6. Vers la simulation numcrique
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tion est bien entendu l'achevement de l'integration des CTM au sein de chaines
de calcul (couplage on line) decrivant Ie transfert radiatif et les champs metcorologiques, et les retroactions qui en resultant. Une seconde illustration, a
vocation plus finalises, est Ie couplage avec des modeles multimilieux (sol, eau)
pour une evaluation globale des impacts des emissions sur l'environnement.
Les trois points precedents relcvcnt d'une forte complexification des chaines
de modelisation (la « course aux armements »). La recherche de bons modeles de
complexite interrnediaire, a memc de pouvoir etre utilises pour la modelisation
integree de la qualite de l'air, va devenir un enjeu pour la credibilisation de
l'utilisation des modeles en appui des decisions publiques. Pour simplifier, des
modeles complexes et pour partie « valides » (com pares a des donnees) sont
developpes, mais la modelisation integree continue a ce jour a s'appuyer sur
des modeles bas de gamme (typiquement lineaires). Arriver a construire un
outil de modelisation integree s'appuyant sur l'etat de l'art des CTM necessite
probablement de remettre a plat l'ensemble de la chaine de modelisation.
Enfin, Ie dernier point concerne la prise en compte de l'incertitude. Une evolution souhaitable de la pratique de la simulation est d'aller vers des systemes
de prevision multimodeles. Fonder des estimations sur un nombre restreint de
modeles est dangereux, d'autant plus que les CTM existants sont en pratique
tous construits a partir des memes «paradigmes» physiques et numcriques.
Cela implique un changement des pratiques, en passant de modeles « tout-enun » a de vraies plates-formes de modeles ou de configurations de modeles, Un
des enjeux est notamment la capacite a delivrer, pour l'aide a la decision, une
evaluation des « risques atmospheriqucs », par exemple a l'aide de densites de
probabilites.
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tion est bien entendu l'achevement de l'integration des CTM au sein de chaines
de calcul (couplage on line) decrivant Ie transfert radiatif et les champs metcorologiques, et les retroactions qui en resultant. Une seconde illustration, a
vocation plus finalises, est Ie couplage avec des modeles multimilieux (sol, eau)
pour une evaluation globale des impacts des emissions sur l'environnement.
Les trois points precedents relcvcnt d'une forte complexification des chaines
de modelisation (la « course aux armements »). La recherche de bons modeles de
complexite interrnediaire, a memc de pouvoir etre utilises pour la modelisation
integree de la qualite de l'air, va devenir un enjeu pour la credibilisation de
l'utilisation des modeles en appui des decisions publiques. Pour simplifier, des
modeles complexes et pour partie « valides » (com pares a des donnees) sont
developpes, mais la modelisation integree continue a ce jour a s'appuyer sur
des modeles bas de gamme (typiquement lineaires). Arriver a construire un
outil de modelisation integree s'appuyant sur l'etat de l'art des CTM necessite
probablement de remettre a plat l'ensemble de la chaine de modelisation.
Enfin, Ie dernier point concerne la prise en compte de l'incertitude. Une evolution souhaitable de la pratique de la simulation est d'aller vers des systemes
de prevision multimodeles. Fonder des estimations sur un nombre restreint de
modeles est dangereux, d'autant plus que les CTM existants sont en pratique
tous construits a partir des memes «paradigmes» physiques et numcriques.
Cela implique un changement des pratiques, en passant de modeles « tout-enun » a de vraies plates-formes de modeles ou de configurations de modeles, Un
des enjeux est notamment la capacite a delivrer, pour l'aide a la decision, une
evaluation des « risques atmospheriqucs », par exemple a l'aide de densites de
probabilites.