L'analyse de précipitation CaPA: état des lieux · 2011-03-15 · SHEF (>10000) 2/7 Configuration proposée. Page 10 – 10-09-07 Indice de confiance • La qualité de l'analyse

L'analyse de précipitation CaPA: état des lieux

Vincent Fortin, RPN-E

Guy Roy, Laboratoire CMM

Ahmed Mahidjiba, CMOI

Séminaire RPN-E

11 mars 2011

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Remerciements

Stéphane BélairNajat BenboutaBruce BrasnettMarco CarreraNorman DonaldsonStéphane GagnonJosé GarciaYasir KaheilOlivier Li Shing Tat - DupuisJean-François Mahfouf

Jacques MarcouxLinh Chi NguyenPierre PellerinLewis PoulinMark Mc CradyNaysan SaranCraig SmithSylvain St-GermainPing-An TanViateur TurcottePaul Vaillancourt

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Plan de la présentation

1. Introduction

2. Configuration proposée

3. Produits

4. Comparaison avec analyses américaines

5. Contrôle de la qualité et monitoring

6. Vérification objective

7. Pistes d'amélioration et travaux à venir

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Qu'est-ce que l'analyse CaPA?

Surface networkAtmospheric model

Satelliteobservations

RADAR

• CaPA vise à fusionner différents types d'observation sur la précipitation par interpolation optimale

• Utilisation d'un champ d'essai nécessaire en raison de la faible densité du réseau d'obs. au Canada

• Comprend un algorithme de CQ en temps réel des observations provenant des réseaux coopératifs canadiens (RMCQ)

1/7 Introduction

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Contexte et historique:

• Avril 2007: publication dans Atmosphère-Océan d'une preuve de concept par J.-F. Mahfouf, B. Brasnett et S. Gagnon

• Janvier 2008: CaPA approuvé pour implantation par CPOP, conditionnellement à la réception par un canal opérationnel des obs. RMCQ ayant passé le CQ

• Février 2010: Début de l'encodage au CMC des données RMCQ

• Juillet 2010: Mise en place d'un contrôle de qualité plus sévère pour les précipitations solides

• Septembre 2010: présentation au CPOP et vote favorable à l'installation de CaPA en mode “staging”

• Octobre 2010 - Mars 2011: installation, évaluation et développement de produits (images, fichiers GRIB2)

• 7 mars 2011: installation de la version 2.2rc2

1/7 Introduction

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Principaux changements depuis septembre 2010

• passage à GEM REG LAM 3D

• utilisation de regpres au lieu de regeta pour le champ d'essai pour atténuer les bandes de précipitation quasi stationnaires dans le modèle régional qui se produisent lorsque la circulation est alignée avec la grille du modèle

• assouplissement du contrôle-qualité pour les stations synoptiques manuelles

• correction du biais induit par la transformation Box-Cox utilisée pour assurer la normalité des innovations

1/7 Introduction

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Configuration proposée pour implantation opérationnelle

• Accumulations de 6h– 4 fois par jour (0,6,12,18Z)– Anal. prélim. à T+50min– Anal. finale à T+6h50– GEM-15 : échéance 6-12– Obs: SYNOP, METAR, SA

et RMCQ

Méthodologie• Interpolation optimale (aka krigeage résiduel simple)

• Transformation Box-Cox (λ=1/3) pour normaliser les données

• Estimation des statistiques d'erreur par analyse variographique

• Variogramme exponentiel, lissage exponentiel (T=30 jours)

• Accumulations de 24h– 1 fois par jour à 12Z– Anal. finale à 18h50Z– GEM-15 : somme des 4

champs d'essai d'échéance 6-12

– Obs: SYNOP, METAR, SA, RMCQ et SHEF

2/7 Configuration proposée

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Domaine de l’analyse

CaPA

RegLam3D


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Réseaux de surface intégrés à CaPA

Syno can man (100)

Syno can auto (600)

RMCQ (180)

