Table des matières:
- Pourquoi la météorologie est-elle si imprécise ?
- Combien de fois les météorologues se trompent-ils ?
- Pourquoi le météorologue se trompe-t-il toujours ?
- Pourquoi les prévisions météorologiques se trompent ?
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Vidéo: Pourquoi les météorologues se trompent-ils toujours ?
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2024 Auteur: Fiona Howard | [email protected]. Dernière modifié: 2024-01-10 06:37
L'atmosphère est Chaotique et aléatoire, ce qui la rend difficile à prévoir. Les scientifiques considèrent la météorologie et la prévision du temps et du climat comme un excellent exemple de « système chaotique » - un système sensible à ses conditions initiales mais qui suit des lois mathématiques même si son apparence extérieure peut sembler aléatoire.
Pourquoi la météorologie est-elle si imprécise ?
Les météorologues utilisent des programmes informatiques appelés modèles météorologiques pour faire des prévisions Étant donné que nous ne pouvons pas collecter de données sur l'avenir, les modèles doivent utiliser des estimations et des hypothèses pour prévoir les conditions météorologiques futures. L'atmosphère change tout le temps, donc ces estimations sont moins fiables à mesure que vous avancez dans le futur.
Combien de fois les météorologues se trompent-ils ?
Les données de la National Oceanic and Atmospheric Administration suggèrent qu'une prévision sur sept jours peut prédire avec précision le temps environ 80 % du temps, et une prévision sur cinq jours peut prédire avec précision la météo environ 90 % du temps.
Pourquoi le météorologue se trompe-t-il toujours ?
Parfois, l'exactitude d'une prévision peut se résumer à la perception de la prévision. Laisse-moi expliquer. Dans de nombreux cas, lorsque le météorologue est étiqueté "faux", c'est parce qu'une confusion s'est produite avec les précipitations Soit il a plu alors qu'il n'était pas censé le faire, soit la quantité de pluie/neige était différente que prévu.
Pourquoi les prévisions météorologiques se trompent ?
Eh bien, leur capacité à prédire le temps est limitée par trois facteurs: la quantité de données disponibles; le temps disponible pour l'analyser; et. la complexité des événements météorologiques.
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