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Les Forums de MeteoBelgique

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A vous les studios !

Cette nuit, j'ai rêvé que je pétais un câble 1 jour après être rentré en Belgique :lol:.

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Si on se fait un Automne à la 2006 avec vague de chaleur jusqu'en Novembre après cet été en demi teinte, je me marre tiens.

Sinon, je n'en sais rien. Il faudra voir comment le vortex polaire se reconstitue et l'évolution des SST dans l'Atlantique. Le CFS voit un temps frais et sec pour l'Automne, l'IRI un temps frais et humide, Guillaume Séchet sèche ( vive les jeux de mots pourris :D ). Si la saison active dans l'Atlantique se confirme et que le schéma de "recurvature" (j'ai perdu le mot en français :crying: ) se maintient, on pourrait éventuellement se ramasser l'une ou l'autre bonne grosse tempête au début de l'Automne. Dans le Pacifique, les conditions neutres se maintiennent, mais le CFS et le POAMA continuent à tirer à hue et à dia, le premier voyant le retour d'une grosse Nina tandis que le second dérive vers des conditions Nino de plus en plus affirmés. On notera aussi que le Soleil a toujours du mal à décommater. Bref, je n'ai aucun idée et cela pédale dans la semoule pour l'instant chez beaucoup...

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Hello,

Je pense qu'on en a déja parlé quelque part sur le forum, mais qu'en est-il de la méthode de statistique par ré-équilibrage ? Je veux dire, par exemple, on dit, ok le printemps a été superbe, donc l'été sera pourri, parce qu'il faut bien rééquilibrer la moyenne. Connaissez-vous des sites web qui se focalisent la dessus et/ou des papiers qui essaient de voir si on peut vraiment travailler comme ca ?

merci

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Houla, sujet sensible malheureux :whistling:

Certes, statistiquement, il est peu probable de s'enfiler les anomalies positives comme des perles sur un collier. Donc, plus les anomalies positives durent, plus il est probable qu'on revienne à des anomalies négatives. Pour autant, il faut éviter de travailler juste au feeling, du genre se dire : mouah, cet été est pourri, c'est sûr, l'Automne sera chaud et sec pour compenser.

Parce que je peux très bien réplique : mouah, le début de l'année est chaud (10.5°C sur le premier semestre), il va falloir un deuxième semestre frais pour compenser, et donc un Automne hivernal.

Et quelqu'un pourrait se ramener et répliquer : mouah, l'année dernière a été fraîche, il va falloir une année chaude pour compenser et donc un deuxième semestre 2 011 dans la continuité du premier semestre, avec un Automne estival.

Et quelqu'un d'autre pourrait....

:wacko: :wacko: :wacko:

Je préfère donc apportait quelques éléments de réflexion, peut être un peu en vrac.

Par exemple, le climat se réchauffe. J'en reviens à Eureka et Resolute, parce que c'est un exemple bien adapté. Si on suppose que la distribution des températures est gaussienne (ce n'est sans doute pas exact, mais d'expérience cela marche pas trop mal), la probabilité d'être à 4 sigmas ou plus de la moyenne est de 0.1 millième (1 événement tous les 10 000 ans) et la probabilité d'être à 4.6 sigmas ou plus est de 1 millionième (1 événement tous les 1 000 000 ans ) ; et Juin n'était pas triste non plus. Les chiffres ne sont sans doute pas exact, mais c'est pour donner un ordre de grandeur et poser un peu le problème. Bref, on peut légitiment penser qu'après un mois de Juillet pareil, on va revenir, si ce n'est dans des anomalies négatives, au moins plus proche de la moyenne. Et bien non, Août continue à être à plusieurs sigmas de la moyenne. Et c'est là que je veux en venir. Sans prétendre aucunement que mes chiffres soit exactes, ou lié ce mois de Juillet au réchauffement climatique, il n'empêche que ces anomalies positives sont sans commune mesure avec les anomalies froides qu'on rencontre à la surface du globe, qui ont un période de retour de 50 ans, au pire 70 ans ou 100 ans. Cela complique donc l'évaluation de la probabilité d'évolution des anomalies.

