{"id":234,"date":"2022-05-04T18:59:35","date_gmt":"2022-05-04T22:59:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.solutions-mesonet.org\/la-prevision-meteorologique-limites-et-possibilites-partie-3\/"},"modified":"2023-11-03T17:32:54","modified_gmt":"2023-11-03T21:32:54","slug":"la-prevision-meteorologique-limites-et-possibilites-partie-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.solutions-mesonet.org\/en\/la-prevision-meteorologique-limites-et-possibilites-partie-3\/","title":{"rendered":"La pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique : limites et possibilit\u00e9s \u2013 Partie 3"},"content":{"rendered":"

Exploiter le chaos atmosph\u00e9rique : les pr\u00e9visions d\u2019ensemble<\/h2>\n

La limite de pr\u00e9visibilit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re est une propri\u00e9t\u00e9 intrins\u00e8que et fondamentale de la r\u00e9alit\u00e9, m\u00eame en tenant compte de mod\u00e8les de pr\u00e9vision parfaits.<\/i><\/b>\u00a0\u00a0<\/i><\/b>Bien s\u00fbr, l\u2019am\u00e9lioration de nos connaissances, des mod\u00e8les de pr\u00e9vision et des r\u00e9seaux d\u2019observation vont certainement contribuer \u00e0 repousser la limite actuelle, mais toutes les connaissances du monde ne pourront \u00e9liminer cette limite ultime.<\/p>\n

Dans ce troisi\u00e8me et dernier article de notre s\u00e9rie sur la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, nous allons voir qu\u2019en d\u00e9pit de la limite de pr\u00e9visibilit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re, il est n\u00e9anmoins possible d\u2019en exploiter la nature chaotique pour produire ce que l\u2019on appelle des\u00a0pr\u00e9visions probabilistes,\u00a0<\/i>ou\u00a0pr\u00e9visions d\u2019ensemble<\/i>.<\/p>\n

Le principe des pr\u00e9visions d\u2019ensemble est bas\u00e9 sur le fait que les \u201cvraies\u201d valeurs de d\u00e9part d\u2019un mod\u00e8le de pr\u00e9vision ne sont jamais parfaitement connues\u2015tout ce qu\u2019on sait, c\u2019est qu\u2019elles se retrouvent quelque part \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur de la marge d\u2019erreur des valeurs mesur\u00e9es, c\u2019est tout. Il est donc impossible, par d\u00e9finition, de savoir d\u2019avance ce que l\u2019atmosph\u00e8re \u201cchoisira\u201d parmi toutes ces possibilit\u00e9s (sinon, nous saurions ce que valent ces valeurs exactes, et le probl\u00e8me qui fait l\u2019objet de cet article n\u2019existerait plus). \u00c0 d\u00e9faut de conna\u00eetre les vraies valeurs de d\u00e9part, la technique d\u2019ensemble consiste \u00e0 prendre un \u00e9chantillon parmi toutes les possibilit\u00e9s, et de d\u00e9marrer une simulation distincte pour chacun d\u2019entre elles (actuellement, un \u00e9chantillon typique contient entre 20 et 50 points de d\u00e9parts diff\u00e9rents, et donc 20 \u00e0 50 pr\u00e9visions distinctes sont produites). Cette technique nous permet alors de \u201csonder\u201d plusieurs sc\u00e9narios m\u00e9t\u00e9orologiques, tout aussi plausibles les uns et les autres, et tous compatibles avec\u00a0nos donn\u00e9es de d\u00e9part. Ce sondage de sc\u00e9narios nous permet en retour d\u2019\u00e9valuer la\u00a0confiance\u00a0<\/i><\/b>que nous pouvons accorder \u00e0 la pr\u00e9vision. Par exemple, si 15 sc\u00e9narios sur 20 pr\u00e9voient de la pluie vergla\u00e7ante \u00e0 Montr\u00e9al dans 5 jours, nous avons une bonne confiance que cet \u00e9v\u00e9nement se produira bel et bien. En revanche, si seulement 5 sur 15 disent la m\u00eame chose, notre confiance que cela se produise est relativement faible (par contre, cela ne veut\u00a0pas\u00a0<\/i>dire que cet \u00e9v\u00e9nement est impossible !).<\/p>\n

