Où trouver les données météorologiques historiques

L'accès à des données météorologiques historiques fiables est le fondement de toute étude climatique. Les ensembles de données disponibles aujourd'hui couvrent plus d'un siècle dans certaines régions, offrant de riches dossiers de température, précipitations, vent et pression atmosphérique. Les sources les plus autorisées sont maintenues par les organismes gouvernementaux, les organisations intergouvernementales et les groupes de recherche académique.

Administration nationale des océans et de l'atmosphère (NOAA)

La NOAA exploite les National Centers for Environmental Information (NCEI), qui détient les plus grandes archives mondiales de données climatiques. Leur Global Historical Climatology Network (GHCN) fournit des enregistrements quotidiens et mensuels de dizaines de milliers de stations météorologiques dans le monde. Pour les études américaines, le ]Global Historical Climate Division dataset offre des données de température et de précipitations de niveau d'état datant de 1895. Vous pouvez accéder aux données via le portail NOAA Climate Data Online, qui supporte le filtrage par station, par plage de dates et par type de données.

Évaluation et ensemble de données sur le climat européen (ECA&D)

Le projet ECA&D, coordonné par l'Institut météorologique royal des Pays-Bas (KNMI), fournit des données d'observation quotidiennes pour plus de 200 stations en Europe. Il comprend des indices pour des événements extrêmes tels que les vagues de chaleur, les fortes précipitations et les jours de gel. Le site Web ECA&D offre une interface cartographique conviviale pour sélectionner les stations et télécharger les données en format texte ou NetCDF. Cet ensemble de données est particulièrement utile pour les études régionales en Europe et dans certaines parties de la Méditerranée.

Centre de recherche de la NASA Langley

NASA=2]CERES (Clouds et le système d'énergie radiante de la Terre) et le projet MERRA-2 réanalyse fournissent des données climatiques mondiales de 1980 à l'horizon. Ces ensembles de données combinent les observations satellitaires et les sorties de modèles pour créer des champs de température, d'humidité, de vent et de rayonnement maillés.

Organisation météorologique mondiale (OMM)

L'OMM coordonne le Global Observing System (GOS), qui standardise la collecte de données dans 193 pays membres. Bien que l'OMM ne héberge pas de données brutes, il fournit des lignes directrices et des liens vers les services météorologiques nationaux.

Service Copernicus sur les changements climatiques (C3S)

Le programme de l'Union européenne ERA5 offre la réanalyse ERA5, qui fournit des estimations horaires des variables atmosphériques de 1940 à nos jours. L'ERA5 est largement considéré comme l'un des produits de réanalyse les plus complets et les plus précis, couvrant le globe entier sur une grille de 30 kilomètres. Le Climate Data Store (CDS) vous permet de sous-estimer, visualiser et télécharger les données ERA5 au format GRIB ou NetCDF.

Accès aux données

Une fois la source identifiée, le processus d'accès aux données météorologiques historiques peut être divisé en quatre étapes claires. Chaque étape nécessite une attention particulière au format des données, à la résolution temporelle et à la couverture spatiale.

Étape 1: Choisissez votre type de données et votre période

Pour l'analyse des tendances à long terme, les données mensuelles suffisent souvent, alors que les études d'événements extrêmes nécessitent des valeurs quotidiennes ou sous-annuelles. De plus, déterminer les années de début et de fin. De nombreux ensembles de données ont des données incomplètes avant 1900, en particulier dans les régions en développement. Par exemple, le NOAA , GHCN comprend certaines stations des années 1700, mais la couverture mondiale ne devient dense qu'après 1950.

Étape 2: Sélectionnez la région géographique et les stations

La plupart des portails vous permettent de sélectionner les données par latitude/longitude rectangle, pays ou en cliquant sur une carte. Pour les données basées sur la station, vous pouvez rechercher par nom de station ou ID. Considérez les facteurs suivants lors du choix des stations:

  • Continuité de la station:[ Stations favorites avec peu de lacunes dans l'enregistrement. Certains index indiquent le pourcentage de données manquantes.
  • Proximité au site d'étude: Pour les études locales, utilisez la station la plus proche qui a un enregistrement assez long.
  • Drapeaux de qualité:[ De nombreux ensembles de données comprennent des drapeaux de contrôle de la qualité qui indiquent si une valeur a été passée ou a échoué.

Étape 3 : Télécharger dans un format approprié

Les formats communs pour les données météorologiques historiques comprennent:

  • CSV (Valeurs par séparation des comma): Facile à ouvrir dans les tableurs ou à charger dans Python/R. Convient aux petits ensembles de données.
  • NetCDF (Network Common Data Form):[ Format autodactylographique qui stocke les tableaux multidimensionnels. Utilisé pour les données maillées comme les champs de réanalyse ou de température globale.
  • JSON: Souvent utilisé dans les réponses API. Bon pour les outils basés sur le Web mais moins communs pour les grandes archives.
  • GRIB: Norme en météorologie pour les sorties de modèles NWP. Nécessite que des bibliothèques spécialisées soient lues.

Pour la plupart des études historiques, CSV ou NetCDF sera suffisant. Si vous utilisez le Copernicus CDS, vous pouvez demander des données dans NetCDF avec des options pour des variables spécifiques et des niveaux de pression.

Étape 4: Vérifier l'autorisation et la citation des données

Toujours vérifier les conditions d'utilisation. Les données NOAA sont généralement dans le domaine public. Les données Copernicus nécessitent une attribution et peuvent avoir des conditions de licence spécifiques pour une utilisation commerciale. Citer correctement les ensembles de données pour assurer la reproductibilité. La plupart des fournisseurs offrent un format de citation recommandé dans leur documentation.

Utilisation des données météorologiques historiques

Après le téléchargement des données, le travail réel commence. Les enregistrements météorologiques bruts sont rarement prêts pour une analyse immédiate. Vous devez nettoyer, remodeler et valider les données avant de tirer des conclusions. Les sous-sections suivantes décrivent les techniques essentielles.

Nettoyage des données et remplissage des lacunes

Les enregistrements historiques contiennent souvent des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes ou même des drapeaux codés délibérément (p. ex. 9999 pour les cas manquants).

  • Enlever ou imputer les valeurs manquantes:[ Si une station a moins de 30 % de données manquantes, vous pouvez combler les lacunes en utilisant l'interpolation (p. ex. interpolation linéaire pour la température) ou en utilisant des données provenant de stations voisines.
  • Choisissez les valeurs aberrantes: Valeurs d'affichage qui ne sont pas en dehors de trois écarts types par rapport à la moyenne mensuelle.
  • Homogénisation:[ Les stations peuvent se déplacer ou les instruments changent au fil du temps, introduisant des sauts artificiels. Utilisez des outils comme le paquet RHtest[ dans R ou le logiciel HOMER pour détecter et ajuster les inhomogénéités.

Visualisation des données

La visualisation des données vous aide à repérer les tendances, les cycles et les anomalies tôt. Les outils et les techniques suivants sont largement utilisés dans les études climatiques:

  • Les courbes de la série temporelle: Température ou précipitation du lot en fonction du temps pour observer les tendances à long terme.
  • Heatmaps: Afficher les anomalies de température mensuelles au fil des ans. Cela révèle rapidement des périodes de réchauffement ou des déplacements décadaux.
  • Histogrammes et placettes de boîtes :[ Examiner la distribution des données quotidiennes. Utile pour l'analyse des changements dans les seuils extrêmes (p. ex. nombre de jours au-dessus de 30°C).
  • Cartographie: Utiliser des cartes de contour ou des diagrammes de couleur maillés pour visualiser les tendances spatiales (p. ex., changement de température par décennie).

Dans Python, les bibliothèques comme Matplotlib[, Seaborn[ et Cartopy[ gèrent la plupart des tâches de visualisation. Dans R, ggplot2 et le feuillet[ sont des choix populaires.

Analyse des tendances

La méthode la plus simple est la régression linéaire des valeurs annuelles ou mensuelles par rapport au temps. Cependant, vous devriez tenir compte de l'autocorrélation dans les données climatiques en utilisant Sen=s pente ou Mann-Kendall test, tous deux non paramétriques et robustes à aberrants. Pour les tendances saisonnières, décomposer les séries chronologiques en composantes tendancielles, saisonnières et résiduelles en utilisant des méthodes comme STL (décomposition Seasonal-Trend en utilisant Loess).

Lors de l'étude des précipitations, il est à noter que les tendances sont souvent non linéaires et influencées par une grande variabilité naturelle (p. ex., oscillation El Niño-Sud).

Comparaison entre les régions et les périodes

Pour comparer les extrêmes, utiliser des indices comme [[[[FLT:][FLT:[FLT:][FLT:[FLT:[FLT:][FLT:]]][FLT:[

Lors de la comparaison spatiale, assurez-vous que les données sont sur la même grille ou reprojectées vers un système de coordonnées commun.

Applications dans les études climatiques

Les données météorologiques historiques constituent l'épine dorsale de nombreux domaines de recherche. Ci-dessous, quatre applications majeures démontrent la valeur pratique de ces ensembles de données.

Évaluation des tendances à long terme en matière de température et de précipitations

L'utilisation la plus fondamentale est de documenter comment le climat a changé au cours des 100 à 150 dernières années. Par exemple, le bilan de la température mondiale de la NOAA montre une augmentation d'environ 1,1°C depuis 1880. En analysant les ensembles de données régionaux, les chercheurs peuvent déterminer si une région donnée se réchauffe plus rapidement que la moyenne mondiale (p. ex., l'amplification du réchauffement de l'Arctique).

Comprendre les phénomènes météorologiques extrêmes

Les données historiques permettent aux scientifiques de mettre en contexte les extrêmes récents. La canicule du Pacifique Nord-Ouest de 2021, par exemple, était si éloignée de l'aire de répartition historique qu'elle soulevait des questions sur la pertinence des modèles climatiques existants.

Modélisation des scénarios climatiques futurs

Avant de prévoir les conditions futures, les modèles sont utilisés pendant la période historique (p. ex., 1850–2014) et comparés aux observations. Les différences aident les modélistes à améliorer les paramétrisations. Les produits de réanalyse comme ERA5 sont particulièrement utiles pour évaluer les modèles parce qu'ils fournissent des champs continus et cohérents physiquement.

Informer les décisions politiques

Les compagnies d'assurance utilisent les données historiques sur la grêle, le vent et les inondations pour établir les primes.Les documents stratégiques tels que les plans nationaux d'adaptation (PAN) citent les tendances à long terme en ce qui concerne les vagues de chaleur, les sécheresses et l'élévation du niveau de la mer, qui sont tous quantifiés à l'aide des données météorologiques historiques.Le Centre de distribution des données du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) fournit des produits synthétisés qui combinent les observations historiques et les projections, les rendant accessibles aux non-spécialistes.

Flux de travail pratique pour une étude du climat

Pour tout relier, voici un workflow étape par étape que vous pouvez adapter à votre propre module de recherche ou d'enseignement.

  1. Définir la question de recherche. Par exemple, -La fréquence des ondes de chaleur en Europe centrale a-t-elle augmenté depuis 1960?
  2. Choisir la source de données. Choisissez ECA&D pour les données de station ou ERA5 pour la réanalyse maillée.
  3. Télécharger les données Utilisez le portail du fournisseur (p. ex. CDS pour la carte ERA5, ECA&D) et sélectionnez les variables pertinentes (température maximale quotidienne, mois d'été).
  4. ]Enlever les stations dont les valeurs sont manquantes >20%. Appliquer l'homogénéisation si l'homogénéité à long terme est critique.
  5. Définir un indice d'onde thermique Définitions communes : au moins trois jours consécutifs avec des températures supérieures au 90e centile de la période de référence.
  6. Calculer la fréquence des ondes de chaleur par année. Utilisez Python (Pandas) ou R (dplyr) pour compter les événements par été.
  7. Tendance d'analyze Appliquer le test Mann-Kendall et la pente de Sen=" pour déterminer si le changement est significatif.
  8. Visualiser les résultats. Plot de fréquence annuelle d'ondes thermiques avec une ligne de tendance adaptée. Inclure des barres d'erreur ou des intervalles de confiance.
  9. Interpret et cite Discutez des implications dans le contexte des changements climatiques régionaux et citez les sources de données originales.

Défis et meilleures pratiques

Pour atténuer cette situation, il faut toujours utiliser des ensembles de données homogénéisés, si disponibles. Par exemple, le Global Historical Climatology Network-Methly (GHCN-M) comprend des ajustements pour tenir compte des biais connus.Un autre défi est la disponibilité limitée des enregistrements des stations subsahariennes et polaires. Dans ces cas, les données de réanalyse (ERA5, MERRA-2) peuvent combler les lacunes, mais elles viennent avec leurs propres incertitudes (p. ex., moins d'observations assimilées au début des décennies).

Les meilleures pratiques sont les suivantes : documenter chaque étape de traitement des données, utiliser le contrôle de version pour votre code et vos données, partager des ensembles de données dérivés lorsque c'est possible et toujours recouper les valeurs extrêmes par rapport aux événements connus (par exemple, comparer une onde de chaleur record avec des rapports d'actualités locales).