Un autre exemple, celui de l'Europe de l'Ouest entre 2 006 et 2007. On commence avec Mai 2 006 (par rapport aux nouvelles normes, Avril 2006 est déficitaire), et on continue sur notre lancée jusqu'à Juin 2007, seulement interrompu par Août 2006. On peut très bien envisagé que 2011 nous fasse la même chose, et que Juillet 2011 sera le seul mois déficitaire, une sorte d'Août 2 006 en 2 011 ; et que l'Automne va être très chaud et très sec. Dans ce cas, on n'est pas sorti de l'auberge...

On va causer un peu math's aussi, cela ne fera pas de mal. Il existe un modèle qui adapté plutôt bien à ces histoires de compensation, c'est le modèle autorégressif. On estime la valeur de la variable aléatoire (ici la température) à l'instant t en fonction des p occurrences précédentes plus une constante et un résidu :

63653d03b73a66c18bff8fb43bcd4836.png

On parle de processus AR(p), p étant le paramètre.

Pour ceux qui ont déjà mal la tête :lol: , en français, cela signifie qu'on calcule la température d'un mois, par exemple Septembre, en fonction de la température des p mois précédent, par exemple les douze mois précédents. On va donc mettre une pincée de l'anomalie de Septembre 2010, un soupçon de l'anomalie de Octobre 2010, une louche de l’anomalie de Novembre 2010, ..., un zeste de l'anomalie de Août 2010, on touille, et paf cela fait des chocapics heu, et paf cela fait l'anomalie de Septembre. J'ai déjà pensé à construire un tel modèle pour Uccle, mais je suis déjà empêtré dans mes histoires d'anomalies globales, alors bon, ce sera pour une autre vie le modèle AR(p) de Uccle :P

Tout ceci pour ne rien dire de plus qu'entre l'idée de compensation qui ne part pas d'une mauvaise idée à la base, et son application pratique, il y a de la marge.

Modifié par paix

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Parce que je peux très bien réplique : mouah, le début de l'année est chaud (10.5°C sur le premier semestre), il va falloir un deuxième semestre frais pour compenser, et donc un Automne hivernal.

Et quelqu'un pourrait se ramener et répliquer : mouah, l'année dernière a été fraîche, il va falloir une année chaude pour compenser et donc un deuxième semestre 2 011 dans la continuité du premier semestre, avec un Automne estival.

Si tu utilise des moyennes mobiles, tu enleve ces problemes liés aux limitations de la période, non?

Pour le pole nord, c'est sur que le CC modifie les moyennes et les anomalies et il faut le prendre en compte.

Ton modele est linéaire, si je ne m'abuse, alors on ne peut pas avoir d'oscillations ?!

J'aurais plutot envie de travailler avec des moyennes mobiles de géopotentiels car la position generale des centres d'action suffit. On peut déja faire une régression polynomiale la dessus, pour chaque pixel. Un petit plaisir a faire en matlab :-D. Mais je ne suis pas sur que cette régression peut nous donner une prédiction... (tout ca me rappelle un travail qu'on avais du faire en fortran, avec un modele a 2 équations sur El Nino, mais il y avait des dérivées partielles et une composante de rappel, style équations du ressort)

On lance notre boite d'études Paix ?? J'ai aussi quelques projets en accidentologie parapente ! :D

Ha beh je vois sur la page wikipedia qu'on peut ajouter un truc de moyennes mobiles a ton modele ( http://fr.wikipedia.org/wiki/ARMA et http://fr.wikipedia.org/wiki/Processus_aut...moyenne_mobile). Bon, apres ca commence un peu a me faire peur :w00t: Ca manque de petits dessins ! :D

Au fait, est-ce que tu sais comment sont faites les prévisions de la NAO ( http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/prec...index_ensm.html ) ?

The daily NAO index and its forecasts using MRF and Ensemble mean forecast data...
Hypothese: MRF est le modele Medium Range Forecast, du meme type que GFS, ECMWF, etc. Et on construit l'indice de la NAO a partir des sorties d'ensembles. Donc c'est pas tres différent de ce a quoi on a l'habitude, si ce n'est que ca regroupe plein de cartes en une seule courbe ?

Aux modérateurs: le topic part a nouveau en sucette ! Peut-etre qu'on peut déplacer nos derniers posts dans un autre sujet.

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Si tu utilise des moyennes mobiles, tu enleve ces problemes liés aux limitations de la période, non?

