteur français d'électricité d'origine 100 % renouvelable, a aménagé et exploite le Rhône le long de sa partie française. En tant que concessionnaire, CNR est en charge de plusieurs missions telles que la navigation et la production d'électricité. Pour mener à bien ces responsabilités, CNR a développé une chaîne d'outils opérationnelle réalisant les prévisions au niveau de différents aménagements du Rhône. En complément de ces outils informatiques, des prévisionnistes hydro-météorologues analysent les sorties des modèles météorologiques et hydrologiques, expertisent les résultats et affinent les prévisions. Cette communication présente comment une expertise hydro-météorologique peut compléter et enrichir une chaîne de prévision opérationnelle et met en avant les gains que cette expertise peut apporter sur la qualité des prévisions. Actuellement, la chaîne opérationnelle repose sur des prévisions déterministes, mais CNR qui a besoin d'affiner ces prévisions et d'en évaluer la fiabilité est en train de développer une chaîne de prévisions probabilistes. Ce papier montre que l'apport de l'expertise est indéniable pour ajouter de la plus-value à des modèles déterministes, mais cela sera-t-il toujours le cas dans un contexte probabiliste