Analyse prévisionnelle d'AVRIL 2005

[gadax38]

Je réfléchis à un indicateur plus précis d'erreur parce qu'une erreur même de 0,2 degrès quand les écarts maximaux dépassant les 3° sont rares cela peut être très bien aléatoire. Quelqu'un sait où je peux trouver des stats sur les écarts à la moyenne pour évaluer la probabilité d'obtenir une erreur faible de manière aléatoire ?

La question est la suivante, les résultats du modèle apportent-ils vraiment une information différente de résultats aléatoires ?

Si je considère 1,5°C de marge je peux prendre 30 valeurs (on se limite à une décimale). Si je considère que les écarts max ne dépassent pas fréquemment les +ou -3°c alors j'ai au maximum 60 valeurs d'écart possible. Sans aucun modèle j'ai 50% de chance d'avoir une erreur correcte si je prends la moyenne des températures ou toute valeur comprise entre -1,5°C et +1,5°C.

Bon cela demande a être approfondi...(en 10 minutes on révolutionne pas la météo )

[Invité Guest]

Des erreurs de 1,7° (si elle se limite qu'à cela), mon modèle en a connu d'autres et supérieures dans la période même antérieure à sa publication que je suis censé avoir trafiqué selon certains. Erreurs de 2,1° en février 2003, novembre 2003, et encore de plus de 1,5° en mars 2004, mai 2004, décembre 2004 et janvier 2005. Ce mois d'avril n'est que la septième erreur sur une liste de 28 mois : 75% de fiabilité.

Bonsoir,Je ne suis pas d'accord sur les 28 mois, en effet tu as refais ton modèle en cours d'année dernière (je ne sais plus à partir de quel mois, mais il me semble que c'était après l'été), donc cela ne fait pas 28 mois de prévisions, c'est de la modélisation après coup.

Donc la statistique de la fiabilité de tes prévisions est moindre puisqu'elle doit tourner sur 7 ou 8 mois.

Olivier.

[Invité]

Oui les résultats d'un modèle de prévision doivent s'apprécier par rapport à la probabilité d'occurrence d'un évènement.

Si par exemple les températures moyennes d'un mois ont 75% de chances de se trouver dans la plage Tm-1 et Tm+1 ,ce n'est qu'un exemple,un modèle qui se dirait fiable à 75% en prévoyant des températures dans la plage ne serait pas plus intéressant que la statistique pure.

Par contre un modèle qui prévoierait une température peu problable statistiquement serait un bon modèle si de telles prévisions se réalisaient à 75%.(exemple 4.1°C d'anomalie positive ce n'est pas très courant)Ce bon modèle verrait avec une probabilité encore plus grande les températures de plus grande probabilité d'occurrence.

Attention les résultats sont aléatoires dans une certaine mesure.

La courbe des températures moyennes d'un mois donné suit un genre de courbe de Gauss dont le maxi est voisin de la température moyenne climatologique.

Concernant ta demande elle devrait trouver une réponse facile étant donné le nombre de collecteurs de données chevronnés présents sur ce forum et qui vont se faire un plaisir,j'en suis sûr, de te renseigner.

[florent76]

Je ne suis pas d'accord sur les 28 mois, en effet tu as refais ton modèle en cours d'année dernière (je ne sais plus à partir de quel mois, mais il me semble que c'était après l'été), donc cela ne fait pas 28 mois de prévisions, c'est de la modélisation après coup.

Donc la statistique de la fiabilité de tes prévisions est moindre puisqu'elle doit tourner sur 7 ou 8 mois.

Depuis juin 2004, soit sur 10 mois, on a que deux erreurs selon les critères posés : décembre 2004 et janvier 2005 : cela fait 80% de fiabilité. On en revient toujours au même. Avril 2005 sera une troisième erreur depuis cette époque.

Si vous avez des indicateurs plus précis à proposer pour mesurer les erreurs, je suis également preneur et me fait fort de les tester sur toute période souhaitée depuis 2003.

Florent.

