Pompiers affectés au Commandant, Le service d'incendie de la région navale du Japon fournit des soins simulés au machiniste de 3e classe Michael Foster au cours d'un exercice de préparation à un cyclone tropical. L'événement fait partie de l'exercice Reliant Gale, conçu pour maintenir le niveau de préparation aux situations d'urgence de Fleet Activities Yokosuka, responsabilité du personnel, et les opérations d'évacuation et de récupération lors d'une catastrophe naturelle. Crédit :US Navy photo de Mass Communications Specialist 3rd Class Gregory A. Harden II/libérés
Des chercheurs du Naval Research Laboratory (NRL) des États-Unis pensent que leur modèle de prévision météorologique, Système de prévision à mésoéchelle couplé océan/atmosphère pour les cyclones tropicaux (COAMPS-TC), mieux que jamais suivi les tempêtes du golfe du Mexique en 2017.
Utilisé par le National Hurricane Center (NHC), une composante de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), COAMPS-TC est mis à jour chaque année avant la saison des ouragans avec de nouvelles innovations pour améliorer la modélisation et les prévisions de TC.
"Dans un délai de 72 heures, COAMPS-TC a une moyenne d'erreur de suivi significativement faible d'environ 100 milles marins et une erreur d'intensité de seulement 17 nœuds, " dit James Doyle, un météorologue de recherche au NRL-Monterey (NRL-MRY). « COAMPS-TC améliore les prévisions et l'exactitude des évacuations dans les océans Pacifique et Atlantique et améliore la sécurité des navires de la marine américaine, avion, et la population civile."
Au 617, 800 milles carrés, l'ensemble du golfe du Mexique proportionnellement à la taille de l'ouragan Harvey, 200 milles de diamètre, une erreur de suivi de 100 milles marins est significativement précise, selon Doyle.
"Nous avons trouvé que la version de cette année de COAMPS-TC est la plus habile dans notre domaine de responsabilité, l'est du Pacifique Nord et le bassin de l'Atlantique Nord, " a déclaré le Dr Michael Brennan, Chef de branche dans l'unité de spécialiste des ouragans au NHC. "Cette variété de COAMPS-TC est incluse dans les aides au consensus multi-modèles pour la piste et l'intensité que nous créons au NHC pour combiner nos meilleurs modèles de guidage disponibles."
En plus de prévoir l'activité des cyclones tropicaux pour la Marine et le Corps des Marines dans le monde, avoir des prévisions précises est également important dans la mission du ministère de la Défense d'appuyer les autorités civiles.
« Il est essentiel que les citoyens aient confiance en leurs institutions pour fournir des informations précises pour leur sécurité et leurs moyens de subsistance, ", a déclaré la mairesse de Baton Rouge, Sharon Weston Broome. " La fourniture d'un modèle prédictif plus solide de la trajectoire et de l'intensité d'une tempête ou d'un ouragan renforcera, espérons-le, la nécessité pour les citoyens de tenir compte des avis d'évacuation. "
Les améliorations apportées à ce modèle de prévision météorologique numérique donnent aux agences d'État et aux agences météorologiques locales plus de temps pour fournir des ordres d'évacuation basés sur des données.
"La différence entre les ouragans de catégorie 1 et 2 sur l'échelle Saffir/Simpson est d'environ 15 nœuds, " a déclaré Doyle. " Ainsi, même si l'erreur d'intensité de 17 nœuds de COAMPS-TC est remarquable, nous cherchons toujours à améliorer ses capacités. "
Ces mises à niveau donnent également au LNR la possibilité de poursuivre et d'encourager la collaboration avec les instituts de prévision météorologique pertinents le long de la côte du golfe. L'Université d'État de Louisiane a exprimé son intérêt à s'associer à NRL dans des projets futurs.
"LSU espère s'associer avec NRL dans les efforts futurs pour évaluer les améliorations des performances du modèle, ce qui pourrait aider à améliorer la préparation et l'évacuation des tempêtes le long du golfe, " a déclaré le Dr Robert Rohli, professeur au Louisiana State University College of the Coasts and Environment.
COAMPS-TC, un modèle de prévision météorologique numérique, utilise des programmes informatiques et des superordinateurs pour prédire la trajectoire, structure et intensité des cyclones tropicaux (TC) dans le monde, en utilisant des couches de données environnementales historiques et actuelles.