Depuis le mois de février 2016, Météo France teste un nouveau système de prévision numérique du temps. Baptisé "Arome Océan Indien", ce modèle dit "à maille fine" améliore la prévision des précipitations, du vent ainsi que l'intensité des variations. Testé sur le cyclone très intense Fantala, le modèle a également donné de bons résultats dans le domaine des prévisions cycloniques.
"5 ans auparavant, les pluies d'hier soir et de ce matin auraient entraîné une vigilance forte pluies, mais grâce à ce modèle, nous l'avons évitée" se réjouit Jacques Ecormier, responsable du service des prévisions à Météo France. La principale caractéristique du système "Arome Océan Indien" : son modèle à mailles fines. Une réduction qui permet de mieux représenter le relief et de réaliser des prévisions à "une échelle très fine", indique le prévisionniste Denis Roy.
L'équipe de Météo France a eu l'occasion de tester son modèle lors du cyclone très intense Fantala. Denis Roy souligne les "très bons résultats" engendrés par le système : "En terme de représentation du champ de vents et en terme de représentations des précipitations les plus intenses, on a pu avoir un bon champ de prévisions". Arome ne fonctionne "que sur une partie de l'Océan Indien", ce qui lui permet d'avoir des résolutions plus petites que celles des autres modèles qui, bien que "performants" n'entraînenent pas des prévisions aussi "intenses" et "fines".
Une amélioration des prévisions qu'applaudit le service concernés. "On fait un bon travail sur l'anticipation des phénomènes, mais on peut mieux faire surtout pour la pluie ou les orages, c'est un challenge !" assure Jacques Ecormier, en concédant que des améliorations restent encore à effectuer sur le système. Pour de meilleurs résultats, il faudrait "encore diminuer la maille et passer à 500 mètres". Un contrôle subjectif sera également mis en place par le biais d'observations quotidiennes.
Le service prévision espère ainsi que ce modèle servira aux "institutionnels", aux "usagers aéronautiques" tels que les aéroports, aux clients professionnels comme les entreprises du BTP et aux citoyens lambda.