Qu’est-ce que la tendance saisonnière ?
Définition
La tendance saisonnière est une prévision météorologique probabiliste à long terme (les 3 mois à venir) sur un grand territoire (au moins 1 000 km sur 1 000 km).
À l'inverse des prévisions classiques à une échéance de quelques jours, elles restent approximatives. En effet, il est impossible de prévoir la chronologie exacte des mois à venir ni de localiser où une vague de froid va se produire plusieurs mois à l’avance.
Néanmoins, ces prévisions saisonnières donnent le scénario le plus probable sur le ou les mois à venir : elles nous renseignent sur l’anomalie globale des températures, des précipitations et d'ensoleillement sur une région donnée.
Ces prévisions sont généralement réalisées à partir de :
- modèles,
- de l'observation des glaces, des océans, de l'atmosphère,
- mais aussi d'indices météo issus de différents pays.
À ce jour, elles restent encore « expérimentales » malgré les progrès dans ce domaine durant ces dernières années. Les données présentées sont donc à prendre avec un certain recul.
Précisions sur les températures et les précipitations
On parle de températures de saison lorsque l’écart par rapport à la normale climatique se situe entre –0,5 °C et +0,5 °C. En dehors de cette plage, on considère que les conditions sont plus fraîches ou plus douces que la normale.
Concernant les précipitations, une anomalie est habituellement considérée comme significative lorsqu’elle dépasse ±20 % en comparaison aux valeurs habituelles. Une hausse de 20 % ou plus est en effet susceptible d’avoir des conséquences notables, notamment sur les ressources en eau et les activités agricoles.
Les anomalies des températures et des précipitations sont calculées sur une moyenne d’une période de référence de 30 ans (1991-2020).
Exemple de prévisions de températures, de précipitations et d'ensoleillement émises
Comment sont élaborées nos tendances ?
Les tendances présentées ci-après sont réalisées par Jérémy Surcin, climatologue et météorologue de formation. C’est également l’un de nos prévisionnistes qui, à partir de modèles DYNAMIQUES (10 à 13 modèles différents) et d’indices climatiques, établit une prévision.
Les cartes que nous vous présentons en fin de rapport sont fondées sur l’ensemble de modèles dynamiques et d’indices climatiques. Ils sont combinés par un algorithme qui permet au mieux d’évaluer la situation climatique en Europe afin d’avoir une meilleure fiabilité sur la prévision.
Une aide par l'IA
Nous avons par ailleurs un modèle STATISTIQUE établi à partir de l’intelligence artificielle (IA) établissant des prévisions sur plusieurs mois. Il est encore expérimental, mais depuis plusieurs années, les résultats ont été très satisfaisants.
La méthodologie repose sur l’utilisation de plusieurs algorithmes intégrant les principaux forçages climatiques globaux. Nous utilisons aussi différents indices climatiques décrivant l’état du système climatique à l’échelle planétaire. L’ensemble des scénarios possibles est analysé, puis un scénario probabiliste jugé le plus plausible est construit à partir des anomalies climatiques observées à l’échelle globale.
Cette approche combine des modèles dynamiques, fondés sur les lois physiques de l’atmosphère, et des modèles statistiques, issus de l’analyse des relations historiques entre variables climatiques. Leur assemblage vise à produire des prévisions climatiques optimisées, en maximisant la précision et la cohérence des résultats.
Les graphiques d’évolution des températures et les estimations probabilistes des précipitations sont générés à partir de ces modèles. Dans un contexte de réchauffement climatique et d’amélioration continue des connaissances scientifiques, ce système de modélisation fait l’objet d’ajustements et d’optimisations réguliers. Son développement a débuté en 2014, aboutissant à une première version opérationnelle (V0) en 2018. Elle continue d'être optimisée chaque année.
Exemple d'informations mensuelles émises
L’ensemble de ces données et méthodes découle de recherches scientifiques rigoureuses, continuellement évaluées et améliorées. Les résultats produits sont communiqués à l’association Météo-Centre Val de Loire à des fins d’information et de sensibilisation, dans un cadre expérimental, et doivent être interprétés avec le recul inhérent aux prévisions climatiques saisonnières.
Nos sources
Les tendances saisonnières présentées s’appuient sur des données issues de travaux scientifiques reconnus, provenant d’organismes institutionnels et de structures spécialisées en modélisation atmosphérique, climatique et météorologique. L’ensemble des traitements, analyses et résultats mis à disposition de l’association revêt un caractère expérimental, conformément aux standards internationaux en matière de prévision saisonnière.
Principales sources de données :
Sociétés AMS-Cali et AirCityWeather, spécialisées dans la modélisation atmosphérique, climatique et météorologique. Elles fournissent des jeux de données issus de modèles dynamiques et statistiques, ainsi que des outils d’analyse avancée des forçages climatiques globaux et régionaux.
Données météorologiques institutionnelles :
Météo-France : utilisation des observations et prévisions issues des bases de données officielles via l’API Météo-France (données atmosphériques, climatiques et de référence).
NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) : exploitation des données issues des centres américains de prévision et de recherche climatique (NCEP, CPC), avec les ensembles de modèles globaux, les champs atmosphériques, océaniques et les réanalyses climatiques.
Indices climatiques globaux : intégration d’indices climatiques de référence (ENSO, NAO, AO, PDO, etc.) produits par différents centres internationaux, permettant de caractériser l’état du système climatique à l’échelle planétaire.
Analyses statistiques internes : l’ensemble des données brutes est soumis à des traitements statistiques avancés réalisés en interne, incluant des analyses multimodèles, des moyennes d’ensembles, des comparaisons aux normales climatiques de référence (1991-2020) et des algorithmes d’intelligence artificielle. Ces analyses visent à identifier les scénarios probabilistes les plus plausibles à l’échelle saisonnière.