Non, pas vraiment. 2010 restera toujours frais, Août 2006 aussi,... J'ai d'ailleurs pris l'exemple en mettant tout le monde par rapport à la référence 1981/2010, qui n'est pas fondamentalement différente de celle de 78/07 ou 77/06. Je vois ce que vous voulez dire, mais ce n'est pas suffisant comme solution. je penses par contre que pour un processus AR, cela pourrait être une bonne idée en effet de travailler avec des anomalies rapport à des moyennes glissantes.

Pour le pole nord, c'est sur que le CC modifie les moyennes et les anomalies et il faut le prendre en compte.

Ouaip, mais comment le prendre en compte ? :innocent:

On s'étripe déjà pour attribuer un événement au réchauffement, alors savoir l'influence qu'il peut avoir sur les statistiques climatique locales...

Ton modele est linéaire, si je ne m'abuse, alors on ne peut pas avoir d'oscillations ?!

Au contraire, au contraire...

Une oscillation, mathématiquement parlant, c'est un truc du genre :

f(x+t) = f(x)

Par exemple :

cos(x + 2pi) = cos(x)

Un processus AR, c'est dire en gros :

f(t) = f(t-1) + f(t-2) +...

On est dans un cas similaire, et le processus AR permet de parler oscillation. À tel point qu'on utilise les fonctions d'autocorrélations (différent d'un processus AR tout de même, héhé ...) pour étudier la périodicité d'un signal. C'est par exemple une autocorrélation non significative qui permet de parler de bruit blanc.

J'avais pondu ce graphique un jour :

meipdo.png

Ce sont les fonctions d'autocorrélations de la MEI et la PDO. On voit bien par exemple sur la MEI une oscillation de 36 mois environ qui diminue très fortement d'amplitude. Cela signifie trivialement qu'un épisode chaud ou froid dure ~ 12 mois (corrélation positive, quand on est dans un signe, on y reste 12 mois), puis un épisode froid ou chaud (chaud -> froid ou froid -> chaud, évidemment :lol: ) de 12 mois environ aussi, avant de revenir à la neutralité après. En gros, évidement, avec 12+12 = 36 :P

J'aurais plutot envie de travailler avec des moyennes mobiles de géopotentiels car la position generale des centres d'action suffit. On peut déja faire une régression polynomiale la dessus, pour chaque pixel. Un petit plaisir a faire en matlab :-D. Mais je ne suis pas sur que cette régression peut nous donner une prédiction...

J'avais déjà pensé à un truc du genre, mais je ne sais trop comment faire.

(tout ca me rappelle un travail qu'on avais du faire en fortran, avec un modele a 2 équations sur El Nino, mais il y avait des dérivées partielles et une composante de rappel, style équations du ressort)

J'ai penses aussi des fois à monter le modèle de Zebiak Cane pour l'ENSO :lol2: En plus, j'avais trouvait une fois que les cycles ENSO depuis le dernier millénaires était corrélés au variations d'insolation au dessus du Pacifique équatoriale au moment de la période de sensibilité du Pacifique (en gros, Printemps/Été Boréal). Corrélation n'est pas raison, et vu le caractère assez aléatoire des reconstructions, il vaut mieux ne pas s'enflammer, mais je me dis toujours que j'essayerais bien de forcer un modèle de l'ENSO avec les données d'insolations un jour ou l'autre pour voir ce qu'il se passe...

On lance notre boite d'études Paix ?? J'ai aussi quelques projets en accidentologie parapente ! :D

Z'êtes des mordus du parapentes sur ce forum :P Mais si vous m'apprenez à me servir de MatLab, why not B)

Ha beh je vois sur la page wikipedia qu'on peut ajouter un truc de moyennes mobiles a ton modele ( http://fr.wikipedia.org/wiki/ARMA et http://fr.wikipedia.org/wiki/Processus_aut...moyenne_mobile). Bon, apres ca commence un peu a me faire peur :w00t: Ca manque de petits dessins ! :D

Ouaip, le processus ARMA est utilisé aussi en climato' pour évaluer entre autre chose le caractère significatif d'une tendance. Cela permet de montrer qu'au niveau des anomalies climatiques du globe, il faut en gros 15 ans de données minimum pour sortir une tendance qui veuille dire quelque chose. C'est le genre d'étape que loupent pas mal de gens quand ils brandissent à tous va une tendance linéaire prouvant tout et n'importe quoi, et prouvant surtout qu'ils ne connaissent pas grand'chose en stat's

http://rankexploits.com/musings/2008/what-...oise-is-arma11/

Au fait, est-ce que tu sais comment sont faites les prévisions de la NAO ( http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/prec...index_ensm.html ) ?

