Validation probabiliste d'un système de prévision d'ensemble.

Résumé

Les systèmes de prévision d'ensemble (EPS) sont aujourd'hui répandus et
de plus en plus populaires, mais la validation probabiliste de tels
systèmes demeure opaque. Cette présentation introduit en premier lieu
les principes de base de la validation probabiliste des EPS, ainsi que
les critères principaux évaluant la qualité de tels systèmes: la
fiabilité et la résolution. Le Continuous Ranked Probability Score
(CRPS) est une mesure probabiliste prenant compte des distributions de
probabilités (PDF) produites par un EPS. Le CRPS se décompose de manière
mesurer indépendamment la fiabilité et la résolution. Les
caractéristiques de la fiabilité sont détaillées par l'étude de la
variable aléatoire centrée réduite (RCRV). Ces différents scores forment
la base d'un système de validation "objective" visant à comparer les
performances de 2 EPS.

Cette comparaison est effectuée sur des observations de radio-sondages.
Des techniques de ré-échantillonnages (bootstrap) sont appliquées lors
de la comparaison afin de déterminer si les variations de scores
observées sont significatives malgré les limitations statistiques
induites par taille finie des échantillons sur lesquels les CRPS et RCRV
sont calculés. Des intervalles de confiance sont ainsi définis. Le
comportement de ces intervalles reflètent les diverses corrélations
spatio-temporelles des observations utilisées pour les diagnostics. En
exemple, nous montrons la comparaison entre la passe parallèle et la
passe opérationnelle pour les EPS de l'automne 2005.