ZEBIRI Aniss

Docteur
Équipe : PEQUAN
Date de départ : 14/03/2020
https://lip6.fr/Aniss.Zebiri

Direction de recherche : Dominique BÉRÉZIAT

Co-encadrement : HERLIN Isabelle (INRIA)

Estimation de la dynamique à partir de l'assimilation d'images radars multi-échelles. Application à la prévision a court terme de taux de précipitation à partir des images radars

La prévision du taux de précipitations occupe une place particulière, compte tenu de leur impact direct sur l'économie. Ces prévisions permettent, d’une part, d’anticiper les contraintes environnementales et d’optimiser par exemple la gestion des ressources en eau, et, d’autre part, d'anticiper les risques d’inondations.
L'objectif de ces travaux est d'améliorer la prévision à court terme de taux de précipitation de l'algorithme Rain Nowcast (RN) qui fournissait auparavant des prévisions pertinentes pour un horizon temporel de 30 minutes. Une approche multi-échelle a été proposée qui permet de fusionner deux types de données radars, de résolutions spatiales différentes afin d'augmenter l'horizon temporel de prévision tout en garantissant une prévision de qualité en terme de localisation et quantité de précipitation. Nous proposons deux algorithmes multi-échelles , le premier est séquentiel «Sequential Motion RN» : une estimation globale avec les données régionales pour guider une estimation locale avec des données locales. Le second est parallèle «Parallel Motion RN»: utilisation simultanée des données locales et régionales.
Deux autres méthodes dédiées à la prévision sont proposées : l'hypothèse de vent géostrophique, consiste à corriger la sous-estimation de l'intensité du mouvement pour les structures peu contrastées dans les images radars. La deuxième méthode : la correction d’histogramme, consiste à corriger l’effet de lissage causé par le schéma numérique en utilisant une technique largement décrite dans la littérature, pour corriger les mesures de pluviométrie estimées à partir d’images radar.

Soutenance : 11/06/2020

Membres du jury :

Mme. Bernadette Dorizzi, Professeur , Telecom SudParis [Rapporteur]
M. Laurent Barthes, Maître de conférences, UVSQ [Rapporteur]
Mme. Isabelle Herlin , Professeur, Inria
M. Dominique Béréziat, Maître de conférences, Sorbonne Université
M. Emmanuel Buisson, Experte, Weather Measures
Mme. Sylvie Thiria, Professeur, Sorbonne Université
M. Lionel Lacassagne, Professeur, Sorbonne Université
M. Étienne Huot, Maître de conférences, UVSQ

Date de départ : 14/03/2020

Publications 2018-2020

Mentions légales
Carte du site