National audienceL'augmentation des capacités de calcul et la généralisation des satellites pour l'observation de l'atmosphère, de la terre et des océans ont permis le formidable essor de la prévision en météorologie et son extension à d'autres domaines : océanographie, prévision des crues, etc..

Blayo, Eric

Breton, Françoise

Le Dimet, François-Xavier

Hal - Université Grenoble Alpes

De la prévision météo à la prévision environnementale

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HAL Id: hal-00812712https://hal.inria.fr/hal-00812712Submitted on 12 Apr 2013HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.De la prévision météo à la prévision environnementaleFrançoise Breton, Eric Blayo, François-Xavier Le DimetTo cite this version:Françoise Breton, Eric Blayo, François-Xavier Le Dimet. De la prévision météo à la prévision envi-ronnementale. Collection ”20 ans d’avancées et de perspectives en sciences du numérique”, INRIA,2012, 3 p. ￿hal-00812712￿© Moise - InriaEn 2003, mise en évidence du "Niño" parsimulation numérique de la circulationocéanique - © INRIA / Projet IDOPTFrançoise Breton (Technoscope), Eric Blayo, François-Xavier Le-Dimet - 23/10/2012De la prévision météo à la prévision environnementa leL’augmentation des capacités de calcul et la généralisation des satellitespour l’observation de l’atmosphère, de la terre et des océans ont permisle formidable essor de la prévision en météorologie et son extension àd’autres domaines : océanographie, prévision des crues, etc…Témoignages d’Eric Blayo et de François-Xavier Le-Dimet, équipe-projet MoïseUne conjonction d’avancées scientifiques et de pris e de conscience du changementclimatiqueEric BlayoEn 20 ans la prévision météorologique a beaucoup progressé en fiabilité et en précision, permettant aujourd’hui des prévisionsfiables à 3-4 jours avec une précision de quelques kilomètres. Le domaine d’application de la prévision s’est également étendu àd’autres disciplines. Il existe maintenant des centres de prévision opérationnelle pour l’océanographie, comme Mercator-Océan àToulouse, ou en prévision des crues par exemple. Ces progrès fulgurants reposent notamment sur le développ ment des satellitesd’observations de la Terre qui fournissent une part importante des données nécessaires à des prévisions de précision. Par exemple,le premier satellite dédié à l’observation des océans a été lancé en 1992 et a révolutionné cette science n fournissant des donnéescouvrant tout l’océan, et pas seulement quelques observations rapportées par les bateaux sur les routes maritimes. Un deuxièmeélément essentiel réside dans l’augmentation exponentiell  de la puissance des ordinateurs qui permet aujourd’hui de traiter cesdonnées et d’effectuer les milliards de milliards de calculs nécessaires pour une seule prévision. Les centres opérationnels deprévisions sont ainsi parmi les plus gros utilisateurs de puissance de calcul, et l’augmentation de la précision des prévisionsaccompagne celles des capacités de calculs disponibles.Enfin, un troisième point qui me paraît essentiel a été la prise de conscience du changement climatique par le public et lespolitiques en 1990 avec le premier rapport du GIEC. lle a constitué un moteur important pour organiser et coordonner lescampagnes de mesures et les recherches des centres mondiaux, notamment pour réaliser des prévisions à plus long terme sur leclimat, ce qui nécessite de coupler plusieurs modèles (atmosphère, sol, océan, glace…).Une méthode pour renseigner le modèle sur le temps qu’il faitFrançois-Xavier Le Dimet Nos travaux ont également contribué à améliorer les simulations météorologiquesconcernant des endroits particuliers, comme les zones côtières, en couplant des modèleslocaux, régionaux et globaux. Cette approche permet par exemple de mieux prévoir lestrajectoires des ouragans.Pour qu’un modèle soit capable de prédire correctement le temps de demain, il faut êtrecapable de le renseigner aussi précisément que possible ur le temps qu’il fait aujourd’hui.Autrement dit, il s’agit de fixer les valeurs de toutes les variables du modèle à un instantdonné, grâce à toutes les données provenant de l’observation de l’atmosphère au mêmemoment. On appelle assimilation de données les méthodes permettant de rassembler toutesles sources d’information disponibles (modèle, statistiques, observations) pour reconstituerl’état de l’atmosphère et/ou de l’océan. Au début cet e opération était réalisée par desinterpolations, pondérées par des statistiques, entre les points d’observation, mais dès queles modèles se sont complexifiés ces méthodes sont devenues inopérantes car ellesproduisaient des champs non conformes à la physique. Dans les années 1980, j’ai proposé,une méthode fondée sur le contrôle optimal , pour réaliser