PRÉVISION MÉTÉOROLOGIQUE

PRÉVISION MÉTÉOROLOGIQUE

Les phénomènes météorologiques constituent le «temps» vécu par l’homme; ils sont très divers et se situent à des échelles de temps et d’espace très différentes. Ils vont, dans les régions tempérées, de la trombe, qui ravage un village ou un quartier en quelques minutes et sur plusieurs centaines de mètres, à la perturbation pluvieuse qui intéresse durant un jour ou deux la majeure partie d’un pays, voire d’un continent, pour aboutir aux changements climatiques à grande échelle semblables aux périodes glaciaires que l’Europe, par exemple, a jadis connues. Par ailleurs, dans le domaine de la prévision météorologique, les besoins des usagers sont eux aussi extrêmement variés suivant la nature de leurs activités, notamment en ce qui concerne les paramètres météorologiques à prendre en considération, le domaine couvert ou l’échéance envisagée. Quoi de plus différent en effet que les renseignements demandés par un agriculteur désirant fixer la date de la moisson, par une compagnie aérienne étudiant un vol transatlantique ou par un plaisancier préparant une croisière? Néanmoins, la prévision du temps qui permettra de répondre à ces usagers suppose toujours deux démarches fondamentales: d’une part la connaissance de l’état actuel de l’atmosphère, d’autre part l’établissement à diverses échéances de son état futur.

Cette «prévision générale» est élaborée par des services nationaux qui la diffusent aux centres et stations de leurs réseaux, lesquels se chargent de l’assistance météorologique, c’est-à-dire de son adaptation aux besoins particuliers des diverses catégories d’usagers (aviation, marine, transports, travaux publics, presse et radiodiffusion-télévision, industries, tourisme, agriculture, protection civile, etc.).

1. Historique

Les marins furent les premiers à se livrer à des observations météorologiques systématiques afin d’en tirer des règles pour la navigation. Ce n’est toutefois qu’au XIX^e siècle, après le désastre naval subi par la flotte franco-anglaise en Crimée à la suite de la violente tempête du 14 novembre 1854, que fut tentée la première approche scientifique de la prévision météorologique. L’enquête menée par l’astronome Urbain Jean Joseph Le Verrier à la suite de cette tempête, montra que des observations, faites régulièrement sur le parcours à travers l’Europe de la perturbation qui était à l’origine de la catastrophe, auraient permis de prévoir son arrivée en mer Noire.

Grâce aux lignes télégraphiques qui commençaient à couvrir l’Europe, Le Verrier entreprit la réalisation du premier réseau d’observations synoptiques couvrant le continent, et la première carte synoptique fut publiée en 1863 dans le Bulletin de l’Observatoire impérial. La météorologie descriptive était née et allait progresser rapidement avec le développement des réseaux d’observations, puis l’usage de la radiotélégraphie permettant l’utilisation des observations de navires.

Sur le plan théorique, c’est dans la deuxième décennie du XX^e siècle que furent définies les notions de secteur et de système nuageux qui, en liaison avec l’étude synoptique des variations de la pression atmosphérique, aboutirent à la méthode française de prévision isobarique.

À la même époque, les Norvégiens mirent au point le concept de front polaire et une explication de la genèse des perturbations qui lui sont associées. Ce n’est qu’après la Seconde Guerre mondiale, avec l’établissement de réseaux de mesures en altitude (le premier ballon-sonde radio qui ait atteint la stratosphère a été lancé à l’observatoire de Trappes le 3 mars 1927), que progressa la connaissance du comportement de l’atmosphère suivant sa troisième dimension et, partant, la prévision météorologique, notamment sous l’impulsion des Anglo-Saxons.

Le progrès le plus décisif fut réalisé vers 1948, lorsque l’utilisation de calculateurs électroniques permit, à l’aide de modèles mathématiques définis à partir des équations fondamentales de l’hydrodynamique, de traiter le volume considérable de données disponibles à partir de chaque réseau d’observations: l’ère de la prévision numérique commençait.

2. Prévision numérique

L’idée de base de la prévision numérique est l’application des lois de la mécanique et de la thermodynamique régissant l’évolution de l’atmosphère. Si ces lois peuvent être formulées mathématiquement et si l’état de l’atmosphère est connu à un certain instant, il est possible de calculer son évolution future une fois résolu le système d’équations issu de la formulation mathématique. La première tentative d’une telle prévision a été faite par l’Anglais Lewis F. Richardson en 1922: ce fut un échec, car la connaissance de l’état initial de l’atmosphère était insuffisante, et les méthodes numériques de résolution des systèmes d’équations aux dérivées partielles n’étaient pas encore développées. Néanmoins, la formulation du problème était, à peu de chose près, celle qui est utilisée actuellement. En dehors de cette tentative isolée, l’essor réel des méthodes de prévision numérique ne débute que peu avant 1950, quand les calculateurs électroniques rendent possible le traitement automatique de la masse énorme de calculs nécessaires à une seule prévision.

