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Tendance saisonnière : hiver 2018-2019


 

La réactualisation des tendances saisonnières pour le trimestre décembre-janvier-février a eu lieu le 25 novembre et s'étale jusqu'à février 2019 soit l'ensemble de l'hiver. Avant d’évoquer la prévision des trois prochains mois d'hiver il est nécessaire de faire une liste des outils que nous utilisons pour élaborer ces tendances qui sont les modèles numériques, les indices et les statistiques. Comme l’an dernier, nous proposons donc des prévisions détaillées qui se basent sur ces 3 principaux outils utilisés en commun pour estimer au mieux les anomalies de pression et de température sur l’Europe.

Pourquoi inclure ces 3 paramètres maintenant ? Les modèles numériques et les statistiques sont régulièrement utilisés pour les tendances saisonnières toute saison confondue. Seulement, les indices prennent leur importance en milieu d'automne jusqu’en mars généralement. En effet, ils sont efficaces lorsque les centres d’actions commencent à bien se dessiner, il est donc plus facile d’identifier une situation météorologique de grande échelle (régimes de temps).

Parmi ces indices on retrouve des liens entre plusieurs paramètres comme la QBO (Oscillation Quasi Biennale) et l’activité solaire ou encore la PNA (Pacifique Nord-Américain) et l’ENSO (El Nino Southern Oscillation) par exemple. Tout cela va être expliqué dans la suite de l'article.

 

 

Les modèles numériques 

 

Illustration des mailles d'un modèles numérique de très grande échelle

Illustration du maillage d'un modèle numérique de très grande échelle - proxy.eplanete.net

 

 

À ce jour nous utilisons 4 grands modèles numériques qui fournissent des tendances météo à très long terme (1 à 3 mois mais aussi jusqu’à 6 mois). Voici une liste des 4 modèles que nous utilisons actuellement.

 

 

CFS v2 (Seasonal Climate Forecasts) – modèle développé par l'agence météorologique américaine NOAA*.

CGCM (Coupled General Circulation Model) – modèle élaboré par l'agence japonaise JMA*.

MFS (Monthly Forecast System) – modèle développé par l'agence européenne ECMWF*.

IRI* probabilistic seasonal climate forecast – modèle américain développé avec la NOAA.

 

Ces modèles nous permettent de faire un rapprochement entre nos tendances expérimentales et les données qu’ils nous fournissent pour en déduire une anomalie plus ou moins proche de la réalité. Si la divergence est trop importante entre les modèles météorologiques et nos tendances, nous privilégions alors un scénario médian.

 

 

Les statistiques

 

Cet outil fait référence à la probabilité de récurrence d’anomalies sur l’Europe après une période de temps définie (un trimestre, un mois). Par exemple quelles conditions météorologiques peuvent avoir lieu en décembre après un automne doux et humide. Ces statistiques font aussi référence à des connections entre plusieurs indices et leur répercussion dans le futur : cet hiver, l’activité solaire sera en déclin et la QBO sera négative et en hausse, durant l’hiver 1984-85 la configuration était similaire → comportement de l’ENSO à cette période ? + autres paramètres → Conclusion. Cette opération est ensuite répétée sur plusieurs années grâce aux archives à notre disposition (généralement entre 1950 et aujourd’hui). La partie indice est donc indispensable aux tendances saisonnières hivernales.

 

 

Les indices

 

Une panoplie d’indices est à notre disposition mais nous nous efforçons de traiter les plus importants d’entre eux donc ceux qui ont le plus d’impact sur l’Europe indirectement (ENSO, PNA (Pacific North America) ...) ou directement (SST , SAI (Snow Advance Index) …). Le couplage entre certains marqueurs est par ailleurs indispensable pour connaître les régimes de temps qui sont susceptibles de se produire.

 

On dénote deux grandes catégories d’indices pour la tendance saisonnière :

  1. Ceux qui vont nous permettre de dresser des prévisions au-delà de 2-3 mois comme la QBO, l’activité solaire, l’ENSO, la PNA.
  2. Ceux qui ont une gamme de prévisibilité plus restreinte (prévision de 1 à 2 mois) comme les SST (Sea Surface Temperature), la SAI (Snow Advance Index)), la MJO (Madden-Julian Oscillation).

