Limites techniques

Résolution spatiale

Nos études de vérification (Section Vérification NEMS) a montré que la précision de la simulation des précipitations du modèle à plus haute résolution (4 km en Europe) est en moyenne plus faible que celle des modèles à plus faible résolution (12 km et 30 km), en raison de l'occurrence à petite échelle des événements de précipitations. On peut le comprendre en imaginant un petit orage qui avance. Avec une grille de 4 km, il est probable que la trajectoire réelle de l'orage passe par des grilles différentes de la trajectoire simulée.

Par conséquent, la simulation produira deux trajectoires de cellules de grille erronées : une où l'orage a été simulé mais n'est pas passé, et une où aucun orage n'a été simulé mais est passé. L'utilisation d'un modèle à plus faible résolution réduit ce problème, car le décalage entre la trajectoire simulée et la trajectoire réelle devrait être beaucoup plus important pour avoir la même probabilité de prédire simultanément deux trajectoires erronées dans les cellules de la grille. Les résultats les plus précis du modèle brut sont obtenus avec une résolution spatiale de 6 à 12 km. La simulation à 12 km s'est avérée plus précise que la simulation à 30 km de résolution. On trouve des exceptions à ces résultats dans zones de montagne, où les modèles à plus haute résolution produisent une meilleure précision des précipitations que les modèles à plus basse résolution, parce que les premiers ont une meilleure compréhension de la topographie.

Disponibilité des données à basse et haute résolution sur meteoblue

Données météorologiques historiques : Notre interface history+ permet de choisir entre des modèles à haute et basse résolution. La disponibilité des modèles dépend du lieu sélectionné. Dans l'interface history+, vous pouvez choisir entre différents modèles météorologiques (modèle de réanalyse ERA5 avec une résolution de 30 km, modèle NEMS à basse résolution avec une résolution de 30 km et un modèle NEMS régional). N'oubliez pas que les données à haute résolution ne sont disponibles que pour une période limitée, en fonction du modèle choisi. La disponibilité des données est également documentée dans le menu déroulant de sélection du modèle.

Données de prévision : Notre Forecast API ne fait pas de distinction entre les différents modèles bruts, car les données fournies sont une composition multimodèle basée sur plusieurs modèles météorologiques avec différentes résolutions spatiales. En outre, la prévision immédiate est appliquée lorsque les données sont disponibles. Par conséquent, la prévision est calculée spécifiquement pour la coordonnée sélectionnée.

Performance générale des modèles météorologiques

Les modèles météorologiques sont basés sur des équations qui calculent les conditions atmosphériques afin de reproduire la réalité le plus fidèlement possible. Au sein de ces approximations, chaque modèle comporte ses propres incertitudes, qui se traduisent par certaines erreurs de prévision inévitables. Pour certaines variables météorologiques, ces erreurs de prévision apparaissent plus souvent que pour d'autres. Dans le cas des précipitations en particulier, nous souhaitons que nos utilisateurs comprennent les raisons des éventuelles erreurs de prévision, sur lesquelles nous n'avons parfois aucune influence.

En plus de nos propres modèles, meteoblue recueille et distribue un large éventail d'ensembles de données sur les précipitations provenant d'opérateurs tiers. Parallèlement à un grand nombre de modèles globaux (2 modèles) et régionaux (14 modèles) de leur propre conception, la base de données de meteoblue contient également des modèles de prévision tels que le GFS (NOAA) et l'ICON (DWD), des modèles de réanalyse tels que l'ERA5 (ECMWF), des ensembles de données d'observations satellites comme CHIRPS2 et CMORPH qui sont améliorés par des corrections avec des mesures de précipitations, ainsi que des données de radar pour certaines régions (pour plusieurs raisons, aucune donnée radar complète pour le monde entier ne peut être offerte). Comme tous ces ensembles de données présentent différents avantages et inexactitudes, des différences frappantes de précision peuvent survenir en fonction du moment et du lieu de la demande. Plus d'informations peuvent être trouvées sur nos pages de vérifications.

En conclusion, il n'est pas possible de définir facilement un ensemble de données ayant la meilleure précision pour toutes les utilisations et tous les lieux. En outre, il est difficile d'estimer quel ensemble de données a la meilleure qualité dans cette situation, en l'absence de mesures de haute qualité à une distance raisonnable.

Erreurs dans les observations radar

Comme c'est le cas pour presque toutes les données de mesure et d'acquisition, les images radar peuvent contenir des erreurs significatives. La fréquence des erreurs dépend de la qualité et de l'entretien du dispositif radar ainsi que des mesures de contrôle de la qualité prises par les opérateurs.

En général, les pays exploitent leurs propres réseaux de radars. meteoblue utilise une sélection des ensembles de données ainsi fournis pour les afficher sous la forme d'une couche de carte météorologique. Cela signifie que lorsqu'un radar présente des erreurs techniques, ces erreurs sont également visibles sur nos cartes. Il est important que nos clients et utilisateurs comprennent que nous n'avons pas d'accès direct aux appareils et que nous devons donc compter sur les agents de maintenance locaux pour résoudre les problèmes, ce qui signifie que nous ne pouvons pas toujours garantir un affichage parfait des radars sur les cartes.

Atténuation des faisceaux radar

Si une forte averse, telle qu'une tempête de grêle, se développe à proximité du radar alors qu'un épisode de pluie intense est déjà en cours dans la même direction mais à une distance plus éloignée, l'averse peut atténuer le faisceau radar à tel point que les fortes précipitations initiales ne sont plus détectées par l'appareil. De même, une forte averse peut également perturber la détection d'une tempête de grêle.

Globalement, ce phénomène peut perturber les prévisions de précipitations extrêmes. L'utilisation d'un réseau de radars, c'est-à-dire d'un système composé de plusieurs radars, permet d'éliminer en grande partie ce problème. Dans le cas de radars locaux et autonomes, tels que les radars météorologiques aéroportés, cette erreur de prévision doit toutefois être prise en compte.

De même, d'autres obstacles tels que les tours de télévision, les antennes radio et les éoliennes peuvent inhiber les échos des précipitations, créant ainsi des lacunes dans le radar.

Échos de fantômes

Un autre phénomène susceptible d'affecter la qualité du radar est celui des échos fantômes, qui se produisent souvent dans des conditions météorologiques d'inversion. Ils se forment lorsque les faisceaux radar sont réfractés aux limites de l'inversion et réfléchis vers la surface de la terre. Le radar identifie alors cette "cible au sol", qui est touchée par le faisceau reflété, comme étant des précipitations.

On observe parfois un écho fantôme circulaire, qui indique que le radar est mal réglé. La figure ci-dessous montre une image radar très étrange, manifestement due à un dysfonctionnement.

Il est également possible que les faisceaux radar soient réfléchis à la surface de l'eau. Dans ce cas, de nombreux petits nuages de précipitations sont créés sur l'image radar, mais ils ne sont pas vraiment représentatifs de la pluie.

Dans l'ensemble, en cas d'irrégularités, la comparaison avec les données METAR et les données satellitaires peut être utilisée pour une meilleure interprétation de l'image radar.

Rayures sur l'image radar

Parfois, des rayures comme celles montrées dans l'image ci-dessous peuvent apparaître, ce qui est un exemple d'interférences qui peuvent être causées par les tours cellulaires. Avec l'expansion constante de nouvelles et multiples tours cellulaires, ce phénomène peut se produire plus fréquemment et ainsi affecter la prévision des précipitations par les données radar.