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Comment les modèles numériques parviennent à prévoir le temps ? partie I

sb — 2026-07-14T20:58:46Z

Des observations aux prévisions, quels écueils, quelles solutions ?
Comment fonctionnent les modèles numériques de prévisions du temps ?

Exemple de couverture d'observations prises en compte par ECMWF pour initialiser le modèle numérique IFS^? le 14 juillet 2026, cycle 6z : stations de surface SYNOP, bouées marines, sondes sur les avions. D'autres types d'observations sont également assimilés : radars, satellites, ...

Prévoir l'évolution d'un système implique de connaître des états antérieurs, notamment son état présent et des états passés.
La prévision météorologique n'y échappe surtout pas, que ce soit à l'échelle hyper-réduite (le temps qui va faire dans l'heure qui vient en un lieu précis) ou à une échelle hyper-large (les anomalies sur la Terre dans un siècle).

Jadis, on observait les saints du calendrier, notait la croissance des végétaux, la métamorphose des insectes, le vol des oiseaux. Quelques dictons faisaient office d'éphémérides météo.
Plus tard, des instruments permirent la mesure de certaines grandeurs et des relations empiriques suggérèrent des prévisions plus normalisées. Étaient-elles meilleures que l'observation directe des effets de la météo ? La réponse est plus complexe qu'il ne paraît, dépendant fortement de ce qu'on définit par « meilleures ». Donc de la métrique utilisée. Cependant, ce n'est pas mon sujet du jour (une autre fois peut-être ?).

Les observations sont cruciales pour prévoir le temps. Celles du moment et celles des moments antérieurs.
Les météorologues, grâce au télégraphe, reconstruisaient des champs de base (pression, température, vent^?...) grâce aux mesures réalisées par des observateurs humains. Ce travail demandait précision et rigueur, tant pour le météorologue final qui traçait les cartes que pour les observateurs qui notait scrupuleusement tous ces éléments (la BnF regorge d'archives, via Gallica) [1].
Les besoins en prévisions croissants dans le même rythme que le nombre d'observations, il fallut trouver des solutions d'automatisation et d'harmonisation des matériels de mesure.

Désormais, ce sont des volumes de données immenses transitant par des réseaux dédiés qui sont assimilés par les super-calculateurs des centres météorologiques. L'image ci-dessus montre la couverture mondiale d'une partie d'entre elles pour le modèle européen IFS : des stations de surface standardisées par l'OMM, des bouées et de certaines sondes présentes sur les avions. Ce n'est qu'une petite partie. Cette phase d'assimilation est déterminante : la qualité de la prévision en dépend.

Deux difficultés se posent :
> les zones blanches ou moins densément observées par rapport à d'autres ;
> les normes nationales pas toujours identiques à la norme internationale, les problèmes techniques divers et variés impactant la mesure.

La phase d'assimilation doit effectuer un tri qualitatif sur la totalité des données importées. Divers algorithmes automatiques exécutent ce travail, ne laissant le choix aux humains que dans quelques cas. Dès qu'un ensemble cohérent de données est disponible, les calculs prévisionnels débutent.

La sensibilité aux conditions initiales est donc un paramètre important.

Un modèle numérique de prévisions du temps (PNT, NWP en anglais) effectue chaque jours un, deux, quatre ou plus lancements (assimilation et calculs prévisionnels pour simplifier). Chaque lancement est noté « cycle ». Ainsi, le cycle 0z et le cycle 12z d'un modèle X indique respectivement le lancement à 0h TU et 12h TU.
Les prévisions à très courts termes (sur quelques heures) du cycle précédent sont généralement incluses dans la phase d'assimilations (PA), à la fois pour la pertinence et pour la calibration.

On est déjà loin des observations humaines et des tracés à la main !

Ce n'est pourtant pas fini. D'autres difficultés d'un autre ordre surgissent.

L'atmosphère est régie par les lois de la physique.
La résolution du set d'équations n'est pas triviale, elle est insoluble telle quelle. Pour parvenir à un résultat acceptable, plusieurs approximations et simplifications sont réalisées. L'expérience montre que celles-ci ont un impact léger à court et moyen terme lorsque la configuration ne présente pas de particularités. L'impact augmente avec l'éloignement des échéances de prévisions ou lorsque des structures atmosphériques complexes se développent.
L'une des causes est le fameux effet papillon introduit par Edward Lorenz. L'atmosphère est chaotique.
Plus les échéances s'allongent, plus les prévisions vont s'écarter les unes des autres, plus l'incertitude s'accroît.