\"<\/p>\n

Par exemple, dans la figure ci-dessus, on y voit une pr\u00e9vision d\u2019ensemble pour Montr\u00e9al produite \u00e0 partir de donn\u00e9es initiales collect\u00e9es le 22 ao\u00fbt 2021 \u00e0 midi, effectu\u00e9e avec le mod\u00e8le num\u00e9rique canadien, pour une p\u00e9riode simul\u00e9e de 16 jours jusqu\u2019au 7 septembre. La variable illustr\u00e9e ici est la temp\u00e9rature de l\u2019air dans la basse atmosph\u00e8re, et il y a 24 heures entre chacun des tirets de l\u2019axe horizontal.<\/p>\n

Il y a 20 simulations sur la figure, chacune repr\u00e9sent\u00e9e par une couleur distincte. Nous pouvons voir que tous les sc\u00e9narios se suivent de pr\u00e8s les premiers jours ; nous pouvons donc pr\u00e9voir avec une tr\u00e8s grande confiance que la temp\u00e9rature sera autour de 15\u2103 jusqu\u2019au 26 ao\u00fbt environ. Les sc\u00e9narios commencent \u00e0 diverger ensuite, mais nous remarquons qu\u2019une majorit\u00e9 se rassemble autour d\u2019une baisse marqu\u00e9e des temp\u00e9ratures jusqu\u2019\u00e0 5\u2103 jusqu\u2019au 28 ao\u00fbt, et ici nous disons que cette baisse est l\u2019\u00e9v\u00e9nement le plus probable, avec une confiance toujours relativement \u00e9lev\u00e9e. Apr\u00e8s le 28 ao\u00fbt, les sc\u00e9narios deviennent \u00e0 peu pr\u00e8s ind\u00e9pendants les uns des autres, tous ont la m\u00eame probabilit\u00e9 de se produire et aucun d\u2019entre eux n\u2019est favoris\u00e9 plus qu\u2019un autre. Nous avons donc d\u00e9pass\u00e9 la p\u00e9riode durant laquelle la pr\u00e9vision est utile, nous avons atteint la limite de pr\u00e9visibilit\u00e9 pour notre cas m\u00e9t\u00e9o, qui est ici de 5 \u00e0 6 jours.<\/p>\n

N\u2019oublions pas toutefois que, bien qu\u2019une minorit\u00e9 de sc\u00e9narios demeurent pr\u00e8s de 15\u2103, ceux-ci\u00a0peuvent\u00a0<\/i>quand m\u00eame se produire, seulement avec une plus faible probabilit\u00e9. De la m\u00eame mani\u00e8re un d\u00e9\u00a0peut<\/i>\u00a0donner six fois un \u201c6\u201d, m\u00eame si cela est peu probable. Le fait qu\u2019un \u00e9v\u00e9nement soit peu probable\u00a0ne veut pas<\/i>\u00a0dire qu\u2019il est impossible (une impossibilit\u00e9 \u00e9quivaut \u00e0 une probabilit\u00e9 d\u2019exactement\u00a0z\u00e9ro<\/i>). Un sc\u00e9nario peu probable d\u2019une pr\u00e9vision d\u2019ensemble peut \u00eatre ultimement le \u201cd\u00e9\u201d que l\u2019atmosph\u00e8re aura lanc\u00e9, et pourrait m\u00eame \u00eatre pris en compte s\u2019il pr\u00e9sente des dangers particuliers (vents tr\u00e8s forts, pluies abondantes, etc.).<\/p>\n

En r\u00e9sum\u00e9, \u00e0 partir du moment o\u00f9 tous les membres de l\u2019ensemble se mettent \u00e0 diverger totalement (par exemple \u00e0 partir du 28 ao\u00fbt dans la figure), la pr\u00e9vision ne privil\u00e9gie aucun sc\u00e9nario plus qu\u2019un autre, ils sont tous d\u2019\u00e9gale probabilit\u00e9, et nous ne pouvons donc qu\u2019accorder une confiance tr\u00e8s basse \u00e0 la pr\u00e9vision pour cette p\u00e9riode. Un de ces sc\u00e9nario\u00a0pourrait\u00a0<\/i>se produire, mais nous ne pouvons pas l\u2019affirmer avec plus de certitude que les autres puisque qu\u2019ils sont tout aussi probables !<\/p>\n

