L'indice γ : valider des prévisions solaires décalées au-delà des erreurs ponctuelles
Une prévision décalée peut rester exploitable : le test gamma
Dans l’expérience synthétique du travail gamma-index, plus de 80 % des pixels restent acceptables malgré un déplacement spatial d’environ deux kilomètres, un décalage de dix minutes et un bruit ajouté. Le RMSE pixel à pixel donne pourtant une impression de forte erreur. Ce résultat illustre le problème de double pénalité : une structure nuageuse déplacée est pénalisée à son emplacement prévu et à son emplacement observé.
Publié dans International Journal of Forecasting, l’article de Cyril Voyant transpose à la prévision de champs une idée issue de la vérification des doses en radiothérapie. Trois tolérances sont fixées explicitement : distance spatiale DTA, décalage temporel TTA et différence d’intensité IDT. La méthode recherche l’accord dans un voisinage plutôt qu’au seul pixel de même coordonnées et au même instant.
Le critère gamma combine les écarts normalisés ; un pixel satisfait le test lorsque gamma est inférieur ou égal à un. Le taux de passage, GPR, indique la proportion correspondante ; moyenne et maximum gamma complètent le diagnostic. Dans l’illustration citée, les tolérances sont deux kilomètres, trente minutes et 50 W/m². Elles donnent un sens précis au résultat ; elles ne constituent pas une norme universelle.
Le travail applique aussi le cadre à des cartes satellitaires d’éclairement solaire en Corse. L’intérêt pour un utilisateur est de distinguer un petit défaut de positionnement d’une divergence physique plus importante. Le code MATLAB public fournit la fonction de calcul et un exemple synthétique ; cet exemple ne redistribue pas les observations satellitaires à accès restreint. Choisir les tolérances avant la comparaison et publier le RMSE en complément conserve une lecture transparente. Relâcher les tolérances peut augmenter le taux de passage sans améliorer la prévision elle-même.
Article, auteurs et ressources
Référence : Cyril Voyant, seul auteur. A tolerance-based framework for spatiotemporal forecast validation using the γ-index. International Journal of Forecasting 42(4), 1207–1214 (2026). DOI · manuscrit auteur public, section 3.1 · code · DOI logiciel.
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