La pédagogie des modèles !

[Cedski]

Sur le discution mailles fines/mailles larges, la rasion de l'utilation des mailles larges serait donc :

- Une simplification de la lecture, les détails n'ayant donc plus d'interets à long terme

- Et aussi à ne pas négliger, une réduction du temps de calcul ! Je fais de la mécaniques des solides, en éléments finis on maille large dans les zones de l'éléments ou l'on sait par avance qu'elles seront peu sollicitées ou alors sans intérets : les temps machines reviennent très cher !

[GD]

oui tu as un maillage adaptatif...

mais le problème n'est pas là pour moi mais plutot dans le fait que la discussion poratit sur les resultats qui pouvaient ne pas etre les memes si'lon conserve la maillage fin a long terme..

[Naunau]

Mais alors, on ne pourra jamais créer des modèles numériques qui puissent modéliser en détail au-delà d'une certaine échéance (du moins théoriquement), sans avoir des valeurs aberrantes... ? Au lieu de rendre les résolutions toujours plus élevées, ne devrait-on pas plutôt concentrer nos efforts (je dis on, mais je parle des concepteurs des modèles ) pour avoir des relevés les plus précis possibles (bien que le perfection soit impossible) ?

Autre question : Les modèles de prévision saisonnière comme Arpège-Climat ou encore ECPC, ils ont quelle maille ?

[Cedski]

oui tu as un maillage adaptatif...

mais le problème n'est pas là pour moi mais plutot dans le fait que la discussion poratit sur les resultats qui pouvaient ne pas etre les memes si'lon conserve la maillage fin a long terme..

oui je viens de lire la dernière explication de lds, avec une maille fine on multiplie les erreurs à moyen termes qui se répercuteront et s'amplifieront donc à long terme, la fiabilité serait donc effectivement moins bonne avec le meme modèle en maille fine qu'avec les grandes mailles....

[GD]

mais donc il y a un problème dans le code qui est physique???je pense aux problèmes de bifurcation en mécanique??

ou alors le code est mal ecrit????

[lds]

Un exemple sera peut être plus clair

Supposons que dans la situation à j+5 il y a un grand thalweg et, à l'intérieur de celui-ci la formation d'une dépression de taille plus modeste.

L'utilisation du modèle avec maille large va représenter le thalweg mais pas la dépression (du fait de sa taille) et ce disons correctement.

L'utilisation d'un maillage fin va permettre de représenter le thalweg plus la dépression. Cependant si l'emplacement du thalweg sera globalement aussi correct qu'avec la maille large, l'emplacement de la petite depression et son intensité seront surement plus délicat à prévoir et entachés d'une erreur parfois assez grande. Conclusion : la prévi maille fine apparaitra moins "fiable" parceque, même si les structures de grandes echelles sont correctements prévues, les structures de plus petites echelles ne le seront pas ou peu.

En l'état actuel des choses il est impossible d'avoir un modèle à maille fine qui fasse des prévisions de petites structures correctes à longue échèance. Les modèles de climat ont une maille je pense encore plus grande que ceux de prévision météo.

[GD]

non alors que l'on s'entende!

qu'appelle t'on fiabilité?

la fait de savoir que depression il y aura ou alors que l'on ne la voit pas????

c'est plutot ca le problème?

[Naunau]

la fait de savoir que depression il y aura ou alors que l'on ne la voit pas????

c'est plutot ca le problème?

Oui, mais pas besoin d'avoir des mailles d'une résolution de 10 km pour bien prévoir une dépression !

[GD]

mais la maille est au dessus de 10 KMs et on se fiche de ce qui se passe submaille!

de toute facon, on ne peut pas prevoir ce qui se passe a une echelle inferieure de celle de la maille!

Mais pour moi le problème n'est pas là encore uhe fois je ne comprends paas pourquoi l'on aurait pas le meme resultat!

moi si j'ai un etudiant qui se pointe avec un resultat foncièrement different alors qu'il a reduit la resolution euh je vais l'appeler leon!

