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Correctif sur les données de modèles accessibles en WCS

Le 5 mai 2020, un correctif a été apporté au post-traitement des données des modèles numériques de prévision Arpege et Arome : les clés longitudeOfFirstGridPoint et latitudeOfFirstPoint, auparavant décalées de 2 millionièmes de degrés, sont maintenant toutes arrondies au milième de degré.

Par exemple, pour la grille 0.025 d'Arome, latitudeOfFirstGridPoint passe de 55400002 à 55400000.

Cette  correction est visible sur les données requêtées via les WCS. Les coordonnées des données en téléchargement direct par paquets étaient déjà arrondies au millième de degré.

Présentation Générale

Météo-France produit et diffuse quotidiennement un très grand volume d'informations dans le cadre de ses missions de service public.

Un grand nombre d'entre elles peuvent être réutilisées - sous certaines conditions légales, réglementaires et contractuelles - en tant qu'"informations publiques", en application de la loi n°78-753 du 17 juillet 1978, pour des fins différentes de la mission de service public pour laquelle les informations ont été produites ou reçues par Météo-France.

En savoir plus sur la réutilisation des données

Jeu de données MeteoNet

Météo France met à disposition des nouveaux jeux de données afin de faciliter l'accès à des données météorologiques d'archives sélectionnées et formatées de manière à rendre leur exploitation aisée par des data scientists non experts en météorologie.

MeteoNet en bref, c'est:

  • 3 ans de données de 2016 à 2018, sur deux zones géographiques de 550 x 550 km sur le nord-ouest et le sud-est de la France,
  • Des images radar de précipitations mesurées toutes les 5 minutes,
  • Les observations de 500 stations météorologiques toutes les 6 minutes,
  • Des prévisions de modèles météorologiques 2D et 3D issus des modèles météorologiques AROME et ARPEGE
  • Des masques terre/mer et relief.


Cet extrait de l'archive de Météo-France a été choisi pour être représentatif des différents types de temps en France métropolitaine, et ainsi permettre de servir de jeu d'entraînement pour de l'apprentissage machine, tout en restant de taille raisonnable.

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