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Contexte des prévisions saisonnières
Le présent blog tend à lever le voile sur les dessous de la prévisions saisonnière, à en montrer les possibilités, mais également les limites.
L'image ci-dessus montre les anomalies de températures prévues pour le mois de février par la médiane du modèle climatique d'ensembles SEAS5 (ECMWF). Il s'agit de la prévision du 1er janvier 2020 et la période de référence est comprise entre 1993 et 2016.
Contexte des prévisions saisonnières
La prévision du temps dans son format le plus courant n’est possible qu’à une échéance de quelques jours. Cela ne changera pas dans un futur proche, en raison notamment de la nature chaotique de notre atmosphère. Le fait que des perturbations infimes et imprévisibles du flux atmosphérique puissent se répandre rapidement signifie concrètement que la prévision du temps est limitée à une dizaine de jours au maximum. Par conséquent, la prévision saisonnière n’a pas pour objet de prédire des événements météorologiques individuels ou le temps sensible pour certains jours en particulier. Il n’est possible de prévoir que des tendances relatives à des conditions météorologiques moyennes sur de larges échelles spatiales. De nombreux facteurs sont connus pour avoir une influence sur ces tendances moyennes, comme par exemple l’humidité du sol, la couverture neigeuse sur tous les continents et, par-dessus tout, la température des océans.
Les prévisions saisonnières produites par MétéoSuisse sont basées sur le modèle ECMWF SEAS5 – un modèle intégrant les océans, les continents et l’atmosphère – capable également de prendre en compte les facteurs mentionnés ci-dessus. Le concept de ce modèle est identique à celui des modèles de prévision météorologique à brève échéance : l’état actuel de l’atmosphère ainsi que celui des surfaces océaniques et terrestres sont extrapolés dans le futur sur la base des équations de la physique atmosphérique ; des prévisions d’ensembles sont également produites afin d’évaluer l’incertitude de la prévision. Contrairement à la prévision météorologique standard, la prévision saisonnière ne limite pas cette extrapolation à quelques heures ou jours, mais la prolonge sur plusieurs mois. La prévision des températures journalières illustrée ci-dessous montre bien que la prévision du temps pour des journées individuelles n’a de sens qu’à une échéance relativement courte ; en revanche, une prévision saisonnière est en mesure de donner des informations sur une tendance générale par rapport au climat moyen.
Prévisions saisonnières sur le site de MétéoSuisse
MétéoSuisse publie des prévisions saisonnières pour 3 régions de Suisse : la Suisse romande, la Suisse alémanique et le Sud des Alpes. Elles sont produites sous la forme de terciles probabilistes trimestriels, comme par exemple la probabilité que la température moyenne du trimestre considéré soit inférieure, égale ou supérieure à la norme. Les prévisions produites par MétéoSuisse sont légèrement différentes des prévisions brutes produites par le modèle climatique ECMWF SEAS5, car elles incluent ce que l’on appelle le « postprocessing ». Basé sur la comparaison des prévisions passées avec des observations ou des réanalyses, le postprocessing est en mesure de corriger des biais systématiques de la médiane ou de la dispersion des ensembles du modèle SEAS5. L’expérience montre également que les données brutes des ensembles tendent à sous-estimer l’incertitude ; ce biais est également corrigé par le postprocessing sous la forme d’une dispersion légèrement plus grande. Seule la prévision issue du postprocessing est proposée au public.
Prévision saisonnière et prévisibilité
Il est également essentiel de fournir des informations sur la prévisibilité dans les prévisions saisonnières. Pour ce faire, MétéoSuisse a utilisé les réanalyses du modèle pour produire des prévisions saisonnières entre 1981 et 2016, puis les comparer avec l’évolution réelle du climat (https://meteoswiss-climate.shinyapps.io/skill_metrics/).
Cette comparaison montre que, malheureusement, l’Europe centrale et la Suisse ont une très faible prévisibilité en terme de prévision saisonnière, laquelle est à peine supérieure à une prévision aléatoire. La vérification montre également que la prévisibilité varie en fonction de la saison ; seuls les prévisions pour les trimestres mars-mai, avril-juin, mai-juillet et novembre-janvier (soit 4 prévisions sur 12, puisqu’une prévision saisonnière est publiée chaque mois) sont significativement meilleures qu’une prévision aléatoire.