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Jean PAILLEUX

est chercheur au Centre national de recherches météorologiques (CNRM), responsable d’un groupe de modélisation pour l’atmosphère

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Bernard STRAUSS

est directeur de la Prévision de Météo-France

Fiabilité des prévisions météorologiques : progrès et limites

Avec le développement d’outils de plus en plus performants, la prévision du temps a beaucoup progressé depuis une trentaine d’années, surtout pour les échéances allant de deux à sept jours. On peut penser que les progrès vont continuer. Mais tous les phénomènes ne sont pas également prévisibles : la « prévisibilité » du temps et ses progrès dépendent beaucoup du phénomène météorologique considéré.

De plus en plus d’activités humaines sont dépendantes du temps, ainsi que la sécurité des biens et des personnes dans le cas de phénomènes météorologiques extrêmes. Depuis longtemps, on a donc cherché à surveiller et à prévoir le comportement de l’atmosphère, avec plus ou moins de réussite. La plupart des pays se sont dotés de services météorologiques chargés, entre autres activités, du développement et de la maintenance de réseaux d’observation, ainsi que de la prévision du temps. Ces activités météorologiques se sont fortement fédérées, au niveau européen surtout, mais aussi au niveau mondial, compte tenu des caractères particuliers suivants de la météorologie :

  • l’observation et la modélisation de l’atmosphère doivent être traitées à l’échelon planétaire ;
  • l’observation de l’atmosphère par satellite nécessite des programmes et des investissements lourds qui dépassent les capacités de la plupart des pays. En Europe, ce sont des organismes regroupant de quinze à vingt pays qui traitent ces programmes ;
  • le développement et l’exploitation de modèles météorologiques pour certains aspects de la prévision du temps est une activité qui s’est fédérée naturellement au niveau de l’Europe, dès 1975, par le regroupement de météorologistes autour de lourds moyens informatiques communs avec la création du Centre européen de prévision météorologique à moyen terme (CEPMMT) à Reading (Grande-Bretagne).

Les outils utilisés en prévision du temps et leur évolution

La prévision numérique du temps consiste à appliquer à l’atmosphère les lois de l’hydrodynamique qui pilotent son évolution par un système d’équations aux dérivées partielles, système que l’on résout par des méthodes numériques. Ce principe consistant à calculer l’état futur de l’atmosphère à partir d’un état présent avait été imaginé dès la fin de la Première Guerre mondiale par un météorologiste britannique, Richardson, soit trente ans avant l’invention de l’ordinateur.

La première expérience de prévision numérique du temps fut réalisée avec un modèle très simple aux Etats-Unis, en 1950, mais il fallut attendre la fin des années soixante pour que les modèles météorologiques commencent à être utilisés au quotidien pour prévoir le temps. Auparavant, les prévisionnistes s’efforçaient d’analyser subjectivement les phénomènes qu’ils jugeaient pertinents pour la prévision du temps sur une région, en utilisant au mieux les observations disponibles, avant d’extrapoler dans le temps ces phénomènes par des lois empiriques.

Puis les modèles ont joué un rôle sans cesse croissant dans l’élaboration des prévisions, au fur et à mesure qu’ils se perfectionnaient, sur les aspects suivants :

  • modélisation de plus en plus poussée des processus physiques se déroulant dans l’atmosphère et à ses frontières ;
  • prise en compte d’observations de plus en plus variées pour décrire l’état initial des modèles, et par des algorithmes mathématiques de plus en plus sophistiqués ;
  • augmentation de leur résolution spatiale.

Ce dernier aspect correspond au découpage de l’atmosphère en « boîtes « que l’on doit nécessairement faire pour les calculs numériques associés aux équations du modèle. L’augmentation de la résolution des modèles est naturellement liée à l’augmentation de la puissance des calculateurs que l’on a observée depuis trente ans. Mais cette évolution rapide des ordinateurs a été déterminante aussi pour les progrès des autres aspects des modèles numériques. Actuellement, la résolution horizontale des modèles de prévision est de l’ordre de quelques dizaines de kilomètres (contre quelques centaines il y a vingt ou trente ans) : cette résolution donne une idée de la taille minimale des phénomènes météorologiques que l’on peut espérer prévoir directement par ces modèles.

