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Premier recadrage scientifique

À ce stade de l'étude :

• on a présenté les données brutes
• on a établi les premières corrélations binaires
• on a cherché un lien plus poussé entre les différentes variables

Il est temps, désormais, de rapprocher nos observations avec les faits scientifiques. Pour chaque corrélation que l'on a identifié auparavant, nous allons expliquer en quoi elle cadre — ou pas — avec la physique et la météorologie. Nous allons voir qu'il nous manque des informations importantes, et pourtant hors de portée, mais que ce n'est pas pour autant qu'avoir une station météo est complètement inutile...

Commençons par rappeler que notre jeu de donnée couvre une période restreinte, s'étalant de mars à novembre, et que par conséquent, il nous manque des données hivernales.

Gardons un ton de guide : ce qu’on voit concrètement dans les courbes, ce que la science en dit, et comment le lag raconte l’inertie des phénomènes. L’idée est de profiter du « plaisir de l’analyse » comme d’une enquête météo, pas juste d’aligner des coefficients.

Température

Un fil conducteur simple : quand la température change, elle entraîne ou suit d’autres variables avec plus ou moins d’inertie. On lit ci-dessous le « film » de la journée en reliant chaque paire.

Humidité relative

Anti-corrélation nette et immédiate : les superpositions montrent que l’humidité chute quand la température monte, avec un r ≈ -0,60 et pas de lag notable ; le nuage de points forme presque une diagonale descendante. La physique attend exactement cela : la pression de vapeur saturante augmente avec la température (relation de Clausius-Clapeyron), donc, à teneur en vapeur quasi constante, l’humidité relative baisse quand l’air se réchauffe. Pas besoin d’autres variables que celles déjà mesurées pour expliquer le signe ; les écarts tiennent surtout au bruit instrumental et aux micro-variations d’eau précipitable non mesurée (ce n’est pas équivalent à nos précipitations mesurées : nous avons le flux de pluie dans les données, mais nous ne l’avons pas encore croisé ici, car nous restons sur une analyse binaire par paire).

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Eau précipitable intégrée (colonne d’eau vapeur)	Fixe le contenu total en vapeur disponible ; aide à distinguer un air réellement sec d’un air temporairement « asséché » par réchauffement sans apport/évacuation de vapeur.

Conclusion : notre signal colle bien au modèle théorique, sans inertie mesurable à ce pas de 10 minutes.

Pression atmosphérique

Corrélation faible et positive (r ≈ 0,16) : la pression reste cantonnée entre ~1005 et 1025 hPa alors que la température varie largement, d’où des bandes verticales sans structure forte dans le temps. La science n’attend pas de lien direct local entre température de surface et pression : les variations de pression dépendent des structures synoptiques et de l’épaisseur de la colonne d’air (https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_pressure#Weather_and_climate).

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Champ de pression régional / gradients horizontaux	Permet d’évaluer la dynamique synoptique qui domine la pression locale et explique l’absence de lien direct avec la température de surface.
Altitude géopotentielle (épaisseur de la colonne d’air)	Indique la masse d’air et la structure verticale qui conditionnent la pression au sol.

Conclusion : l’absence de corrélation forte est conforme au modèle ; notre léger biais reflète surtout la saison chaude plus longue dans la période couverte.

Pluviométrie

La pluie est rare (≈4 % des pas de temps) et survient entre 0,7 °C et 24,3 °C ; aucune averse au-delà de 25 °C ni sous 0 °C sur la période étudiée, donc pas de relation claire avec la température. Scientifiquement, la pluie se produit dès que l’air atteint la saturation et que la condensation dépasse l’évaporation, possible sur une large plage de températures.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Données hivernales complètes	Captent les épisodes froids (neige, pluies froides) absents de la série mars→novembre.
Profil vertical (température, humidité)	Conditionne la saturation et la phase des précipitations.
Indices de stabilité (CAPE/CIN)	Discriminent convection vs pluie stratiforme et donc la plage de températures associées.
Couverture/épaisseur nuageuse	Relie directement le rayonnement, la condensation et la formation de pluie.

Conclusion : notre échantillon incomplet (mars→novembre) ne permet pas de valider ou d’infirmer le modèle ; la neutralité observée est attendue sans la saison froide.

