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La vérification des prévisions de MétéoSuisse : un grand cru pour l’année 2020

19 mars 2021, 5 Commentaire(s)

Dans une série de quatre articles, nous allons évoquer le système de vérification de nos prévisions. A quand remonte-t-il ? La vérification est-elle objective ? Quels sont les moyens techniques employés ? Ces questions, et bien d’autres questions que vous vous êtes certainement déjà posé, seront abordées. Ce deuxième article se focalise sur des années particulières.

Variabilité interannuelle des scores

Dans un premier blog, nous avons présenté les différents scores qui ont été utilisés pour quantifier et évaluer la qualité des prévisions fournies par MétéoSuisse et nous en avons décrit l’évolution au cours des 30 dernières années. Dans ce deuxième blog, nous nous focalisons sur la variabilité interannuelle du score et sur certaines années « particulières ».

Le graphique ci-dessous présente le score annuel pour les échéances de prévision à 1, 3 et 5 jours entre 2014 et 2020. Les objectifs quantitatifs qui sont fixés dans le cadre du mandat de la Confédération, permettant un suivi de la qualité des prévisions, sont également indiqués en traitillés sur le graphique. On remarque que, pour toutes les échéances, les scores annuels ont augmenté et que cette augmentation est plus nette pour les échéances les plus lointaines (jour j+5).

Affichage aggrandi: Figure 1: Valeurs des scores COMFORT pour la période 2014-2020 pour 3 échéances de prévision (bleu: jour j+1; rouge: jour j+3; vert :  jour j+5), ainsi que les objectifs correspondants fixés préalablement (lignes en traitillé)
Figure 1: Valeurs des scores COMFORT pour la période 2014-2020 pour 3 échéances de prévision (bleu: jour j+1; rouge: jour j+3; vert : jour j+5), ainsi que les objectifs correspondants fixés préalablement (lignes en traitillé)
Affichage aggrandi: Figure 2 : Échéance pour laquelle un score annuel COMFORT de 80 est atteint.
Figure 2 : Échéance pour laquelle un score annuel COMFORT de 80 est atteint.

La figure ci-dessus illustre d’une autre manière les progrès de la qualité des prévisions réalisés entre 2012 et 2020. La courbe représente l’évolution des prévisions (en terme d’échéance) qui ont obtenu un score de 80. On remarque ainsi qu’en 2020 la qualité de la prévision à +3 jours est équivalente à celle à +2 jours de 2014. Nous l’avons déjà mentionné (cf. blog précédent), la qualité des prévisions s’améliore au fil des ans, notamment grâce aux progrès constants de la modélisation des processus atmosphériques pertinents.

Malgré les progrès constants et bien que les scores soient très variables d'une année à l'autre, il n’en reste pas moins que, pour certaines années, la prévision se révèle plus facile ou plus difficile. Ainsi, sur les deux graphiques précédents, il ressort très nettement que 2020 a été une année particulière, avec un score élevé pour des raisons aux origines très diverses alors que l’année 2018 est caractérisée par un score moins élevé.

2020 : une année vraiment particulière ?

Le score obtenu pour 2020 est nettement meilleur que pour les autres années, surtout pour les échéances lointaines. En fait, il s’agit d’un des meilleurs scores jamais obtenus !

Affichage aggrandi: Figure 3: scores mensuels pour l’année 2020 (traits pleins) et moyenne de 2015 à 2020 (traitillé), pour le jour suivant, pour l’ensoleillement (en rouge) et les précipitations (en bleu).
Figure 3: scores mensuels pour l’année 2020 (traits pleins) et moyenne de 2015 à 2020 (traitillé), pour le jour suivant ; pour l’ensoleillement (en rouge) et les précipitations (en bleu).

Pour comprendre les bons scores de 2020, analysons en détail les performances des différents paramètres de prévision qui contribuent au score global : les précipitations et l’ensoleillement relatif. Sur la courbe des scores mensuels de la figure 3 ci-dessus, on remarque que la qualité des prévisions de précipitations durant les mois d’été a été supérieure à la moyenne des autres années tous les mois sauf décembre. La qualité des prévisions d’ensoleillement se distingue de la moyenne durant deux mois d’été, alors qu’elle reste proche de la moyenne durant le reste de l’année.

Affichage aggrandi: Figure 4 : écart à la norme (1981-2010) pour la somme des précipitations (à gauche) et la somme de l’ensoleillement (à droite) sur l’ensemble de l’année 2020.
Figure 4 : écart à la norme (1981-2010) pour la somme des précipitations (à gauche) et la somme de l’ensoleillement (à droite) sur l’ensemble de l’année 2020.

Sur les cartes ci-dessus, une grande partie de la Suisse montre un ensoleillement excédentaire, jusqu’à 130% dans la région zurichoise, et quelques régions dans les Alpes où l’ensoleillement est proche de la norme 1981-2010. Côté précipitations, l’année a été sèche avec, localement, la moitié de la pluviométrie normale.

Ces conditions particulières sont associées à des situations météorologiques spécifiques qui ont été plus fréquentes que les autres années. Cela a rendu l’élaboration des prévisions plus « faciles », comme discuté plus en détail dans le paragraphe suivant. A noter que les scores des modèles COSMO montraient également une qualité record pour 2020.

Comparaison entre les années 2018 et 2020

Pour aller plus en détail, il est intéressant de comparer les années 2020 et 2018. En effet, une baisse de la qualité annuelle des prévisions a été notée en 2018. Plus précisément, les scores COMFORT pour l’hiver 2017-2018 et le printemps 2018 ont été particulièrement bas en comparaison de la tendance observée sur plusieurs années. Cette baisse a concerné l’ensemble des régions sur ces deux saisons (figures 1 et 2).

