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Comment fait-on une prévision météo ?
La météorologie est une science qui joue un rôle majeur dans notre vie quotidienne. Agriculture, tourisme, transport, énergie : nombre de secteurs sont impactés. Notre météo-sensibilité nous amène à jeter régulièrement un coup d’oeil sur la météo avant de mettre notre nez dehors. Mais comment les météorologues font-ils pour prévoir le temps qu’il va faire ? Nous vous emmenons dans les coulisses de votre bulletin météo préféré.
3 étapes sont nécessaires pour réaliser des prévisions météorologiques : l’observation, la simulation à l’aide des modèles météo et l’analyse des données par un prévisionniste.
Pour bien prévoir, il faut d’abord observer
Pour prévoir le temps, il est indispensable de connaître le mieux possible le temps présent. La planète est sous surveillance permanente grâce à de nombreux appareils de mesures.
Il existe ainsi des milliers de stations météorologiques de surface, en terre ou en mer, relevant entre autres les températures, la pression, l’humidité et les précipitations. La France compte près de 1500 stations, réparties en plaine et jusqu’au plus haut sommet des montagnes.
Des centaines de ballons ascensionnels sont également lâchés tous les jours. Ils permettent de sonder l’atmosphère jusqu’à 30 km au-dessus de la planète, avant d’éclater et de retomber lentement vers le sol.
Vous avez peut-être également voyagé dans l’un des 3000 avions et 7000 navires qui parcourent le globe en prenant des mesures à chacun de leurs déplacements.
La pluie et la neige sont aussi des paramètres observés grâce aux radars météorologiques disposés à la surface. Ces systèmes parviennent à capter les précipitations dans un rayon de plusieurs centaines de kilomètres.
Enfin, et non des moindres, les satellites d’observation, dits géostationnaires, à plus de 36 000 km de la surface de la Terre, photographient la planète et scrutent les nuages. Ils parviennent même à en déduire les paramètres physico-chimiques qui caractérisent l’air que l’on respire comme les concentrations en ozone ou en aérosols. Les données qu’ils fournissent sont considérables puisqu’ils constituent près de 90% de toutes les observations météorologiques.
Ainsi, une Veille Météorologique Mondiale s’est mise en place en 1963. Elle assure la maintenance d’un réseau de mesure mondial, garantie sa fiabilité à travers des normes très précises d’installation et veille à sa disponibilité pour tous les pays membres de l’Organisation Météorologique Mondiale (OMM).
Ces données représentent plus de 20 millions d’observations par jour. A quoi servent-elles et comment sont-elles traitées ?
Faisons le tri des observations : l’assimilation de données
Une fois récoltées, les observations doivent être traitées afin d’obtenir une analyse météo de qualité. Les données souffrant d’imprécisions sont éliminées, les autres sont complétées par diverses sources d’informations telles que les toutes dernières prévisions. Cela permet notamment de combler les manques d’observations dans certaines régions désertiques ou au milieu des océans.
Dans cette étape dite “d’assimilation de données”, nous créons ainsi la meilleure analyse de l’état initial de l’atmosphère. Le modèle météo peut alors être initialisé non plus avec des millions, mais des milliards d’informations dont la précision et le nombre sont primordiaux pour la qualité de la future prévision.
Après l’observation, la simulation !
L'évolution de l’atmosphère est régie par des lois physiques que les météorologues ont formalisées sous forme d’équations. Ces équations calculent les états successifs de l’atmosphère depuis l’état initial vers les échéances futures à 24h puis 48h et jusqu’à près de 15 jours : c’est la simulation.
Dans les modèles, l’atmosphère est découpée en millions de petits cubes qui forment une grille en 3 dimensions. Dans chacun de ces cubes, les valeurs de températures, humidité ou pression évoluent dans le temps. La taille de ces cubes détermine la résolution du modèle numérique de telle sorte que plus ces cubes sont petits plus les données fournies par le modèle seront précises. Ainsi, les modèles ont une résolution horizontale allant de 1 à 25 km permettant de décrire des phénomènes météo plus ou moins fins allant des orages aux vastes dépressions et anticyclones.
Ces simulations sont produites grâce à des supercalculateurs, parmi les plus puissants au monde, pouvant réaliser jusqu’à plusieurs milliards de milliards d’opérations par seconde, soit l’équivalent de 100 000 ordinateurs portables domestiques réunis dans une même machine.
