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Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : https://hdl.handle.net/20.500.12177/4220
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dc.contributor.advisorMkankam Kamga, François-
dc.contributor.authorTanessong, Roméo Stève-
dc.date.accessioned2021-08-31T11:12:35Z-
dc.date.available2021-08-31T11:12:35Z-
dc.date.issued2015-01-09-
dc.identifierhttp://10.4.3.254:8080/Documents%20and%20Settings/Administrateur/Bureau/These%20&%20mmemoire%20Num/FS/FS_These_BC17_0043.pdffr_FR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12177/4220-
dc.description.abstractLes prévisions probabilistes des précipitations à partir des sorties du modèle régional WRF sont évaluées pendant la saison juin-juillet-août-septembre (JJAS) en Afrique Centrale et de l’Ouest. WRF est forcé toutes les 3h par les données GFS. La résolution horizontale est de 25 km. À l’aide de tests de sensibilité sur une courte période de deux jours (21-22 juillet 2010),on commence par déterminer les meilleurs schémas de paramétrisation du modèle WRF pour la région d’étude. La configuration retenue comporte les schémas de Tiedtke pour la convection, Thompson pour la microphysique, Noah pour le modèle de surface et RRTM pour le transfert radiatif. Avec le modèle ainsi configuré, 2 séries de simulations ont été conduites sur la saison JJAS de 2010 et 2011 et les sorties traitées pour produire des prévisions probabilistes. Les résultats montrent que les probabilités de précipitations (PoPs) estimées en un point augmentent considérablement lorsque le modèle WRF prévoit de grandes quantités de précipitations en ce point. Les vérifications montrent que ces prévisions probabilistes sont à la fois fiables et habiles. La compétence de ces prévisions probabilistes, indiquée par le diagramme de fiabilité, ainsi que les BS, implique que le modèle est plus susceptible d’indiquer les régions où les processus atmosphériques sont les plus favorables pour les précipitations (où le modèle génère des fortes quantités) qu’il est en mesure de prédire avec précision les véritables quantités de précipitations observées. La relation PQP-probabilité évaluée dans le présent document peut être utilisée par les prévisionnistes comme guide pour les prévisions probabilistes à partir des sorties d’un modèle déterministe. En outre, les prévisionnistes peuvent appliquer la même technique aux prévisions d’ensemble.fr_FR
dc.format.extent159fr_FR
dc.publisherUniversité de Yaoundé Ifr_FR
dc.subjectPhysicalfr_FR
dc.subjectParameterizationfr_FR
dc.subjectQuantitative Precipitation Forecastfr_FR
dc.subjectProbability of precipitationfr_FR
dc.subjectWRFfr_FR
dc.subjectRegional modelingfr_FR
dc.titlePrévision numérique du temps : Application de la méthode de prévision quantitative probabiliste des pluiesfr_FR
dc.typeThesis-
Collection(s) :Thèses soutenues

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