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Des années 1920 à aujourd'hui : comment la prévision numérique du temps a-t-elle radicalement changé en 60 ans ?
La prévision numérique du temps (NWP) utilise des modèles mathématiques pour simuler l'atmosphère et les océans afin de prédire le temps en fonction des conditions météorologiques actuelles. La technique a été explorée pour la première fois dans les années 1920, mais ce n’est qu’avec l’avènement de la simulation informatique dans les années 1950 que la prévision numérique du temps a commencé à produire des résultats fiables. Aujourd'hui, les pays exploitent plusieurs modèles de prévisions mondiaux et régionaux en utilisant les dernières observations météorologiques reçues des sondes météorologiques, des satellites météorologiques et d'autres systèmes d'observation.
« Les modèles mathématiques basés sur les mêmes principes physiques peuvent générer des prévisions climatiques à court ou à long terme et avoir un large éventail d'applications pour comprendre et prévoir le changement climatique. »
À mesure que les modèles régionaux progressent, les prévisions de la trajectoire des cyclones tropicaux et les prévisions de la qualité de l'air se sont également considérablement améliorées. Cependant, les modèles climatiques fonctionnent mal lorsqu’ils traitent des processus sur des zones relativement concentrées telles que les incendies de forêt. Les superordinateurs les plus puissants au monde soutiennent aujourd’hui la technologie actuelle de prévision numérique du temps. Même avec la puissance de calcul croissante des superordinateurs, les modèles de prévision numérique ne peuvent encore fournir que des périodes de prévision précises d’environ six jours.
« Les facteurs qui affectent l'exactitude des prévisions numériques incluent la densité et la qualité des données d'observation utilisées pour les prévisions, ainsi que les lacunes des modèles numériques eux-mêmes. »
Avec l'amélioration de la technologie d'observation, le processus d'initialisation du modèle est devenu de plus en plus critique. La prévision météorologique numérique actuelle nécessite non seulement la saisie de données d'observation dans le modèle pour générer des conditions initiales, mais nécessite également l'utilisation de méthodes d'assimilation de données et d'analyse objective pour le contrôle de la qualité afin d'extraire des valeurs utiles à partir de données d'observation irrégulières comme point de départ de la prévision.
Le passage du temps a fait progresser les modèles météorologiques. Depuis 1922, lorsque Richardson a utilisé pour la première fois des calculs manuels pour générer des prévisions météorologiques sur six heures, jusqu'en 1950, lorsque ENIAC a utilisé pour la première fois des ordinateurs pour générer des prévisions météorologiques basées sur des équations atmosphériques simplifiées, l'histoire. de la prévision numérique du temps a atteint son paroxysme, avec le développement rapide de la puissance de calcul.
"En 1956, Norman Phillips a développé un modèle mathématique qui représente de manière réaliste les changements mensuels et saisonniers au sein de la troposphère."
D'un point de vue historique, la recherche et le développement entre les années 1950 et 1980 ont conduit à des améliorations significatives, associées au début de la prévision intégrée dans les années 1990, en réponse aux incertitudes du système climatique. Nous commençons progressivement à utiliser les prévisions d’ensemble pour accroître la confiance dans les prévisions et faire des prévisions plus significatives pour l’avenir.
Actuellement, les modèles numériques de prévision météorologique s'appuient sur une saisie précise des conditions initiales et utilisent des équations de dynamique des fluides et de thermodynamique pour prédire les futurs états météorologiques. Cependant, ces équations sont intrinsèquement chaotiques, de sorte que même de petites erreurs initiales peuvent affecter les résultats des prévisions de manière exponentielle, posant ainsi des défis pour les prévisions à long terme.
"Même dans le cas de données concrètes et de modèles parfaits, un comportement chaotique place la limite des prédictions précises à environ 14 jours."
Pour les processus météorologiques à petite échelle ou trop complexes, le processus de paramétrage dans le modèle joue un rôle important. Cela permet aux processus d'être connectés aux variables résolues par le modèle sans avoir à afficher explicitement leurs processus physiques. À mesure que la technologie progresse, la précision et la praticité des prévisions météorologiques numériques s’améliorent progressivement, ce qui a été étendu à divers modèles de prévision climatique.
Lors du développement de modèles de prévision, un autre défi réside dans la manière de traiter le problème des statistiques de sortie du modèle (MOS). Ce processus est apparu précisément pour tenir compte des imperfections des résultats des modèles météorologiques numériques, en combinant les observations des capteurs et les conditions climatiques pour procéder à des ajustements des prévisions. Cependant, les résultats de ces modèles peuvent ne pas refléter pleinement les changements dans les conditions du sol, ce qui rend les méthodes statistiques particulièrement importantes.
"Les méthodes de prédiction d'ensemble impliquent l'analyse de plusieurs prédictions en utilisant différents paramétrages physiques ou des conditions initiales variables."
Face au changement climatique et aux défis croissants, la demande de données et le développement technologique de la prévision numérique du temps continuent de progresser rapidement. Comment les prévisions futures réagiront-elles aux événements météorologiques plus extrêmes, aux interactions océan-atmosphère et aux impacts écologiques plus larges ? Attendons et réfléchissons à l’avenir de la technologie prédictive au fil du temps ?
