La prévision d’ensemble offre une mesure quantitative et objective de l’incertitude. Elle permet, de façon naturelle, une gestion du risque acceptable en termes de rapport coûts/pertes. L’utilisateur des prévisions peut, à partir d’une information probabiliste, mieux décider des éventuelles actions à mener pour limiter les pertes liées à l’impact d’un événement météorologique sur son activité.
De ce point de vue, la valeur économique potentielle d’une prévision d’ensemble est supérieure à celle d’une prévision déterministe. Toutefois, une collaboration de recherche peut être nécessaire pour qu’un utilisateur puisse optimiser son modèle de décision à partir des prévisions météorologiques probabilistes et extraire l’information la plus pertinente. Ces collaborations prennent la forme de thèses ou de projets.
5 novembre 2019
par Bruno Joly
paru dans le Rapport de Recherche de Météo-France 2018 (ISSN : 2116-438X)
Nous étudions la sensibilité de la prévision des phénomènes de fortes vagues affectant la côte Atlantique de l’Europe de l’ouest, occasionnant parfois des reculs très importants du trait de (...)
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5 avril 2019
par Isabelle Dahman
paru dans le Rapport de Recherche de Météo-France 2016 (ISSN : 2116-438X)
Les fréquences traditionnellement utilisées pour transmettre les données des satellites aux stations terrestres (de 2 à 14 GHz) sont saturées et ne peuvent plus satisfaire les besoins (...)
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20 mars 2019
par Marie Boisserie et Laurent Descamps
paru dans le Rapport de Recherche de Météo-France 2014 (ISSN : 2116-438X)
Les systèmes de prévision numérique du temps présentent des défauts systématiques que la calibration (aussi appelée adaptation statistique) corrige en partie. Les (...)
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20 mars 2019
par Philippe Arbogast, Marie Boisserie et Gwendal Rivière
paru dans le Rapport de Recherche de Météo-France 2015 (ISSN : 2116-438X)
La prévision du temps s’appuie le plus souvent sur des sorties de modèles calibrées. On espère ainsi corriger les erreurs systématiques, ainsi que (...)
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20 mars 2019
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 (...)
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