on 8 août 2025 at 8:04 PM Diagrammes 📈 : Cas #Canicule à Toulouse. Pour les prévisions à long terme, il est nécessaire d’utiliser l’ensemble du modèle pour vérifier la fiabilité et les incertitudes qui résident dans les prévisions. Plus les courbes sont proches, plus la prévision est fiable, au contraire plus, elles s’écartent, plus, elles sont incertaines. Ci-dessous ⤵️ le diagramme de l’ensemble GEFS pour une prévision à Toulouse sur les 16 prochains jours. La température à 850 hPa est de référence pour la température de la masse d’air. La courbe rouge représente la moyenne de l’ensemble, on remarque très rapidement que ces prochains jours seront très chauds, très loin des normes de plus de 10°C ! Cela nous indique que cette chaleur caniculaire va rester au minimum jusqu’au 13 août avec des niveaux aussi élevés sur Toulouse ! Ce n’est qu’à partir du 14 août que commence l’incertitude, la moyenne baisse, mais des perturbations isolées restent soit d’un côté très chaud, soit passent sous la moyenne. À ce moment-là rien ne sert de sortir une carte de prévision d’un run déterministe, dans tous les cas la prévision ne sera qu’une vision parmi 30 perturbations. Il faut ajouter à cela que c’est 1 seul modèle et qu’il en existe des nombreux, ICON, ARPEGE, GFS, ECMWF, chacun leurs ensembles avec une tendance. Ce qu’on peut dire en ce soir du 7 août, c’est que la fin de cette canicule n’est pour le moment pas actée, même si une baisse se profile, après le 14 août, elle reste incertaine. Voici les liens avec lesquels vous pouvez retrouver ces diagrammes suivant les différents modèles. ICON-EU-EPS : https://www.meteociel.fr/modeles/icon-eu-eps2.php PEARP : https://www.meteociel.fr/modeles/pe-arpege2.php GEFS : https://www.meteociel.fr/modeles/gefs.php ECMWF : https://www.meteociel.fr/modeles/ecmwfens.php?model=1&aifs=0
Republié via Innoreader Read More Diagrammes 📈 : Cas #Canicule à Toulouse. Pour les prévisions à long terme, il est nécessaire d’utiliser l’ensemble du modèle pour vérifier la fiabilité et les incertitudes qui résident dans les prévisions. Plus les courbes sont proches, plus la prévision est fiable, au contraire plus, elles s’écartent, plus, elles sont […]
