Qu'est-ce que la vérification?

La vérification est le processus d'évaluation de la précision des informations. Chez meteoblue, nous effectuons régulièrement une vérification approfondie de nos propres données météorologiques, ainsi que celles d'autres sources de données météorologiques (principalement des modèles de simulation), en les comparant aux mesures et observations.

En conséquence, nous pouvons garantir que nos services fournissent des données météorologiques historiques et prévisionnelles très précises (et en constante amélioration).

Pourquoi publier des données de vérification?

En 2010, meteoblue est devenu le premier service météorologique commercial au monde à publier régulièrement des données de vérification et des mises à jour quotidiennes de précision locale sur le site Web de la société.

Notre raisonnement derrière la publication de ces données est basé sur notre engagement à la transparence, qui fait partie de notre philosophie d'entreprise. Nous voulons que nos clients sachent ce qu'ils peuvent attendre de nos services, et leur permettre ainsi de prendre une décision éclairée avant de nous contacter. Les publications servent également de démonstration de la haute qualité de nos données et de référence pour notre amélioration continue.

Cette page et ses sous-pages vous présenteront certaines des études les plus importantes concernant la précision et la déviation entre les simulations et les mesures météorologiques.

Un résumé des résultats principaux

Les résultats les plus importants obtenus par meteoblue reflètent l'état de l'art actuel:

• Les prévisions de température atteignent une MAE horaire (mean absolute error) de 1.2°C for a pour une prévision à 24 heures d'avance - depuis 2018.
  Cela peut - en moyenne - être considéré comme aussi précis que deux mesures prises à une distance de 100 mètres.
• Les prévisions de température atteignent une MAE horaire de 0.8°C pour une prévision à 12 heures.
  Cela peut - en moyenne - être considéré comme aussi précis que deux mesures prises sur des côtés opposés d'une maison..
• Les prévisions de la vitesse du vent atteignent une MAE horaire de 1.8 m/s pour une prévision sur 24 heures.
  Cela peut - en moyenne - être considéré comme aussi précis que deux mesures prises à 100 mètres de distance.
• Les prévisions de précipitations atteignent un HSS de 0.49 pour des précipitations quotidiennes > 1 mm pour une prévision sur 24 heures.
  Cela peut - en moyenne - être considéré comme plus précis que le modèle de réanalyse ERA5, qui recalcule des simulations à partir de mesures dans une grille de 30x30km.

Depuis 2018, ces niveaux de précision restent les plus élevés du secteur, documentés publiquement.

Qu'est-ce qui est vérifié ? Précision des données par source de données

Nous vérifions principalement les simulations (modèles numériques), car elles offrent la plus large couverture spatiale et temporelle.
Les observations et mesures peuvent (et doivent) également être vérifiées.

Variables

La précision d'un modèle de simulation météorologique dépend fortement de la variable météorologique choisie. Les variables météorologiques telles que la température de l'air à 2 m, la pression de surface ou la hauteur géopotentielle à 500 hPa sont généralement calculées avec une grande précision, tandis que d'autres variables telles que les précipitations et les rafales de vent ont une précision moindre, généralement due à des variations spatiales à petite échelle, qui ne sont pas résolues dans les modèles météorologiques.

Voici les variables principales que nous vérifions:

• Température de l'air (°C) à 2 mètres au-dessus du sol
• Vitesse du vent (m/s) à 10 mètres au-dessus du sol
• Rayonnement solaire (W/m²) au niveau du sol
• Quantité de précipitations (mm) à 2 mètres du sol
• Température du point de rosée (°C) à 2 mètres au-dessus du sol

Les variables telles que la direction du vent, la durée d'ensoleillement, la couverture nuageuse, l'évapotranspiration, entre autres, sont beaucoup plus difficiles à vérifier, en raison du manque de données de mesure complètes et de l'interaction de certaines de ces variables avec les conditions locales (par exemple, la couverture nuageuse dépend de la topographie et de l'exposition, l'évapotranspiration dépend de l'état de croissance des plantes).

Ces variables peuvent être vérifiées dans le cadre de projets spécifiques et ciblés.

Précision par intervalle de temps (prévisions, données historiques)

Pour plus d'informations, consultez notre page sur les sources de données.

Précision par région

La précision des simulations dépend des facteurs suivants:

• La topographie de la région
  Les montagnes produisent une distribution des états bien plus variée que les plaines.
• La couverture du sol
  Le type de surface (eau, marais, champs, forêts, rochers, sable, etc.) influence la variabilité du temps et, par conséquent, la précision de la simulationy.
• Événements météorologiques
  Les événements météorologiques varient de la macro-échelle (alizés, fronts, ouragans) à la micro-échelle (convection, brouillard, orages, tornades). La fréquence de ces événements dépend du climat régional.
• Précision des mesures
  Bien que les mesures soient indépendantes de la géographie, la distribution régionale varie, avec généralement plus de mesures disponibles dans les régions à forte densité de population. Vous pouvez voir les mesures en temps réel sur nos cartes.

