Dans la dynamique du WP3-NETWAT, en lien avec les travaux de thèse de Léo Clauzel (Clauzel, L., 2024, Thèse UGA), nous nous avons comparé les GHI simulés avec trois modèles (WRF-Seul ; WRF-Solar ; WRF-CHIMERE) pour les deux évènements de poussière étudiés dans le cadre de la thèse de Léo (Bodélé ; Atlas-Bodélé, cf thèse de L. Clauzel). Ce travail fait suite aux récents travaux de Sawadogo et al. (2023) pour le Ghana. Cette étude a été réalisée dans le cadre du Projet de Fin d’étude de Lilian Renou (Renou, L., 2024).

La prise en compte des poussières est ainsi de plus en plus complexe : WRF-Seul, forçage ERA5, sans prise en compte des poussières spécifiquement ; ii) WRF-Solar, conçu spécifiquement pour les applications solaires (Jimenez et al., 2016), tient compte des effets directs des aérosols sur le rayonnement ; WRF-Solar est forcé par ERA5 et les réanalyse CAMS pour décrire la présence des poussières ; iii) WRF-CHIMERE, avec le modèle CHIMERE de chimie transport, le cycle de vie des aérosols (émission, transport, dépôt) est ici explicitement pris en compte, en se limitant aux poussières minérales.

Si en moyenne, les performances de WRF-Solar (+CAMS) sont comparables à celles de WRF-CHIMERE (Figure 1), on note néanmoins des différences non-négligeables lorsque l’on examine la puissance produite à l’échelle de la centrales de Zagtouli en prenant en compte les températures et les GHI simulés (Figure2).

Figure 1 : Densité de nuage de point pour l’évaluation croisée des simulations de GHI avec WRF-seul (gauche), WRF-Solar (milieu) et WRF-CHIMERE (droite) pour l’épisode de Atlas-Bodélé.

Figure 2 : Puissance électrique produite à la centrale de Zagtouli a) Cas de poussière uniquement (cas Bodélé), b) Cas poussière + nuages (cas Atlas-Bodélé) pour différentes configurations de simulation WRF-Seul (vert), WRF-Solar (bleu) et modèle couplé WRF-CHIMERE (rouge). Les observation sont indiquées en noir.

• Clauzel, L., 2024, Contribution des poussières désertiques dans l’estimation de la ressource photovoltaïque en Afrique de l’Ouest lors de la saison sèche, Thèse de l’Université Grenoble Alpes, https://theses.hal.science/tel-04952447
• Jimenez, P.A., Hacker, J.P., Dudhia, J., Haupt, S.E., Ruiz-Arias, J.A., Gueymard, C.A., Thompson, G., Eidhammer, T., Deng, A., 2016. WRF-Solar : Description and Clear-Sky Assessment of an Augmented NWP Model for Solar Power Prediction. Bulletin of the American Meteorological Society 97, 1249–1264. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00279.1
• Renou, L., Les enjeux de l’électrification solaire en Afrique de l’Ouest. Prévision mé- téorologique avec prise en compte des poussières, 2024, Rapport de Projet de Fin d’Etudes, IMT Atlantique.
• Sawadogo, W., Fersch, B., Bliefernicht, J., Meilinger, S., Rummler, T., Salack, S., Guug, S., Kunstmann, H., 2024. Evaluation of the WRF-solar model for 72-hour ahead forecasts of global horizontal irradiance in West Africa : A case study for Ghana. Solar Energy 271, 112413. https://doi.org/10.1016/j.solener.2024.112413

Mis à jour le 26 mai 2025