De plus, l'atmosphère ne dépend pas que d'elle-même, du Soleil et du référentiel terrestre. Elle dépend de l'orographie, des océans, des glaces, de la végétation, des aérosols, etc. Autant de paramètres supplémentaires à inclure, avec les mêmes incertitudes liées aux mesures, avec leurs lois physiques.

Les calculs sont contraints par les infrastructures matérielles et logicielles.
Les gains technologiques assurent des gains en efficacité sans jamais apporter une garantie idéale.
En résumant, la transcription des équations physiques simplifiées en langage informatique introduit de nouveaux biais, souvent systémiques, dans la prévision.
De plus, pour représenter la surface de la Terre, plusieurs méthodes coexistent depuis l'antiquité (voir par exemple « Le Scandale de Mercator »). Chaque modèle utilise sa propre représentation, en grilles régulières, déstructurées, triangulaires, etc. Ces grilles sont constituées de mailles plus ou moins larges. La définition de la grille et de ses mailles et son implémentation ouvrent autant de difficultés et d'approximations.

D'autres difficultés émergent encore lorsque, d'un modèle global, c'est-à-dire couvrant l'ensemble de la surface de la Terre, on passe à un modèle régional, à résolution plus fine mais sur une étendue réduite.
En effet, l'atmosphère se joue des frontières et des régions géographiques. Pour calculer la prévision en un lieu précis, il est nécessaire de modéliser l'ensemble de l'atmosphère. Si on ne la calcule que sur une région particulière, que se passe-t-il ? Des erreurs. Un modèle global s'interface alors avec un modèle régional pour définir à la fois une partie (voire la totalité) des fameuses conditions initiales mais aussi les conditions aux limites : ce qui se passe aux frontières du domaine régional doit être cohérent avec ce qui se passe au-delà, déterminé par le modèle global.

Pas simple !

Pour l'heure, les modèles de prévisions sont un outil utile et efficace et ne remplace pas l'analyse humaine. Au contraire, les modèles la soutiennent, la confortent ou l'alertent sur une divergence de prévisions.
Je reviendrai une autre fois sur les modèles IA.

Pour mieux circonscrire ces perturbations, les équipes scientifiques de la modélisation ont conçu ce qui est nommé « ensemble » : des faisceaux cohérents de prévisions déterminées par un même calcul en modifiant légèrement les données initiales et/ou les approximations des lois physiques et/ou les implémentations. Ces modifications ne sont évidemment pas faites au hasard mais sont documentées.
On obtient ainsi plusieurs prévisions pour un même cycle, dont on peut mesurer les écarts et dont l'interprétation humaine permet d'identifier les incertitudes ou les scénarios plausibles.
Les centres météorologiques calculent le plus souvent entre 20 et 50 perturbations par cycle, chaque perturbation, nommée membre, suit sa propre courbe prévisionnelle.

Radiosondage prévu par le modèle européen IFS^? pour jeudi 12h TU (+2h pour l'heure française).

Ce graph affiche le profil vertical réalisé par l'ensemble européen généré par IFS^? pour un lieu situé dans le nord-ouest. Les coordonnées 3D sont indiquées en haut.
En haut à gauche, le tépigraphe donne le profil thermique et humide. En rouge, la température selon l'altitude, en vert le point de rosée.
La ligne grasse est le membre non modifié ; les plages de couleurs vives représentent les membres perturbés jusqu'aux quantiles 25 et 75, les plages pâles représentent les quantiles plus extrêmes. La ligne fine représente la moyenne de tous les membres. On obtient ainsi une vue d'ensemble, d'où le nom, des possibles.
Par exemple, on s'aperçoit que l'incertitude est réduite pour les températures alors qu'elle est plus importante pour l'humidité.
D'autres éléments s'affichent.

J'ai choisi ce radiosondage car un potentiel orageux costaud existe pour la Bretagne ce jeudi.
On a les couches de la troposphère humides (rouge et vert très proches) avec une plage plus sèche à moyenne et haute altitudes (supérieur au niveau 600 hPa), ce qui peut booster une convection déjà initiée.
On a une énergie potentielle, CAPE, en bas à droite, importante, autour de 1500 J/kg, voire 2000 J/kg alors que l'énergie d'inhibition convective, CIN, est faible (inférieure à 50 J/kg).
Le cisaillement est hétérogène, moins intéressant.

