« La météo ne nous donne jamais raison ! » est peut-être l’une des phrases les plus prononcées, surtout au printemps. Et c'est vrai, les prévisions météorologiques sont parfois peu fiables, surtout si elles sont à plusieurs jours. Ce fait découle cependant de raisons très spécifiques et bien connues météorologues. Le calcul de l'évolution de la température, du vent et des précipitations doit en effet composer avec des erreurs. approximation des données, des erreurs de calcul, des observations probabilistes mais – surtout – avec la problème de chaos. L'atmosphère est en fait un environnement physiquement chaotique et un battement d'ailes suffit à changer le destin du vent, surtout en Italie. En fait, notre péninsule est morphologiquement très complexe, ce qui rend particulièrement difficile la prévision du mouvement atmosphérique au-dessus de nous.
Comment la météo est prévue
Regarder la météo fait partie de nos actions quotidiennes, qu'il s'agisse de choisir comment s'habiller le matin ou de décider d'aller à la plage le week-end. C'est une action tellement courante qu'elle pourrait donner l'impression que la météo est un problème insignifiant, mais ce n'est pas du tout le cas !
Le Icônes que l'on voit sur les applications et qui nous disent s'il y aura du soleil, des nuages, pluie et le température, ils sont le résultat d'un processus complexe formules mathématiques qui nous indiquent comment ils varient dans le temps et s'influencent mutuellement vent, là pression, là température Et l'humidité, et comment ces valeurs modifient ce qui nous intéresse alors, c'est-à-dire la couverture nuageuse et donc aussi le soleil, et quel type de précipitations il y aura, qu'il s'agisse de pluie, de grêle, de neige ou de brouillard.
Ces équations sont dérivées du lois physiques qui concernent les fluides – en fait l'atmosphère c'est une enveloppe gazeuse, c'est à dire un un énorme fluide qui coule autour de nous – et ensemble, ils forment un modèle dit mathématique qui, une fois résolu, nous indique les prévisions météorologiques.
Le modèle mathématique seultoutefois, ce n'est pas assez. Pour le résoudre et ainsi connaître quel sera le temps qu'il fera dans les prochains jours, il faut connaître la situation météo actuelle, c'est à dire données. Mais pas seulement ça, un algorithme pour le résoudre !
Pour prédire la météo de demain, vous avez besoin de la météo actuelle à travers le monde
Afin de prédire le temps qu'il fera ce soir, demain ou la semaine prochaine, il est nécessaire de savoir ce qui se passe actuellement, c'est-à-dire le vent, l'humidité, les précipitations présentes actuellement, ce qu'on appelle conditions initiales. Cependant, il convient de considérer que la météo dans un endroit spécifique est influencée par ce qui se passe dans les régions voisines, qui à leur tour sont influencées par d'autres régions encore. Bref, il faut la météo actuelle dans le monde entier. A est alors généré treillis tridimensionnel de la surface du globe et le temps est mesuré « uniquement » aux points de la grille à travers stations météo, ballons météo Et satellites.
Cela signifie avoir données partielles du globe, la grille ne pourra en effet jamais couvrir tous les points de la Terre. Il s'agit donc une approximation, ce qui signifie que les calculs des prévisions commencent déjà par un erreur de donnée, et il ne sera pas le seul !
Les algorithmes se rapprochent des lois physiques
Pas tous les équations physiques ils peuvent être résolu exactement et sont approximés grâce à des algorithmes qui tentent plus ou moins brutalement de se rapprocher de la solution. De plus, ce sont des factures lourdes qui prennent beaucoup de temps, alors que prévisions se font dans temps réel, donc pour les rendre immédiatement utilisables, je les calculs sont interrompus quand ils sont considérés comme suffisamment corrects. Ceci en est un autre approximation, qui s'ajoute à celui relatif aux données initiales.
Des prévisions mondiales aux prévisions locales
Comme nous l'avons mentionné, les prévisions météorologiques, quel que soit le lieu, partent de données globales saisies dans les conditions météorologiques mondiales. Les deux principaux modèles sont le système de prévision intégré – IFS – qui est utilisé par Centre météorologique européen CEPMMT – et le Global Forecasting System – GFS – utilisé à la place par le centre météorologique américain NOAA, qui diffèrent sensiblement sur la grille et l’algorithme utilisé pour résoudre les équations. Ces systèmes fournissent des prévisions de 10/15 jours toutes les 6 heures et ils en ont un résolution de 25 et 28 km.
