Au cours des dernières décennies, en raison du nombre fréquent de typhons qui touchent terre dans le sud de la Chine, l’Institut de météorologie tropicale et marine de Guangzhou a mis au point un modèle, appelé CMA-TRAMS, pour fournir des produits de prévision opérationnelle des typhons.

Des années de recherches menées par les scientifiques ont permis de savoir que l’assimilation de données de véhicules aériens sans pilote (UAV) et de sondages atmosphériques peut améliorer les capacités de prévision des typhons des modèles numériques. Cependant, dans la pratique, la rareté de ces données au-dessus des régions océaniques limite l’amélioration de la prévision opérationnelle des typhons.

Sur la base de ces considérations, le Centre national d’observation météorologique de la Chine a promu une nouvelle génération de systèmes de sondage opérationnels appelés « Beidou ». Par rapport aux ballons-sondes traditionnels, le système Beidou fournit davantage de segments de données d’observation de haut niveau. Combinées aux données du drone de nouvelle génération HAIYAN-I, les sources de données au-dessus de l’océan lors de l’atterrissage des typhons ont été considérablement enrichies.

Sur cette base, l’équipe CMA-TRAMS a mené une expérience de prévision d’assimilation avec des observations ciblant le typhon Haikui, survenu en 2023. Les résultats ont montré qu’avec les nouvelles données assimilées, le point d’atterrissage prévu de Haiku était nettement plus proche de la réalité, ce qui est publié dans Atmospheric and Oceanic Science Letters.

« Cette expérience marque la première tentative d’assimiler à la fois les données du sondage Beidou et les données des drones dans un système de prévision opérationnel pour le sud de la Chine, et les résultats suggèrent qu’il s’agit d’un bon début », a déclaré le Dr Sheng Hu, l’un des auteurs correspondants de l’étude.

L’autre auteur correspondant, le Dr Xuefen Zhang, ajoute : « Il est crucial de promouvoir l’intégration de nouvelles données d’observation dans les modèles de prévision opérationnelle. Nous espérons continuer à mener de telles expériences d’assimilation opérationnelle pour servir en fin de compte les prévisions opérationnelles de première ligne.

À l’avenir, l’équipe CMA-TRAMS prévoit de mener d’autres observations ciblées des typhons en mer de Chine méridionale et d’accroître l’application des données d’observation dans le processus d’assimilation. En fin de compte, ils espèrent fournir des prévisions de typhons de meilleure qualité pour la région du sud de la Chine.