La prévision météorologique, souvent exprimée par un pourcentage de probabilité de pluie, implique des méthodes complexes. Comprendre ce chiffre nécessite de plonger dans les mécanismes des modèles et des simulations. Cet article explore les fondements de cette estimation, affinant notre regard sur la météo.
Comme vous l’avez probablement remarqué, les applications météorologiques indiquent généralement la probabilité de pluie sous forme de pourcentage. Cependant, même si vous consultez souvent cette information, savez-vous ce qu’elle signifie vraiment ?
Méthodes limitées des météorologistes
La prévision météorologique n’est pas une science exacte. En effet, la théorie du chaos a été découverte par le météorologue Ed Lorenz dans les années 1950, alors qu’il tentait de modéliser le temps avec des ordinateurs, à une époque où peu de gens étaient familiers avec cet outil.
Il a constaté que si son modèle était interrompu et relancé avec des chiffres légèrement différents, il obtenait des résultats complètement variés quelques jours plus tard.
Il a compris qu’il existe une limite à la durée de nos prévisions, car même avec d’excellents systèmes d’observation, il est impossible de connaître tous les détails des conditions initiales.
Ed Lorenz, l’un des pionniers de la théorie du chaos, a beaucoup contribué à notre compréhension des dynamiques atmosphériques. Crédit : Lorenz Center at MIT
Selon Ken Mylne, chercheur associé au Service Météorologique du Royaume-Unis, les modèles de prévision actuels fonctionnent sur de grands supercalculateurs, qui traitent des milliards d’observations quotidiennes, principalement issues de satellites.
Bien qu’ils fournissent des détails impressionnants, ces modèles sont toujours restreints par la théorie du chaos.
Pour surmonter ce défi, les météorologistes exécutent les modèles plusieurs fois avec des conditions initiales légèrement différentes.
Ces ensembles permettent d’estimer la confiance dans une prévision spécifique et d’évaluer la probabilité d’un événement, comme la pluie.
Quelle est la signification du pourcentage de pluie ?
Lorsque nous consultons une application météo, plusieurs données s’affichent, dont la probabilité de pluie.
probabilité de pluie, exprimée en pourcentage, décrit la possibilité de précipitation à un endroit donné durant une période déterminée.
Cependant, Ken Mylne souligne que « si l’on considère comment ce chiffre est généré en utilisant un ensemble […], nous constatons que 30 % des simulations suggèrent qu’il va pleuvoir ».
Dans la réalité, même cette interprétation est simpliste, car il existe différentes méthodes pour calculer la probabilité de pluie à partir des modèles, et tous les météorologistes ou développeurs d’applications n’utilisent pas la même approche.
Pour déterminer la quantité de pluie requise pour qu’un membre de l’ensemble contribue à la probabilité de pluie, la plupart des fournisseurs choisissent une petite mesure, comme 0,2 millimètres (mm) en une heure.
Par exemple, l’Institut Portugais du Mer et de l’Atmosphère (IPMA) indique la probabilité de précipitation égale ou supérieure à 0,3 mm au cours des trois dernières heures.
Dans l’une des définitions les plus consensuelles selon le NWS, la probabilité de précipitation (PoP) est la chance qu’une partie de la zone concernée reçoive au moins 0,01 mm de pluie durant un laps de temps donné.
La PoP est calculée à l’aide d’une formule simple : on multiplie la certitude qu’il pleuvra dans une zone par le pourcentage que cette zone représente de l’ensemble de la zone concernée : PoP = C x A :
- C – Certitude qu’il pleuvra
- A – Pourcentage de la surface totale prévu pour la pluie
Après toute cette explication mathématique, il est fondamental de retenir que la probabilité de précipitation ne concerne pas l’intensité ou la durée de la pluie, mais la probabilité qu’il pleuve au moins 0,01 mm sur une surface donnée.
Cela dit, si le pourcentage est plutôt élevé, il peut être judicieux de prendre un parapluie.