Un nuage d'orage (source : équipe PRECIP)

Équipe PRECIP

Équipe PRECIP

Groupe : GMME

Responsable d’équipe : François Bouttier

Domaine d’activité

L’équipe PRECIP (PREcipitations Convectives et ImPacts) mène des recherches sur l’observation, l’étude et la prévision de la convection profonde et ses impacts aux latitudes moyennes. Ces travaux portent notamment sur le traitement des mesures, les simulations numériques et la valorisation de leurs produits.

Qu’est-ce que la convection profonde ? C’est le phénomène physique à l’origine de la formation de nuages à forte extension verticale appelés cumulonimbus. Les cumulonimbus sont appelés orages dès l’apparition d’éclairs en leur sein, et sont à l’origine de précipitations qui, lorsqu’elles atteignent le sol, prennent la forme d’averses de pluie, de neige, de neige roulée, de grésil ou de grêle. Les cumulonimbus peuvent engendrer une variété de phénomènes rotatifs dans l’atmosphère, dont une des manifestations les plus violentes est la tornade.

Thèmes de recherche

  • Mieux connaître les phénomènes convectifs et leur prévision : orages, grêle, précipitations extrêmes, en particulier les épisodes méditerranéens, et leur évolution aux échelles climatiques.
  • Améliorer les prévisions à échelle kilométrique des orages et précipitations extrêmes : apprentissage automatique, gestion des incertitudes, utilisation d’observations à flux tendus, de modèles d’impacts incluant inondations et crues soudaines.
  • Étudier et évaluer l’utilisation de nouvelles techniques et nouveaux systèmes d’observation de l’atmosphère à haute résolution spatio-temporelle : observations issues d’objets connectés près de la surface, observations polarimétriques par radars météorologiques. Progresser sur leur assimilation pour la prévision numérique du temps.
  • Mieux prendre en compte les interactions océan-atmosphère dans la modélisation et la prévision météorologique et climatique, incluant les vagues et la prévision des submersions côtières.

Ces recherches s’appuient sur des bases de données et outils de prévision à haute résolution, notamment les modèles numériques Méso-NH et AROME, afin de contribuer aux améliorations du système de prévision de Météo-France.

Exemples d’actions en cours

  • Exploitation des données d’objets connectés : acquisition, traitement, contrôle de qualité, visualisation en temps réel, exploitation en synergie avec d’autres systèmes d’observation pour l’étude de phénomènes en lien avec la convection profonde, assimilation pour la prévision opérationnelle à échelle kilométrique.
  • Amélioration des observations de pluies extrêmes et collaboration avec la communauté hydrologique.
  • Améliorations des observations et prévisions de grêle : observations déduites par IA des mesures radar polarimétriques, connaissance du climat de la grêle en métropole, amélioration de sa représentation microphysique dans les modèles, prévision par IA des risques de grêle.
  • Utilisation des mesures radar avec exploitation de l’information polarimétrique, applications d’un opérateur de simulation radar pour mieux modéliser la microphysique nuageuse et les orages violents.
  • Développement d’algorithmes de prévision des tornades et des pluies extrêmes en lien avec la prévision à flux tendu des crues et inondations.
  • Étude des canicules marines et des tempêtes de type medicane.

Principaux programmes et projets

En 2026, l’équipe PRECIP participe aux projets suivants, qui aident à financer les travaux de recherche et stimulent les collaborations:

  • AROBASE : développement d’un modèle à haute résolution du système Terre couplant atmosphère et océan (financement Météo-France/CNRS).
  • AMAZOA : couplage océan/atmosphère lors des canicules marines (financement CNRS GDR).
  • EXDOMO : Exploitation de données massives d’observation pour l’étude et la prévision de la convection profonde atmosphérique (financement CNRS INSU-LEFE).
  • IoT Observations for NWP : utilisation d’observations issues d’objets connectés (Internet des Objets, IdO) pour la Prévision Numérique du Temps (PNT). Projet pilote financé par le CEPMMT et porté par EUMETNET (collaboration européenne).
  • IRICLIM : gestion des risques hydroclimatiques (financement PEPR IRIMA), prévision des crues et inondations soudaines, en collaboration avec l’Univ. Eiffel, BRGM, INRAE, SCV Vigicrues.
  • IRIMONT : gestion des risques en montagne (financement PEPR IRIMA), en collaboration avec l’Université Grenoble Alpes, INRAE, CNRS, IRD, BRGM.
  • IRICOT : gestion des risques côtiers (financement PEPR IRIMA), en collaboration avec l’Université de Bordeaux, INP Bordeaux, CNRS, le laboratoire EPOC, etc.
  • APHYDREX (soumis en 2026) : utilisation de stations météo connectées pour améliorer la connaissance des pluies pour l’hydrologie, en collaboration avec CEREMA (financement CNRS INSU-CLIMAGO)