[Invité Guest]

Désolé, je ne suis toujours pas d'accord, Juin 2004 c'est après coup, en effet j'ai trouvé la date de ton retour parmi nous, cela a eu lieu le 11/11/2004, voir /index.php?showtopic=4577&hl=florent76&st=75'>Retour Florent76, ce qui veut dire au point de vue prévision en comptant Novembre 5 mois avec donc selon tes dires 2 erreurs sur 5 mois et bientôt 3 erreurs sur 6 mois, on arrive à 50%.

Olivier.

[gadax38]

Meteor:

Attention les résultats sont aléatoires dans une certaine mesure.

Oui désolé, comme tu le dis si bien c'est aléatoire dans un intervalle autour de la valeur moyenne. L'idée était de dire:

Si je prends un modèle qui génère aléatoirement des écarts à la moyenne c'est à dire sans hypothèse forte qui conditionne la valeur de ces écarts, est-ce que globalement j'aurai la même réussite que le modèle de Florent ou est-ce que les résultats seront significativement différents.

Mais tu as bien mieux résumé le problème de la pertinence du modèle que moi .

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[GD]

Désolé, je ne suis toujours pas d'accord, Juin 2004 c'est après coup, en effet j'ai trouvé la date de ton retour parmi nous, cela a eu lieu le 11/11/2004, voir /index.php?showtopic=4577&hl=florent76&st=75'>Retour Florent76, ce qui veut dire au point de vue prévision en comptant Novembre 5 mois avec donc selon tes dires 2 erreurs sur 5 mois et bientôt 3 erreurs sur 6 mois, on arrive à 50%.

Olivier.

Alors, on se retrouverait dans l'erreur normale des prévisionnistes saisonniers...Si le modèle est validée sur une situation antérieure, par contre, on peut juger de sa robustesse mais pas de sa fiabilité donc la période à prendre en compte est celle où la prévision est mise en place. /emoticons/wink@2x.png 2x" width="20" height="20">

[florent76]

Alors, on se retrouverait dans l'erreur normale des prévisionnistes saisonniers...

Si le modèle est validée sur une situation antérieure, par contre, on peut juger de sa robustesse mais pas de sa fiabilité donc la période à prendre en compte est celle où la prévision est mise en place. 

J'avais du mal à comprendre la différence que vous faisiez entre période antérieure et postérieure à la publication parce qu'elle ne change rien de mon point de vue. Que j'ai publié les chiffres mensuels à partir de novembre 2004 comme ce fut le cas ou de janvier 2004 : ils auraient été les mêmes au dixième près. La météo qui règne depuis 2003 n'entre à aucun moment dans les calculs, elle sert juste à remplir la colonne vérification mois après mois. Leur connaissance m'a simplement permis de valider mon hypothèse comme étant la bonne et continue de le faire avec le temps qui passe. L'année 2003 et même une partie de celle-ci suffisait à elle seule à en être assuré, mais les recherches s'étant avérées longues, ce n'est qu'en septembre 2004 que j'ai pu bâtir le présent modèle, dont les résultats sont apparus sur IC à partir de novembre 2004. Il est bien dommage que je l'ai découvert si tard.

En tout cas, soyez donc assuré qu'il est très robuste. Pour la fiabilité, nous verrons ce qu'elle sera à l'avenir. Le fait que la prévision se fasse plutôt à partir de deux scénarios que d'un seul depuis ce printemps indique peut-être que nous passons du cycle à grands étés et ses suites dont 2003 faisait partie à un cycle à grands hivers ouvrant une période de transition plus incertaine.

Florent.

[GD]

J'avais du mal à comprendre la différence que vous faisiez entre période antérieure et postérieure à la publication parce qu'elle ne change rien de mon point de vue. Que j'ai publié les chiffres mensuels à partir de novembre 2004 comme ce fut le cas ou de janvier 2004 : ils auraient été les mêmes au dixième près. La météo qui règne depuis 2003 n'entre à aucun moment dans les calculs, elle sert juste à remplir la colonne vérification mois après mois. Leur connaissance m'a simplement permis de valider mon hypothèse comme étant la bonne et continue de le faire avec le temps qui passe. L'année 2003 et même une partie de celle-ci suffisait à elle seule à en être assuré, mais les recherches s'étant avérées longues, ce n'est qu'en septembre 2004 que j'ai pu bâtir le présent modèle, dont les résultats sont apparus sur IC à partir de novembre 2004. Il est bien dommage que je l'ai découvert si tard.

