Définition : Effet papillon

 

 

L'effet papillon à la base signifie qu'un tout petit changement de conditions au début peut provoquer une énorme différence en bout de ligne.

En effet, cette théorie a été découverte par le météorologiste Edward N. Lorenz qui a symboliquement traduit le phénomène par :

Le battement d'ailes d'un papillon au Brésil peut-il déclencher une tornade au Texas ?

Mathématiquement, on peut également facilement se le représenter.
- Prenons le chiffre exact 10,5
- Additionnons-le 3 fois
- Vous obtiendrez un total exact de 31,5

Appliquons maintenant la méthode des arrondis.
- Le 10,5 devient donc 11
- Additionnons-le 3 fois
- Vous obtiendrez un total de 33
- Il résulte donc une "erreur" d'1,5

Comme l'on peut constater, cela arrive car de petites erreurs de calculs génèrent en bout de chaîne de grosses erreurs.

C'est un peu le même principe en météorologie quand intervient le processus de calcul des prévisions. Un maximum de paramètres est pris en compte et les prévisions sont effectuées à partir de ces paramètres connus avec une plus ou moins grande précision. Évidemment, comme tout ne peut être pris en compte, il en résulte en bout de chaîne des erreurs qui fausse la prévision.

De plus, au fur et à mesure que l'on s'éloigne dans l'échéance, plus la prévision est faussée à cause de l'effet papillon.

C'est pourquoi, en météorologie, c'est un vrai casse-tête si bien qu'il existe plusieurs méthodes de calculs dans le monde et que pour prévoir le temps, il faut prendre en compte l'ensemble des modèles de prévisions. (Européen, américain etc...)

Enfin, pour de limiter le phénomène de l'effet papillon, depuis quelques années les météorologistes appliquent la théorie de la prévision d'ensemble qui consiste à prendre les paramètres initiaux de l'atmosphère puis à lui appliquer de petites variations moins importantes que les erreurs normales puis d'observer les différents scénarios.
Ensuite, il s'agit de faire une moyenne et de déterminer le scénario le plus plausible.

 

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