Les prévisions de Météocity
Les prévisions affichées sur Météocity résultent de l’analyse de plusieurs modèles météo internationaux, croisés avec nos propres calculs. Avant d'aller plus loin, il est cependant important de revenir sur la manière dont sont calculées les prévisions météo, et comment fonctionnent les modèles météo.
Comment sont effectuées les prévisions météo ?
Les prévisions météorologiques sont le fruit d’un processus complexe combinant des observations, des calculs mathématiques puissants et des interprétations expertes.
À la base, elles reposent sur l’analyse de données collectées par une multitude de capteurs : satellites, stations au sol, ballons-sondes, avions, radars… Ces données fournissent un état initial de l’atmosphère à un instant donné, appelé l’analyse.
Ensuite, des modèles numériques de prévision prennent le relais pour simuler l’évolution future de l’atmosphère à l’aide d’équations physiques. Les calculs nécessaires à ces simulations sont effectués par des supercalculateurs.
Les résultats bruts sont ensuite corrigés, affinés et validés par des météorologues, qui tiennent compte de l'expérience, de l’environnement local, ou d’anomalies détectées.
Enfin, ces prévisions sont diffusées sous forme de bulletins ou d’outils numériques (cartes, applications, alertes…).
Comment fonctionnent les modèles météo ?
Un modèle météorologique est une représentation mathématique de l’atmosphère. Il utilise des équations qui décrivent les lois de la physique (mécanique des fluides, thermodynamique, rayonnement…) pour prévoir l’évolution des paramètres atmosphériques (température, pression, vent, humidité, précipitations, etc.) dans le temps et l’espace.
Les modèles sont découpés en mailles horizontales et verticales qui forment un maillage tridimensionnel du globe ou d’une région. Plus la maille est fine (résolution), plus le modèle est capable de représenter des phénomènes locaux.
Par exemple :
- Des modèles globaux comme GFS ou ARPEGE ont une maille de 10 à 25 km.
- Des modèles régionaux comme AROME peuvent descendre à 1,3 km, permettant de mieux simuler les orages, brouillards ou effets de relief.
Ces modèles fonctionnent par pas de temps : ils calculent l’état de l’atmosphère toutes les quelques minutes, et projettent ces calculs jusqu’à plusieurs jours (voire semaines) dans le futur.
Les modèles météo sont en réalité des systèmes d’ensemble : ils simulent plusieurs scénarios en parallèle avec des conditions initiales légèrement différentes. Cela permet d’estimer les incertitudes et de fournir des prévisions probabilistes.
Quels sont les modèles météorologiques les plus connus ?
Il existe une diversité de modèles, chacun ayant ses spécificités géographiques, temporelles et techniques. Voici les plus connus :
Modèles mondiaux (globaux)
- GFS (Global Forecast System) : développé par les États-Unis, il couvre le globe avec une maille d’environ 13 km. Il est gratuit et souvent utilisé comme référence.
- ARPEGE (Action de Recherche Petite Échelle Grande Échelle) : modèle global de Météo-France, résolution variable d’environ 10 à 25 km. Il sert aussi à alimenter d’autres modèles locaux.
- ECMWF (modèle européen) : réputé pour sa précision à moyen terme (jusqu’à 15 jours), il est développé par le Centre Européen pour les Prévisions Météorologiques à Moyen Terme, basé à Reading (Royaume-Uni).
Modèles régionaux
- AROME : modèle de haute résolution (1,3 km) développé par Météo-France, adapté aux prévisions locales détaillées à court terme (jusqu’à 48h), notamment en montagne ou pour les orages.
- ICON-D2 (Allemagne), UKV (Royaume-Uni), NAM (Amérique du Nord) : modèles à mailles fines utilisés pour les prévisions régionales dans leurs zones respectives.
Comment sont élaborées les prévisions de Météocity ?
Météocity récupère les données de plusieurs modèles existants (AROME, ARPEGE, GFS, ICON, ECMWF entre autres). Grâce à nos propres méthodes de calculs, nous déterminons ensuite quelles sont les prévisions météo les plus probables en France ainsi que dans le monde entier.
Ce système de fonctionnement nous permet de tirer profit du meilleur de chaque modèle, plutôt que de nous contenter des données d’un seul.