Prévoir les phénomènes météorologiques avec des données temps réel

Comment les prévisionnistes prédisent-ils le temps ? Ils examinent le temps actuel et déterminent comment il va changer à l’avenir. Des données météorologiques exhaustives et actuelles permettent de renforcer l’exactitude des prévisions, et il est préférable de disposer de données mises à jour en temps réel.

Dans ce didacticiel, vous allez créer une carte de données météorologiques temps réel. Vous allez examiner les tendances, découvrir les traitements atmosphériques et prédire le temps. Dans le cas de surfaces ne disposant pas de station météorologique, vous interpolerez les données afin de prendre des décisions.

Ce didacticiel est une introduction aux données temps réel et aux principaux concepts météorologiques qui s’adresse à des étudiants.

Ce didacticiel a été testé pour la dernière fois le 17 mai 2023.

Prérequis

• Compte d’organisation ArcGIS avec un rôle d’éditeur, de facilitateur ou d’administrateur dans une organisation ArcGIS (voir les options disponibles pour accéder aux logiciels)

Créer une carte en temps réel

Dans le cadre de ce didacticiel, vous jouez le rôle d’un prestataire engagé par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) pour effectuer des analyses météorologiques. Une carte contenant plusieurs couches de jeux de données météorologiques en temps réel vous est fournie.

Explorez les géosignets

Tout d’abord, connectez-vous à ArcGIS Online et ouvrez la carte contenant les données météorologiques en temps réel. Vous prévoyez d’analyser les données météorologiques de plusieurs régions dans le monde, vous allez donc explorer les géosignets définis pour ces régions afin d’y accéder rapidement.

1. Connectez-vous à votre compte d’organisation ArcGIS.

   Remarque :

   Si vous ne disposez pas d’un compte d’organisation, consultez les options disponibles pour accéder aux logiciels.

2. Ouvrez la carte Predict weather with real-time data (Prévoir les phénomènes météorologiques avec des données temps réel).

   Remarque :

   Selon vos paramètres organisationnels et utilisateur, il est possible que vous ayez ouvert Map Viewer. ArcGIS Online propose deux Map Viewers pour afficher, utiliser et créer des cartes. Pour obtenir plus d’informations sur les visionneuses de carte disponibles et savoir celle qu’il convient d’utiliser, consultez ce FAQ.

   Ce didacticiel utilise Map Viewer.

3. Dans la barre d’outils Contents (Contenu) (sombre), cliquez sur Bookmarks (Géosignets).

   

   La carte comporte des géosignets pour plusieurs régions du monde dans lesquelles vous allez analyser les données météorologiques. Les géosignets enregistrent des étendues de carte spécifiques. En cliquant dessus, vous accédez rapidement à l’étendue enregistrée.

   • États contigus des États-Unis
   • Europe de l’Ouest
   • Asie de l’Est
   • Australie
   • Sud-Est du Brésil
   • Afrique du Nord
   • Sud-Est des États-Unis
   • Californie, États-Unis
   • Colorado, États-Unis

   

   Remarque :

   Vous pouvez également ajouter des géosignets pour d’autres zones qui vous intéressent.

4. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Bookmarks (Géosignets) et choisissez le géosignet Contiguous United States (États contigus des États-Unis).

   Vous allez ensuite commencer à examiner les données météorologiques sur la carte. Comprendre les données disponibles vous aidera à les analyser aux prochaines étapes.

Examiner les données météorologiques

Votre carte contient beaucoup de données. Il est important de savoir avec quoi vous travaillez avant de commencer l’analyse. Dans la mesure où il s’agit de données en temps réel, en fonction de la période de l’année et de l’emplacement que vous analysez, les conditions et les événements météorologiques peuvent être différents. Vous allez activer les couches pour les visualiser et comprendre le type de données que chacune d’entre elles contient.

1. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Layers (couches).
2. Dans la fenêtre Layers (Couches), activez la couche GOES Satellite Imagery.

   

   La couche est visible sur la carte. Vous savez que cette couche présente une imagerie satellite, mais pas beaucoup plus. Vous allez ouvrir les métadonnées de la couche pour en savoir plus.

   Remarque :

   Les données temps réel sont mises à jour régulièrement. Vos couches peuvent être différentes des images données en exemple.

   

3. Dans la fenêtre Layers (Couches), pour GOES Satellite Imagery, cliquez sur Options et choisissez Show properties (Afficher les propriétés).

   

4. Dans la fenêtre Properties (Propriétés), développez Information (Informations) et cliquez sur le bloc GOES Satellite Imagery (Imagerie satellite GOES).

   

   Les métadonnées de la couche s’ouvrent. Elles contiennent des descriptions détaillées de l’agence responsable du satellite, des capteurs qui produisent l’imagerie et indiquent la fréquence d’actualisation (toutes les 30 minutes).

   L’imagerie illustre non seulement ce qui est visible à l’œil humain, mais également la lumière infrarouge. Les capteurs infrarouge permettent d’afficher la chaleur relative des objets, ce qui est important pour connaître la température des nuages. Sur cette imagerie, les nuages blancs sont plus froids, tandis que les nuages sombres sont plus chauds.

   La couche couvre entièrement toutes les couches qui se trouvent dessous. Dans la fenêtre Contents (Contenu), une deuxième couche nommée GOES Satellite Imagery Transparent (Imagerie satellite GOES transparente) se situe au-dessus de cette couche. Il s’agit d’une copie de la couche avec la transparence appliquée pour qu’il soit plus facile de voir le fond de carte en dessous. Vous pourrez ensuite, comme vous le souhaitez, passer de la version transparente à la version opaque de la couche, et inversement.

5. Fermez les métadonnées et désactivez la couche GOES Satellite Imagery.
6. Dans la fenêtre Layers (Couches), activez la couche NEXRAD Precipitation (Précipitation NEXRAD).

   

   Les métadonnées expliquent que la couche a été créée en associant des données radar de réflectivité issues du réseau de radars prochaine génération (NEXRAD) implantés à travers tous les États-Unis.

