Ce printemps, IRI a mis en place une nouvelle méthodologie pour nos prévisions saisonnières de température et de précipitations dans le monde. Nous avons demandé à Simon Mason, Andrew Robertson et Tony Barnston, trois de nos climatologues seniors qui dirigent le développement et l'adaptation des prévisions de l'IRI, pour répondre à quelques questions fondamentales sur les nouvelles prévisions.

Pourquoi y a-t-il une nouvelle prévision?

Simon Mason :Lorsque l'IRI a commencé à faire des prévisions dans les années 90, il utilisait des modèles climatiques qui ne représentaient que l'atmosphère. Des modèles plus sophistiqués incluant les océans étaient disponibles, mais ces modèles ne pouvaient pas facilement générer plus qu'un bref historique de prévisions (appelées « hindcasts »—voir encadré) en raison de la faible disponibilité des données pour les océans. Nous avions besoin des données de ces simulations rétrospectives pour couvrir une période plus longue afin de développer une évaluation précise du fonctionnement de ces modèles et des corrections qui pourraient être nécessaires pour produire une prévision fiable. Deux décennies plus tard, ces « modèles couplés » – ceux qui incluent l'océan et l'atmosphère – peuvent désormais générer un historique suffisant de simulations rétrospectives. Les modèles ont également subi des améliorations, et sont maintenant couramment utilisés dans les opérations par la plupart des centres de prévision mondiaux, y compris le projet d'ensemble multi-modèles nord-américain (NMME) de la NOAA.

Andrew Robertson :Jusqu'à il y a quelques années, les données d'un ensemble de modèles de prévision couplés n'étaient pas facilement et librement accessibles en temps réel, à la fois en raison des restrictions de la politique des données dans les différents centres de prévision mondiaux, ainsi que le manque d'infrastructure de données coordonnée pour partager les données. Pour la première fois, Le projet NMME de la NOAA a réalisé des simulations en temps réel et rétrospectives de jusqu'à neuf modèles couplés d'institutions américaines (NCEP, Nasa, GFDL, NCAR, COLA/Université de Miami) et Environnement et Changement climatique Canada disponibles gratuitement dans la bibliothèque de données de l'IRI. Cela nous permet désormais de baser facilement nos prévisions sur la sortie de ces modèles NMME. Et, en raison de la diminution du financement, L'IRI n'était plus en mesure d'exécuter en interne les anciens modèles de climat atmosphérique mondial comme il le pouvait auparavant.

SM :Alors que l'IRI n'a plus les moyens de faire fonctionner des modèles climatiques en interne, nous sommes en mesure de mettre en place un système de prévision entièrement automatisé qui tire parti des prévisions des modèles couplés du projet NMME, ainsi que les deux décennies d'expérience de l'IRI dans la génération de prévisions à partir de tels systèmes.

La méthode de création de la prévision a-t-elle changé, et cela affecterait-il la façon dont les prévisions peuvent ou devraient être utilisées ?

SM :Il y a deux catégories de changements dans la méthodologie des nouvelles prévisions :nous utilisons de nouveaux modèles climatiques, et nous utilisons de nouvelles méthodes pour transformer ces sorties de modèles en prévisions fiables.

Les nouveaux modèles climatiques représentent mieux les systèmes climatiques que les anciens, mais les principes de base du fonctionnement de ces modèles sont inchangés - ou, si tu préfères, la base physique pour faire les prévisions saisonnières reste la même. La nouvelle méthodologie de prévision est conçue pour apporter des corrections aux modèles climatiques en fonction de leur capacité à prédire avec précision les années précédentes. Nous produisons également des informations avec plus de détails spatiaux qu'auparavant.

En principe, il ne devrait y avoir aucune raison de modifier la manière ou le moment où les nouvelles prévisions sont utilisées, car dans la nouvelle méthodologie comme dans l'ancienne, les prévisions ont été faites pour être prises à leur valeur nominale - c'est-à-dire, les probabilités sont censées donner une indication fiable de ce à quoi ressemblera la saison.

AR :Pour ceux qui souhaiteraient plus d'informations sur notre nouvelle méthodologie, nous avons mis en place une page ici.