Je tâcherais de réaliser une prévision sur ces orages demain soir.

[1] Ces exemples d'archives ont été récupérées, pour un gain de temps, sur ce forum d'Infoclimat

AIFS et HGEFS

sb — 2026-04-24T19:48:40Z

Deux modèles numériques ont récemment été ajoutés sur le « para ».
Il s'agit de la version de test d'AIFS version 2 disponible publiquement depuis le 14 avril 2026, cycle 12z.
Et de la version 1.0 de HGEFS depuis le 28 mars 2026, cycle 0z.

AIFS est le modèle « IA »par ECMWF. Cette version 2 deviendrait opérationnelle le 12 mai prochain, en même temps que la version 50r1 d'IFS^?.

HGEFS est un modèle hybride : il superpose les 31 membres de GEFS et les 31 membres de AIGEFS, soit un total de 62 membres.

Pour les deux, des cartes sont disponibles.

AICON en opérationnel

sb — 2026-03-08T17:33:36Z

Le 4 mars, cycle 18z, le DWD a officiellement lancé, en version opérationnelle, sa version « AI » du modèle ICON, AICON.
Une première mouture est disponible ici, à cette adresse. D'autres types de cartes suivront, notamment des comparaisons avec la version physique du modèle, ICON.

Précipitations accumulées depuis H0, selon AICON du 8 mars, cycle 12z.

@DWD pour les données, moi-même pour la carte

Prévisions des vagues de chaleur en Europe

sb — 2026-03-04T19:46:29Z

Les modèles numériques de prévisions du temps ont parfois des difficultés à simuler correctement les vagues de chaleur sur l'Europe. Deux études sont parues début 2026 sur Nature. Sur des axes différents, elles approfondissent l'impact de l'humidité sur la circulation atmosphérique et sur les conséquences en termes d'évènements thermiques extrêmes. En voici un résumé personnel.

L'humidité des sols

La première [1] aborde les interactions humidité du sol - température de surface, humidité du sol - précipitations et enfin humidité du sol - circulation et dynamique atmosphérique.

L'échange d'eau et de chaleur entre le sol et l'atmosphère dépend fortement de l'humidité du sol.
L'évaporation en est le principal vecteur. Deux boucles principales de rétroactions sont documentées :

humidité du sol et température de surface :
lorsque la température du sol s'élève, la quantité d'eau évaporée s'élève aussi, ce qui réduit bien sûr la quantité restante dans le sol. En-dessous d'un certain seuil, l'évaporation est limitée, freinant dans le même temps le refroidissement près du sol (l'évaporation est un processus endothermique, c'est-à-dire qui absorbe de la chaleur présente dans l'environnement, NDLR). Ainsi, la chaleur près du sol augmente, élevant le flux de chaleur sensible, vers les couches supérieures de l'atmosphère. Le seuil de condensation devenant plus haut (plus l'air est chaud, plus il peut contenir de vapeur d'eau avant de condenser l'excès), la couverture nuageuse diminue pour accroître le rayonnement solaire à la surface, amplifiant le processus.

humidité du sol et précipitations au sol :
Les précipitations augmentent l'humidité du sol, ce qui augmente les possibilités d'évaporation, favorisant un refroidissement relatif et une humidification de l'air gagnant des couches supérieures. La formation des nuages est ainsi renforcée et, in fine, la quantité de précipitations reçues.

D'autres études ont démontré l'importance de l'humidité du sol dans la promotion et la prolongation de sécheresses et de vagues de chaleur, aussi bien localement qu'à distance.

De plus, la circulation et la dynamique atmosphérique à grande échelle influe sur ces évènements. Or, il apparaît que le taux d'humidité du sol influe, localement et à distance, sur cette circulation et cette influence finit par majorer l'anomalie au sol.

