 assimilation des données |
|
 |
|
Ceux-ci, rappelons-le, résultent d'algorithmes très complexes et ne peuvent en principe débuter qu'une fois qu'ont été intégrées au modèle les valeurs de toutes les données météorologiques mises en jeu à l'
instant initial
où la
prévision
est lancée, c'est-à-dire à une
heure synoptique
déterminée. Si toutefois la prévision va au-delà du
court terme
, le temps de calcul devient assez long et un flot de données qui n'avaient pu être prises en compte lors du lancement des calculs vient s'accumuler dans les heures qui suivent ce lancement : certaines, bien qu'effectuées à l'heure synoptique considérée, sont parvenues en retard, d'autres font déjà partie des
observations
de l'heure synoptique suivante, d'autres enfin, par leur nature, ne sont pas forcément effectuées à ces heures fixes, comme les observations des
satellites météorologiques
, celles des
radars météorologiques
relatives aux
précipitations
, celles que certains navires ou certains avions ont relevées en cours de route, etc. Toutes ces nouvelles données d'observation sont dites asynchrones, car elles parviennent trop tôt ou trop tard par rapport au moment de l'analyse pour être intégrées dans la marche du modèle ; de plus, l'existence de certaines d'entre elles restant aléatoire, il n'est pas question d'imaginer une modification de l'heure de démarrage des calculs qui permettrait de les prendre en compte à coup sûr. |
|
La procédure d'assimilation des données permet cependant d'insérer dans la logique du modèle cette masse souvent importante d'informations non intégrées au lancement des calculs : on compare à cette fin, à des intervalles de temps réguliers (de l'ordre de quelques heures), les valeurs que produisent les données asynchrones d'une part
—
une fois éliminées les données erronées
—
et les valeurs correspondantes qu'aurait prévues le modèle sur cette
brève échéance
d'autre part ; à partir des différences entre l'
ébauche
d'évolution de l'
atmosphère
ainsi fournie par le modèle et les nouvelles observations, il devient alors possible de rectifier la marche du modèle en modifiant périodiquement ses résultats de prévision à des instants déterminés, et lesdits résultats, une fois modifiés, deviennent en quelque sorte de nouvelles
données initiales
. |
|
Cette procédure n'est envisageable qu'avec des ordinateurs très puissants, puisque capables de répéter ces
prévisions
comparatives à brève échéance et d'intégrer rapidement les résultats obtenus. L'assimilation des données doit d'autre part répondre à deux critères : savoir écarter les observations erronées, et surtout savoir évaluer de façon globale la "distance" entre les données asynchrones et l'ébauche fournie par le modèle afin d'en déduire les rectifications adéquates dans la marche de ce dernier. À cet égard, le mode le plus accompli d'assimilation des données est l'
assimilation variationnelle quadridimensionnelle
. |
|
|
Un article du glossaire réunit un ou plusieurs textes explicatifs.
D'éventuels articles rattachés sont présentés dans chacun de ces textes.
Les mots surlignés repèrent les passages de présentation des articles rattachés.
Les mots en gras sont des liens vers d'autres articles.
Le niveau d'explication - "Curieux", "Initié" ou "Expert" - vous informe sur la facilité
de lecture de chaque texte. Naviguez entre ces niveaux gràce à l'échelle en haut de page.
|
|
|
|
|
|
|
|