Peut-on faire des comparaisons avec d'anciennes prévisions ? Par exemple, comparer les prévisions des années d'événements El Niño modérés aux prévisions de cette année ?

SM :Pour être clair, il n'y a pas eu de changement dans la façon dont les produits de prévision El Niño et La Niña (ou ENSO) ont changé, ce ne sont que nos prévisions de précipitations et de températures qui ont été modifiées. Mais, en termes de comparaison des prévisions de précipitations et de températures - comme je l'ai mentionné dans la question précédente pour savoir si les prévisions peuvent toujours être utilisées de la même manière, les prévisions sont censées être prises pour argent comptant. Donc si cette année la prévision indique une probabilité plus forte que les années précédentes, alors cela reflète une plus grande confiance.

Mais ce que nous ne pouvons pas conclure, c'est que l'impact est susceptible d'être plus fort. Par exemple, s'il y a une probabilité de 60% de précipitations supérieures à la normale pendant des conditions modérées d'El Niño dans notre nouveau système, et seulement une probabilité de 50% dans des conditions similaires avec l'ancien système, alors nous sommes en effet plus confiants que des précipitations supérieures à la normale se produiront; mais il est invalide de conclure que nous pensons qu'il y aura plus de précipitations que les années précédentes avec des conditions El Niño modérées.

Tony Barnston :Il est vrai que nos matériaux de prévision ENSO n'ont pas changé. Mais les prévisions de l'ENSO (en fait, prévisions de l'ensemble du champ de température de la surface de la mer) utilisées dans le processus de réalisation des prévisions climatiques ont désormais changé, et probablement pour le mieux, puisqu'ils sont basés sur une huitaine de modèles couplés à la pointe de la technologie au lieu de trois modèles seulement, dont l'un était statistique et l'autre était un modèle dynamique simplifié qui ne couvrait que l'océan Pacifique tropical. Donc, un seul des modèles de prévision de la température de surface de la mer était à la pointe de la technologie, alors que maintenant ils le sont tous.

Pourquoi les prévisions sont-elles différentes ?

AR :Les nouveaux modèles fonctionnent à une résolution spatiale plus élevée. Ils sont à une résolution latitude-longitude d'environ 1 degré (c'est-à-dire environ 100 km), contre environ 2,8 degrés pour les anciens (soit environ 300 km), nous fournissons donc les prévisions à une résolution de 1 degré, contre 2,5 degrés auparavant.

Quelles sont les implications de la résolution plus élevée pour un utilisateur ?

AR :La résolution améliorée peut se traduire ou non par plus de compétences à plus petite échelle. Nous avons remarqué que les cartes de prévision paraissent parfois plus bruyantes à petite échelle, et l'utilisateur doit en être conscient. Nous cherchons à améliorer notre méthode d'étalonnage de post-traitement pour réduire le bruit.

Cela affecte-t-il les produits IRI autres que la norme, prévisions saisonnières basées sur les terciles ?

SM :Oui. La nouvelle méthodologie de prévision alimente certains de nos produits de prévision des précipitations et des températures. Il s'agit notamment des prévisions saisonnières dans la salle des cartes de la FICR et la salle des prévisions flexibles.

Est-ce plus précis que l'ancienne prévision ?

AR :La réponse à cette question n'est pas aussi simple qu'il y paraît. Il existe de nombreuses mesures de la compétence prévisionnelle, et les anciens et les nouveaux systèmes sont différents, ce qui les rend difficiles à comparer directement. Nous nous attendons à ce que le nouveau système soit au moins aussi bon car il est basé sur une nouvelle génération de modèles et de méthodes d'initialisation des prévisions. Nous sommes en train de vérifier entièrement le nouveau système pour fournir une réponse aussi complète que possible à cette question.