Lorsque l'humidité du sol est durablement basse, le courant-Jet^? serait renforcé vers le nord de l'Eurasie et, sur l'Atlantique nord, il s'orienterait davantage sud-ouest > nord-est (autorisant ainsi les advections subtropicales sur l'Europe). Des ondes stationnaires sont présentes.
En effet, effets locaux et à distance se combinent. Dans ce forçage « sec », le réchauffement latent diminue alors que le réchauffement sensible augmente dans un premier temps à échelle régionale puis, à distance, il y a formation de nuages, précipitations, divergences atmosphériques et finalement changements des vents^?.
Ces anomalies durables de l'humidité des sols agissent comme forçages à grande échelle. Une fois transmise à la circulation hémisphérique, ces évènements peuvent s'amplifier l'un l'autre.
Les auteurs notent une asymétrie dans les conséquences : une anomalie sèche du sol influence plus fortement la dynamique générale qu'une anomalie humide du sol.

Les auteurs mentionnent qu'une expérimentation sur plusieurs modèles consoliderait les conclusions et pourrait apporter une meilleure compréhension des processus physiques sous-jacents, notamment les liens entre effet local et effet à distance. Ils suggèrent en outre d'étudier l'incidence de l'humidité des sols au printemps sur les épisodes de canicules estivales [2].

Les anomalies froides de l'Atlantique nord

La seconde [3] aborde le sujet de l'impact d'eaux anormalement froides sur le nord de l'Atlantique.

Des eaux anormalement froides dans le nord de l'Atlantique, qui se refroidissent un peu plus sur une courte période, favoriseraient une crête anticyclonique sur l'Europe accompagnées d'une chaleur anormale / canicule.
Ces eaux plus froides joueraient aussi un lien dans les blocages hivernaux européens, pas toujours bien appréhendés dans les simulations.

Des conditions baroclines anormalement fortes sur des latitudes plus basses ( 45/50°N), suggérant des cyclogénèses plus actives, entraîneraient une intensification et une résistance accrue de la crête d'altitude sur l'Europe 5 à 7 jours plus tard.

Les auteurs de l'étude pointent les biais systémiques des modèles, principalement la résolution insuffisamment fine du sous-modèle océanique utilisé par les modèles globaux. La résolution trop grossière impacterait l'interprétation correcte des tourbillons océaniques dans le calcul. En cascades, cette sous-évaluation impliquerait une activité barocline réduite et une évaporation sous-évaluée, rendant le couple dépression - anticyclone moins stable dans le temps.
Cette faiblesse de l'évaporation fournit une chaleur latente^? moindre et donc une libération de celle-ci en-deça de l'observation, affectant en retour les phases des cyclogénèses et la baroclinie en général.
In fine, le couple creux sur l'océan - crête sur le continent est affaibli dans les simulations par rapport à la réalité observée.

Le creux océanique précéderait toujours la crête continentale, avec une forte dépendance, pour le timing, à la physique du modèle (les modèles ne donneraient pas le même timing mais tous verraient l'élévation de la dorsale).
Les auteurs indiquent qu'une meilleure prévision de ces types d'épisodes passe par une résolution plus fine des données océaniques pour un couplage plus efficient avec l'atmosphère. Il est à noter, qu'outre l'intensité de la chaleur, sa durée serait aussi bien mieux représentée par une résolution océanique plus fine. L'article suggère un gain double (intensité x2, durée x2), soit nettement plus proche des valeurs observées.
L'expérimentation réalisée montre que c'est la résolution océanique plus fine qui apporte le gain de prévisions, une résolution atmosphérique plus fine n'a pas d'impact particulier.

Évidemment, un Atlantique nord plus frais que la normale n'implique pas automatiquement une vague de chaleur. L'article porte sur l'amélioration de la prévision des vagues de chaleur en Europe.

Conclusion

Conclusion toute personnelle : ces deux études offrent un vecteur pédagogique pour les amateurs curieux comme moi, au-delà de l'apport scientifique à la communauté.
La première explique et reformule clairement les étapes des boucles de retro-actions. Certains aspects sont plus techniques mais demeurent compréhensibles dans leurs grandes lignes. Elle relativise non pas la réalité du réchauffement climatique mais sa contribution aux évènements extrêmes canicules et sécheresses. Elle apporte en outre des éléments à intégrer et recouper pour l'analyse lors de l'élaboration de prévisions saisonnières.