Équations de base

Le système de base des équations d’évolution de l’atmosphère est dérivé de la mécanique des fluides continus avec la caractéristique suivante: la particule de fluide considérée a des dimensions horizontales pouvant aller de plusieurs dizaines à plusieurs centaines de kilomètres suivant la classe des phénomènes météorologiques étudiés. L’application de la loi mécanique de Newton, du premier principe de la thermodynamique (cf. THERMODYNAMIQUE et THERMODYNAMIQUE DE L’ATMOSPHÈRE) et de celui de la conservation de la masse (d’air et de vapeur d’eau) pour un fluide, fournit le système suivant:

ふ est la vitesse de la particule d’air (le vent), T sa température absolue et 福 sa densité, qui peut être reliée à la pression par application de la loi des gaz parfaits, p = 福RT, où R = C^p 漣 C^v , différence entre la chaleur spécifique de l’air à pression constante et la chaleur spécifique à volume constant (cf. état GAZEUX); q est l’humidité spécifique.

La relation (1) exprime que l’accélération d’une particule d’air résulte de la force de pression, de la force de Coriolis (face="EU Arrow" est le vecteur vitesse angulaire de rotation de la Terre; cf. CINÉMATIQUE), de la pesanteur て, et d’autres forces づ, qui sont dues au frottement au sol et aux mouvements turbulents par exemple. Dans la relation (2), le terme Q désigne le taux d’apport de chaleur à la particule d’air, notamment par convection, condensation de vapeur d’eau et rayonnement. Dans la relation (4), Q désigne le taux d’apport de vapeur d’eau par évaporation et condensation.

On voit que le système (1), (2), (3), (4) permet de prévoir à tout instant t les paramètres principaux caractérisant l’état de l’air (vent, température, pression, contenu en vapeur d’eau) s’ils sont connus à un certain instant dans toute l’atmosphère et si l’on sait estimer づ, Q et Q . Cependant, quelques hypothèses restrictives doivent être faites pour résoudre effectivement le problème de la prévision. Le système présenté ici est très général et sert par exemple à mettre en évidence des ondes acoustiques dans l’atmosphère; leur intérêt météorologique est insignifiant, mais leur présence dans les équations d’évolution alourdit considérablement le traitement numérique du problème. On fait alors, pour éliminer ces ondes, une hypothèse de filtrage qui s’appuie sur la faiblesse de l’accélération verticale des particules d’air par rapport à l’accélération de la pesanteur (hypothèse quasi statique). L’équation (1) devient alors, projetée sur des axes de coordonnée horizontaux (x , y ) et l’axe de coordonnée vertical z :

u et v sont les deux composantes horizontales du vent, et f = 2 行 cos 﨏 le paramètre de Coriolis ( 﨏 désigne la latitude).

Le système d’équations aux dérivées partielles non linéaires (1 a), (1 b), (1 c), (2), (3) et (4) constitue le système des équations primitives, base de la prévision numérique.

Résolution numérique

L’application des principes mathématiques à la prévision du temps a été tardive, par comparaison par exemple avec l’application de la mécanique rationnelle à la prévision de la position des planètes; cela est principalement dû à l’énormité des calculs exigés par la résolution numérique du problème. Trois paramètres sont nécessaires pour la détermination de la position d’une planète à une date donnée. Dans le cas d’une prévision météorologique, il s’agit de déterminer des fonctions continues à trois dimensions: face="EU Arrow" ふ(x , y , z ), T(x , y , z ), p (x , y , z ), q (x , y , z ). Pour représenter une de ces fonctions sur la Terre entière, avec une précision suffisante pour permettre de décrire le temps, il faut en donner les valeurs qui correspondent à des points distants de moins de 300 kilomètres; ces mesures étant effectuées au moins à dix niveaux horizontaux différents, cela équivaut sensiblement à 60 000 paramètres. La résolution d’un tel problème n’a été possible qu’après 1945, lorsque sont apparus les calculateurs électroniques. La résolution numérique sur ordinateur se fait en transformant le problème primitif d’analyse en un problème d’arithmétique. Une des méthodes utilisées consiste à remplacer les dérivées intervenant dans les équations par des différences finies. S’il s’agit de calculer 煉u / 煉x , on l’estime par u / x , où u est la variation de u sur la distance x : les fonctions telles que u (x , y , z ) sont alors représentées uniquement sur un réseau de points de grille. Les méthodes de l’analyse numérique fournissent des indications permettant de connaître si ces approximations sont justifiées et donnent des critères pour déterminer les incréments de temps t assurant la stabilité des calculs. Une autre méthode consiste à décomposer les fonctions sur un espace de fonctions connues, par exemple des fonctions sphériques. La méthode des différences finies n’est alors employée que pour les dérivées temporelles.