Hypothese: MRF est le modele Medium Range Forecast, du meme type que GFS, ECMWF, etc. Et on construit l'indice de la NAO a partir des sorties d'ensembles. Donc c'est pas tres différent de ce a quoi on a l'habitude, si ce n'est que ca regroupe plein de cartes en une seule courbe ?

Aucune idée, je ne pourrais pas vous répondre...

Aux modérateurs: le topic part a nouveau en sucette ! Peut-etre qu'on peut déplacer nos derniers posts dans un autre sujet.

On pourrait lancer aussi une boîte spécialisé dans le hors-sujet au caractère si constructif que les modos ne diraient rien et nous liraient religieusement :lol2:

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Z'êtes des mordus du parapentes sur ce forum :P

Disons que pour la pratique de cette discipline, il vaut mieux être aussi mordu de météo :shifty:

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C'est sûr, cela évite bien des accidents. :thumbsup:

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Argh!

Processus AR = processus auto-régressif, MEI je sais pas, et PDO = Pacific decadal oscillation, je suppose.

Ok pour votre modele, mais j'ai pas encore compris comment on peut déterminer les phy. Ce genre de stats est trop ignoble pour avoir du plaisir a se plonger dedans! (sauf si je trouve un tuto tres bien fait, style siteduzero)

J'aurais plutot envie de travailler avec des moyennes mobiles de géopotentiels car la position generale des centres d'action suffit. On peut déja faire une régression polynomiale la dessus, pour chaque pixel. Un petit plaisir a faire en matlab :-D. Mais je ne suis pas sur que cette régression peut nous donner une prédiction...

La régression peut donner une prédiction si on fait une extrapolation (http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation), mais c'est vrai que je pense pas que ca puisse donner quelque chose sans "regles de comportement" (venant de l'observation) =un modele, donc.

J'avais déjà pensé à un truc du genre, mais je ne sais trop comment faire.
Au niveau pratique dans matlab/octave, les commandes, tout ca ? J'ai du utiliser matlab pour mon mémoire, sans avoir eu de cours, et je suis arrivé a me débrouiller avec quelques tutos. Tapez matlab/octave tutoriel dans google et vous aurez plein de ressources (si ce n'est déja fait).

On pourrait lancer aussi une boîte spécialisée dans le hors-sujet au caractère si constructif que les modos ne diraient rien et nous liraient religieusement
:lol: Vous croyez qu'ils nous lisent ? :lol:

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Vous pouvez en effet créer un topic HS qui s'intitulerait "Discussions compliquées paix/jackflyer". :P

Vous mélangez statistiques, calculs compliqués et...parapente, néanmoins je lis vos interventions (avec de l'aspirine à coté)

Sinon l'automne, ça dit quoi ? :D

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(...)

On pourrait lancer aussi une boîte spécialisée dans le hors-sujet au caractère si constructif que les modos ne diraient rien et nous liraient religieusement

:lol: Vous croyez qu'ils nous lisent ? :lol:

Oui, bien sûr même si on ne comprend pas tout...

;)

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Argh!

Processus AR = processus auto-régressif, MEI je sais pas, et PDO = Pacific decadal oscillation, je suppose.

MEI : Multivariate ENSO Index, un indice de l'ENSO un peu plus complet que la simple anomalie des températures de surface (généralement la région Nino 3.4 avec l'intervalle de neutralité à +/- 0.5 ssta_c.gif ; ninoareas_c.jpghttp://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/prec.../MJO/enso.shtml )

C'est un indice expérimentale, qui prend en compte aussi la réaction de l'atmosphère; Pour l'événement Nina 2010/2011, cela permet de montrer que l'événement fut fort, avec une très grosse influence sur la circulation atmos (entre autre conséquence, sécheresse au Texas, saison des ouragans et typhons 2010,...) alors que les températures de surface de l'Océan ne se rangeait "que" dans la catégorie modérée.

http://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/

ts.gif

Ok pour votre modele, mais j'ai pas encore compris comment on peut déterminer les phy. Ce genre de stats est trop ignoble pour avoir du plaisir a se plonger dedans! (sauf si je trouve un tuto tres bien fait, style siteduzero)

Ah, le siteduzero ! Une référence :whistling:

Je ne me sens pas de taille à vous faire un tuto, mais ce n'est pas spécialement compliqué (enfin je trouve...). Vous avez plusieurs méthodes. Vous pouvez le faire de manière très simple avec une régression linéaire mutiple : Xt = f(Xt-1 ; Xt-2 ; ... ; Xt-n). Vous pouvez aussi le faire avec les équations de Yule-Walker, qui établissent un lien entre les fonctions d'autocorrélations (que je présentais ci dessus) et les paramètres du modèle.