A Météo-France, la prévision opérationnelle se base sur plusieurs modèles : d’abord le modèle européen du CEPMMT (voir page précédente) qui, depuis Reading en Grande-Bretagne, fournit des prévisions numériques jusqu’à dix jours d’échéance. Pour affiner les prévisions jusqu’à quatre jours d’échéance, on utilise aussi les modèles nationaux Arpège et Aladin. Ce sont des versions légèrement différentes du précédent, spécialement adaptées pour un « effet de zoom « sur nos zones d’intérêt : Arpège est équipé d’une version à maille variable permettant d’avoir beaucoup plus de résolution sur la France que sur le reste du globe ; Aladin est une version couvrant un domaine limité seulement, judicieusement choisi autour de la France, qui permet actuellement d’atteindre des résolutions de l’ordre de 10 kilomètres.

La chaîne de prévision météorologique continue ensuite avec l’examen et l’interprétation des résultats des modèles par des ingénieurs prévisionnistes. Il s’agit, d’une part, de traduire les résultats numériques sous une forme utilisable et, d’autre part, de soumettre ces résultats à un examen critique afin de discriminer l’information fiable de l’information incertaine et, le cas échéant, de détecter des signaux précurseurs d’événements dangereux. Compte tenu des multiples facteurs dont dépend la qualité des modèles, cet examen critique peut être très différent d’un jour à l’autre, de sorte qu’une des principales difficultés pour les prévisionnistes est de repérer, au milieu de l’énorme quantité de données produites par les modèles, quelles sont celles qui sont importantes ou significatives. Les prévisionnistes disposent pour cela d’un système de traitement et de visualisation de données, appelé Synergie, développé spécialement pour cette fonction.

La dernière étape de la chaîne de prévision est la mise en forme des résultats de façon adaptée aux besoins des utilisateurs. En l’occurrence la diversité est extrême, depuis ce que l’on désigne sous le terme générique de « grand public «, jusqu’à l’utilisateur professionnel qui requiert une présentation spécifique.

La fiabilité des prévisions et leur évolution

Notons enfin que, dans l’état actuel de la science, les outils principaux de la prévision pour les deux ou trois heures qui viennent, dite « prévision immédiate », ne sont pas les modèles numériques mais les informations fournies par les satellites et les radars hydrologiques. Le système Synergie de visualisation et d’édition des informations fournit aussi les fonctionnalités nécessaires à l’utilisation de ces données : superposition de champs, zoom, animation, alerte lors du dépassement de seuils météorologiques critiques, etc.

Si les modèles décrits précédemment sont utilisés jusqu’à une échéance maximale de dix jours, c’est parce qu’au-delà, on estime qu’ils n’apportent pas d’information significative, du moins sous cette forme déterministe : calcul d’un état atmosphérique prévu à partir d’un état présent. Pour cette même raison, en France, les bulletins de prévision destinés au grand public (et décrivant le temps région par région) sont élaborés jusqu’à une échéance maximale de sept jours. Cette limite à la prévisibilité du temps est fondamentalement due au caractère chaotique de l’atmosphère : une petite modification de l’état atmosphérique à un instant donné peut parfois se transformer en une grosse modification quelques jours plus tard. Et donc une petite erreur sur la connaissance de certains paramètres atmosphériques à un moment donné peut parfois entraîner une forte erreur de prévision.

