A deux reprises par an, notamment Météo France, publie des prévisions saisonnières pour l’hiver et l’été. Faut-il vraiment s’y fier quand on sait que déjà sur une échéance de quelques jours, tout peut changer. De plus, on a vu que pour cet hiver, cela n’a pas été vraiment cela notamment sur janvier et sur ce mois de février.
Les prévisions saisonnières en météo sont des prévisions à long terme qui essaient de prédire les conditions météorologiques moyennes pour une saison donnée, comme l’hiver ou l’été. Cependant, ces prévisions sont généralement basées sur des modèles statistiques qui ne prennent pas en compte toutes les variables qui peuvent influencer la météo à long terme, comme les changements climatiques, les perturbations océaniques ou atmosphériques, ou encore les phénomènes de type El Niño ou La Niña.
Par conséquent, même si les prévisions saisonnières peuvent donner une indication générale de ce à quoi on peut s’attendre en termes de température et de précipitations, il est important de les prendre avec précaution et de les considérer comme des prévisions potentiellement sujettes à des erreurs. De plus, les prévisions météorologiques à court terme, qui sont basées sur des observations en temps réel et sur des modèles de prévision numérique plus sophistiqués, sont généralement plus fiables que les prévisions saisonnières.
Quel est leur taux de fiabilité ?.
Les prévisions saisonnières en météo sont moins fiables que les prévisions à court terme. En effet, la météo à long terme est influencée par de nombreux facteurs, tels que les températures de l’océan, les courants atmosphériques, les interactions entre l’atmosphère et les surfaces terrestres, etc., qui sont plus difficiles à prévoir que les phénomènes à court terme tels que les fronts météorologiques.
Le taux de fiabilité des prévisions saisonnières varie en fonction de nombreux facteurs tels que la région géographique, la saison, la précision des modèles numériques de prévision, etc. En général, les prévisions saisonnières ont une fiabilité relativement faible, souvent inférieure à 70 %, et sont donc souvent utilisées pour donner une idée générale des tendances climatiques plutôt que des prévisions météorologiques précises.