Potentialités et valorisation de la prévision saisonnière

Potentialités et valorisation de la prévision saisonnière appliquée
au monde agricole à l’échelle de la France
ARVALIS - Institut du végétal, 3 Rue Joseph et Marie Hackin, 75116 PARIS.
ARVALIS - Institut du végétal, Association de type loi 1901, est un organisme de recherche et
développement des producteurs de céréales à paille, protéagineux, pomme de terre, maïs et
fourrages. Sa mission est de mettre au point et diffuser des techniques, des informations et des
services permettant aux agriculteurs et à leurs partenaires de s’adapter à l’évolution des
marchés et rester compétitifs sur le plan international.
Météo-France, 1 quai Branly - 75340 PARIS CEDEX 07
Météo-France, établissement public à caractère administratif, a pour missions la
conception, la mise en œuvre, l'entretien et le développement de tous les moyens
nécessaires à la prévision du temps, ainsi que l'étude du climat et son évolution.
Météo France,
Direction de la Production/Division d'Agrométéorologie du département Services
42, Avenue G. Coriolis
31057 Toulouse Cedex
Responsables de la thèse : encadrement conjoint ARVALIS Institut du végétal – Météo France
Emmanuel CLOPPETS (Météo France), Olivier DEUDON (ARVALIS Institut du végétal)
Mail :
[email protected]
[email protected]
Depuis quelques années, les prévisions saisonnières ont fait des progrès notables et sont
maintenant produites de manières opérationnelles dans la plupart des centres météorologiques
mondiaux. La prévision saisonnière cherche à tirer profit du double constat suivant :

Une partie de la variabilité atmosphérique est expliquée par les conditions de surface

Les températures de surface océanique évoluent sur un mode lent
Les moyennes sur une longue période sont plus prévisibles que les états quotidiens de
l'atmosphère. Il est ainsi possible d’obtenir une certaine prévisibilité pour des échéances
supérieures aux 30 premiers jours et jusqu’à 6 mois d’échéance. La prévision saisonnière consiste
alors à prévoir la moyenne mensuelle ou trimestrielle de paramètres météorologiques,
essentiellement la température et les précipitations à l’échelle d’une saison sur une zone donnée.
L'approche ensembliste est couramment utilisée et différentes stratégies pour constituer
l'ensemble peuvent se combiner : perturbation de l'état initial, perturbation du forçage, approche
multi-modèle...
1
Les prévisions s'utilisent avec des résolutions spatiales et temporelles moins fines que les modèles
atmosphériques à courte ou moyenne échéance. La maille horizontale des modèles utilisés pour la
prévision saisonnière est de l’ordre de 200 à 300 km essentiellement pour économiser du temps
de calcul. Des progrès récents dans les méthodologies de descente d’échelle permettent d’obtenir
une information à une résolution spatiale cohérente avec les besoins agricoles.
Une première partie du travail consiste à mettre en œuvre différentes méthodes de descentes
d’échelles existantes. Cette étape permettra d’identifier les limites spatiales de la descente
d’échelle et d’évaluer leurs performances.
La seconde partie consistera en l’utilisation d’outils ARVALIS Institut du végétal forcés par les
prévisions saisonnières afin d’identifier l’intérêt de ces données en terme de gestion stratégique
des cultures. Une chaîne de traitement pilote sera mise en place pour implémenter les prévisions
saisonnières au sein des outils ARVALIS Institut du végétal.
L’enjeu de la thèse est d’acquérir une meilleure connaissance des potentialités des prévisions
saisonnières à nos latitudes et d’évaluer le gain au sein d’outils agro-météorologiques du fait de la
prise en compte d’un type de temps plus probable que le climat moyen.
Météo-France a été impliqué dans le projet Demeter. Il s’agissait dans ce projet numérique de
dimension colossale, d’utiliser les réanalyses sur quarante-quatre ans (1958-2001) du CEPMMT
pour effectuer, chaque trimestre de cette période, des « prévisions » à six mois d’échéance, à
l’aide de sept modèles couplés océan-atmosphère européens, dont le modèle Arpège-climat de
Météo-France. En outre, chaque prévision était constituée de neuf intégrations de chaque modèle.
Trois modèles sur les sept ont couvert toute la période, ce qui représente 800 ans de simulation
numérique par modèle. Le projet Demeter a permis de constituer une base de données de
prévisions riche et homogène, disponible pour la communauté scientifique à des fins d’évaluation
de la qualité des prévisions et de démontrer la faisabilité et l’efficacité d’une prévision reposant sur
plusieurs modèles. Il a été convenu que l’exercice se poursuivrait en temps réel avec les modèles
du CEPMMT, du Met Office et de Météo-France. Depuis 2008, Météo-France met en œuvre en
mode opérationnel son modèle couplé océan/atmosphère de prévision saisonnière.
ARVALIS Institut du végétal mettra à disposition un ensemble d’outils agronomiques, ainsi que
des données terrains. Un panel de spécialistes d’ARVALIS Institut du végétal accompagnera le
candidat dans l’apprentissage de ces différents outils et l’évaluation des sorties modèles.
Le candidat doit avoir de bonnes connaissances en statistiques, météorologie. Des compétences
en agronomie seraient appréciées. Il doit également être à l’aise avec la programmation et la
gestion de quantités importantes de données. Le candidat devra se montrer autonome dans sa
démarche scientifique et faire preuve d’initiative. Enfin, le candidat doit avoir une bonne maîtrise de
l’anglais.
À partir du 01/10/2011, pour une durée de trois ans.
2