Dans la dernière livraison de La Météorologie, l’introduction de l’article de L Raynaud (cf image jointe) précise de manière très claire le role de l’assimilation de donnée pour obtenir un meilleur état initial (l’analyse, c’est ça) à partir des observations et des prévisions précédentes (l’ébauche).
C’est vraiment très clair.
Yves.

Assimiler pour prévoir
La prévision numérique du temps consiste à simuler l’évolution de l’atmosphère par le biais de modèles mathématiques. Son succès repose, d’une part, sur une connaissance précise des lois qui gouvernent l’évolution de l(atmosphère, et, d’autre part, sur la connaissance précise de l’état de l’atmosphère à l’instant ou la prévision est initialisée.
La détermination de l’état initial est une étape d’autant plus importante que les prévisions météorologiques sont très sensibles aux conditions initiales (Rabier, 1995). Comme l’état vrai de l’atmosphère à un instant donné est inconnu, il s’agit de l’estimer à partir des différentes sources d’information disponibles. En premier lieu, les observations, in situ et satellitaires, fournissent des mesures en divers points du globe et de l’atmosphère terrestre, mais elles sont caractérisées par une répartition spatio-temporelle hétérogène. Par exemple, l’hémisphère Sud et les océans sont peu observés en comparaison de l’hémisphère Nord et des zones continentales. Pour palier ce manque de données dans certaines régions, une seconde source d’information est utilisée. Appelée ébauche, cette source est le plus souvent fournies par une prévision du modèle à courte échéance : c’est la meilleure estimation de l’état vrai du système en l’absence de toute autre information. L’assimilation de données désigne alors l’ensemble des techniques permettant de combiner de manière optimale les observations et l’ébauche, afin d’obtenir la meilleure description possible de l’état de l’atmosphère (Rabier, 1993), aussi appelée analyse (figure 1, voir image attachée). L’intégration de cette analyse dans le temps avec un modèle de prévision du temps fournit ensuite les prévisions météorologiques de quelques heures à quelques jours d’échéance
Les observations et l’ébauche utilisées pour déterminer I’analyse sont néanmoins imprécises et ne fournissent qu’un reflet de la réalité. En effet, les observations sont entachées d’erreurs de mesure et de représentativité, et les prévisions des modèles numériques sont également impatfaite. Ces erreurs sont prises en compte lors du processus d’assimilation de données par l’intermédiaire de leur matrices de variances/covariances spatiales (à partir de là on entre dans le vif de l’article, c’est terminé pour nous)