Jojobarbar

Quelques membres d'AROME voient quelque chose aussi. Jamais très intense mais quelque chose... Il faudra pas mal de conditions en très peu de temps, mais c'est à surveiller tout de même !

Justement la thèse d'Arnaud Mounier aborde le sujet du nombre de membres grandissant ! On en est à 50 (classique, pas IA) sur IFS et c'est déjà bien trop pour des cerveaux humains. Je n'en dis pas plus pour ne pas détourner ce topic mais si tu le souhaites on peut en parler en MP ou je peux te rediriger vers des articles ou des chapitres de sa thèse 😊 !

Hahaha merci beaucoup @Matpo ! Je garde ça dans un coin de ma tête, normalement j'y passe un peu trop tard : début décembre... Mais c'est pour assister à la soutenance de thèse de mon tuteur qui travaille à utiliser l'IA générative pour générer des grands ensembles et ainsi compléter les 20 membres d'AROME (imaginez, un ensemble à 10000 membres, pour les stats ça devient alléchant 🤪), c'est, dans une certaine mesure, dans la continuité de la thèse d'Arnaud Mounier dont l'accès est ici : https://theses.hal.science/tel-04247716. Je pense, en demandant l'autorisation de mon tuteut, celle de Météo France et du CNRM, que ceux qui sont intéressés pourraient y assister, mais je ne promet rien ! Si vous êtes intéréssé n'hésitez pas à vous manifester, que je vois si je lui en parle ou non.

Salut, Juste un exemple par l'image, qui en dit beaucoup : Là, on voit bien que la zone de précipitations fortes à intenses ne fait guère plus d'1 km de diamètre (en réalité c'était plus un ovale, et on voit le petit diamètre ici, mais ça ne change pas grand chose. Si tu imagine un promeneur, sur un chemin en bord des champs en bas, il regarde le ciel, un ciel sombre, lourd, tonnant, il voit des éclairs mais au maximum, il reçoit quelques gouttes de pluie, en marge du phénomène. Maintenant, imagine un promeneur en haut du puy, il n'est qu'à environ 700m du promeneur précédent, et lui il va être trempé jusqu'aux os... Si l'épisode orageux est non organisé, fait de petites cellules, à 100 m près tu auras ou non de la pluie et ça, aucun modèle ne pourra le prévoir, et même en suivant le radar, ou les prévisions en direct, ça sera super difficile d'être affirmatif. On parle de quelques centaines de mètres pour une différence entre 0mm et 20, 30, allez.. 50mm de pluie.

L'anticyclone Açorien reste bien fixé et puissant, et il advecte par conséquent l'air sec du Sahara et repousse l'humidité des ondes en sortie d'Afrique vers l'Equateur. Pour le moment, les conditions ne sont pas bonnes pour que les ondes d'Afrique tropicale, aussi forte soient-elles puissent se développer ensuite. Mais c'est à suivre attentivement !!

Bonjour tout le monde, En effet s'il y a une persistence, c'est bien celle d'un coup de chaud, plus ou moins étendu géographiquement et temporellement, sur le déterministe IFS. Il est vrai que certains membre sont également chaud, très chaud, mais @petit âge glaciaire 11, il y a quand même une majorité de membre qui ne dépassent pas les 20°C à 850hPa. Pour s'en convaincre, j'aime bien utiliser les cartes de probabilités de T2m > 30°C par exemple : Au maximum, à Paris, on dépasse 30°C dans un cas sur 4... C'est pas négligeable !! Mais ça reste minoritaire. Au Sud de la Loire, c'est plus probable, mais la même animation pour T2m > 35°C, alors, les fortes probabilités se cantonnent au pourtour méditerranéen (courage à vous !!). Par contre, les probabilités des T850hPa > 20°C, sont un peu plus élevé (jusqu'à 1/2 à Paris, et bien sûr avec un gradient Nord Sud). Comme le montre le thread partagé par darkminimouf, c'est surtout la goutte froide faible qui va décider et globalement, elle a l'air de vouloir traverser la France. Du coup : + la GF patiente avant de traverser la France, plus le coup de chaud est long (sans excéder 3-4 jours maximum...) et moins la dégradation qui suit serait forte, - la GF patiente, - le coup de chaud est fort (potentiellement, juste une remontée des température, et des nuits chaudes, mais des maximum peu impressionnant) et plus on a une dégradation pluvio-orageuse potentiellement virulente avec l'apport d'un air très chaud et relativement humide.