Les vérifications des prévisions de modèles opérationnels font l’objet de scores objectifs qui permettent de suivre l’évolution de leur qualité. La figure ci-contre montre l’évolution d’un tel score pour le modèle du CEPMMT depuis son fonctionnement opérationnel. Le diagramme indique qu’au cours des vingt dernières années, la prévision à cinq jours d’échéance s’est hissée au niveau de ce qu’était la prévision à trois jours d’échéance, et la prévision à sept jours d’échéance s’est hissée au niveau de ce qu’était la prévision à cinq jours d’échéance.

Un résumé elliptique permet de dire que « en vingt ans, on a gagné deux jours sur l’échéance de la prévision, en moyenne «. Le même diagramme indique aussi que les prévisions dans l’hémisphère sud, naturellement moins bonnes que dans l’hémisphère nord du fait de sa densité inférieure en données conventionnelles, ont progressé plus vite, et ont même tendance à rattraper l’hémisphère nord pour ce score particulier. Ceci est manifestement dû aux développements des systèmes d’observation par satellite, et à l’utilisation de plus en plus grande et de plus en plus soignée de ces observations dans les modèles.

Ce score illustre la qualité de la prévision des phénomènes qui pilotent le temps dans les latitudes extra-tropicales : perturbations et fronts associés, centres dépressionnaires et anticycloniques. Il n’est pas représentatif de tout phénomène météorologique. En effet, le caractère « prévisible ou pas « d’un phénomène dépend beaucoup de son échelle spatio-temporelle.

Ainsi, dans une situation orageuse, le développement d’un orage, sa violence, sa trajectoire exacte… restent très peu prévisibles, car le phénomène se déroule à l’échelle de l’heure et de quelques kilomètres sur l’horizontale, même si le caractère « fortement orageux « du temps sur une région peut être anticipé plusieurs jours à l’avance.

Inversement, si l’on s’intéresse aux anomalies de température et de précipitation sur une période de plusieurs jours et à l’échelle d’un continent, les modèles météorologiques associés à des traitements statistiques appropriés permettent de prévoir des indications utiles au-delà des quelques jours de la prévision conventionnelle. On commence même à faire ce type de prévision à l’échelle de la saison.

Evolution de la qualité de la prévision du modèle européen du Centre européen de prévision météorologique à moyen terme (CEPMMT) de 1981 à 2002 (axe horizontal).

L’indicateur de qualité considéré, sur l’axe vertical, est une corrélation (en %) : 100 est la limite haute idéale ; en-dessous de 60, on considère généralement que le modèle n’apporte plus aucune information utile aux prévisionnistes. Le grisé foncé évalue les prévisions à trois jours d’échéance, le grisé moyen à cinq jours, et le grisé clair à sept jours. Les courbes en trait épais indiquent le score du modèle sur l’hémisphère nord, les courbes en trait fin sur l’hémisphère sud. Les trois plages grisées matérialisent le « déficit de qualité « des prévisions sur l’hémisphère sud par rapport à l’hémisphère nord.

Progrès futurs

La qualité des prévisions finales résultant de l’interprétation des prévisions numériques est également systématiquement mesurée. Dans un certain nombre de cas, l’intervention du prévisionniste est déterminante, parfois dans des circonstances mettant en jeu la sécurité des personnes et des biens.

Un exemple récent, exceptionnel par son intensité et sa gravité, est celui des pluies catastrophiques qui ont fait vingt-quatre victimes dans le Gard les 8 et 9 septembre 2002. Sur cet épisode, les prévisions déduites directement des modèles numériques étaient sous-estimées d’un facteur de l’ordre de 3, et seule l’expertise des prévisionnistes a permis de lancer une alerte au niveau requis.

Les progrès de ces vingt dernières années devraient se poursuivre, en particulier du fait des développements prévus dans l’observation et la modélisation.

Pour l’observation par satellite, des sondeurs de température et d’humidité à plus haute résolution devraient être disponibles : sondeur américain Airs dès 2003, sondeur européen Iasi vers 2006. Une mission exploratoire de l’Agence spatiale européenne, programmée pour 2007, devrait aussi fournir des données de vent sur tout le globe et toute l’épaisseur de l’atmosphère au moyen d’un instrument embarqué mesurant le vent (lidar).

