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2025-11-26 17:22:57 +01:00

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# Premier recadrage scientifique
À ce stade de l'étude :
- on a présenté [les données brutes](../03%20-%20Premiers%20graphiques/)
- on a établi les premières [corrélations binaires](../04%20-%20Corrélations%20binaires/)
- on a cherché un [lien plus poussé](../05%20-%20Corrélations%20binaires%20avancées/) 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 quon voit concrètement dans les courbes, ce que la science en dit, et comment le lag raconte linertie des phénomènes. Lidée est de profiter du « plaisir de lanalyse » comme dune enquête météo, pas juste daligner des coefficients.
## Température
Un fil conducteur simple : quand la température change, elle entraîne ou suit dautres variables avec plus ou moins dinertie. On lit ci-dessous le « film » de la journée en reliant chaque paire.
### Humidité relative
Anti-corrélation nette et immédiate : les superpositions montrent que lhumidité 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Clausius%E2%80%93Clapeyron_relation)), donc, à teneur en vapeur quasi constante, lhumidité relative baisse quand lair se réchauffe.
Pas besoin dautres variables que celles déjà mesurées pour expliquer le signe ; les écarts tiennent surtout au bruit instrumental et aux micro-variations deau précipitable non mesurée (ce nest pas équivalent à nos précipitations mesurées : nous avons le flux de pluie dans les données, mais nous ne lavons pas encore croisé ici, car nous restons sur une analyse binaire par paire).
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Eau précipitable intégrée (colonne deau vapeur) | Fixe le contenu total en vapeur disponible ; aide à distinguer un air réellement sec dun 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, doù des bandes verticales sans structure forte dans le temps.
La science nattend pas de lien direct local entre température de surface et pression : les variations de pression dépendent des structures synoptiques et de lépaisseur de la colonne dair (https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_pressure#Weather_and_climate).
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Champ de pression régional / gradients horizontaux | Permet dévaluer la dynamique synoptique qui domine la pression locale et explique labsence de lien direct avec la température de surface. |
| Altitude géopotentielle (épaisseur de la colonne dair) | Indique la masse dair et la structure verticale qui conditionnent la pression au sol. |
Conclusion : labsence 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](<https://en.wikipedia.org/wiki/Precipitation_(meteorology)>), la pluie se produit dès que lair atteint la saturation et que la condensation dépasse lévaporation, 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 dinfirmer le modèle ; la neutralité observée est attendue sans la saison froide.
### Luminance
Lien fort et décalé : la luminance précède la température denviron +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 dirradiance [chauffe](https://en.wikipedia.org/wiki/Solar_irradiance) le sol et lair ; le lag de ~2 h traduit l[inertie thermique du sol](https://en.wikipedia.org/wiki/Thermal_inertia) et du volume dair.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| --------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
| Couverture nuageuse / épaisseur optique | Module directement lirradiance reçue et donc le chauffage qui crée le lag. |
| Albédo du sol | Fixe la part dénergie absorbée vs réfléchie, donc linertie thermique effective. |
| Humidité du sol | Contrôle le partage chaleur sensible/latente et lamortissement du pic thermique. |
Conclusion : la corrélation et son décalage collent bien au modèle de chauffage diurne amorti par linertie.
### Vitesse du vent
Pas de corrélation lisible : les vitesses restent basses (médiane ~2,4 km/h) quelle que soit la température.
La science nimpose pas de lien simple : le vent dépend du [gradient de pression](https://en.wikipedia.org/wiki/Wind#Pressure_gradient) 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 leffet thermique local. |
| Rugosité locale (occupation du sol) | Contrôle le frottement et la dissipation qui plafonnent les vitesses mesurées. |
Conclusion : labsence de structure est conforme ; notre jeu ne permet pas didentifier de brise diurne marquée.
### Direction du vent
Les températures les plus élevées sobservent 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Advection) de masses dair 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 lhumidité 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 ladvection, 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Diurnal_temperature_variation) suit langle solaire avec retard dû à linertie thermique et au bilan radiatif sol-atmosphère.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Couverture nuageuse / flux infrarouge | Module le bilan radiatif net et donc lampleur 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 lair humide qui se tasse ou se recharge selon les régimes météo et le rythme diurne.
### Pression atmosphérique
Relation faible (r ≈ -0,13) : lair est légèrement plus humide quand la pression est basse, mais la dispersion domine, y compris au-dessus de 1020 hPa.
Les [basses pressions](https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_pressure#Weather_and_climate) favorisent lascendance et la saturation, mais le lien local est souvent faible.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ---------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Profils verticaux (température/humidité) | Décrivent lascendance et la saturation en altitude, qui relient pression basse et air humide. |
| Indices dinstabilité (CAPE/CIN) | Indiquent le potentiel de condensation ou de convection qui augmente lhumidité relative. |
Conclusion : signal faible conforme ; dispersion expliquée par labsence dinformation verticale.
