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Exécution des modèles

L'exécution du modèle est un terme utilisé pour décrire un calcul complet des conditions atmosphériques pour des périodes de prévision (plusieurs jours) et des régions définies. Le temps d'accomplissement de l'exécution du modèle est appelé le temps de mise à jour du modèle.

Procédé de modélisation

Une exécution d'un modèle consiste à:

  • Initialisation: Processus d'entrée de données d'observation dans le modèle pour connaître les "conditions initiales" à partir desquelles le modèle commencera à calculer.
  • Assimilation: Collecte, contrôle de qualité et normalisation de toutes les données d'observation qui décrivent l'état initial de l'atmosphère. Le résultat consiste en un assemblage de données dans un format qui permet le démarrage du calcul.
  • Calcul: Calcul des taux de changements de l'atmosphère en intervalles de temps. Les intervalles de temps sont habituellement de 4 secondes.
  • Prélèvement de données: Pendant le calcul, des données sont régulièrement prélevées. meteoblue utilise des intervalles d'une heure pour les modèles NMM.
  • Stockage de données: Après le calcul, les données de modèle sont inscrits par des formats accessibles.
  • Post-traitement de données: Pour certaines applications (par ex. calcul de pictogrammes, prévisions par station, prévisions d'énergie), les données sont davantage soumises à des routines de traitement de données.

L'exécution du modèle se termine par l'achèvement du post-traitement; l'achèvement marque le temps de l'actualisation. C'est le moment où les données sont accessibles pour divers produits météo et autres services.

Résumé du processus de modélisation

Résumé du processus de modélisation

Fréquence d'exécution de modèles

Pour les modèles NMM et NEMS, meteoblue fait une exécution de modèles deux fois par jours.
Les exécutions se basent sur des assimilations pour 00:00 UTC et 12:00 UTC. L'initialisation se produit généralement 2 heures après l'assimilation. Les actualisations se font entre 6 et 8 heures après l'assimilation.
L'heure de l'initialisation peut être déduite à partir d'images et d’ensembles de données. Normalement, les périodes de prévision affichées sont:

  • 00:00 UTC initialisation: de 00:00 UTC et plus tard (jour 1 = 24 heures de données).
  • 12:00 UTC initialisation: de 12:00 UTC et plus tard (jour 1 = 12 heures de données).

Les heures d'actualisation sont affichées de la manière suivante:

  • Diagrammes (par ex. météogrammes): dans le titre ou en sous-titre (en UTC).
  • Données FTP: Les heures d'actualisation sont des mentions de l'heure des fichiers de transfert (transfer file).
  • Données pour l’API: Les heures de l'actualisation ne sont pas affichées individuellement, puisque de cette manière, le format des fichiers est préservé. Elles peuvent être contrôlées à travers un diagramme correspondant.

L'heure actuelle de l'actualisation peut être trouvée en ligne sur la page meteoblue.

Qualité des exécutions de modèles

D'autres sites s’actualisent 4 à 8 fois par jour: Pourquoi est-ce que meteoblue le fait seulement deux fois par jours?

À l'aide de la technologie NMM et NEMS de meteoblue, les résultats de deux exécutions de modèles produisent déjà une très haute qualité. En voici quelques raisons:

  • Qualité d'assimilation
    • De bonnes données d'assimilation globale, qui sont essentielles pour calculer une bonne prévision météorologique, peuvent généralement être obtenues quatre fois par jour pour les pas horaires 00:00, 06:00, 12:00 et 18:00 UTC (status 2020).
    • Les mises à jour intermédiaires (06h00 et 18h00 UTC) ont tendance à être moins complètes en raison de moins de données d'observation, de sorte que la qualité des prévisions des exécutions du modèle basées sur les assimilations de 06h00 et 18h00 UTC n'a pas été significativement meilleure que ceux des assimilations de 00:00 et 12:00 UTC.
  • Modélisation locale
    • Les modèles meteoblue possèdent une haute résolution et produisent moins de données localisées que les modèles conventionnels qui exigent des corrections à partir de données de station météo. Les modèles meteoblue n'ont pas besoin de ces corrections statistiques.
    • Le temps gagné par 2 au lieu de 4 exécutions du modèle peut être utilisé pour calculer une résolution spatiale plus élevée pour des zones sélectionnées, ce qui permet une amélioration significative des prévisions locales.
  • Capacité limitée des statistiques
    • Les mises à jour à court terme (utilisant des mesures de station météo ou des données satellites) améliorent uniquement la prévision des 1-3 heures suivantes. Statistiquement, une prévision de 6 heures produite par des données de station météo (par ex. une prévision produite à 10:00 UTC pour 16:00 UTC du même jour est basée sur des données de station météo de 09:00 UTC) est inférieure à celle des modèles de prévision de 15:00 UTC, basée sur des assimilations de 00:00 UTC.

Ce qui compte, ce n'est pas combien de fois vous procédez à une mise à jour, mais bien la manière dont vous la faites!

La maximisation de la qualité des données des modèles

Pour constamment offrir une meilleure qualité de prévision, meteoblue utilise une combinaison de quelques stratégies:

  • Zone de couverture de grandes surfaces par des modèles de haute résolution
    • Nous utilisons les capacités de nos ordinateurs pour calculer plus de domaines modélisés; ainsi, nous améliorons la qualité des données sur des surfaces bien plus grandes.
  • Statistiques pour le postprocessing
    • En utilisant des milliers de stations de mesure et des méthodes statistiques avancées développées par meteoblue, nous supprimons les erreurs systématiques de nos prévisions de modèle. Des exemples sont le MOS ou le calcul du consensus partir de différents modèles.
  • Nowcasting pour les variables spéciaux
    • Nous utilisons des techniques spéciales pour produire des prévisions à court terme, comme par exemple le rainNOW.
  • Signalisations des utilisateurs
    • Nous proposons le blog météo qui permet d'annoncer les conditions actuelles et de continuellement comparer le modèle à la réalité.
  • Prévision spécialisée
    • Quant aux applications qui dépendent d'informations météo locale précises (comme par exemple la prévision d’énergie éolienne ou alors la gestion de construction), meteoblue fait des adaptions spécialisées des prévisions en utilisant des mesures météo locales.
  • Comparaison avec les mesures
    • Grâce au météogramme clima, nous pouvons comparer les prévisions par rapport à d'autres années, ce qui donne aux utilisateurs une autre mesure de la fréquence d'un événement ou d'une valeur attendue.
  • Contrôle de la qualité
    • En comparant continuellement les mesures, nous contrôlons notre qualité de prévision et l'améliorons constamment.

Ainsi, nous proposons plusieurs options différentes pour proposer la meilleure prévision selon les exigences spécifiques de nos utilisateurs. "Ce que disent nos utilisateurs" vous donne quelques résultats.

Génération de données de modèles (pour programmeurs)

Processus de mise à jour de prévision modélisée

Processus de mise à jour de prévision modélisée

Un schéma du processus de la mise à jour des modèles de prévisions meteoblue est affiché sur votre droite.
Le timing de l'accessibilité des données dépend des domaines de modèles et des étapes du processus impliqué dans la génération de données (par exemple le post-traitement, MOS) et de la transmission de données (p.e. API, FTP, courriels ou autres).

NMM = Nonhydrostatic Mesoscale Model.
MOS = Model Output Statistics.

Exécution des modèles d'autres sources

Depuis 2014, meteoblue utilise des simulations et observations des sources multiples pour produire des prévisions, nowcast et historiques météorologiques. Les horaires de mise à jour peuvent varier, ce qui entraîne des mises à jour plus fréquentes par jour.