
Une prédiction des conditions futures, telles que la météo ou le climat, fondée sur des données et des modèles actuels.Une prévision est une prédiction des conditions futures, telles que la météo, le climat ou l'activité solaire, fondée sur des observations actuelles et des modèles mathématiques. En physique et en sciences de la Terre, les prévisions sont essentielles pour anticiper des phénomènes allant de la pluie de demain aux événements El Niño des années à l'avance. Les articles du corpus montrent comment les prévisions sont améliorées grâce à de nouvelles sources de données, comme la tomographie muonique de l'atmosphère, et à des outils de calcul avancés tels que les réseaux de neurones et les simulations à haute résolution sur cartes graphiques.
Les fondements scientifiques de la prévision météorologique ont été établis au début du XXe siècle par Vilhelm Bjerknes, qui a proposé que le temps puisse être prédit en résolvant des équations physiques. La première prévision numérique du temps a été réalisée en 1950 par Charney, Fjørtoft et von Neumann à l'aide d'un ordinateur.
La prévision repose sur la collecte de données provenant de capteurs (par exemple, satellites, stations météorologiques, détecteurs de muons) et sur leur introduction dans des modèles qui simulent les processus physiques du système. Ces modèles résolvent les équations de la dynamique des fluides, de la thermodynamique et du transfert radiatif, en utilisant souvent des méthodes d'ensemble pour tenir compte de l'incertitude. L'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé pour identifier des motifs dans les données historiques et affiner les prévisions, comme le montre l'article sur les réseaux de neurones prédisant des événements sans précédent.
Les prévisions sont utilisées dans l'agriculture, l'aviation, la préparation aux catastrophes et la gestion de l'énergie, ainsi que pour prédire les éruptions solaires qui peuvent perturber les satellites et les réseaux électriques.
L'article « StretchCast » décrit une méthode de prévision qui offre un niveau de détail variable, permettant d'affiner les prédictions pour des régions spécifiques, comme une ville, sans gaspiller de puissance de calcul sur l'ensemble du globe.
















