2. Des modèles plus précis pour alimente 2. Des modèles plus précis pour alimenter les OAD

Les prévisions météorologiques informent au jour le jour l'agriculteur sur l'évolution de la pluie, de la température, du vent, de l'humidité relative... Couplées aux observations sur le temps qu'il a fait, elles sont aussi intégrées aux outils d'aide à la décision (OAD). Ces derniers sont amenés à devenir de plus en plus précis grâce à la mise au point de nouveaux modèles numériques de prévisions. « La puissance de calcul démultiplie la précision des prévisions, observe Olivier Deudon, spécialiste en climatologie chez Arvalis. Cela permet de faire tourner des modèles de plus en plus finement. »

Ainsi, le modèle Arôme, développé par Météo-France pour prévoir les évènements précipitants sur une courte échéance (brouillards, phénomènes orageux, grêle...), devient plus précis à partir de ce trimestre (voir l'infographie p. 42). Il s'appuyait jusqu'alors sur des analyses à résolution de 2,5 km. La maille passe ainsi à 1,3 km. « On gagne en précision sur 36 heures, informe Olivier Deudon. Cela peut s'avérer intéressant pour améliorer le modèle de prévision de la septoriose, maladie sensible au « splashing » (éclaboussures), et donc pour mieux cerner les foyers. » En arboriculture, si on prévoit une demi-journée à l'avance la zone où il y a un risque de grêle, cela permet de déployer les filets. En revanche, la précision les dix jours suivants reste inaccessible en ce qui concerne la prévision de ces paramètres.

DONNÉES SPATIALISÉES

Le développement par Météo-France et de sociétés privées d'observations spatialisées haute définition, avec intégration d'informations d'origine multiple, permet d'améliorer la précision des modèles agronomiques. Ces observations permettraient de s'affranchir de l'implantation des réseaux d'observation des paramètres météo.

Météo-France propose ainsi le système Antilope, qui analyse les précipitations par spatialisation horaire. Il fusionne les observations de ses 27 radars (qui détectent les gouttes de pluie) et les données quantitatives relevées avec les pluviomètres des stations : l'outil fournit en temps réel un cumul d'eau horaire à la résolution de 1 km2 couvrant toute la France. « C'est un plus par rapport aux pluviomètres », appuie Olivier Deudon. Ces derniers sont souvent trop espacés entre eux pour fournir une cartographie précise de la quantité de pluie tombée.

Météo-France s'attache aussi à développer des données spatialisées pour d'autres paramètres que sont la température, l'humidité, le rayonnement et l'ETP (évapotranspiration potentielle), en s'appuyant sur les observations des stations et des satellites (pour le rayonnement) et sur l'analyse des modèles de prévision de type Arôme. Cela permet de donner, par exemple, un gradient de température entre deux stations météo.

OUTILS CONNECTÉS

Arvalis s'intéresse à ce service pour intégrer les données dans les OAD et apporter un conseil plus précis concernant les maladies, par exemple, et le suivi du bilan hydrique. Cela permet aussi de savoir s'il y a eu du lessivage dans la parcelle et si elle est praticable. Ainsi, l'agriculteur donnera uniquement ses coordonnées géographiques, Arvalis récupérera les données spatialisées correspondant à ces parcelles, puis transmettra le conseil agronomique adapté. On se rapproche ainsi de la météo à la parcelle (lire l'encadré).

Des premiers tests ont été réalisés par l'institut technique. Reste à régler certains problèmes : « Par exemple, l'humidité relative est souvent sous-estimée, si bien qu'on peut minimiser le risque de maladies », souligne Olivier Deudon. Selon lui, si ces données spatialisées sont intéressantes, elles ne sont pas la solution miracle. Elles sont complémentaires des stations météo pour alimenter les OAD. Les stations ont donc toujours de l'avenir, d'autant qu'elles devraient bientôt être connectées entre elles : toutes les données seront disponibles en temps réel pour alimenter les modèles agronomiques.

PRÉVISIONS « PROBABILISTES »

« La prochaine révolution, c'est la prévision "probabiliste" à court et moyen terme (7-10 jours), estime le spécialiste d'Arvalis. Aujourd'hui, on est plutôt dans une prévision déterministe : à une échéance correspond une valeur. Par exemple, demain à 8 heures, il fera 12 °C. D'ici à cinq ans, avec la prévision « probabiliste », on pourra dire, demain, à 8 heures, il y a 80 % de chance d'avoir 12 °C. Cela permettra de faire tourner l'OAD avec, par exemple, 50 simulations différentes et de donner un indice de confiance. « Ce type de prévision se développe de plus en plus pour la météo, les OAD seront obligés de s'adapter », souligne Olivier Deudon. Ce sera toujours à l'agriculteur, utilisateur final, de faire le choix de traiter ou pas mais il aura plus d'outils pour prendre une décision pertinente. »

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