FROGCAST enrichit son mix multimodèle avec deux nouveaux modèles haute résolution

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Chez FROGCAST, notre mission est claire : fournir des prévisions météorologiques fiables et directement exploitables, conçues pour répondre aux exigences des professionnels. Pour y parvenir, nous combinons en continu déjà plus de 20 modèles de prévision numérique du temps (NWP), en ajustant le poids de chacun dans le mix multimodèle selon les performances mesurées en conditions réelles.

Aujourd'hui, nous élargissons ce mix avec deux nouveaux modèles : ICON-2I et HARMONIE-NEA. Tous deux apportent une résolution spatiale plus fine et des cycles de mise à jour plus fréquents à notre ensemble, renforçant la précision des prévisions sur l'Italie et le nord de l'Europe, tout en élargissant la diversité des perspectives atmosphériques dont s'alimente notre approche probabiliste.

Pourquoi élargir notre mix multimodèle ?

Aucun modèle météorologique ne peut, à lui seul, restituer toute la complexité de l’atmosphère. Chacun propose une représentation différente, façonnée par sa propre méthode d’assimilation des données, sa résolution spatiale et son horizon de prévision. les lacunes et les biais sont donc inévitables.

C'est précisément pour cela que FROGCAST les combine. En intégrant deux nouveaux modèles haute résolution dans notre mix multimodèle nous réduisons davantage l’incertitude et améliorons la précision de nos intervalles de confiance, permettant à nos clients dans les secteurs de l’énergie, de la logistique, de l’agriculture et de l’assurance de prendre des décisions opérationnelles plus rapides et mieux informées.

Présentation d'ICON-2I et HARMONIE-NEA

ICON-2I — Italie (DWD / Cineca)

Geographical coverage map of the ICON-2I high-resolution weather model showing its forecast zone.
Map illustrating the geographic area covered by the ICON-2I high-resolution weather model.
  • Couverture géographique : Italie
  • Horizon de prévision : jusqu'à 72 heures pour la run principale (00 et 12 UTC), 24 heures pour les autres runs
  • Résolution native : 0,02° (~2 km)
  • Fréquence des runs : toutes les 3 heures
  • Pas de temps : 1 heure

ICON-2I capture les phénomènes méso-échelle (vents de vallée, brises marines, précipitations orographiques) que les modèles globaux à plus faible résolution ne parviennent pas à représenter. Sa grille à 2 km s'avère particulièrement précieuse pour le déploiement des énergies renouvelables, la gestion du risque hydrologique et l'agriculture de précision dans la péninsule italienne.

HARMONIE-NEA — Danemark (DMI)

Geographical coverage map of the HARMONIE-NEA high-resolution weather model showing its forecast region.
Map showing the forecast coverage area of the HARMONIE-NEA high-resolution weather model.
  • Couverture géographique : Danemark et régions environnantes
  • Horizon de prévision : jusqu'à 60 heures
  • Résolution native : 0,02° (~2 km)
  • Fréquence des runs : toutes les 3 heures
  • Pas de temps : 1 heure

HARMONIE-NEA renforce la couverture de FROGCAST sur la mer du Nord et les côtes baltiques (des zones clés pour l'éolien offshore, le routage maritime et les infrastructures nordiques). Ses cycles de mise à jour fréquents et sa résolution fine autorisant la convection améliorent sensiblement la fiabilité du nowcasting dans cette zone aux exigences opérationnelles élevées.

Ce que cela change pour les utilisateurs FROGCAST

Avec ICON-2I et HARMONIE-NEA intégrés à l'ensemble, les prévisions probabilistes gagnent en diversité à l'échelle locale, ce qui réduit statistiquement la dispersion des intervalles de confiance et améliore à la fois la précision à court terme et la fiabilité à moyen terme. Toutes ces améliorations se propagent automatiquement via l'API FROGCAST, sans aucune modification requise côté client : mêmes endpoints, même intégration, de meilleures données.

Les utilisateurs en Italie et en Europe du Nord ressentiront les bénéfices les plus immédiats, tandis que la diversité renforcée du mix contribue à améliorer la fiabilité des intervalles de confiance dans toutes les régions couvertes.

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