l’assimilation de données, quenotre équipe a beaucoup contribué à développer par la suite. Le contrôle optimal m’avaitété enseigné par Jacques-Louis Lions qui fut président e l’INRIA puis du CNES. Cette méthode a tout d’abord été utilisée parMétéo France, un des leaders mondiaux de la prévision, puis adoptée en océanographie et dans d’autres domaines. L’assimilationest une composante essentielle de la prévision ; elle requiert un important pourcentage du temps de calcul. Malgré cela les© Inria / PhotoH. Raguetincertitudes demeurent, dues tant au modèle qu’aux données, et un des problèmes principaux, à l’heure actuelle, est de quantifiercette incertitude afin de pouvoir fournir un indice d  confiance associé à la prévision. Ces indices sont utilisés aujourd’hui dans lesbulletins délivrés par Météo France, mais ces calculs sont encore réalisés de façon assez empirique sans une justificationmathématique suffisante. C’est un défi scientifique actuel de quantifier ces incertitudes de prévision de façon fiable. La prévision environnementale est aussi une activité économique Depuis une dizaine d’années, des entreprises se sont développées dans le domaine des prévisions environnementales. Elless’appuient sur des modèles de prévisions open-source et des données Météo France par exemple pour proposer des étudesd’impacts d’une construction sur l’écoulement des eaux ou déterminer le potentiel éolien d’un site. Des sociétés font appel à cesentreprises pour évaluer leur météo-sensibilité afin d’anticiper leurs besoins en production, en stock ou en logistique de livraisonspar exemple. Un point important lorsque l’on sait que l’activité des entreprises météo-sensibles représ nterait 20 à 25% du PIB !Et dans 20 ans ?Eric Blayo, responsable scientifique équipe projet MOISE Inria, professeur UJF« Il nous manque encore des modèles pour estimer l’impact du changement climatique sur la biobiversité etaussi ses conséquences socio-économiques afin d’anticiper de bonnes politiques en terme d’énergie oud’aménagement du territoire. C’est un défi pour les mathématiciens car les difficultés sont énormes enterme de modélisation. Les méthodes d’apprentissage t tistiques pourraient par exemple permettred’extraire de grandes lois afin de combiner ces modèles au modèle climatique. Mais on en est encore auxbalbutiements !Un autre défi sera de ne pas se noyer dans une masse d’informations toujours croissante et d’arriver à neconserver que ce qui est pertinent pour la question posée. »François-Xavier Le Dimet, professeur émérite à l'université Joseph Fourier de Grenoble et membre de l'équipe-projetMoise, qui a pris la suite de l'équipe-projet Idopt qu'il dirigeait.« Je souhaiterais que les mathématiques jouent un plus grand rôle dans ce domaine. Par exemple, lestravaux réalisés par les mathématiciens et les numériciens sur les écoulements fluides et tout ce qui est lié àla turbulence devraient permettre des progrès significatifs, tout comme les développements récents del’analyse numérique sur des problèmes multi-échelles. L s prévisions sur le climat sont aussi un domainedifficile pour lequel les outils mathématiques pourraient faire une différence. Les prévisions à long termenécessitent en effet des couplages entre les modèles es océans et de l’atmosphère, ce qui pose denombreux problèmes de calcul.Dates clés1950 : Première prévision numérique réalisée par le mathématicien John Von Neumann sur l’ordinateur ENIAC (moinspuissant qu’un Smartphone d’aujourd’hui !)1980 : Généralisation des satellites pour l’observation de la terre1990 : Premier rapport du Giec sur le changement climatique – premier symposium mondial sur l’assimilation desdonnées à Clermond-Ferrand qui voit les mathématiciens s’impliquer dans la météorologie.2001 : Earth Simulator, supercalculateur japonais dédié à l’observation de la terre (5 à 10 fois plus important que lesautres) qui a contribué à l’étude du réchauffement climatiqueNumérique & sociétéDepuis mai 1998, la limite des échéances des prévisions de Météo-France est passée de 5 à 7 jours. L'indice de confiance estun chiffre de 1 à 5 figurant dans les bulletins météorologiques. C'est un moyen de faire connaître le crédit que l'on peutaccorder à la prévision. Plus la prévision est sûre, plus le chiffre est élevé : il atteint 5 dans le niveau de confiance le plusfort. À partir du temps observé le jour J à 0 h, l'ordinateur calcule, grâce à un modèle numérique de prévision, les "scénarios"les plus probables de l'évolution du temps jusqu'à J + 7 et analyse leurs résultats.Source : comprendre.meteofrance.com1992 - 2012Collection "20 ans d'avancées et de perspectives en sci ces du numérique" par les chercheursd'équipes Inria de Grenoble et Lyon.www.inria.fr/20ansgrenoble

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