[lds]

effectivement je pense qu'on a pas la même definition de fiabilité

Je pense que la fiabilité d'une prévi c'est sa capacité à représenter correctement en intensité et en localisation les phénomènes qu'elle peut représenter.

Ce que je veux dire c'est qu'il faut comparer ce que prévoit le modèle à maille N avec la réalité à maille N

Pour reprendre mon exemple : le modèle maille large aura une bonne fiabilité s'il représente bien le grand thalweg. Le fait qu'il ne voit pas la dépression est normal (il ne peut pas la voir) et, même si elle existe, n'entache pas la qualité de sa prévi. On a fait le choix de ne représenter, donc prévoir, que les grandes structures il faut donc le juger sur cela.

Le modèle maille fine aura une bonne "fiabilité" s'il représente bien non seulement le thalweg mais aussi le dépression que lui peut prévoir. On a fait ici le choix de représenter des structures de grandes tailles et de petites tailles il faut donc le juger sur ce principe.

[GD]

Au passage on comprend pourquoi la fiabilité diminue avec des échéances plus lointaines...

Le fait d'utiliser une maille de plus en plus grande pour des échèances de plus en plus "lointaines" ne fait pas baisser la fiabilité des prévisions du modèle, au contraire.En fait, on sait, entre autres grace à Lorenz, que plus l'écheance de la prévision est lointaine, plus l'échelle des phénomènes prévisibles devient grande ( "on perd en précision"). Le fait d'agrandir la maille du modèle pour les grandes échèances vise donc à améliorer la fiabilité du résultat. Les structures prévues seront moins "détaillées" qu'à courte échèance mais une prévision à longue échèance avec une résolution aussi fine qu'à courte échèance serait beaucoup moins fiable voire illusoire. Cette réduction de maille est donc une stratégie volontairement choisie pour améliorer la fiabilité de la prévi lointaine.

je suis désolé mais ton explication maintenant est bonne avant un peu moins!

Le fait de predire les grandes lignes parce que l'on cherche a representer un phenomene plutot que de voie le detail, c'est faire a la limite de l'upscaling!

si tu avais dit, que le modèle etait moins fin mais que sa fiabilité etait bonne j'aurai compris mais tu dis que si l'on maintient la resolution spatiale, on auar pas le meme resultat!

là, je le dis et le repete on est en train d'utuliser un code non robuste si tel est le cas!

Donc voilà ce que moi je ne comprenais pas!

/emoticons/sleep@2x.png 2x" width="20" height="20">

[Invité Guest]

Conclusion : la prévi maille fine apparaitra moins "fiable" parceque, même si les structures de grandes echelles sont correctements prévues, les structures de plus petites echelles ne le seront pas ou peu.

En l'état actuel des choses il est impossible d'avoir un modèle à maille fine qui fasse des prévisions de petites structures correctes à longue échèance. Les modèles de climat ont une maille je pense encore plus grande que ceux de prévision météo.

C'est ce que je voulais dire en gros dans ma remarque initiale

[nico26]

A propos des modèles à maille fine, il faut savoir que beaucoup d'entre eux sont en fait dérivé de modèles à maille plus large.

Bolam et ETA sont des dérivés de CEP, une autre version de Bolam est elle dérivée de GFS...

La fiabilité de ces derniers dépend donc de celle des premiers.

[GD]

et donc ca ne change pas gd chose a leur fiabilité normalement...

Leur capacité a bien representer les phenomenes par contre..... /emoticons/happy@2x.png 2x" width="20" height="20">

[Naunau]

Euh... Je ne pense pas que GFS et BOLAM par exemple seront totalement d'accord au bout d'une certaine échéance... Mais je ne connais pas le fonctionnement de ces modèles qui sont comme couplés avec les principaux, moins précis... donc...

[Gombervaux]

Une bonne approche de la prévision numérique :

http://euromet.meteo.fr

[Naunau]

Merci bcp Gombervaux pour ce site qui m'a l'air très intéressant et extrêmement complet. Je vais étudier tout ça dès demain.

