Comprendre comment ces différentes approches fonctionnent ensemble permet de mieux comprendre comment les prévisions modernes sont produites et pourquoi elles continuent de s'améliorer.
Modèles météorologiques globaux et régionaux
Les modèles numériques de prévision météorologique sont généralement divisés en deux grandes catégories : les modèles globaux et les modèles régionaux. Les deux simulent la même physique atmosphérique, mais diffèrent par leur couverture géographique, leur résolution spatiale et leur objectif.
Les modèles globaux simulent l'atmosphère à l'échelle de la planète entière. Ils fournissent une représentation continue des conditions atmosphériques d'un pôle à l'autre et sont essentiels pour comprendre les schémas de circulation à grande échelle tels que les courants-jets, les ondes planétaires et les principaux systèmes de pression. Comme ils couvrent l'ensemble de la Terre, les modèles globaux doivent trouver un équilibre entre la résolution spatiale et le coût de calcul. Par conséquent, l'espacement de leur grille est généralement plus grand que celui des modèles régionaux.
Plusieurs grands modèles globaux sont utilisés de manière opérationnelle par les agences météorologiques du monde entier. Il s'agit notamment du Global Forecast System (GFS) exploité par les Centres nationaux de prévision environnementale des États-Unis, du Integrated Forecasting System (IFS) exploité par le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme, du modèle ICON
développé par le Service météorologique allemand et le Centre aérospatial allemand, du Global Environmental Multiscale Model (GEM) exploité par Environnement et Changement climatique Canada, ARPEGE développé par Météo-France et le Unified Model (UM) du Met Office britannique. Ces modèles fournissent généralement des prévisions s'étendant de plusieurs jours à environ deux semaines et constituent la base des prévisions météorologiques mondiales.
Les modèles régionaux, parfois appelés modèles à zone limitée, se concentrent sur une région géographique spécifique telle que l'Europe, l'Amérique du Nord ou l'Asie de l'Est. Comme ils simulent un domaine plus petit, ils peuvent fonctionner à une résolution spatiale nettement plus élevée. Cela leur permet de représenter plus précisément les caractéristiques atmosphériques à plus petite échelle, notamment les terrains complexes, les effets côtiers, les systèmes de vent locaux et les tempêtes convectives. Parmi les exemples de modèles régionaux, on peut citer COSMO-D2, utilisé par le service météorologique allemand pour des prévisions à haute résolution sur l'Allemagne, la configuration régionale ICON-EU du modèle ICON et le modèle WRF (Weather Research and Forecasting Model), largement utilisé.
Les modèles régionaux dépendent des modèles globaux pour leur contexte atmosphérique à grande échelle. Les simulations globales fournissent les conditions limites qui déterminent les prévisions régionales. Dans la pratique, les centres de prévision utilisent souvent simultanément des modèles globaux et régionaux, combinant les atouts de chacun pour produire des prévisions à la fois cohérentes sur le plan physique à l'échelle planétaire et très détaillées à l'échelle locale.
Prévisions d'ensemble : accepter l'incertitude atmosphérique
L'une des avancées les plus importantes dans le domaine des prévisions météorologiques modernes est la prévision d'ensemble. Au lieu d'exécuter une seule simulation de prévision, les centres météorologiques exécutent le même modèle plusieurs fois avec des conditions initiales ou des configurations de modèle légèrement différentes. Cette approche s'explique par la nature chaotique de l'atmosphère. Même de très petites incertitudes dans l'état atmosphérique initial peuvent s'amplifier au fil du temps et finalement produire des résultats de prévision très différents. Une simulation de modèle unique ne représente donc qu'un scénario possible.
La prévision d'ensemble pallie cette limitation en générant une série de simulations, chacune représentant une évolution plausible de l'atmosphère. Ensemble, ces simulations forment un ensemble de prévisions. En analysant les différences entre les simulations individuelles, les météorologues peuvent estimer la variété des résultats météorologiques possibles.
Si tous les membres de l'ensemble produisent des résultats très similaires, la confiance dans les prévisions est relativement élevée. Si les simulations divergent de manière significative, l'atmosphère est considérée comme moins prévisible et une variété plus large de scénarios météorologiques devient possible.
Prévisions probabilistes
Le concept de prévision probabiliste est étroitement lié à la prévision d'ensemble. Plutôt que de prédire une seule valeur, les prévisions probabilistes expriment la probabilité de différents résultats météorologiques. Par exemple, au lieu d'affirmer qu'un endroit recevra exactement cinq millimètres de pluie, une prévision probabiliste peut indiquer une probabilité de 70 % de précipitations mesurables ou une probabilité de 20 % que les précipitations dépassent dix millimètres.
Ces probabilités sont généralement dérivées de simulations d'ensemble. Si de nombreux membres de l'ensemble prévoient de la pluie à un endroit et à un moment précis, la probabilité de précipitations augmente en conséquence.
Les prévisions probabilistes sont particulièrement utiles pour la prise de décision. Des secteurs tels que l'aviation, l'agriculture, la gestion des catastrophes et la production d'énergie ont souvent besoin d'évaluer les risques plutôt que de se fier à une seule valeur de prévision déterministe. En communiquant explicitement l'incertitude, les prévisions probabilistes permettent de mieux représenter la variabilité naturelle de l'atmosphère.
