Chapitre (4)
Résultats et discussion
30
Figure 10: Carte de localisation des zones d'extraction de données
III.1.2.4 Base de données climatique : CRU TS : (Climatic Research Unit
gridded Time Series)
Est une base de données climatique largement utilisé avec une grille de résolution 0,5° de latitude
par 0,5° de longitude sur tout le globe terrestre sauf l'Antarctique. Elle est dérivée par l'interpolation
d'anomalies climatiques mensuelles provenant de réseaux étendus d'observations de stations
météorologiques. Ce programme couvre les données climatiques mondiales sur la période 19012019 en incluant des stations supplémentaires au fur et à mesure de leur disponibilité.
Le processus d'interpolation a été modifié pour utiliser la pondération de la distance angulaire
(ADW) et la production de variables secondaires a été révisée pour mieux s'adapter à cette
approche. Cette mise en œuvre de l'ADW fournit une meilleure traçabilité entre chaque valeur
maillée et les observations d'entrée, et permet des diagnostics plus informatifs que les utilisateurs
peuvent utiliser pour évaluer comment la qualité de l'ensemble de données peut varier
géographiquement (Harris et al, 2020).
Résultats et discussion
30
Figure 10: Carte de localisation des zones d'extraction de données
III.1.2.4 Base de données climatique : CRU TS : (Climatic Research Unit
gridded Time Series)
Est une base de données climatique largement utilisé avec une grille de résolution 0,5° de latitude
par 0,5° de longitude sur tout le globe terrestre sauf l'Antarctique. Elle est dérivée par l'interpolation
d'anomalies climatiques mensuelles provenant de réseaux étendus d'observations de stations
météorologiques. Ce programme couvre les données climatiques mondiales sur la période 19012019 en incluant des stations supplémentaires au fur et à mesure de leur disponibilité.
Le processus d'interpolation a été modifié pour utiliser la pondération de la distance angulaire
(ADW) et la production de variables secondaires a été révisée pour mieux s'adapter à cette
approche. Cette mise en œuvre de l'ADW fournit une meilleure traçabilité entre chaque valeur
maillée et les observations d'entrée, et permet des diagnostics plus informatifs que les utilisateurs
peuvent utiliser pour évaluer comment la qualité de l'ensemble de données peut varier
géographiquement (Harris et al, 2020).
