C. LA PRÉVISION MÉTÉOROLOGIQUE EST LE RÉSULTAT D'UNE CHAÎNE D'ACTIVITÉS ET LE PRODUIT D'OUTILS DE PLUS EN PLUS SOPHISTIQUÉS
1. De l'observation à la prévision en passant par l'expertise climatique et la recherche : les métiers de météo-France
Le SMN français est chargé de surveiller les conditions météorologiques , de les prévoir et de diffuser les informations qui s'y rapportent. Il a aussi la responsabilité de conserver la mémoire des climats passés et de prévoir les climats futurs . Pour parvenir à ces fins, l'opérateur réunit différents types de métiers :
- L'observation constitue la base de la météorologie.
Elle repose sur le prélèvement de données météorologiques provenant de différentes sources, de plus en plus diversifiées . Cette tendance à la diversification des données d'observation constitue un enjeu majeur de la météorologie de demain 22 ( * ) . L'observation conditionne la qualité et les progrès de la prévision météorologique.
- La recherche est un autre métier essentiel de Météo-France qui détermine également la qualité de la prévision.
Source d'amélioration des connaissances de l'atmosphère et de ses interactions avec les milieux naturels, elle permet notamment de perfectionner les modèles de prévision numérique du temps (PNT). Compte-tenu du caractère déterminant de la recherche en météorologie, le souci du transfert de ses résultats vers les applications opérationnelles doit demeurer une préoccupation majeure et constante de l'opérateur.
- La prévision du temps constitue quant-à-elle le coeur de métier de tout SMN.
- L'expertise climatique prend une part de plus en plus essentielle dans les activités et les responsabilités de Météo-France.
Le dérèglement climatique et ses conséquences rendent plus essentielle la capacité de Météo-France à conserver la mémoire du climat et à en prévoir les évolutions futures. Cette activité est notamment déterminante dans la perspective de parfaire la connaissance relative à l'incidence des phénomènes météorologiques extrêmes.
2. Une puissance de calcul de plus en plus déterminante pour les modèles de prévision numérique du temps
a) Météo-France dispose de moyens d'observation
En premier lieu, Météo-France dispose de son propre réseau de moyens d'observation de l'état de l'atmosphère composé notamment de radars, de stations au sol ou encore de capacités de télédétection. Au-delà des moyens d'observation qui lui sont propres, l'opérateur a de plus en plus recours à des partenariats afin de collecter des volumes de données d'observation toujours plus importants et provenant de sources externes.
b) Météo-France vient de renforcer ses capacités de calcul intensif
Les capacités de calcul intensif sont absolument déterminantes pour les SMN. Elles conditionnent la performance et la finesse des modèles de PNT , permettent d'assimiler des masses de données toujours plus importantes, rendent possible l'automatisation de certaines tâches et ouvrent de nouvelles perspectives à la recherche et à l'usage de nouvelles technologies très prometteuses dans le domaine de la météorologie telles que l'intelligence artificielle.
En février 2021 Météo-France a achevé la phase de renouvellement de ses deux supercalculateurs et a multiplié ses capacités de calcul intensif par 5,5. De nombreuses perspectives d'amélioration des services rendus par l'opérateur se sont ouvertes à la faveur de cet investissement . Météo-France a désormais la charge de faire fructifier ces nouvelles capacités pour leur donner une traduction concrète dans l'optimisation de ses missions opérationnelles et de recherche.
c) Les modèles de prévision numérique du temps et leurs codes numériques
(1) Les modèles de prévision numérique du temps et leur code de calcul : le coeur du réacteur
Les modèles de prévision numérique du temps (PNT) et les données qu'ils produisent sont les outils principaux des prévisionnistes . Leur performance est déterminante pour prévoir les phénomènes météorologiques dangereux . L'amélioration des prévisions de ces phénomènes, voués à devenir plus fréquents et plus intenses du fait du dérèglement climatique, nécessite de développer des modèle de PNT toujours plus sophistiqués , capables d'assimiler des masses de données toujours plus importantes et d'évaluer le degré de certitude de différents scénarios météorologiques.
Ainsi, un enjeu déterminant pour Météo-France dans les prochaines années réside dans la transition vers des modèles de PNT basés sur le concept de prévision d'ensemble . La performance de ces modèles de PNT repose beaucoup sur, d'une part la qualité des activités de recherche et, d'autre part, de la puissance de calcul qu'est en mesure de déployer le SMN.
Ces modèles de prévision sont indissociables des codes informatiques qui permettent de les faire tourner. Ces codes informatiques constituent la principale richesse des SMN . Le code de Météo-France , partagé avec celui du CEPMMT, a la réputation d'être aujourd'hui l'un des plus performants au monde. Il constitue un atout majeur pour l'opérateur français.
(2) Comme les autres SMN, Météo-France dispose d'un modèle de PNT à maille fine
Avec ceux du MetOffice britannique et du DWD allemand, Météo-France dispose d'un des modèles à maille fine les plus performants au monde. Le modèle français, baptisé AROME , permet de réaliser des prévisions de court terme sur la métropole et les territoires d'outre-mer. Sa résolution est de 1,3 km en métropole et 2,5 km sur les territoires ultra-marins.
Les nouvelles capacités de calcul de Météo-France vont permettre d'affiner cette résolution à 500 mètres sur des zones à enjeu ainsi que sur l'outre-mer qui bénéficiera dorénavant d'une résolution de 1,3 km particulièrement importante pour mieux prévoir et anticiper le risque cyclonique.
(3) Météo-France dispose de son propre modèle de PNT à aire globale
A l'instar de ses homologues allemand et britannique, Météo-France dispose également d'un modèle de PNT à aire globale (ARPEGE) qui couvre la planète entière avec une résolution moins fine.
La possession d'un modèle à aire globale fait figure d' exception dans le monde des SMN . En Europe, les services nationaux qui n'en possèdent pas recourent aux données produites par le modèle du centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT).
* 22 Voir infra.