Projet de recherche P4S/251/MACH-PP (Action de recherche P4S)
Qu'est-ce que le postprocessing ?
Le postprocessing joue un rôle important en météorologie en améliorant considérablement la précision et la fiabilité des prévisions météorologiques. Ces techniques sont essentielles pour réduire les biais et les erreurs systématiques inhérents aux modèles de prévision météorologique. En transformant les données de prévision brutes en informations météorologiques plus précises et exploitables grâce à l'intégration de multiples sources, elles permettent de compenser les limitations des modèles. En quantifiant l'incertitude des prévisions et en les affinant, le postprocessing permet aux météorologues de fournir des prévisions plus fiables et pertinentes localement, qui correspondent mieux aux phénomènes météorologiques observés. Ces méthodes sont particulièrement précieuses pour les événements météorologiques extrêmes et pour adapter les prévisions à des applications spécifiques telles que les énergies renouvelables, l'aviation et l'agriculture. À mesure que les technologies de prévision météorologique progressent, le postprocessing demeure un outil crucial pour combler le fossé entre les modèles informatiques complexes et le besoin pratique de prévisions météorologiques précises, localisées et exploitables.
Le projet
Depuis plus de 20 ans, l'Institut royal météorologique de Belgique (IRM) est à la pointe de la recherche sur le postprocessing efficace des prévisions météorologiques par des méthodes statistiques. Cependant, ce n'est que récemment que cette approche a été transposée dans son système opérationnel, avec le postprocessing des prévisions à moyen terme du Centre Européen de Prévision Météorologique à Moyen-Terme (CEPMMT). Les défis auxquels l'IRM est confronté dans ce domaine sont nombreux et le potentiel d'amélioration considérable. Le projet MACHPP vise à franchir une nouvelle étape en intégrant des méthodes de Machine Learning aux processus.
Le projet poursuivra dans un premier temps le développement d'outils de postprocessing statistique pour la mise en œuvre opérationnelle au sein de l'IRM, notamment pour tous les paramètres de surface utilisés par le service météorologique, afin d'obtenir des corrections par grille et par station. Ces outils iront des techniques classiques aux méthodes de Machine Learning, et serviront à corriger les prévisions météorologiques à moyen terme du CEPMMT.
Le projet étudiera également le postprocessing du modèle de prévision interne Alaro, en utilisant toutes les sources de données disponibles et en s'appuyant sur de nouvelles techniques de Machine Learning. L'application de cette technologie permettrait d'améliorer les prévisions météorologiques locales, particulièrement précieuses en cas d'épisodes de précipitations extrêmes.
Ces améliorations viseront également à optimiser des variables météorologiques spécifiques, telles que le rayonnement solaire et la vitesse du vent à hauteur des éoliennes, afin d'améliorer les applications en aval dans le secteur des énergies renouvelables. Il s'agira notamment d'améliorer des services opérationnels comme l'outil de prévision des tempêtes pour la zone offshore belge, développé par l’IRM pour Elia, et de développer de nouvelles applications comme la prévision des variations de production éolienne et la prédiction des épisodes de « Dunkelflaute » (absence prolongée de vent et d'irradiation solaire).
