Prévision de tendance de seeing avec NMM22 - v.1.0, 9/2004


Le but de cette page est de permettre au plus grand nombre de participer à l'établissement d'un modèle de prévision du seeing pour les astronomes amateurs. Toutes vos remarques sur ce projet sont les bienvenues.

 

Brice-Olivier Demory

 

http://www.unibas.ch/geo/mcr/3d/meteo/seeing/nmm22/index.htm

 

L'objectif de ce document est de permettre l'aboutissement d'un modèle de prévision de tendance de seeing basé sur NMM22 (Non-hydrostatic Meteorological Model, mailles de 22km). Avant de commencer, je vous propose d'en apprendre plus sur le seeing :



Introduction

La prédiction du seeing est une tâche délicate. Tout d'abord la turbulence repose sur un processus aléatoire et les causes se situent à des échelles différentes (du courant "jet" au télescope mal mis en température...) Le but de ce projet est de s'intéresser aux éléments pouvant induire un mauvais seeing à grande échelle et ceci pour toute l'Europe. L'idée de départ consistait à rechercher les couches dites d'inversion en étudiant les radiosondages. Il est apparu qu'il y avait une certaine corrélation avec les couches induisant un mauvais seeing durablement. Dès lors, nous avons commencé à utiliser les prévisions du modèle GFS (Global Forecast System) pour prévoir la localisation de ces couches et leur période d'activité. Grâce à la collaboration de plusieurs astronomes amateurs en Europe, il devient possible de corréler les différents facteurs atmosphériques avec les rapports des observateurs. Nous cherchons toujours des personnes volontaires pour participer à ce projet et rendre le modèle utilisable.


Le modèle météo NMM22


NMM (Non-hydrostatic Meteorological Model) est développé par Matthias Müller de l'Université de Bâle. La version actuelle est expérimentale mais donne d'excellents résultats sur l'Europe. NMM22 (à mailles de 22km de côté) est particulièrement adapté à la cible de notre travail. Nous avons créé une page spéciale où on retrouve les paramètres utiles pour notre étude. Voici l'aspect d'une prévision pour un lieu donné en Europe (parmi plus de 1000) :


seeing__1.png(cliquer pour agrandir)



On trouve la date (UT), l'altitude et le gradient de température des couches susceptibles d'être turbulentes, un indicateur de possibilité de présence de turbulences en air clair (CAT), la couverture nuageuse prévue aux niveaux inférieur, moyen et supérieur, la température à l'altitude du lieu et le point de rosée. La prédiction de tendance de seeing La difficulté du projet est de trouver les paramètres clefs conduisant directement à une valeur du seeing. Malheureusement ces paramètres ne sont pas prévisibles par les modèles météo. Il nous faut donc utiliser des astuces pour avoir des éléments qui, une fois calibrés sur des observations réelles, nous donnent une bonne (espérons-le!) estimation de la turbulence. Nous détaillons ci-après quelques éléments qui ont été choisis pour cette étude. Chacun d'eux apporte des informations différentes mais souvent corrélées sur la turbulence.


Les couches d'inversion "critiques" ("bad seeing layers")

Ce critère permet de mettre en évidence des couches d'inversion répondant aux deux spécifications suivantes :


  1. MATH

  2. MATH

est la température potentielle (K) (température d'une parcelle d'air sec (à pression et température ) compressée adiabatiquement au niveau de la mer (), l'altitude en mètres et les indices et définissant les limites supérieures et inférieures de la couche considérée.



"Turbulence en air clair" (CAT)

Particulièrement utilisé en aviation, ce critère permet de quantifier l'énergie cinétique disponible pour une parcelle d'air.
Nous utilisons le nombre de Richardson (Ri) pour caractériser les zones propices à la trubulence. Les CAT sont produites par des instabilités de Kelvin-Helmholtz. Le Ri n'est autre qu'un rapport de stabilité locale sur la force des cisaillements locaux. C'est pourquoi une zone couplée à un faible Ri devrait être soumise à des turbulences (cf. Drazin, P.G. and W.H. Reid, 1981: Hydrodynamic Stability. Cambridge, 527 pp.)


MATH

On définit actuellement la présence de zones de CAT par

 

Le courant JET à 200 hPa

La vitesse du vent à 200 hPa, correspondant au "jet-stream", a des implications sur la turbulence. Cette dernière est minimale pour une certaine valeur (non nulle!) du courant jet. Il est très intéressant d'observer le lien entre la présence de CAT et la vitesse du vent à cette altitude.

 

 

Comment réaliser ses mesures ?

Les estimations de turbulence ne prennent pas beaucoup de temps. Toutefois, il faut vous assurer de les mener dans des conditions optimales afin d'alimenter le modèle avec des données fiables. Ne pas envoyer d'observations pour lesquelles vous avez un quelconque doute. Pour procéder :

  1. Laisser son instrument se mettre à température.

  2. Choisir une étoile proche du zénith et l'observer à fort grossissement (le choix de l'étoile et du grossissement dépendant de l'instrument).

  3. Si votre instrument est de bonne qualité vous devriez voir apparaître les anneaux de diffraction par intermittence (souvent on en voit qu'un seul). Observez leur aspect quelques minutes.

  4. Comparez l'aspect moyen de l'étoile avec les animations de cette page : http://uk.geocities.com/dpeach_78/pickering.htm

  5. Notez le chiffre correspondant (1 à 10, de très mauvais à excellent)

  6. Rendez-vous à la page http://www.unibas.ch/geo/mcr/3d/meteo/seeing/nmm22/index.htm et choisissez le point le plus proche de votre lieu d'observation.

  7. Notez votre heure d'observation (UT), le contenu des différentes colonnes ("bad layers", "CAT" et "JET"). Cela servira à remplir la base de données.

 

 

Comment envoyer ses mesures ?

  1. Il vous faut tout d'abord devenir membre de la liste "seeing" pour pouvoir valider vos observations : http://fr.groups.yahoo.com/group/seeing

  2. Le lien direct à la base de données : http://fr.groups.yahoo.com/group/seeing/database?method=reportRows&tbl=2

  3. Il vous suffit de remplir les colonnes (ne pas oublier l'instrument utilisé!)

 

 

Remerciements

J'aimerais vivement remercier ici quelques personnes qui ont fait un travail remarquable permettant à ce projet de fonctionner :

  • Sylvain Chapeland qui a codé les pages web avec les données issues du modèle NMM22
  • Matthias Müller qui a mis son modèle à disposition pour notre projet.
  • Toutes les personnes qui participent aux mesures, étape essentielle pour valider les prévisions.


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