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Ils simulent avec une précision inédite les turbulences aériennes à Tokyo

Skyline of Mt. Fuji and Yokohama, Japan.

Ils simulent avec une précision inédite les turbulences aériennes à Tokyo

par La rédaction
13 juillet 2023
en Aérien, Mobilité

Dans un monde où la précision est synonyme de sécurité, des chercheurs de l’Université de Nagoya ont réalisé un grand pas en avant dans le domaine de la prévision des turbulences atmosphériques. En utilisant le Fugaku, l’un des supercalculateurs les plus performants du monde, ils ont réussi à simuler avec une précision sans précédent les turbulences de l’air sur une journée claire autour de Tokyo.

Les résultats de cette étude, publiée dans la revue Geophysical Research Letters, pourraient changer la manière dont les vols sont gérés et conduire à des voyages en avion plus sûrs pour tous.

La turbulence atmosphérique claire

En général, on associe la turbulence atmosphérique à de mauvaises conditions météorologiques. Cependant, même par un jour ensoleillé et sans nuages, une cabine d’avion peut être secouée violemment.

Ce phénomène est connu sous le nom de turbulence atmosphérique claire (CAT), qui peut se produire en l’absence de tout signe visible de perturbation atmosphérique. Malgré les recherches, les mécanismes exacts qui provoquent la CAT ne sont pas entièrement compris. On pense qu’ils sont principalement dus à la cisaillement du vent et à l’instabilité atmosphérique.

La CAT représente un risque majeur pour la sécurité de l’aviation. Les soudaines perturbations sur une journée autrement calme peuvent entraîner des blessures chez les passagers et les membres d’équipage, des dommages aux avions et des perturbations des opérations de vol. Les pilotes comptent sur les rapports d’autres avions, les radars météorologiques et les modèles atmosphériques pour anticiper et éviter les zones de turbulence potentielle. Comme la CAT ne présente pas d’indicateurs visibles comme les nuages ou les orages, elle est particulièrement difficile à détecter et à prévoir.

Les zones rouges et bleues montrent les différences de vitesse du vent au sein de la turbulence causée par l’instabilité de Kelvin-Helmholtz. Credit : Ryoichi Yoshimura

Le recours au supercalculateur Fugaku

Le Dr Ryoichi Yoshimura de l’Université de Nagoya, en collaboration avec le Dr Junshi Ito et d’autres à l’Université de Tohoku, ont exploité la puissance de calcul considérable de Fugaku pour réaliser une simulation ultra-haute résolution de la CAT au-dessus de l’aéroport Haneda de Tokyo en hiver, provoquée par une basse pression et une chaîne de montagnes voisine.

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Ils ont découvert que la perturbation de la vitesse du vent était causée par l’effondrement de l’onde d’instabilité de Kelvin-Helmholtz, un type spécifique d’instabilité qui se produit à l’interface entre deux couches d’air à vitesses différentes.

Cette découverte pourrait permettre de mieux comprendre la génération de turbulences et d’étudier plus en détail leurs effets sur les avions.

Validation des résultats

Après avoir effectué leurs calculs, le groupe de recherche a dû confirmer si leurs tourbillons simulés étaient cohérents avec les données du monde réel.

« Autour de Tokyo, il y a beaucoup de données d’observation disponibles pour valider nos résultats« , a précisé Yoshimura. « Il y a beaucoup d’avions qui survolent les aéroports, ce qui donne lieu à de nombreux rapports sur la turbulence et l’intensité des secousses. Les observations atmosphériques effectuées par un ballon près de Tokyo ont également été utilisées. Les données de secousses enregistrées à ce moment ont été utilisées pour montrer que les calculs étaient valides.« 

En synthèse

Cette recherche représente une étape significative vers une meilleure compréhension des turbulences atmosphériques et leur prévision. L’utilisation de supercalculateurs comme le Fugaku peut non seulement aider à résoudre les énigmes de phénomènes atmosphériques tels que la CAT, mais aussi contribuer à rendre les voyages aériens plus sûrs pour tous.

Article : Clear Air Turbulence Resolved by Numerical Weather Prediction Model Validated by Onboard and Virtual Flight Data. DOI : 10.1029/2022GL101286

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