 

Une fois ces marqueurs mis en relations les uns avec les autres (pas n’importe lesquels !) des régimes de temps peuvent être identifiés et des anomalies en ressortent par la suite.

 

Distribution des régimes de temps sur l'Atlantique Nord et l''Europe

Distribution des régimes de temps sur l'Atlantique Nord et l''Europe. Anomalie positive de pression en rouge (anticyclonique) et anomalie négative de pression en bleu (dépressionnaire)- http://www.insu.cnrs.fr

 

 

 

Identification des points à surveiller pour l’hiver 2018-2019

 

La combinaison de l’activité solaire encore en baisse avec la QBO négative (phase Est) augmente l’occurrence de flux continentaux en Europe durant l’hiver. Cependant la QBO passera en phase positive un peu avant le milieu de l’hiver d’où une certaine précaution utilisée sur ce marqueur (scénario indécis). Notons tout de même qu’un changement des vents en haute stratosphère pourrait augmenter le risque de réchauffement soudain dans la stratosphère (SSW) en milieu d’hiver.

 

QBO depuis 1980

Oscillation Quasi Biennale de 1980 à aujourd'hui. En bleu les vents d'est ( QBO-) et en marron les vents d'ouest (QBO+) - www.nasa.gov

 

 

En ce qui concerne l’ENSO, nous allons retrouver des conditions El Nino d’une intensité moyenne voire faible donc là-dessus nous ne privilégions aucun scénario particulier. Les modèles saisonniers penchent en majorité pour des conditions météorologiques douces et humides (courant zonal). L’étude des SST et de l’évolution du manteau neigeux contribuera aussi à l’amélioration des prévisions saisonnières au cours de l’automne. D’ici là les modèles météorologiques auront peut-être aussi évolué même si actuellement la tendance reste au beau fixe.

 

Anomalie de température des eaux de surface

Anomalie thermique des eaux de surface (en °C). Le début de l'évènement El Niño est discernable sur le Pacifique équatorial - www.ospo.noaa.gov

 

 

Autre point important à surveiller au cours de l'automne: l'avancée de l'enneigement en Russie. En effet, en suivant ce paramètre il est possible de remonter à différents schémas de la circulation atmosphérique hivernale et plus particulièrement au comportement de l'oscillation arctique (AO). Même si l'efficacité de ce paramètre (SAI) est discutable notons quand même que l'importance des surfaces enneigées en fin d'automne augmente le risque de descentes froides plus virulentes. Toutefois, si le régime de temps n'est pas favorable à des flux de nord à sud-est (courant zonal par exemple), ce paramètre perd son sens. 

 

 

Première tendance pour le trimestre décembre-janvier-février

 

D’après nos premières analyses, le trimestre décembre-janvier-février pourrait se situer plutôt en dessous des normales saisonnières avec un potentiel hivernal présent surtout en janvier et février. Le mois de décembre semble être proche ou légèrement supérieur à la normale alors que janvier et février verraient l'installation de conditions beaucoup plus hivernales. Côté précipitations, elles risquent d’être légèrement supérieures aux normales sur le trimestre.

 

Tendances météorologiques pour le mois de janvier 2019

Tendance saisonnière du mois de janvier 2019

 

 

Synthèse : Globalement l’hiver (décembre-janvier-février) pourrait être inférieur aux normales (entre -0.7 et -1.3°C). Les mois de janvier et février semblent être les plus froids avec des débordements possibles sur le mois de mars. Bien sûr la tendance est susceptible de changer au cours de l'automne d'où 3 réactualisations par mois (le 5, 15 et 25 de chaque mois).

 



 

*NOAA : National Oceanic and Atmospheric Administration

*JMA : Japan Meteorological Agency

*ECMWF : European Centre for Medium-Range Weather Forecasts

*IRI : International Research Institut (for Climat and Society)

 

 

 

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Dernière mise à jour le Dimanche 09 décembre 2018 à 18:49:23

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