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En 2019, une étude de l’université de Pennsylvanie réunit le professeur Fuqing Zhang et de nombreux scientifiques sur la question, en se basant sur des modèles à haute résolution (le modèle de l’ECMWF - Centre Européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme - avec une résolution de 9km et le modèle américain avec une résolution de 3km).
Les prévisions météorologiques se sont considérablement améliorées depuis l'introduction de la prévision numérique. Ceci a été réalisé grâce à une puissance de calcul sans cesse croissante, à des modèles de prévision numérique du temps qui sont améliorés et fonctionnent à une résolution toujours plus grande. La représentation des processus physiques atmosphériques est plus précise et les algorithmes d'assimilation de données quadridimensionnelles sont plus sophistiqués (ce sont ces processus qui fournissent les conditions initiales auxquelles les modèles sont sensibles) et qui peuvent ingérer des volumes toujours plus importants d'observations in-situ et acquises à distance .
La qualité des modèles de prévision est constamment mesurée, notamment au ECMWF. On estime aujourd’hui qu’un modèle de prévision déterministe apporte des informations pertinentes jusqu’à 10 jours. Il y a 30 ans, on estimait que ce délai était de 7 jours.
L'amélioration des modèles peut avoir d'importants avantages socio-économiques en permettant de mieux prévoir l'occurrence des catastrophes naturelles, de sauver des vies et de protéger les biens. Par exemple, l'amélioration de la prévision des cyclones tropicaux est largement due à de meilleurs modèles numériques. La précision des prévisions de trajectoire des cyclones tropicaux du National Hurricane Center des États-Unis s’est améliorée en moyenne d'un jour par décennie ; l'erreur annuelle moyenne de prévision de trajectoire à 5 jours pour le bassin atlantique en 2016 est inférieure à celle de 2 jours en 1990.