{"id":3011,"date":"2023-09-06T11:40:00","date_gmt":"2023-09-06T09:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/frogcast.com\/?p=3011"},"modified":"2026-01-27T11:23:24","modified_gmt":"2026-01-27T10:23:24","slug":"comment-sont-generees-les-previsions-meteorologiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/frogcast.com\/fr\/blog\/weather\/how-weather-forecasts-are-generated\/","title":{"rendered":"Comment sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques ?"},"content":{"rendered":"

Les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sont une source d\u2019information capitale pour la planification des activit\u00e9s quotidiennes de nos entreprises. Mais comment sont-elles g\u00e9n\u00e9r\u00e9es ? Dans cet article, Damien Raynaud, m\u00e9t\u00e9orologue chez FROGCAST, vous livre les secrets de la pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique.<\/p>\n\n\n\n

\"Vue
De l'observation au calcul. D\u00e9couvrez la science et la technologie fascinantes qui sous-tendent la m\u00e9t\u00e9orologie et comment nous pr\u00e9voyons les conditions atmosph\u00e9riques.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La collecte d\u2019observations m\u00e9t\u00e9orologiques<\/h2>\n\n\n\n

R\u00e9seaux de mesure au sol et en altitude<\/h3>\n\n\n\n

La pr\u00e9vision de l\u2019\u00e9volution des conditions m\u00e9t\u00e9orologiques dans les jours \u00e0 venir implique avant tout que l'on connaisse le plus pr\u00e9cis\u00e9ment possible l\u2019\u00e9tat actuel de l'atmosph\u00e8re. Depuis des d\u00e9cennies nous avons d\u00e9velopp\u00e9 des r\u00e9seaux de stations m\u00e9t\u00e9orologiques<\/strong>. Elles mesurent en temps r\u00e9el les param\u00e8tres atmosph\u00e9riques au sol.<\/p>\n\n\n\n

Ces stations ont \u00e9t\u00e9 compl\u00e9t\u00e9es au fil du temps par d\u2019autres r\u00e9seaux d\u2019observations permettant d\u2019avoir des mesures directes \u00e0 la surface des oc\u00e9ans (bou\u00e9es m\u00e9t\u00e9orologiques, capteurs embarqu\u00e9s sur des navires<\/strong>) mais aussi en altitude (radiosondages, capteurs embarqu\u00e9s sur des avions<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n

L\u2019\u00e8re des satellites m\u00e9t\u00e9orologiques<\/h3>\n\n\n\n

Mais c\u2019est depuis les 2 derni\u00e8res d\u00e9cennies que l\u2019observation de l'atmosph\u00e8re a franchi un cap avec le lancement de satellites m\u00e9t\u00e9orologiques<\/strong>. De plus en plus nombreux et de plus en plus performants, ils nous permettent d\u2019observer l\u2019atmosph\u00e8re de mani\u00e8re spatialis\u00e9e. Ils estiment un nombre toujours croissant de param\u00e8tres m\u00e9t\u00e9orologiques au sol, \u00e0 la surface des oc\u00e9ans et verticalement dans l\u2019atmosph\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n

D\u2019autres instruments de mesure au sol (radars et lidars<\/strong>) viennent les compl\u00e9ter, en surveillant \u00e9galement l\u2019atmosph\u00e8re et en fournissant des informations pr\u00e9cieuses sur les nuages et les pr\u00e9cipitations.<\/p>\n\n\n\n

\"Sch\u00e9ma
Avant tout calcul, il est indispensable de mesurer l'\u00e9tat actuel de l'atmosph\u00e8re. Ce r\u00e9seau de capteurs, de la surface de l'oc\u00e9an \u00e0 l'espace, fournit les donn\u00e9es initiales n\u00e9cessaires \u00e0 la pr\u00e9vision num\u00e9rique du temps.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Contr\u00f4le qualit\u00e9 des mesures<\/h3>\n\n\n\n

Tous les capteurs et les mesures associ\u00e9es font l\u2019objet d\u2019un contr\u00f4le qualit\u00e9 continu. Ils doivent respecter des normes que l' Organisation Mondiale de la M\u00e9t\u00e9orologie<\/a><\/strong> d\u00e9finie.<\/p>\n\n\n\n