Publications scientifiques récentes

2026

  • Bechis, H., C. Augros, V. Forcadell, L. Tariot, O. Laurantin, 2026 (soumis à Quart. J. Roy. Meteor. Soc.) : Improved radar-based hail detection and sizing using a convolutional neural network for ordinal regression. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6981440
  • Colas, G., and V. Masson, 2026 : Evaluation of snow conditions modelling for various LCZ types. Urban Climate, https://doi.org/10.1016/j.uclim.2025.102767
  • Lebeaupin Brossier, C., Sevault, F., Malardel, S., Bouin, M.-N., Beuvier, J., Bielli, S., Corale, L., Dalphinet, A., Law Chune, S., Laxenaire, R., Munier, S., Nicolay, F., Aouf, L., Bouttier, F., Caillaud, C., Demortier, A., Faure, G., Giordani, H., Harader-Coustau, E., Maisonnave, E., Mandement, M., Nabat, P., Pianezze, J., Samson, G., Somot, S., Suzat, F., Voldoire, A., 2026 (soumis à J. Europ. Met. Soc.) : AROBASE: A regional kilometer-scale multi-coupled modelling and forecasting system.
  • Makrygianni, N., Berthou, S., Flack, D. L. A., Lebeaupin Brossier, C., Beuvier, J., Castillo, J. M., Renzi, E., O’Neill, C., Peláez-Zapata, D., Dias, F., Lewis, H., and Bruciaferri, D., 2026 : Representation of meteotsunamis in km-scale regional simulations coupled at high frequency, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 26, 3185–3211, https://doi.org/10.5194/nhess-26-3185-2026
  • Mandement M., Delabre L., Lac C., 2026 : Le coup de vent du 18 juin 2022 en Normandie a-t-il été provoqué par un mascaret atmosphérique ? La Météorologie, 132, 32-44. https://doi.org/10.37053/lameteorologie-2026-0010
  • Masson, V., …, C. Augros, …, 2026 : The Paris 2024 Olympics Research Demonstration Project. Bull. Amer. Meteor. Soc., https://doi.org/10.1175/BAMS-D-25-0008.1
  • Paz, A., Augros, C., Raspaud, D., Borderies, M., Padullés, R., Cardellach, E., & David, C., 2026 (soumis à Atmos. Meas. Tech). Use of a GNSS-PRO forward operator for the evaluation of global and km-scale NWP models. EGUsphere, 1–31, https://doi.org/10.5194/egusphere-2026-4040

2025

  • Charpentier-Noyer, M., O. Payrastre, P. Nicolle, H. Marchal, F. Bouttier et E. Gaume, 2025 : An agent-based modeling of rescue operations for the evaluation of short-range flash flood ensemble forecasts. Journal of Hydrology 657, 133048. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.133048
  • Colas, G., V. Masson, F. Bouttier, L. Bouilloud, L. Pavan, V. Karisto, 2025 : Improved winter conditions in SURFEX-TEB v9.0 with a multi-layer snow model and ice for road winter maintenance. Geophys. Model Dev. 18, 3453–3472. https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-1039
  • Colas, G., V. Masson, F. Bouttier, and L. Bouilloud, 2025: Traffic impact modelling in SURFEX-TEB V9.0 model for improved road surface temperature prediction. Geosci. Model Dev., 18, 9945–9966 https://doi.org/10.5194/gmd-18-9945-2025
  • David, C., Augros, C., Vié, B., Bouttier, F., and Le Bastard, T.: Improved simulation of thunderstorm characteristics and polarimetric signatures with LIMA two-moment microphysics in AROME, Atmos. Meas. Tech., 18, 3715–3745, https://doi.org/10.5194/amt-18-3715-2025
  • Demortier, A., Mandement, M., Pourret, V., and Caumont, O., 2025 : Assimilation of temperature and relative humidity observations from personal weather stations in AROME-France, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 25, 429–449, https://doi.org/10.5194/nhess-25-429-2025
  • Fischer, J., Groenemeijer, P., Holzer, A., Feldmann, M., Schröer, K., Battaglioli, F., Schielicke, L., Púčik, T., Antonescu, B., Gatzen, C., and TIM Partners: Invited perspectives: Thunderstorm intensification from mountains to plains, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 25, 2629–2656, https://doi.org/10.5194/nhess-25-2629-2025
  • Fleury, A., F. Bouttier, T. Bergot, 2025 : Calibration of parameter perturbations for ensemble prediction using a stochastic inverse problem. Mon. Wea. Rev., 153, 655–672. https://doi.org/10.1175/MWR-D-24-0032.1
  • Gauvrit, E., Bouin, M.‐N., Delouis, J.‐ M., & Boulanger, F., 2024 : Advances on the links between turbulent and submeso‐ to mesoscales during EUREC4A. Earth and Space Science, 11, e2024EA003865. https://doi.org/10.1029/2024EA003865
  • Marchal, H., F. Bouttier, O. Nuissier, 2025 : Is considering runs (in)consistency so useless for weather forecasting ? Nat Haz Earth Sys Sci 25(8) 2613-2628, https://doi.org/10.5194/nhess-25-2613-2025
  • Vernay, M., Lafaysse, M., and Augros, C., 2024 : Radar based high resolution ensemble precipitation analyses over the French Alps. Atmos. Meas. Tech, 18, 1731-1755. https://doi.org/10.5194/amt-18-1731-2025