Syno usa man (200)

Syno usa auto (150)

METAR (1200)

SHEF (>10000)


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Indice de confiance

• La qualité de l'analyse n'est pas uniforme dans l'espace, en particulier parce que la densité du réseau au sol varie beaucoup du sud vers le nord

• Le ratio entre la variance de l'erreur d'analyse (σA²) et la

variance de l'erreur de la prévision (σP²) tel qu'estimé par

l'algorithme d'interpolation optimale est un indicateur naturel de la qualité de l'analyse

• L'analyse est toujours livrée avec un indice de confiance défini ansi: CFIA = 1 - σ

A² / σ

P²

• Si CFIA = 0 l'analyse n'est pas inutile: elle est aussi bonne que la prévision de précipitation à courte échéance (12h)


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CaPA 6h, 2011-03-11 00-06Z


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Produits générés par CaPA sur $CMCGRIDF/anal/regcapa• 24h (prêts à T+7h), valide à 12Z

– AAAAMMJJ12_000 (FST): analyse et indice de confiance– AAAAMMJJ12_statoma (ASCII): diagnostic

• 6h (prêts à T+1h), 4 fois par jour– prelim

• AAAAMMJJHH_000 (FST), HH=00,06,12,18• AAAAMMJJHH_statoma (ASCII), HH=00,06,12,18

– final (prêts à T+7h), 4 fois par jour• AAAAMMJJHH_000 (FST), HH=00,06,12,18• AAAAMMJJHH_statoma (ASCII), HH=00,06,12,18

3/7 Produits

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Produits qui serontdistribués à l'externe

Plateformes• Datamart: analyse et indice de confiance en GRIB2• Vizaweb et WeatherOffice (section analyse et

modélisation): analyse sous forme d'image

Produits• analyse finale 24h prête à 19Z, valide à 12Z• analyse préliminaire 6h prête à T+1h, 4 fois par jour

3/7 Produits

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CaPA

Groundhog day storm24h accum valid 2011-02-02@12Z

Stage IV MPE

4/7 Comparaison avec analyses américaines

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Été 2010: Comparaison avec l'analyse CPC sur les États-Unis

CPCCaPAGEM (champ d'essai de CaPA)

Gracieuseté de Najat Benbouta


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Été 2010: CaPA, MPE et CPC

CaPA

Stage IVMPE

CPC

ρ CaPA MPE CPC

CaPA 1 0.93 0.93

MPE 0.93 1 0.92

CPC 0.93 0.92 1


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Contrôle de qualité

• CQ sur les observations du réseau RMCQ:– Analyse des séries temporelles des cumuls brutes:

• Lissage des fluctuations horaires• Détection/Correction des vidanges• Détection/Correction des baisses anormales

• Détection et retrait des observations biaisées:– Test faisant intervenir le type de précipitation et la vitesse du vent

• Fabrication de super-stations si d < 7.5 km entre les stations:– Une obs sera rejetée si l´inégalité ci-dessous est vraie;

• Comparaison analyse vs observation:– Une obs sera rejetée si l´inégalité ci-dessous est vraie:

(T = 4)

∣xmoyo

−xo∣T n/n−1×σo

∣xao − xo∣T var xa

o σo

2

5/7 Contrôle-qualité et monitoring

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Site web du laboratoire CMMhttp://neige.wul.qc.ec.gc.ca/CaPA


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Système de monitoring


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Contrôle-qualité des observations de précipitation solide

• En raison d'effets aérodynamiques liés à la forme du capteur, les observations de précipitation solide présentent presque toutes un biais négatif en présence de vent

• Très bien documenté par l'OMM (Goodison et al., 1998, rapport no. 872)


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Appareils de mesure considérés les plus fiables, mais peu utilisés

Double-fence intercomparison reference(DFIR) gauge (Russie)

Wyoming gauge (États-Unis)


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Appareils de mesure typiquesau Canada

Stations avec observateur:

Nipher

Stations automatiques:

Geonor avec écran Alter

Hansen and Davies,October 2002 (USDA Technologydevelopment program)


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• Observations biaisées significativement à partir d'un vent moyen de 3 m/s

• Courbe de correction disponible seulement pour accumulations de 24h (basée sur un vent moyen journalier mesuré à la hauteur du capteur)

Nipher / DFIR en fonctionde la vitesse du vent


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Nipher vs US NWS8

• Pour un vent de 2 m/s, le précip. US NWS8 (shielded) performe comme un Nipher soumis à un vent de 3 m/s

• Sans écran, le US NWS8 est beaucoup moins fiable, même par faible vent

x 1.4x 2.5x 4.9


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Geonor+Alter / DFIR en fonctionde la vitesse du vent

Cas où la température est inférieure à -2C

JokioinenFiltered, Tm < -2 deg C

CE = e-0.22Ws

r2 = 0.64

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Wind Speed (m/s)

Geo

no

r C

atch

Eff

icie

ncy

Gracieuseté deCraig Smith, CRD

Nipher

US NWS 8” unshielded


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Geonor+Alter / DFIR en fonctionde la vitesse du vent

JokioinenCE = e-0.21Ws

r2 = 0.30

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Wind Speed (m/s)

Ge

on

or

Ca

tch

Eff

icie

nc

y

Ensemble des événements pour lesquels T<0

Gracieuseté deCraig Smith, CRD

Nipher

US NWS 8” unshielded


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Contrôle-qualité des observations de précipitation solide: Algorithme

Seuil_Temp = [(juin,juil,août)=>0°C,

(mai,sept)=>1°C,

(avril,oct)=>1.5°C,

(mars,nov)=>2.0°C,

(Dec,jan,fev)=>2.5°C]

Si min(Temp) <= Seuil_Temp:

Si moy(Vent) <= Seuil_Vent:

Observation acceptée

Sinon

Obs. rejetée

Sinon

Observation acceptée

Seuil_Vent =[(syn man can)=>3 m/s,

(syn man usa)=>2 m/s,

(auto)=>-1]

Les vents sont ramenés à la hauteur du capteur (~2m) en utilisant un profil logarithmique

(Sevruk et Zahlavova, (1994)


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Valeur moyenne de l'indice de confiance (analyse 24h)

JJA 2010 DJF 2010


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Scores

Scores catégoriels

• Frequency Bias Indicator:

FBI = A / O

• Equitable Threat Score:

ETS = (H - Hc) / (H + F + M - H

c)

Hc = A * O / N

Scores continus

• Moyenne partielle : précipitation moyenne pour les événements inférieurs à un seuil

• Écart-type partiel : variabilité moyenne des événements inférieurs à un seuil

Obs >seuil

Obs ≤seuil

Total

Anal >seuil H F

A =H+F

Anal ≤seuil M C

Total O =H+M

N =H+F+M+C

k=∫0

kx f x dx

k2=∫0

kx−k

2 f x dx

6/7 Vérification objective

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Périodes et jeux de données retenus pour vérification par validation croisée

Périodes:

été: J-A 2008 (24h) JJA 2010 (6h et 24h)

hiver: DJA 2009-2010

Données de vérification:

synop US (CONUS) synop canadiennes (CA) synop A. du Nord (ANORD)

synop manuelles (MAN) synop man. can. (CMAN)

6/7 Vérification objective

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A A A ? A A ? A A A A A A A

Summer: CaPA 24h vs CONUS

? A A A P P ? A A A A A A A

FBI-1 ETS

J-A '08

JJA '10

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P A A A A P P A A A A A A P

FBI-1 ETS

P ? A ? P P P A A A A A A ?

J-A '08

JJA '10

Summer: CaPA 24h vs CAN

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A A P P P P P A A A A A A ?

P P P A ? P P A A A A A A ?

