ECMWF-ENS(fra) - Revision history

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{| class = "wikitable"
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| style = "couleur de fond: orange;" | Nom du calque
| style = "background-color: orange;" | ECMWF-ENS
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| Étiquette
| Modèles météorologiques
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| Dossier
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| Source
| [https://www.ecmwf.int ECMWF]
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| Description
| Pour les prévisions à moyen terme, un ensemble de 52 membres individuels est créé deux fois par jour. Un membre a une résolution spatiale plus élevée que les autres membres (appelé HRES à l'ECMWF), son état initial est l'estimation la plus précise des conditions actuelles et il utilise la meilleure description actuellement de la physique du modèle.

Le HRES fournit une description très détaillée des conditions météorologiques futures et, en moyenne sur de nombreuses prévisions, il s'agit de la prévision la plus précise pour une certaine période, actuellement estimée à 10 jours pour les propriétés de l'atmosphère à grande échelle. Cependant, pour une prévision particulière, ce n'est peut-être pas le membre le plus habile de l'ensemble. De même, considéré isolément, il ne peut pas fournir une estimation de l'incertitude ou de la confiance des prévisions.

Un autre membre de l'ensemble (CNTL: Control Forecast) est à une résolution spatiale inférieure à celle du HRES, mais à cette résolution inférieure, il utilise l'estimation la plus précise des conditions actuelles et la meilleure description actuellement de la physique du modèle. Sa signification pour l'ensemble est qu'il fournit le membre non perturbé auquel s'appliquent les perturbations pour le reste des membres de l'ensemble.

Les membres perturbés (50 membres) sont similaires au CNTL mais leurs états initiaux et la physique du modèle ont été perturbés pour explorer la plage d'incertitude actuellement comprise dans les observations et le modèle. Ils fournissent une gamme d'états météorologiques futurs possibles. Lorsqu'ils sont calculés en moyenne sur de nombreuses prévisions (mais pas nécessairement pour une prévision particulière), ceux-ci sont moins compétents que le HRES ou le CNTL. Cependant, ils fournissent une estimation de l'incertitude ou de la confiance des prévisions.

Le CNTL et les membres perturbés sont poursuivis au-delà de quinze jours à une résolution horizontale réduite.

Les sections ci-dessous mettent en évidence la variété des produits de prévision à moyen terme de l'ECMWF.

Selon qui vous êtes, vous pourrez accéder à différents types de produits. Les graphiques liés ne s'affichent que si vous disposez des droits d'accès appropriés pour ce produit.

Plus d'infos sur: [https://www.ecmwf.int/en/elibrary/19749-part-v-ensemble-prediction-system Documentation ECMWF-ENS en ligne]

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| Capture d'écran
| [[Fichier: all_ecmwfens.JPG | 1000px | thumb | center |]]
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| Capture d'écran
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| style = "couleur de fond: gris;" | Propriétés
| style = "couleur de fond: gris;" |
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| Variables disponibles
| Pluie, température 2 mètres, vent 10 mètres, humidité relative 2 mètres
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| Accumulations disponibles
| Quantité de précipitations accumulées sur la plage de prévision de 10 jours pour la médiane de la prévision d'ensemble de l'ECMWF; Probabilité [%] de dépasser 50-150-300 mm de précipitations accumulées sur la plage de prévision de 10 jours pour l'ensemble des prévisions ECMWF.
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| Algorithmes d'interpolation disponibles
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| Filtres disponibles
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| Agrégations spatiales
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 |Capture d'écran
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+|Pour les prévisions à moyen terme, un ensemble de 52 membres individuels est créé deux fois par jour. Un membre a une résolution spatiale plus élevée que les autres membres (appelé HRES à l'ECMWF), son état initial est l'estimation la plus précise des conditions actuelles et il utilise la meilleure description actuellement de la physique du modèle.
 Le HRES fournit une description très détaillée des conditions météorologiques futures et, en moyenne sur de nombreuses prévisions, il s'agit de la prévision la plus précise pour une certaine période, actuellement estimée à 10 jours pour les propriétés de l'atmosphère à grande échelle. Cependant, pour une prévision particulière, ce n'est peut-être pas le membre le plus habile de l'ensemble. De même, considéré isolément, il ne peut pas fournir une estimation de l'incertitude ou de la confiance des prévisions.
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 Plus d'infos sur: [https://www.ecmwf.int/en/elibrary/19749-part-v-ensemble-prediction-system Documentation ECMWF-ENS en ligne]
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