ITK, à l’étude des modèles de prévisions météorologiques

Agronomie
28 septembre 2017 par Serge Zaka
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Les données météorologiques sont essentielles pour la prévision des stades phénologiques et de la performance des cultures. Elles permettent une bonne utilisation des outils d’ITK afin que les agriculteurs puissent prendre les bonnes décisions techniques. ITK accorde donc une importance particulière à la qualité des observations et des prévisions météorologiques. Dans le but d’une prochaine adaptation de nos outils à l’Europe et à l’Afrique, nous avons comparé la qualité et la précision des données prédites par cinq modèles météorologiques différents. Ce travail s’est déroulé dans le cadre d’une convention de stage entre Arnaud Mounier (élève ingénieur à l’Ecole Nationale de la Météorologie de Météo-France) et ITK (représentée par Serge Zaka, docteur en agro-climatologie).

Arnaud se définit comme un « passionné de météorologie ». Il souhaite devenir prévisionniste à Météo-France ; « c’est une évidence », dit-il. Pour son stage de découverte d’entreprise, il a choisi ITK pour son organisation innovante qu’il juge « très différente de son expérience à Météo-France » et pour aborder de nouvelles thématiques qu’il qualifie de « passionnantes et cruciales pour le 21ème siècle ». Les méthodes « agiles » lui ont garanti « une grande souplesse et efficacité dans son travail grâce à des échanges réguliers avec le reste de l’équipe ». En accueillant un élève passionné de Météo-France, ITK souhaite par ailleurs obtenir une expertise critique sur l’utilisation des modèles de prévisions météorologiques. De plus, ce stage a permis de valoriser d’un point de vue pratique l’utilisation des données météorologiques dans un contexte agronomique.

Durant les mois de Juillet et d’Août, nous pouvions avoir accès jusqu’à quatre fois par jour les prévisions numériques de cinq modèles de prévision météorologique sur une cinquantaine de localités en France et en Afrique de l’Ouest. Les prévisions concernaient la température, la précipitation et l’humidité. Ces prévisions ont été comparées aux observations terrestres de stations météorologiques officielles, obtenues sur les sites de Météo-France (www.meteo.fr) et de l’Association Infoclimat (www.infoclimat.fr). Les modèles de prévision étudiés diffèrent par leur précision (maille allant de 1,3 à 10 km), leur conception (échéance, formalisation de la convection etc.) et leur origine (Française, Européenne ou Américaine). Les modèles Français AROME et ARPEGE, disponibles en Open-Data sous licence Etalab, nous ont été fournis par Météo-France. Le modèle européen IFS-ECMWF, développé par 18 états européens, a été récupéré sur le site du Centre Européen de Prévision de Reading. Enfin, les modèles GFS et WRF, récupérés depuis le site d’Infoclimat, sont développés respectivement par trois agences américaines : le National Center for Environnemental Prediction (NCEP), le National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) et le National Center for Atmospheric Research (NCAR).

Comparaison des résolutions des modèles GFS, WRF et AROME (carte issue de l’association Infoclimat).

A l’échelle de la France, les principaux résultats montrent que le modèle français AROME offre de loin la prévision la plus précise à l’échelle de la France : seulement une erreur moyenne de 1.7°C à 12 heure d’échéance contre 1.8, 2.3, 2.6 et 3.4°C pour IFS-ECMWF, ARPEGE, GFS et WRF respectivement. Avec une maille de 1,3 km, le modèle AROME reproduit aisément la variabilité climatique de l’ensemble des microclimats étudiés. Les prévisions du modèle AROME pourraient aisément être considérées en tant que telles jusqu’à une échéance de 2 jours. Ces prévisions seraient complétées pour les plus longues échéances par celles d’IFS-ECMWF et d’ARPEGE. Leurs erreurs respectives à 72h d’échéance restent très correctes avec 2.2 et 2.8°C. En Afrique de l’Ouest, où le climat est moins variable, le modèle CEP a montré de très bons résultats avec une erreur moyenne d’1,5°C à 72h d’échéance sur les 8 villes étudiées.

L’intégration des prévisions de ces modèles dans les outils développés par d’ITK devrait considérablement améliorer la prédiction de la performance des cultures à court et moyen terme, ainsi que les risques climatiques, à l’échelle de la parcelle.

 

Serge Zaka Serge Zaka
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