TB :A l'exception des températures supérieures à la normale, la nouvelle sortie de prévision a plus de zones qui ne sont pas les prévisions climatologiques (c'est-à-dire, des zones plus colorées sur les cartes ; les modèles "ont plus à dire") que l'ancienne sortie prévisionnelle, et cette plus grande sensibilité reflète vraisemblablement une plus grande précision, mais la confirmation de cela viendra avec notre vérification en cours. En ce qui concerne les probabilités de température au-dessus de la normale, nous cherchons à savoir si les nouvelles prévisions sous-estiment l'inclinaison vers le dessus de la normale en raison de la sensibilité éventuellement inadéquate des modèles aux augmentations de CO2.

Pendant que vous développiez les nouvelles prévisions, les besoins/apports des utilisateurs ont-ils joué un rôle ?

SM :La question la plus importante et la plus difficile !

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles l'IRI a commencé à faire des prévisions saisonnières à la fin des années 1990. C'était en partie une réponse à El Niño de 1997/98, qui devait avoir des impacts majeurs dans le monde entier. Bien que cela ne date que de 20 ans, à cette époque, très peu de pays et de centres produisaient des informations sur les prévisions saisonnières – ce qui montre peut-être le chemin parcouru au cours des deux dernières décennies. À ce stade, la communauté climatique avait une très faible connaissance des utilisateurs potentiels des prévisions saisonnières, mais nous pourrions au moins conseiller de nombreux services météorologiques nationaux, qui peuvent avoir leurs propres canaux de communication. Donc, à la fin des années 90 et au début des années 2000, notre principal canal de diffusion consistait à tenter d'informer les gouvernements via ces services météorologiques. En outre, alors que les pays et les centres climatiques régionaux et mondiaux commençaient à produire leurs propres prévisions, nous voulions fournir un bon exemple qui pourrait être imité et adapté selon les besoins.

Cependant, en tant que Division de la recherche sur les applications de l'IRI (comme on l'appelait alors) et que la communauté plus large des services climatologiques a commencé à acquérir une expérience dans l'identification et le travail avec les communautés d'utilisateurs, nos prévisions sont devenues intéressantes pour un nombre croissant d'utilisateurs. Dans certains cas, nous avons travaillé directement avec ces communautés pour co-développer des informations sur les prévisions saisonnières sur mesure. Ces informations personnalisées sont présentées dans des Maprooms conçues sur mesure, dont les exemples incluent ceux de la Fédération internationale des Sociétés de la Croix-Rouge et du Croissant-Rouge (FICR) et du Programme alimentaire mondial (PAM).

Lorsque les nouvelles prévisions ont été repensées, nous avons pris en compte les contributions de certains de nos principaux partenaires, comme la FICR et le PAM, et aussi de certains des nombreux services météorologiques du monde entier qui consultent nos produits. Bien sûr, tout le monde a demandé des niveaux de certitude plus élevés dans les prévisions (ce qui se traduit par des couleurs plus nombreuses et plus profondes sur les cartes), et l'utilisation de modèles climatiques de pointe devrait aider à atteindre cet objectif. De nombreux utilisateurs ont également demandé des informations spatiales plus détaillées, dont nous avons également traité dans les nouvelles prévisions, bien que pour certaines applications - en particulier celles concernant les inondations - moins d'informations spatiales peuvent fournir des informations de meilleure qualité. Dans ces cas, l'adaptation des prévisions est nécessaire - le développement de produits personnalisés tels que ceux de certaines de nos Maprooms. Nous espérons travailler avec nos partenaires et d'autres utilisateurs potentiels pour explorer ce qui fonctionne le mieux pour eux.

Chaque fois que nous faisons une prévision, nous ne pensons pas à la façon dont les utilisateurs spécifiques réagiront à l'information. En réalité, il est important de ne pas, car sinon on finit par couvrir la prévision. Il est important pour le prévisionniste de communiquer ce qu'il pense qu'il va se passer, plutôt que de réfléchir à la manière d'influencer les réponses des utilisateurs. Tenant une telle attitude détachée, cependant, est une question très différente de celle de savoir comment communiquer une prévision pour qu'elle facilite les décisions des utilisateurs. Cette interaction est importante pour s'assurer que la prévision est clairement comprise et fournit des informations pertinentes.

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation de Earth Institute, Université de Columbia :blogs.ei.columbia.edu/ .