Ce papier décrit la méthodologie développée à Météo-France pour assimiler des données radar dans le modèle opérationnel Arome à échelle convective. Les mesures de vitesses Doppler et de réflectivités sont utilisées pour améliorer l'état initial du modèle pour le vent et l'humidité dans les systèmes précipitants. Nous soulignons l'importance de connaître précisément la qualité des données avant assimilation pour pouvoir obtenir des impacts positifs sur les analyses et les prévisions du modèle. Les défis des prochaines années sont présentés en vue d'une utilisation accrue et plus optimale des données radar pour la prévision numérique du temps à fine échelle.
This paper describes the methodology developed at Météo-France to assimilate radar data in the operational convective scale model Arome. Doppler winds and reflectivity measurements are used for improving the model initial state in terms of winds and humidity in precipitating areas. An accurate knowledge of the data quality before assimilation appears compulsory in order to get positive impacts on model analyses and forecasts. A number of future challenges towards an increased and better usage of radar data in fine scale numerical weather prediction models are summarized.
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