Le bureau météorologique australien a essuyé de vives critiques après qu'El Niño n'ait pas réussi à provoquer un été sec tant vanté dans l'est de l'Australie. Certaines parties du nord du Queensland situées sur la trajectoire du cyclone tropical Jasper ont connu un mois de décembre record et les zones du centre de Victoria ont connu un mois de janvier record. Dans l'ensemble, l'été a été 19 % plus humide que la moyenne de l'Australie dans son ensemble.

Cela a conduit à un débat dans les médias et lors des estimations du Sénat sur la capacité du Bureau de météorologie à faire des prévisions précises à mesure que le climat change. La valeur des prévisions saisonnières en particulier a été remise en question.

Les prévisions météorologiques se sont en fait améliorées ces dernières années. Et des développements passionnants se profilent à l’horizon dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mais l'effet du changement climatique futur sur les prévisions météorologiques et saisonnières n'est pas encore bien compris.

En tant que climatologues, nous savons que les prévisions sur sept à 14 jours et les prévisions saisonnières se comparent assez bien lorsqu’il s’agit de la situation critique. En effet, des agences telles que le Bureau vérifient le succès de leurs prévisions par rapport à la réalité et rendent cette information publique. Même s'il est possible que le changement climatique pose des défis aux prévisions météorologiques et saisonnières dans certaines régions, nous pensons que les améliorations des prévisions dépassent de loin toute perte de précision.

Progrès en matière de prédiction

Depuis que le physicien britannique Lewis Fry Richardson a envisagé pour la première fois cette possibilité dans un livre de 1922, les prévisions météorologiques sont devenues plus précises et plus puissantes.

La science de la météorologie a fait un grand pas en avant avec l'essor des capacités informatiques.

Désormais, des données satellitaires et des observations météorologiques très détaillées alimentent de multiples simulations informatiques. Cela rend les prévisions sur 7 jours assez précises dans le monde entier, bien que moins dans les régions les plus pauvres du monde.

Comme nous ne pouvons jamais connaître parfaitement l’état de l’atmosphère à un moment donné, il est avantageux d’exécuter de nombreuses simulations avec des conditions de départ légèrement différentes. Cela donne une idée de la façon dont le temps peut changer et du degré de confiance que nous avons dans ces changements.

Les mêmes principes qui régissent les prévisions météorologiques soutiennent également les prévisions climatiques saisonnières. Les modèles représentant l'atmosphère et l'océan sont projetés dans le temps pour donner une perspective sur trois mois.

Au-delà d'une dizaine de jours, nous ne sommes pas en mesure de dire avec certitude quel sera le temps qu'il fera pour un lieu précis à une heure précise. Mais nous pouvons donner une indication des chances que le temps soit nettement plus chaud, plus frais, plus sec ou plus humide que la moyenne saisonnière.

Notre capacité à prédire les conditions de la saison à venir a considérablement progressé au cours des 20 dernières années seulement. Nous comprenons désormais mieux comment les différents facteurs climatiques influencent notre météo, et nous disposons de plus de puissance de calcul pour exécuter des modèles.

Cependant, les prévisions saisonnières basées sur des modèles, qui fournissent des indications spécifiques à un emplacement sur les précipitations et les températures probables par rapport à la moyenne à long terme sur plusieurs mois, sont encore relativement nouvelles. Il reste encore beaucoup à faire pour fournir des informations fiables et utilisables aux décideurs.

Comment mesurer la qualité d'une prévision ?

Les météorologues savent après coup si leurs prévisions étaient bonnes ou fausses, car des agences telles que le Bureau de météorologie disposent d'équipes entières dédiées à comparer leurs prévisions avec ce qui s'est réellement passé.

Le tableau ci-dessus montre un exemple simple de la façon dont les scientifiques calculent la qualité d’une prévision. À partir du nombre de réussites, d'échecs, de fausses alarmes et de négatifs corrects, nous pouvons calculer une plage de scores.

Cela devient plus complexe lorsque nous voulons savoir non seulement si les prévisions prévoyaient correctement qu'il pleuvrait, mais aussi quelle quantité de pluie et si la probabilité de pluie indiquée était réellement correcte.

De plus, à mesure que les modèles deviennent plus sophistiqués et de plus haute résolution qu’auparavant, ils peuvent simuler des systèmes météorologiques plus réalistes tels que des lignes d’orages. C'est comme regarder la télévision en haute définition au lieu d'un noir et blanc granuleux. L'évaluation de la capacité de prévision devient plus difficile à haute résolution, car les défauts que nous n'aurions pas vus auparavant sont également amplifiés.

Dans l’ensemble, lorsque nous examinons les compétences en matière de prévisions météorologiques au fil du temps, nous constatons des améliorations majeures. Ces améliorations sont particulièrement importantes dans l'hémisphère sud, où il y a moins de terres pour les stations météorologiques. Dans ces régions isolées, les données satellitaires ont considérablement amélioré notre connaissance de l'état de l'atmosphère, fournissant ainsi un meilleur point de départ pour les simulations de prévisions.

La capacité de prévision saisonnière s’améliore également, mais ces changements sont moins étudiés. La compétence des perspectives saisonnières varie en fonction de la période de l'année et selon que des influences climatiques majeures telles que l'oscillation australe d'El Niño (l'oscillation d'une année à l'autre entre les phases El Niño, neutre et La Niña) sont actives.

Les prévisions saisonnières sont les meilleures au printemps, lorsque l'oscillation australe d'El Niño atteint son apogée et qu'El Niño ou La Niña exerce souvent une poussée forte et prévisible sur les précipitations et les températures saisonnières. En revanche, les prévisions saisonnières sont généralement pires en automne, lorsque l'oscillation australe d'El Niño passe d'une phase à l'autre et que les facteurs déterminants des conditions humides ou sèches sont moins prévisibles.

Le changement climatique affecte-t-il donc notre capacité à prédire le temps ?

Le changement climatique modifie certainement notre météo. Mais il n’est pas clair si cela rend la météo plus difficile à prévoir. Il n'y a pas encore eu beaucoup de recherches à ce sujet.

Certains changements pourraient affecter la prévisibilité, en particulier si davantage de pluie tombe à cause d’orages isolés et moins à cause de systèmes météorologiques à plus grande échelle. C’est ce que l’on attend généralement du changement climatique et cela semble déjà se produire dans certaines régions d’Australie. Un tel changement n'est pas bien compris, mais il rendrait probablement plus difficile la prévision des totaux de précipitations locaux.

Nous constatons déjà une baisse des capacités de prévision saisonnière en été, lorsque davantage de pluie tombe dans des systèmes à petite échelle qui ne sont pas fortement liés à l'oscillation australe d'El Niño. Des changements dans la force de la relation entre les influences climatiques, telles que l'oscillation australe d'El Niño, et le climat australien pourraient également rendre la prévision saisonnière plus facile ou plus difficile.

Étant donné que le taux d'amélioration des prévisions météorologiques est si élevé, il est peu probable que quiconque remarque un effet du changement climatique sur les compétences en matière de prévisions météorologiques de si tôt. À mesure que les prévisions météorologiques et saisonnières continuent de s'améliorer grâce aux progrès scientifiques et technologiques, tout effet du changement climatique sur les prévisions sera probablement noyé.