Le saviez-vous ?<\/strong>
La crise du covid entre 2020 et 2022, la diminution du trafic a\u00e9rien associ\u00e9 et donc des observations m\u00e9t\u00e9orologiques effectu\u00e9es par les avions, a eu des cons\u00e9quences sur la qualit\u00e9 des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Les mod\u00e8les de pr\u00e9vision num\u00e9rique du temps<\/h2>\n\n\n\n

Les \u00e9quations qui r\u00e9gissent l\u2019atmosph\u00e8re<\/h3>\n\n\n\n

L'atmosph\u00e8re ob\u00e9it aux \u00e9quations de la physique et de la thermodynamique avec l\u2019\u00e9quation de Navier-Stokes<\/strong><\/a> en son c\u0153ur (dont on vous \u00e9pargnera les d\u00e9tails ici \ud83d\ude2d).<\/p>\n\n\n\n

Pour simuler son \u00e9volution, nous utilisons des mod\u00e8les math\u00e9matiques appel\u00e9s mod\u00e8les de pr\u00e9visions num\u00e9rique du temps <\/strong>(Numerical Weather Prediction - NWP en anglais). Dans ces mod\u00e8les, l'atmosph\u00e8re est d\u00e9coup\u00e9e en cubes \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur desquels on consid\u00e8re que les param\u00e8tres m\u00e9t\u00e9o sont homog\u00e8nes (une seule valeur de temp\u00e9rature d\u2019humidit\u00e9.. etc).<\/p>\n\n\n\n

La r\u00e9solution des mod\u00e8les<\/h3>\n\n\n\n

Les dimensions horizontales et verticales de ces cubes d\u00e9finissent la r\u00e9solution du mod\u00e8le<\/strong>. Plus ces cubes sont petits, meilleure est la r\u00e9solution du mod\u00e8le. On appelle cette division de l\u2019atmosph\u00e8re la maille du mod\u00e8le<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9voir l\u2019\u00e9volution du temps avec ces mod\u00e8les implique de r\u00e9soudre ces \u00e9quations physiques \u00e0 chaque point de la maille et \u00e0 chaque instant. Plus la maille est fine, plus le mod\u00e8le simule pr\u00e9cis\u00e9ment les ph\u00e9nom\u00e8nes \u00e0 petite \u00e9chelle. Il repr\u00e9sente \u00e9galement en d\u00e9tail les caract\u00e9ristiques de l\u2019atmosph\u00e8re et du terrain (par exemple la topographie).<\/p>\n\n\n\n

Comme nous le verrons un peu plus loin, ceci n\u2019est pas sans cons\u00e9quence sur les ressources de calcul et plus la r\u00e9solution sera \u00e9lev\u00e9e, plus la puissance de calcul n\u00e9cessaire pour r\u00e9aliser la pr\u00e9vision sera importante.<\/p>\n\n\n\n

\"Visualisation
Discr\u00e9tisation de l'atmosph\u00e8re. Pour simuler les conditions m\u00e9t\u00e9orologiques, les mod\u00e8les divisent le ciel en une grille 3D de \u00ab cubes \u00bb. La r\u00e9solution (taille) de ces cubes d\u00e9termine la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 repr\u00e9senter les ph\u00e9nom\u00e8nes locaux et la pr\u00e9cision topographique.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Mod\u00e8les globaux et r\u00e9gionaux<\/h3>\n\n\n\n

Chaque grand centre m\u00e9t\u00e9orologique d\u00e9veloppe ses propres mod\u00e8les de pr\u00e9vision<\/strong>. Certains sont globaux, fournissant des pr\u00e9visions pour chaque point du globe. D\u2019autres sont r\u00e9gionaux, et ne calculent les pr\u00e9visions que pour une zone sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n\n

