La prévision numérique du temps : une complexité comparable à la simulation du cerveau humain !

Au cours des dernières décennies, la prévision météorologique des heures et jours à venir est devenue une partie intégrante de l’information circulant dans nos sociétés. Elle est désormais familière, diffusée régulièrement via tout type de support médiatique et facilement accessible, notamment depuis l’explosion de l’Internet. En contrecoup, cette tendance semble s’être accompagnée d’une certaine banalisation de la tâche consistant à les produire – à l’exception faite des personnes impliquées dans le processus. Or, elle traduit un réel exploit scientifique qu’il conviendrait de ne pas perdre de vue. 

Chaque prévision météorologique découle d’une manière ou d’une autre d’un modèle informatique qui a effectué une simulation de l’atmosphère. De façon très simplifiée, le modèle est d’abord initialisé de façon à fournir une image la plus fidèle possible de l’atmosphère réelle. Il résout ensuite un jeu d’équations différentielles non-linéaires afin d’anticiper la façon dont celle-ci devrait évoluer au cours des heures et jours à venir. Étant donné que les équations ne peuvent pas être résolues analytiquement, elles doivent être discrétisées spatialement et temporellement – i.e. l’atmosphère est découpée en petites “boîtes ». Chaque grand centre de prévision possède son modèle. À l’heure actuelle, le plus performant d’entre eux est celui du Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme (CEPMMT), nommé IFS pour Integrated Forecasting System.

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