La régression peut donner une prédiction si on fait une extrapolation (http://en.wikipedia.org/wiki/Extrapolation), mais c'est vrai que je pense pas que ca puisse donner quelque chose sans "regles de comportement" (venant de l'observation) =un modele, donc.

De l'importance de garder un lien entre les statistiques et la physique. C'est pour cela que je me suis attaché à trouver une solution qui est une cohérence physique à mon modèle des températures globales malgré une approche quasi purement mathématique, même si je n'ai pas présenté tous les résultats (entre autre chose, la sensibilité climatique du modèle est de l'ordre de 0.65°C/(W/m²), l'influence de la tendance du réchauffement coïncide avec le début de la hausse des GES,... même si je n'ai pas tout présenté pour éviter la surcharge d'un pavé déjà bien long).

Au niveau pratique dans matlab/octave, les commandes, tout ca ? J'ai du utiliser matlab pour mon mémoire, sans avoir eu de cours, et je suis arrivé a me débrouiller avec quelques tutos. Tapez matlab/octave tutoriel dans google et vous aurez plein de ressources (si ce n'est déja fait).

Entre autre chose. Je sais qu'il y a plein de tuto qui traîne sur Internet, mais je ne m'y suis pas encore mis franchement. C'est vrai que j'en ris comme cela, mais bon faudrait aussi que je me bouge sur le sujet si je veux y arriver :P

Il est vrai aussi que j'ai appris beaucoup par moi même, et j'ai toujours l'impression de ne rien savoir. J'ai peut être des connaissances mais c'est un beau foutoir tout ce que je sais, et à chaque fois que je découvre quelque chose de nouveau, j'ai l'impression que ce que je savais déjà n'est rien comparé à ce qu'il y a encore à apprendre ; et je me demandes vraiment à quoi cela sert d'apprendre toujours à apprendre de nouvelles choses si ce n'est à entretenir des discussions tordues de ce genre ou du genre à me prendre la tête avec le prof de maths pour savoir si la divergence s'applique à un gradient ou à toute fonction (2,2)....

Mais c'est aussi un problème de méthodo. Je ne vois pas quelle méthodo employée.

:lol: Vous croyez qu'ils nous lisent ? :lol:

Bonne question ... :lol:

Vous pouvez en effet créer un topic HS qui s'intitulerait "Discussions compliquées paix/jackflyer". :P

Vous mélangez statistiques, calculs compliqués et...parapente, néanmoins je lis vos interventions (avec de l'aspirine à coté)

Sinon l'automne, ça dit quoi ? :D

Ah, c'était l'Automne le sujet de départ ? :lol2: :lol2:

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Ah, c'était l'Automne le sujet de départ ? :lol2: :lol2:

Ben oui, il serait donc temps d'y revenir !

Pour l'Automne, les stages parapente prévus sont :

SEPTEMBRE :

3° semaine, grande vadrouille en Haute-Savoie.

16 > 18 = Festival de Saint Hilaire (éventuellement + semaine du 19 en Grande Vadrouille)

OCTOBRE :

Une semaine d'envisagée (L au V) : Andalousie ou Maroc = Vols Découvertes, Vols Thermiques

NOVEMBRE :

29/10 au 5 = Toussaint à Saint André des Alpes en Haute Provence avec Grands Vols et Vols Découvertes

11 au 13 = Sortie famille avec Vols découvertes (treuil et côte d'Opale)

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On peux en tout cas dire que ce premier mois de l'automne météorologique aura connu trop de précipitations. On est déjà à 54.5mm!

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Oui, à Uccle...

Mais Uccle ne devrait pas représenter le pays, c'est même un peu bête je trouve, mais bon c'est pas moi qui vais changer la chose.

Ici on est à 17.8 mm depuis le 1er car nous étions toujours à côté des orages et des plus fortes pluies.

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