Les canicules bientôt prédites par l'Intelligence artificielle ?

En janvier 2023, on publiait un article prévenant que l'année 2023 pourrait bien être plus chaude que 2022, à cause du retour d'El Niño. Caractérisé par une eau plus chaude que la normale dans une partie de l'océan Pacifique, ce phénomène risque d'amener des températures élevées tout au long de l'année. Et s'ajoute ensuite le réchauffement climatique. Conduisant aussi à des vagues de chaleurchaleur de plus en plus extrêmes. Les prévoir à l'avance permettrait, à défaut de les empêcher, de prévenir leurs conséquences.

Dans ce but, une étude publiée dans Physical Review Fluids et disponible sur ArXiv s'est penchée sur l'intelligence artificielle. L'équipe interdisciplinaire de chercheurs français du CNRS, du CEA et de l'Université Claude BernardClaude Bernard Lyon 1 a ainsi créé une « méthodologie pour construire des modèles de prévision basés sur des réseaux de neuronesneurones convolutifs, entraînés sur des sorties de modèles climatiques extrêmement longues de 8 000 ans », décrit la publication.

La carte utilisée pour l’apprentissage de l’IA. Elle montre les anomalies de température (rouge plus chaud que bleu) et pression atmosphérique (lignes) pour une situation atmosphérique typique. © Freddy Bouchet

Un modèle complémentaire aux modèles météorologiques

Basé sur l'apprentissage profondapprentissage profond, communément appelé deep learning, leur modèle quantifie les « probabilités de fluctuations rares de la dynamique de la troposphère terrestre turbulente », décrivent les chercheurs. Ils expliquent que, d'un point de vue dynamique des fluides, c'est de ces fluctuations que dépendent les canicules extrêmes. Ils se sont donc appuyés sur les caractéristiques d'écoulement atmosphérique et les conditions d'humidité du sol pour associer une probabilité d'arrivée de vague de chaleur extrême, jusqu'à un mois à l'avance. Mais reste un problème : le manque de données pour nourrir l'algorithme d'apprentissage.

Pour y remédier, les chercheurs ont utilisé un modèle climatique nommé PlaSim permettant de simuler 8 000 ans d'évolution climatique. Les résultats restent moins concluants qu'avec de réelles données. « L'utilisation de sous-ensembles de résultats climatiques sur 8 000 ans avec un protocoleprotocole de réduction des données entraîne une baisse significative de la capacité de prédiction », explique l'étude. Un problème rencontré souvent en sciences naturelles, expliquent les chercheurs mais, dans le cas du climatclimat, les conséquences sont plus gênantes. En particulier dans le cas d'événements extrêmes, très rares. Ainsi, ils concluent sur la complémentarité avec les modèles météorologiquesmodèles météorologiques actuels.

Des chercheurs pensent pouvoir prédire une canicule 9 mois à l'avance

Article de Karine Durant paru le 17/04/2022

Une équipe de la NOAA estime pouvoir prédire la probabilité d'une canicule pour l'été, dès la fin de la saisonsaison estivale précédente, en analysant trois paramètres de l'atmosphèreatmosphère et des océans.   

Les météorologuesmétéorologues estiment que les prévisions météorologiquesprévisions météorologiques peuvent être vraiment fiables et précises, sur 4 à 5 jours, avec une tendance plus ou moins claire sur 10 à 15 jours. Au-delà, il n'est possible que d'identifier des tendances globales saisonnières basées sur l'influence de l'océan, des glaces de mer et les grands centres d'action dans l'atmosphère. Cela signifie qu'au-delà de 15 jours, un évènement (pluie, neige, tempêtetempête...) n'est pas prévisible avec fiabilité, actuellement.

Mais, concernant les températures, il est tout de même possible d'avoir une idée générale de l'évolution sur le mois à venir : il est souvent envisageable de prévoir une anomalieanomalie thermique sur les 3 à 4 prochaines semaines, c'est-à-dire un temps simplement plus chaud ou plus froid que la normale.

Une équipe de chercheurs de la National Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), l'administration américaine des océans et de l'atmosphère, vient de publier une étude sur ses avancées en matièrematière de prévision des canicules sur le continent nord-américain. En étudiant les vagues de chaleur survenues entre 1992 et 2019, et les paramètres atmosphériques et océaniques qui ont précédé ces évènements, les chercheurs estiment pouvoir prédire la probabilité d'une canicule l'été 9 mois avant, du jamais vu !

L'évolution des températures est jusqu'à maintenant prévisible 3 à 4 semaines avant, de manière très globale. © Tom Wang, Adobe Stock

Trois paramètres météo décisifs dès la fin de l'été

Trois paramètres météométéo sont analysés dès septembre pour déterminer ce risque de températures au-dessus des moyennes de saison au cours de l'été suivant : le forçage radiatifforçage radiatif, la température de surface de l'océan Pacifique Nord et de l'Atlantique Nord, qui influence la chaleur et l'humidité du centre des États-Unis, et enfin, la survenue du phénomène El NiñoEl Niño ou pas, lequel est prévisible de manière fiable au moins 4 mois à l'avance.  

Le forçage radiatif est l'équilibre entre le rayonnement solairerayonnement solaire qui entre, et les émissionsémissions de rayonnements infrarougesinfrarouges qui sortent : si la somme de ces deux types de rayonnement est positive, alors la TerreTerre se réchauffe, comme c'est le cas actuellement. La température des océans joue aussi un rôle très important dans la régulation du climat sur les terres : l'océan absorbe les radiations solaires, et redistribue ensuite cette chaleur et humidité à travers le globe, en influençant directement les conditions météo. L'eau de l'océan est en effet en constante évaporation et l'airair qui s'en échappe est donc plus chaud et plus humide : celui-ci voyage ensuite vers les terres au gré des courants, influençant le risque de chaleur et d'oragesorages au centre et au sud des USA.

Le climat des États-Unis est également largement déterminé par La NiñaLa Niña et El Niño, deux phénomènes climatiques caractérisés par une anomalie de température d'une partie des eaux de l'océan Pacifique. Ils se produisent par phase d'une à trois années, et influencent les conditions météo d'une partie du monde. On parle d'une « année El Niño » lorsque l'eau d'une zone précise du Pacifique est plus chaude que la moyenne. Dans ce cas, de l'air chaud se trouve régulièrement bloqué sur le nord des États-Unis et l'ouest du Canada, augmentant  largement la probabilité de vagues de chaleur sévères et durables.

L'équipe de la NOAA utilise deux modèles pour déterminer la probabilité d'une canicule entre juin et août, dès le mois de septembre de l'année précédente : le GFDL (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) et le Spear (Seamless system for Prediction and EArth system Research). Ces deux modèles sont des outils statistiques, ils émettent une probabilité de canicule, et non pas une prévision : en d'autres termes, avec les paramètres de l'atmosphère et des océans visibles actuellement, le risque de canicule est statistiquement faible ou fort pour l'été suivant.