### Pluviométrie
Léger signal (r ≈ 0,15) : les rares averses apparaissent surtout quand lhumidité est déjà élevée, mais la majorité des points restent secs.
La science attend une humidité élevée avant précipitation, proche du [point de rosée](https://en.wikipedia.org/wiki/Dew_point).
| 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 linitiation des précipitations au-delà de la seule humidité élevée. |
Conclusion : cohérent mais atténué par la rareté des épisodes et labsence 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 60100 klx avec humidité plus basse (~46 % médiane).
Le réchauffement diurne augmente la capacité de lair en vapeur deau, faisant baisser lhumidité relative (Clausius-Clapeyron) ; la baisse suit laugmentation de [rayonnement](https://en.wikipedia.org/wiki/Evaporation) avec inertie.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| Vitesse dévaporation de surface | Relie le rayonnement au dessèchement effectif de lair. |
| Humidité du sol | Conditionne lévaporation disponible et lhumidité restituée à lair. |
| Couverture nuageuse | Pilote lirradiance et donc le rythme du séchage diurne. |
Conclusion : lanti-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 dhumidité.
La ventilation peut assécher ou humidifier selon la masse dair advectée, mais sans information sur lorigine et la teneur en vapeur, aucune loi simple nest attendue.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ------------------------------------- | --------------------------------------------------------------- |
| Humidité spécifique des flux entrants | Détermine si le vent apporte de lair plus sec ou plus humide. |
| Rugosité / turbulence mesurée | Indique la capacité du vent à mélanger ou disperser lhumidité. |
Conclusion : absence de corrélation attendue avec nos seules données locales.
### Direction du vent
Air plus humide sous vents de Sud/Sud-Ouest (~7981 % en moyenne), plus sec sous flux de Nord-Est à Est (~6870 %), malgré une forte dispersion dans chaque secteur.
Ladvection de [masses dair](https://en.wikipedia.org/wiki/Air_mass) 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 lorigine géographique et à lhumidification en route. |
Conclusion : cohérent avec ladvection dair plus ou moins humide ; dispersion due au mélange de régimes et à labsence de suivi des trajectoires.
### Élévation solaire
Anti-corrélation avec lag : r -0,37 sans décalage, ~-0,50 avec +170 min. Lhumidité diminue en suivant la montée solaire ; le décalage réduit lasymétrie matin/soir.
Le cycle diurne de température et dirradiance réduit lhumidité relative après le lever du soleil, avec un retard lié à linertie thermique (diurne et évaporation).
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| -------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Nébulosité / couverture nuageuse | Module lirradiance reçue et donc la vitesse de baisse de lhumidité relative. |
| Humidité du sol | Fixe la quantité deau évaporée qui peut rehausser lhumidité 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 quaux micro-variations locales.
### Pluviométrie
Faible relation négative (r -0,09) : la pression est légèrement plus basse pendant les épisodes pluvieux, mais les averses couvrent 9771027 hPa avec la majorité entre 990 et 1020 hPa.
Cest attendu : [les systèmes dépressionnaires](https://en.wikipedia.org/wiki/Low-pressure_area) 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 lévolution synoptique. |
Conclusion : signal faible mais cohérent, limité par la rareté des pluies et labsence 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](https://en.wikipedia.org/wiki/High-pressure_area) 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 leffet géométrique de leffet atmosphérique sur la lumière reçue. |
Conclusion : tendance conforme, affaiblie par labsence 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Geostrophic_wind) 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 dEst/Nord-Est (~10121014 hPa) et plus basse sous flux de Sud-Ouest (~1009 hPa), effet en partie à une fréquence plus forte des vents de SO.
Les régimes de [circulation](https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_circulation) imposent des couples direction/pression, sans relation causale directe locale.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ----------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| Carte synoptique / centres daction | 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 marsnovembre, la pression médiane est plus haute en septembre quen juillet.
La [marée atmosphérique](https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_tide) 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud) 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 léchantillon 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](<https://en.wikipedia.org/wiki/Precipitation_(meteorology)>) saccompagnent souvent de gradients de pression plus forts et de turbulence, doù 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 dOuest à Nord-Ouest (~0,2 mm/h en moyenne sur ces secteurs) quavec des flux dEst/NE, signal limité par la rareté des événements pluvieux.
Certaines directions [transportent](https://en.wikipedia.org/wiki/Air_mass) plus dhumidité et favorisent la pluie.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ---------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------- |
| Trajectoires des masses dair | Relient chaque secteur de vent à son origine humide ou sèche réelle. |
| Humidité spécifique des masses advectées | Quantifie lapport deau disponible pour la précipitation. |
Conclusion : cohérent mais faible, car notre série contient peu dépisodes et pas dinformation 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 labsence de relation avec lélévation solaire. |
| Indices de stabilité | Discriminent convection diurne/nocturne et pluie frontale. |
| Couverture nuageuse | Lie directement lélévation 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 lirradiance 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Convective_boundary_layer) diurne, le réchauffement de surface renforce la turbulence et peut accroître un peu le vent, doù 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 (~2829 klx en moyenne), nettement plus faible sous flux de Sud (~5 klx), malgré une dispersion importante.
