Prévision météorologiqueLa 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 tempsLa 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'ensemblesvignette|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 ServiceLe 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 modelIn 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.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Global Forecast Systemvignette|Exemple de carte produite par le GFS, prévision des isohypses de géopotentiel et des isothermes de température à la pression de dans l'atmosphère, le tout valide 96 heures après le moment d’initialisation Le Global Forecast System (GFS) est un modèle de prévision numérique du temps du National Weather Service des États-Unis. Comme son nom l'indique, il fait ses calculs en utilisant les données météorologiques sur une grille qui recouvre toute la Terre. Ce modèle numérique est initialisé quatre fois par jour : 5h30, 11h30, 17h30 et 23h30.
Tropical cyclone forecast modelA tropical cyclone forecast model is a computer program that uses meteorological data to forecast aspects of the future state of tropical cyclones. There are three types of models: statistical, dynamical, or combined statistical-dynamic. Dynamical models utilize powerful supercomputers with sophisticated mathematical modeling software and meteorological data to calculate future weather conditions. Statistical models forecast the evolution of a tropical cyclone in a simpler manner, by extrapolating from historical datasets, and thus can be run quickly on platforms such as personal computers.
PrévisionLa prévision est une . D'une façon générale, . Dans un sens plus restrictif, en épistémologie contemporaine, la prévision se distingue de la prédiction, qui est issue d'une loi ou théorie scientifique hautement confirmée ou corroborée, tandis que la prévision découle d'hypothèses ou de conjectures moins assurées. La prévisibilité et la prédictibilité désignent la possibilité que certains événements ou phénomènes soient prévus ou prédits à partir d'une hypothèse ou d'une théorie scientifique et de conditions initiales appropriées.
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Météorologie de l'espaceLa météorologie de l’espace (ou météorologie spatiale) est une discipline récente qui s’intéresse principalement à l'impact de l'activité solaire sur l'environnement terrestre. Plus exactement : « La météorologie de l’espace est la discipline qui traite de l’état physique et phénoménologique des environnements spatiaux naturels.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
Réseau neuronal résidueldroite|vignette| Forme canonique d'un réseau neuronal résiduel. Une couche l − 1 est ignoré sur l'activation de l − 2. Un réseau neuronal résiduel ( ResNet ) est un réseau neuronal artificiel (ANN). Il s'agit d'une variante du HighwayNet , le premier réseau neuronal à action directe très profond avec des centaines de couches, beaucoup plus profond que les réseaux neuronaux précédents. Les sauts de connexion ou "raccourcis" sont utilisés pour passer par-dessus certaines couches ( les HighwayNets peuvent également avoir des poids pour les saut eux-mêmes, grâce à une matrice de poids supplémentaire pour leurs portes).
Model output statisticsIn weather forecasting, model output statistics (MOS) is a multiple linear regression technique in which predictands, often near-surface quantities (such as two-meter-above-ground-level air temperature, horizontal visibility, and wind direction, speed and gusts), are related statistically to one or more predictors. The predictors are typically forecasts from a numerical weather prediction (NWP) model, climatic data, and, if applicable, recent surface observations.
AccuWeatherAccuWeather est une société privée américaine qui produit des prévisions météorologiques pour les médias (journaux, télévision, radio, internet, etc.). Elle a été fondée en 1962 par le Joel N. Myers, un étudiant de l'université d'État de Pennsylvanie (Penn State) qui travaillait alors à sa thèse de doctorat en météorologie et le nom AccuWeather a été adopté en 1971. Le premier client de AccuWeather fut une société de distribution gazière en Pennsylvanie. Elle a maintenant des clients à travers le monde.
MétéorologieLa météorologie est une science qui a pour objet l'étude des phénomènes atmosphériques tels que les nuages, les précipitations ou le vent dans le but de comprendre comment ils se forment et évoluent en fonction des paramètres mesurés tels que la pression, la température et l'humidité. Le mot vient du grec ancien (« qui est au-dessus de la terre »), qui désigne les particules en suspension dans l'atmosphère et , « discours » ou « connaissance ».
Physique de l'atmosphère300px|vignette|droite|Lancement du satellite scientifique SORCE par un lanceur aéroporté Pegasus qui étudiera, en survolant la Terre, l'influence solaire sur la couche d'ozone, la circulation atmosphérique, les nuages et les océans. La mission était une collaboration entre le NASA et le laboratoire de physique atmosphérique de l'Université du Colorado. La physique de l'atmosphère, ou physique atmosphérique, est l'application de la physique à l'étude de l'atmosphère de la Terre et des autres planètes.
Sciences de l'atmosphèreLes sciences de l'atmosphère désignent le terme général utilisé pour désigner l'étude de l'atmosphère, ses procédés, les effets que d'autres systèmes ont sur l'atmosphère, ainsi que les effets qu'a l'atmosphère sur ces mêmes systèmes. La météorologie inclut la chimie atmosphérique et la physique de l'atmosphère, et se concentre principalement sur les prévisions météorologiques.
Atmosphère terrestreLatmosphère terrestre est l'enveloppe gazeuse, entourant la Terre, que l'on appelle air. L'air sec se compose à 78,087 % de diazote, à 20,95 % de dioxygène, à 0,93 % d'argon, à 0,041 % de dioxyde de carbone, et de traces d'autres gaz. L'atmosphère protège la vie sur Terre en filtrant le rayonnement solaire ultraviolet, en réchauffant la surface par la rétention de chaleur (effet de serre) et en réduisant partiellement les écarts de température entre le jour et la nuit.
Réseaux antagonistes génératifsEn intelligence artificielle, les réseaux antagonistes génératifs (RAG) parfois aussi appelés réseaux adverses génératifs (en anglais generative adversarial networks ou GANs) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé. Ces algorithmes ont été introduits par . Ils permettent de générer des images avec un fort degré de réalisme. Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex.
