Prévisions météorologiques
La prévision météorologique transforme les lois de la physique atmosphérique et une multitude d'observations en prédictions du ciel de demain, en combinant des modèles numériques, l'assimilation de données et une évaluation rigoureuse de l'incertitude.
Definition
La prévision météorologique est l'application des connaissances météorologiques et des méthodes computationnelles pour estimer l'état futur de l'atmosphère sur des horizons de temps allant de quelques minutes à plusieurs semaines, exprimée de manière déterministe ou probabiliste.
Scope
Ce domaine couvre les méthodes utilisées pour prédire le temps futur, y compris les modèles numériques qui intègrent les équations régissant l'atmosphère dans le temps, l'assimilation de données qui les ancre aux observations, les techniques d'ensemble qui quantifient la prévisibilité et l'incertitude, ainsi que les approches statistiques et de prévision immédiate (nowcasting) utilisées à court terme.
Sub-topics
Core questions
- Comment les équations régissant l'atmosphère sont-elles résolues pour prédire son état futur ?
- Comment les observations dispersées sont-elles combinées avec les modèles pour définir les conditions initiales ?
- Pourquoi la prévisibilité météorologique est-elle limitée, et comment l'incertitude des prévisions est-elle quantifiée ?
- Comment les prévisions à court terme et statistiques sont-elles produites et vérifiées ?
Key theories
- Prévision numérique du temps
- Le temps peut être prévu en intégrant les équations primitives discrétisées à partir d'un état initial observé, une idée proposée par Bjerknes et Richardson et rendue réalisable une fois que les ordinateurs électroniques et les réseaux de données l'ont permis.
- Prévisibilité et dépendance sensible aux conditions initiales
- L'atmosphère étant un système chaotique, de petites erreurs dans l'état initial s'accroissent avec le temps, imposant une limite inhérente à la prévision déterministe et motivant la prédiction probabiliste basée sur les ensembles.
Mechanisms
Une prévision commence par l'estimation de l'état actuel de l'atmosphère via l'assimilation de données, qui combine une prévision de modèle à court terme avec de nouvelles observations. Un modèle numérique intègre ensuite les équations régissant l'atmosphère dans le temps sur une grille, représentant les processus non résolus tels que la convection et le rayonnement par des paramétrisations. Étant donné que les erreurs initiales s'accroissent, de nombreuses prévisions sont exécutées à partir de points de départ et de configurations de modèle légèrement différents, formant un ensemble dont la dispersion quantifie l'incertitude ; le post-traitement statistique et les prévisions immédiates (nowcasts) rapidement mises à jour affinent les prédictions à court terme.
Clinical relevance
Les prévisions météorologiques protègent les vies et les biens et sont essentielles à l'aviation, l'agriculture, l'énergie, la gestion de l'eau et la préparation aux catastrophes ; l'amélioration constante de la prévision numérique, souvent qualifiée de révolution silencieuse, a étendu la durée des prévisions fiables d'environ un jour par décennie et a rendu les conseils probabilistes centraux à la prise de décision.
History
Vilhelm Bjerknes a formulé la prévision météorologique comme un problème de valeur initiale calculable vers 1904, et Lewis Fry Richardson a tenté un calcul manuel dans les années 1920 ; les premières prévisions numériques réussies sont apparues avec les calculs ENIAC de Charney et von Neumann vers 1950. La découverte du chaos par Lorenz dans les années 1960 a recadré la prévision comme étant intrinsèquement probabiliste, et la puissance de calcul croissante, les observations mondiales et l'assimilation de données ont produit les systèmes opérationnels basés sur les ensembles d'aujourd'hui.
Key figures
- Vilhelm Bjerknes
- Lewis Fry Richardson
- Jule Charney
- Edward Lorenz
Related topics
Seminal works
- kalnay2003
- lorenz1963
Frequently asked questions
- Pourquoi les prévisions météorologiques sont-elles moins fiables au-delà d'environ une semaine ?
- L'atmosphère est chaotique, de sorte que de minuscules incertitudes dans les conditions initiales s'accroissent rapidement ; après environ une à deux semaines, ces erreurs submergent la prévision, fixant une limite pratique à la prévisibilité quotidienne qu'aucune quantité de puissance de calcul ne peut supprimer.
- Que signifie réellement un pourcentage de probabilité de pluie ?
- Il s'agit d'une prévision probabiliste, souvent dérivée d'un ensemble de simulations de modèles ou de méthodes statistiques, exprimant la probabilité de précipitations mesurables à un endroit donné ; une probabilité de 30 % signifie que, dans des situations similaires, la pluie se produit environ trois fois sur dix.