Mod

1
Modélisation et assimilation des données pour les
surfaces continentales Une approche intégrée
G. Balsamo European Centre for Medium-range
Weather Forecasts En remerciant pour les
contributions deF. Bouyssel, J. Noilhan, J.F.
Mahfouf, S. Bélair, G. Deblonde, A. Beljaars, P.
Viterbo, B. van den Hurk, A. Betts,M. Drusch, P.
de Rosnay, K. Scipal,J.C. Calvet, L. Jarlan, S.
Lafont
1-2 décembre, 2008 Colloque National LEFE-ASSIM,
Paris, France
2
Plan de la presentation

• Introduction
• Les reservoirs deau en surface
• Les erreurs de la surface
• Condition initiale ou erreur modele?
• Les observations pour la surface
• Lanalyse de la surface en PN
• La modelisation à laide de lassimilation
• Conclusions et perspectives

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Les reservoirs deau selon ERA-40 (Hovmoeller
1986-1995)
Soilmoisture
snow

• DA increments redistribute water and constraint
  near-surface errors

moisture deficit
Early snowmelting
?anticipate moisture supply
4
Les erreurs à 2m en temperature (ERA-40
1986-1995, previ 6h)
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Les increments danalyse de neige entre ERA-40
et ERA-Interim
ERA-40 ERA-Interim1992, daily SWE increments
T159 (125 km) 3D-VAR, CY23R4 T255 (80km)
4DVAR, CY31R1
6
Limpact de la rugosite Une decouvert de
SnowMIP2
Dutra et al. 2008
ltCY30R1
gtCY31R1
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Importance de leau du sol et de la neige en PN

• Le contenu en eau du sol est responsable de la
  répartition du flux de rayonnement solaire
  incident en flux de chaleur sensible (H) et
  latent (LE) en surface (Bowen ratio)
• La presence de neige determine une forte
  discontinuité dans lalbedo de surface (0.2-0.3 a
  0.8) et fonctionne comme isolant thermique de la
  surface.
• Affectent lévolution de la couche limite
• Présentent une échelle temporelle (mémoire) de
  plusieurs semaines
• Spécificités
• Absence dobservations directes sur un large
  domaine
• Variabilité spatiale élevée des paramètres de
  surface
• Méthode
• Utiliser observations indirectes Pour leau du
  sol(prec., 2m obs., obs. satellites)
• Pour leau du sol T2m, Hu2m (Coiffier et al.
  1987, Mahfouf 1991)

8
Cas detude ALADIN-France, 13-18 Juin 2000 les
erreurs à 2m et leau du sol en ciel clair
Evaluation des erreurs à 2m dans le modele et
lien avec leau du sol
Correlation des erreurs a T2m eau du sol
Wet
Dry
heterogeneity of soil moisture
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Impact dun erreur dinitialisation dans leau du
sol
T2m forecast error
Pour illustrer leffet memoire pour leau du sol
un erreur simulee est impose Et limpact analyse
au cour dun PN (T2m, RH2m)
RH2m forecast error
Wp initial error
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Le modèle de surface au CEPMMT

• HTESSEL (Improved Hydrology validation at
  monthly scales over 41 large World basins and
  daily scales only on Rhone basin
• HTESSEL became operational the Nov. 2007
• Balsamo et al. 2008, ECMWF tech. memo. 563, also
  to appear in J. of Hydromet.)

Hydrology-TESSEL Global Soil Texture Map
(FAO) New formulation of Hydraulic properties
Variable Infiltration capacity (VIC) surface
runoff
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La validation sur des sites de mesure
SEBEX (Savannah, Sandy soil)
BERMS (Boreal Forest)
HTESSEL improves soil moisture and evaporation
with respect to TESSEL in dry climates and leads
to a better represented soil moisture
inter-annual variability in continental climate
12
Le projet AMMA-ALMIP-MEM leau du sol et les
Tb micro-ondesP. de Rosnay, A. Boone, M. Drusch,
T. Holmes, G. Balsamo, many others ALMIPers
(papers submitted to IGARSS and JGR)