Modèles de prévision numérique

Les différentes hypothèses entrant en jeu dans la mise en équations du problème de la prévision météorologique ont donné naissance à différents modèles.

Les modèles à équations primitives utilisent le système mentionné précédemment et sont employés par la plupart des grands services météorologiques. À chaque point d’une grille horizontale régulière doivent être précisées, à des niveaux d’altitude différents variant du sol à plus de 16 000 mètres, la vitesse du vent, la température, l’humidité, ainsi que la pression au sol. Ces informations sont obtenues par un procédé d’analyse objective à partir de mesures in situ effectuées à heures fixes sur un réseau géographiquement irrégulier constitué des diverses stations d’observation au sol et en altitude et à partir de mesures indirectes obtenues par satellites. Pour cette analyse, on utilise des relations existant entre les paramètres ci-dessus: la relation quasi statique liant les différences de pression entre des altitudes constantes à la température et la relation quasi géostrophique liant les vitesses du vent au gradient horizontal de la pression. Les modèles se distinguent par la façon d’intégrer numériquement le système d’équations et par la paramétrisation des quantités づ, Q et Q ; de façon plus ou moins détaillée, ils prennent en compte les échanges de chaleur, d’humidité et de quantité de mouvement entre le sol et l’atmosphère, la convection thermique, les effets de rayonnement, les changements d’état de la vapeur d’eau.

Par suite de l’augmentation de la puissance des ordinateurs, la résolution des modèles a été progressivement améliorée (diminution de la largeur de la maille et augmentation du nombre de niveaux). Si vers 1970, les grilles de calcul des modèles utilisés pour la prévision avaient un maillage de plus de 300 km sur 5 niveaux, vingt-cinq ans plus tard, les modèles fonctionnant sur l’hémisphère (prévision jusqu’à 4 jours) ou le globe entier (prévision jusqu’à 10 jours) ont des mailles de calcul de 100 km environ sur, le plus souvent, quinze niveaux. De plus, des maillages beaucoup plus fins (35 km et quinze niveaux pour le modèle Émeraude de Météo France) sont utilisés sur des domaines plus réduits pour la prévision à plus courte échéance (36-48 heures).

Les modèles peuvent fournir à toutes échéances les mêmes variables que celles définies initialement (température, vent, humidité...) ainsi que des quantités calculées au cours de l’intégration du modèle, comme les précipitations, la nébulosité... Le plus généralement, les résultats sont fournis pour des échéances sélectionnées sous forme d’un ensemble de cartes de certaines variables météorologiques tracées sur un repérage géographique: cartes de la pression au niveau de la mer, de l’altitude et de la température à la pression 500 hectopascals, etc.

Les modèles filtrés, moins généraux que les précédents, utilisent l’hypothèse supplémentaire quasi géostrophique: cela permet d’obtenir un système où la fonction variable est unique, les autres fonctions s’en déduisant par des relations diagnostiques. Ces modèles ont été employés pour la prévision numérique jusque vers 1975 et sont utilisés pour certaines études théoriques.

Le modèle barotrope, qui peut être filtré, ou à équations primitives, décrit le comportement de l’atmosphère à un seul niveau (500 hectopascals, milieu de l’atmosphère). Il est obtenu en introduisant des hypothèses supplémentaires de structure verticale de l’atmosphère. La forme la plus simplifiée de ce modèle, obtenue par Carl-Gustaf Rossby en 1939, est un modèle à divergence nulle, qui s’écrit:

où 﨣 est le tourbillon du vent horizontal. La première prévision numérique effectuée sur calculateur l’a été à Princeton, aux États-Unis, grâce à ce modèle (J. G. Charney, R. Fjørtoft, J. von Neumann, 1950).

Méthodes de prévision complémentaires

Les méthodes précédentes sont utilisées pour effectuer des prévisions sur de grandes surfaces. Une adaptation doit être faite pour prévoir les phénomènes locaux (brise, vents de montagne, etc.) trop fins pour les modèles de prévision numérique. Quand des mesures locales ont pu être faites et archivées, il est possible de recourir à des méthodes statistiques pour faire cette adaptation. Ces méthodes permettent de calculer le paramètre recherché en fonction de prédicteurs qui peuvent être en particulier des paramètres prévus par les modèles de prévision numérique. Ces méthodes ont en outre l’avantage de permettre le plus souvent une prévision de type probabiliste, donnant à l’utilisateur à la fois la valeur prévue la plus probable et le degré de confiance à accorder à la prévision.

