Qu'est-ce que la prévision météorologique numérique ?

La prévision numérique du temps (PNT) est une méthode utilisée par les météorologues pour prévoir le temps en résolvant des équations mathématiques qui décrivent le comportement de l'atmosphère. Ces équations, connues sous le nom d'équations fondamentales du mouvement, de la conservation de la masse et des principes thermodynamiques, sont basées sur des lois physiques régissant le comportement de l'atmosphère.

Qu'est-ce qu'un modèle de prévision numérique du temps ?

La PNT englobe l'ensemble du processus d'utilisation des modèles météorologiques numériques pour établir des prévisions météorologiques. Ce processus comprend la collecte des données, l'assimilation des données (intégration des données observées dans le modèle), l'initialisation du modèle (définition des conditions initiales), l'intégration du modèle (exécution du modèle dans le temps) et le post-traitement (interprétation et présentation des données de prévision).

Un modèle météorologique numérique calcule les états actuels et futurs de l'atmosphère à l'aide d'ordinateurs et sur la base de données mesurées, à la fois localement et par télédétection. Des équations physiques complexes sont calculées par des ordinateurs très performants dotés d'une énorme puissance et transformées en prévisions météorologiques à haute résolution.

Résolution des modèles météorologiques

Lors de l'utilisation de modèles météorologiques, une distinction est faite entre la résolution spatiale et la résolution temporelle. Les résolutions spatiale et temporelle jouent toutes deux un rôle crucial dans la détermination de la précision globale des modèles de prévision numérique en ce qui concerne la prévision de divers phénomènes météorologiques.

Résolution spatiale

Une résolution spatiale plus élevée signifie moins de distance entre les points de grille (pour lesquels les valeurs sont calculées dans un modèle de prévision numérique); une faible résolution signifie que les calculs sont effectués à des emplacements plus éloignés dans le monde réel.

Actuellement, une résolution spatiale de 1 km est considérée comme très élevée. Avec une résolution spatiale élevée de 1 km ou moins, il est possible de cartographier de nombreux effets locaux et dynamiques qui ne sont pas pris en compte par les modèles à plus grandes mailles, ce qui permet d'affiner considérablement et donc d'améliorer les prévisions météorologiques au niveau local. À l'avenir, nous pourrions disposer de modèles produisant des données à une résolution de 1 m, auquel cas un modèle de 1 km serait un modèle à faible résolution. Ce qui est considéré comme une haute ou une basse résolution est relatif à ce qui est disponible à présent.

Résolution temporelle

Une résolution temporelle élevée, en revanche, signifie que les changements météorologiques sont détectés par le modèle sur de courts intervalles de temps - par exemple toutes les 20 minutes pour le modèle EURO1k à haute résolution. À titre de comparaison, le modèle météorologique global ECMWF a une résolution temporelle de 6 heures. Là encore, une résolution plus élevée nous permet de modéliser physiquement les changements de la circulation atmosphérique à des échelles de temps plus courtes, ce qui permet de produire des prévisions plus fiables.

Quels sont les modèles météorologiques existants ?

Il existe de nombreux modèles météorologiques différents pour les prévisions météorologiques mondiales et locales. Pour obtenir des prévisions météorologiques, un modèle numérique couvre la terre avec une grille tridimensionnelle. Pour chaque point de la grille, les paramètres pertinents sont calculés à différentes hauteurs et à des intervalles de temps fixes. Selon le modèle météorologique, les points de grille sont situés à des distances différentes les uns des autres, et la résolution des modèles varie en conséquence.

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Modèles météorologiques globaux

Dans les modèles météorologiques globaux, la taille des mailles est généralement comprise entre 10 et 50 kilomètres. Cette taille est généralement suffisante pour prévoir de manière optimale les conditions dans la haute atmosphère, mais la topographie en dessous de la résolution horizontale (10-50 kilomètres) ne peut pas être prise en compte par les modèles, et les événements à plus petite échelle, tels que les orages, ne peuvent donc pas être modélisés.

Ainsi, les prévisions des paramètres proches de la surface de la terre, tels que le vent, la température maximale ou minimale, peuvent être inexactes au niveau local. Des modèles globaux à plus haute résolution sont nécessaires pour combler ces lacunes en matière de données.

Parmi les exemples de modèles météorologiques globaux, on peut citer : le système américain de prévision globale (Global Forecast System - GFS) avec une résolution d'environ 25 km et le modèle de prévision du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) avec une résolution d'environ 10 km.

Modèles météorologiques régionaux

Contrairement aux modèles météorologiques globaux, les points de grille des modèles météorologiques régionaux sont beaucoup plus rapprochés. Cela nécessite une capacité de calcul beaucoup plus importante et n'est donc calculé que pour une période d'un à trois jours.

Un modèle météorologique régional ne couvre qu'un domaine limité. Afin d'inclure les influences pertinentes provenant de l'extérieur d'une certaine région, les valeurs aux limites du domaine sont tirées d'un modèle global. Ce principe est appelé "imbrication" et vise à fournir de meilleures prévisions du modèle aux extrémités.

Le modèle EURO1k de Meteomatics, avec une résolution de 1 km, est un exemple de modèle météorologique régional pour l'Europe. De même, le modèle HRRR (High-Resolution Rapid Refresh) développé par la NOAA, avec une résolution de 3 km, est utilisé pour les prévisions météorologiques locales aux États-Unis.

L'API Météo de Meteomatics dispose d'un portefeuille complet de modèles météorologiques, y compris :

• Modèles de prévision numériques globaux (ECMWF, GFS, DWD, etc.)
• Modèles de prévision globaux basés sur l'IA (FourCastNet, GraphCast)
• Modèles de prévision numériques régionaux (EURO1k, Arome, DWD, HRRR, etc.)

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