Les rouages du temps

Loin des ouragans, dans la quiétude de son bureau de l’Université McGill, Peter M. K. Yau construit des modèles mathématiques pour décrire la physique des événements météorologiques. « Pour l’instant, nous ne sommes pas en mesure de prédire le temps de manière exacte, mais nous nous améliorons ».

Les modèles s’attaquent aux gros événements comme aux plus petits, comme la collision de deux gouttes d’eau. Le comportement des nuages, l’eau, ou l’inclinaison de convection des cyclones marins, ils s’attèle à décrire tous les composants du temps, jusqu’à la moindre particule. Tout est numérisé en vue de bâtir des modèles d’événements plus spectaculaires.

Comment ça marche ? On divise l’atmosphère en une multitude de boîtes de la taille d’une dizaine à une centaine de kilomètres de long sur quelques centaines de mètres de haut. Les observations enregistrent les variables (pression, température, vent, etc.) au sein de chaque boîte. Les lois physiques, une fois traduites en équations mathématiques, sont numérisées. Cela donne le « modèle numérique de prévision » qui permettra de mesurer l’évolution du temps.

La prédiction météo se base beaucoup sur ces modèles numériques. « Bien sûr, ils ne sont pas parfaits, mais nous pouvons les améliorer avec de meilleures observations et compréhension des processus physiques. Les nôtres nous permettent déjà de suivre de nombreux événements de taille, comme les récents ouragans Katrina et Rita », insiste le Pr M. K. Yau, du département des sciences atmosphérique et océanique.

Mais plus on est précis, plus prédire le temps s’avère compliqué. C’est pour cela que pour les calculs fourmillant de détails, l’équipe du Pr Yau a recours à un ordinateur de 5000 processeurs, situé au Japon. Cette plus grande vitesse de traitement lui permet de diviser l’atmosphère en sous-domaines plus petits. Par exemple, s’il faut dix heures à un processeur pour donner les prédictions, dix processeurs peuvent générer la même chose dix fois plus vite.

Alberta, zone de turbulences
En 1901, le ciel tombe sur la tête des Albertains : des grêlons de près de 8 cm s’abattent sur Edmonton. Alarmant lorsqu’on sait que ces petits blocs de glace peuvent frapper le sol à 130 km/heure ! En 1998, deux tempêtes, qui ont provoqué des inondations, des routes détruites et des glissements de terrain, ont également bombardé Calgary d’une pluie de grêlons, dont la taille varie entre un pois et une balle de base-ball.

Ces tempêtes de grêle fascinent le Pr M. K. Yau. « Nous avons analysé le phénomène afin de saisir à différentes échelles ce qui se produit. » Ce sont des rencontres entre le mouvement ascendant de masse d’air chaud produit par la plaine et l’air froid d’altitude et de montagne ; mais chaque événement a ses particularités. À partir des enregistrements de données comme la chaleur irradiée, l’évaporation ou les différents mouvements des courants de convection, l’équipe a ainsi modélisé (en utilisant notamment le Canadian Mesoscale Compressible Community Model) ces événements fréquents mais dévastateurs.

Prédire la météo sur une métropole comme Montréal s’avère plus simple que d’annoncer les déplacements des ouragans. Et pourtant, tout n’est pas si facile. « Cela dépend du type de temps auquel vous pensez. C’est vrai que c’est plus facile d’annoncer une tempête de neige en plein hiver sur Montréal mais dans le cas des orages d’été, cela peut être autant sinon plus difficile à prévoir que de suivre un ouragan à la trace », soutient le météorologue.

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A voir :

Page internet de Peter M. K. Yau (vue 3D de l’ouragan Andrew) :
ALADIN Numerical Weather Prediction Project
ClimatePrediction.net