3. Prévision à courte échéance

Pour établir ses prévisions, le prévisionniste dispose des cartes prévues par les modèles décrits précédemment. Un double travail lui revient alors. En premier lieu, il doit faire une étude critique des documents automatiques fournis par les modèles. Il dispose pour cela d’informations supplémentaires comme les dernières observations disponibles qui n’ont pu être prises en compte dans l’initialisation du modèle (la concentration des données utiles au modèle, le traitement numérique et la mise en forme des résultats font que les prévisions numériques ne peuvent être disponibles qu’environ 3 heures après les observations du réseau) ou les photographies prises par satellites, qui contiennent une masse d’information dont le modèle numérique ne sait exploiter qu’une partie. Sa connaissance et son expérience des processus atmosphériques, comme ceux liés à l’évolution des fronts, permettent au prévisionniste de juger de la vraisemblance de la solution proposée par le modèle. Il faut signaler ici que les modèles de prévision conçus jusqu’à présent traitent le problème de la prévision de manière parfaitement déterministe. Or l’incertitude des conditions initiales, la nature non linéaire des processus d’évolution et les insuffisances du modèle entraînent une imprécision qui n’est pas reflétée par la prévision du modèle numérique. Aidé par la confrontation des prévisions de plusieurs modèles de simulation et par sa propre expérience, le prévisionniste saura reconnaître les cas où la prévision peut être qualifiée de sûre de ceux où la prévision est plus aventureuse.

L’autre tâche du prévisionniste est l’interprétation des cartes en terme de prévision concrète, adaptée aux besoins de l’usager. Certains utilisateurs, comme les pilotes des grands transporteurs aériens, peuvent exploiter directement des cartes de prévision numérique, par exemple des cartes de vent et de température au niveau de vol des avions. En revanche, les exigences d’autres utilisateurs vont bien au-delà de ce que le modèle numérique peut fournir. Ainsi, le grand public est tout spécialement intéressé par ce qui est météore: nuages, pluie, neige, grêle, orage, brouillard... et des paramètres météorologiques locaux comme la température ou le vent près du sol.

Des aides numériques objectives, notamment par méthodes statistiques, existent pour traiter certains de ces problèmes. L’interprétation du météorologue praticien reste cependant un élément important de l’élaboration de la prévision concrète du temps.

On peut penser que l’évolution de la précision des modèles et leur degré de sophistication plus grand vis-à-vis des phénomènes physiques responsables de ces météores seront tels que certains des éléments seront des produits directs de la prévision numérique; d’autres éléments pourront être atteints par des procédures objectives de type statistique. La tâche du prévisionniste pour la prévision routinière s’en trouvera allégée au bénéfice des prévisions particulières qu’une situation météorologique de caractère exceptionnel ou une demande de renseignements non conventionnels peuvent exiger.

4. Prévisions à moyenne et à longue échéance

De 1970 au milieu des années 1990, on a assisté à une évolution remarquable des possibilités de prévision à moyen terme. C’est ainsi qu’au début des années 1970 la prévision locale de la température ou des précipitations en France, par exemple, n’était utile (c’est-à-dire plus précise qu’une simple prévision des valeurs climatologiques normales) que jusqu’à 2 ou 3 jours. Au milieu des années 1990, l’utilité de la prévision est effective jusqu’à 5 ou 6 jours. C’est l’un des résultats les plus spectaculaires de la mise à profit par les météorologues des possibilités de traitement de données offertes par le développement de l’informatique et d’observations sur l’ensemble du globe à l’aide de mesures par satellites notamment.

Dans cette évolution, il faut souligner le rôle très important joué par le Programme de recherche sur l’atmosphère globale (G.A.R.P., Global Atmospheric Research Program) qui s’est développé tout au long des années 1970 sous l’égide de l’Organisation météorologique mondiale et du Conseil international des unions scientifiques grâce à la participation d’un grand nombre de scientifiques et de la plupart des services météorologiques du globe. Ce programme, qui a contribué à la mise au point des modèles de prévision utilisés plus tard, a culminé du 1^er décembre 1978 au 30 novembre 1979, année de la première expérience mondiale. Cette période intense d’observations a permis pour la première fois de connaître l’atmosphère sur tout le globe grâce à des moyens de mesures renforcés – dont un réseau de satellites géostationnaires et défilants, préfiguration des systèmes opérationnels maintenus ensuite – et de créer un jeu très riche de données indispensables à l’étude des prévisions à moyen et long terme.

