
On procède à l'évaluation des prévisions hydrologiques pour trois grandes raisons. 1) pour comprendre et quantifier l'exactitude et la performance des prévisions. 2) pour voir si les informations sont bien communiquées aux utilisateurs des prévisions. 3) pour évaluer l'utilité de la prévision dans le contexte d'un utilisateur particulier.
Ce module se concentre sur la première raison: la volonté de comprendre et quantifier l'exactitude et la performance des prévisions. C'est ce qu'on appelle la vérification des prévisions.

Trois grandes raisons peuvent expliquer la vérification des prévisions. 1) On peut vouloir surveiller la qualité des prévisions, c'est-à-dire mesurer la correspondance entre prévisions et observations. 2) On peut vouloir améliorer la qualité des prévisions en déterminant les forces et les faiblesses du système de prévision. 3) On peut vouloir comparer deux systèmes de prévision.

Une prévision sera considérée comme « bonne » ou non selon l'utilisateur et selon la situation. Un utilisateur de prévisions fluviales peut se demander : « Le niveau maximal correspondra-t-il exactement aux prévisions? »

Si la prévision est fausse, le niveau sera-t-il plus ou moins élevé?

Les prévisions indiquent-elles généralement précisément quand le niveau est maximal? Si ce n'est pas le cas, le pic observé intervient-il plus tôt ou plus tard?

Un prévisionniste, quant à lui, peut souhaiter obtenir des informations supplémentaires, et se demander: « Nos prévisions sont-elles bonnes même si l'exactitude n'est pas absolue? » Il peut se demander: « Nos prévisions sont-elles meilleures que telle prévision de référence, par exemple que la sortie du modèle non ajustée? » Dans cet exemple hypothétique, pour le premier pic, la différence entre l’observation et la prévision ajustée par des professionnels est plus petite que la différence entre l’observation et la sortie du modèle.
La prévision ajustée est donc plus efficace que celle du modèle. Pour le deuxième pic, la prévision ajustée par des professionnels est aussi temporellement plus proche de l’observation que la prévision du modèle. Encore une fois, la prévision ajustée s’avère plus efficace que la prévision du modèle.
Un prévisionniste peut améliorer ses prévisions grâce à la vérification, surtout s'il constate des erreurs persistantes.
Buts de la vérification:
Un prévisionniste peut donc vérifier les prévisions pour contrôler la qualité, réduire les erreurs de prévision et comparer des systèmes de prévision.