[Gombervaux]

Dans un autre sujet (Radar) Mathieu dit :

il faudrait:

"que MF diminue un peu le "tout modèle"

que MF inclue d'autres sources (GFS etc) dans ses prévis

que MF soit plus réactive face aux imprévus".

Les deux premières propositions se contredisent. (ajouter le modèle GFS au "tout modèle" conduit à faire du "plus que tout" modèle).

Je remarque un défaut général chez la pluspart des prévisionistes c'est de s'approprier leurs résultats. Or ils n'ont jamais fait que d'appliquer intelligemment un modèle qu'il soit empirique, culturel, ou numérique. On ne peut pas faire de prévision sans appliquer un modèle - le premier étant : aujourd'hui le temps est tel, donc demain , il risque fort d'être le même. Le modèle reporte les données d'aujourd'hui sur les données de demain.

Je conseillerais donc à notre jeune ami de visiter le lien sur les modèles numériques que j'ai mis plus haut, ainsi que de visiter un centre météo pour qu'il voit que le modèle n'est pas le seul outil de la prévision, et qu'en particulier l'accessoire informatique associé est primordial.

Si le prévisioniste ne peut pas calquer sur la même image ses tourbillons potentiels, son jet, sa vapeur d'eau, et sa mosaïque Radar, il lui sera bien difficile de réaliser l'analyse expertisée. Et là c'est l'outil informatique qui tourne.

Que tu sois à MF Toulouse, à Aix ou à Langres tu peux me faire le profil vertical de l'atmosphère sur Vaucouleurs ou Domrémy demain à 15h. Tu le situes où, GFS dans ce contexte?

Par contre, il est vrai que MF manque souvent de réactivité. Dans l'exemple précédent, si une cellule convective se crée à Domrémy, il y a de forte chance qu'elle ne soit pas prise en compte à temps, faute d'attention sur les zones trop éloignées du centre responsable de cette zone. Et pourtant, y'en a des touristes...qui prendront l'orage sur la tête en sortant de la basilique.

[Sebaas]

Et justement en 1999 on a eu des relevés incroyables qui n'avaient jamais été mesuré. A partir de la on a rejeté certaines obs dans l'analyse et cela à été préjudiciable pour la prévi.

Petite question d'un parfait novice, neanmoins passionne par votre discussion: quels ont ete ces "releves incroyables"? Quelles sont les valeurs atteintes et la fourchette normale à titre de comparaison?Merci d'avance!

[Invité Guest]

Les deux premières propositions se contredisent. (ajouter le modèle GFS au "tout modèle" conduit à faire du "plus que tout" modèle).

Non, je précise:qd je parle du tout modèle c'est pour le très court et court terme qu'on pourrait le diminuer. Pour le moyen et long terme je ne vois pas comment on pourrait faire sans les modèles.

Pour ce qui est de GFS ou encore nogaps etc que pourrait utiliser MF, ca serait pq pas pour le moyen terme?

A LCM lorsque j'y bossais (et les collègues doivent encore faire de même depuis) pour établir les prévis jusque J+7, on utilise tout ce que les amateurs utilisent aussi: GFS, ECMWF, UKMO, Nogaps, JMA, GEM... bref au total les sources sont plus nombreuses que celles de MF qui se limite pour le J+7 à ECMWF surtout. Après chacun a son opinion sur la fiabilité des prévis à J+4,5,6,7 entre MF et LCM...

LCM ne dispose d'aucune information du type anomalie de tropo prévue comme MF avec arpège, pourtant ca n'empêche pas de faire de la prévi aussi bonne.

