Source de l’image：https://www.inquirer.com/weather/snow-forecast-philadelphia-gfs-euro-20250426.html
Cet hiver a été plutôt neigeux ici, du moins virtuellement. Les modèles informatiques n’ont cessé de nous faire croire à une grande quantité de neige, mais cela n’est finalement pas arrivé.
Ce n’était pas le cas en 2016, lorsque cette photographie a été prise. Avec la région sur le point d’atteindre un repère climatique, il est juste de conclure que cet hiver a été particulièrement brutal — du moins pour les prévisions de neige à long terme générées par les modèles informatiques.
En utilisant la plus haute quantité de neige que le modèle du Système global de prévisions météorologiques des États-Unis (GFS) prévoyait parmi ses visions informatiques dans les huit jours précédant un événement prédit, le modèle a prévu 129,8 pouces de neige à Philadelphie, selon une analyse réalisée par le météorologue retraité du National Weather Service, Tony Gigi.
Manifestement, des centaines de milliers de personnes ont été épargnées : le total saisonnier mesuré à l’aéroport international de Philadelphie était de 8,1 pouces.
Avec 99,9 % des votes comptés — le 27 avril marquant la dernière date à laquelle une neige mesurable a été enregistrée à Philadelphie — c’est un écart d’environ 10 pieds.
Le modèle de prévision européen, ou Euro, que les météorologues considèrent généralement comme supérieur au modèle américain, était mieux, mais affichait cependant un montant élevé de 64,8 pouces, selon les mêmes critères.
Les deux modèles ont échoué sur la prévision de neige pour le Super Bowl du 9 février, le GFS prévoyant à un moment donné 6,7 pouces et l’Euro 2,9. Montant réel : “trace”.
Les deux étaient complètement à côté de la plaque pour un événement fantaisiste du 19 au 20 février, avec l’Euro projetant 17,3 pouces pour Philadelphie et le GFS 13,3. Montant réel : 0,1 pouce.
Le GFS doit subir une « mise à jour majeure » l’année prochaine, a déclaré Alicia Bentley, scientifique au Centre de modélisation environnementale de la National Oceanic and Atmospheric Administration.
Et les météorologues affirment que les modèles s’améliorent dans l’ensemble, même s’ils restent bien en deçà des attentes du public. L’impact des réductions effectuées par l’administration du président Donald Trump sur les éventuelles mises à jour du GFS reste aussi incertain que la météo au dixième jour d’un prévision à dix jours.
Les erreurs dans les prévisions à long terme pourraient expliquer toutes ces cartes de neige attrayantes sur les réseaux sociaux qui ont largement surclassé la neige réelle.
Alors, qu’est-ce qui explique ces hallucinations virtuelles ?
Comment fonctionnent les modèles informatiques ?
En utilisant des observations à travers la planète pour établir l’état actuel de l’atmosphère à chaque niveau, les superordinateurs tentent ensuite de résoudre des équations physiques pour prévoir comment le temps va évoluer avec le temps.
Tout cela a commencé il y a 75 ans, avec les premières prévisions numériques générées par l’ordinateur ENIAC, développé à l’École d’ingénierie électrique de Moore, qui fait maintenant partie de l’Université de Pennsylvanie.
Une tempête de neige imprévisible dans la première semaine de novembre 1953, qui a pris un chemin erratique similaire à celui de l’ouragan Sandy près de 60 ans plus tard et qui a entraîné la plus forte neige enregistrée en début de saison à Philadelphie, a stimulé une initiative majeure de prévision informatique aux États-Unis.
« La prévision numérique du temps est l’une des technologies les plus complexes et les plus difficilement réalisables développées par notre espèce », a déclaré Clifford Mass, scientifique à l’Université de Washington, un critique fréquent de la performance du modèle américain.
Les prévisions de neige à long terme sont particulièrement problématiques, a précisé Bentley, car les modèles doivent être justes concernant la circulation et si la majeure partie de l’atmosphère sera en dessous de zéro.
Ce profil de température complique les prévisions des types de précipitations, a expliqué Zack Taylor, chef de la branche du Centre de prévision météorologique de la NOAA.
Des éléments à court terme tels que le « banding », qui peut engendrer de fortes chutes de neige dans des corridors étroits, ajoutent d’autres défis, a ajouté Taylor.
Les superordinateurs de prévision sont extrêmement coûteux à faire fonctionner, hors de portée de l’entreprise privée.