L’analyse des simulations par les météorologues : la prévision
En sortie des supercalculateurs, les données ne sont pas encore des prévisions météo. Elles rendent compte de l’évolution des paramètres “bruts” sur chaque point de la grille du modèle, un peu comme du pétrole que l’on extrait du sol et qui doit encore être raffiné.
La prévision météo passe par l’expertise des météorologues qui traduisent ces paramètres bruts en paramètres expertisés, compréhensibles par le grand public, et qui prennent la forme de pictogrammes météo traduisant la couleur du ciel pour une échéance à venir.
Pourquoi les prévisions météo peuvent-elles se tromper ?
La météo, c’est avant tout beaucoup de mathématiques ! Les modèles sont basés sur des équations et des théories sans équivoques qui par conséquent sont loin d’être inexactes.
Mais vous avez probablement tous entendu cet adage qui témoigne de la complexité de notre matière : “la météo n’est pas une science exacte”. Il faut reconnaître que les modèles font des hypothèses qui peuvent parfois conduire à des approximations. Il est alors impossible de décrire parfaitement le comportement de l’atmosphère. Ces hypothèses sont nécessaires car sans elles, les modèles mettraient beaucoup trop de temps à réaliser les simulations.
Gardons également en tête que les observations météorologiques ne sont pas disponibles partout : les déserts et les océans souffrent d’un manque cruel de données. L’état initial du modèle ne peut donc être décrit avec précision et une petite fantaisie dans cette étape primordiale peut conduire à des extravagances dans la prévision, ce que l’on appelle “l’effet papillon”, théorie selon laquelle un simple battement d’ailes d’un papillon au Brésil pourrait provoquer un ouragan au Texas”, et dont le terme fût inventé par le météorologue Edward Lorenz en 1973.
L’innovation technologique : une bonne nouvelle !
Mais l’effet papillon n’est pas une fatalité ! L’innovation technologique permet de disposer de supercalculateurs de plus en plus puissants. En 30 ans, le nombre de calculs réalisés par ces machines ont été multipliés par plus de 2 millions ! Le comportement de l’atmosphère est ainsi de mieux en mieux décrit et certaines hypothèses et approximations parviennent à être levées. De plus, l’arrivée des satellites météo, avec leurs données d’observation en masse, et les réseaux de mesure de plus en plus denses à travers le monde, permettent de mieux décrire l’état initial des modèles dont la précision est ô combien importante pour la fiabilité des prévisions.
Ainsi, sur les 30 dernières années, on a gagné 1 jour de prévision à chaque décennie. La qualité de la prévision que nous établissons aujourd’hui à 3 jours correspond à celle que nous faisions pour le lendemain il y a une trentaine d’année.
Naturellement, les premières échéances sont les plus fiables. Plus on s’éloigne dans le temps, plus la fiabilité diminue. En moyenne, elle devient médiocre au-delà de 7 à 10 jours. À cette échéance, le météorologue ne cherche plus à faire dans la précision. Il établit une tendance météo de plus large échelle qui lui permet de distinguer les périodes anormalement chaudes, froides, dépressionnaires ou anticycloniques.
Une autre bonne nouvelle : les techniques de prévision évoluent
Aujourd’hui, les prévisionnistes météo ne se contentent plus d’analyser les simulations d’un seul et unique modèle à travers une approche dite “déterministe”. On demande aux modèles de réaliser plusieurs scénarios météo afin de voir comment une situation météo peut évoluer au cours du temps. Pour cela, on vient modifier l’état initial de l’atmosphère et on fait varier les approximations réalisées dans le modèle. Cela permet d’obtenir différents états possibles de l’atmosphère au cours des prochains jours. En analysant ces scénarios, leur convergence ou leur divergence, les prévisionnistes viennent isoler le scénario ayant le plus de probabilité de se produire et peuvent ainsi quantifier l’incertitude qui pèse sur ce scénario. On parle alors de prévision d’ensemble, ou prévision probabiliste.
La météo est donc une affaire de probabilités ! Va-t-il pleuvoir demain ? Même si les prévisions s’améliorent, vous aurez compris qu’il n’existera aucune certitude dans la réponse. C’est pour cette raison que vous entendez souvent parler de “risque de pluie”, et de fiabilité des situations. N’oubliez pas de regarder cette information à côté de votre pictogramme météo. Elle est primordiale et elle vous renseignera encore mieux sur la météo à venir !