A propos du tout modèle, voici ce que m'avais envoyé un internaute il y a pas mal de mois deja:

Prévision au Canada. Les méthodes tradionnelles supérieures aux modéles. Comme un phoenix qui renaîtrait des cendres d'un ordinateur, le prévisionniste fait son retour. Du moins c'est ce qu'affirment les partisans du projet Phoenix, piloté par le centre de prévision des tornades basé à Winnipeg (Prairie Storm PredÎction Center, service d'Environnement Canada ). le projet Phoenix, lancé en janvier 2001, consiste à imposer à des prévisionnistes de travailler sans l'aide d'aucun modèle numérique, mais uniquement avec des méthodes anciennes que l'on n'utilise plus depuis les années soixante dix. « Quand nos prévisions sont mauvaises, on dit que c'est le modèle qui n'est pas bon. Mais peut-être que nous nous basons trop sur le modèle, explique Jay Anderson, un météorologiste d'Environnement Canada. Nous avons voulu revenir aux conditions de1972 pour voir si nous savions utiliser le crayon et le papier et si notre confiance aveugle envers l'ordinateur n'avait pas entraîné une perte de compétence » . -Tandis que les météorologistes du Prairie Storm Prediction Center étouffaient quelques rires, deux prévisionnistes étaient mis à l'écart dans des bureaux du centre ville de Winnipeg. les premiers résultats furent à l'avantage des méthodes Phoenix. Sur la base des seules cartes météorologiques et des données brutes, les prévisionnistes, surnommés les Phéniciens », battirent les prévisionnistes réguliers par 4,1 à 6,5 (le score représente le nombre de prévisions inexactes en fontion de différents facteurs météorologiques comme la température, les précipitations, le vent, etc., dans les trois provinces des plaines (Manitoba, Saskatchewan et Alberta) ; comme au golf, le score le plus faible révèle une plus grande habileté. la première fois, ils pensèrent à un coup de chance. Mais après avoir mené l'expérience quatre fois, les " Phéniciens " ont continué à être meilleurs, même si l'ampleur de leur victoire s'est réduite. Pat McCarthy, météorologiste, explique que les modèles sont devenus très bons et que beaucoup de gens accordent plus d'imporlance à la donnée numérique, celle créée par l'ordinateur, qu'à la donnée mesurée lors d'une observation. » Mais l'expérience Phoenix n'a pas pour but d'abandonner les modèles et de revenir en arrière. D'après Anderson, le bénéfice majeur de l'expérience est d'avoir persuadé les prévisionnistes de ne pas accorder trop de confiance aux modèles numériques et de les utiliser plutôt comme un outil supplémentaire. Depuis cette prise de conscience, les prévisions se sont améliorées. D'après un article paru dans le Winnipeg Free Press, sous la signature de Kevin Rollason.

Pour Sebaas, les relevés rejetés c'était lors des 2 tempetes de décembre 99, notamment les valeurs du jet stream que le modèle jugeait farfelues mais qui étaient bien réelles!

[Naunau]

Radiosondage de Brest lors de la tempête de 99 : maxi de plus de 500 km/h au niveau du courant jet (519 ou 529 km/h, je me rappelle plus lol !)

[Gombervaux]

Non, je précise:

qd je parle du tout modèle c'est pour le très court et court terme qu'on pourrait le diminuer. Pour le moyen et long terme je ne vois pas comment on pourrait faire sans les modèles.

Ben mince, alors, tu dis des choses puis tu ne les dis plus...et en plus tu contredits O-Roulle qui précise, par ailleurs, que sa prévi est expertisée jusqu'à j+1 à j+2.Si j'ai bien compris son propos : un expert prévisionniste humain (comme O-Roulle) donne une prévision de j+3h à j+48h en fonction d'Arpège, de CEP, et de son feeling.

Qui nous dit que son feeling ne s'appelle pas LCM, MConsult, ou windguru?

C'est pas ça l'expertise à très court terme?

Est ce que cette méthode ressemble à du "Tout modèle"?

Je pense que ce type de discours n'est du qu'à une mauvaise connaissance du sujet.

Comment peut on imaginer que les prévisionistes de LCM travaillent autrement que ceux de MConsult, ou ceux de MétéoMer et ceux de MF, sinon à vouloir leur faire un mauvais procès?

Je pense que, quand ils partent au boulot à 5h du mat, avec leurs petits yeux pleins de 4h de sommeil, les prévis n'ont qu'une idée : comment réussir leur job, avec le risque que leurs outils seront bananés, mais qu'avec leur immense expérience et leur connaissance de la nature...