Synthèse de l'année 2016

Les prévisionnistes de Météo-France en Nouvelle-Calédonie utilisent plusieurs modèles numériques pour prévoir le temps qu’il fera. Pour ce faire, ils analysent le temps qu'il fait à l’aide de nombreuses observations disponibles (stations de surface, satellites, radars météorologiques, profils verticaux obtenus à l’aide de radiosondes), déterminent le modèle le plus réaliste, tiennent également compte des effets locaux dus au relief de la Nouvelle-Calédonie sur le vent, la répartition des pluies, etc. Cette expertise permet, dans la grande majorité des cas, d'améliorer les prévisions directes des modèles numériques dites « brutes », notamment pour la prévision à courte échéance (jusqu'à 2-3 jours). Par exemple, l'effet de brise, qui renforce l'alizé sur nos côtes lors des belles journées d'été, est généralement sous-estimé par les modèles numériques de prévision notamment en début de saison chaude en octobre-novembre. Les prévisionnistes en tiennent compte, et même s’il arrive que l’ajustement ne soit pas toujours suffisant, nous sommes généralement bien plus réalistes dans ce type de situation que les prévisions brutes du modèle américain GFS de grande échelle disponibles sur d’autres sites Internet.

L’année 2016 est marquée par de nombreux changements dans les procédures de production des prévisions météorologiques en Nouvelle-Calédonie.
Les bulletins réguliers (public, lagon, large) et de sécurité (bulletin météorologique de sécurité en mer BMS) sont dorénavant rédigés et diffusés avec l’application Météofactory. Cette application permet également de créer une base de données expertisée par les prévisionnistes à partir des données des modèles numériques pour produire les cartes de prévision :

• Européen IFS (qui a connu des évolutions très importantes en mars)
• Américain GFS
• Australien ACCESS
• Français ARPEGE, et depuis mi-2016, AROME le modèle haute résolution sur la Nouvelle-Calédonie

Météo-France réalise depuis plusieurs années des contrôles quotidiens (toutes les 6 heures) visant à comparer les prévisions aux observations dans l’optique d’évaluer ses performances.
Un indice de qualité a été défini pour calculer le pourcentage de bonnes prévisions réalisées. L'indice de qualité horaire (on devrait plutôt dire sexti-horaire) est calculé quotidiennement pour chaque prévision sexti-horaire, et intègre les prévisions des paramètres de température, vent moyen, temps sensible et nébulosité.

 Graphique 1 : Evolution de l'indice de qualité de la prévision 2016

Ainsi, l’analyse des performances de prévision sur l’année 2016 montre que :

• La prévision du temps pour le lendemain est de qualité satisfaisante en moyenne en 2016 avec un score à 81 %. Sur le graphique 1 ci-dessus, on voit que les résultats suivent un cycle annuel marqué par des meilleures prévisions en saison fraîche (excepté en août) qu’en saison chaude, et que la qualité diminue avec l’échéance.
  Autrement dit, les prévisions pour la journée « J » sont meilleures que celles pour le lendemain « J+1 », elles-mêmes meilleures que celles pour le surlendemain « J+2 », qui sont généralement meilleures que celle pour le jour suivant « J+3 » (même si cela ne se vérifie pas systématiquement). Ce résultat pourrait sembler trivial, mais nous verrons plus loin que ce n’est pas le cas pour la prévision de la force du vent.
  Les scores des mois de février, mars et novembre sont inférieurs à l’objectif de Météo-France (fixé à 80%), ce qui est assez classique et s’explique par la faible prévisibilité¹ du temps tropical. On se rappelle notamment le passage de Winston et Tatiana en février et de nombreuses perturbations tropicales en mars et novembre. Ces scores reflètent la plus grande complexité à prévoir le temps en saison chaude. Par contre, pour le mois d’août, le résultat est plus surprenant : il est lié aux erreurs de prévision de température maximale² et de force du vent (cf ci-dessous)

• Selon les paramètres :
  Temps sensible³ et nébulosité : le pourcentage de bonnes prévisions oscille entre 70 et 86 %, et varie avec l’échéance de la prévision (meilleur pour la journée que pour le troisième jour) et le mois de l’année. Les moins bons scores concernent également les mois d’été austral et le pic de réussite est atteint entre juin et septembre, ce qui correspond à une période de temps globalement stable et sec, excepté en août où plusieurs passages perturbés se sont succédé.
  Force du vent : on retrouve une forte variabilité saisonnière (ie variation en fonction de la saison) avec les scores les plus bas en saison fraîche (juin à août). Pour cette saison, les prévisions de force du vent sont meilleures à J+2 et/ou J+3 qu’à J+1. La même tendance avait été observée en 2015 entre juillet et novembre. Ceci s’explique probablement par la difficulté pour les prévisionnistes de faire le choix d’un scénario de prévision pour J+1 avec des modèles numériques parfois divergents (par rapport à J+2 et J+3), ce qui peut engendrer des plus grosses différences avec le temps observé localement.
  Direction du vent : la variabilité saisonnière est moins marquée pour ce paramètre, mais elle existe, avec des scores plus faibles en saison chaude (janvier à mars).
  Températures mini et maxi : pour les températures, la variation saisonnière est très marquée cette année, elle l’était moins en 2015. Les prévisions de température minimale sont moins bonnes en hiver qu’en été et c’est l’inverse pour les prévisions de température maximale. C’est une constante que l’on retrouve chaque année qui met en évidence la difficulté de prévoir les températures quotidiennes extrêmes.
  L’erreur de prévision (mesurée à l’aide de l’erreur quadratique moyenne) est en baisse cette année par rapport à 2015 (hormis au mois d’août où elle est exceptionnellement forte). Cette diminution reflète une nette amélioration de la qualité des prévisions de la température maximale à partir du mois d’avril, un peu moins sur la température minimale, ce qui s’explique par les évolutions des modèles numériques, notamment celle du modèle européen IFS.

1.  Le temps tropical, souvent très humide et très instable, et propice au développement de phénomènes orageux importants voire cycloniques est moins prévisible que le temps des latitudes tempérées
2. Par convention, la température maximale du jour J est la température la plus élevée atteinte entre 05h le jour J et 05h le lendemain
3. Temps sensible