#37 Le défi de la visualisation des données météorologiques.

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Beaucoup d’utilisateurs souhaitent disposer de prévisions météorologiques les plus exactes possible, le plus à l’avance possible. Or, du fait de la nature chaotique des équations (le fameux “effet papillon”), la prévision météorologique est intrinsèquement incertaine. Mais du fait de l’imperfection des systèmes de Prévision d’Ensemble, une étape de post-traitement statistique est nécessaire pour obtenir une dispersion réaliste des solutions. Par ailleurs, ces systèmes génèrent des masses considérables de données : l’étape de synthèse et de visualisation de cette information n’est pas encore tout à fait aboutie, que ce soit pour le prévisionniste humain, ou pour le grand public. **Olivier Mestre** de la Direction des Opérations pour la Prévision- Météo-France nous présentera ce défi.

Descriptif

Beaucoup d’utilisateurs souhaitent disposer de prévisions météorologiques les plus exactes possible, le plus à l’avance possible. Or, du fait de la nature chaotique des équations (le fameux “effet papillon”), la prévision météorologique est intrinsèquement incertaine. Mais du fait de l’imperfection des systèmes de Prévision d’Ensemble, une étape de post-traitement statistique est nécessaire pour obtenir une dispersion réaliste des solutions. Par ailleurs, ces systèmes génèrent des masses considérables de données : l’étape de synthèse et de visualisation de cette information n’est pas encore tout à fait aboutie, que ce soit pour le prévisionniste humain, ou pour le grand public.
Olivier Mestre de la Direction des Opérations pour la Prévision- Météo-France nous présentera ce défi.
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