En tout cas, soyez donc assuré qu'il est très robuste. Pour la fiabilité, nous verrons ce qu'elle sera à l'avenir. Le fait que la prévision se fasse plutôt à partir de deux scénarios que d'un seul depuis ce printemps indique peut-être que nous passons du cycle à grands étés et ses suites dont 2003 faisait partie à un cycle à grands hivers ouvrant une période de transition plus incertaine.

Florent.

Tu as validé ton outil par confrontation aux données à quelle période??Tu as utilisé le nouveau à partir de quand?

Est-il nouveau ou non?

Donne t'il les mêmes résultats ou alors d'autre?

Sur la période considérée tu es à combien de mois où ta prévision est "mauvaise"?

[gadax38]

Je rajouterai que si ton modèle est basé sur une analyse statistique de données ce serait intéressant de savoir:

1 la période d'échantillonnage

2 pourquoi tu exclues 2003-2004-2005 de ta période d'échantillonnage ?

[florent76]

Tu as validé ton outil par confrontation aux données à quelle période??

L'outil a été validé par confrontation aux données de 2003 en septembre 2004

Tu as utilisé le nouveau à partir de quand?

J'ai utilisé le nouvel outil à partir de là en observant quels étaient ses résultats que j'ai commencé à publier en novembre 2004.

Est-il nouveau ou non?

Ce n'est pas entièrement un nouvel outil : les hypothèses sont exactement les mêmes qu'auparavant et les données entrantes aussi. C'est le mode de calcul qui a changé. Là où l'ancien modèle utilisait des moyennes, le nouveau modèle procède par corrélation.

Donne t'il les mêmes résultats ou alors d'autre?

Cela donne ainsi des résultats convergeants, mais qui peuvent être parfois très différents. Ainsi, on prévoyait déjà la chaleur pour l'été 2003 avec l'ancien mode de calcul, on la prévoit beaucoup plus finement avec le nouveau modèle et sans lissage des résultats en sortie. Là où l'ancien modèle prévoyait un mois d'août 2004 frais par le lissage des données entrantes, le nouveau le voit chaud par la corrélation avec données utiles du scénario principal.

Sur la période considérée tu es à combien de mois où ta prévision est "mauvaise"?

Quel que soit la période, je suis toujours à environ 75% de bons résultats, sauf à considérer des périodes de moins de 6 mois. Voici toutes les erreurs : erreurs de 2,1° en février 2003, novembre 2003, et encore de plus de 1,5° en mars 2004, mai 2004, décembre 2004 et janvier 2005. Ce mois d'avril n'est que la septième erreur sur une liste de 28 mois. Les courbes présentées dans les vérification & archives des prévisions en lien permettent de les voir graphiquement et de comprendre que les valeurs modélisées sont étroitement corrélées avec les valeurs mesurées depuis janvier 2003.

quel est la période d'échantillonnage

La période d'échantillonnage est 1780-1980. L'hypothèse selon laquelle les cycles solaires auraient un impact permet de réduire cet échantillon aux seules périodes cycliques.

pourquoi tu exclues 2003-2004-2005 de ta période d'échantillonnage

Elles sont exclues parce que ces données sont en cours d'acquisition. Les prévisions seraient plus faciles si je possédais déjà les données de toute l'année 2005 ! Ces données seront utiles par contre pour la prévision lors de la prochaine période similaire à partir de 2030.Florent.

[GD]

Cela donne ainsi des résultats convergeants, mais qui peuvent être parfois très différents. Ainsi, on prévoyait déjà la chaleur pour l'été 2003 avec l'ancien mode de calcul, on la prévoit beaucoup plus finement avec le nouveau modèle et sans lissage des résultats en sortie. Là où l'ancien modèle prévoyait un mois d'août 2004 frais par le lissage des données entrantes, le nouveau le voit chaud par la corrélation avec données utiles du scénario principal.

à partir du moment où tu écris ce genre de chose, si cela converge mais en étant différent c'est dur à comprendre...Néanmoins, l'outil est nouveau puisqu'il ne donne pas les mêmes résultats donc tu ne peux t'appuyer sur celui-ci que depuis son utilisation soit septembre 2004.