Une étude détaillée [1] a montré que plusieurs éléments ont contribué à cette baisse momentanée en 2018, parmi lesquels le contexte météorologique, ainsi que certaines limites de la méthodologie de vérification utilisée.

La prévision du vent a beaucoup affecté la qualité globale du score en 2018. La vitesse du vent, même corrigée par les météorologues, a été sanctionnée par des scores partiels très bas. Sur le graphique de la figure 5 ci-dessous, on note que les scores partiels mensuels des précipitations et de l’ensoleillement relatif ne présentent pas une baisse aussi marquée que le score partiel du vent.

Affichage aggrandi: Figure 5 : Evolution des scores partiels (c’est-à-dire par paramètres) mensuels COMFORT sur la période de février 2017 à octobre 2018, pour l’ensemble de la Suisse pour l’échéance de prévision au jour J+1.
Figure 5 : Evolution des scores partiels (c’est-à-dire par paramètres) mensuels COMFORT sur la période de février 2017 à octobre 2018, pour l’ensemble de la Suisse pour l’échéance de prévision au jour J+1.

Nous l’avons signalé, les prévisions météorologiques de certaines années sont plus délicates que d’autres. Intéressons-nous à la répartition des situations météorologiques pour tenter de comprendre ces disparités. Au niveau de la circulation générale de l’atmosphère, on a relevé un nombre inhabituel de situations dépressionnaires ou cycloniques en 2018 par rapport aux 10 dernières années. Le diagramme ci-dessous montre la répartition des situations météorologiques selon 3 classes : les situations dépressionnaires ou cycloniques (L), les situations anticycloniques (A) et les situations intermédiaires (I).

Affichage aggrandi: Figure 6 : répartition des situations cycloniques (L), anticycloniques (A) et intermédiaires pour les années 2018 et 2020.
Figure 6 : répartition des situations cycloniques (L), anticycloniques (A) et intermédiaires pour les années 2018 et 2020.

Il ressort de la figure 6 ci-dessus que les situations anticycloniques ont été plus nombreuses en 2020 qu’en 2018, ce qui a certainement contribué au bon score de cette année-là. En effet, les dépressions et les anticyclones sont le plus souvent bien prévus par les modèles. En règle générale, sous les anticyclones, le temps est généralement sec et l’ensoleillement maximal (sauf en hiver en plaine) et est donc bien prévu. Par contre, l’effet des dépressions sur le temps sensible (par exemple sur l’ensoleillement ou la quantité et répartition des précipitations) est plus difficile à prévoir. En 2018 les situations cycloniques ont été plus nombreuses et ont contribué à une baisse du score.

De plus, les orages ont été nettement plus fréquents en 2018 qu’en 2020. Jugez plutôt : 27'495 décharges électriques ayant touché le sol ont été dénombrées en 2018 contre 16'372 en 2020. On déduit facilement que cette différence de décharges reflète un plus grand nombre de situations délicates à prévoir en 2018 qu’en 2020, et cela même si une situation orageuse est prévisible dans son ensemble. Il reste cependant que la localisation spatio-temporelle des cellules orageuses est difficile à anticiper et donc influence considérablement le score de prévision.

Par ailleurs, l’étude [1] a aussi révélé une limite de la méthode de vérification en ce qui concerne l’évaluation de la qualité des vents. Les critères utilisés pour qualifier la force du vent se sont avérés trop sévères.

Un prochain blog évoquera l’influence des situations météorologiques typiques en Suisse sur nos alertes.

[1] Analysis of Variations in Forecast Quality during 2018

Commentaires (5)

  1. Silvia, 18.04.2021, 15:25

    Bonjour, merci pour ce blog très passionnant.
    J'ai une question par rapport les scores COMFORT, est il possible d'avoir accès à ces données?
    Scores COMFORT, objectives du Conseil fédéral et scores pour chaque paramètre par année?

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    1. MétéoSuisse, 20.04.2021, 15:02

      Il est possible d'obtenir une partie des informations que vous demandez. Pour cela, merci d'envoyer une demande à notre adresse contact@meteosuisse.ch ,en spécifiant les données que vous désirez.

  2. Jules, 25.03.2021, 15:40

    Merci pour ces précisions qui confirment que la baisse de qualité des prévisions en lien avec la baisse du trafic aérien est apparemment un mythe...

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  3. Pascal, 20.03.2021, 12:39

    Je suis surpris par ce score, car mon impression subjective était une autre. Les prévisions à moyenne échéance me semblaient souvent peu fiables, changeant fortement d'un run à l'autre. Je pensais que cela était dû au manque de données dû au corona (moins d'avions en l'air). Les nombreux jours anticycloniques ont-ils permis de surcompenser ce manque? Où ce manque n'a-t-il pas été si grand que ça? Merci pour ces précisions!

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    1. MétéoSuisse, 20.03.2021, 19:15

      Bonjour, il est difficile d'estimer l'impact exact qu'a eu la baisse du trafic aérien sur la qualité des modèles et donc de nos prévisions. La réduction la plus importante du trafic s'est produite fin mars et en avril 2020, période qui a été anticyclonique sur la Suisse. Il est donc possible que celai ait pu compenser cette perte de fiabilité. Il faut aussi ajouter que la baisse du trafic aérien a été en partie compensée par davantage de radiosondages durant cette période.