{"id":223,"date":"2021-09-10T18:47:45","date_gmt":"2021-09-10T22:47:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.solutions-mesonet.org\/la-prevision-meteorologique-limites-et-possibilites-partie-1\/"},"modified":"2023-11-03T17:32:54","modified_gmt":"2023-11-03T21:32:54","slug":"la-prevision-meteorologique-limites-et-possibilites-partie-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.solutions-mesonet.org\/en\/la-prevision-meteorologique-limites-et-possibilites-partie-1\/","title":{"rendered":"La pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique : limites et possibilit\u00e9s \u2013 Partie 1"},"content":{"rendered":"

Introduction<\/h2>\n

Pourquoi a-t-on parfois l\u2019impression que les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ont manqu\u00e9 leur cible ?<\/p>\n

Dans certains cas, les critiques dirig\u00e9es \u00e0 l\u2019endroit des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sont justifi\u00e9es ; une pr\u00e9vision peut \u00e0 l\u2019occasion avoir \u00e9t\u00e9 carr\u00e9ment manqu\u00e9e, m\u00eame en-de\u00e7\u00e0 de p\u00e9riodes aussi courtes que 24 heures. Mais ce qui est per\u00e7u comme une \u201cmauvaise\u201d pr\u00e9vision par les usagers du terrain est souvent le r\u00e9sultat d\u2019une m\u00e9connaissance de certains concepts cl\u00e9s. Il n\u2019est pas rare non plus de croiser sur la toile des services m\u00e9t\u00e9o qui offrent des pr\u00e9visions s\u2019\u00e9chelonnant sur des semaines, voire des mois, ce qui contribue \u00e0 l\u2019entretien d\u2019attentes exag\u00e9r\u00e9ment irr\u00e9alistes par rapport \u00e0 ce que les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9o peuvent faire et ce qu\u2019elles ne peuvent pas faire.<\/p>\n

Dans le but d\u2019expliquer ces concepts de la mani\u00e8re la plus simple possible, nous vous pr\u00e9sentons une s\u00e9rie d\u2019articles de vulgarisation destin\u00e9e \u00e0 expliquer pourquoi les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ne pourront jamais \u00eatre fiables au-del\u00e0 d\u2019un certain seuil de temps. Il y a en effet des raisons physiquement incontournables derri\u00e8re cette limite qui en soi n\u2019ont rien \u00e0 voir avec nos connaissances scientifiques ou le niveau technologique actuel (bien que cela peut certainement y contribuer).<\/p>\n

Cette s\u00e9rie d\u2019articles se d\u00e9cline en trois parties : une premi\u00e8re partie expliquera comment un mod\u00e8le de pr\u00e9vision est construit et comment il fonctionne ; en seconde partie, nous pr\u00e9senterons le concept du \u201cchaos\u201d en l\u2019appliquant tout d\u2019abord \u00e0 un syst\u00e8me simple (le pendule double), puis \u00e0 un syst\u00e8me complexe (l\u2019atmosph\u00e8re). Nous aborderons ensuite la troisi\u00e8me partie, dans laquelle nous examinerons une strat\u00e9gie pour exploiter l\u2019aspect chaotique de l\u2019atmosph\u00e8re. Nous cl\u00f4turerons le tout par un r\u00e9sum\u00e9 et une conclusion.<\/p>\n

Partie 1<\/h2>\n

Comment les mod\u00e8les num\u00e9riques simulent la m\u00e9t\u00e9o<\/h2>\n

Examinons d\u2019abord ce qu\u2019est une pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique : une\u00a0pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique<\/strong>\u00a0est en majeure partie le r\u00e9sultat d\u2019une\u00a0simulation num\u00e9rique de l\u2019atmosph\u00e8re ex\u00e9cut\u00e9e sur ordinateur \u00e0 partir d\u2019observations r\u00e9elles<\/strong>.\u00a0<\/em>Ces simulations font partie de l\u2019arsenal d\u2019outils dont dispose le(la) m\u00e9t\u00e9orologue afin d\u2019\u00e9mettre la pr\u00e9vision officielle d\u2019un centre m\u00e9t\u00e9orologique national (par ex.: le Service m\u00e9t\u00e9orologique du Canada), mais forment tout de m\u00eame le socle sur lequel tout l\u2019\u00e9difice pr\u00e9visionnel se construit.<\/p>\n

