Posted 12 février 2018 in Actualités, Data, DFMS, Observation de la Terre.

La combinaison de prévisions météorologiques saisonnières à des outils d’observation terrestre et d’évaluation d’images permet d’obtenir des informations sur la couverture terrestre, le cheptel et les récoltes. Ces données pourraient stimuler l’agriculture de demain en aidant les agriculteurs à s’adapter aux effets du changement climatique.

Les prévisions météo fournissent des informations sur les conditions météorologiques attendues dans les jours, semaines ou mois à venir.  Les prévisions saisonnières permettent la même chose sur plusieurs mois en fournissant des informations sur les moyennes à long terme. Les moyennes prévues sont basées sur les conditions à la surface de la Terre, en particulier sur les fluctuations lentes de la température de surface des océans, qui peuvent influencer les conditions météorologiques.

Ces influences à long terme ne se remarquent pas facilement dans la météo au quotidien mais ce qui est crucial, c’est qu’elles deviennent evidentes dans les moyennes à long terme. Les plus connues sont celles associés au phénomène d’El Niño, à savoir un réchauffement de la surface des mers dans le Pacifique tropical qui se produit en moyenne tous les trois ou quatre ans et perturbe les conditions météorologiques normales dans le monde entier.

Des changements majeurs dans les pluies saisonnières, qui provoquent des sécheresses dans certaines régions et des inondations dans d’autres, peuvent être prédits bien à l’avance en étudiant l’évolution des conditions météorologiques à plus longue échéance. Dans une certaine mesure, il est possible de prédire les températures des eaux de surface jusqu’à six mois à l’avance. Les liens entre ces températures et la météo peuvent être représentés dans des modèles informatiques de l’atmosphère et des océans.

Des systèmes de modélisation complexes, développés par le Met Office britannique, sont utilisés pour produire des prévisions des changements au quotidien et à long terme. Le service météo britannique fournit actuellement des prévisions saisonnières mondiales via GloSea5, un système de prévision d’ensemble qui utilise une modélisation du climat à haute résolution combinant l’atmosphère et les océans. Les données, accessibles dans le monde entier, proviennent de multiples sources, telles que les conditions océaniques, terrestres et atmosphériques, et permettent de réaliser des prévisions pour l’avenir.

Agriculteurs de la région Karamoja en Ouganda

Ces dernières années, l’emploi des prévisions saisonnières avancées pour combattre les effets du changement climatique sur l’agriculture a montré des résultats prometteurs. Le travail du Met Office dans un projet en Éthiopie a prouvé qu’une réduction d’échelle dynamique des prévisions saisonnières peut produire des informations supplémentaires à plus petite échelle, telles que le début de la saison des pluies et la durée des sécheresses. Un nouveau projet centré sur l’atténuation des sécheresses et inondations en Ouganda s’appuiera sur ces formidables découvertes pour fournir à l’Ouganda de meilleures prévisions saisonnières.

Le service de mitigation des sécheresses et inondations (Drought and Flood Mitigation Service – DFMS) vise à améliorer les décisions de l’agro-industrie africaine en fournissant de meilleures informations sur les changements climatiques ou les conditions de récolte, par exemple. Le projet est un effort de collaboration entre des entreprises professionnelles britanniques soutenues par l’Agence spatiale britannique. Les commentaires recueillis par l’équipe DFMS auprès de l’agro-industrie ougandaise ont montré qu’il serait encore possible d’améliorer le système GloSea5 actuel alors que le besoin de prévisions saisonnières ne fait que s’accroître.

En collaboration avec le Met Office, la plateforme inclura des services distincts, tels que les prévisions météorologiques saisonnières vitales pour de nombreuses entreprises agricoles, ainsi que des éléments complémentaires tels que des observations terrestres et des outils d’évaluation d’images. Ces derniers fournissent des connaissances approfondies sur la couverture terrestre, le cheptel et les récoltes et permettent en même temps de valider les prévisions saisonnières, qui deviennent ainsi plus fiables. La plateforme est actuellement en cours de développement et sera lancée en mars 2019.