Le machine learning dans les prévisions météorologiques
Ces dernières années, le machine learning a commencé à jouer un rôle de plus en plus important en météorologie. Alors que les modèles numériques traditionnels de prévision météorologique sont basés sur les équations physiques qui contrôlent le mouvement atmosphérique, les méthodes d'apprentissage automatique s'appuient sur l'identification de modèles dans de grands ensembles de données.
À partir d'archives exhaustives d'observations météorologiques historiques et de résultats de modèles, les algorithmes de machine learning peuvent apprendre les relations entre les variables atmosphériques et les résultats des prévisions. Ces techniques sont particulièrement utiles pour le post-traitement des prévisions des modèles, la correction des biais systématiques, l'amélioration des prévisions à court terme et l'enrichissement des détails des prévisions locales. Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique peuvent affiner les prévisions de température dans des environnements urbains complexes, améliorer les estimations des précipitations ou identifier les schémas atmosphériques associés à des phénomènes météorologiques violents.
Plusieurs nouveaux systèmes de prévision basés sur l'intelligence artificielle ont suscité un intérêt considérable ces dernières années. Citons par exemple GraphCast développé par Google DeepMind, Pangu-Weather développé par Huawei et FourCastNet développé par NVIDIA. Ces modèles sont capables de produire des prévisions mondiales en quelques minutes à l'aide d'unités de traitement graphique et d'une puissance de calcul nettement inférieure à celle des systèmes numériques traditionnels de prévision météorologique.
Malgré ces progrès, ces systèmes dépendent encore fortement des données générées par des modèles basés sur la physique et de grands ensembles de données de réanalyse tels que ERA5. C'est pourquoi l'apprentissage automatique est actuellement mieux compris comme une technologie complémentaire plutôt que comme un remplacement de la prévision numérique traditionnelle.
meteoblue Learning MultiModel (mLM)
Le meteoblue Learning MultiModel (mLM) est un exemple de la manière dont le machine learning améliore les prévisions opérationnelles. Cette technique améliore la prévision numérique du temps en combinant les résultats des modèles avec les observations météorologiques en temps réel et en sélectionnant le modèle qui fonctionne le mieux pour un lieu et une situation donnés.
Le mLM est actuellement utilisé pour la température de l'air, la température du point de rosée et la vitesse du vent. Avant son lancement opérationnel en août 2018, il a été validé à l'aide d'observations provenant de plus de 30 000 stations météorologiques dans le monde entier. La vérification a montré une précision moyenne d'environ 1,2 K pour les prévisions de température sur 24 heures et de 2,0 K pour les prévisions sur six jours, surpassant les modèles traditionnels, les simulations MOS et la réanalyse ERA5.
Grâce à l'intégration de plusieurs modèles de prévision, d'observations en temps réel et de techniques de machine learning, le meteoblue Learning MultiModel améliore la précision pratique des prévisions météorologiques, en particulier à l'échelle locale.
Systèmes de modélisation hybrides
L'intégration de la modélisation physique et de l'intelligence artificielle a donné naissance à des systèmes de prévision hybrides. Ces systèmes combinent les atouts de la prévision météo numérique avec les capacités de reconnaissance des modèles du machine learning. Dans les approches hybrides, les modèles numériques continuent de simuler la physique fondamentale de l'atmosphère, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique aident à améliorer les conditions initiales, à accélérer certaines étapes de calcul, à affiner les prévisions locales ou à analyser de grands volumes de résultats d'ensemble.
Les recherches menées dans plusieurs centres de prévision ont donné des résultats prometteurs grâce à la combinaison de systèmes de prévision traditionnels et d'outils d'apprentissage automatique. Ces systèmes hybrides illustrent comment les méthodes basées sur les données peuvent améliorer les prévisions météorologiques sans remplacer les fondements physiques de la modélisation atmosphérique. À mesure que la puissance de calcul continue d'augmenter et que les ensembles de données d'observation s'enrichissent, les approches de modélisation hybrides devraient jouer un rôle de plus en plus important dans le développement futur des systèmes de prévision météorologique.
Perspectives
Les prévisions météo ont évolué, passant de calculs faits à la main à des systèmes informatiques super puissants qui peuvent simuler l'atmosphère avec une précision incroyable. Pourtant, ce domaine continue de progresser rapidement. Les améliorations apportées aux observations satellitaires, aux techniques d'assimilation des données, aux prévisions d'ensemble et à l'intelligence artificielle repoussent sans cesse les limites du possible.
Si l'incertitude restera toujours une caractéristique inhérente à la prévision atmosphérique, la capacité à quantifier et à communiquer cette incertitude est devenue l'un des principaux atouts des prévisions modernes.
Ensemble, les modèles mondiaux et régionaux, les systèmes d'ensemble et les technologies hybrides émergentes constituent le fondement de la prochaine génération de prévisions météorologiques, un domaine dans lequel l'innovation scientifique et le progrès technologique restent étroitement liés.
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