Tous ces facteurs varient par région. meteoblue a mené les études publiques les plus complètes sur la distribution de la précision globale.

Précision par saison

Les saisons ont une influence sur la précision des simulations (et même des mesures), principalement parce que certaines saisons produisent plus d'événements à micro-échelle (comme les orages, les tornades) qui sont plus difficiles à simuler et à mesurer.

Vous trouverez de plus amples informations dans certaines des études menées dans le cadre de notre programme de coopération.

Précision par technologies

La précision des simulations dépend de la technologie utilisée. Les principales approches sont les suivantes:

• Les modèles, qui produisent une sortie brute dans différentes résolutions de modèle
• MOS (Model Output Statistics), une méthode qui utilise des mesures locales pour corriger la sortie du modèle par un post-traitement statistique. Ses résultats dépendent de la proximité des lieux de mesure.
• L'approche MultiModel (MM). La version avancée utilise une approche d'apprentissage, qui sélectionne le modèle le plus approprié parmi de nombreux modèles utilisant des mesures météorologiques. Elle peut être appliquée à des zones plus vastes, puisque les modèles couvrent des régions entières.

Une comparaison de la précision des différentes méthodes est disponible sur la page de vérification de la température.

De plus amples informations peuvent être trouvées ici.

Précision comparée à d'autres fournisseurs

meteoblue réalise des résultats exceptionnels quand on le compare à d'autres fournisseurs de données météorologiques:

Précision au cours du temps

Les modèles numériques de prévision météorologique ont été continuellement améliorés au cours des dernières décennies. Vers 1980, la prévision à 24 heures de la température de l'air était calculée avec une précision d'environ 70 %, qui est passée à environ 90 % en 2018: la prévision à 72 heures est aujourd'hui aussi bonne que la prévision à 24 heures il y a 40 ans. La précision de la hauteur géopotentielle de 500 hPa (environ 5 km d'altitude) des modèles de prévision numérique du temps est encore plus élevée que la précision de la simulation de la température de l'air à 2 m. L'évolution de la précision des modèles au fil du temps est illustrée dans la figure suivante (Source: ECMWF).

Trois facteurs principaux sont responsables de l'augmentation de la précision des modèles au cours des 40 dernières année:

1. Des conditions initiales plus précises
   Les modèles numériques de prévision du temps commencent les calculs avec une bien meilleure estimation des conditions atmosphériques. De nouvelles techniques de mesures météorologiques (par exemple, les observations par satellite), des mesures plus répandues et plus précises sont responsables de cette amélioration..
2. Une résolution plus élevée
   L'augmentation de la puissance de calcul permet une résolution horizontale et verticale plus fine des modèles numériques de prévision météorologique.
3. Meilleures paramétrisations sous-grille
   La paramétrisation sous-grille s'est améliorée au cours des 40 dernières années, les scientifiques ayant développé de meilleurs algorithmes pour estimer les processus sous-grille tels que les orages et la turbulence atmosphérique, principalement à l'aide d'expériences de mesure de haute qualité.

Nous pensons que la tendance à l'amélioration de la précision se poursuivra au cours des deux prochaines décennies, et nous souhaitons rester à la pointe de ce progrès.

Littérature

Une étude de vérification complète de la température de l'air, de la vitesse du vent, des précipitations et de la température du point de rosée menée sur plus de 10'000 stations météorologiques dans le monde entier pour l'année 2017 peut être téléchargée ci-dessous:

meteoblue_verification_global_Summary_2017_EN_20181113z10.pdf (4.23 MB)

Une vérification globale de la température, de la température du point de rosée et de la vitesse du vent pour le nouveau modèle multi-échelle non hydrostatique sur la grille B (NMMB) est calculée pour une période de 3 ans (2010-12) en utilisant plus de 9000 stations météorologiques. Les prévisions brutes du modèle, ainsi que les prévisions NMMB débarrassées des biais, sont analysées et comparées aux GFS opérationnels de la NOAA.

mueller_janjic_2015_verification_AMS.pdf (30.9 MB)

Une étude de vérification a été faite pour l'Europe en 2011, comparant la précision des modèles météorologiques avec un résolution spatiale de 40, 12 et 3 km, pour la température de l'air et la vitesse du vent en utilisant des modèles MOS et bruts. L'étude peut être téléchargée ici:

meteoblue_NMM_validation_mueller_2011.pdf (1.60 MB)