• AMMA-ALMIP-MEM first spatial verification of
  SM/Tbs C-band

AMSR-EC-bandTbHTESSEL
Result HTESSELCMEM is un-biased and reproduces
satellite obs. statistics!
13
Lanalyse des surfaces continentales depuis 1991
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Lanalyse de surface par Interpolation Optimale
(opérationnelle à Météo-France)Mahfouf 1991,
Bouttier 1993, Giard and Bazile 2000
Interpolation Optimale de T2m et Hu2m à partir
des observations SYNOP sur la grille du modèle
D T2m T2ma - T2mf D RH2m RH2ma - RH2mf
Correction des paramètres de surface (Ts, Tp, Ws,
Wp) avec les incréments à 2m entre valeurs
analysées et prévues
analyse séquentielle (6h)
Tsa - Tsf D T2m
Tpa - Tpf D T2m / 2p
Wsa - Wsf aWsT D T2m aWsRH D RH2m
Wpa - Wpf aWpT D T2m aWpRH D RH2m
aWp/sT/RH f (t, veg, LAI/Rsmin, texture,
atm.cds.)
coefficients OI
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Lanalyse de surface par assimilation
variationnelle

• Mahfouf (1991), Callies et al. (1998), Rhodin et
  al. (1999),
• Bouyssel et al. (2000), Hess (2001), Balsamo et
  al. (2003), Mahfouf et al. (2008)
• Formalisme

J(x) J b(x) J o(x)
½ (x xb) T B-1 (x xb) ½(y H(x))T R-1 (y
H(x))
analyse continue
x
vecteur des variables de contrôle
y
vecteur des observations
H
opérateur dobservation
L analyse sobtient par minimisation de la
fonction coût J(x)
matrice des covariancesderreur de lébauche
B
matrice des covariancesderreur des observations
R

• Avantages assimilation obs. asynoptiques,
• Extension fenêtre dassim. (24-h)

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La méthode 2D-VAR utilisée dans le modèle PN
complet
Une perturbation initiale de leau du sol d Wp
est appliquée en chaque point de grille du modèle.
Guess G
dT2m (i) T2mG (i) - T2mG (i)
dWp
Guess G
D T2m (i) T2mG (i) - T2mO (i)
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Comment les radiances microondes et infrarouge
nous informent sur le contenu en eau du sol?
L-band Tb
IR Tskin
C-band Tb
Tb e Ts
Ws
Ws
Wp
Wp
Soil moisture modifies soil dielectric const.?
emissivity e
Soil moisture affects Skin temperature and
heating rate
Sounding soil depth Frequency Wavelength Atmospheric absorption
5 cm 1.4 GHz 21 cm Negligible
1cm 6.9 GHz 5 cm Low (except rainy area)
superficial (27.7 THz) 10.8 µm Important clear sky only
L-band Tb
C-band Tb
IR Ts
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L-band C-Band TB
IR Tskin (or HR)
G G Obs.
Tb, H
TsIR
t
Tb, V
t
t
Morning(except Clouds)
Every hour (except RFI in C-band)
Wp
Wp
t
t
0-h 1-h 2-h 3-h 23-h 0-h
0-h 1-h 2-h 3-h 23-h 0-h
19
Lanalyse de leau du sol en PN

• La plupart des techniques dassimilation
  opérationnelles utilisent les 3 hypothèses
  suivantes
• Indépendance
• (hypothèse de  truncated control variable
  space , permettant de traiter lanalyse de
  surface séparément de laltitude)
• Locale
• (hypothèse de découplage spatial horizontal)
• Linéaire
• (hypothèse linéaire pour lopérateur
  dobservation)
• Différentes méthodes ont été testées et sont
  utilisées opérationnellement Interpolation
  Optimale (OI), Assimilation variationnelle (VAR),
  Filtre de Kalman (EKF, EnKF)

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Hypothèse de linéarité
Une situation réelle (16 juin 2000 à 12UTC)est
considérée pour tester la sensibilité aux
perturbations initiales de leau du sol en
fonction des conditions atmosphériques
B)
A)
T2m T2m
B)
T2m T2m
A)
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hypothèse 2D (découplage horizontal)
Lhypothèse 2D est validée à laide des données
simulées sur une situation réelle
Depuis une erreur initial prescrit Wp
Erreur d analyse
Les erreurs de prévision à 6-h pour T2m et Hu2m
22
Convergence de lanalyse
analyse 2D-VAR optimisé sur une fenêtre dassim.
de 24-h
Des expériences avec observations réelles ont pu
être considères
23
Comparaison du 2D-VAR et OI à Météo-France

• A comparison with OI (Gain Matrix and OI
  coefficients) is useful to point out
• some properties of the variational approach

