par Bruno Joly et Pascal Raynaud

paru dans le Rapport de Recherche de Météo-France 2016 (ISSN : 2116-438X)

L’objet de la prévision d’ensemble est d’échantillonner la densité de probabilité des paramètres atmosphériques. Le post-traitement de la PEARP   (Prévision d’Ensemble ARPÈGE) est un enjeu majeur pour son utilisation. Par exemple, on peut directement calculer une probabilité prévue de dépassement d’un seuil d’un paramètre météorologique, pour la prévision d’événements intenses, en comptant le nombre de membres vérifiant un tel critère. Cependant, la capacité d’un modèle d’ensemble à reproduire fidèlement les fréquences climatologiques d’un événement météorologique n’est pas acquise. Nous avons donc crée une référence, basée sur un rejeu de prévisions d’un ensemble simplifié sur une période de 30 années, pour établir une climatologie du système ensembliste, à laquelle les prévisions d’ensemble opérationnelles peuvent être comparées.

Le résultat de ce calcul est présenté par un indice, Extreme Forecast Index (EFI) ou indice de prévision extrême, qui compare la distribution de probabilité issue de l’ensemble à celle calculée à partir des prévisions rétrospectives. Validé sur les 50 tempêtes les plus fortes en France au cours des 30 dernières années (Boisserie et al. 2016), cet indice montre un intérêt concernant d’autres phénomènes extrêmes comme les épisodes de pluies intenses en Méditerranée. Un système expérimental de production systématique d’EFI de précipitations a été développé à l’intention des prévisionnistes de Météo France (cf. figure). Un indicateur restreint à la partie extrême des distributions de probabilités est ajouté, Shift Of Tails (SOT), qui calcule l’écart de distribution au-delà de certains quantiles, 90, 95 % par exemple.

Page de visualisation des EFI de PEARP   :

Période étudiée sur les 2 figures : du vendredi 4 novembre 2016 18UTC au samedi 5 novembre 2016 18UTC (soit 24 heures)

Figure 1 (à gauche) : Extreme Forecast Index (EFI) ; Plages colorées : valeurs d’EFI ; contours noirs : indice SOT

Figure 2 (à droite) : Précipitations totales (en mm) - Quantile 90 de la climatologie du modèle