Prévisions probabilistes : comment cela fonctionne ?

Le modèle ECMWF/CEP est un modèle de prévision météorologique opéré par “European Centre for Medium-Range Weather Forecasts”. Il propose des prévisions probabilistes jusqu’à des échéances de 15 jours sur une grille régulière de 0.2°.

Une prévision probabiliste comprend différents scénarios, représentant les incertitudes liées aux conditions initiales de la prévision (on ne connaît pas complètement les informations météorologiques en tout point de l’espace) et celles associées au modèle lui-même (un modèle reste une approximation de la réalité). Dans le modèle ECMWF, il y a 50 scénarios.

Ces prévisions, aux échelles de temps de plus de 7 jours, restent très incertaines, et il faut prendre cela comme une information de tendance assez globale, sachant que des phénomènes orageux, très imprévisibles à ces échéances, pourront survenir. A noter que ce modèle ECMWF n’est pas le plus fiable pour prédire les phénomènes à quelques heures/jours : pour cela, il faut se référer aux modèles à plus haute définition de Météo-France (AROME).

Dans le cadre du Réseau Science des données et Modélisation (www.modelia.org), depuis 2017, l’Acta – les instituts techniques, l’IFV – institut de la vigne et du vin et Arvalis – institut du végétal collaborent avec Météo-France (CNRM) et l’INRAE sur l’utilisation des prévisions météorologiques probabilistes pour l’aide à la décision agricole dans le cadre du projet MétéoPrec (Casdar), de la thèse d’Ivana Aleksovska (DigitAg, soutenue en 2020) ou du post-doc de Bachar Tarraf (Digitag, en cours).

Par ailleurs, l’information contenue dans ce bulletin ne prend pas en compte l’état hydrique du sol.

Références

Thèse Ivana Aleksovska. Améliorer les prévisions à court et moyen termes des modèles agronomiques en prenant mieux en compte l’incertitude des prévisions météorologiques (2020)

Post doc Bachar Tarraf. Prise en compte des incertitudes météorologiques pour les modèles de gestion de l’irrigation en agriculture.

source : modèle ECMWF www.ecmwf.int/en/forecasts

Contributeurs

Contact : François Brun, francois.brun@acta.asso.fr

Les instituts techniques agricoles : François Brun (Acta), Olivier Deudon (Arvalis), Loïc Davadan (IFV), Christian Debord (IFV), Bachar Tarraf (Acta), Michaël Geloen (Terres Inovia), Stéphane Cadoux (Terres Inovia), Aurélie Madrid (IDELE) Météo France : Laure Raynaud (CNRM), Alexandre Albert-Aguilar (CNRM)

Service opéré par l'Acta, dans le cadre du réseau mixte technologique (RMT) Science des données & Modélisation pour l'Agriculture et Agroalimentaire, labellisé et financé par le Ministère en charge de l'Agriculture

Réseau Science des données et modélisation (www.modelia.org), Acta - les instituts techniques agricoles, Arvalis, IFV, Terres Inovia, IDELE & Météo France (CNRM)