2024

  • Bouttier, F. et H. Marchal, 2024: Probabilistic short-range forecasts of high precipitation events : optimal decision thresholds and predictability limits. Nat Hazards Earth Sys Sci, 24, 2793-2816. https://doi.org/10.5194/nhess-24-2793-2024
  • Bouttier, F., et Mandement, M., 2024 : Vers une anticipation à 1-6h des risques de pluies intenses quasi-stationnaires. LHB, 110(1). https://doi.org/10.1080/27678490.2024.2325698.
  • Bouin, M-N., Lebeaupin Brossier, C., Malardel, S., Voldoire, A., Sauvage, C., 2024 : The wave-age-dependent stress parameterisation (WASP) for momentum and heat turbulent fluxes at sea in SURFEX v8.1, Geosci. Model Dev., 17, 117–141, https://doi.org/10.5194/gmd-17-117-2024
  • Brilouet, P.-E., Redelsperger, J.-L., Bouin, M.-N., Couvreux, F. et Villefranque, N., 2024 : A numerical study of ocean surface layer response to atmospheric shallow convection: impact of cloud shading, rain and cold pool. Quarterly Journal Of The Royal Meteorological Society, 150(760), Part A. 1401-1419. https://doi.org/10.1002/qj.4651 ; https://archimer.ifremer.fr/doc/00869/98109/
  • Combarnous P., M. Martet, O. Caumont, E. Defer, 2024 : Assimilation of satellite lightning data in a storm-scale numerical weather prediction system using a 3D-EnVar data assimilation scheme. Mon. Wea. Rev. https://doi.org/10.1175/MWR-D-23-0100.1
  • Chambon P. et Mandement M., 2024 : Recherches et développements pour l’exploitation future des observations par assimilation de données pour la prévision numérique du temps. Comité Scientifique Consultatif de Météo-France. 2024. https://meteofrance.hal.science/meteo-04610170
  • Demortier, A., Mandement, M., Pourret, V., Caumont, O., 2024 : Assimilation of surface pressure observations from personal weather stations in AROME-France, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 24, 907–927, https://doi.org/10.5194/nhess-24-907-2024
  • Forcadell, V., Augros, C., Caumont, O., Dedieu, K., Ouradou, M., David, C., Figueras i Ventura, J., Laurantin, O., and Al-Sakka, H., 2024 : Severe hail detection with C-band dual-polarisation radars using convolutional neural networks, Atmos. Meas. Tech. 17, 6707-6734, https://doi.org/10.5194/amt-17-6707-2024
  • Forster, A., Augros, C., Masson, V., 2024. Urban influence on convective precipitation in the Paris region : Hectometric ensemble simulations in a case study. Quart. J. Roy. Met. Soc., https://doi.org/10.1002/qj.4749
  • Lebeaupin Brossier, C., 2024 : Processus océan-atmosphère, prévision couplée à fine-échelle et précipitations intenses sur le bassin méditerranéen occidental. Habilitation à Diriger Les Recherches, Univ. Toulouse III – Paul Sabatier, 140pp. https://meteofrance.hal.science/tel-04556105

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