La création du Centre européen de prévision à moyen terme, à Reading, en Grande-Bretagne, a été l’autre événement majeur des années 1970 dans ce domaine. Grâce aux moyens mis en œuvre à cette occasion, un système global d’analyse et de prévision suffisamment sophistiqué a pu être réalisé pour la première fois sur la totalité du globe. L’exploitation régulière depuis 1979 de ce système a ouvert la voie à la prévision à des échéances de temps jusqu’alors inaccessibles. On peut dire que la limite ultime de la prévisibilité utile atteinte est, à nos latitudes, de 6 à 7 jours; une progression des performances est encore espérée grâce au perfectionnement des modèles d’analyse de données et de prévision utilisés.

Mais y a-t-il une limite à la prévisibilité de l’atmosphère? Les études théoriques et expérimentales donnent une réponse positive à cette question; cette limite serait à nos latitudes de 2 à 3 semaines. Ce qui signifie qu’au-delà de cette limite il n’est plus possible de donner, par exemple pour un jour fixé, la position et l’intensité des systèmes dépressionnaires et des perturbations qui leur sont associées et qui sont responsables des variations les plus notables du temps. Les espoirs de prévision à longue échéance se portent dans ces conditions vers la possibilité éventuelle de prévoir certaines anomalies climatologiques persistantes couvrant de vastes régions. Les recherches actuelles incitent à penser que dans ces anomalies un rôle important est joué par les conditions de surface: température de la mer, couverture de neige ou de glace et humidité du sol. Les modèles numériques simulant l’atmosphère du globe actuellement en développement sont les outils nécessaires à une meilleure compréhension des variations à longue échéance.

Jusqu’à présent cependant les méthodes empiriques ou statistiques utilisées pour la prévision à longue échéance n’ont donné que des résultats peu fiables; seuls les services météorologiques de pays de dimension continentale considérable (États-Unis, Russie) produisent encore par ces méthodes des prévisions mensuelles ou saisonnières en termes très généraux (température moyenne ou précipitations au-dessus ou au-dessous de la normale) avec des résultats très médiocres, proches d’une simple prévision de persistance.

5. Prévisions immédiate et à très courte échéance

Le développement de moyens de mesures indirectes puissants par radar (mesures par ondes centimétriques) et par satellites (photographies en visible et en infrarouge) ainsi que de moyens de diffusion performants ont permis à partir de 1980 la naissance de systèmes visant à une prévision immédiate de phénomènes qui, jusqu’alors, échappaient aux réseaux d’observation traditionnels. C’est ainsi qu’une image instantanée de la répartition des précipitations peut être obtenue par un réseau de radars dont les informations sont concentrées et traitées pour être rediffusées immédiatement aux utilisateurs. L’animation d’images successives permet de suivre la progression et l’évolution des précipitations; il est alors possible par extrapolation simple d’avoir le plus souvent une bonne indication de la prévision locale de la pluie pour les quelques heures à venir.

Un autre outil puissant pour la connaissance instantanée et la prévision immédiate est fourni par les images données par les satellites, qui peuvent être obtenues à des fréquences au moins bi-horaires. Dès leurs origines, les satellites météorologiques ont apporté une amélioration considérable dans la détection des cyclones tropicaux. Plus généralement, et à nos latitudes également, une animation des images globales du jour, familière aux téléspectateurs des informations météorologiques, fournit un élément intéressant pour la prévision immédiate, notamment de la nébulosité. Des réseaux automatiques d’observation in situ complètent ces outils généraux d’observation, de telle sorte que les utilisateurs de l’information météorologique ont, grâce également au développement de la télématique, la possibilité d’accéder à l’information météorologique en temps réel nécessaire à la prévision très locale.

Il subsiste encore un certain hiatus entre cette prévision immédiate de certains éléments du temps, qui peut être obtenue avec une précision spatiale de quelques kilomètres, mais qui ne peut être valide que quelques heures (prévision immédiate) et la plus longue échéance de 12 h à une semaine environ qui ne peut être faite qu’avec une précision spatiale beaucoup plus faible et une qualité évidemment décroissante avec l’échéance. En prévision météorologique, la grande tâche de la fin du XX^e siècle consiste à combler en partie cette lacune en prévision à très courte échéance (de 3 à 12 h) et plus généralement à aboutir à une utilisation harmonieuse des différentes techniques d’observations et des méthodes de prévisions pour mieux couvrir les besoins de la prévision à toutes les échéances possibles.

Encyclopédie Universelle. 2012.