[GD]

Quel que soit la période, je suis toujours à environ 75% de bons résultats, sauf à considérer des périodes de moins de 6 mois. Voici toutes les erreurs : erreurs de 2,1° en février 2003, novembre 2003, et encore de plus de 1,5° en mars 2004, mai 2004, décembre 2004 et janvier 2005. Ce mois d'avril n'est que la septième erreur sur une liste de 28 mois. Les courbes présentées dans les vérification & archives des prévisions en lien permettent de les voir graphiquement et de comprendre que les valeurs modélisées sont étroitement corrélées avec les valeurs mesurées depuis janvier 2003.

ensuite, ce point met à mal ton modèle depuis septembre 2004, puisque cela ferait 3/8 qui seraient moins bien prévus que les autres?Si tu changes le mode d'interprétation et que tu n'as pas les mêmes résultats, ce n'est pas le même modèle donc la fiabilité est moins bonne en ce moment (j'insiste sur le en ce moment....)!

[florent76]

à partir du moment où tu écris ce genre de chose, si cela converge mais en étant différent c'est dur à comprendre...

C'est très facile à compredre au contraire : au début de l'expérience, avec mon hypothèse des cycles solaires et en faisant tourner mon outil, plusieurs scénarios étaient mis au jour. Novice en la matière au départ, j'ai réalisé un outil assez grossier basé sur la moyenne de tous les scénarios en me disant que c'était ce qui se rapprocherait le plus de la période suivante appartenant au même cycle et qui correspondait à 2003.

Puis à l'usage, je me suis rendu compte que la fiabilité était très moyenne et à l'été 2004 qu'elle pouvait complément s'écrouler. J'ai pensé que soit les cycles apparaissaient sur des périodes courtes, soit que le soleil n'avait rien à voir à l'affaire. Jusqu'à ce que je décide à regarder de plus près chacun de mes scénarios. C'est à ce moment que je me suis rendu compte que l'un d'entre eux était très fiable, mais en plus qu'il permettait de poursuivre l'expérience. A partir de là, j'ai retenu le meilleur scénario par la corrélation et non plus une moyenne de tous les scénarios lissant toutes les données. En août 2004, on a ainsi un écart entre l'ancien modèle prévoyant grossièrement de la fraicheur et le nouveau modèle annonçant finement de la chaleur parce que seul un scénario (celui retenu par le second modèle) annonçait la chaleur tandis que tous les autres annonçaient du froid. Le premier modèle qui fait la moyenne de tous les scénarios sans dicernement était ainsi irrémédiablement entrainé dans l'erreur, tiré dans l'écart négatif par quatre scénarios qui n'étaient pas les plus fiables.

Ainsi, c'est uniquement le mode de calcul final qui a changé, car toutes les données entrantes et les scénarios calculées étaient déjà là.

Florent.

[GD]

C'est dans l'interprétation des résultats que tout a changé???

Et bien alors c'est le même outil utilisé depuis le début qui se plante un peu en ce moment?

Tu as refait l'exploitation des résultats de ton outil sur les anciennes périodes pour déterminer un scénario préferentiel plus concordant, c'est cela?

Ca ressemble à du post traitement plus ou moins clair selon moi...Mais je vais arrêter là ou je vais passer pour un négationniste pur jus!

Je ne suis pas encore convaincu Florent par ta méthode et par ton indice de fiabilité

[florent76]

C'est dans l'interprétation des résultats que tout a changé???

Et bien alors c'est le même outil utilisé depuis le début qui se plante un peu en ce moment?

Tu as refait l'exploitation des résultats de ton outil sur les anciennes périodes pour déterminer un scénario préferentiel plus concordant, c'est cela?

Ca ressemble à du post traitement plus ou moins clair selon moi...Mais je vais arrêter là ou je vais passer pour un négationniste pur jus!

Je ne suis pas encore convaincu Florent par ta méthode et par ton indice de fiabilité 

Il n'y a rien à interpréter, les corrélations sont calculées. Rien n'est laissé au hasard. C'est pourtant simple. J'ai plusieurs scénarios depuis le départ en 2003. Ils sont tous assez proches, mais l'un d'entre eux est toujours plus corrélé à la période actuelle.