Ces simulations suivent directement les lois physiques de la nature, gr\u00e2ce aux \u00e9quations math\u00e9matiques de la m\u00e9canique des fluides. On a en fait reformul\u00e9 ces \u00e9quations sous une forme appropri\u00e9e \u00e0 l\u2019atmosph\u00e8re, avant qu\u2019elles soient programm\u00e9es et encapsul\u00e9es dans un\u00a0mod\u00e8le num\u00e9rique de pr\u00e9vision du temps\u00a0<\/strong>(que nous nommerons \u201cmod\u00e8le de pr\u00e9vision\u201d \u00e0 partir de maintenant).<\/p>\n

Bien que comportant des imperfections, un mod\u00e8le de pr\u00e9vision est capable de reproduire la complexit\u00e9 inou\u00efe des mouvements atmosph\u00e9riques avec une fid\u00e9lit\u00e9 \u00e9tonnante. Ses innombrables calculs g\u00e9n\u00e8rent en quelque sorte une atmosph\u00e8re virtuelle compl\u00e8te en 3D o\u00f9 on y calcule explicitement les variations dans le temps de la temp\u00e9rature, du vent, de l\u2019humidit\u00e9 et de la pression barom\u00e9trique partout sur le globe, et ce de la surface jusqu\u2019au sommet de la stratosph\u00e8re.<\/p>\n

Parce que ces variables ob\u00e9issent aux \u00e9quations fondamentales qui ont \u00e9t\u00e9 programm\u00e9es, le mod\u00e8le est capable de g\u00e9n\u00e9rer\u00a0par lui-m\u00eame<\/em>\u00a0sa propre m\u00e9t\u00e9o, c\u2019est-\u00e0-dire ses propres vents virtuels, nuages et cellules orageuses, pluie et neige virtuels tombant sur un sol virtuel o\u00f9 poussent des arbres virtuels, pompant l\u2019eau du sol avant de le retourner vers l\u2019atmosph\u00e8re par transpiration, du rayonnement solaire et infrarouge virtuels interagissant avec les nuages et le sol, un soleil virtuel se levant et se couchant \u00e0 chaque jour virtuel. Il va de soi que r\u00e9ussir \u00e0 reproduire une telle complexit\u00e9 requiert des ressources informatiques consid\u00e9rables, typiquement fournies par les plus gros ordinateurs disponibles dans le monde.<\/p>\n

Une pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique est [\u2026] une simulation num\u00e9rique de l\u2019atmosph\u00e8re ex\u00e9cut\u00e9e sur ordinateur \u00e0 partir d\u2019observations r\u00e9elles.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Les nombreux calculs effectu\u00e9s par les mod\u00e8les de pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9o se basent sur une m\u00e9thode rencontr\u00e9e fr\u00e9quemment en physique et intuitivement \u00e9vidente : les \u00e9v\u00e9nements futurs d\u00e9pendent toujours des \u00e9v\u00e9nements du pass\u00e9.<\/p>\n

Supposons que nous voulions produire une pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9o \u00e0 l\u2019aide d\u2019un mod\u00e8le num\u00e9rique pour le 15 juin \u00e0 midi alors que nous sommes le 10 juin \u00e0 midi, donc une pr\u00e9vision de cinq jours exactement.<\/p>\n

On doit tout d\u2019abord rassembler, \u00e0 midi le 10 juin,\u00a0des observations de l\u2019atmosph\u00e8re r\u00e9elle<\/strong>\u00a0provenant de partout sur la plan\u00e8te afin de donner \u00e0 notre mod\u00e8le une premi\u00e8re version de son atmosph\u00e8re virtuelle, l\u2019\u00e9chantillon le plus pr\u00e9cis possible \u00e0 cette date. Cet \u00e9chantillon servira de point de d\u00e9part \u00e0 partir duquel les calculs seront faits.<\/p>\n

Les variables observ\u00e9es sont les suivantes : temp\u00e9rature, vitesse et direction du vent, humidit\u00e9 et pression, qui proviennent de dizaines de milliers de mesures effectu\u00e9es par une panoplie de r\u00e9seaux de stations m\u00e9t\u00e9orologiques, satellites et radars, avions, bou\u00e9es oc\u00e9aniques et bateaux.<\/p>\n

L\u2019atmosph\u00e8re virtuelle de d\u00e9part s\u2019appelle l\u2019\u00e9tat initial<\/strong>\u00a0du mod\u00e8le.<\/p>\n

