Un système de prédiction d’ensemble multimodèle (MME) a été récemment développé par une équipe dirigée par le Dr Dake Chen. Ce système de prédiction se compose de cinq modèles couplés dynamiques avec diverses complexités, paramétrisations, résolutions, initialisations et stratégies d’ensemble, pour traiter diverses incertitudes possibles de la prédiction ENSO.
Une rétrospective d’ensemble à long terme (1880-2017) a démontré la supériorité du MME sur les modèles individuels, évalués à la fois par des compétences déterministes et probabilistes, et il a moins souffert de la barrière de prévisibilité du printemps. La comparaison avec le North American Multi-Model Ensemble révèle que ce système de prédiction MME peut rivaliser, voire dépasser, les homologues des modèles de prédiction pionniers dans ce monde.
Depuis 2020, le système MME émet la prévision ENSO en temps réel, qui a capturé avec succès les derniers événements triples successifs de La Niña six mois à l’avance, y compris la survenue d’un événement La Niña de troisième année. Cette prévision MME a été régulièrement collectée par le Centre national de prévision de l’environnement marin, utilisé comme avis de consultant pour la prévision opérationnelle nationale.
La recherche est publiée dans la revue Science Chine Sciences de la Terre.
Plus d’information:
Ting Liu et al, Un système de prédiction multi-modèle pour ENSO, Science Chine Sciences de la Terre (2023). DOI : 10.1007/s11430-022-1094-0