Découvrez les prévisions saisonnières qui seront bientôt offertes sur Donneesclimatiques.ca et où trouver plus d’informations sur ces prévisions.
Les prévisions saisonnières prévoient comment les conditions climatiques globales d’une saison à venir sont susceptibles d’être comparées aux conditions passées. Les prévisions qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca couvriront des périodes mobiles de trois mois pour les 12 prochains mois. Les prévisions saisonnières sont généralement présentées comme la probabilité qu’une variable (telle que la température moyenne ou les précipitations totales) se situe au-dessus, près ou sous la normale, par rapport au climat historique. Par exemple, une prévision saisonnière indique si une saison sera plus chaude ou plus froide que la normale, et si elle sera plus humide ou plus sèche que la normale. Les conditions climatiques normales sont définies à l’aide d’observations provenant d’une période de référence historique de 30 ans (appelée climatologie historique observée).
Les prévisions saisonnières sont produites à l’aide d’un système de prévision saisonnière qui simule les influences naturelles et humaines sur le climat. Ces influences sont expliquées plus en détail dans la section ci-dessous intitulée « D’où vient la prévisibilité à l’échelle saisonnière? »
Les prévisions saisonnières ne prévoient pas les conditions météorologiques quotidiennes ou hebdomadaires au cours d’une saison2. Par exemple, les endroits où l’on prévoit une forte probabilité de températures au-dessus de la normale pour la saison connaîtront probablement plusieurs jours avec des températures proches de la normale et sous la normale au cours de cette saison. Même dans les cas où les prévisions incluent une forte probabilité d’un résultat particulier, des variations quotidiennes des conditions météorologiques sont attendues.
L’un des principaux avantages des prévisions saisonnières est qu’elles fournissent des informations jusqu’à un an à l’avance. Pour la planification et la prise de décision pouvant bénéficier d’une connaissance préalable des conditions saisonnières les plus probables, ces prévisions fournissent des informations qui peuvent être utilisées pour évaluer les avantages et les risques de différentes actions3. Pour en tirer profit, les prévisions devraient être prises en compte dans la planification et la prise de décision de manière répétée sur plusieurs saisons. Idéalement, les probabilités de tous les résultats (par exemple, les probabilités de conditions saisonnières au-dessus de la normale, près de la normale et sous la normale) devraient également être prises en compte, mais même les décisions basées sur le résultat le plus probable de chaque prévision seront bénéfiques par rapport aux décisions basées uniquement sur ce qui s’est produit dans le passé.
Les prévisions saisonnières permettent de combler l’écart entre les prévisions météorologiques hebdomadaires et les projections climatiques à plus long terme qui s’étendent jusqu’à la fin de ce siècle. La figure 1 montre les différentes échelles de temps pour les prévisions météorologiques, les prévisions saisonnières et les projections climatiques. Les prévisions saisonnières sont utiles pour la planification à court terme pour l’année à venir, tandis que les projections climatiques sont utiles pour la planification à long terme pour plusieurs décennies ou plus (jusqu’en 2100). Pour plus d’informations sur les différences entre les prévisions saisonnières et les projections climatiques, veuillez consulter l’article « Prévisions saisonnières vs projections climatiques ».
Figure 1 : Les prévisions météorologiques couvrent généralement des périodes allant de quelques heures à quelques semaines. Les prévisions saisonnières couvrent généralement des périodes de trois mois pour les 12 prochains mois. Les projections climatiques couvrent généralement des périodes de 30 ans jusqu’à la fin du siècle.
Il n’est pas possible de prévoir les conditions climatiques pour des périodes spécifiques dans les semaines ou les mois à venir avec la même exactitude que les prévisions météorologiques. Au lieu de cela, le système de prévision saisonnière utilise un grand nombre de simulations de modèles appelé « ensemble ». L’ensemble utilisé pour les prévisions qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca crée initialement 40 prévisions de conditions saisonnières futures possibles. Plutôt que de faire la moyenne des 40 prévisions, l’ensemble complet est utilisé pour calculer les probabilités de chaque résultat climatique à chaque endroit pour chaque saison à venir au cours des 12 prochains mois. Ce type de prévision est appelé prévision probabiliste.