Luminance

Lien fort et décalé : la luminance précède la température d’environ +130 min (r passe de ~0,51 à ~0,59 après réalignement). Sans lag, le nuage est étalé par la nuit ; avec lag, il se resserre et la pente croissante devient plus homogène. La hausse d’irradiance chauffe le sol et l’air ; le lag de ~2 h traduit l’inertie thermique du sol et du volume d’air.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Couverture nuageuse / épaisseur optique	Module directement l’irradiance reçue et donc le chauffage qui crée le lag.
Albédo du sol	Fixe la part d’énergie absorbée vs réfléchie, donc l’inertie thermique effective.
Humidité du sol	Contrôle le partage chaleur sensible/latente et l’amortissement du pic thermique.

Conclusion : la corrélation et son décalage collent bien au modèle de chauffage diurne amorti par l’inertie.

Vitesse du vent

Pas de corrélation lisible : les vitesses restent basses (médiane ~2,4 km/h) quelle que soit la température. La science n’impose pas de lien simple : le vent dépend du gradient de pression et de la dynamique synoptique plus que de la température locale, sauf brises thermiques absentes ici.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Champ de pression à grande échelle	Donne le gradient qui génère le vent au-delà de l’effet thermique local.
Rugosité locale (occupation du sol)	Contrôle le frottement et la dissipation qui plafonnent les vitesses mesurées.

Conclusion : l’absence de structure est conforme ; notre jeu ne permet pas d’identifier de brise diurne marquée.

Direction du vent

Les températures les plus élevées s’observent surtout avec des vents de Nord à Ouest ; les flux Sud/Est accompagnent plutôt des valeurs plus fraîches, mais la dispersion reste importante. Scientifiquement, la direction signe l’advection de masses d’air chaudes ou froides, ce qui peut créer des contrastes thermiques.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Température potentielle équivalente des masses advectées	Qualifie directement la chaleur et l’humidité apportées par la direction du vent.
Position des fronts / structure synoptique	Explique les basculements de direction associés à des sauts de température.

Conclusion : signal cohérent avec l’advection, mais faible car nos données locales ne séparent pas clairement les régimes.

Élévation solaire

Corrélation positive et décalée : r ≈ 0,47 sans lag, ~0,56 avec +150 min. Le nuage décrit un « 8 » matin/soir ; le décalage resserre la relation tout en conservant cette double branche. La variation diurne de température suit l’angle solaire avec retard dû à l’inertie thermique et au bilan radiatif sol-atmosphère.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Couverture nuageuse / flux infrarouge	Module le bilan radiatif net et donc l’ampleur du lag thermique.
Humidité du sol	Conditionne la part de chaleur latente vs sensible, qui décale ou amortit le pic de température.

Conclusion : la forme en « 8 » et le lag sont conformes au cycle jour/nuit amorti ; les écarts résident dans la nébulosité non mesurée.

Humidité relative

On suit ici le comportement de l’air humide qui se tasse ou se recharge selon les régimes météo et le rythme diurne.

Pression atmosphérique

Relation faible (r ≈ -0,13) : l’air est légèrement plus humide quand la pression est basse, mais la dispersion domine, y compris au-dessus de 1020 hPa. Les basses pressions favorisent l’ascendance et la saturation, mais le lien local est souvent faible.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Profils verticaux (température/humidité)	Décrivent l’ascendance et la saturation en altitude, qui relient pression basse et air humide.
Indices d’instabilité (CAPE/CIN)	Indiquent le potentiel de condensation ou de convection qui augmente l’humidité relative.

Conclusion : signal faible conforme ; dispersion expliquée par l’absence d’information verticale.

Pluviométrie

Léger signal (r ≈ 0,15) : les rares averses apparaissent surtout quand l’humidité est déjà élevée, mais la majorité des points restent secs. La science attend une humidité élevée avant précipitation, proche du point de rosée.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Mesure de saturation locale (T, Td) et condensation	Confirme le passage au point de rosée et la présence effective de nuages.
Forçage dynamique (ascendance)	Explique l’initiation des précipitations au-delà de la seule humidité élevée.

Conclusion : cohérent mais atténué par la rareté des épisodes et l’absence de données nuageuses.

Luminance

Anti-corrélation marquée et décalée : r ≈ -0,52 sans lag, ~-0,63 avec +140 min. Deux régimes ressortent après décalage : luminance < 40 klx associée à une humidité élevée (~82 % médiane) et 60–100 klx avec humidité plus basse (~46 % médiane). Le réchauffement diurne augmente la capacité de l’air en vapeur d’eau, faisant baisser l’humidité relative (Clausius-Clapeyron) ; la baisse suit l’augmentation de rayonnement avec inertie.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Vitesse d’évaporation de surface	Relie le rayonnement au dessèchement effectif de l’air.
Humidité du sol	Conditionne l’évaporation disponible et l’humidité restituée à l’air.
Couverture nuageuse	Pilote l’irradiance et donc le rythme du séchage diurne.

