13/04/2023
Données Météo Historiques
Meteomatics offre un accès à une gamme de données de stations, d'images radar et satellite, de prévisions historiques et de réanalyses.
Lorsqu'il s'agit de données météorologiques historiques, différentes sources sont disponibles pour vous aider à résoudre vos problèmes spécifiques. Meteomatics offre un accès à une série de données de stations, d'images radar et satellite, de prévisions historiques et de réanalyses. De quoi s'agit-il ? Et quels sont les offres que nous proposons ? Découvrez-le ci-dessous.
Types de données météorologiques historiques que vous pouvez obtenir via notre API
D'une manière générale, les données météorologiques historiques peuvent être classées en deux catégories : les données observationnelles et les données modélisées.
Données observationnelles
Les données observationnelles sont généralement considérées comme les plus fiables, car elles contiennent un enregistrement de ce qui s'est réellement passé dans le passé. Toutefois, il existe deux types de données observationnelles :
- les données in-situ, mesurées sur le lieu de l'événement, telles que celles provenant d'une station au sol, d'une radiosonde ou d'un drone météorologique ; et
- les données télédétectées, telles que celles provenant de satellites ou de radars
Bien que les données de télédétection impliquent la mesure directe d'un événement physique, cet événement n'est pas le phénomène météorologique lui-même, mais plutôt une de ses conséquences (généralement de l'énergie sous forme de rayonnement électromagnétique qui a interagi avec le phénomène et a donc été affecté d'une manière ou d'une autre).
Pour déduire l'état de la quantité d'intérêt - c'est-à-dire la quantité d'eau liquide dans un nuage (dans le cas du radar) - une modélisation mathématique doit être appliquée pour calculer le résultat. Les données de télédétection peuvent donc nous fournir des quasi-observations qui, bien qu'elles couvrent une plus grande étendue spatiale et génèrent potentiellement beaucoup plus d'informations, ne peuvent pas être considérées comme aussi précises que les observations directes.
Il convient également de noter que si les mesures in situ, telles que celles des thermomètres et des anémomètres, constituent l'étalon-or de la précision en météorologie, elles restent sujettes à une certaine incertitude. Par analogie, lorsque vous mesurez la longueur d'une table, votre précision dépend de la règle que vous utilisez pour la mesurer - la plupart des règles ne vous permettront pas de mesurer au micromètre près.
Données du modèle
Bien qu'une petite partie de la modélisation soit impliquée dans la récupération des variables télédétectées, nous réservons généralement le terme "modèle" pour indiquer que les données ont été produites dans le cadre d'une prévision ou d'une réanalyse.
PRÉVISIONS
Une prévision est une prédiction des conditions météorologiques futures produite par un modèle météorologique, dans le but de fournir des informations utiles à la prise de décision. Elle doit être produite rapidement et avec une quantité limitée de données, car elle est destinée à prévoir des conditions météorologiques qui ne se sont pas encore produites.
Une prévision météorologique fonctionne essentiellement en prenant un grand réseau d'observations à partir d'un point dans le passé, puis en utilisant des lois physiques et des équations mathématiques pour combler les lacunes dans l'espace et le temps. Si la température à l'endroit où vous êtes assis est de 21,1 ºC et que la température à 10 m de là est de 21,3 ºC, il est raisonnable de supposer que la température à mi-chemin est de 21,2 ºC. S'il faisait 20,7 ºC là où vous étiez assis il y a 10 minutes, vous pouvez également supposer que la température il y a 5 minutes était de 20,9 ºC, et vous pouvez également supposer que la température dans 5 minutes sera de 21,3 ºC.
Il s'agit d'un exemple très simple du fonctionnement d'un modèle, qui utilise une règle mathématique pour faire des prédictions sur des choses que vous ne connaissez pas et qui sont basées sur des choses que vous connaissez. Le modèle que nous venons de décrire est mauvais : il suppose une relation linéaire entre la température et le temps, ce qui, si on l'extrapole jusqu'à sa conclusion logique, suggère que dans 33 heures, l'air autour de vous sera en ébullition, alors qu'à l'heure actuelle, un point situé à environ un demi-kilomètre de vous est en train de geler.