Au lieu d'en faire la moyenne, je retiens directement le meilleur scénario. Ce scénario participait évidemment à la moyenne des scénarios précédemment étudiée. Il n'y a aucun traitement à faire, car le meilleur scénario a toujours été le même depuis 2003 mais les coefficients de correlation diminuent actuellement. Le second scénario mis en parrallèle dans le dernier graphique semble au contraire monter en puissance, mais il faut voir comment tout cela évolue maintenant.

J'ai essayé de retracer l'évolution future de l'année 2005 à partir des scénarios les plus robustes et selon une hypothèse d'impact solaire. Il y a très peu de place pour l'interprétation, si ce n'est quand on tente de comprendre ce qui va se passer au sein de chaque mois ce qui est beaucoup moins fiable.

Florent.

[GD]

Mais alors comment calcules tu le coefficient de corrélation?

Et pourquoi cela t'amène à ne pas retenir le scénario médian?

Ensuite, pourquoi encore une fois tu peux avoir plusieurs scenario, je ne comprends pas sauf si les conditions initiales changent?

[florent76]

Mais alors comment calcules tu le coefficient de corrélation?

Le coefficient de corrélation est calculé en comparant chaque scénario avec la période actuelle. C'est seulement là qu'elle intervient pour validation des scénarios. Depuis 2003, nous avons beaucoup de chance car l'un d'entre eux est fiable à 75%. Par la même méthode, on reconstitue beaucoup plus mal l'année 1976 par exemple, mais on a une fiabilité au mieux supérieure à 60% tout de même.

Et pourquoi cela t'amène à ne pas retenir le scénario médian?

On n'a pas de scénario médian : on a 4 scénarios un peu différents et une moyenne des 4 qui n'a pas une grande signification dans le réel puisque que c'est un lissage de celui qu'il pourrait être.

Ensuite, pourquoi encore une fois tu peux avoir plusieurs scenario, je ne comprends pas sauf si les conditions initiales changent?

Evidemment les conditions initiales sont variables mais dans certaines limites. Rien n'est totalement déterminé à l'avance en météorologie, c'est un postulat de base. Durant les cycles que j'étudie, cette variabilité est simplement réduite.Florent.

[dudule]

oui bah personnellement si je connais pas grand chose aux prévisions saisonnières, je lis depuis un peu de temps celles de florent 76 et je constate que les critiques négatives fusent de toute part après ce mois d'avril mal cerné. Tout le monde à le droit à l'erreur et ceux qui ne sont pas contents n'ont qu'à se lancer dans les prévisions ou alors faire preuve d'un peu plus de critiques positives au lieu de toujours chercher les poux!

Quoi qu'il en soit, continue florent et merci pour tes prévisions, que tu te plantes ou non...

[GD]

oui bah personnellement si je connais pas grand chose aux prévisions saisonnières, je lis depuis un peu de temps celles de florent 76 et je constate que les critiques négatives fusent de toute part après ce mois d'avril mal cerné. Tout le monde à le droit à l'erreur et ceux qui ne sont pas contents n'ont qu'à se lancer dans les prévisions ou alors faire preuve d'un peu plus de critiques positives au lieu de toujours chercher les poux!

Quoi qu'il en soit, continue florent et merci pour tes prévisions, que tu te plantes ou non...

le problème est qu'un part de ceci reste obscur et donc la critique peut paraitre très négative (surtout vu les posts que je lui envoie) mais je ne comprends pas tout dans son analyse et dans son modèle...pour Florent:

Ensuite, quand je modélise un problème physique, je peux aussi changer les CI dans mon modèle mais toi dans le tien il n'y a pas de physique dans ton outil alors???

La variabilité des cycles que tu prends justifie t'elle à elle seule les modifications de tes résultats finaux ou alors un autre process qui m'échappe?

On n'a pas de scénario médian : on a 4 scénarios un peu différents et une moyenne des 4 qui n'a pas une grande signification dans le réel puisque que c'est un lissage de celui qu'il pourrait être.

Tu avais dit que tes résultats pouvaient être très différents et là ils ne le sont plus??

