Description du modèle WRF Fruit d’un effort commun de diverses agences et centres de recherches universitaires internationaux, le modèle de prévision météorologique à méso-échelle WRF représente la nouvelle génération de modèle totalement flexible (Skamarock et al., 2008). Le modèle WRF est aujourd’hui considéré comme le modèle météorologique en « open source » le plus avancé techniquement. Les applications s’échelonnent de l’étude des tourbillons à très fines échelles (= dizaines de mètres) jusqu’aux simulations globales (= centaines de kilomètres). Utilisé aussi bien pour la recherche qu’en mode opérationnel, les capacités de WRF ont été mises en exergue au travers de nombreuses études. Depuis son apparition en 2000, le modèle est mis à jour tous les six mois. Les prévisions du modèle s’appuient sur la formulation entièrement compressible et non-hydrostatique des équations de la mécanique des fluides et de la thermodynamique. WRF est construit sur deux modules : un module dynamique qui permet d’obtenir l’évolution spatiale des paramètres atmosphériques (i.e. vent, pression, température et humidité) et un module physique qui représente les forçages temporels des variables. Pour faciliter la résolution des équations, des simplifications sur les comportements dynamique et physique sont nécessaires. Ces compromis sont inévitables puisqu’ils conditionnent le temps de calcul des prévisions. Ainsi, les phénomènes liés aux rayonnements, à la surface, à la couche limite planétaire, à la convection ou encore à la microphysique des nuages sont codés aux travers d’équations paramétrisées (3 à 24 choix possibles). Site internet : WRF
Exemples d’applications du modèle WRF au CEREA
Calculs longue distance de la dispersion atmosphérique
Contexte : En application de l’article 37 du traité EURATOM, EDF est tenu de fournir à la Commission Européenne l’impact des rejets de ses installations nucléaires au niveau des États membres européens
Objectif: Estimer les coefficients de transfert atmosphériques (CTA) et coefficients de dépôts (sec et humide) dans les États membres européens
Méthodologie :
Modélisation de la météorologie avec WRF
Modélisation de la dispersion atmosphérique avec Polyphemus/Polair3D-Transport pour des espèces gazeuses inertes chimiquement
Études d’impact
Contexte : Estimer l’impact des rejets des centrales thermiques d’EDF pour des scénarios réels et/ou théoriques
Objectifs :
Évaluer l’apport du couplage entre le modèle eulérien Polair3D et le modèle à bouffées gaussiennes PinG (Korsakissok et Mallet, 2009 – Kim et al., 2014)
Étudier l’influence de la résolution spatiale dans la modélisation des rejets atmosphériques
Méthodologie :
Modélisation de la météorologie avec WRF
Modélisation de la dispersion atmosphérique avec Polyphemus/Polair3D et Polyphemus/Polair3D+Ping (gaz & aérosols)
Contamination urbaine
Objectif du projet : Améliorer le déploiement des procédés de décontamination des zones urbaines dans le cadre du nucléaire post-accidentel
Objectif : Connaître les concentrations dans l’air et les quantités déposées dans la ville pour estimer la contamination à l’intérieur des locaux (exercice basé sur l’accident de Fukushima en l’appliquant à une ville « type » située en Europe)
Méthodologie :
Modélisation de la météorologie avec WRF avec activation du schéma de canopée urbaine (Kusaka et Kimura, 2004) en distinguant 3 zones (pavillonnaire, centre-ville et industrielle)
Modélisation de la dispersion atmosphérique avec Polyphemus/Polair3D avec une formulation du dépôt sec adaptée au milieu urbain (Cherin et al., 2015) et une distinction selon les surfaces (toits, murs et chaussées)
Comblement de séries météorologiques
Contexte : Selon les règles de sûreté, EDF se doit d’estimer, par des systèmes de mesures, les conditions de dispersion (vent et stabilité thermique) sur les CNPE
Objectif du projet : Évaluer des méthodes permettant de combler les lacunes dans les séries observées
Objectif : Générer des séries météorologiques avec le modèle WRF
Méthodologie : Modélisation de la météorologie avec WRF avec assimilation de données (observation nudging)
Estimation du potentiel éolien
Contexte : Validation de la méthodologie développée par EDF R&D pour l’estimation du potentiel éolien (on-shore & off-shore)
Objectifs :
Tester le couplage entre WRF avec le modèle de CFD Code_Saturne
Évaluer les apports de la descente d’échelle (nesting), de l’assimilation de données (observation nudging) et de la simulation des Grandes-Échelles (LES)