Il est évident que nous devons ajouter un peu plus de complexité à notre modèle. Si nous ajoutons un autre point de données, au lieu d'ajuster simplement une ligne droite, nous pouvons ajouter une ligne courbe au modèle.
Heureusement, des générations de scientifiques et de mathématiciens ont minutieusement décrit le comportement du monde qui nous entoure à l'aide de formules mathématiques et, grâce à la puissance des superordinateurs modernes, nous pouvons résoudre un grand nombre de ces équations en un clin d'œil.
Cependant, comme vous l'avez sans doute expérimenté à un moment ou à un autre de votre vie, une prévision météorologique n'est pas une prédiction parfaite de ce qui va se passer. Comment cela se fait-il ? Il y a deux raisons principales : l'inadéquation des équations du modèle et la propagation des erreurs.
Les équations que nous utilisons pour décrire l'évolution des variables atmosphériques sont constamment révisées à mesure que nous comprenons mieux l'univers. En outre, en raison du nombre considérable de calculs qu'une prévision météorologique doit effectuer par seconde, nous devons intentionnellement simplifier certaines équations.
Mais le plus gros problème est peut-être le chaos. Les observations que nous utilisons pour contraindre le modèle avant de l'exécuter ne peuvent être connues qu'avec une précision limitée - tout comme il faut un effort supplémentaire pour mesurer la longueur de notre table au micromètre près. Lorsque nous extrapolons ces chiffres dans l'espace et dans le temps, l'incertitude augmente rapidement, car l'atmosphère est un "système chaotique" où l'incertitude croît de manière exponentielle.
Les prévisions météorologiques sont, bien sûr, produites principalement pour que nous puissions faire des prédictions sur l'avenir. Les utiliser comme données historiques peut sembler absurde, mais il est important de se rappeler qu'elles offrent une couverture spatiale beaucoup plus uniforme qu'une dispersion d'observatoires au sol, et qu'il s'agit là d'une propriété souhaitable. Puisqu'elles sont produites de toute façon, autant conserver les données et les utiliser pour combler les lacunes si l'on a des questions sur le temps qu'il fera à une certaine date.
A Meteomatics, nous achetons et enregistrons les prévisions météorologiques historiques sur nos serveurs, où elles peuvent vous être fournies sans stress à notre résolution brevetée de 90m. Avec l'API de Meteomatics, vous avez à portée de main des TerraOctets de données.
REANALYSE
Une réanalyse est un modèle météorologique qui utilise les mêmes principes qu'une prévision, mais qui n'est pas contraint par la nécessité de produire des prévisions avant que la météo ne se produise. Cela permet d'inclure davantage de calculs et de données, ce qui donne une représentation plus complète et plus actuelle des conditions météorologiques historiques. Les réanalyses ne sont pas utilisées pour prévoir les conditions météorologiques futures, mais fournissent plutôt une vue rétrospective des modèles météorologiques historiques, ce qui les rend utiles pour la recherche sur le climat, la compréhension des événements météorologiques extrêmes et d'autres applications.
Bien qu'une réanalyse reste un modèle, plutôt qu'une observation directe, dans la plupart des endroits, elle contiendra également un nombre beaucoup plus important d'observations et de modèles physiques actualisés (c'est-à-dire que nous pouvons utiliser les équations que nous avons développées dans les années 2010 pour modéliser le temps qu'il faisait dans les années 1990). Un point subtil est que, puisque nous modélisons maintenant une période de temps plus longue, nous pouvons fournir des observations à partir de plusieurs pas de temps différents. Cela signifie que si une réanalyse de la semaine dernière est produite et qu'elle fait des prévisions incorrectes pour le troisième jour, nous pouvons la pousser dans la bonne direction en lui fournissant la bonne réponse. Ce processus, appelé "assimilation de données", est également utilisé dans les prévisions modernes, mais il présente d'énormes avantages pour la fiabilité des réanalyses en raison du nombre d'observations historiques qui peuvent être assimilées.
