Les prévisions sub-saisonnales à saison (S2S) jouent un rôle important dans l’alerte précoce des événements météorologiques extrêmes et de la prévention des risques de catastrophe, mais sa capacité prédictive reste limitée.
Les événements extrêmement froids en Asie de l’Est déclenchent des catastrophes répandues sous forme de températures froides et de neige, provoquant de graves impacts sur le transport, l’approvisionnement énergétique et la vie publique. Cependant, les modèles S2S actuels ont généralement une capacité prédictive limitée pour des événements froids extrêmes au-delà de deux semaines.
L’étude, «les membres de haut niveau parmi l’ensemble de prévisions de subaisonnal des événements extrêmement froids en Asie de l’Est», publié dans Lettres scientifiques atmosphériques et océaniquesutilisé ECMWF (Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyenne portée) et ERA5 (cinquième réanalyse mondiale majeure produite par les données de l’ECMWF) pour évaluer les compétences de prévision des événements extrêmement froids en Asie de l’Est.
Les résultats révèlent que, bien que la moyenne d’ensemble du modèle ECMWF ait une capacité de prévision limitée pour des événements froids extrêmes après deux semaines, certains membres d’ensemble présentent des compétences de prévision considérablement élevées.
Les membres ayant une compétence de prévision élevée peuvent prédire avec précision le changement rapide de la température de l’air de surface et l’intensité de la température minimale lors d’un événement froid extrême. Cela dépend principalement de la prédiction précise de la situation de circulation atmosphérique en Eurasie (pression du niveau de la mer et hauteur géopotentielle de 500 HPa).
« Parmi les membres de l’ensemble, au moins 10% étaient toujours des membres de haut niveau offrant des informations précieuses », note Xinli Liu, auteur du journal.
Les efforts futurs devraient se concentrer sur l’identification des membres de haut niveau utilisant des analogues historiques ou une IA et leur attribuer des poids plus importants dans les prévisions d’ensemble.
« Dans les prévisions d’ensemble, augmenter de manière appropriée le nombre de membres d’ensemble et allouer des poids plus importants aux membres de haut niveau amélioreront la précision et la crédibilité des prévisions », ajoute l’auteur correspondant Jingzhi Su, pointant des systèmes de prédiction optimisés.
Plus d’informations:
Xinli Liu et al, membres de haut niveau dans l’ensemble de prévisions de substruction des événements extrêmement froids en Asie de l’Est, Lettres scientifiques atmosphériques et océaniques (2025). Doi: 10.1016 / j.aosl.2025.100610