lorsqu'il y a du relief à prendre en compte ( on pense ici à l'effet de Foehn par exemple ) , il faudra utiliser un modèle plus adapté . Pour conclure sur ces modèles : plus on veut être précis ( une maille fine ) plus on risque de se tromper . Cas très concret pas plus tard qu'au début de cette semaine de février : ECMWF plus généraliste prédisait lundi après-midi une ouverture dans le ciel tandis que le modèle Arôme , plus précis , envisageait un ciel bâché pour la journée . ECMWF a remporté la timbale ! Question simple qu'implique cette conclusion : pourquoi ne pas travailler avec un modèle à maille très fine dans ce cas ? Tout simplement parce que cela demanderait une puissance de calcul ( hé oui , il ne faut pas l'oublier : des ordinateurs doivent travailler ! ) hallucinante et que cela ne résoudrait , en fait , strictement rien . Plusieurs facteurs entrent en jeu et se rajoutent à nos éléments de réponse : non seulement le modèle ne peut se baser que sur des données observées ( et celles-ci peuvent éventuellement être biaisées ou faussées ) mais est sujet à la plus petite modification de celles-ci ( une perturbation qui se décale d'un petit kilomètre et hop , tout le modèle est à revoir ) . En plus de cela : certaines données ne peuvent pas être prises en compte . Un cas concret ( et épineux ) Prenons un cas concret : l'orage . N'importe quel modèle pourra vous donner une zone où le risque d'orages est bien présent . Il sera pourtant complètement incapable de vous fournir une position exacte ( 'Des orages éclateront dans le Tournaisis cet après-midi' et pas 'Un orage est attendu à 14h40 à Kain' ) tout simplement parce que l'effet chaotique provoqué par l'orage ( une turbulence ) est imprévisible pour les modèles . Prenez une cellule orageuse , ajoutez ou retirez un bosquet d'arbres en haut d'une petite butte et hop , votre prévision diffère déjà .