Calibrage des probabilités

Le calibrage peut être défini comme le processus par lequel la prévision est ajustée/modifiée à  partir de ce qui a été observé par le passé.

Par exemple, si pour une localisation spécifique, une prévision probabiliste de 80% sous la normale est juste (observée) 60% du temps, alors une prévision probabiliste calibrée idéale serait de 60%.

La banque de données des prévisions saisonnières historiques de 30 ans est trop petite pour permettre un calibrage parfait à chaque localisation. Cependant, la procédure d'optimisation employée pour produire les prévisions amène les probabilités prévues beaucoup plus près de la fréquence observée que l'ancienne procédure qui consistait à simplement compter la fréquence des membres de l'ensemble dans chaque tercile (en-dessous, près ou au-dessus de la normale) et à établir un pourcentage dans chaque catégorie.

Les comparaisons entre les probabilité des prévisions historiques et les fréquences observées sont montrées dans le diagramme de fiabilité accompagnant chaque prévision. Il y a une courbe pour chaque catégorie (en-dessous, près ou au-dessus de la normale) de prévision, qui pour une prévision calibrée parfaite se superposerait à la ligne diagonale tiretée.

En vedette

Les 10 phénomènes météorologiques les plus marquants au Canada en 2024

Découvrez quels événements figurent sur la liste