 <\/p>\n

Gr\u00e2ce aux pr\u00e9visions d\u2019ensemble, l\u2019usager pourra soit (i) se pr\u00e9parer pour le sc\u00e9nario le plus probable, soit (ii) se pr\u00e9parer pour le sc\u00e9nario le moins probable mais jug\u00e9 suffisamment dangereux pour y accorder des ressources importantes.<\/b><\/p><\/blockquote>\n

 <\/p>\n

Lorsqu\u2019une majorit\u00e9 des membres d\u2019une pr\u00e9vision d\u2019ensemble d\u00e9crivent des sc\u00e9narios semblables, on dit que l\u2019atmosph\u00e8re est\u00a0pr\u00e9visible avec un haut degr\u00e9 de confiance<\/i>. Par exemple, la pr\u00e9visibilit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re le 22 ao\u00fbt 2021 \u00e9tait de quatre jours (du 22 au 28). Par contre, la p\u00e9riode durant laquelle tous les membres \u00e9voluent ind\u00e9pendamment sans aucune corr\u00e9lation est la p\u00e9riode dite\u00a0impr\u00e9visible,\u00a0<\/i>durant laquelle la confiance de pr\u00e9vision devient nulle. Tous les membres ont la chance de se produire avec autant de probabilit\u00e9, aucun sc\u00e9nario ne se d\u00e9gage plus qu\u2019un autre,\u00a0nous n\u2019avons donc pas la possibilit\u00e9 d\u2019\u00e9valuer lequel des membres se r\u00e9alisera au final<\/i>, ce qui revient \u00e0 dire qu\u2019ils sont impr\u00e9visibles. Ainsi, pour notre pr\u00e9vision d\u2019ensemble \u00e9mise le 22 ao\u00fbt, la pr\u00e9visibilit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re est tomb\u00e9e \u00e0 z\u00e9ro \u00e0 partir du 28 ao\u00fbt.<\/p>\n

Il est tr\u00e8s important d\u2019ajouter que la pr\u00e9visibilit\u00e9 de l\u2019atmosph\u00e8re\u00a0varie d\u2019un jour \u00e0 l\u2019autre et d\u2019une saison \u00e0 l\u2019autre<\/i>, \u00e9tant g\u00e9n\u00e9ralement plus \u00e9lev\u00e9e en hiver (7-10 jours) et plus basse en \u00e9t\u00e9 (3 \u00e0 4 jours). Nous ne pouvons donc pas pr\u00e9voir aussi loin dans le futur en \u00e9t\u00e9 qu\u2019en hiver.<\/p>\n

\u00c0 l\u2019aide des pr\u00e9visions d\u2019ensemble, l\u2019usager a donc \u00e0 sa disposition un outil pour\u00a0quantifier objectivement le degr\u00e9 de confiance<\/i>\u00a0envers les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques qui lui sont fournies. Ainsi, il peut en principe mieux cibler la p\u00e9riode durant laquelle il peut avoir des attentes raisonnables face \u00e0 la r\u00e9alisation correcte de la pr\u00e9vision (p\u00e9riode de bonne pr\u00e9visibilit\u00e9), et celle o\u00f9 toute tentative de pr\u00e9vision est futile (p\u00e9riode d\u2019impr\u00e9visibilit\u00e9).<\/p>\n

L\u2019usager de terrain a besoin d\u2019avoir \u00e0 sa disposition des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques qui lui permettent\u00a0d\u2019\u00e9valuer le risque<\/i>\u00a0reli\u00e9 \u00e0 ses op\u00e9rations. La seule fa\u00e7on d\u2019y arriver est de fournir des pr\u00e9visions auxquelles on y a rattach\u00e9 des\u00a0probabilit\u00e9s\u00a0<\/i>gr\u00e2ce \u00e0 la technique de pr\u00e9vision d\u2019ensemble. Au final, gr\u00e2ce aux pr\u00e9visions d\u2019ensemble, l\u2019usager pourra soit (i) se pr\u00e9parer pour le sc\u00e9nario le plus probable, soit (ii) se pr\u00e9parer pour un sc\u00e9nario moins probable mais jug\u00e9 suffisamment dangereux pour y accorder des ressources importantes.<\/p>\n

