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    Les premières prévisions de la mousson indienne pourraient profiter aux agriculteurs

    Animations montrant une forte similitude entre le modèle de prévision saisonnière SEAS5 (L) et les observations réelles de la mousson d'été indienne (R) Crédit :Amulya Chevuturi/Université de Reading

    Les agriculteurs indiens devraient recevoir des prévisions précoces des variations attendues de la saison de la mousson afin de réduire les pertes de récolte, disent les scientifiques.

    Des chercheurs de l'Université de Reading et du Centre européen de prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF) ont mené la toute première étude approfondie sur la précision avec laquelle le dernier système mondial de prévision météorologique à long terme de l'ECMWF peut prédire quand la mousson d'été commencera. et combien de précipitations il apportera.

    Ils ont découvert que le modèle fournissait des prévisions précises un mois à l'avance pour le moment de la mousson dans les principales régions agricoles de l'Inde. Fournir ces informations aux agriculteurs pourrait les aider à se préparer plus tôt en cas de fortes pluies inattendues ou de périodes sèches prolongées, qui détruisent régulièrement les récoltes en Inde.

    Dr Amulya Chevuturi, chercheur sur la mousson à l'Université de Reading et auteur principal de l'étude, a déclaré:"La mousson indienne apporte environ 80% des précipitations annuelles de l'Inde, ainsi, même de petites variations dans le moment de son arrivée peuvent avoir un impact énorme sur l'agriculture. Il est difficile de prédire avec précision ces variations d'une année à l'autre, mais pourrait faire la différence entre la prospérité ou la pauvreté pour de nombreuses familles.

    « La précision des prévisions que nous avons identifiée dans les principales régions agricoles de l'Inde offre une opportunité claire à ce système de faire une différence positive dans la vie des gens. Un mois d'avertissement d'une sécheresse ou d'un déluge est un temps précieux pour comprendre l'impact probable sur la disponibilité de l'eau et pour les agriculteurs à prendre des dispositions pour réduire la menace pour les approvisionnements alimentaires.

    "De meilleures prévisions sauvent des vies, et ce type d'analyse globale approfondie n'est possible que lorsque les meilleurs scientifiques et les principaux instituts de recherche travaillent ensemble pour le bien de la planète entière."

    La saison de la mousson indienne commence chaque année vers le 1er juin, commençant dans le sud-ouest de l'Inde avant de s'étendre à tout le sous-continent.

    Les scientifiques ont examiné 36 ans de données de mousson pour évaluer pour la première fois l'efficacité du dernier système de prévision saisonnière de l'ECMWF, SEAS5, pour prédire en quoi la mousson indienne différerait de la moyenne à long terme.

    L'équipe a comparé les prévisions du 1er mai de chaque année de 1981 à 2016 avec les observations réelles des moussons qui ont suivi.

    Leur étude, Publié dans Dynamique climatique , trouvé que les prévisions étaient exactes pour les processus à grande échelle, comme la température et les vents, qui entraînent les précipitations de mousson à travers l'Inde. L'étude a également révélé que SEAS5 était efficace pour prédire l'arrivée précoce ou tardive de la mousson sur les régions agricoles importantes le long des plaines du Gange et des côtes est et ouest de l'Inde.

    Il a également identifié des lacunes dans le système qui pourraient ouvrir la voie à des améliorations du modèle, fournissant potentiellement des prévisions saisonnières de mousson à long terme plus détaillées et plus précises.

    L'étude a montré que les prévisions avaient tendance à surestimer les précipitations dans les régions montagneuses des Ghâts occidentaux et de l'Himalaya, et des précipitations sous-estimées le long des plaines du Gange au nord du pays, et son delta dans la baie du Bengale.

    Cependant, les prévisions étaient correctes pour le régime des précipitations de mousson à travers l'Inde, les rendant utiles à des fins de planification.


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