Le monde continue de constater une augmentation des événements météorologiques extrêmes, mais la météo continue d’être un facteur négligé pour de nombreuses opérations commerciales à l’échelle mondiale. Ce problème est principalement dû à l’incapacité des modèles modernes de prévision numérique du temps (PNT) à prédire les phénomènes météorologiques localisés critiques de manière rentable et opportune.
NWP models are designed to split the world into a three-dimensional grid that contains billions of grid cells both horizontally and vertically. Within each grid cell, meteorological governing equations are used to calculate physical processes that characterize how the air moves (ie., how heat and moisture are exchanged in the atmosphere) as the model steps forward in time. Atmospheric conditions, such as temperature, pressure, humidity, etc., are the same in each grid cell. Models run at lower resolutions (ie., > 4 km), such as global weather prediction models, are computationally inexpensive but significantly lack the level of detail needed to accurately represent local scale weather features. In low resolution simulations, the grid cells are larger, which means a larger area will contain the same atmospheric conditions. This presents a significant issue for regional weather predictions because local scale processes are misrepresented and overlooked, especially over complex terrain (ie., mountains and coastal regions), where terrain driven processes greatly influence localized weather conditions (ie., lake-effect snow, pop-up thunderstorms, etc.).
Un moyen de résoudre ce problème consiste à exécuter un modèle (régional) à une résolution plus élevée (c'est-à-dire < 4 km), car ces modèles peuvent améliorer la représentation des caractéristiques météorologiques critiques à l'échelle locale. Cependant, exécuter des modèles à des résolutions plus élevées présente des inconvénients. Les cellules de grille dans les modèles à résolution supérieure sont plus petites, ce qui signifie que le domaine du modèle comprend plus de cellules de grille qu'il ne le serait s'il était exécuté à une résolution inférieure. Des cellules de grille plus petites permettent au modèle de caractériser plus efficacement les interactions des processus physiques à l'échelle locale, mais augmentent considérablement le coût de calcul et le temps nécessaire pour terminer la simulation puisque davantage de calculs sont effectués.
TempoQuest, le principal fournisseur de logiciels de prévisions météorologiques accélérées à l'échelle locale, s'efforce de résoudre ce problème grâce au développement de son logiciel de prévisions météorologiques amélioré, AceCAST, qui est une version accélérée du modèle de recherche et de prévision météorologiques (WRF). AceCAST fonctionne uniquement sur des unités de processeur graphique (GPU) au lieu des unités centrales de traitement (CPU) traditionnelles, ce qui permet aux utilisateurs d'exécuter des simulations à plus haute résolution cinq à quinze fois plus rapidement à un coût bien inférieur.
Les avantages prééminents des prévisions météorologiques localisées sont évidents dans un événement météorologique récent qui a provoqué des inondations localisées importantes et des vents violents en Californie les 24 et 25 octobre 2021. La Californie présente une large gamme de topographies qui créent des améliorations locales des conditions de précipitations et de vent. La montée en pente, également connue sous le nom de levage orographique, est le mécanisme moteur de ces améliorations locales. La pente ascendante force l'air à s'élever lorsqu'il s'écoule vers des terrains élevés (c'est-à-dire des montagnes) et entraîne des précipitations amplifiées, comme indiqué.
L’illustration indique un processus connu sous le nom de « montée en pente », que le AceCAST est mieux équipé pour gérer, contrairement aux modèles météorologiques traditionnels actuels qui peuvent être attribués à la prévision localisée améliorée du AceCAST. La topographie a joué un rôle important en renforçant les précipitations qui ont provoqué les inondations juste au nord-est de la ville de Yuba, autour de Grass Valley, en Californie, les 24 et 25 octobre 2021.
Le matin du 24 octobre, le AceCAST a été exécuté à une résolution de 1 km. Le principal risque était les inondations et les vents violents accompagnés d'une forte dépression se déplaçant vers l'ouest des États-Unis. La Californie présente une topographie très variée qui peut créer des améliorations locales à la fois en termes de vent et de précipitations. Figue. 2 (ci-dessous) montre les précipitations totales prévues sur 12 heures du AceCAST ainsi qu'une illustration du fonctionnement de ces améliorations du terrain local. Étant donné la configuration du vent dans la région, un processus appelé ascendance se produit du côté au vent d'une chaîne de montagnes. La région entourée de noir indique les zones qui devraient recevoir de 2 à 7 pouces de pluie sur une période de 12 heures. Les régions rouge foncé, qui indiquent 5 à 7 pouces de précipitations, sont situées à proximité des chaînes de montagnes locales.
Selon le National Weather Service, plus d'un pied de pluie a frappé Grass Valley pendant 72 heures le 24 octobre 2021 ; qui comprenait les précipitations totales sur 12 heures simulées par AceCAST.
Un autre exemple du rôle joué par la topographie lors de la récente tempête californienne est la vitesse du vent, comme indiqué ci-dessous. Les altitudes plus élevées sont plus sensibles aux vents plus forts ainsi qu’aux terrains complexes qui peuvent générer une large gamme de vitesses de vent sur une courte distance. La dernière figure montre les dégâts causés par les vents violents lors de ce système de tempête.
Prévisions de vent de 10 mètres à 17h00, heure locale, le 24 octobre 2021 sur la Californie, en utilisant une résolution de 1 km alimentée par AceCAST.
Une branche d'arbre bloque la 10e rue dans le centre-ville de Sacramento lors d'une tempête le dimanche 24 octobre 2021
À propos de AceCAST
AceCAST is a powerful cutting-edge software powered by Graphic Processing Units (GPUs) that enables the acceleration of the National Center for Atmospheric Research (NCAR) Weather Research and Forecasting Model (WRF). AceCAST is the product of a half-a-decade of punctilious research and development that empowers WRF users to secure striking performance optimizations using the superior massive parallelism of GPU hardware versus traditional Central Processing Unit (CPU) computation. AceCAST encompasses an ample set of refactored common WRF physics and dynamics modules, and namelist options with NVIDIA CUDA or OpenACC CPU programming techniques, allowing a wide swath of users to adopt AceCAST painlessly as a drop-in replacement for existing WRF configurations.
À propos de TempoQuest
TempoQuest est un fournisseur indépendant de logiciels météorologiques qui a été créé pour révolutionner la modélisation des prévisions météorologiques à moyenne échelle et pour simplifier les tâches de prévision des météorologues. TempoQuest propose deux produits logiciels, AceCAST, ou logiciel accéléré WRF, et WSV3, un logiciel très avancé de visualisation météo et de suivi des tempêtes. De plus, TempoQuest propose WRF On-Demand, une application cloud qui simplifie et accélère considérablement l'exécution des simulations CPU et GPU WRF.
