L’échange de données météorologique pour aider les populations dans les pays à plus faible revenu

Le besoin d’informations météorologiques et climatiques croît rapidement, à mesure que les populations deviennent plus vulnérables aux catastrophes naturelles, notamment celles exacerbées par les changements climatiques. Pour favoriser leur développement économique et social, tous les pays doivent avoir accès à des données suffisamment précises, fiables et compréhensibles sur la météorologie, l’eau et le climat (comme indiqué dans les Objectifs de développement durable)¹. C’est le cas partout, mais en particulier dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire, qui subissent l’essentiel des pertes causées par les catastrophes naturelles².

Grâce aux avancées réalisées sur les plans scientifique et technologique, les systèmes de prévision météorologique ont pu être développés à un niveau qui leur permet de fournir des informations météorologiques susceptibles d’éclairer les décisions d’individus et de collectivités³. Mais ce type de données ne peut être utile pour la prise de décision que si des données d’observation de meilleure qualité sont partagées, assimilées ou utilisées afin d’ajuster les informations générées par des modèles. Tandis que les satellites fournissent la majeure partie des données qui alimentent les modèles, les données locales jouent plusieurs rôles essentiels. Des scientifiques de services météorologiques nationaux coopèrent avec des centres régionaux et mondiaux pour calibrer des modèles mondiaux à l’échelle nationale et locale.

Plus les données locales sont partagées au niveau international, mieux les prévisions météorologiques produites par les centres mondiaux peuvent être appliquées à l’échelon local. L’échange de données plus nombreuses et de meilleure qualité au niveau international et l’augmentation de la fréquence de ces échanges peuvent présenter de nombreux avantages directs permettant la création de modèles plus performants, des prévisions locales plus précises et une meilleure vérification des prévisions, ce qui contribue à suivre, améliorer et comparer la qualité des prévisions et des systèmes connexes.

Consciente de l’intérêt de partager ses données nationales avec des centres de prévision régionaux et mondiaux, l’Ukraine a récemment augmenté le nombre de ses stations météorologiques qui envoient des données au Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) : ce nombres est passé de 30 à 130⁴. Les données supplémentaires produites par ces stations aideront à améliorer les prévisions mondiales et, par ricochet, les prévisions régionales et nationales. En particulier, les observations locales de la température et de l’humidité à proximité de la surface du globe permettront de mieux estimer l’humidité du sol, ce qui aura un effet sur les prévisions régionales et locales de la température près du sol ainsi que des précipitations. Des données supplémentaires concernant les précipitations neigeuses au Danemark, en Hongrie, aux Pays-Bas, en Roumanie, en Suède et en Suisse ont permis d’améliorer les prévisions de la température de l’air dans l’hémisphère nord.

Davantage de données sont désormais partagées en temps réel entre le CEPMMT et les 37 pays participants au Système régional intégré d’alerte rapide multirisque pour l’Afrique et l’Asie (RIMES)⁵. À titre d’exemple, le Service météorologique du Bangladesh a fait passer de 10 à 32 le nombre de stations communiquant des données d’observations recueillies toutes les trois heures et partagé des données enregistrées depuis presque une quarantaine d’années. Au total, 500 stations ont été ajoutées par l’ensemble des membres du RIMES, et ce nombre devrait bientôt passer à 1 500, ce qui donnera lieu à une amélioration significative de la précision et du délai d’anticipation des prévisions météorologiques.

Source: Carte de la Banque mondiale, basée sur des données tirées du Système de contrôle de la qualité des données du WIGOS (outil basé sur Internet), Organisation météorologique mondiale, Genève. Les données de la carte S4.1.1 sont tirées du Data Catalog de la Banque mondiale.

Note: Instantané de la carte interactive du Système mondial intégré d’observation de l’Organisation météorologique mondiale illustrant les observations de la température en surface mesurée au cours d’une journée type (le 14 décembre) en 2020. NWP = prévision numérique du temps ; OSCAR = Outil d’analyse de la capacité des systèmes d’observation.

Ces données n’entrent toutefois pas dans la catégorie des données essentielles telles que définies par l’Organisation météorologique mondiale⁶ et elles ne sont pas considérées comme des données ouvertes du point de vue de leur utilisation et de leur réutilisation. C’est pour cette raison que le RIMES doit veiller à ce qu’elles soient protégées par des accords de confidentialité. En échange, le CEPMMT partage des produits de prévisions numériques de haute résolution avec chaque pays participant, dans le but d’améliorer les prévisions nationales et d’approfondir la coopération technique entre les pays du RIMES et le CEPMMT. En ayant accès à ces produits à haute résolution du CEPMMT, les pays peuvent s’employer davantage à appliquer les données de prévision aux besoins de leur population et à renforcer leurs capacités d’analyse des données⁷.

Comme l’illustre la carte S4.1.1, des lacunes significatives subsistent dans la communication des données météorologiques de base. Il importe notamment de veiller à ce que les pays prennent conscience de l’intérêt du partage de ces données et à ce qu’ils participent à l’amélioration des modèles employés. À terme, on prévoit que des politiques relatives aux données ouvertes semblables à la directive de l’Union européenne en la matière s’appliqueront aux données météorologiques partout dans le monde et accorderont une grande valeur à ces données pour le développement social et économique. Le Service météorologique allemand, par exemple, a commencé à partager en libre accès toutes les données qu’il utilise pour ses missions d’intérêt public⁸. Ce sont aujourd’hui plus de 500 pétaoctets de données qui sont téléchargées chaque mois et utilisées par des entreprises issues d’un large éventail de secteurs en Allemagne afin d’améliorer leurs performances économiques.