Le coefficient de corrélation est calculé en comparant chaque scénario avec la période actuelle

A posteriori???

[florent76]

le problème est qu'un part de ceci reste obscur et donc la critique peut paraitre très négative (surtout vu les posts que je lui envoie) mais je ne comprends pas tout dans son analyse et dans son modèle...

pour Florent:

Ensuite, quand je modélise un problème physique, je peux aussi changer les CI dans mon modèle mais toi dans le tien il n'y a pas de physique dans ton outil alors???

La variabilité des cycles que tu prends justifie t'elle à elle seule les modifications de tes résultats finaux ou alors un autre process qui m'échappe?

Non, il n'y a pas de physique, c'est un modèle probabiliste basé sur des données de températures (purement statistiques) et sur les cycles solaires qui déterminent eux des périodicités et des évolutions de ces températures assez précises.

Tu avais dit que tes résultats pouvaient être très différents et là ils ne le sont plus??

Les résultat peuvent être très différents sur de courtes périodes et surtout aux petites échelles. Le mois d'avril 2005 permet de s'en apercevoir. Mais globalement, tous les scénarios sont de la même "famille" et donc assez bien corrélés entre eux, bien plus que tout autre période prise au hasard depuis 200 ans.

Le coefficient de corrélation est calculé en comparant chaque scénario avec la période actuelle à posteriori???

Même si mon hypothèse prévoyait que les années 2003-2005 seraient corrélées avec la famille de scénarios calculés, rien n'indique avant quel est le meilleur scénario parmi les 4 du modèle. Mais c'est toute la force de mon hypothèse solaire : inutile d'écumer toute les statistiques météorologiques et de faire des calculs dans tous les sens, les cycles solaires forcent l'atmosphère avec relativement peu de place pour le hasard, mais une petite pour la variabilité d'où 4 scénarios voisins aux nuances près que j'ai expliqué. Un des 4 a eu dès le printemps 2003 un coefficient de correlation très supérieur aux autres : cette période à postériori suffisait pour en faire le scénario le plus prévisible et s'attendre au mois d'août 2003 caniculaire que nous avons connu. Il a continué d'être très fiable jusqu'à présent.Florent.

[Invité Guest]

Aout 2005 peut être chaud car 2 mois froids d'hiver contre 1 doux comme en 1997/2003.

[GD]

merci de ces explications que je vais essayer d'assimiler le plus vite possible...

Je reviendrai à la charge bientôt!

[williams]

D'apres ce qu'il est prevu dans le sud ouest ces prochain jours, la moyenne de ce mois d'avril va etre superieur d'environs 1,20°C chez moi a St Gaudens. Soit dans les normes.

Et pour le pluviometrie idem comme il est tombe 103.50 mm ici pour une moyenne de 107.70 mm de la station de Clarac.

Williams

[Invité]

Non, il n'y a pas de physique, c'est un modèle probabiliste basé sur des données de températures (purement statistiques) et sur les cycles solaires qui déterminent eux des périodicités et des évolutions de ces températures assez précises.

Non ton modèle est purement probabiliste.Les cycles solaires n'ont rien à voir là dedans.

Je l'ai déjà dit mais je commence à en avoir marre d'entendre raconter de telles énormités et de tels mensonges.

Tu es apparemment un adepte de la pseudo-science .Tu es libre.

Mais cela m'embête ,pour les autres ,de te voir faire un tel prosélithisme sur ce forum.

Tes prévisions sont bonnes une fois sur deux pas mieux que ce que fait la statistique.

Dire le contraire est un mensonge.

Maintenant pour te tirer d'affaire tu as inventé les scénarii secondaires.

Bientôt il y aura les scenario 3 ,4,..

De qui te moques-tu?

Comme je le disais tu truffes tes prévisions de chemins de traverses.

Et maintenant le forumeur lambda n'y comprend plus rien.

Comment oses-tu pour 2005 présenter des prévisions dont la fiabilité est nulle pour 7 mois sur 12?

C'est de plus en plus n'importe quoi et complètement nul de plus.

Si tu as un tel comportement borné ailleurs que dans ce forum je te ne te prédis pas un avenir très brillant.