• masking of low sensitivity grid-points (coherence
  of masked areas)
• dependency from radiation rather than vegetation
• evaluation of the overall correction of the OI (
  )

2D-Var
OI
Veg. cover ()
Radiation (W/m2)
24
Comparaison du EKF et OI au CEPMMT
Drusch et al. 2008 (ECMWF Tech. memo 576)
25
2D-VAR ALADIN comparé à SIM off-line
Un cycle dassimilation 2D-VAR avec observations
réelles pour lanalyse de leau du sol fournit
une champ réaliste comparable au modèle
hydrologique couplé, SAFRAN-ISBA-MODCOU (forcé
par Prec., Ray. observés).
26
Equivalence de lapproche stand-alone
atmospheric-coupled pour evaluer les
JacobiensMahfouf et al. 2008 (JGR, submitted),
Jarlan et al. 2008 (JGR accepted), Balsamo et al
2007 (JHM)

• Atmospheric-coupled Stand-Alone

T2m
Q2m
Comparison of OI and stand-alone 2DVAR,
EKF Mahfouf 2007 (Meteo-Franceinternal note)
TIR
Tb(C)
Tb(L)
Balsamo et al. 2006, 2007 (JHM)
27
Une strategie de developpement pour la surface
28
Conclusions

• Leau du sol et la quantité de neige accumulée en
  surface sont des variables critiques pour la
  performance de la prévision du temps sensible
  dans la basse troposphère.
• Linitialisation à laide des techniques
  destimation optimales (OI EKF, EnKF) represente
  le cadre ideal pour integrer plusieurs
  observations.
• Une assimilation multi-variee en surface montrera
  des erreurs modele (operateur dobservation et
  schemas de surface).
• Une approche intégrée pour le développement et la
  validation des schémas pour la surface en prenant
  en compte les increments danalyse permet de
  valider de facon generale lensemble des schemas
  modele et assimilation.

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Perspectives
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L-band Tb
MetOP ASCAT (2008- )
C-band active
SMOS ESA mission (2009/09) SMAP
NASA mission
IR Ts
C-band passive Tb
GOES-E GOES-W MSG MTSAT
AQUA AMSR-E instrument (05/2002)
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Comparaison ERA-40 ERS-Scat

• Satellite and model soil moisture show good
  agreement
• High Agreement of absolute values and anomalies
  in tropics and mid latitudes
• Problems in desert (sensor related) and in cold
  climates

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Assimilation du LAI dans CTESSEL
Lionel Jarlan et al. 2008
Land surface DA system lay-out
DA scheme (simplified 2D-VAR)
Jarlan et al. (2006), Balsamo et al. (2004)
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CTESSEL vs LAI satellite (2002-2003). Une
application en Afrique de louest

• Time series over 2002-2003 (after rescaling)

• Strong time shift of CTESSEL ( ISBA-A-gs)
• C-TESSEL MODIS consistent over forest and
  Savanna (min value)
• The DA helps to correct the model delay in
  vegetation growth
• Low values of LAI in the observations are still
  difficult to achieve

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Leaf area Index Net Ecosystem (LAI)
Exchange (NEE)
TESSEL
C-TESSEL
BERMS site Old Aspen. 8 years data set. NOTE NEE
total flux conservation imposed
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L-band Tb
Observations simulees au-dessus de LAmerique du
Nord
50 km spatial resolution
hourly
6-hourly
C-band Tb
IR Ts
T/H 2m
36
L-band Tb
Contenu en information des observations
IR Ts
C-band Tb
T/H 2m
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Sécheresse de lété 2003 Comparaison de leau du
sol et des variations de lindice de végétation
(NDVI)
Le 30 Juin 2003 (exp. 2D-Var Ecoclimap (Masson
et al. 2003))
Variation du SWI du 30 juin 2003 par rapport au
30 juin 2000
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Le cycle du carbone et la vegetation interactive
(C-TESSEL)
Prescribed (without seasonal cycle)
INTERACTIF
ISBA-A-gs / C-TESSEL are CO2-responsive land
surface models, new versions of operational
schemes used in atmospheric models
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Le modèle de surface dans ALADIN-France
Adaptation dynamique de la prévision globale
ARPEGE à échelle plus fine (10 km)
Le schéma ISBA est utilisé.Noilhan Planton,
(1989),Noilhan Mahfouf, (1996),Bazile (1999),
Giard Bazile (2000),
Énergie
Eau