L'aspect technique de la seconde n'est pas évident à suivre mais elle offre aussi un regard sur les modèles, leurs forces et faiblesses grâce à cet exemple de situations spécifiques. Devant des souhaits naturels et légitimes (quelles températures chez moi ces prochains jours ou mois ?), la complexité à modéliser l'atmosphère apparaît, les choix réalisés, leurs biais systémiques relativisent les simulations. Finalement, les modèles sont bien une aide à la prévision, l'observation, l'analyse et l'expérience humaines restent primordiaux.

Ce sont ces apports que je trouve intéressant dans de nombreuses publications. Ces études scientifiques suffisamment accessibles aux profanes curieux, en accès ouvert, retrouvent cette dimension de transmission de la Science vers les citoyens et la société en général.

Note : à quelques détails près, j'avais rédigé le résumé de la seconde étude un peu plus tôt sur le forum d'Infoclimat

[1] Première étude : https://www.nature.com/articles/s41... : The role of soil moisture on summer atmospheric circulation climatology in the Northern Hemisphere

[2] https://www.nature.com/articles/s41... : Summer atmospheric drying could contribute more to soil moisture change than spring vegetation greening
Un taux de verdissement anormalement élevé de la végétation influe sur l'humidité des sols, les plantes puisant davantage d'eau. Cependant, la transpiration cumulée augmente bien que la pression de vapeur d'eau diminue avec le réchauffement global. Cette étude tente d'apporter quelques réponses.

[3] Seconde étude : https://www.nature.com/articles/s43... : Improved European heat event simulation in eddy-resolving climate models

IFS version en test préopérationnelle 50r1

sb — 2026-02-22T20:49:27Z

Les cartes générées par mes soins sur cette version en test d'IFS^? 50r1 sont disponible à l'adresse habituelle depuis le 18 février 2026, cycle 12z.
La disponibilité des cartes ne répond pas à un timing précis En effet, ECMWF rend accessible sous licence ouverte les fichiers binaires de données à des horaires imprécis, avec un différé pour atteindre 24h, parfois plus.

Accès vers les cartes IFS 50r1
Accès général vers les versions tests de plusieurs modèles

IFS 50r1 : release candidate

sb — 2026-02-20T19:22:00Z

En avril, le modèle IFS^?, portée par ECMWF, sera mis à jour opérationnellement vers sa version 50r1.
Il en sera de même de son petit frère, le modèle basé sur l'apprentissage automatique, AIFS, vers la version 2.

IFS 50r1
AIFS v2

Une mise à jour d'IFS vers la version 50r2 est prévue cet automne.

Deux images générées par Metview pour la pression atmosphérique réduite au niveau de la mer, simulation à H120 et H240 :

SOFF : The Systematic Observations Financing Facility

sb — 2026-01-30T20:25:00Z

« Des expériences d'impact soutiennent l'initiative en faveur d'un renforcement des observations météorologiques ».

Dans le cadre d'un programme des Nations Unies auquel se greffe ECMWF et d'autres institutions comme la Banque Mondiale, des simulations ont été réalisées sur les impacts d'une densité améliorée des réseaux d'observations, en surface et en altitude, principalement dans les pays peu ou pas couvert.

Cette densification des réseaux d'observations profiterait en premier lieu aux phases d'assimilation des modèles globaux puis aux prévisions qu'ils élaborent. D'abord sur les échéances courts termes pour les pays concernés puis ensuite pour l'ensemble du globe pour les échéances plus lointaines, les systèmes météorologiques se déplaçant (leur meilleure prévision au départ favorise une meilleure prévision lorsqu'ils se sont éloignés).

Dans un second temps, les simulations associées aux études de la Banque mondiale montrent un second impact positif sur les populations face aux catastrophes climatiques / météorologiques : meilleure prévisions pour une meilleure alerte/protection et résiliences renforcées.

Papier relatant les simulations d'ECMWF
Page d'accueil du site

Mise à jour des données MeteoItalia

sb — 2025-12-19T21:02:17Z

Ce 19 décembre 2025, MeteoItalia et CINECA annonce la mise à disposition :

des cartes mensuelles et hebdomadaires dérivées de l'IFS^? étendu (ECMWF)
des cartes marines sur différents domaines (en collaboration avec l'ARPAE d'Emilie-Romagne)
une nouvelle carte radar, en lien avec la Protection civile italienne
le téléchargement des GRIB saisonniers sur un domaine italien (jusqu'au Rhône et au sud de la Bourgogne grosso modo)
une interface de programmation supplémentaire.