Prévision d'ensemble et prévisibilité

L'atmosphère étant chaotique, une prévision unique est rarement suffisante ; la prévision d'ensemble consiste à exécuter de nombreuses prédictions légèrement différentes afin de cartographier l'éventail des futurs possibles et de transformer la prévision météorologique en une estimation probabiliste fiable.

Definition

La prévision d'ensemble est la pratique consistant à exécuter plusieurs prévisions à partir de conditions initiales et de configurations de modèle perturbées afin d'estimer la distribution de probabilité des états atmosphériques futurs, compte tenu des limites inhérentes à la prévisibilité.

Scope

Ce sujet aborde la prévisibilité de l'atmosphère et les méthodes d'ensemble utilisées pour quantifier l'incertitude des prévisions, y compris la croissance des erreurs de conditions initiales, la conception des perturbations des conditions initiales et des modèles, l'interprétation de la dispersion d'ensemble comme probabilité, et la vérification des prévisions probabilistes.

Core questions

• Pourquoi l'atmosphère n'est-elle prévisible que pour une durée limitée ?
• Comment les membres d'ensemble sont-ils générés par des perturbations des conditions initiales et des modèles ?
• Comment la dispersion d'ensemble est-elle traduite en probabilités de prévision ?
• Comment la qualité d'une prévision probabiliste est-elle mesurée ?

Key theories

Chaos déterministe et croissance des erreurs

Lorenz a montré que l'écoulement atmosphérique non linéaire présente une dépendance sensible aux conditions initiales, de sorte que des erreurs infinitésimales croissent exponentiellement et limitent la prévisibilité déterministe à environ deux semaines.

Prédiction d'ensemble de l'incertitude

En échantillonnant les erreurs plausibles des conditions initiales et des modèles et en intégrant chaque membre vers l'avant, un ensemble approche la distribution de probabilité évolutive de la prévision, de sorte que sa dispersion devient une mesure de confiance dépendante du flux.

Mechanisms

La prévisibilité est limitée car l'atmosphère est un système non linéaire et chaotique dans lequel de petites différences s'amplifient, en particulier dans les régions dynamiquement instables. Les systèmes d'ensemble échantillonnent cette incertitude en perturbant l'état initial selon les directions de croissance les plus rapides et en perturbant la physique du modèle ou en utilisant plusieurs modèles. À mesure que les membres sont intégrés vers l'avant, ils divergent ; leur regroupement ou leur dispersion estime la distribution de probabilité de la prévision, des regroupements serrés signalant la confiance et une large dispersion signalant l'incertitude. Des scores de vérification tels que le score de Brier et les histogrammes de rang testent si ces probabilités sont fiables.

Clinical relevance

La prévision d'ensemble sous-tend les orientations probabilistes désormais centrales pour les services météorologiques, des pourcentages de chances de pluie à l'alerte précoce d'événements à fort impact tels que les tempêtes et les inondations ; ses mesures de confiance permettent aux décideurs de l'aviation, de l'énergie et de la gestion des urgences d'évaluer les risques plutôt que de se fier à une seule prévision déterministe.

History

La découverte par Lorenz en 1963 de la dépendance sensible aux conditions initiales a révélé une limite intrinsèque à la prévision météorologique. La prévision stochastique-dynamique a été proposée dans les décennies suivantes, et au début des années 1990, la puissance informatique croissante a permis la mise en place de systèmes d'ensemble opérationnels dans les grands centres, après quoi les méthodes de perturbation, la représentation des erreurs de modèle et la vérification probabiliste sont devenues des pratiques courantes.

Key figures

• Edward Lorenz
• Tim Palmer
• Eugenia Kalnay
• Zoltan Toth

Seminal works

• lorenz1963
• palmer2000

Frequently asked questions

Que révèle la dispersion d'un ensemble ?

Lorsque les membres de l'ensemble concordent étroitement, la prévision est plus fiable, et lorsqu'ils divergent largement, la situation est plus incertaine ; la dispersion agit donc comme une estimation dépendante du flux de la fiabilité de la prévision pour un jour donné.

Existe-t-il une limite stricte à la durée de prévision météorologique ?

Oui ; l'atmosphère étant chaotique, la capacité déterministe utile pour la météo quotidienne ne s'étend qu'à environ une à deux semaines, bien que certaines caractéristiques à variation lente et les informations probabilistes puissent être prédites un peu plus loin.