Conclusion : l’anti-corrélation décalée correspond bien au séchage diurne ; la dispersion vient du voile nuageux non mesuré.

Vitesse du vent

Pas de tendance discernable : le nuage reste éparpillé sur toute la gamme d’humidité. La ventilation peut assécher ou humidifier selon la masse d’air advectée, mais sans information sur l’origine et la teneur en vapeur, aucune loi simple n’est attendue.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Humidité spécifique des flux entrants	Détermine si le vent apporte de l’air plus sec ou plus humide.
Rugosité / turbulence mesurée	Indique la capacité du vent à mélanger ou disperser l’humidité.

Conclusion : absence de corrélation attendue avec nos seules données locales.

Direction du vent

Air plus humide sous vents de Sud/Sud-Ouest (~79–81 % en moyenne), plus sec sous flux de Nord-Est à Est (~68–70 %), malgré une forte dispersion dans chaque secteur. L’advection de masses d’air maritimes ou continentales contrôle la teneur en vapeur.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Humidité spécifique des masses advectées	Caractérise la teneur en vapeur réellement importée par chaque secteur de vent.
Trajectoires des flux (back-trajectoires)	Relient la direction locale à l’origine géographique et à l’humidification en route.

Conclusion : cohérent avec l’advection d’air plus ou moins humide ; dispersion due au mélange de régimes et à l’absence de suivi des trajectoires.

Élévation solaire

Anti-corrélation avec lag : r ≈ -0,37 sans décalage, ~-0,50 avec +170 min. L’humidité diminue en suivant la montée solaire ; le décalage réduit l’asymétrie matin/soir. Le cycle diurne de température et d’irradiance réduit l’humidité relative après le lever du soleil, avec un retard lié à l’inertie thermique (diurne et évaporation).

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Nébulosité / couverture nuageuse	Module l’irradiance reçue et donc la vitesse de baisse de l’humidité relative.
Humidité du sol	Fixe la quantité d’eau évaporée qui peut rehausser l’humidité relative malgré le réchauffement.

Conclusion : relation et lag conformes ; la dispersion vient surtout des variations de couverture nuageuse non mesurée.

Pression atmosphérique

On lit ici la pression comme un baromètre large : elle réagit aux systèmes météo plus qu’aux micro-variations locales.

Pluviométrie

Faible relation négative (r ≈ -0,09) : la pression est légèrement plus basse pendant les épisodes pluvieux, mais les averses couvrent 977–1027 hPa avec la majorité entre 990 et 1020 hPa. C’est attendu : les systèmes dépressionnaires favorisent les pluies.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Gradient de pression régional	Explique la dynamique dépressionnaire qui déclenche pluie et baisse de pression.
Trajectoires des dépressions	Relient la chronologie pluie/pression à l’évolution synoptique.

Conclusion : signal faible mais cohérent, limité par la rareté des pluies et l’absence de contexte synoptique.

Luminance

Tendance légère (r ≈ 0,14) à associer fortes pressions et périodes lumineuses, avec une variance élevée et beaucoup de points nocturnes. Les hautes pressions sont souvent anticycloniques, associées à un ciel plus clair.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Nébulosité / couverture nuageuse	Conditionne la transparence et la luminance sous haute pression.
Aérosols	Modifient la diffusion de la lumière même sous ciel clair, impactant la luminance.
Angle solaire direct (irradiance directe/diffuse)	Permet de séparer l’effet géométrique de l’effet atmosphérique sur la lumière reçue.

Conclusion : tendance conforme, affaiblie par l’absence de mesure de couverture nuageuse.

Vitesse du vent

Les vents accélèrent quand la pression baisse (r ≈ -0,23) ; les vitesses élevées se concentrent sous ~1010 hPa, tandis que les calmes existent à tous les niveaux. Le vent naît du gradient de pression : une pression plus basse locale traduit souvent un gradient plus fort et donc plus de vent.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Champ de pression spatial (analyser synoptique)	Donne le gradient réel qui génère le vent mesuré.
Rugosité locale	Contrôle la dissipation du vent et explique les calmes malgré des gradients possibles.