Une fois son \u00e9tat initial obtenu, le mod\u00e8le est d\u00e9marr\u00e9 et commence \u00e0 calculer comment l\u2019atmosph\u00e8re changera dans le temps depuis le temps z\u00e9ro. Le mod\u00e8le est laiss\u00e9 \u00e0 lui-m\u00eame durant son ex\u00e9cution : il cr\u00e9e librement ses propres nuages, sa propre pluie, ses propres vents ; les ph\u00e9nom\u00e8nes m\u00e9t\u00e9orologiques virtuels\u00a0\u00e9mergent<\/strong>\u00a0litt\u00e9ralement des \u00e9quations du mod\u00e8le, et ne d\u00e9pendent pas de commandes explicites du genre \u201cplace un nuage l\u00e0\u201d, ou \u201cfait tomber la pluie ici et s\u2019il fait froid, fais-la tomber en neige\u201d. Ce faisant, le mod\u00e8le avance vers le futur par petites \u00e9tapes \u00e0 l\u2019aide de\u00a0pas de temps<\/strong>\u00a0d\u2019une longueur d\u2019une minute habituellement.<\/p>\n

Les ph\u00e9nom\u00e8nes m\u00e9t\u00e9orologiques virtuels \u00e9mergent litt\u00e9ralement des \u00e9quations du mod\u00e8le.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Pour simuler l\u2019atmosph\u00e8re, le mod\u00e8le num\u00e9rique travaille avec une \u201cgrille de calcul\u201d constitu\u00e9e d\u2019environ 500 millions de points r\u00e9partis sur tout le globe selon des intervalles r\u00e9guliers d\u2019une dizaine \u00e0 une trentaine de kilom\u00e8tres (c\u2019est ce que l\u2019on appelle la \u201cr\u00e9solution\u201d du mod\u00e8le), et selon plusieurs \u201cniveaux\u201d verticaux (une cinquantaine) qui s\u2019\u00e9tendent jusque dans la\u00a0stratosph\u00e8re.<\/p>\n

\"Sch\u00e9ma<\/p>\n

C\u2019est sur ces \u201cpoints de grille\u201d que le mod\u00e8le effectue ses calculs. \u00c0 chaque pas de temps, les points de grille sont parcourus un \u00e0 un en faisant sur chacun d\u2019eux les calculs requis par les \u00e9quations, ce qui nous fournit la prochaine minute virtuelle. Puis on passe au pas de temps suivant en r\u00e9p\u00e9tant les calculs depuis le d\u00e9but aux m\u00eames points de grille, et ainsi de suite de pas de temps en pas de temps. Pour notre pr\u00e9vision de cinq jours, il faudra r\u00e9p\u00e9ter ces calculs plus de 3000\u00a0milliards\u00a0<\/em>de fois.<\/p>\n

Une simulation r\u00e9aliste ne constitue pas n\u00e9cessairement une bonne pr\u00e9vision.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

En g\u00e9n\u00e9ral, plus les points de grille sont rapproch\u00e9s, meilleure est la repr\u00e9sentation des d\u00e9tails de l\u2019atmosph\u00e8re, et meilleure est la fid\u00e9lit\u00e9 de la simulation. Mais\u00a0une simulation r\u00e9aliste ne constitue pas n\u00e9cessairement une bonne pr\u00e9vision<\/em>, comme nous allons maintenant le voir.<\/p>\n

Des pr\u00e9visions parfaites ?<\/h2>\n

Est-il possible de pr\u00e9voir la m\u00e9t\u00e9o dans un futur aussi lointain que l\u2019on souhaite ?<\/p>\n

Afin de r\u00e9pondre \u00e0 cette question, faisons d\u2019abord une parenth\u00e8se pour pr\u00e9ciser la distinction importante qu\u2019il existe entre une\u00a0simulation num\u00e9rique\u00a0<\/em>et une\u00a0pr\u00e9vision num\u00e9rique<\/em>.<\/p>\n

D\u2019une part, une\u00a0simulation\u00a0<\/em>est dans notre contexte un mod\u00e8le num\u00e9rique qui reproduit un ph\u00e9nom\u00e8ne naturel en se servant de la puissance de calcul d\u2019un ordinateur. Le mod\u00e8le peut alors agir en tant que \u201claboratoire\u201d virtuel dans lequel on peut faire des exp\u00e9riences contr\u00f4l\u00e9es, sans n\u00e9cessairement se r\u00e9f\u00e9rer \u00e0 des \u00e9v\u00e9nements r\u00e9els. Selon l\u2019exp\u00e9rience d\u00e9sir\u00e9e, nous sommes libres de prescrire n\u2019importe quel \u00e9tat initial \u00e0 notre mod\u00e8le, r\u00e9aliste ou non, et celui-ci g\u00e9n\u00e9rera quand m\u00eame une simulation physiquement r\u00e9aliste.<\/p>\n

