Vendredi
5 Avril 2019
On
a longtemps cru que les variations du climat étaient imprévisibles et l’espèce
humaine a continuellement souffert d’accidents météorologiques qui n’avaient
pas été prévus. Les choses ont peu à peu évolué au point que l’on incrimine
maintenant les services météorologiques lorsqu’un accident climatique n’a pas
été annoncé avec suffisamment de précision.
Le
centième anniversaire de la société Américaine de météorologie a été l’occasion
pour que des chercheurs* fassent une mise au point sur ce qu’ont été ces
progrès.
En
1938, un ouragan a frappé la côte de la Nouvelle Angleterre aux Etats Unis,
sans aucune alerte météorologique, il y eut 600 morts. Aujourd’hui grâce aux
alertes et bien que les populations côtières soient plus importantes, le nombre
de décès est généralement très faible. Les prévisions des ouragans à 72 heures
sont plus fiables maintenant qu’elles ne l’étaient à 24 heures il y a 40 ans ; elles permettent de mettre les
populations à l’abri et de préserver ce qui peut l’être. Les prévisions numériques
du temps à 5 jours, données par les centres météorologiques, sont plus précises
que celles à 1 jour données en 1980 ! Des prévisions utiles à 9 ou 10
jours sont déjà émises.
Ces
progrès sont dus à l’amélioration des méthodes d’observation, à la modélisation
et au stockage de données. L’observation a fait des progrès gigantesques grâce
aux satellites météorologiques qui photographient plusieurs fois par jour la
couverture atmosphérique. L’utilisation d’ordinateurs plus rapides et plus
puissants a permis d’établir des modèles à partir d’une quantité énorme de
données ; enfin une meilleure connaissance de la physique atmosphérique et
de sa dynamique ont contribué aussi à conforter la véracité des modèles.
Le
problème de l’établissement de prévisions fiables tient au fait que les données
concernant l’état de l’atmosphère à un moment donné sont incomplètes ou
incertaines ; les modèles que l’on bâtit sont dépendants de données
initiales imparfaites, il faut donc les corriger au fur et à mesure que de nouvelles
données sont recueillies. C’est ainsi que l’on améliore fortement sa capacité
prédictive. On peut aussi établir
plusieurs modèles numériques à partir de données initiales légèrement
différentes mais toutes également possibles.
Certaines
caractéristiques annuelles du système climatique telles que la survenue des
moussons sont plus persistantes que la variation du temps au jour le jour, on
devrait pouvoir, sur ces systèmes, faire des prévisions saisonnières, annuelles
et même pluriannuelles.
Il
faut aller vers l’amélioration des prévisions d’autres phénomènes
environnementaux liés au climat. La survenue d’inondations provoquées par les tempêtes
affectent gravement les zones côtières ; celles consécutives à des pluies
orageuses intenses font déborder brutalement les eaux des rivières et
provoquent de graves dégâts aux habitations riveraines. Les incendies émettent des microparticules
qui polluent l’atmosphère et peuvent affecter la santé des personnes
vulnérables. L’installation d’éoliennes ou de fermes photovoltaïques nécessite
une bonne connaissance des conditions locales de la fréquence des vents et de
la durée de l’ensoleillement etc.
Comment
améliorer encore les prévisions météorologiques ? Il faudra maintenir et
améliorer la collecte des données en visant des régions et des périodes
d’intérêt spécial, en utilisant de plus en plus des sondes automatiques. Ces
nouvelles données ne seront utiles que si elles sont assimilées dans les modèles
prévisionnels. L’amélioration des modèles eux-mêmes nécessite une meilleure
connaissance des phénomènes physiques : interactions mer-air,
nuages–aérosols. Le calcul est essentiel, l’utilisation d’ordinateurs puissants
et rapides est indispensable pour traiter simultanément des ensembles de
modèles prévisionnels.
Les
investissements nécessaires aux prévisions météorologiques sont importants
mais, selon les auteurs, les retours sont de 3 à 10 fois supérieurs. Ils notent
que les pays en voie de développement devraient, eux aussi, bénéficier de
systèmes prévisionnels de qualité.
*
R.B. Alley et al. Science, 25 janvier
2019, N°6425, pp. 342-344.
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