Des attentes irréalistes causent de faux récits sur les prévisions météorologiques

J'y ai pensé et j'ai finalement décidé de mettre quelque chose sur papier "virtuel". Pour certains d'entre vous, cela peut ressembler à un éditorial d'opinion. Pour d'autres, cela peut ressembler à une légère diatribe. En tant que scientifique, professeur et ancien président de l'American Meteorological Society, j'en suis venu à réaliser que des attentes irréalistes provoquent de faux récits sur l'exactitude des prévisions météorologiques. Voici pourquoi je dis cela.

Cette pensée s'est cristallisée pour moi en répondant à une question d'un auditeur sur un podcast hier. La question était : « Pourquoi est-il si difficile de suivre les ouragans ? J'ai d'abord été déconcerté par la question, mais j'ai ensuite réalisé que j'y pensais de mon point de vue et non de la personne qui posait la question. La prévision de la trajectoire des ouragans est un domaine de progrès substantiels dans la prévision météorologique moderne. Le graphique ci-dessous montre la réduction des erreurs de trajectoire moyennes dans le bassin atlantique de 1970 à 2020. De toute évidence, il y a des améliorations spectaculaires dans la plage de 1 à 5 jours. Aujourd'hui, l'erreur moyenne à 1 jour est inférieure à 50 milles nautiques. Au début des années 1970, c'était 2 à 3 fois ce montant. Aujourd'hui, une prévision à 3 jours est meilleure qu'une prévision à 1 jour en 1970.

Un autre exemple est le rétrécissement du « cône d'incertitude ». Comme l'écrit Brian McNoldy, spécialiste des ouragans à l'Université de Miami, dans son blogue (à lire d'ailleurs), "La taille du cône est fixée pour chaque prévision de chaque tempête pendant toute une saison cyclonique, mais la taille évolue lentement d'année en année. Si la tempête se déplace rapidement, le cône apparaîtra plus allongé et si la tempête se déplace lentement, le cône apparaîtra plus compact… mais c'est exactement le même cône. Jake Reyna a tweeté un graphique de McNoldy (ci-dessous) illustrant que le cône s'est rétréci. Devinez ce que cela signifie? Nous nous sommes améliorés dans les prévisions de piste. Les prévisions d'intensité ont pris du retard mais, ironiquement, elles étaient assez solides pour l'ouragan Ian.

Je crois vraiment que certaines personnes croient que nous avons des compétences ou des capacités absolues en matière de prévision pour leur dire le exacte suivre un ouragan prendra. Nous ne pouvons et ne pourrons jamais le faire. C'est ce que Jake Reyna veut dire avec "limite de prévisibilité". C'est aussi pourquoi les prévisionnistes émettent des informations avec une mesure d'incertitude (le cône). Même si je crois fermement que de nouveaux outils de communication des risques pourraient être nécessaires à l'avenir, pour l'instant, il est important que les gens comprennent ce que le cône véhicule. Pendant l'ouragan Ian, j'ai vu des gens évacuer d'une partie du cône à une autre partie du cône. Le cône suggère qu'il y a 67 % de chances que le centre de la tempête soit n'importe où dans le cône, donc n' concentrez-vous exclusivement sur la ligne médiane.

Des attentes irréalistes sont également observées avec les prévisions de précipitations. J'ai toujours trouvé étrange que les gens perçoivent « 20 % de chance de pluie » comme signifiant qu'il y a « 0 % de chance de pluie ». Les gens posent des questions comme : "Est-ce qu'il va pleuvoir sur le bol d'eau de mon chien dans le coin gauche de leur jardin à 12h37 ?" Ok, je suis hyperbolique, mais je pense que vous comprenez mon point. Le radar météorologique et certaines applications modernes peuvent aider à extrapoler ces informations, mais devinez quoi ? Il y aura toujours de l'incertitude, donc des informations probabilistes sont fournies. Vous le voyez aussi avec les prévisions de neige. Les météorologues pourraient demander de 3 à 6 pouces de neige (incertitude). Si 3 pouces tombent, certains diront que la prévision était incorrecte parce qu'ils ont « souhaité » le montant le plus élevé. Bien que cela semble bizarre, je le vois tout le temps.

D'autres attentes irréalistes sont liées aux limites de la prévisibilité dans le temps. Je ne peux pas vous dire combien de fois cette question s'est posée à moi - "J'ai un ________ dans 2 mois et c'est dehors, il va pleuvoir?" Malheureusement, la seule réponse crédible est de regarder les possibilités climatologiques pour la date en question. Les capacités de prévision météorologique ont des limites d'environ 10 à 14 jours. Une université d'État de Pennsylvanie communiqué de presse a noté: "L'imprévisibilité de l'évolution du temps signifie que même avec des modèles parfaits et une compréhension des conditions initiales, il y a une limite à la distance à laquelle des prévisions précises sont possibles...". Dans une étude menée par des scientifiques universitaires, ils ont confirmé l'hypothèse de longue date en Edward Lorenz. Le météorologue et mathématicien du Massachusetts Institute of Technology nous a donné la théorie du chaos et postulé qu'il existe une limite inhérente à la prévisibilité. Armé de ces informations, vous devez être sceptique quant à certains messages Twitter ou Facebook à la recherche de clics, de partages ou de likes.

Les préjugés humains façonnent également les perspectives sur les prévisions météorologiques. Les prévisions sont plus souvent exactes que fausses. Cependant, les gens ont tendance à se souvenir des mauvaises prévisions, surtout si cela les a impactés d'une manière ou d'une autre. Comme je l'écrivais il y a des années dans Forbes, "Un botteur de panier pourrait faire chaque coup de pied pendant la saison de football, mais que se passe-t-il s'il rate le" gros coup "du match de championnat? Il peut être ridiculisé ou critiqué, mais est-il un mauvais kicker ? Probablement pas, mais il a raté un coup de pied avec un grand impact. Les résultats des prévisions météorologiques sont très similaires. À l'époque, professionnel du marketing Sravanthi Meka tweeté, « Je travaille dans le marketing et le service client. 90 % des interactions avec les clients après le service sont une expérience négative. Les gens se souviennent davantage des expériences négatives.

Les prévisions météorologiques sont assez bonnes, et elles sont certainement meilleures que les prévisions des experts pour le match de football de l'Université de Géorgie contre l'Université du Tennessee de la semaine dernière (Go Dawgs!). Cependant, il est important de tempérer les attentes sur ce que les prévisions météorologiques peuvent fournir. De plus, en cette ère d'icônes et d'applications météo mignonnes, essayez d'éviter d'être "notifié par l'application". Les applications météo peuvent vous dire certaines choses, mais peut-être pas ce que vous devez savoir dans des situations météorologiques changeantes.