Les r\u00e9solutions spatio-temporelles, les \u00e9chelles de pr\u00e9vision et les fr\u00e9quences de mise \u00e0 jour varient \u00e9galement d\u2019un mod\u00e8le \u00e0 l\u2019autre. On appelle chaque nouvelle simulation, g\u00e9n\u00e9ralement r\u00e9alis\u00e9e toutes les 3 \u00e0 6 heures, un run<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Le saviez-vous ?<\/strong>
Il existe aujourd\u2019hui plusieurs dizaines de mod\u00e8les m\u00e9t\u00e9orologiques op\u00e9rationnels dans le monde. Cependant, moins de dix d\u2019entre eux sont globaux.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Le d\u00e9roulement des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/h2>\n\n\n\n

L'assimilation de donn\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

Pour effectuer ses calculs et pr\u00e9voir l'\u00e9volution du temps, nous devons fournir au mod\u00e8le une description d\u00e9taill\u00e9e de l'\u00e9tat actuel de l'atmosph\u00e8re en chacun de ses points de grille. C'est l\u00e0 que les observations m\u00e9t\u00e9orologiques collect\u00e9es pr\u00e9c\u00e9demment entrent en jeu.<\/p>\n\n\n\n

Nous utilisons une technique appel\u00e9e assimilation de donn\u00e9es<\/strong>. Elle g\u00e9n\u00e8re un \u00e9tat initial de l'atmosph\u00e8re en fusionnant les informations de la run pr\u00e9c\u00e9dente du mod\u00e8le (par exemple la pr\u00e9vision \u00e0 H+6 de la run effectu\u00e9e 6 heures plus t\u00f4t) et les observations effectu\u00e9es depuis. Le r\u00e9sultat est une carte 3D compl\u00e8te de l'atmosph\u00e8re qui tire parti des mesures m\u00e9t\u00e9orologiques directes et indirectes disponibles depuis la derni\u00e8re pr\u00e9vision.<\/p>\n\n\n\n

L'ex\u00e9cution des calculs<\/h3>\n\n\n\n

Maintenant, les calculs peuvent commencer ! En chaque point de grille et \u00e0 chaque pas de temps, le mod\u00e8le doit r\u00e9soudre un ensemble d'\u00e9quations complexes<\/strong>. Celles-ci sont tr\u00e8s co\u00fbteuses en ressources informatiques.<\/p>\n\n\n\n

Les calculs prennent g\u00e9n\u00e9ralement quelques dizaines de minutes, gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation de supercalculateurs<\/strong>Ils sont capables d'effectuer un nombre impressionnant d'op\u00e9rations par seconde. Par exemple, le dernier supercalculateur utilis\u00e9 par M\u00e9t\u00e9o-France, mis en service en 2021, compte pas moins de 300 000 c\u0153urs capables d'effectuer plus de 20 millions de milliards d'op\u00e9rations par seconde.<\/p>\n\n\n\n

Le r\u00e9sultat final est une pr\u00e9vision 4D <\/strong>(latitude, longitude, altitude et temps) des tendances atmosph\u00e9riques pour les heures et jours \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n\n

\"Heatmap
Le produit de milliards de calculs. Apr\u00e8s avoir r\u00e9solu des \u00e9quations complexes de dynamique des fluides, les supercalculateurs produisent des champs de donn\u00e9es brutes 4D, visualis\u00e9s ici sous forme de carte de temp\u00e9rature \u00e0 une altitude atmosph\u00e9rique sp\u00e9cifique.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Le saviez-vous ?<\/strong>
Les supercalculateurs ressemblent de l'ext\u00e9rieur \u00e0 une succession d'armoires. Ils contiennent des processeurs de calcul et sont stock\u00e9s dans une salle de plusieurs dizaines de m\u00e8tres carr\u00e9s. La chaleur g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par ces op\u00e9rations est telle que des circuits de refroidissement hydrauliques sont n\u00e9cessaires.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions et atmosph\u00e8re chaotique<\/h2>\n\n\n\n

Les limites de la pr\u00e9visibilit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