 <\/p>\n

En conclusion<\/h2>\n

Cette s\u00e9rie d\u2019articles a tent\u00e9 de pr\u00e9senter, sous une forme vulgaris\u00e9e, la question complexe des limites reli\u00e9es aux pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/p>\n

Revoici donc les grandes lignes de raisonnement \u00e0 retenir :<\/p>\n

    \n
  • Les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sont bas\u00e9es principalement des simulations virtuelles de l\u2019atmosph\u00e8re, effectu\u00e9es par un programme math\u00e9matique sur ordinateur dans lequel on y a programm\u00e9 les lois de l\u2019\u00e9coulement des fluides. Ces simulations proviennent de\u00a0mod\u00e8les de pr\u00e9vision du temps<\/i>.<\/li>\n
  • Ces mod\u00e8les produisent une simulation atmosph\u00e9rique en d\u00e9marrant d\u2019un point de d\u00e9part connu (gr\u00e2ce \u00e0 des observations m\u00e9t\u00e9orologiques), puis en calculant les mouvements de l\u2019atmosph\u00e8re future pour une p\u00e9riode de quelques jours.<\/li>\n
  • Pour qu\u2019une simulation soit une bonne pr\u00e9vision, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es de d\u00e9part est tout aussi importante que la qualit\u00e9 de la simulation elle-m\u00eame. Les deux sont requis.<\/li>\n
  • A priori, plus l\u2019atmosph\u00e8re virtuelle est bien reproduite au d\u00e9part, meilleure sera la pr\u00e9vision, mais ce gain ne peut pas se poursuivre \u00e0 l\u2019infini en raison de la propri\u00e9t\u00e9 chaotique de l\u2019atmosph\u00e8re.<\/li>\n
  • La th\u00e9orie math\u00e9matique du chaos dit que toute erreur\u2013m\u00eame minime\u2013dans la description de l\u2019atmosph\u00e8re au d\u00e9part d\u2019une simulation, s\u2019amplifiera au point o\u00f9 la simulation sera compl\u00e8tement diff\u00e9rente de la r\u00e9alit\u00e9 apr\u00e8s une limite de temps appel\u00e9e \u201climite de pr\u00e9visibilit\u00e9\u201d. M\u00eame si une simulation d\u00e9marre avec une atmosph\u00e8re tr\u00e8s pr\u00e8s de l\u2019atmosph\u00e8re r\u00e9elle, les petites erreurs qu\u2019elle contient contamineront ultimement la pr\u00e9vision une fois d\u00e9pass\u00e9e la limite de pr\u00e9visibilit\u00e9.<\/li>\n
  • Cette limite existe \u00e0 cause de la pr\u00e9sence de \u201cpoints de bascule\u201d o\u00f9 d\u2019infimes diff\u00e9rences peuvent faire bifurquer les mouvements dans des directions oppos\u00e9es.<\/li>\n
  • Cette limite est davantage pour les ph\u00e9nom\u00e8nes m\u00e9t\u00e9o de grande \u00e9chelle, comme les temp\u00eates de neige en hiver par exemple, que pour les petits syst\u00e8mes de courte dur\u00e9e comme les cellules d\u2019orage individuelles.<\/li>\n
  • Actuellement, cette limite est d\u2019une dizaine de jours.<\/li>\n
  • En am\u00e9liorant la qualit\u00e9 des \u00e9tats de d\u00e9part des mod\u00e8les et le r\u00e9alisme de ces derniers, cette limite pourra \u00eatre repouss\u00e9e quelque peu. La limite absolue th\u00e9orique, par contre, est d\u2019environ 15 jours, et ne pourra jamais \u00eatre d\u00e9pass\u00e9e malgr\u00e9 les avanc\u00e9es technologiques. C\u2019est la limite ultime de l\u2019atmosph\u00e8re.<\/li>\n
  • Le chaos ne se limite pas seulement \u00e0 l\u2019atmosph\u00e8re : un syst\u00e8me simple comme un pendule double peut afficher un comportement chaotique complexe.<\/li>\n
  • On peut exploiter le chaos atmosph\u00e9rique en produisant plusieurs dizaines de simulations, chacune avec des donn\u00e9es initiales l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rentes afin de simuler les erreurs de l\u2019\u00e9tat initial. On peut alors \u00e9valuer objectivement la probabilit\u00e9 qu\u2019un sc\u00e9nario particulier se r\u00e9alise ou non.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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