FBI-1 ETS

CONUS

CAN

JJA 2010: CaPA 6h vs CONUS & CAN

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Summer: CaPA 24h vs ANORD P P P A A A A ? ? A A A P ?

? P P ? A A A ? ? ? A A A P

Partial mean (μk) Partial standard deviation (σ

k)

J-A '08

JJA '10

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P P P P A A ? ? ? ? A A P P


k)

JJA '10

Summer: CaPA 6h vs ANORD

Page 36 – 10-09-07

A A A A A ? ? A A A ? ? ? ?

DJF 2010: CaPA 24h vs MAN

A A A A A ? A A A A A A A A

DJF 2010: CaPA 24h vs MAN & CMAN

FBI-1 ETS

MAN

CMAN

A A A A A ? ? A A A ? ? ? ?

Page 37 – 10-09-07

A P P P P ? ? A A ? ? ? ? ?

DJF 2010: CaPA 6h vs MAN

A A P ? P A ? A A A A A A ?

DJF 2010: CaPA 6h vs MAN & CMAN

FBI-1 ETS

MAN

CMAN

Page 38 – 10-09-07DJF 2010: CaPA 24h vs MAN & CMAN

? ? A A A A A ? ? ? ? ? A ?

? ? ? A A A A ? ? ? A A A A


k)

MAN

CMAN

Page 39 – 10-09-07DJF 2010: CaPA 6h vs MAN & CMAN

? ? A A A A A ? ? ? A A ? P

? ? ? A A A A ? ? A A A A P


k)

MAN

CMAN

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JJA 2010 DJF 2010

A A A A A A ? A A A ? ? ? ?

24h

6h

JJA 2010 & DJF 2010: CaPA vs CMAN A A A A A A ? A A ? ? ? ? ?

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Pistes d'amélioration etTravaux à venir• Correction des observations de précipitation solide en fonction de la

vitesse du vent

• Intégration des données radar

• Utilisation de CaPA par CaLDAS et des systèmes de prévision hydrologique (Grands Lacs et Saint-Laurent, Rivière Nelson)

• Amélioration du champ d'essai (GEM) au-dessus et à proximité des plans d'eau via une amélioration de la paramétrisation de la rugosité (z

0T et z

0q) au-dessus de l'eau

7/7 Pistes d'amélioration et travaux à venir

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Analyse produite en temps réel:observations biaisées rejetées

Analyse produite en temps réel:observations biaisées acceptées

Analyse produite en temps réel:observations biaisées corrigées

ID Brut Corr. DiffWTQ 13.2 26.7 +102%WIZ 13.6 24.1 +77%WEW 20.0 29.8 +49%WVQ 13.3 25.9 +95%WIT 19.3 31.4 +63%WBZ 7.3 14.3 +96%WTA 32.8 35.0 +7%Moy 18.7 26.7 +43%Std 7.6 6.6 -13%CV 41% 25% -39%

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Precipitation accumulations derived from radar estimates of rain rate• 5 month average @ XWL (Winnipeg)

CAPPI, 1.5km altitude PRECIP ET

Courtesy of Dave Patrick, MSC


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ATMOSPHERIC FORCING

HIGH RESOLUTION GEOPHYSICAL FIELDS

Analyses / SR forecasts MR & LR Forecasts

INIT

IAL

TIM

E

GEM-Surface

Assimilation(var, EKF, EnKF)

OBS

screen-level T and qin situ snow depthSMAP/ SMOSMODISAMSR-E or SSM/I

First Guess

SURFACESTATE and DIAGNOSTICSfor other clients

GEM-Surface(high-res)

DOWNSCALINGLOW-RES

HIGH-RES

LAND SURFACEINITIAL CONDITIONS

LAND SURFACEFORECASTS-- soil wetness-- snow conditions-- runoff, lateral and base flows-- near surface air T and q-- near surface winds

CaPA

HIGH-RES

HIGH-RES

HIGH-RES LOW-RES

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Applications de CaPA

Prévision hydrologique

Prévision immédiate

Vérif des prévisions de précipitation

Monitoring des réseaux

Indice Forêt-météo

Veille météo par les CPI

Vigilance météo

Études climatologiques

Monitoring de la sécheresse

Études de cas


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Proposition à CPOP

• Autoriser l'installation opérationnelle d'une analyse régionale des précipitations basée sur la version 2.2 du code de CaPA (svn://mrbsvn/mesh/capa/tags/capa-2.2rc2).

