Séance de cours

Modèles de prévisions hydrométéorologiques

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Description

Cette séance de cours porte sur l'importance des prévisions météorologiques dans l'évaluation des risques hydrométéorologiques, les progrès de la précision des prévisions météorologiques au fil des ans, la valeur des prévisions globales dans la prévision d'événements comme l'ouragan Katrina, les éléments clés pour une meilleure prévision météorologique et l'utilisation opérationnelle des systèmes de prévision hydrologique. L'instructeur discute du système de prévision hydrologique « Prevah » et de la chaîne de modèles météo-hydro, en soulignant l'importance des modèles numériques dans la prévision des risques naturels. Des références aux systèmes opérationnels de prévision de l'ensemble hydrologique et aux calculs de modèles de paquets de neige sont également fournies.

Dans MOOC

Un avenir résilient : La science et la technologie au service de la réduction des risques de catastrophes

Ce cours vise à présenter aux participants les technologies existantes et émergentes adaptées à la réduction des risques de catastrophe tout en promouvant l'objectif global du développement durable. Le cours se concentre sur trois risques naturels principaux : les inondations, les glissements de terrain et les tremblements de terre. Il aborde également les défis et les limites de l'adaptation et de l'adoption des technologies en fonction du contexte (Nord et Sud) à l'aide d'exemples de la Suisse, du Népal,

Source officielle

Proximité ontologique

Sciences de la Terre

Sciences de l'atmosphère: Météorologie

Concepts associés (32)

Prévision météorologique

La prévision météorologique est une application des connaissances en météorologie et des techniques modernes de prises de données et d’informatique pour prévoir l’état de l’atmosphère à un temps ultérieur. L’histoire de la prévision du temps remonte aux temps immémoriaux avec les oracles et devins mais la science moderne date vraiment de la fin du et du début du . Elle s’est cependant affirmée depuis la Seconde Guerre mondiale alors que les moyens techniques comme le radar et les communications modernes ont rendu l’accès aux données plus rapide et plus nombreuses.

Prévision numérique du temps

La prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.

Prévision d'ensembles

vignette|En haut: Modèle déterministe du WRF pour la prévision de trajectoire de l'ouragan Rita en 2005. En bas : Dispersion des différents modèles utilisés par le National Hurricane Center pour la même tempête. La prévision d'ensembles est une méthode de prévision numérique du temps utilisé pour tenter de générer un échantillon représentatif des états futurs possibles d'un système dynamique. En effet, ni les observations, ni l'analyse, ni le modèle de prévision ne sont parfaits et la dynamique atmosphérique est très sensible, dans certaines conditions, à la moindre fluctuation.

National Weather Service

Le National Weather Service (NWS ; « Service météorologique national ») est le service météorologique des États-Unis. C'est un des six services scientifiques qui composent le National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), l'agence gouvernementale chargée de la recherche et la surveillance de l'atmosphère et des océans sur tout le territoire américain. Le NWS est plus spécifiquement chargé de la recherche sur les phénomènes atmosphériques, la prévision du temps, les études climatologiques et hydrologiques.

Atmospheric model

In atmospheric science, an atmospheric model is a mathematical model constructed around the full set of primitive, dynamical equations which govern atmospheric motions. It can supplement these equations with parameterizations for turbulent diffusion, radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, the kinematic effects of terrain, and convection. Most atmospheric models are numerical, i.e. they discretize equations of motion.

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Séances de cours associées (47)

Maîtriser le défi météorologique : la météorologie MOOC: Nouvelle économie de l'espace

Explore l'expertise de Meteomatics en météorologie, API météo, prévisions énergétiques, drones, études climatiques, surveillance par satellite et analyse de la profondeur de neige.

Méthodes de prévision de la demande

Explore les étapes de prévision de la demande et le modèle Holt-Winter pour l'analyse des séries chronologiques.

Prévision de la demande : méthodes et modèles

Explore les méthodes de prévision de la demande, l'analyse des séries chronologiques, la prévision des tendances et l'application du modèle Holt-Hiver.

Réseaux neuronaux : Perceptrons multicouches

Couvre les Perceptrons multicouches, les neurones artificiels, les fonctions d'activation, la notation matricielle, la flexibilité, la régularisation, la régression et les tâches de classification.

Récolte : prélèvement d'échantillons

Explore la collection d'échantillons provenant de divers paysages, de couches forestières, d'horizons du sol et de l'impact des tempêtes solaires sur la magnétosphère terrestre.

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