Prévision numérique du temps - Définition

Historique

En 1904, Vilhelm Bjerknes fut le premier à proposer que la prévision du comportement de l'atmosphère pourrait être traitée comme un problème de physique mathématique posé en fonction des conditions initiales. La discipline de la prévision numérique du temps fut fondée en 1922 par la publication du livre Weather Prediction by Numerical Process, du mathématicien britannique Lewis Fry Richardson. Deux décennies avant l'invention de l'ordinateur, Richardson envisagea de faire résoudre numériquement, par une armée de calculateurs humains, les équations développées par Bjerknes. La vision pionnière de Richardson commença à porter ses fruits en 1950, alors que Charney, Fjortoft et von Neumann réussirent la première prévision numérique du temps par ordinateur. Les premiers programmes de prévisions numériques opérationnelles furent instaurés au début des années 1960.

En présence d'une forte demande pour des prévisions météorologiques dans de nombreux domaines d'activité, la discipline n'a cessé depuis lors de se développer, soutenue par l'augmentation de la puissance de calcul et nourrie de progrès théoriques énormes en méthodes numériques et en météorologie.

Principaux centres d'application

Bien qu'il y ait une croissance notable de l'application de la PNT avec des moyens relativement modestes, la PNT de pointe exige une infrastructure informatique considérable qui la place parmi les grands défis de l'informatique moderne. La mise en œuvre de la PNT est généralement confiée à des organisations gouvernementales ou même supra-gouvernementales. Les leaders mondiaux de la PNT sont en ce moment (par ordre alphabétique):

• L'Allemagne (Deutscher Wetterdienst);
• Le Canada (Centre de recherche en prévision numérique (Canada) du Service météorologique du Canada);
• Le Centre européen de prévision météorologique à moyen terme (Opéré par un consortium de nations européennes);
• Les États-Unis (National Centers for Environmental Prediction (civil), Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Center (militaire));
• La France (Météo-France);
• Le Japon (Japan Meteorological Agency);
• Le Royaume-Uni (UK Met Office).

Il convient de remarquer que les grands opérateurs de centres de PNT, en plus de fournir des services de prévision du temps, font aussi une part importante de la recherche scientifique dans le domaine. Encore une fois, les questions d'infrastructure y sont pour quelque chose: le super-ordinateur étant en substance le laboratoire du chercheur en PNT. De plus, la proximité de la recherche et des opérations aide à accélérer la mise en pratique des innovations scientifiques.

Approche opérationnelle

La mise en œuvre de la PNT aux fins de la prévision opérationnelle du temps (par opposition à la recherche pure) suppose invariablement les étapes suivantes, dont la mise en œuvre peut différer quelque peu selon le lieu et les circonstances d'application:

• Acquisition des données d'observations météorologiques (de stations terrestres, navires, aéronefs, radio-sondes, données satellitaires de mesures à distance, etc)
• Décodage et contrôle de la qualité des observations
• Analyse (élaboration d'une représentation numérique de l'état de l'atmosphère au début de la prévision)
• Lancement du modèle de prévision avec l'analyse comme point de départ
• Post-traitement des sorties du modèle: production d'images, de bulletins, application de méthodes statistiques de prévision, interprétation humaine
• Transmission de la prévision à la clientèle dans une forme applicable au soutien à diverses activités (agriculture, transport, santé, prévisions environnementales, planification économique, etc)
• Vérification des prévisions a posteriori et évaluation de la performance du modèle

Exemple de France

Météo-France utilise actuellement pas moins de trois modèles numériques, telles trois boîtes imbriquées les unes dans les autres pour émettre ses bulletins. L'IFS (Integrated Forecasting System), calculé par le Centre européen de prévision météorologique à moyen terme à Reading en Grande-Bretagne, donne une prédiction pour l'Europe avec une maille mondiale de 25 km de côté. Arpège (Action de recherche petite échelle /grande échelle) de Météo France utilise le résultat et refait le calcul avec une maille de 25 km sur la France pour une échéance de 1 à 3 jours, mais moins précise ailleurs. Aladin (Aire limitée et adaptation dynamique) reprend les résultat pour l'Europe de l'Ouest avec une précision de 10 km.

Depuis 2008, le modèle AROME (Application de la recherche à l'opérationnel à mésoéchelle) calcule sur une maille de 2,5 km (100 fois plus précise en surface que le modèle Arpège et près de 10 fois celui d’Aladin). Le calcul intègre en continu et réajuste les prévisions à partir des informations des stations météorologiques, navires, bouées, avions, radar, satellites... et intègre aux données de base : les vents, les précipitations et l'humidité de l'air fournies par les satellites GPS. Le modèle évalue aussi la fiabilité de la prédiction.