Sur les dernières images, Beryl semble à nouveau se renforcer ce soir, la convection est intense, un oeil semble se reformer. La trajectoire est plus Nord, que prévu, Béryl est pour le moment moins affaibli que prévu. Pour le moment, les prévisions sont quand même vers un affaiblissement de Béryl et une trajectoire plutôt Ouest mais je ne serais pas étonné que demain matin, en raison de sa puissance, le cyclone ait résisté au cisaillement, se dirigeant plus vers le Nord, traversant moins de terre et débarquant dans les eaux chaudes du Golfe du Mexique, direction le Texas (A ce compte là je mets une pièce sur une fameuse "intensification explosive" tant qu'à faire) Pas mal le scénario non ? Bon on y verra plus clair demain matin je pense avec les résultats de la mission de reconnaissance en cours.

Bonjour tout le monde, merci pour vos réponses, @_sb Après ton illustration, dans le topic du 18 mars au 24 mars 2024, je me suis penché plus en profondeur sur les ondes de Rossby. Si je comprends, une situation de blocage liée aux ondes de Rossby, survient lorque la vitesse de phase du jet stream est nulle. On a alors un jet stream avec des particules d'air qui se déplacent, toujours, la "zone de virage" de ce flux est immobile. J'ai cru comprendre que cette vitesse peut également être positive mais également négative. La grande question est alors comment le RC va influencer ces oscillations, ces vitesses de phase, etc... Est-ce que c'est ça ? J'ai pas dit de bêtises ? @Météodu37 j'ai l'impression que ta réponse complète superbement l'illustration de _sb (ou l'inverse !) mais j'ai du mal à faire le lien entre ces deux approches : est-ce que ces 3 cas (ou l'un des trois) peuvent être reliés à une synoptique résultante d'une onde de Rossby ? @Higurashi Merci pour les articles !!! Je vais regarder ça et je pense que ça me permettra égaalement de pointer plus précisement ce que j'ai du mal à saisir dans la réponse de Météodu37

Le printemps pointe son nez, et revoilà modélisée une cousine de la fameuse goutte froide à l'origine de la désormais non moins connue "pompe à chaleur" ou encore du renommé "coup de chalumeau"... Plus sérieusement, je me questionne sur cette configuration récurrente, et assez spécifique de l'Europe de l'Ouest. Je veux dire, la GF, se retrouve sur le Portugal, ou à son large, mais pas sur l'Italie, il me semble que ce n'est pas aléatoire quoi. Ça ressemble peut-être à d'autres configurations de goutte froide récurrente, vers la Californie peut-être ? De plus, il me semble qu'auparavant, cette configuration était plutôt rare. J'ai deux questions en une : est-ce que mes impréssions ne sont qu'un biais ? Et si non, est-ce qu'il y a des explications, à cette synoptique ? Des explications qui ne se mordent pas la queue (pas "Là parce que cet anticyclone gonfle..." parce que dans ce cas je veux comprendre pourquoi il gonfle...) J'ai longtemps entendu les études sur l'effet du changement climatique sur le Jet Stream et ses ondulations, qui pourraient expliquer les blocages omega plus récurrent, mais ça n'explique pas, à mes yeux le fait que ce soit "souvent les mêmes" qui tombent du côté chaud. Je veux bien des pistes de réponses minimes ou complètes ! Merci IC !

Merci pour ces infos ! Attention j'ai l'impression qu'il y a confusion là, les failles normales sont des failles de contexte extensifs (les deux côtés de la failles s'éloignent), les failles inverses sont des failles de contexte compressifs (les deux côtés de la failles se rapprochent), le mouvement dextre est réservé pour les failles dont les deux côtés se déplacent horizontalement (les deux blocs ne s'éloignent pas si ne se rapprochent). Après une faille est en fait un objet 3D, on peut donc avoir des zones décrochantes ET inverses ou des zones décrochantes ET normales. En revanche, une zone inverse ET normale je ne pense pas que cela soit possible. Si tu as une source pour cette dénomination, je suis preneur, je peux me tromper ! EDIT : Après mes rapides recherches, la faille Nord Anatolienne est un décrochement à mouvement dextre (cas REGIME COULISSANT sur la figure). Dextre signifie qu'un observateur sur un coté de la faille verra l'autre côté se déplacer vers la droite. Ainsi, le nord de la faille se déplace vers l'est et la partie au sud de la faille se déplace vers l'ouest. C'est effectivement ce que l'on voit sur ta dernière figure !

Bonjour, j'ai découvert le topic y'a pas longtemps et ce champ m'est totalement inconnu, est-ce qu'il y a des ressources sur IC ou ailleurs pour pouvoir comprendre et peut-être participer à ce topic ? Merci !

