Le doute quantifié ou qualifiable associé aux mesures, estimations ou prévisions de précipitation résultant d'erreurs de mesure, de limites d'échantillonnage, de biais de capteur (under-catch des pluviomètres, atténuation radar), d'hypothèses d'algorithmes de retrieval, d'erreurs structurelles de modèle, de représentativité et de variabilité naturelle ; souvent exprimé par des statistiques d'erreur, des intervalles de confiance ou crédibilité, l'étendue d'ensembles ou des mesures probabilistes.

Principe

L'incertitude provient de la variabilité aléatoire (aleatoire) et des limites épistémiques (manque de connaissance ou modèles imparfaits) ; elle doit être caractérisée explicitement, propagée dans les analyses ultérieures et rapportée dans son contexte pour soutenir des décisions fondées sur le risque.

Démonstration

Un ensemble d'exécutions d'un modèle numérique de prévision produit une gamme d'accumulations horaires de pluie pour un bassin ; les observations de pluviomètres incluent une incertitude de mesure documentée et des marges d'erreur pour la correction d'under-catch ; les retrievals satellitaires fournissent des estimations d'erreur par pixel utilisées pour pondérer les produits fusionnés.

Mauvaise application

Présenter des valeurs déterministes uniques de précipitation sans incertitude, traiter l'étendue d'un ensemble comme une simple barre d'erreur sans tenir compte du biais du modèle, ou combiner de manière incorrecte des sources d'erreur indépendantes (par ex. en négligeant la covariance), ce qui conduit à une sous- ou sur-estimation de l'incertitude totale.

Conséquence

La caractérisation et la communication appropriées de l'incertitude des précipitations permettent des prévisions probabilistes, une meilleure gestion des risques d'inondation et des ressources en eau, et la propagation correcte des erreurs dans les modèles d'impact, améliorant la résilience et la qualité des décisions.

Inversion

L'inverse consiste à considérer les estimations de précipitation comme des quantités exactes ; cela conduit à des décisions excessivement confiantes, des systèmes insuffisamment préparés et des échecs de prévision fréquents lors d'événements rares ou extrêmes.

Limite

Se concentre sur les incertitudes intrinsèques à l'observation et à l'estimation des précipitations ; exclut l'incertitude socio-économique liée aux impacts, la tolérance au risque des décideurs et les incertitudes de mesure sans rapport avec le domaine des précipitations.

Tension sémantique

Il existe une tension entre la présentation de métriques d'erreur absolues (biais, RMSE) qui mettent l'accent sur la précision et les descriptions probabilistes relatives (fiabilité, netteté) qui soulignent l'utilité pour la prise de décision ; les deux sont nécessaires mais peuvent conduire à des interprétations différentes de la qualité.

Synthèse

L'incertitude sur les précipitations est la prise en compte explicite de l'étendue et de la probabilité des erreurs dans les précipitations observées ou modélisées, séparant la variabilité naturelle des lacunes de connaissance afin que les applications en aval puissent utiliser l'information de précipitation de manière informée et fondée sur le risque.