Le GFS et l’Euro sont les modèles les plus communément utilisés au monde.
Les différences
Les modèles utilisent un « nombre similaire » d’observations, a déclaré Daryl Kleist du centre de modélisation. Ils ont plusieurs différences dans la manière dont ils traitent ce qu’ils ingèrent, mais l’une des plus importantes est la résolution spatiale de leurs « grilles ».
Le modèle américain divise le territoire de prévision en grilles espacées de 18 miles. Les grilles de l’Euro sont trois fois plus petites, offrant une meilleure résolution. Pensez aux pixels dans une image sur un écran.
Le GFS est géré par le gouvernement américain et est gratuit pour le monde entier. Toutes les six heures, il fait des prévisions sur dix jours pour plusieurs variables — y compris la température, la pression atmosphérique et les précipitations. (L’analyse de Gigi était limitée aux deux prévisions quotidiennes les plus fiables.)
L’Euro est produit par un consortium de 35 nations, dont le siège est à Reading, en Angleterre. Son fonctionnement est plus coûteux, et les utilisateurs doivent payer des frais. Il met à jour ses prévisions étendues toutes les 12 heures.
Sont-ils vraiment en train de s’améliorer ?
Oui, affirment les météorologues qui les utilisent.
Le GFS a eu ses moments de gloire. Il a surpassé l’Euro dans la prévision de l’ouragan dévastateur Dorian en 2019, prévoyant sa formation cinq jours avant qu’elle ne se produise.
Mais l’Euro a largement surpassé le GFS dans la prévision du chemin de Sandy, et une analyse du chercheur météorologique et ancien fonctionnaire de la NOAA, Ryan Maue, a montré que depuis 2008, les prévisions à cinq jours de l’Euro ont systématiquement été meilleures que celles du modèle américain.
Le GFS « montre une légère amélioration ces dernières années », a déclaré Greg Diamond, météorologue chez Fox Weather, « mais ce n’est pas une amélioration substantielle ».
Diamond a dit que l’Euro « fait un meilleur travail » pour capturer l’état actuel de l’atmosphère, mais que les modèles ne seront probablement jamais parfaits car les conditions initiales sont si insaisissables.
Le monde a un nombre impressionnant de trous d’observation, en particulier au-dessus des océans qui couvrent 70 % de la planète.
Les satellites sont utiles, mais pas au même niveau que les observations au sol — c’est pourquoi il y a eu tant de bruit autour de la possible interruption des lancements de ballons météorologiques dans le Nord-Est en raison des coupes opérées par Trump.
Une méthode pour tenir compte des défauts d’observation est la « prévision d’ensemble », dans laquelle chaque solution modèle est ajustée plusieurs fois avec de légères variations des conditions initiales et d’autres facteurs.
Si un nor’easter se dirige vers la région de Philadelphie et que les chemins projetés semblent similaires après tout ce réglage, les météorologues peuvent se sentir plus confiants dans la prévision.
Les perspectives pour le GFS
Pour s’améliorer, entre autres choses, le GFS aurait besoin de meilleures observations et d’une résolution plus précise, a affirmé Mass, ainsi que des « techniques statistiques comme l’apprentissage automatique pour combler les lacunes dans les connaissances physiques ».
« Un problème clé est que trop de groupes américains travaillent sur leurs propres systèmes de modélisation », a-t-il déclaré, citant la NASA, la Marine et l’Armée de l’air. Il a dit que ce « travail redondant » divise les ressources limitées, mais que les problèmes du GFS sont réparables.
« Les États-Unis étaient autrefois les leaders de la prévision numérique du temps et pourraient le redevenir », a-t-il déclaré. Mais ne vous attendez pas à ce que les modèles dépassent les attentes qui ont été élevées par des applications qui offrent des prévisions informatisées horaires cinq et six jours à l’avance, a déclaré Diamond de Fox Weather.
« La science n’est pas encore là pour faire une prévision extrêmement précise à ce niveau, aussi loin dans le temps », a-t-il dit. Vous pouvez leur faire confiance deux ou trois jours à l’avance si une tempête de neige ou un événement majeur de pluie est en jeu, a-t-il ajouté.
L’atmosphère est un « système chaotique », a déclaré Rich Bandy, directeur par intérim du Centre de modélisation, et tôt ou tard, « vous commencez à rencontrer des limites fondamentales de prévisibilité.”