Partie 2

L’innovation scientifique
et technologique
au cœur de notre activité

Les équipes de recherche de Météo-France assurent le développement de modèles de prévision numérique du temps et du climat dans un cadre coopératif européen. Cette activité occupe une place particulière au sein de l'établissement car elle contribue fortement à l’amélioration continue de ses outils opérationnels et à la qualité des services qu’il rend.

En particulier, la capacité de Météo-France à anticiper toujours mieux les phénomènes météorologiques intenses de petite échelle repose très largement sur l’enrichissement des systèmes de prévision numérique du temps. L'excellence des performances des modèles de climat est également essentielle pour permettre à l'établissement, d’une part, d’apporter une contribution scientifique de premier plan au sein du GIEC et, d’autre part, de contribuer fortement à la mise à disposition de services climatiques de référence.

Ces activités s’appuient sur des infrastructures et des moyens importants,sans cesse renouvelés afin d’en optimiser la performance et les résultats : • des moyens d’expérimentation (drones, avions…) indispensables pour améliorer la compréhension des processus physiques à l’œuvre dans l’atmosphère et valider le comportement des modèles de prévision numérique ; • des réseaux d’observations, pour certains propres à Météo-France (stations automatiques, radars…), ou mutualisés à l’échelle internationale comme les satellites ; • des infrastructures de calcul et de stockage dont la puissance et la capacité sont la condition sine qua non du passage en opérationnel des innovations issues de la recherche.

Dans tous ces domaines, de nombreuses avancées ont marqué l’année 2016, elles ont concerné des territoires divers (le Sud-Est de la France et plus généralement la Méditerranée, les Antilles et la Guyane, l’Afrique de l’Ouest, l’océan Indien…) et différents milieux (l’atmosphère, la mer, la montagne, la ville…).

Découvrez les autres chapitres de la partie

2.1 Des prévisions météorologiques toujours plus performantes

2.2 Climat : exploiter les données du passé pour anticiper les changements à venir