Google met en libre accès deux bases au cœur de son modèle WeatherNext 3 : SatWeave, une mosaïque horaire d’images géostationnaires, et PARDIG, un réanalysé des précipitations par IA. Les flux en direct s’accompagnent d’archives longues, et l’entreprise affirme un gain de plus de 30 % sur la détection horaire des pluies par rapport à IMERG-Final.
Accès libre sur Google Cloud et archives étendues
Les ensembles SatWeave et PARDIG, en flux et historiques, sont accessibles gratuitement sur Google Cloud Storage. Les catalogues historiques de PARDIG sont également disponibles dans Google Earth Engine. Les archives PARDIG couvrent la période de 1999 à 2026, en complément d’un flux en direct. Côté SatWeave, Google publie un flux horaire assorti d’une archive remontant à plus d’une décennie. Les deux jeux de données sont diffusés à la fois en direct et en historique. Ils rejoignent le portefeuille Earth AI de Google.
PARDIG évalué face aux radars et stations, avec +30 % revendiqués
PARDIG a fait l’objet de comparaisons avec trois réseaux radar continentaux en Amérique, en Europe et au Japon, ainsi qu’avec plus de 36 000 stations météorologiques dans le monde. Google indique que PARDIG surpasse les principales références globales, dont IMERG-Final de la NASA, pour tous les taux de pluie étudiés. Selon l’entreprise, la détection horaire des précipitations s’améliore de plus de 30 % pour les pluies faibles à modérées par rapport à IMERG-Final. PARDIG se serait aussi montré efficace pour détecter les épisodes de pluie extrême. Google s’attend en outre à une précision fiable à l’échelle du globe, y compris dans les zones dépourvues de mesures au sol.
SatWeave agrège 17 canaux et se met à jour chaque heure
SatWeave agrège des images issues de cinq satellites géostationnaires nommés GOES-East, GOES-West, Meteosat 0, Meteosat Océan Indien et Himawari, malgré des projections, formats, capteurs et cadences hétérogènes allant de 10 à 30 minutes. Google souligne que les composites globaux existants offrent souvent quatre canaux ou moins, ou se mettent à jour seulement toutes les quelques heures. Dans sa version publiée, SatWeave fusionne des observations de six satellites et couvre 17 canaux visibles, de vapeur d’eau et infrarouges. La mise à jour est horaire. Selon Google, cette cadence permet à WeatherNext 3 de générer de nouvelles prévisions globales, quand certains modèles s’appuient sur des analyses recalculées toutes les six heures. SatWeave a déjà servi aux prévisions à moyen terme de WeatherNext 3.
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PARDIG : observation GPM, entrées ECMWF et pas de 15 minutes
PARDIG, pour Precipitation AI Reanalysis: Densely Inferred GPM, s’appuie sur une architecture proche de celle de WeatherNext 3. Il est entraîné directement à partir des observations radar spatiales du GPM de la NASA, avec comme entrées les images SatWeave et des champs atmosphériques fournis par l’ECMWF. Le produit délivre une carte mondiale des précipitations à une résolution temporelle de 15 minutes et une maille spatiale d’environ 10 kilomètres, avec une latence moyenne d’environ cinq heures. WeatherNext 3 a utilisé PARDIG pour des prévisions à moyen terme.
Cibles d’usage : formation, énergie solaire, feux, risques hydrologiques
Les deux jeux de données sont destinés à soutenir la communauté mondiale travaillant sur des applications météo, hydrologie et climat. SatWeave fournit une vue en direct des nuages et tempêtes, tandis que PARDIG alimente l’entraînement des prévisions de pluie de WeatherNext 3. Selon Google, SatWeave et PARDIG jouent un rôle clé dans le développement de son modèle. Les cas d’utilisation étudiés incluent la prévision de la production d’énergie solaire photovoltaïque, la détection des feux de forêt, ainsi que l’amélioration des modèles pour anticiper inondations, glissements de terrain et sécheresses, notamment dans les zones où les réseaux radar terrestres sont peu présents.
