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Les statistiques : une fausse bonne idée
Le temps qu'il a fait hier peut-il nous renseigner sur celui qu'il fera demain ? C'est en tout cas l'idée qu'a eu Edward Lorenz dans les années 1960.
. Il a comparé toutes les mesures météorologiques sur plusieurs années, et cherché les situations de départ qui se ressemblaient.
Imaginons par exemple que le 8 août 1953, la température, l'humidité, le vent…aient été presque identiques à celles du 25 août 1960. Ces deux états seront alors appelés des analogues. L'idée d'Edward Lorenz, c'est de repérer des analogues pour chaque situation, et de voir ce qui s'est passé les jours suivants. Il suffit ensuite de savoir à quel analogue correspond la situation actuelle pour en déduire le temps qu'il fera demain
Des différences exponentielles
Cette idée lumineuse ne marche hélas pas du tout. On s'aperçoit que des situations de départ très proches donnent lieu très rapidement à des évolutions complètement différentes. Statistiquement, les écarts doublent tous les deux jours et demi environ. Bref, quinze jours après, le temps est aussi différent que si on avait pris deux jours au hasard.
Plusieurs autres recherches ont tenté par la suite de se passer des modèles théoriques qui simplifient trop l'atmosphère. Sans succès : il semble qu'il y ait une limite absolue, de 10 à 15 jours, au-delà de laquelle toute prévision est impossible.
Non seulement deux états analogues donnent lieu à des évolutions différentes, mais il est en plus très improbable d'en trouver des suffisamment proches pour ne pas entrer dans les marges d'erreur. "Il n'y a jamais deux situations identiques en météo", affirme Patrick Galois, prévisionniste à Météo France. Même si la prévision statistique marchait, l'état initial serait trop loin de la vérité pour constituer une base fiable.
Les statistiques, à ne pas jeter à la poubelle
Les météorologues ont quand même recours aux méthodes statistiques. "Une bonne prévision doit non seulement annoncer le temps qu'il fera, mais aussi dire quel degré de confiance il faut accorder à cette annonce", explique ainsi Robert Sadourny dans son livre "Peut-on croire la météo ?". Pour cela, on ne se contente plus de l'état initial réellement observé. On considère plusieurs autres situations légèrement perturbées, et on répète le modèle une vingtaine de fois, pour obtenir un ensemble de prévisions parallèles. Si ces prévisions restent proches les unes des autres, elles sont vraisemblablement fiables. Si elles divergent rapidement, on peut s'attendre à une marge d'erreur plus élevée.
source: linternaute.com
Les statistiques : une fausse bonne idée
Le temps qu'il a fait hier peut-il nous renseigner sur celui qu'il fera demain ? C'est en tout cas l'idée qu'a eu Edward Lorenz dans les années 1960.
. Il a comparé toutes les mesures météorologiques sur plusieurs années, et cherché les situations de départ qui se ressemblaient.
Imaginons par exemple que le 8 août 1953, la température, l'humidité, le vent…aient été presque identiques à celles du 25 août 1960. Ces deux états seront alors appelés des analogues. L'idée d'Edward Lorenz, c'est de repérer des analogues pour chaque situation, et de voir ce qui s'est passé les jours suivants. Il suffit ensuite de savoir à quel analogue correspond la situation actuelle pour en déduire le temps qu'il fera demain
Des différences exponentielles
Cette idée lumineuse ne marche hélas pas du tout. On s'aperçoit que des situations de départ très proches donnent lieu très rapidement à des évolutions complètement différentes. Statistiquement, les écarts doublent tous les deux jours et demi environ. Bref, quinze jours après, le temps est aussi différent que si on avait pris deux jours au hasard.
Plusieurs autres recherches ont tenté par la suite de se passer des modèles théoriques qui simplifient trop l'atmosphère. Sans succès : il semble qu'il y ait une limite absolue, de 10 à 15 jours, au-delà de laquelle toute prévision est impossible.
Non seulement deux états analogues donnent lieu à des évolutions différentes, mais il est en plus très improbable d'en trouver des suffisamment proches pour ne pas entrer dans les marges d'erreur. "Il n'y a jamais deux situations identiques en météo", affirme Patrick Galois, prévisionniste à Météo France. Même si la prévision statistique marchait, l'état initial serait trop loin de la vérité pour constituer une base fiable.
Les statistiques, à ne pas jeter à la poubelle
Les météorologues ont quand même recours aux méthodes statistiques. "Une bonne prévision doit non seulement annoncer le temps qu'il fera, mais aussi dire quel degré de confiance il faut accorder à cette annonce", explique ainsi Robert Sadourny dans son livre "Peut-on croire la météo ?". Pour cela, on ne se contente plus de l'état initial réellement observé. On considère plusieurs autres situations légèrement perturbées, et on répète le modèle une vingtaine de fois, pour obtenir un ensemble de prévisions parallèles. Si ces prévisions restent proches les unes des autres, elles sont vraisemblablement fiables. Si elles divergent rapidement, on peut s'attendre à une marge d'erreur plus élevée.
source: linternaute.com
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