Au cours des trois derni\u00e8res d\u00e9cennies, la capacit\u00e9 de calcul disponible a \u00e9t\u00e9 multipli\u00e9e par plus de dix millions. De plus, les r\u00e9seaux d'observations deviennent de plus en plus denses, nous permettant d'alimenter les mod\u00e8les avec des donn\u00e9es de haute qualit\u00e9. Notre compr\u00e9hension des processus physiques impliqu\u00e9s dans l'atmosph\u00e8re a \u00e9galement consid\u00e9rablement \u00e9volu\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 la recherche scientifique dans ce domaine.<\/p>\n\n\n\n

Alors pourquoi les pr\u00e9visions font-elles encore parfois l'objet de questions sur leur fiabilit\u00e9 ?<\/p>\n\n\n\n

L'effet papillon<\/h3>\n\n\n\n

Au d\u00e9but des ann\u00e9es 1970, Edward Lorenz<\/a><\/strong> a d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le m\u00e9t\u00e9orologique extr\u00eamement simplifi\u00e9 pour qualifier le comportement de l'atmosph\u00e8re. Son exp\u00e9rience consistait \u00e0 alimenter ce mod\u00e8le avec deux \u00e9tats initiaux extr\u00eamement proches. Il a ensuite ex\u00e9cut\u00e9 ses calculs et compar\u00e9 les trajectoires m\u00e9t\u00e9orologiques d\u00e9riv\u00e9es de ces points de d\u00e9part.<\/p>\n\n\n\n

Les r\u00e9sultats ont montr\u00e9 quelque chose de remarquable. Apr\u00e8s seulement quelques it\u00e9rations du mod\u00e8le, les deux trajectoires ont commenc\u00e9 \u00e0 diverger significativement. Elles ont finalement d\u00e9crit deux \u00e9tats compl\u00e8tement diff\u00e9rents de l'atmosph\u00e8re.<\/p>\n\n\n\n

Lorenz venait de prouver la nature chaotique de l'atmosph\u00e8re. Il a pr\u00e9sent\u00e9 ses r\u00e9sultats lors d'une conf\u00e9rence en 1972 avec le titre d\u00e9sormais c\u00e9l\u00e8bre :\u00ab Pr\u00e9visibilit\u00e9 : le battement d'ailes d'un papillon au Br\u00e9sil peut-il provoquer une tornade au Texas ? \u00bb<\/strong>. Le fameux effet papillon \u00e9tait n\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

G\u00e9rer l'incertitude<\/h3>\n\n\n\n

Cette \u00e9tude a illustr\u00e9 le comportement extr\u00eamement complexe de l'atmosph\u00e8re. Les impr\u00e9cisions dans l'\u00e9tat initial fourni au mod\u00e8le, m\u00eame les plus infimes, ou dans la mod\u00e9lisation de processus m\u00e9t\u00e9orologiques \u00e0 tr\u00e8s petite \u00e9chelle comme la turbulence, conduisent in\u00e9vitablement \u00e0 des erreurs. Ces erreurs se propagent dans toute la pr\u00e9vision et augmentent au fur et \u00e0 mesure que la simulation avance.<\/p>\n\n\n\n

Heureusement, les m\u00e9t\u00e9orologues ont plus d'une corde \u00e0 leur arc. Ils ont appris \u00e0 contourner les sources d'incertitude. Par exemple, ils utilisent ce qu'on appelle la pr\u00e9vision d'ensemble<\/a><\/strong>, qui transpose l'exp\u00e9rience de Lorenz \u00e0 plus grande \u00e9chelle.<\/p>\n\n\n\n

Puisqu'il est impossible de d\u00e9crire parfaitement l'\u00e9tat de l'atmosph\u00e8re en chaque point, nous n'allons pas ex\u00e9cuter le mod\u00e8le m\u00e9t\u00e9orologique avec un seul \u00e9tat initial. Au lieu de cela, nous l'ex\u00e9cutons avec un ensemble d'\u00e9tats initiaux qui tiennent compte de l'incertitude aux points o\u00f9 aucune mesure n'est disponible.<\/p>\n\n\n\n