A noter, qu'on observe des tentative de création d'IA plus "mature", moins ambitieuse, moins gourmande en énergie avec des petits modèles très spécialisés. Par exemple pour la météo, des modèles spécialisés pour la pluie, pour le vent ou pour les orages... Les petits modèles peuvent alors tourner sur des ressources classiques, et être aussi efficace dans leur tâche que des modèles monstres (Des modèles bien plus petit que ChatGPT par exemple le concurrence lorsqu'ils se spécialisent sur une langue, voir sur un sujet). J'ai assisté à une présentation sur un modèles pour la prévision de nébulosité, et il était là question d'utiliser plusieurs réseaux, naïfs, dont l'objectif est de se mettre d'accord, que le résultat final soit bon ou mauvais, les réseaux sont récompensés en grande partie s'ils se mettent d'accord. Et c'est très prometteur ! Ce que je veux dire, c'est que ça évolue vite, et que des modèles plus "humains" en taille mais aussi en manière de construire la connaissance, émergent continûment, avec plus ou moins de succès. Et pas de panique ces modèles plus "humains" sont du coup bien moins généraliste et loin de prendre le dessus, il s'agit surtout de modèles experts finalement.

Merci pour le résumé ! C'est vraiment cool qu'ils aient organisé un table ronde ouverte à tous comme ça !

Si tu veux, je peux ouvrir un sujet pour le prochain article que je trouve intéressant que je lis, ou alors pour l'analyse des modèles IA après cette séquence d'incertitude en PNT classique !

Salut, Je me dis que ça serait pas mal maintenant d'ouvrir un topic spécialement dédié IA-Météo, qu'en pensez-vous, je peux résumer quelques articles que je lis, et on pourrait également, étudier un peu la performance des modèles dans des situations controversées entre modèles classiques ? En attendant les avis, je poste justement un résumé d'un article court et qui pose une question intéressante : Can Artificial Intelligence-Based Weather Prediction Models Simulate the Butterfly Effect? Le résultat est négatif : Le modèle Pangu-Weather est comparé à ICON, basse et haute résolution. La méthode est la suivante, pour chaque modèle deux expériences sont faites. Une expérience ou les perturbations de l'analyse sont gardées classiques (100%). Une expérience ou les perturbations de l'analyse sont réduites d'un facteur 1000 (0.1%) (comme si on était 1000 fois plus certains de l'état initial). Alors, ce qui est observé c'est que dans le second cas, pour des modèles simulant l'effet papillons, si l'erreur initiale est faible (normal puisque la certitude est supposée 1000 fois plus forte), cette erreur grandit très rapidement pour rejoindre une échelle de grandeur similaire à celle des expériences du premier point (où elle est saturée, ce sont les erreurs de plus grandes échelles qui deviennent prépondérante). En revanche, pour Pangu-Weather, l'erreur grandit beaucoup moins, et garde la même allure que Pangu-Weather du premier point. Cela signifie, que des petites (infimes) perturbations dans l'état initial, ne modifient pas grandement le résultat de Pangu-Weather alors qu'elle modifient les résultats d'ICON LR et HR presque comme des perturbations d'amplitude normale. En d'autres termes, l'effet papillon c'est le fait qu'être 1000 fois plus certain d'une situation initiale n'avance pas à grand chose pour la prévision. Or pour un modèle IA, être 1000 fois plus certain d'une situation initiale conduit à une variabilité bien moindre. Figure qui le montre, (tirée de l'article), la quantité étudiée est mise au carré, ainsi "les différence de certitude initiales" sont de 1000^2 = 1 000 000) : Les auteurs concluent sur le fait que les modèles IA, ne perçoivent pas l'effet papillon dans leurs entraînement, puisqu'il n'y a eu qu'un passé, et qu'au mieux, dans les réanalyses ERA5, ils ont été confronté à des situations similaires aux suites très différentes, mais jamais à deux situations quasi identiques dont la suite a différé grandement. Il pensent donc que le résultat serait similaire pour tous les modèles d'IA les plus connus. Néanmoins, cela pourrait être réglé en intégrant un paramètre "d'effet papillon" représentant en gros les résultats de la convection (dont la dynamique est de petite échelle) aux plus grandes échelles, ce qui au passage est exactement ce qui est fait pour les modèles à mailles larges. Enfin, ils soulignent qu'actuellement, l'erreur liés à l'effet papillon n'est pas la plus importante bien qu'elle soit non négligeable. Ainsi, si les modèle IA parviennent à réduire par exemple l'erreur à l'échelle synoptique, ils apporteront quand même quelque chose (en plus d'un temps de génération des champs dérisoire comparé aux modèles physiques) N'hésitez pas à me contredire ou préciser si vous comprenez des choses différemment !