Cartes d'habileté des prévisions saisonnières

Comment interpréter les cartes d'habileté pour les prévisions des anomalies de la température et des précipitations émises par Environnement Canada ?

Les prévisions des anomalies de la température et des précipitations pour chacune des saisons de la période indiquée sur les cartes de prévisions ont été comparées aux anomalies observées (basées sur 3 catégories: AU-DESSUS, SOUS et PRÈS DE LA NORMALE). Les cartes d'habileté montrent le score appelé pourcentage correct. Ce score est calculé en utilisant une table de contingence 3 par 3 . Plus le pourcentage correct est élevé, meilleure est la prévision durant la période de vérification. Une prévision basée sur le hasard aurait en moyenne un pourcentage correct de 33%. Toutefois, étant donné que les données utilisées pour calculer le pourcentage correct couvrent seulement une période de 26 ans (Derome et al., 2000; Plante and Gagnon, 2000; Servranckx et al., 2000), le seuil pour être statistiquement significatif est plutôt 45% (avec un niveau de confiance de 10%). En utilisant un ensemble de données couvrant une très longue période, par exemple 10000 ans, le seuil serait 33%. Le fait que le seuil est 45% assure que le système de prévisions n'est pas meilleur que le hasard par un coup de chance (vrai 18 fois sur 20 ou 90% du temps). Un pourcentage correct de 45% ou moins indique que le système de prévision ne démontre pas d'habileté prédictive. Ces zones sont identifiées par la couleur grise sur les cartes d'habileté. Le pourcentage correct peut donc être utilisé pour évaluer la confiance que l'on peut placer en la prévision pour chaque saison.

En général, les prévisions saisonnières montrent peu d'habileté pour les pays situés dans les latitudes moyennes (ex.: Canada). Toutefois, étant donné que l'habileté des prévisions varie avec la saison et la localisation geographique, des informations utiles peuvent être tout de même obtenu pour plusieurs endroits au Canada. Il est à noter que lorsque qu'un important phénomàne ENSO est présent (comme El Niño 1997-1998) la confiance en la prévision est beaucoup plus grande qu'en temps normal pour les zones canadiennes "téléconnectées" avec l'océan pacifique tropical. Pour plus d'information sur les zones liées par "téléconnection" au ENSO, consulter les pages web sur El Niño et La Niña d'Environnement Canada. Par exemple, durant El nino 1997-1998, Environnement Canada a prévu des températures au-dessus de la normale pour presque tout le Canada et le pourcentage correct de cette prévision a été 88%. Étant donné plusieurs facteurs, les prévisions de la température de l'air à la surface sont généralement grandement meilleures que les prévisions des précipitations (Plante and Gagnon, 2000; Servranckx et al., 2000).

Comment utiliser les cartes de pourcentages correct ?

Localiser la région d'intérêt sur la carte et remarquer si le pourcentage correct est plus élevé ou égale à 45%. Si c'est, par exemple, 60% , ceci indique 60% des cas prévus durant la période précisée sur la carte, la bonne catéegorie (AU-DESSUS, SOUS ou PRÈS DE LA NORMALE) a éteacute; prévue pour la saison considérée. Si la valeur est plus basse que 45% (zones grises), le système de prévisions n'est pas statistiquement meilleur que le hasard et donc la confiance en la prévision est très basse. Il n'est pas recommandé d'utiliser la prévision pour ces zones.

L'habileté des prévisions 0-3 mois peut être très différent de celles du système effectuant les prévisions de 3-12 mois car les 2 systèmes sont fondamentalement différents. The prévisions de 0-3 mois sont le résultat de la combinaison de 2 modèles dynamiques tri-dimensionnels de l'atmosphère (voir Derome et al. 2000). Par ailleurs, un schéma statistique sophistiqué qui relie l'évolution des températures de la surface de la mer à l'échelle globale de l'année précédente à la température de l'air à la surface aux précipitations au Canada est utilisé pour les prévisions de 3 à 12 mois. Même si l'habileté décroît généralement avec la longueur de l'échéance, il se peut que cela ne soit pas toutjours le cas, à cause des différences entre les 2 approches.

Références

Derome J., G. Brunet, A. Plante, N. Gagnon, G. J. Boer, F. W. Zwiers, S. J. Lambert, J. Sheng, et H. Ritchie, 2000: Seasonal Predictions Based on Two Dynamical Models. Soumis à Atmos. Ocean.

Plante A. et N. Gagnon, 2000: Numerical Approach to Seasonal Forecasting. Dans les "Proceedings of the sixth workshop on operational meteorology", Halifax, Novembre 1999, 162-165.

Servranckx, R., N. Gagnon, L. Lefaivre et A. Plante, 2000: Environment Canada Seasonal Forecasts: Products, Methods, Procedures and Verification. Dans les "Proceedings of the sixth workshop on operational meteorology", Halifax, Novembre 1999, 172-176.