Les données du modèle global sont ensuite utilisées comme point de départ pour le les conditions météorologiques locales, paroles MAMA, et il y en a beaucoup, chaque centre météorologique en utilise un différent.
Les MAMA ont un résolution de quelques kilomètres, mais cette précision spatiale se paie en précision temporelle : les prévisions locales ont un horizon temporel plus court que les prévisions globales, également parce que lors du passage de la grande grille des modèles globaux à celle plus dense des modèles locaux, une erreur supplémentaire est introduite. En calculant les GCM – en fait – nous produisons une erreur et comme les LAM sont calculés à partir de ces résultats, dans le calcul local cette erreur augmente en intensité. Pour cette raison, les prévisions ne sont précises que pour deux, trois jours maximum.
En ce qui concerne la prévisions à long termeon arrive à considérer le problème principal : celui de chaos.
L'atmosphère est un environnement physique chaotique
Aux difficultés de calcul s'ajoutent un véritable problème physique : un petit changement morphologique peut entraîner un chaos météorologique. Considérons par exemple qu'un glissement de terrain en montagne peut modifier le vent, qui à son tour modifie l'humidité, donc les précipitations, la température, etc.
L'atmosphère est en fait un système physiquement chaotique, c'est-à-dire qu'une très petite erreur initiale – le battement des ailes d'un papillon – peut s'aggraver considérablement avec le temps. Et comme nous l'avons dit, le erreurs initiales et de calcul ils sont structurels dans ce type de problème.
L'Italie est l'un des pays les plus complexes sur le plan météorologique
L'exemple que nous venons de citer nous aide à comprendre pourquoi Les prévisions de l'Italie sont parmi les plus difficiles au monde. C'est à cause de lui morphologie complexe : c'est un pays étroit et long, traversé de montagnes sur toute sa longueur, entouré sur trois côtés par trois mers différentes et au nord par les Alpes. la grippe du continent européen du nord-ouest, de celui Asiatique du sud-est et que AFrican du sud. De nombreux facteurs rendent les prévisions difficiles car ils les influencent constamment et dans de multiples directions. En bref, l'atmosphère au-dessus et autour de nous c'est particulièrement chaotique.
Les événements les plus courts et les plus violents sont les plus instables
Il faut dire aussi que plus un événement météorologique est violent et bref – comme un orage – moins c'est prévisible. LE temporel intense, le vent fort, là grêle, le tornade, ils sont très difficiles à prédire avec précision, car une petite erreur initiale a un impact plus important sur ce type d’événements. Oui il peut déduire leur arrivéemais établir l'heure, le lieu précis, est compliqué, il suffit d'un léger changement atmosphérique pour changer les cartes sur la table.
En revanche, des événements plus stables, donc plus longs dans le temps et modérés, sont plus faciles à prédire avec précision.
La météo quelques jours plus tard nous donne des indications importantes
Lorsque nous vérifions la météo, nous voyons une seule prévision, celle que nous fournit le bulletin, mais celle-ci est en réalité le résultat d'un un grand nombre de prédictions fait en même temps à partir de conditions initiales légèrement différentesprécisément parce que les météorologues savent que les prévisions peuvent varier considérablement en raison des erreurs que nous avons évoquées.
Au cours des premiers jours, les différentes prévisions sont similaires, mais au fur et à mesure qu'elles progressent, elles commencent à donner des résultats très différents. À cause de ça les prévisions sont fiables pour les 2/3 premiers joursmais Après quelques jours souvent ça descend déjà fiabilité inférieure à 50 %.
Pour donner une seule prédiction donc, les données les plus fréquentes sont choisiesc'est-à-dire ceux qui ont été dans les différentes prédictions calculé plusieurs fois. C’est pourquoi parfois les prévisions nous disent « qu’il y a 80 % de chances » qu’il pleuve, car la plupart des simulations prévoyaient de la pluie à ce moment-là.
Fiabilité ça dépend aussi saisons: dans hiver les précipitations sont beaucoup plus fréquentes et sont donc prévues avec plus de fiabilitéainsi que en été la chaleur torride. Au milieu des saisons, c'est-à-dire au printemps et en automne, ils sont plus complexe prévisions car les valeurs peuvent varier beaucoup.