Données météo historiques de Meteomatics
Le tableau ci-dessus résume les points clés de la section précédente. Mais que pouvez-vous attendre de Meteomatics ?
La réponse précise à cette question dépend de la configuration de votre progiciel. Mais Meteomatics dispose de données provenant d'un réseau mondial de stations terrestres - à partir de 1980 selon la station - ainsi que, pour certaines régions, d'observations radar à partir de 2004.
En outre, nous fournissons des prévisions historiques à partir de 2017, ainsi que la réanalyse ERA5 largement acclamée - le modèle unique le plus fiable de l'ensemble du globe - à partir de 1940, le tout mis à l'échelle à notre résolution de 90 m, bien sûr.
En résumé, Meteomatics fournit toutes sortes de données météorologiques historiques décrites dans cet article. Voyez ci-dessous comment accéder aux types de données dont vous avez besoin.
Vous pouvez obtenir toutes ces données par le biais de notre API. Notre documentation décrit comment vous pouvez créer une requête dans votre navigateur web en créant une URL spéciale. En général, pour interroger des données historiques, il suffit de modifier la date de votre URL pour qu'elle se situe dans le passé.
Besoin d'une idée ? Notre URL Creator fournit un tutoriel pour vous aider à créer vos premières requêtes, comme cette requête simple pour la température de l'air à Londres en février 2023 :
Bien entendu, nous comprenons les besoins de nos clients, dont beaucoup intègrent les données météorologiques dans leurs applications logicielles. C'est pourquoi nous fournissons également un support pour une large gamme de programmes et de langages de programmation par le biais de nos connecteurs API, de sorte que vous n'avez pas besoin de coder un analyseur HTML à partir de zéro - tout ce que vous avez à faire est de télécharger le connecteur pour le logiciel de votre choix, et nous aurons déjà géré le backend, en vous fournissant des données dans le format dont vous avez besoin !
Données météorologiques historiques : Quelques cas d'utilisation
Si le terme "données météorologiques" évoque immédiatement les prévisions, les données météorologiques historiques ont de nombreuses applications pratiques. En fait, il existe de nombreuses raisons d'utiliser ce type de données. Pour vous donner une idée de la puissance de ces informations, voici quelques exemples des différents cas d'utilisation des données météorologiques historiques fournies par Meteomatics :
Machine Learning
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont de plus en plus populaires dans tous les domaines d'activité aujourd'hui. Grâce à l'omniprésence des compétences en science des données et à des logiciels faciles à utiliser comme SciKit Learn de Python, presque tout le monde peut désormais mettre en œuvre des cas d'utilisation simples de l'apprentissage automatique.
Imaginez, par exemple, que vous soyez propriétaire d'une entreprise de consommation comme un magasin de glaces. Il est évident que votre entreprise va gagner plus d'argent pendant les périodes chaudes. Il s'agit là d'un exemple simple de corrélation. Vous pouvez utiliser une technique appelée "régression" pour dériver une équation des ventes de glaces qui dépend de la température et l'utiliser pour prédire vos ventes à l'avenir.
La régression est un type d'algorithme d'apprentissage statistique. Il apprend, car le résultat de l'algorithme (l'équation permettant de prédire les ventes futures) change au fur et à mesure que vous ajoutez des informations. Un problème à peine plus compliqué peut être résolu par un "régresseur multivarié" (multivariate regressor).
Supposons maintenant que la relation entre votre entreprise et la météo soit plus complexe. Vous possédez peut-être un restaurant avec un espace extérieur et vous voulez savoir si vous devez l'ouvrir un jour donné. Dans ce cas, le froid fera probablement réfléchir vos clients, mais la pluie pourrait être encore plus catastrophique. Les vents forts joueront probablement aussi un rôle.
Si la régression linéaire simple ci-dessus est assez facile à réaliser avec un stylo et du papier, il n'en va pas de même pour la régression multivariée. Cependant, en exploitant les capacités d'un ordinateur, il est facile de trouver la solution à un tel problème !
Il existe un grand nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique différents, chacun d'entre eux étant conçu pour un type de problème spécifique, mais avec Meteomatics, nos données API historiques peuvent être facilement incorporées dans votre solution.
L'image ci-contre montre la différence entre les précipitations totales survenues par semaine pendant 32 semaines dans un observatoire à Constance, en Allemagne, et la quantité prévue par un modèle météorologique (ERA5). Les différences de ce type offrent la possibilité de mettre en œuvre des modèles de régression pour améliorer la correspondance entre les données du modèle et la réalité dans des situations hyperlocalisées.
Évaluations de sites
Un autre cas d'utilisation dans lequel les données API météorologiques historiques de Meteomatics trouvent de nombreuses applications est le choix de l'emplacement des centrales d'énergie renouvelable. Les centrales éoliennes, solaires, hydrologiques et marémotrices ont toutes besoin d'une source d'énergie fiable. En utilisant les données météorologiques historiques de Meteomatics, nos clients peuvent planifier leurs investissements en matériel.
Pour les parcs éoliens et solaires, la technique est relativement simple : il suffit d'examiner une longue série de données historiques et d'appliquer des courbes de puissance basées sur votre matériel pour estimer le rendement énergétique de différents sites. Veillez à effectuer des vérifications à l'échelle infra-annuelle pour confirmer que les réseaux peuvent distribuer la bonne quantité d'électricité pendant les mois particulièrement sombres ou sans vent !
Les figures suivantes illustrent le processus d'évaluation des sites éoliens à partir de données. Nous choisissons l'endroit où nous souhaitons étudier les conditions. Dans ce cas, j'ai choisi des coordonnées près de l'île de Colonsay (Écosse) - un parc éolien existant. J'utilise d'abord les données historiques d'ERA5 pour obtenir une climatologie sur 40 ans de la vitesse du vent à 100 m au-dessus du niveau de la mer, puis j'utilise une "courbe de puissance" pour une éolienne hypothétique afin de la convertir en une puissance de sortie relative.
Ma courbe de puissance a les propriétés typiques d'une courbe de puissance - une vitesse d'entrée à environ 5m/s, en dessous de laquelle l'éolienne ne tourne pas efficacement ; une montée en puissance jusqu'à une efficacité maximale à environ 11m/s ; et une vitesse de vent de sortie d'environ 25m/s, au-dessus de laquelle les éoliennes sont généralement bloquées pour éviter les dommages. L'échelle de sortie est comprise entre 0 et 1, c'est-à-dire qu'elle peut être multipliée par la capacité installée pour estimer la production réelle. Le choix d'une hauteur de moyeu de 100 m est arbitraire, car Meteomatics fournit la vitesse du vent à n'importe quelle hauteur. Les éoliennes terrestres sont généralement un peu plus petites que cela, et une modélisation supplémentaire devrait être effectuée pour tenir compte de la rugosité de la zone environnante.
L'accès aux données historiques par l'intermédiaire de notre API peut également faciliter une modélisation beaucoup plus complexe ! Par exemple, dans le cas d'un barrage hydroélectrique, vous pourriez avoir besoin de déterminer comment la pluie tombant sur une grande zone s'écoule à travers le bassin versant jusqu'au point de déversement de votre centrale. Avec les requêtes de zone et les modèles de terrain de Meteomatics, c'est également possible.
Consultez nos pages Web pour obtenir d'autres exemples de la façon dont nous aidons nos clients dans le secteur de l'énergie, et contactez-nous pour en savoir plus sur la façon dont nous pouvons vous aider à mettre au point une solution pour vous !
Études climatiques
Le climat est simplement la moyenne à long terme des conditions météorologiques. Les données météorologiques historiques peuvent donc être utilisées pour calculer le climat de n'importe quelle région du monde.
Cet aspect est extrêmement important de nos jours, car l'évolution du climat crée des risques et des opportunités dans de nombreux secteurs d'activité. La capacité à cartographier ces informations et à y répondre constitue un défi de taille pour les entreprises qui souhaitent accroître leur résilience.
Par exemple, des données récentes concernant la vague de chaleur de l'été 2022 au Royaume-Uni montrent qu'un cinquième des hôpitaux ont été contraints d'annuler des opérations chirurgicales non urgentes et qu'un autre tiers avait prévu de le faire si la vague de chaleur s'était poursuivie. Cet exemple montre que, lors de la planification des futurs hôpitaux, les concepteurs doivent tenir compte de l'impact du climat et, en comprenant comment celui-ci a évolué au cours de l'histoire et comment il a été traité, nous pouvons mieux planifier l'infrastructure de demain.
Le graphique ci-dessus montre, pour cinq capitales d'Europe occidentale, la tendance de la température en tant que moyenne mobile pour les 40 dernières années. Malgré les variations locales et interannuelles, la tendance au réchauffement est claire et partagée entre les différentes localités. Ce type de climatologie peut être facilement dérivé des données de Meteomatics.
Pendant les vagues de chaleur, davantage de personnes ont besoin de soins de santé et les bâtiments sont également endommagés par le stress, sans oublier les conséquences de l'augmentation des chutes de neige, des inondations et des tempêtes de vent qui, selon la région, peuvent également poser des problèmes qui, avec les bonnes données historiques, peuvent être anticipés.
Outre les cas d'utilisation ci-dessus, vous pourriez utiliser les données historiques pour...
- Calculer les changements dans les temps de vol dus à l'emplacement des courants-jets ;
- Trouver des emplacements optimaux pour les installations agricoles ;
- Déterminer les primes d'assurance
...et bien d'autres choses encore. Tout est possible avec les données historiques de notre API.
Obtenir des données météo historiques
Meteomatics offre gratuitement une quantité limitée de données historiques. Il y a deux façons d'obtenir des données gratuites de Meteomatics :
- Inscrivez-vous pour un compte Free Basic, qui vous donne accès aux données météorologiques historiques des 24 heures précédentes pour 15 de nos paramètres les plus populaires. Ce compte convient parfaitement aux amateurs qui effectuent moins de 500 requêtes par jour.
Pour avoir un avant-goût de ce que notre API météorologique complète peut faire, inscrivez-vous pour un essai gratuit de 14 jours ! Vous aurez ainsi accès à six mois de données historiques et à notre gamme complète de paramètres, disponibles sur demande auprès de notre service commercial pour la durée de la période d'essai.
Essayez-le maintenant et voyez ce que vous pouvez réaliser avec les données météorologiques historiques ! N'hésitez pas à contacter notre équipe d'assistance si vous avez besoin d'aide pour la mise en place de votre solution. Découvrez par vous-même la gamme incroyable de problèmes que vous pouvez résoudre en utilisant les données météorologiques historiques disponibles dans notre API.
Avec vos identifiants de connexion à l'API Météo Meteomatics en main, il est facile de récupérer les données météorologiques historiques.
Comment obtenir des données météorologiques historiques
- Accédez à notre URL Creator
- Choisissez le format de sortie que vous souhaitez (HTML, PNG, JSON, XML, CVS, NetCDF ou GeoTIFF)
- Choisissez la localisation
- Choisissez les paramètres météorologiques qui vous intéressent
- Choisissez la plage de dates de votre requête
- Choisissez le modèle météorologique
- Copiez et collez l'URL finale dans l'application de votre choix ou cliquez simplement sur "Open in browser" pour voir les résultats dans un nouvel onglet
- Ajoutez votre nom d'utilisateur et votre mot de passe Meteomatics pour accéder aux résultats
Upgrade
Une fois votre période d'essai de 14 jours terminée, vous pouvez souscrire à un compte Business Meteomatics. Le prix est variable et dépend des données dont vous avez besoin. Les options de personnalisation comprennent l'accès à notre gamme complète de données historiques sur 40 ans !
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