De nombreux autres satellites peuvent apporter une information complémentaire sur l’atmosphère, information encore inexploitée, par exemple le système de positionnement GPS permettra très indirectement de restituer une information sur la température et l’humidité de l’atmosphère. Pour que ces nouvelles données améliorent effectivement les prévisions, un gros travail de recherche et de développement est nécessaire sur les algorithmes servant à introduire ces données dans les modèles. Ceci est vrai également pour les observations de radar.

Outre la prise en compte des données nouvelles, les progrès de la modélisation vont porter sur la résolution spatio-temporelle, en essayant de profiter de l’accroissement de la puissance des calculateurs. A Météo-France, le projet Arome vient d’être lancé : il vise un système de prévision à échelle de deux ou trois kilomètres sur la France, pour la fin de la décennie. Il sera forcément couplé avec un autre modèle météorologique de plus grande échelle. Son objectif est d’améliorer sensiblement les détails de la prévision locale du temps, mais aussi d’aider les prévisions de phénomènes extérieurs à l’atmosphère, par couplage avec des modèles hydrologiques, par exemple. C’est d’ailleurs une tendance générale de la modélisation atmosphérique d’inclure de plus en plus de processus, et d’être de plus en plus couplée à d’autres milieux connexes : océan, sol, végétation…

Du point de vue de l’usager des prévisions météorologiques, le progrès se manifeste dans trois directions différentes : l’amélioration de la qualité de la prévision elle-même, l’amélioration des moyens de mise à disposition de l’information, et la diversification ou l’enrichissement de l’information fournie. Il s’agit de trois directions de progrès, complémentaires mais distinctes.

Paradoxalement, ce n’est pas l’amélioration de la qualité de la prévision que l’usager de la météorologie ressent en premier. En effet, cette amélioration ne se manifeste pas de façon spectaculaire, mais au contraire régulièrement au fil des ans. En revanche, les progrès de la mise à disposition procèdent par montées de niveau, au fur et à mesure des avancées technologiques. Comme tous les fournisseurs d’information, les services météorologiques enrichissent leur gamme de produits, avec notamment des sites internet de plus en plus pratiques et attrayants, avec aussi l’envoi d’alertes ou autres informations ciblées par SMS, etc. Une des retombées les plus significatives de ces progrès est l’amélioration de l’efficacité des procédures liées à la sécurité des personnes et des biens.

La vigilance météorologique mise en œuvre en France en octobre 2001 en est un exemple. L’information pertinente est, d’une part, transmise avec un délai de quelques minutes à tous les services concernés et, d’autre part, disponible en accès libre sur internet, ce qui marque une avancée considérable par rapport aux anciennes procédures.

En ce qui concerne la diversification des informations fournies, l’évolution la plus marquante consiste en l’adjonction d’informations sur la fiabilité attendue de la prévision. Jusqu’à récemment, on ne savait formuler la prévision météorologique que de façon déterministe, sans indication de marge d’erreur ou d’intervalle de confiance. Des méthodes objectives, dites de prévision d’ensemble, permettent maintenant d’estimer la probabilité attachée à la prévision d’un événement donné. Pour l’utilisateur, il s’agit d’une information très importante pour optimiser la prise de décision : ainsi les mesures à prendre pour se protéger contre tel ou tel événement météorologique ne seront pas les mêmes selon que l’événement est très probable ou simplement possible.

Bibliographie

  • La Météorologie. Numéro spécial « Prévision numérique du temps », 8ème série, n°30, revue éditée par la Société météorologique de France et par Météo France (http://www.meteo.fr/), juin 2000
http://www.constructif.fr/bibliotheque/2003-2/fiabilite-des-previsions-meteorologiques-progres-et-limites.html?item_id=2453
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