Par exemple, supposons qu’une prévision indique une probabilité de 70 % de températures au-dessus de la normale, une probabilité de 20 % de températures près de la normale et une probabilité de 10 % de températures sous la normale. Cette prévision peut être interprétée comme une probabilité de 70 sur 100 de connaître des températures au-dessus de la normale, de 20 sur 100 de connaître des températures près de la normale et de 10 sur 100 de connaître des températures sous la normale. Les conditions saisonnières réelles qui se produisent (c’est-à-dire qui sont finalement observées et vécues) ne correspondront pas toujours au résultat prévu ayant la probabilité la plus élevée3. Le système de prévision ne serait pas considéré comme « erroné » dans cet exemple si un résultat près de la normale ou sous la normale se produisait, car même si ces résultats sont moins probables, ils ne sont pas impossibles et devraient se produire de temps en temps (voir figure 2).
Figure 2 : Les prévisions saisonnières probabilistes peuvent être comprises en faisant une analogie avec une roue de hasard. Chaque section de la roue représente un résultat possible. Dans cet exemple, la roue représente une prévision saisonnière qui prévoit une probabilité de 70 % d’un résultat au-dessus de la normale, une probabilité de 20 % d’un résultat près de la normale et une probabilité de 10 % d’un résultat sous la normale. Les résultats obtenus après avoir fait tourner la roue de nombreuses fois sont indiqués à droite (dans la partie bleu clair). Ils représentent les résultats « observés ». Notez que le pointeur (petit triangle gris) de la roue s’arrête sur des probabilités différentes au fil des tours.
Les prévisions saisonnières qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca seront présentées sous forme d’une seule carte indiquant le résultat le plus probable (par exemple, des conditions au-dessus, près ou sous la normale) pour chaque emplacement. Les probabilités pour tous les résultats seront fournies avec la prévision. Les observations passées du climat entre 1991 et 2020 (appelées climatologie historique observée) sont utilisées pour définir ce qui est considéré comme des conditions normales pour chaque emplacement.
La figure 3 montre un exemple de la façon dont les cartes de prévisions probabilistes sont élaborées. Ces prévisions ont été publiées le 1er février 2025 et montrent qu’entre février et avril 2025, la région autour d’Halifax devrait connaître une probabilité de 30 % de températures au-dessus de la normale, une probabilité de 41 % de températures près de la normale et une probabilité de 29 % de températures sous la normale.
Les prévisions saisonnières présentent généralement les probabilités de résultats au-dessus, près ou sous la normale. Cependant, il existe d’autres produits de prévisions saisonnières probabilistes. Par exemple, certaines prévisions saisonnières qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca montreront la probabilité de conditions anormalement élevées ou anormalement basses (par exemple, la probabilité de températures anormalement élevées).
Figure 3: Exemple de la façon dont une carte de prévision probabiliste de la température moyenne est générée (pour une prévision publiée le 1er février 2025, pour la période de février à avril 2025). Les trois petites cartes individuelles à droite montrent la probabilité de chaque résultat: une carte pour la probabilité de températures au-dessus de la normale, une carte pour la probabilité de températures près de la normale et une carte pour la probabilité de températures sous la normale. Chaque carte montre la probabilité, entre 0 % et 100 %, que ce résultat précis se produise au Canada. La grande carte à gauche montre le résultat le plus probable de ces trois résultats au Canada. La carte est blanche aux endroits où chaque résultat possible a une probabilité inférieure à 40 % de se produire, c’est-à-dire qu’aucun résultat n’a plus de chance que les autres de se produire. La grande carte combinée à gauche sera disponible sur Donneesclimatiques.ca, tandis que les probabilités de chaque résultat indiqué dans les petites cartes de droite seront fournies avec les prévisions.