Conclusion : cohérent avec la dynamique de gradient ; la dispersion est logique sans champ spatial.

Direction du vent

Pression plus élevée sous vents d’Est/Nord-Est (~1012–1014 hPa) et plus basse sous flux de Sud-Ouest (~1009 hPa), effet en partie dû à une fréquence plus forte des vents de SO. Les régimes de circulation imposent des couples direction/pression, sans relation causale directe locale.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Carte synoptique / centres d’action	Identifie les régimes (anticyclone, dépression) qui lient direction et pression.

Conclusion : cohérent avec des régimes de circulation distincts ; la mesure locale ne permet pas de séparer clairement chaque régime.

Élévation solaire

Cycle quotidien faible (r ≈ 0,10) : légère hausse de pression quand le soleil est haut, mais la série reste quasi stable ; sur mars→novembre, la pression médiane est plus haute en septembre qu’en juillet. La marée atmosphérique diurne induit une oscillation faible, compatible avec ce signal.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Série annuelle complète	Vérifie la marée atmosphérique sur tous les mois et ses double-max journaliers.

Conclusion : cohérent avec un faible forçage diurne ; amplitude atténuée par le bruit météo.

Pluviométrie

Lecture « terrain » : on confronte ici le pluviomètre à la lumière, au vent et au moment de la journée.

Luminance

Pas de tendance nette : 96 % des valeurs sont nulles ; les rares précipitations surviennent surtout quand la luminance est faible. Physiquement, les nuages bloquent la lumière, donc une luminance faible est attendue sous pluie.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Nébulosité / épaisseur optique	Mesure directe du voile nuageux qui réduit la luminance et accompagne la pluie.

Conclusion : cohérent malgré le faible effectif, limité par l’échantillon réduit de pluie.

Vitesse du vent

Averses associées à des vents un peu plus rapides (médiane ~3,2 km/h sous pluie vs ~2,4 km/h sinon), mais la plupart des vitesses restent faibles. Les précipitations s’accompagnent souvent de gradients de pression plus forts et de turbulence, d’où des vents plus vifs.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Gradient de pression horizontal	Relie la pluie au forçage dynamique qui accélère le vent.
Profil vertical du vent	Indique le cisaillement et la turbulence associés aux systèmes pluvieux.

Conclusion : léger signal conforme, noyé par la rareté des épisodes et des vitesses faibles générales.

Direction du vent

Pluie légèrement plus fréquente avec des vents d’Ouest à Nord-Ouest (~0,2 mm/h en moyenne sur ces secteurs) qu’avec des flux d’Est/NE, signal limité par la rareté des événements pluvieux. Certaines directions transportent plus d’humidité et favorisent la pluie.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Trajectoires des masses d’air	Relient chaque secteur de vent à son origine humide ou sèche réelle.
Humidité spécifique des masses advectées	Quantifie l’apport d’eau disponible pour la précipitation.

Conclusion : cohérent mais faible, car notre série contient peu d’épisodes et pas d’information sur les trajectoires.

Élévation solaire

Pas de corrélation (r ~ 0) : les épisodes pluvieux, rares, sont répartis jour et nuit, avec seulement un léger excès aux basses élévations. Les précipitations peuvent survenir à toute heure selon le type de système (front, convection nocturne ou diurne).

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Type de système (front, convection, stratiforme)	Explique la répartition horaire et l’absence de relation avec l’élévation solaire.
Indices de stabilité	Discriminent convection diurne/nocturne et pluie frontale.
Couverture nuageuse	Lie directement l’élévation solaire apparente aux conditions pluvieuses.

Conclusion : absence de relation marquée conforme aux processus variés de pluie.

Luminance

Ici, on lit la lumière comme proxy de l’irradiance et des nuages : un fil conducteur pour comprendre le reste.

Vitesse du vent

Corrélation très faible (r ≈ 0,13) : la luminance élevée coïncide parfois avec des vents un peu plus rapides, mais la plupart des observations restent proches du calme. En convection diurne, le réchauffement de surface renforce la turbulence et peut accroître un peu le vent, d’où ce signal modeste.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Flux radiatif net (bilan surface)	Relie directement la luminance au chauffage réel qui peut accélérer le vent.
Profil vertical de vent	Montre si des vents plus forts existent en altitude et sont mélangés vers la surface en journée.

Conclusion : cohérent mais faible, logique avec des vents globalement bas.