Cela produit un grand nombre de sc\u00e9narios m\u00e9t\u00e9orologiques que nous utilisons ensuite pour \u00e9valuer la pr\u00e9vision la plus pr\u00e9cise pour les jours \u00e0 venir. Ces techniques sont extr\u00eamement co\u00fbteuses en temps de calcul. Elles sont d\u00e9sormais possibles gr\u00e2ce aux supercalculateurs.<\/p>\n\n\n\n

\"Graph
Embrasser l'incertitude. Parce que l'atmosph\u00e8re est chaotique (l'effet papillon), une seule pr\u00e9vision est rarement suffisante. Ce graphique illustre la pr\u00e9vision d'ensemble : ex\u00e9cuter plusieurs sc\u00e9narios pour quantifier le risque et la probabilit\u00e9 \u2014 le c\u0153ur de la technologie FROGCAST.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Le saviez-vous ?<\/strong>
Avec l'am\u00e9lioration continue des m\u00e9thodes de pr\u00e9vision, une pr\u00e9vision \u00e0 5 jours aujourd'hui est aussi pr\u00e9cise qu'une pr\u00e9vision \u00e0 24 heures dans les ann\u00e9es 80. Aujourd'hui, nous consid\u00e9rons que les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques fournissent des informations pertinentes jusqu'\u00e0 8 \u00e0 10 jours \u00e0 l'avance.<\/em><\/p>\n\n\n\n

L'approche multi-mod\u00e8les de FROGCAST<\/h2>\n\n\n\n

Chez FROGCAST, nous avons d\u00e9velopp\u00e9 une approche multi-mod\u00e8les unique qui exploite simultan\u00e9ment les forces de plusieurs syst\u00e8mes de pr\u00e9vision. Plut\u00f4t que de nous appuyer sur la sortie d'un seul mod\u00e8le, nous analysons et combinons les pr\u00e9dictions de plusieurs mod\u00e8les globaux et r\u00e9gionaux de premier plan. Cette m\u00e9thodologie nous permet d'identifier les zones d'accord et de d\u00e9saccord entre diff\u00e9rents syst\u00e8mes de pr\u00e9vision, fournissant des informations cruciales sur la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9visions.<\/p>\n\n\n\n

Notre sp\u00e9cialit\u00e9 consiste \u00e0 traduire cette analyse multi-mod\u00e8les en intervalles de confiance exploitables. En comprenant o\u00f9 les mod\u00e8les convergent ou divergent, nous pouvons quantifier l'incertitude associ\u00e9e \u00e0 chaque pr\u00e9vision et la communiquer clairement \u00e0 nos clients. Cela signifie que vous ne recevez pas simplement une seule pr\u00e9diction m\u00e9t\u00e9orologique \u2014 vous obtenez une \u00e9valuation compl\u00e8te de notre degr\u00e9 de confiance dans cette pr\u00e9diction, permettant une prise de d\u00e9cision mieux inform\u00e9e pour vos op\u00e9rations commerciales.<\/p>\n\n\n\n

Que vous planifiiez de la logistique, g\u00e9riez des ressources \u00e9nerg\u00e9tiques ou coordonniez des \u00e9v\u00e9nements en ext\u00e9rieur, savoir non seulement quel temps il fera probablement, mais aussi quel degr\u00e9 de certitude accompagne cette pr\u00e9vision, peut faire toute la diff\u00e9rence.<\/p>\n\n\n\n

Vous souhaitez en savoir plus sur la fa\u00e7on dont notre approche multi-mod\u00e8les et nos intervalles de confiance peuvent b\u00e9n\u00e9ficier \u00e0 votre entreprise ? D\u00e9couvrez nos pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques<\/a> et intervalles de confiance<\/a><\/strong>!<\/p>\n\n\n\n

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D\u00e9couvrez comment les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques sont g\u00e9n\u00e9r\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation d'observations, de satellites, de supercalculateurs et de mod\u00e8les num\u00e9riques pour pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les changements atmosph\u00e9riques.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":2976,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-3011","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-weather"],"yoast_head":"\nHow weather forecasts are generated | FROGCAST<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover how Frogcast generates forecasts using multi-model analysis, satellites, and confidence intervals to quantify weather uncertainty.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" 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