Prévisions immédiates (nowcasting) et prévisions statistiques

Pour les prochaines heures, la voie la plus rapide vers une prévision fiable n'est souvent pas un modèle physique, mais plutôt l'extrapolation des échos radar et des statistiques qui traduisent les sorties de modèle en conditions météorologiques locales.

Definition

Le nowcasting et la prévision statistique sont des techniques qui produisent des prévisions météorologiques à court terme et calibrées localement, en extrapolant les observations récentes et en appliquant des relations statistiques aux sorties des modèles numériques, plutôt que par la seule simulation physique directe.

Scope

Ce sujet couvre la prévision à très court terme et les méthodes de prévision statistique, incluant l'extrapolation des images radar et satellitaires pour le nowcasting, les statistiques de sortie de modèle et le post-traitement statistique qui calibrent et localisent les prévisions des modèles, les techniques analogiques et de régression, ainsi que les approches émergentes d'apprentissage automatique.

Core questions

• Comment les observations radar et satellitaires sont-elles extrapolées pour prévoir les prochaines heures ?
• Comment les méthodes statistiques convertissent-elles les sorties brutes des modèles en prévisions locales ?
• Comment les biais des modèles sont-ils corrigés et les prévisions calibrées par rapport aux observations ?
• Quels rôles jouent les méthodes analogiques, de régression et d'apprentissage automatique ?

Key theories

Nowcasting par extrapolation

À très courte échéance, le suivi et l'extrapolation de caractéristiques observées telles que les échos radar et les motifs nuageux satellitaires sont souvent plus performants que les modèles numériques, qui nécessitent du temps pour initialiser les détails convectifs.

Post-traitement statistique

Les statistiques de sortie de modèle et les méthodes connexes relient les prédicteurs des modèles numériques aux conditions météorologiques observées par le biais de relations statistiques, corrigeant les biais systématiques et produisant des prévisions calibrées et spécifiques à un lieu, incluant des probabilités.

Mechanisms

Le nowcasting identifie des caractéristiques cohérentes dans les données radar et satellitaires rapidement mises à jour et projette leur mouvement et leur évolution récents sur des périodes allant de quelques minutes à quelques heures, intégrant parfois les premières sorties de modèle à mesure que l'échéance augmente. La prévision statistique, quant à elle, traite les champs des modèles numériques comme des prédicteurs et utilise la régression, les analogues ou l'apprentissage automatique, entraînés sur des paires prévision-observation passées, pour corriger les biais, désagréger les données pour des sites spécifiques et produire des prévisions déterministes et probabilistes calibrées pour des variables que le modèle ne représente que grossièrement.

Clinical relevance

Le nowcasting fournit les alertes rapides concernant les orages, les fortes pluies et les crues soudaines, dont dépendent l'aviation, la sécurité publique et la gestion d'événements, tandis que le post-traitement statistique transforme les sorties brutes des modèles en prévisions fiables et spécifiques à un site, diffusées au public et utilisées dans les systèmes de décision automatisés.

History

La prévision statistique est née des premières méthodes de régression et d'analogie et a été formalisée sous le nom de statistiques de sortie de modèle (model output statistics) par Glahn et Lowry dans les années 1970, devenant un pont standard entre les modèles numériques et les prévisions locales. Le nowcasting a progressé avec les radars météorologiques et les satellites géostationnaires, et ces deux domaines sont désormais remodelés par les techniques d'apprentissage automatique entraînées sur de vastes ensembles de données d'observation et de modèle.

Key figures

• Harry Glahn
• Daniel Wilks

Seminal works

• glahn1972
• wilks2011

Frequently asked questions

Quelle est la différence entre le nowcasting et la prévision ?

Le nowcasting est une prévision à très courte échéance, généralement jusqu'à quelques heures, réalisée principalement par extrapolation des observations radar et satellitaires actuelles, tandis que la prévision à plus longue échéance repose principalement sur des modèles numériques de physique atmosphérique.

Pourquoi les statistiques sont-elles appliquées aux sorties de modèle ?

Les modèles numériques présentent des biais systématiques et ne représentent les conditions locales que de manière grossière ; les méthodes statistiques entraînées sur des prévisions et observations passées corrigent ces biais et adaptent les sorties à des lieux et des variables spécifiques, y compris les probabilités.