• Ce système produira à T+50 une estimation préliminaire des accumulations de précipitations sur 6h, valide aux heures synoptiques, et à T+6h50 une analyse finale. Les observations disponibles dans les banques SYNOP, METAR, SA et RMCQ de l'ADE seront utilisées.

• Ce système produira à T+6h50 une estimation finale des accumulations de précipitations sur 24h, valide à 12Z. Les observations disponibles dans les banques SYNOP, METAR, SA, RMCQ et SHEF de l'ADE seront utilisées.

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Correction du biais introduit par la transformation racine cubique• Une transformation Box-Cox de type racine cubique (λ=1/3) est

effectuée pour normaliser les données

• Ceci améliore la qualité de l'analyse (ETS), mais introduit un biais, car l'analyse est non biaisée dans l'espace transformé, mais pas dans l'espace réel

• On montre que le biais négatif introduit est de l'ordre de:

Biais = 1/3 A1/3 σA² CFIA

• A1/3 est la valeur de l'analyse dans l'espace transformé

• σA² est la variance de l'erreur d'analyse dans cet espace

• CFIA est l'indice de confiance 1 - σA² / σ

P²

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Taux de rejet associé au biais dans la mesure des précipitations solides

Analyse 24h Analyse 24hPériode: Juin à Août 2010 ( 91 analyses) Période: Déc 2009 à Février 2010 (90 analyses)

Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejet Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejetTous 947068 8036 0.8% Tous 934029 797068 85%Syn man can 8316 33 0% Syn man can 8256 1738 21%Syn man usa 11927 14 0% Syn man usa 11569 5370 46%Syn auto can 46583 751 2% Syn auto can 40364 38311 95%Syn auto usa 8434 56 1% Syn auto usa 8453 6760 80%Shef 824490 6855 1% Shef 784878 677758 86%Rmcq 12885 222 2% Rmcq 45911 43799 95%Metar 33376 104 0% Metar 33568 22915 68%

Analyse 6h Analyse 6hPériode: Juin à Août 2010 ( 364 analyses) Période: Déc 2009 à Février 2010 (354 analyses)

Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejet Réseau Nb Obs Nb Obs biaisées Taux de rejetTous 457563 3148 0.7% Tous 591242 451034 76%Syn man can 31259 87 0% Syn man can 31737 7262 23%Syn man usa 58086 16 0% Syn man usa 56939 17692 31%Syn auto can 199053 1707 1% Syn auto can 172243 160108 93%Syn auto usa 24396 11 0% Syn auto usa 23968 17748 74%Rmcq 52831 1047 2% Rmcq 185163 171956 93%Metar 86020 127 0% Metar 115298 73005 63%

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Nombre d'observations assimilées

Été 2010, analyse 24h (91 cas)

947068 obs brutes

- 8036 obs biaisées

-205350 fusionnées avec super obs

- 18417 retranchées des super obs

- 5231 validation croisée

=710034 assimilées (7803/cas)

Été 2010, analyse 6h (364 cas)

453857 obs brutes

- 3073 obs biaisées

- 35673 fusionnées avec super obs




Hiver 2010, analyse 24h (90 cas)

934029 obs brutes

-793753 obs biaisées





Hiver 2010, analyse 6h (354 cas)

586422 obs brutes

-432145 obs biaisées





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Montréal

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Montréal

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Site web du laboratoire CMMhttp://neige.wul.qc.ec.gc.ca/CaPA

Documents

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