Direction du vent

Luminance plus forte sous vents de Nord/Nord-Ouest (~28–29 klx en moyenne), nettement plus faible sous flux de Sud (~5 klx), malgré une dispersion importante. Certains régimes apportent plus de nébulosité que d’autres, modifiant l’irradiance au sol.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Mesure directe de couverture nuageuse	Sépare l’effet du régime de vent sur l’irradiance via la nébulosité.
Trajectoires des flux	Relie la direction locale à l’origine des masses d’air plus ou moins nuageuses.

Conclusion : cohérent avec des régimes nuageux contrastés ; dispersion due à l’absence de mesure nuageuse.

Élévation solaire

Relation quasi linéaire (r ≈ 0,76) et quasi synchrone (lag ~ +10 min sans impact notable) : la luminance suit directement l’élévation solaire, hors périodes nocturnes. La géométrie du soleil fixe l’irradiance extraterrestre, atténuée par l’atmosphère.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Opacité atmosphérique (aérosols, vapeur d’eau)	Ajuste l’atténuation réelle de l’irradiance pour rapprocher théorie et mesure.
Couverture nuageuse	Explique les écarts ponctuels à la relation géométrique quasi linéaire.

Conclusion : correspond au modèle géométrique, l’écart provenant des nuages non mesurés.

Vitesse du vent

On suit le vent comme vecteur d’advection et de mélange, avec ses variations de secteur et son léger souffle diurne.

Direction du vent

Vitesse très dépendante du secteur : vents d’Ouest et Sud-Ouest nettement plus rapides (~4,7 km/h en moyenne), les autres directions tournant autour de 1–2 km/h. Les régimes synoptiques imposent des directions et des vitesses différentes selon la circulation générale.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Gradient de pression horizontal	Donne le forçage principal qui accélère le vent pour chaque secteur.
Traînée de surface / rugosité	Explique la dissipation différentielle selon le paysage autour de la station.

Conclusion : cohérent avec des régimes de circulation distincts ; la variabilité interne reste forte.

Élévation solaire

Corrélation faible (r ≈ 0,12) : les vitesses montent légèrement quand le soleil est plus haut, mais des calmes subsistent à toutes les élévations. Le chauffage diurne peut renforcer la turbulence et mélanger des vents plus forts vers la surface.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Profil vertical de vent	Indique la réserve de vent en altitude pouvant être mélangée en surface.
Stabilité de la couche limite	Conditionne l’efficacité du mélange turbulent diurne/nocturne.

Conclusion : léger effet diurne conforme ; amplitude limitée par la stabilité souvent élevée et les vitesses faibles.

Direction du vent

On termine avec la direction, bonne sentinelle des régimes météo qui défilent sur la journée.

Élévation solaire

Élévation maximale surtout avec des vents de Nord/Nord-Ouest ; les flux de Sud coïncident fréquemment avec des élévations négatives (nuit), signe d’un motif lié au cycle jour/nuit plus qu’au secteur lui-même. Les régimes diurnes/nocturnes modulent la direction via les circulations thermiques locales, ou plus généralement par l’alternance de régimes de pression au cours de la journée.

Variable manquante	Pourquoi essentielle
Carte des régimes régionaux	Relie le motif jour/nuit à des schémas de circulation plus larges.
Mesure explicite des brises thermiques	Confirme l’origine locale (brise) du cycle directionnel observé.

Conclusion : le pattern jour/nuit est plausible ; sans mesure régionale, on ne peut isoler précisément le mécanisme.