   Ces radars envoient des ondes radar qui réfléchissent les précipitations. En fonction de la puissance du radar réfléchie, du temps nécessaire au signal pour revenir vers le radar et de la variation de la fréquence du radar, le radar peut déterminer l’emplacement et l’intensité des précipitations. Les zones qui apparaissent en bleu ou en vert clair indiquent généralement une légère pluie, tandis que les zones en vert foncé, en jaune, orange et rouge tendent à indiquer des pluies de plus en plus abondantes.

   Les données ne s’éloignent pas beaucoup des limites nationales des États-Unis et sont actualisées toutes les 4 minutes.

7. Masquez la couche NEXRAD Precipitation (Précipitation NEXRAD) et pour chacune des couches Active Hurricanes, Cyclones et Typhoons (Ouragans, cyclones et typhons actifs), cliquez sur l’icône Show layer (Afficher la couche) pour l’activer.

   

8. Appliquez un déplacement et un zoom sur la carte jusqu’à localiser un ouragan actif.

   Remarque :

   Selon la période de l’année à laquelle vous réalisez ce didacticiel, il est possible qu’aucun ouragan ne soit actif. La saison des ouragans dans l’Atlantique et le Pacifique Nord-Est s’étend de juin à novembre. Dans le Pacifique Nord-Ouest, elle s’étend d’avril à décembre et dans le Pacifique Sud et l’Océan Indien, de novembre à avril. Si aucun ouragan n’est actif, vous pouvez ignorer les étapes concernant les données sur les ouragans.

   

   Les points de couleur orange illustrent la trajectoire observée de la tempête tropicale. Les points et le texte en noir représentent la trajectoire prévue de la tempête tropicale. La zone en gris indique la marge d’erreur possible de la prévision. Les données ont été compilées par la NOAA, mais se situent dans ArcGIS Living Atlas. La couche est mise à jour toutes les 15 minutes.

   Remarque :

   Pour voir les métadonnées de la couche Active Hurricanes, Cyclones and Typhoons (Ouragans, cyclones et typhons actifs), cliquez sur More Options (Autres options) et sélectionnez Show Item Details (Afficher les détails des éléments).

   Enfin, vous allez consulter les données concernant la direction et la vitesse du vent.

9. Désactivez toutes les couches Active Hurricanes, Cyclones and Typhoons (Ouragans, cyclones et typhons actifs) et accédez au géosignet Contiguous United States (États contigus des États-Unis).
10. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Layers (couches). Dans la fenêtre Layers (Couches), activez les couches Current Weather and Wind Station Data – Stations et Current Weather and Wind Station Data – Buoys.

    Ces couches couvrent le monde entier, mais de manière non uniforme. Chaque flèche ou point représente une station météorologique (sur la terre) ou une bouée météorologique (sur l’eau). La direction de la zone indique la direction du vent, tandis que la couleur désigne la vitesse.

    

    Remarque :

    La couche Current Weather and Wind Station Data - Stations (Données actuelles des stations météorologiques et éoliennes - Stations) est créée à partir de données METAR horaires et la couche Current Weather and Wind Station Data – Buoys (Données actuelles des stations météorologiques et éoliennes - Bouées) est fournie par NOAA.

11. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Legend (Légende).

    

    La légende indique quelle plage de vitesses du vent représentent les couleurs des flèches.

    

    Cette couche est actuellement stylisée de manière à afficher la vitesse et la direction du vent, mais elle contient d’autres attributs utiles, tels que la température et la pression.

12. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Layers (couches).
13. Dans la fenêtre Layers (Couches), pour la couche Current Weather and Wind Station Data - Stations, cliquez sur le bouton Options, puis sur Show table (Afficher la table).

    

    La table s’ouvre. Elle contient toutes les informations attributaires de la couche. La table inclut les champs Air Temperature (Température de l’air) et Altimeter Pressure (Pression altimétrique).

    

    Pour visualiser ces attributs, la couche Stations a été clonée deux fois.

14. Fermez la table.
15. Désactivez les couches Current Weather and Wind Station Data - Stations (Données actuelles des stations météorologiques et éoliennes - Stations) et Current Weather and Wind Station Data – Buoys Données actuelles des stations météorologiques et éoliennes - Bouées) et activez la couche NOAA METAR Pressure (Pression NOAA METAR).

    

16. Cliquez sur la couche NOAA METAR Pressure (Pression NOAA METAR) pour la sélectionner. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Legend (Légende).

    La pression altimétrique est exprimée en millibars et constitue un important outil de prédiction des précipitations et d’autres événements météorologiques. Une pression basse provoque une montée de l’air froid qui se condense en nuages de pluie. Une pression élevée entraîne une descente et un réchauffement de l’air. Dans l’hémisphère nord, l’air tend à se déplacer dans le sens inverse des aiguilles d’une montre autour d’un système basse pression et dans le sens des aiguilles d’une montre autour d’un système haute pression (cette tendance est inversée dans l’hémisphère sud). La pression de l’air est généralement comprise entre 1 000 et 1 030 millibars, mais la valeur 0 est affectée aux stations qui n’ont pas signalé de donnée.

    

17. Masquez la couche NOAA METAR Pressure (Pression NOAA METAR) et activez la couche NOAA METAR Temperature (Température NOAA METAR). Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Legend (Légende).

    La température est exprimée en degrés Fahrenheit dans cinq classes de données. Dans l’image d’exemple, les températures semblent fortement affectées par la latitude (vos températures peuvent varier). Au moins aux États-Unis, les températures les plus élevées se trouvent au sud et les températures les plus basses au nord. La corrélation entre la température et la latitude n’est toutefois pas exacte et certains États se trouvant à la même latitude affichent des températures très différentes.

    

    Maintenant que vous avez exploré toutes les données sur la carte, vous allez enregistrer une copie et commencer votre analyse.

Enregistrer une copie de la carte

Vous avez exploré une carte contenant plusieurs couches de jeux de données météorologiques en temps réel. Vous allez maintenant enregistrer une copie de la carte afin d’assurer le bon fonctionnement de votre analyse et des modifications que vous apportez.

1. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Save and open (Enregistrer et ouvrir), puis sélectionnez Save as (Enregistrer sous).

   

2. Dans la fenêtre Save map (Enregistrer la carte), saisissez ce qui suit :
   • Dans Title (Titre), saisissez Real-Time Weather Map (Carte météorologique en temps réel) et ajoutez vos initiales afin que votre carte soit unique dans votre organisation.
   • Pour Tags (Balises), saisissez Precipitation (Précipitations), Air Pressure (Pression de l’air), Hurricanes (Ouragans), Wind Speed (Vitesse du vent) et Wind Direction (Direction du vent), puis appuyez sur Entrée.
   • Pour Summary (Résumé), saisissez This map contains real-time weather data from NOAA (Cette carte contient des données météorologiques en temps réel de la NOAA).

   

3. Cliquez sur Save (Enregistrer).

Vous avez créé une carte avec un grand nombre de données météorologiques qui illustre les précipitations, les ouragans, la direction et la vitesse du vent, la pression, la température et l’imagerie satellite. Ces données sont mises à jour automatiquement par les capteurs et radars du monde entier.

Prévoir les phénomènes météorologiques

Précédemment, vous avez exploré et enregistré une carte de données météorologiques en temps réel collectées à partir des satellites, des radars et des stations météorologiques du monde entier. Vous avez maintenant quelques notions sur la façon dont les données ont été collectées et sur les organismes collecteurs. Maintenant, vous allez approfondir cette exploration de vos données et utiliser ce que vous avez appris pour prévoir les phénomènes météorologiques dans le temps et l’espace.

Explorer la température

Vous allez d’abord rechercher les tendances de vos données. L’exactitude des prévisions météorologiques repose sur l’identification des modèles actuels. Vous allez commencer par examiner votre couche de température.

1. Le cas échéant, ouvrez votre Real-Time Weather Map (Carte météorologique en temps réel) dans ArcGIS Online.

   La carte s’ouvre et affiche les données NOAA METAR Air Temperature pour les États contigus des États-Unis. Les températures semblent fortement affectées par la latitude (vos températures peuvent varier). Au moins aux États-Unis, les températures les plus élevées se trouvent au sud et les températures les plus basses au nord. La corrélation entre la température et la latitude n’est toutefois pas exacte et certains États se trouvant à la même latitude affichent des températures très différentes.

   Vous allez explorer la planète pour découvrir d’autres modèles.

2. Dans la barre d’outils Contents (Contenu) (sombre), cliquez sur Bookmarks (Géosignets), puis sur le géosignet West Europe (Europe de l’Ouest).

   La majeure partie de l’Europe de l’Ouest se trouve à la même latitude que le Canada et que le Nord des États-Unis. Par exemple, Londres se trouve à la même latitude que Vancouver. Est-ce que les tendances concernant la latitude, qui étaient apparentes aux États-Unis, sont valables en Europe ?

   Même si votre carte est différente, l’Europe connaît généralement des températures plus clémentes que les États-Unis aux mêmes latitudes. Pourquoi ? Est-ce que d’autres tendances se dégagent lorsque vous comparez les deux continents ?

3. Accédez au géosignet East Asia (Asie de l’Est).

   En Asie de l’Est, beaucoup moins de stations sont implantées qu’aux États-Unis et en Europe. Ce jeu de données couvre le monde entier, mais cette couverture n’est pas uniforme. Les prévisions pour les zones où les données météorologiques sont moins nombreuses risquent d’être moins exactes que les zones qui en comportent plus.

4. Accédez au géosignet Australia (Australie).

   L’Australie se trouve dans l’hémisphère sud et ses saisons sont différentes de celles de l’hémisphère nord. Par exemple, lorsque c’est l’été aux États-Unis, c’est l’hiver en Australie et inversement. Comment les variations saisonnières peuvent-être influer sur la température ?

5. Accédez au géosignet Colorado, United States (Colorado, États-Unis).
6. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Basemap (Fond de carte). Dans la fenêtre Basemap (Fond de carte), sélectionnez Terrain with Labels (MNT avec étiquettes).

   

   Le Colorado se trouve en bordure des montagnes Rocheuses. La moitié ouest de l’État est montagneuse, tandis que la moitié est se compose de plaines. Est-ce que l’altitude a un effet notable sur la température ?

7. Explorez le monde entier à l’aide de vos géosignets et des outils de déplacement et de zoom. Changez de fond de carte si cela est nécessaire. Répondez aux questions suivantes :
   • Quelles sont les zones qui possèdent le plus de données ? Quelles sont les zones qui en ont le moins ?
   • Désignez deux zones où la latitude est l’explication la plus probable de la température observée.
   • Désignez deux zones où les températures risquent d’être très différentes d’ici à trois mois. Désignez une zone où les températures risquent semblables d’ici à trois mois.
   • Est-ce qu’il existe des zones où l’altitude génère des températures non expliquées par la latitude ou la variation saisonnière ?
   • Quel effet les océans et les vastes étendues d’eau ont-ils sur la température ? Quelles sont les différences de températures entre les zones côtières et intérieures à la même latitude ?
   • Quelle est la température dans la région où vous vivez par rapport à la température dans les zones voisines ? Est-ce que la température enregistrée correspond à la température que vous éprouvez actuellement ? Dans le cas contraire, d’où peut provenir la différence ?

   Vous allez ensuite effectuer des statistiques pour connaître la plage de températures dans le monde entier.

8. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Layers (couches). Dans la fenêtre Layers (Couches), pour la couche NOAA METAR Temperature (Température NOAA METAR), cliquez sur Options (Options), puis sur Show table (Afficher la table).
9. Dans la table, pour le champ Air Temperature (°F) (Température de l’air (°C)), cliquez sur Options, puis sur Information (Informations).

   

   La fenêtre d’informations sur le champ Air Temperature (Température de l’air) apparaît.

10. Faites défiler cette fenêtre jusqu’à voir l’option Statistics (Statistiques).

    

    Vos chiffres seront différents, mais la plage de températures s’étend généralement sur 100 degrés Fahrenheit, étant donné les variations saisonnières et de latitude de la planète. Vous allez ensuite localiser les zones les plus chaudes et les plus froides.

11. Fermez la fenêtre du champ Air Temperature (Température de l’air). Dans la table, cliquez deux fois sur le champ Air Temperature (Température de l’air) pour trier les valeurs par ordre décroissant.

    La table est triée de façon à afficher la température la plus élevée en premier.

12. Cliquez sur la première ligne de la table pour la sélectionner, puis sélectionnez Center on Selection (Centrer sur la sélection).

    

    La carte accède à la station sélectionnée, qui est actuellement la plus chaude du monde.

    • Où se trouve cette station ?
    • Pourquoi est-elle si chaude ? Est-elle principalement chaude en raison de la latitude, de l’altitude ou de la saison ?
13. Cliquez sur le champ Air Temperature (Température de l’air) pour le trier par ordre croissant. Accédez à la température la plus basse.

    Remarque :

    Lorsque vous triez la table dans l’ordre croissant, il est possible que les premières lignes n’aient aucune valeur, ce qui indique que la station n’a pas enregistré de température lors de la dernière actualisation des données. Vous devrez peut-être faire défiler la table vers le bas pour trouver la température la plus basse.

    • Où se trouve cette station ?
    • Pourquoi est-elle si froide ? Est-elle principalement froide en raison de la latitude, de l’altitude ou de la saison ?
14. Fermez la table.

Prévoir les précipitations à l’aide du vent et de la pression

Vous allez ensuite examiner plus attentivement les données concernant les précipitations et la pression. En vous aidant de vos autres couches de données, vous allez prévoir les endroits où des pluies peuvent avoir lieu dans un avenir proche.

Vous allez d’abord comparer les pluies avec les modèles du vent pour voir où le vent risque d’entraîner les nuages de pluie dans un avenir proche. Vous allez ensuite identifier le rôle que la pression peut jouer sur les précipitations et déterminer les zones aux systèmes de pression élevés et faibles.

1. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Basemap (Fond de carte) et sélectionnez Topographic (Topographique).
2. Accédez au géosignet Contiguous United States (États contigus des États-Unis). Dans la fenêtre Layer (Couche), désactivez la couche NOAA METAR Temperature et activez les couches NEXRAD Precipitation et GOES Satellite Imagery Transparent.

   

   • Dans quelles zones des pluies ont-elles lieu ?
   • Quels modèles identifiez-vous dans la position des pluies ?
   • Quelle est la corrélation entre les nuages sur l’imagerie satellite et la pluie capturée par radar ?
3. Désactivez la couche GOES Satellite Imagery Transparent (Imagerie satellite GOES transparente) et activez la couche GOES Satellite Imagery (Imagerie satellite GOES).

   

   • Est-ce que les précipitations ont davantage lieu lorsque les nuages sont blancs et clairs (froids) ou gris et sombres (chauds) ?

   En règle générale, les nuages chauds ont de plus faible altitude et absorbent l’humidité via l’évaporation. À mesure qu’ils s’élèvent, ils se refroidissent et la vapeur d’eau se condense en fines gouttes liquides. Cela rend le nuage plus lourd, ce qui le fait tomber et lâcher le liquide sous forme de précipitations.

4. Désactivez la couche GOES Satellite Imagery. Activez la couche Current Weather and Wind Station Data - Stations.
   • Est-ce qu’il existe une relation entre la vitesse du vent et les précipitations actuelles ? Dans ce cas, quelle est-elle ?
   • Nommez deux modèles spatiaux que vous observez au sujet de la direction et de la vitesse du vent actuelles.
5. Appliquez un zoom sur une zone à fortes précipitations (vert foncé, jaune, orange ou rouge).

   

   Dans l’image d’exemple, le sud de la Louisiane et le Mississippi connaissent de fortes pluies. Les étiquettes de la vitesse du vent indiquent la vitesse du vent en kilomètres par heure. Même si les flèches de vitesse du vent ne pointent pas toutes dans la même direction, le modèle global est dirigé vers le nord et l’est. Si ce vent persiste, la ville d’Alexandria, en Louisiane, risque de connaître rapidement des précipitations. Mais quand exactement ?

6. Trouvez une ville qui est actuellement sèche mais qui, d’après la direction du vent, risque de connaître rapidement des précipitations. Dans la barre d’outils (claire) Settings (Paramètres), cliquez sur Map tools (Outils cartographiques), sélectionnez Measurement (Mesure), puis définissez l’unité sur Kilometers (Kilomètres).

   

7. Cliquez sur une flèche de vitesse du vent située à proximité de précipitations, qui pointe vers la ville que vous avez trouvée. Double-cliquez ensuite sur la ville.

   

   Dans l’image d’exemple, une flèche nord-est dont la vitesse du vent est de 17 kilomètres par heure se trouve à environ 180 kilomètres d’Alexandria. À ce rythme, il faudrait plus de 10 heures aux précipitations pour atteindre la ville. En outre, les enregistrements d’autres stations de la zone indiquent l’absence de vent, un vent plus faible ou un vent davantage dirigé vers à l’est. Il est possible que les précipitations passent au sud de la ville.

   • À quelle distance les pluies se trouvent-elles de la ville que vous avez trouvée ?
   • En combien de temps les pluies risquent-elles d’atteindre la ville, en tenant compte de la direction et de la vitesse du vent ?
   • D’autres vents sont-ils susceptibles de détourner les pluies de votre ville ?
   • Dans l’ensemble, quelles sont les probabilités d’après vous pour que votre ville reçoive de la pluie ?

   Le vent n’est pas le seul facteur qui influence les précipitations. La pression est également importante. Une pression basse provoque une montée de l’air froid qui se condense en nuages de pluie. Une pression élevée entraîne une descente et un réchauffement de l’air. Dans l’hémisphère nord, l’air tend à se déplacer dans le sens inverse des aiguilles d’une montre autour d’un système basse pression et dans le sens des aiguilles d’une montre autour d’un système haute pression (cette tendance est inversée dans l’hémisphère sud).

   En vous basant sur les couches d’imagerie satellite, des précipitations de la vitesse du vent, vous allez prévoir les endroits où la pression est élevée et faible.

8. Fermez la fenêtre Measure (Mesurer). Accédez au géosignet Contiguous United States (États contigus des États-Unis) et activez la couche GOES Satellite Imagery Transparent (Imagerie satellite GOES transparente).
   • En fonction de ce que vous venez d’apprendre concernant la pression de l’air, à quel endroit des États-Unis pensez-vous que la pression est la plus élevée ? La plus faible ?

   Vous allez utiliser l’outil Add sketch (Ajouter une construction) pour suivre vos prévisions.

9. Sur la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Add sketch (Ajouter une construction).

   

   La fenêtre Sketch (Construction) apparaît avec une barre verticale répertoriant les outils de construction.

10. Dans la liste des outils de construction, cliquez sur l’option Text (Texte).

    

11. Cliquez sur un emplacement de la carte où vous pensez que la pression est haute. Dans la fenêtre Sketch (Construction), pour Content (Contenu), saisissez H et pour Size (Taille), saisissez 45.

    

    La carte est mise à jour.

    

    Dans l’image d’exemple, le centre du Nouveau-Mexique a été choisi comme zone possible de haute pression en raison de son manque de précipitations, des nuages bas (de couleur sombre) et des vents qui soufflent généralement dans le sens inverse des aiguilles d’une montre (même si le vent ne se déplace pas selon un modèle horaire uniforme).

    Vous allez ensuite signaler les zones où la pression est basse.

12. Cliquez sur la carte où vous pensez que la pression est basse. Dans la fenêtre Sketch (Construction), pour Content (Contenu), remplacez H (H) par L (L).

    

    Dans l’image d’exemple, la Louisiane a été choisie comme zone possible de basse pression. Non seulement elle présente des fortes précipitations et des nuages élevée (blancs), mais les vents se déplacent généralement dans le sens inverse des aiguilles d’une montre.

13. Ajoutez deux autres notes de carte, une pour une autre zone de haute pression prévue et une pour une autre zone de basse pression prévue.
14. Dans la fenêtre Layers (Couches), pour la couche Sketch (Construction), cliquez sur Options (Options) et sélectionnez Rename (Renommer). Pour Title (Titre), saisissez Pressure Predictions et ajoutez la date du jour. Cliquez sur OK.

    Vous allez ensuite activer votre couche de pression pour voir si vos prévisions étaient exactes.

15. Dans la fenêtre Layers (Couches), désactivez toutes les couches sauf Pressure Predictions et activez la couche NOAA METAR Pressure.
16. Cliquez sur OK, puis sur Done (Terminé).

    

    • Vos prévisions étaient-elles exactes ?
    • Est-ce qu’il existe d’autres zones de haute ou basse pression que vous n’avez pas prévues ?
    • Est-ce que des zones de haute ou basse pression figurent à des endroits que vous trouvez inattendus ?
    • D’après la pression de l’air, quelles sont les zones susceptibles de connaître rapidement des précipitations ?
17. Enregistrez la carte.

Prévoir les précipitations à l’aide de la température

Vous avez prévu les précipitations en fonction des pluies actuelles, de la direction du vent et de la pression de l’air. Mais d’autres facteurs influence également les pluies, notamment la chaleur et l’humidité.

Le volume de vapeur d’eau que l’air peut contenir dépend de sa température (un air plus chaud en contient davantage). Lorsque l’air renferme le volume maximal de vapeur d’eau, il devient saturé. La vapeur d’eau commence à se condenser en fines gouttelettes d’eau pour l’extraire de l’air. Cette condensation peut entraîner des précipitations. La saturation peut survenir lorsque l’air chaud qui renferme beaucoup d’humidité se refroidit brutalement.

Vos données de température contiennent un champ intitulé Dew Point Temperature (Température du point de rosée). La température du point de rosée est la température à laquelle l’air doit se refroidir avant de devenir saturé. Ainsi, la température du point de rosée est une mesure du volume d’humidité dans l’air. Si la température du point de rosée est proche de la température de l’air, l’air présente une humidité relative élevée et risque de devenir rapidement saturé. Si la différence est importante entre la température du point de rosée et la température de l’air, cela signifie que l’air est sec.

Pour savoir à quel moment la température du point de rosée et la température de l’air sont proches, vous allez créer une expression Arcade qui change le style. Comme vous ne pouvez pas créer d’expressions Arcade pour les sous-couches, vous devez d’abord ajouter une nouvelle version de la couche d’origine de direction et de vitesse du vent, qui illustre uniquement les stations, sans les bouées.

1. Dans la fenêtre Contents (Contenu), désactivez les couches Pressure Predictions (Prévisions concernant la pression) et NOAA METAR Pressure (Pression NOAA METAR).
2. Pour la couche Current Weather and Wind Station Data - Stations, cliquez sur Options, puis sur Duplicate (Dupliquer).
3. Renommez la couche dupliquée NOAA METAR Dew Point Temperature Difference.
4. Si nécessaire, cliquez sur la couche NOAA METAR Dew Point Temperature Difference (Différence de température du point de rosée NOAA METAR) pour l’activer. Dans la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Styles.
5. Dans la fenêtre Style (Style), pour Choose attributes (Choisir des attributs), supprimez le champ Wind Speed (km/h) (Vitesse du vent (km/h)).

   

6. Cliquez sur Expression (Expression).

   Une fenêtre permettant de créer une expression Arcade apparaît. L’expression que vous allez créer est simple. Elle va soustraire la température du point de rosée de la température de l’air afin de connaître la différence entre les deux valeurs. Elle va ensuite déterminer si cette différence est supérieure ou égale à 4 degrés Fahrenheit.

   Si la différence est inférieure à 4, la saturation (et éventuellement les précipitations) est proche. Si la différence est supérieure à 4, il est moins probable qu’une saturation se produise.

7. Nommez l’expression Dew Point Temperature Difference et cliquez n’importe où en dehors du cadre.

   

8. Cliquez sur le bouton de développement pour afficher les onglets latéraux.

   

9. Cliquez sur Profile variables (Variables de profil) et sur la flèche en regard de $feature.

   

10. Dans la fenêtre Profile variables (Variables de profil), sous Values (Valeurs), cliquez sur $feature.TEMP (vous pouvez faire défiler la liste vers le bas).

    

    La valeur $feature.TEMP est ajoutée à la zone Expression (Expression). En notation Arcade, cela désigne le champ Air Temperature (Température de l’air).

11. Dans la zone d’expression, après $feature.TEMP, appuyez sur la barre d’espacement. Saisissez - (le signe moins) et appuyez de nouveau sur la barre d’espacement.

    

12. Dans la fenêtre Profile variables (Variables de profil), faites défiler la liste des champs et cliquez sur $feature.DEW_POINT.

    Votre expression soustrait désormais la température du point de rosée de la température de l’air. Vous allez ensuite ajuster l’expression pour savoir si la différence est inférieure à 4.

13. Dans la zone d’expression, entourez l’expression existante de parenthèses. À la fin de l’expression, appuyez sur la barre d’espacement et saisissez < 4.

    L’expression entière est maintenant ($feature.TEMP - $feature.DEW_POINT) < 4.

    

14. Cliquez sur Done (Terminé).

    L’expression est enregistrée et le style approprié est automatiquement appliqué à la carte.

    

    La carte comporte deux types de symboles : false (faux) (rouge) et true (vrai) (bleu). L’expression que vous avez créée est fausse lorsque la différence entre la température de l’air et la température du point de rosée est supérieure à 4. Elle est vraie lorsque la différence est inférieure à 4. Les points bleus illustrent les zones proches de la saturation.

    Remarque :

    Le chiffre 4 a été choisi parce qu’il est petit, mais si la différence est de 6 ou même de 10 degrés, une zone peut tout de même présenter un risque de saturation. Pour aller plus loin, dans la fenêtre Styles, cliquez sur le bouton Dew Point Temperature Difference (Différence de température du point de rosée). Modifiez votre expression de façon à trouver les valeurs où la différence est inférieure à 6 ou 10 degrés et comparez vos résultats avec ceux où la différence est inférieure à 4 degrés.

    • Quels sont les modèles qui se dégagent ?
    • Quelles sont les différences entre les différentes expressions, et quelles sont les similitudes ?

15. Dans la fenêtre Styles, cliquez sur Done (Terminé). Activez la couche NEXRAD Precipitation (Précipitation NEXRAD).
    • L’expression de calcul de la différence de température du point de rosée constitue-t-elle un mode de prévision des précipitations fiable ?
    • Si vous avez choisi d’aller plus loin (voir la remarque de l’étape précédente), quelle expression semble le meilleur mode de prévision des précipitations ?
    • En fonction de la différence de température du point de rosée, quelles sont les zones qui ne connaissent pas encore de précipitations, mais qui risquent d’en subir rapidement ?

    Il est difficile de comparer à la fois la différence de température du point de rosée et la température de l’air en même temps, car les couches se superposent largement. Vous pouvez également les comparer en étiquetant les entités. Vous allez étiqueter votre couche de différence de température du point de rosée avec la température de l’air à chaque point.

16. Dans la fenêtre Layers (Couches), assurez-vous que la couche NOAA METAR Dew Point Temperature Difference (Différence de température du point de rosée NOAA METAR) est sélectionnée. Dans la fenêtre Settings (Paramètres), cliquez sur Labels (Étiquettes) et vérifiez que l’option Enable labels (Activer les étiquettes) est activée.
17. Cliquez sur Add label class (Ajouter une classe d’étiquettes).
18. Pour Label field (Champ d’étiquette), cliquez sur Station Name (Nom de la station). Dans la fenêtre Replace field (Remplacer un champ), sélectionnez Air Temperature (Température de l’air) et cliquez sur Replace (Remplacer).

    Les étiquettes comportent des décimales. Utilisez Arcade pour supprimer les décimales.

19. Cliquez sur le bouton Arcade en regard de l’option Air Temperature (Température de l’air).

    

20. Nommez l’expression Air Temperature (No Decimals) et cliquez n’importe où en dehors de la zone de texte.
21. Dans la zone d’expression, saisissez (ou copiez/collez) l’expression suivante :

    Round($feature.TEMP, 0)

    

    Cette expression arrondit le champ Air Temperature (Température de l’air) à 0 décimale.

22. Cliquez sur Done (Terminé).

    Les décimales sont supprimées des étiquettes sur la carte.

    

    Dans les zones où de nombreux points sont agrégés (autour de Phoenix en Arizona sur l’image d’exemple), certaines étiquettes risquent de ne pas apparaître. Si vous appliquez un zoom avant, vous pouvez voir toutes les étiquettes.

23. Fermez la fenêtre Label features (Étiqueter les entités). Explorez la carte pour répondre aux questions suivantes :
    • Est-ce que l’air proche de la saturation est généralement plus chaud ou plus froid ? Ou est-ce qu’il n’y a aucune corrélation ?
    • Est-ce que dans l’ensemble, les précipitations sont plus fréquentes à proximité d’un air froid proche de la saturation ou d’un air chaud ?

Examiner les ouragans

Les ouragans sont d’énormes tempêtes qui se forment généralement au-dessus de l’océan. Ils peuvent frapper le littoral et provoquer des dommages matériels et des pertes humaines. Ils s’accompagnent de vents violents et souvent de fortes précipitations et d’une basse pression. Vous allez ensuite examiner votre couche des ouragans et voir quelle relation vous pouvez trouver entre les ouragans et certaines de vos autres couches de données.

Remarque :

Selon la période de l’année à laquelle vous réalisez ce didacticiel, il est possible qu’aucun ouragan ne soit actif. Si c’est le cas, vous pouvez ignorer cette section.

1. Dans la fenêtre Layers (Couches), désactivez les couches NOAA METAR Dew Point Temperature Difference et NEXRAD Precipitation et activez les couches suivantes :
   • Active Hurricanes (Ouragans actifs), Cyclones and Typhoons – Forecast Position (Cyclones et typhons - position prévue)
   • Active Hurricanes (Ouragans actifs), Cyclones and Typhoons – Observed Position (Cyclones et typhons - position observée)
   • Active Hurricanes (Ouragans actifs), Cyclones and Typhoons – Forecast Track (Cyclones et typhons - trace prévue)
   • Active Hurricanes (Ouragans actifs), Cyclones and Typhoons – Observed Track (Cyclones et typhons - trace observée)
   • Active Hurricanes (Ouragans actifs), Cyclones and Typhoons – Forecast Error Cone (Cyclones et typhons - cône d’erreur de prévision)
2. Naviguez sur la carte pour localiser un ouragan actif.

   

   L’image d’exemple illustre la tempête tropicale Chalane à proximité de Madagascar. Chaque point orange représente la position observée de la tempête à chaque jour de son existence.

3. Dans la barre d’outils Contents (Contenu), cliquez sur Legend (Légende).

   

4. Sur la carte, cliquez sur le point d’un ouragan pour afficher une fenêtre contextuelle avec davantage d’informations, telles que la date et l’heure d’une position observée ou prévue.
   • D’après la Observed Track (Trajectoire observée), sous quelle forme la tempête Chalane a-t-elle commencé ? S’est-elle renforcée ou affaiblie avec le temps ? (Dans la légende, les symboles sont classés du plus faible au plus fort, Hurricane5 (Ouragan5) étant le plus fort.)
   • En fonction de la Forecast Position (Position prévue), en quelle sorte de tempête va-t-elle se transformer dans les prochains jours ? Va-t-il devenir plus fort ou plus faible qu’actuellement ?

   Chalane a commencé sous la forme d’une dépression tropicale relativement faible, mais s’est finalement transformée en tempête tropicale. D’après les prévisions, elle va se renforcer au cours des prochains jours et risque de se transformer en ouragan.

5. Utilisez l’outil Measure (Mesurer) pour mesurer la distance en kilomètres parcourue chaque jour par la tempête.
   • À quelle vitesse la tempête se déplace-t-elle en kilomètres par heure ? A-t-il accéléré ou ralenti au fil du temps ?
6. Revenez dans la fenêtre Layers (Couches). Activez la couche GOES Satellite Imagery Transparent (Imagerie satellite GOES transparente) et, le cas échéant, remplacez le fond de carte par Light Gray Base (Base gris clair).

   

   Selon l’époque de l’année et le jour précis où vous suivez ce didacticiel, il est possible que les images de l’ouragan manquent de clarté. Dans ce cas, utilisez l’exemple de l’ouragan Alcide, qui est passé au large de Madagascar en novembre 2018, pour répondre aux questions suivantes :

   • Est-ce que vous voyez l’ouragan dans l’imagerie ? Quelle est sa taille par rapport à la largeur de sa trajectoire ?
   • Quelle est la forme de la couverture nuageuse qui entoure l’ouragan ?
   • Si cet ouragan frappe le littoral, quelle surface environ va-t-il couvrir ?
7. Revenez au géosignet Contiguous United States (États contigus des États-Unis). Désactivez toutes les couches.

Interpoler la température

Jusque-là, les prévisions météorologiques que vous avez émises concernaient le temps à venir. Il peut toutefois être important d’effectuer des prévisions sur le temps qu’il fait maintenant dans les zones où aucune donnée n’est disponible.

Vos données concernant la température, la pression et la vitesse du vent proviennent toutes de stations météorologiques du monde entier. Mais il n’existe pas de station météorologique pour tous les endroits de la planète. Comment pouvez-vous savoir quel temps il faut dans une zone sans station ? Vous pouvez pour cela interpoler une surface. L’interpolation estime les valeurs inconnues dans l’espace en fonction de leur proximité avec des valeurs connues. Elle utilise simplement les données qui sont en votre possession pour deviner les données que vous ne possédez pas.

Vous allez interpoler les données de température pour une zone géographique donnée. Il s’agit d’une zone pour laquelle vous possédez assez de données permettant d’effectuer une interpolation fiable, mais avec assez d’inconnues pour que l’interpolation soit utile. Pour cet exercice, vous allez choisir l’État de Californie aux États-Unis. Vous allez commencer par filtrer votre couche States (États) de façon à afficher uniquement la Californie.

1. Activez les couches States (États) et cliquez sur la couche States (États) pour l’activer.
2. Dans la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Filter (Filtrer).

   

   La fenêtre Filter (Filtre) s’affiche. Vous allez créer une expression simple qui affiche uniquement les entités avec le nom Californie.

3. Dans la fenêtre Filter (Filtre), cliquez sur Add expression (Ajouter une expression).
4. Cliquez sur le premier menu déroulant et choisissez STATE_NAME. Ne modifiez pas le deuxième menu déroulant. Pour le troisième menu déroulant, choisissez California (Californie).

   

   Votre expression est STATE_NAME is California (STATE_NAME est Californie).

5. Cliquez sur Save (Enregistrer) et zoomez sur California (Californie).

   Vous accédez à l’État de Californie, qui est désormais le seul à apparaître sur la couche States (États).

6. Activez la couche NOAA METAR Température (Température NOAA METAR).

   

   La Californie compte un grand nombre de stations météorologiques le long de la côte sud (où se trouvent Los Angeles et San Diego) et à proximité de la baie de San Francisco. En règle générale, le nombre de stations tend à correspondre aux centres urbains. Le nombre de stations est en revanche moins important dans les parties est et nord de l’État. À l’aide de l’interpolation, vous pouvez estimer les températures dans ces zones.

7. Sur la barre d’outils Settings (Paramètres), cliquez sur Analysis (Analyse). Dans la fenêtre Analysis (Analyse), cliquez sur Tools (Outils).

   

8. Dans la fenêtre Tools (Outils), développez Analyze patterns (Analyser la répartition spatiale), puis choisissez Interpolate Points (Interpoler les points).

   

   La fenêtre Interpolate Points (Interpoler ) apparaît. Cette fenêtre contient des options sur le mode d’interpolation.

9. Pour Input points (Points en entrée), cliquez sur Layer (Couche), puis sélectionnez la couche NOAA METAR Temperature. Pour Field to interpolate (Champ à interpoler), remplacez le champ par défaut en cliquant dessus, puis sélectionnez le premier attribut Air Temperature (Température de l’air) dans la liste.

   

   Vous pouvez également optimiser le processus d’interpolation en fonction de la vitesse ou de l’exactitude. Par défaut, l’outil ne donne la priorité à aucun de ces facteurs, ce qui convient dans cet exercice. Vous voulez toutefois modifier une option afin que l’interpolation soit filtrée sur l’État de Californie.

10. Développez Optional layers (Couches en option). Pour Clipping polygons (Découpage des polygones), cliquez sur Layer (Couche) et choisissez States.

    

    Comme vous avez filtré la couche pour afficher uniquement la Californie, cette opération va également découper la surface interpolée sur la Californie.

11. Sous Result Layer Name (Nom de la couche de résultat), pour Output features name (Nom des entités en sortie), saisissez California Temperature Interpolation et ajoutez la date actuelle.
12. Développez Environment settings (Paramètres d’environnement) et vérifiez que l’option Processus extent (Étendue de traitement) est définie sur Full extent (default) (Vue générale (par défaut)) avant de cliquer sur Run (Exécuter).

    

    L’outil s’exécute et la couche est ajoutée à la carte. Votre résultat sera différent de l’image d’exemple.

    

    • Existe-t-il une relation entre la température et la proximité de l’océan ? Dans ce cas, quelle est-elle ?
    • La Californie présente certaines des altitudes les plus élevées et les plus faibles des États-Unis. Existe-t-il une relation entre la température et l’altitude ? Utilisez un fond de carte illustrant des entités topographiques, telles que des montagnes, pour répondre à la question.
    • Dans quelle mesure votre surface interpolée correspond-elle aux données de température des stations ?
    • L’outil Interpolate Points (Interpoler les points) recourt à une méthode d’interpolation statistique nommée krigeage bayésien empirique. D’après la documentation de la méthode, quelle confiance placez-vous dans l’exactitude de votre surface interpolée ?
    • Pour aller plus loin, créez une surface interpolée pour la pression atmosphérique ou la vitesse du vent en Californie (pour ce faire, vous pouvez changer le paramètre Choose field to interpolate (Choisissez le champ à interpoler) de l’outil Interpolate Points (Interpoler les points)). Quels modèles identifiez-vous dans les résultats ? Quelle est la différence entre ces modèles et ceux qui apparaissent dans la température de surface interpolée ?
13. Zoomez sur l’angle nord-est de la Californie. Si nécessaire, dans la fenêtre Layers (Couches), faites glisser la couche NOAA METAR Temperature (Température NOAA METAR) au-dessus de la couche California Temperature Interpolation (Interpolation des températures en Californie) afin que la localisation des stations soit plus visible.

    

    • Combien de stations météorologiques se situent dans cette zone ?
    • Quelle confiance placez-vous dans la température de surface prévue ici par rapport à celle de la baie de San Francisco ? Pourquoi ?
    • Pensez-vous que la surface interpolée pour cette zone serait beaucoup plus exacte si votre surface interpolée incluait les données des stations météorologiques de l’Oregon et du Nevada ? Quelles sont les zones de Californie dont les surfaces interpolées seraient plus exactes si vous intégriez les stations météorologiques des États voisins ?
    • Pour aller plus loin, essayez de créer une température de surface interpolée pour les États de Californie, du Nevada, de l’Oregon et de l’Arizona (pour ce faire, vous pouvez ajouter des expressions dans le filtre de la couche States (États)). Quelles différences remarquez-vous ?
14. Accédez au géosignet North Africa (Afrique du Nord).
    • Si vous deviez créer une surface interpolée de l’Algérie, quelle confiance placeriez-vous dans ce modèle par rapport à la surface interpolée que vous avez créée pour la Californie ?
    • Selon vous, quelles sont les zones de la planète dont les surfaces interpolées seraient les plus exactes ? Quelles sont les zones qui auraient les moins exactes ?
    • Pour aller plus loin, essayez de créer une température de surface interpolée pour l’Algérie. Quelle couche devez-vous ajouter à votre carte pour créer cette surface interpolée ? Où se trouve cette couche ?
15. Accédez au géosignet California, United States (Californie, États-Unis). Activez la couche Counties (Comtés).
    • Les comtés sont des sous-divisions d’États et sont généralement beaucoup plus petits. Combien chaque comté possède-t-il de stations météorologiques environ ?
    • Auriez-vous confiance en une surface interpolée créée pour un seul comté ?
16. Accédez au géosignet Contiguous United States (États contigus des États-Unis). Désactivez les couches States (États), Counties (Comtés) et California Temperature Interpolation (Interpolation des températures en Californie).
17. Enregistrez la carte.

Vous avez prévu les phénomènes météorologiques non seulement dans le temps, mais également dans l’espace. Au cours de ce didacticiel, vous avez appris comment la température, les précipitations, la pression et le vent s’associent pour créer la température que vous éprouvez. Vous avez répondu à des questions sur vos données et réalisé une analyse statistique afin de dégager de nouvelles perspectives.

Vous pouvez appliquer un grand nombre des concepts appris au cours de ce didacticiel à n’importe quel processus SIG météorologique ou créer votre propre processus. Quelles sont les questions auxquelles vous pouvez répondre à l’aide de vos données temps réel, qui n’ont pas été posées au cours de ce didacticiel ?

Vous trouverez d’autres didacticiels dans la bibliothèque des didacticiels.

Crédits

• Les couches NOAA METAR et Current weather and wind station (Données actuelles des stations météorologiques et éoliennes) sont fournies par la NOAA et hébergées par ArcGIS Living Atlas of the World.
• La couche des ouragans, cyclones et typhons actifs est fournie par le National Hurricane Center de la NOAA pour les bassins Centre Pacifique, Pacifique de l’Est et Atlantique et le Joint Typhoon Warning Center pour les bassins Pacifique de l’Ouest, Centre Pacifique et Océan Indien.
• La couche des pays et états provient du Bureau du recensement des États-Unis.
• Les couches NEXRAD Precipitation (Précipitation NEXRAD) et GOES Satellite Imagery (Imagerie satellite GOES) proviennent des services cartographiques OGC nowCOAST (WMS) de la NOAA.