Les prévisions saisonnières sont par nature incertaines. Toutefois, dans la science de la prévision, le mot « incertain » ne signifie pas « spéculatif ». Il signifie plutôt que nous avons une connaissance partielle, mais incomplète des conditions futures probables. Bien qu’aucune prévision ne soit exempte d’incertitude, il est possible de décrire et de comprendre les sources d’incertitude et, dans certains cas, même de mesurer l’incertitude. La majeure partie de l’incertitude des prévisions saisonnières provient des contraintes liées à la prévisibilité du climat à l’échelle saisonnière et des limites du système de prévision3, une partie de l’incertitude étant due à l’imprécision des conditions initiales. Les mesures de performance fournissent un contexte supplémentaire important pour aider les décideurs à comprendre le fonctionnement du système de prévision saisonnière au cours de la période de référence historique de 1991 à 2020.
Donneesclimatiques.ca offrira des prévisions qui couvrent des périodes mobiles de trois mois pour les 12 prochains mois. Par exemple, le 1er juin 2026, les prévisions saisonnières seront publiées pour les mois de juin à août 2026, de juillet à septembre 2026, d’août à octobre 2026, et ainsi de suite, la dernière prévision disponible étant celle de mars à mai 2027. La figure 4 montre des exemples de périodes de prévisions saisonnières.
Les prévisions seront mises à jour mensuellement et publiées le premier jour du mois en cours, appelé date de sortie. Seules les prévisions les plus récentes seront disponibles sur Donneesclimatiques.ca.
Il est important de tenir compte du délai entre la date de sortie et le début de la saison de prévision. En général, il est recommandé de revérifier les prévisions tous les mois, car les performances du système de prévision saisonnière s’améliorent généralement à mesure que la saison d’intérêt se rapproche. En d’autres mots, une prévision pour la saison à venir est généralement plus précise qu’une prévision pour une saison plus tard dans l’année.
Figure 4 : Exemple de prévisions publiées le 1er juin. Les prévisions saisonnières se chevauchent, avec 10 prévisions couvrant des périodes mobiles de trois mois sur 12 mois.
L’atmosphère, la terre, les océans et les activités humaines influencent tous le climat sur des échelles de temps allant de quelques jours à plusieurs siècles. Ces influences sont prises en compte dans les modèles météorologiques et climatiques et fournissent la prévisibilité nécessaire pour produire des prévisions météorologiques, des prévisions saisonnières et des projections climatiques, comme le montre la figure 5. Différentes sources de prévisibilité influencent plus fortement le temps et le climat à différentes échelles de temps (par exemple, jours, saisons, décennies).
Les prévisions saisonnières sont largement influencées par les changements de l’océan et par la variabilité naturelle du climat qui en découlent, comme le phénomène El Niño-Oscillation australe (ENSO), qui comprend El Niño et La Niña. Le système de prévision saisonnière part des conditions actuelles et se projette dans le temps pour prévoir l’évolution de ces influences climatiques au cours des prochains mois.
Figure 5 : L’atmosphère, la terre, les océans et les influences humaines affectent le climat à des échelles de temps allant de quelques jours à plusieurs siècles, mais leurs influences se font sentir plus fortement à différentes échelles de temps. Les modèles météorologiques et climatiques utilisent ces sources de prévisibilité pour produire des prévisions météorologiques, des prévisions saisonnières, des prévisions décennales et des projections climatiques. Figure adaptée de Merryfield et al4.
Les prévisions saisonnières qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca sont générées à l’aide du Système de Prévision Interannuelle et Saisonnière Canadien version 3, connu sous le nom de SPISCanv3.
SPISCanv3 est un système de prévision saisonnière qui prévoit les changements dans les conditions climatiques au cours des 12 prochains mois. SPISCanv3 utilise deux modèles climatiques couplés atmosphère-océan-terre : CanESM5 et GEM5.2-NEMO. Les prévisions du SPISCanv3 sont générées à l’aide d’un ensemble de 40 simulations de modèles qui comprend 20 simulations de chacun des deux modèles1. Les prévisions saisonnières sont produites par SPISCanv3 à une résolution spatiale de 1×1 degré (environ 100 km x 100 km). La documentation technique contenant plus de détails sur SPISCanv3 est disponible ici.
En plus des prévisions saisonnières qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca, des informations sur les prévisions saisonnières pour le Canada sont disponibles sur:
Des options avancées pour accéder aux données SPISCan via le SMC (Service météorologique du Canada) sont également disponibles: