Stations météo virtuelles

Principe

Les stations météorologiques virtuelles sont issues de la spatialisation des données météo enregistrées sur les stations du réseau Pameseb selon une grille de 1 km² de résolution. Des techniques de géostatistiques ont été utilisées pour fusionner les données météorologiques et des données géographiques (latitude, longitude et altitude) afin de modéliser au mieux les données entre stations météo.

Les termes 'données spatialisées' ou 'données météorologiques sur grille' sont également parfois utilisés pour faire référence aux stations météorologiques virtuelles.

Actuellement, les paramètres météorologiques disponibles sur les stations météo virtuelles sont : 

  • la température de l'air (moy horaire + min/moy/max journalière)
  • l'humidité relative de l'air (moy horaire + min/moy/max journalière)

 

Qualité des stations météo virtuelles

Plusieurs modèles de spatialisation ont été testés pour chaque paramètre (température et humidité relative) et chaque pas de temps (horaire et journalier). Afin de retenir les meilleurs modèles, des simulations ont été réalisées sur l'ensemble des années 2016 et 2017.

Pour chaque simulation, le principe de validation croisée 'un contre tous' (en anglais : 'leave-one-out cross validation') a été appliqué : les stations ont été enlevées à tour de rôle du jeu d'entraînement du modèle afin de comparer le paramètre simulé sur la station météo virtuelle et la réalite de terrain enregistrée par la station météorologique non prises en compte dans la construction du modèle.

Les statistiques des erreurs absolues de prédiction par paramètre sont reprises dans le tableau ci-dessous : 

 

Statistiques des erreurs absolues de prédiction par paramètre
  Médiane Moyenne P75 P95
Température de l'air        
Horaire moy 0.40°C 0.62°C 0.81°C 1.97°C
Journalière min 0.52°C 0.79°C 1.1°C 2.39°C
Journalière moy 0.30°C 0.42°C 0.56°C 1.22°C
Journalière max 0.36°C 0.48°C 0.66°C 1.33°C
Humidité de l'air        
Horaire moy 2.13% 3.04% 4.00% 9.12%
Journalière min 1.98% 2.64% 3.59% 7.33%
Journalière moy 1.53% 1.94% 2.65% 5.12%
Journalière max 1.49% 2.11% 2.79% 6.20%

Comment interpréter ces chiffres ? Quelques exemples illustratifs avec la température horaire :

  • médiane : "Dans 50 % des cas, l'erreur de prédiction est inférieure à 0,4°C"
  • moyenne : "En moyenne, l'erreur de prédiction est de 0,6°C"
  • P75 (percentile 75) : "Dans 75 % des cas, l'erreur de prédiction est inférieure à 0,8°C"
  • P95 (percentile 95) : "Dans 95% des cas, l'erreur de prédiction est inférieure à 2°C"