Synthèse des données manquantes

Relation	Variable	Comment se la procurer
Température ↔ Humidité relative	Eau précipitable intégrée (PWV)	Réanalyses ERA5/AROME via API Copernicus CDS, radiosondages Météo-France (accessibles via donneespubliques.meteofrance.fr ou intégrés dans NOAA IGRA), réseau GNSS permanent (ex. RGP de l’IGN) ou station GNSS locale pour le PWV.
Température ↔ Luminance / Humidité ↔ Luminance / Élévation solaire ↔ Humidité	Couverture/épaisseur nuageuse	Imagerie Meteosat via EUMETSAT Data Store ou produits dérivés de Météo-France, bulletins METAR/SYNOP (nébulosité) via donneespubliques.meteofrance.fr ou data.gouv.fr, fraction nuageuse des réanalyses ERA5/AROME via CDS API, caméra ciel locale.
Température ↔ Luminance / Élévation solaire ↔ Température	Humidité du sol	Capteur sol in situ, réanalyses ERA5-Land via CDS, analyse SAFRAN Météo-France (données publiques ou data.gouv.fr), champs AROME/ARPEGE de surface si accessibles (API ou jeux climatologiques).
Température ↔ Luminance	Albédo du sol	Cartes d’occupation du sol Corine ou OSM en open data ; NDVI Sentinel/Landsat (ex. Sentinel Hub) pour dériver l’albédo, complété au besoin par les produits d’albédo Copernicus.
Vent (vitesse/direction) ↔ Température/Pluie	Champ de pression régional / gradient horizontal	Réanalyses ERA5 via CDS, champs de pression AROME/ARPEGE Météo-France (données publiques ou produits dérivés), GFS via NOAA NOMADS, cartes synoptiques publiques, stations baro proches (réseau Météo-France ou stations amateurs sur data.gouv.fr).
Humidité ↔ Pluie / Pluie ↔ Élévation solaire	Profils verticaux (T/HR/vent)	Radiosondages Météo-France (Trappes, Nîmes, etc.) via donneespubliques.meteofrance.fr ou archives NOAA IGRA, réanalyses horaires ERA5/AROME via CDS, profils AROME HD si accessibles.
Humidité ↔ Pluie / Pluie ↔ Élévation solaire	Indices de stabilité (CAPE/CIN)	Calculés depuis ERA5/AROME via CDS ou à partir de radiosondages ; outils MetPy ou wgrib2, certains produits dérivés disponibles dans les jeux climatologiques Météo-France ou via services universitaires français.
Direction ↔ Humidité / Pluie	Trajectoires des masses d’air (back-trajectoires)	HYSPLIT NOAA READY (forçage GFS ou réanalyses globales), scripts PySPLIT, et, pour la France, champs de vent issus d’AROME/ARPEGE (Météo-France ou CDS) pour forcer des trajectoires régionales plus fines.
Luminance ↔ Élévation solaire	Opacité atmosphérique / aérosols	Réseau photomètres AERONET API (plusieurs sites en France), produits CAMS sur les aérosols, mesures de particules fines via OpenAQ et réseaux de qualité de l’air français, MODIS AOD via NASA LAADS.
Luminance ↔ Vent / Température	Flux radiatif net (SW/LW)	Pyranomètre/pyrgéomètre locaux, réanalyses de surface ERA5 via CDS, bilans radiatifs de surface dans les produits Météo-France (SAFRAN/AROME Surface) si disponibles, stations agricoles ou réseaux météo/agro français en open data.
Vent ↔ Température/Pluie	Rugosité / traînée de surface	Cartes d’occupation du sol Corine/OSM, modèles numériques de terrain et LIDAR IGN RGE Alti, inventaires locaux (haies, forêts, bâtiments) pour estimer la rugosité z0 autour de la station.
Toutes relations	Données hivernales complètes	Continuer la collecte jusqu’à fin d’hiver ; compléter les manques avec les réanalyses ERA5/ERA5-Land via CDS API et, si besoin, les produits climatologiques de Météo-France pour les périodes plus anciennes.

Conclusion

Même avec une station complète pour un particulier, on ne mesure qu’une poignée de grandeurs : ce qui est suffisant pour mettre en évidence des relations simples et des lags, mais insuffisant pour reconstituer la dynamique atmosphérique. Dès qu’on veut aller plus loin, il faut des données issues de modèles ou de réseaux lourds.

Quelques exemples de capteurs hors de portée à la maison :

• Ceilomètre/mini-lidar nuages (10–30 k€) pour suivre base et épaisseur nuageuse.
• Radiomètre micro-ondes colonne d’eau/vapeur (50–100 k€) pour l’eau précipitable.
• Radar météo local (plusieurs centaines de k€) pour les profils de précipitation.
• Sondes ozone/sondes radios pour profils chimiques/verticaux (opérations et consommables coûteux).

Ces variables manquantes sont accessibles via des modèles (reanalyses ERA5/AROME, CAMS), des réseaux publics (Meteosat, ADDS, AERONET) ou des capteurs partagés, et c’est indispensable si l’on vise une analyse physique détaillée.

Pour autant, nos données locales restent utiles : on peut déjà passer aux corrélations multiples et voir comment l’introduction d’une troisième variable déforme ou précise une relation binaire bien établie. Ce sera l’objet du prochain article.