a quoi corresponde les courbes sur les diagrammes?

[dcooll88]

bonjour tous le monde /emoticons/biggrin@2x.png 2x" width="20" height="20">

voila j'ai une question car je suis debutant voir meme juste en dessous

je voudrais savoir a quoi corresponde les differente courbe d'un diagramme

a savoir leur probabilite de reussite car entre le deterministe, le control etc.... je ne sais pas quel ligne suivre

merci d'avance de vos reponse et bonne soiree hivernal

[mickaelchristoph]

Et bien, pour faire simple, pour faire des prévisions, on a 2 types :

1 - la prévision déterministe : on utilise les observations et à partir d'équations complexes de la thermodynamique, on fait évoluer l'état initial vers un état final qui peut aller jusqu'à une 10ène de jour. Problème : les observations ne sont pas toujours parfaites, et ne sont pas partout présentes (sur les océans, il y a de grands déserts météorologiques). Et au delà d'une prévision à 5 jours, on a besoin des données du monde entier. Le modèle déterministe ne s'embête pas, il bouche les trous de façon mathématique, mais c'est pas toujours le cas en vrai...

2 Du coup on passe sur la prévision probabiliste. En gros, on va disposer non pas de 1 état initial, mais de 22 états initiales (pour le GFS) ou de 51 pour le CEP. On va avoir 1 état brut (qui va interpoler avec les données voisines), puis 50 états qui reconstituent de façon différente les manques, mais la je ne rentre pas dans les détails. On va simplement perturber l'état initial pour voir comment le modèle se comporte (que se passe t'il si on creuse un peu plus la dépression, si on refroidit un peu plus la zone...)

Bref on arrive donc à plein de courbes sur GFS, 20 états initiaux perturbés qui vont donner 20 prévisions, 1 run de contrôle et 1 run GFS brute. C'est la méthode dite des tubes.

Lequel prendre ? et bien tous, il faut voir le comportement d'ensemble des courbes, et les trier par ressemblance. Si tu as 10 courbes qui vont dans le redoux, 10 vers le froid, tu as donc 2 scénarios possibles. C'est comme cela ensuite que nous donnons notre indice de confiance qui va de 1 à 5, sachant que 1 et 5 ne sont jamais utilisés. Tout va dépendre du nombre de grands scénarios proposés par le modèle, en général il y en a 2 ou 3 (d'où l'indice 3 de confiance).

Image parlante : tu veux aller de Paris à Marseille en voiture et tu vas prendre l'autoroute tout le long. En utilisant un logiciel, il va te donner le temps précis pour le trajet (ca sera ton run brute GFS). Seulement, le logiciel ne tient pas compte des embouteillages (= perturbation des données) ou de ta vitesse réelle sur l'autoroute, ou de ta voiture (si tu as une 4L, tu pourras pas faire du 130 lol). Du coup, tu vas prendre une fourchette d'heure d'arrivée et plus le trajet est long, plus la fourchette sera large. Et bien en météo c'est pareil, pour une prévision de température, de pluie...On ne peut pas savoir qui aura raison à priori, car on a pas toutes les données d'observations nécessaires.

Moralité : il ne faut jamais exclure une courbe, sauf si elle sort trop de la plage (le run GFS fait parfois n'importe quoi lol), et suivre un peu le comportement d'ensemble des courbes, d'où la moyenne des runs...mais pas toujours représentatifs au delà de 8 à 10 jours.

[dcooll88]

merci de ta reponse /emoticons/happy@2x.png 2x" width="20" height="20">

c'est tout a fais le genre de reponse que j attendais simple et clair.

encore merci et bonne continuation

[Lolox]

Ca c'est de la pédagogie ! /emoticons/smile@2x.png 2x" width="20" height="20">

Bravo et merci