Dans une pr\u00e9vision, la qualit\u00e9 de l\u2019\u00e9tat initial est donc aussi importante que la qualit\u00e9 de la simulation.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

D\u2019autre part, une\u00a0pr\u00e9vision\u00a0<\/em>est une simulation num\u00e9rique\u00a0appliqu\u00e9e \u00e0 un cas r\u00e9el<\/em>. Le mod\u00e8le devra donc \u00eatre initialis\u00e9 par des observations r\u00e9elles. Dans une pr\u00e9vision, la qualit\u00e9 de l\u2019\u00e9tat initial est aussi importante que la qualit\u00e9 de la simulation : si l\u2019\u00e9tat initial est mesur\u00e9 pr\u00e9cis\u00e9ment, mais que le mod\u00e8le manque de r\u00e9alisme, la pr\u00e9vision sera mauvaise. Si par contre l\u2019\u00e9tat initial contient d\u2019importantes erreurs bien que le mod\u00e8le soit r\u00e9aliste, la pr\u00e9vision sera \u00e9galement mauvaise.<\/p>\n

\"<\/p>\n

Mais alors, pour pouvoir pr\u00e9voir l\u2019atmosph\u00e8re r\u00e9elle dans un futur aussi \u00e9loign\u00e9 que l\u2019on veut, ne suffirait-il pas d\u2019avoir le plus d\u2019observations possibles ET le mod\u00e8le le plus parfait possible ? Tout ne serait-il finalement qu\u2019une question de quantit\u00e9 d\u2019information ? Une quantit\u00e9 d\u2019information infinie nous permettrait de tout pr\u00e9voir parfaitement jusqu\u2019\u00e0 la fin des temps, non ??<\/p>\n

Pas du tout, malheureusement.<\/p>\n

Il est vrai, oui, que les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9o se sont grandement am\u00e9lior\u00e9es depuis les derni\u00e8res d\u00e9cennies avec l\u2019am\u00e9lioration des r\u00e9seaux d\u2019observations et la conception de mod\u00e8les de plus en plus r\u00e9alistes : une pr\u00e9vision du jour 5 est aujourd\u2019hui aussi bonne qu\u2019une pr\u00e9vision du jour 2 d\u2019il y a trente ans. Mais on a aussi, malheureusement, constat\u00e9 que cette am\u00e9lioration semble s\u2019approcher d\u2019une limite.<\/p>\n

Toute la complexit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re provient d\u2019un comportement chaotique g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

Les raisons derri\u00e8re ce fait nous am\u00e8nent vers un concept peu compris mais n\u00e9anmoins fondamental de la pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique : le comportement dit \u201cchaotique\u201d de l\u2019atmosph\u00e8re. Dans le langage populaire, nous parlons souvent de \u201cl\u2019effet papillon\u201d pour lequel un battement d\u2019aile de papillon au Br\u00e9sil va \u00e9ventuellement provoquer un ouragan aux Philippines. Nous ne parlons pas ici de chaos dans le sens commun d\u2019al\u00e9atoire ou d\u2019arbitraire, mais bien de la d\u00e9finition scientifique du terme o\u00f9 des diff\u00e9rences m\u00eames minimes ont un effet domino \u00e0 plus ou moins long terme sur l\u2019\u00e9volution d\u2019un syst\u00e8me comme l\u2019atmosph\u00e8re.<\/p>\n

Nous verrons donc que toute la complexit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re provient d\u2019un comportement chaotique g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9. Mais nous verrons aussi que le chaos ne s\u2019applique pas seulement \u00e0 des ph\u00e9nom\u00e8nes complexes, mais peut aussi provenir de syst\u00e8mes pourtant extr\u00eamement simples de conception. Quelles sont les raisons derri\u00e8re cet aspect inattendu de notre atmosph\u00e8re ? Et pourquoi donc le chaos existe-t-il ? La beaut\u00e9 de la science est dans la surprise, comme nous le verrons dans le prochain article de cette s\u00e9rie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Introduction Pourquoi a-t-on parfois l\u2019impression que les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ont manqu\u00e9 leur cible ? Dans certains cas, les critiques dirig\u00e9es \u00e0 l\u2019endroit des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sont justifi\u00e9es ; une pr\u00e9vision peut \u00e0 l\u2019occasion avoir \u00e9t\u00e9 carr\u00e9ment manqu\u00e9e, m\u00eame en-de\u00e7\u00e0 de p\u00e9riodes aussi courtes que 24 heures. 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