Certains [régimes](https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_cover) apportent plus de nébulosité que dautres, modifiant lirradiance au sol.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------- |
| Mesure directe de couverture nuageuse | Sépare leffet du régime de vent sur lirradiance via la nébulosité. |
| Trajectoires des flux | Relie la direction locale à lorigine des masses dair plus ou moins nuageuses. |
Conclusion : cohérent avec des régimes nuageux contrastés ; dispersion due à labsence 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Sun_path), hors périodes nocturnes.
La géométrie du soleil fixe lirradiance extraterrestre, atténuée par latmosphère.
| Variable manquante | Pourquoi essentielle |
| ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
| Opacité atmosphérique (aérosols, vapeur deau) | Ajuste latténuation réelle de lirradiance pour rapprocher théorie et mesure. |
| Couverture nuageuse | Explique les écarts ponctuels à la relation géométrique quasi linéaire. |
Conclusion : correspond au modèle géométrique, lécart provenant des nuages non mesurés.
## Vitesse du vent
On suit le vent comme vecteur dadvection et de mélange, avec ses variations de secteur et son léger souffle diurne.
### Direction du vent
Vitesse très dépendante du secteur : vents dOuest et Sud-Ouest nettement plus rapides (~4,7 km/h en moyenne), les autres directions tournant autour de 12 km/h.
Les [régimes synoptiques](https://en.wikipedia.org/wiki/Atmospheric_circulation) 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Diurnal_temperature_variation) 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 lefficacité 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 dun motif lié au cycle jour/nuit plus quau secteur lui-même.
Les régimes diurnes/nocturnes modulent [la direction](https://en.wikipedia.org/wiki/Land%E2%80%93sea_breeze) via les circulations thermiques locales, ou plus généralement par lalternance 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 lorigine 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](https://cds.climate.copernicus.eu/api-how-to), radiosondages Météo-France (accessibles via [donneespubliques.meteofrance.fr](https://donneespubliques.meteofrance.fr/) ou intégrés dans [NOAA IGRA](https://www.ncei.noaa.gov/products/weather-balloon/integrated-global-radiosonde-archive)), réseau GNSS permanent (ex. [RGP de lIGN](https://geodesie.ign.fr/index.php?page=rgp)) ou station GNSS locale pour le PWV. |
| Température ↔ Luminance / Humidité ↔ Luminance / Élévation solaire ↔ Humidité | Couverture/épaisseur nuageuse | Imagerie Meteosat via [EUMETSAT Data Store](https://data.eumetsat.int/) ou produits dérivés de Météo-France, bulletins METAR/SYNOP (nébulosité) via [donneespubliques.meteofrance.fr](https://donneespubliques.meteofrance.fr/) ou [data.gouv.fr](https://www.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](https://cds.climate.copernicus.eu), analyse SAFRAN Météo-France ([données publiques](https://donneespubliques.meteofrance.fr/) ou [data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/)), champs AROME/ARPEGE de surface si accessibles (API ou jeux climatologiques). |
| Température ↔ Luminance | Albédo du sol | Cartes doccupation du sol [Corine](https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover) ou [OSM](https://www.openstreetmap.org/) en open data ; NDVI Sentinel/Landsat (ex. [Sentinel Hub](https://www.sentinel-hub.com/)) pour dériver lalbédo, complété au besoin par les produits dalbédo 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](https://nomads.ncep.noaa.gov/), cartes synoptiques publiques, stations baro proches (réseau Météo-France ou stations amateurs sur [data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/)). |
| Humidité ↔ Pluie / Pluie ↔ Élévation solaire | Profils verticaux (T/HR/vent) | Radiosondages Météo-France (Trappes, Nîmes, etc.) via [donneespubliques.meteofrance.fr](https://donneespubliques.meteofrance.fr/) ou archives [NOAA IGRA](https://www.ncei.noaa.gov/products/weather-balloon/integrated-global-radiosonde-archive), 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](https://unidata.github.io/MetPy/latest/) ou [wgrib2](https://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/wesley/wgrib2/), certains produits dérivés disponibles dans les jeux climatologiques Météo-France ou via services universitaires français. |
| Direction ↔ Humidité / Pluie | Trajectoires des masses dair (back-trajectoires) | [HYSPLIT NOAA READY](https://www.ready.noaa.gov/HYSPLIT.php) (forçage GFS ou réanalyses globales), scripts [PySPLIT](https://pysplit.readthedocs.io/), et, pour la France, champs de vent issus dAROME/ARPEGE (Météo-France ou CDS) pour forcer des trajectoires régionales plus fines. |
| Luminance ↔ Élévation solaire | Opacité atmosphérique / aérosols | Réseau photomètres [AERONET API](https://aeronet.gsfc.nasa.gov/new_web/API/index.html) (plusieurs sites en France), produits [CAMS](https://ads.atmosphere.copernicus.eu/) sur les aérosols, mesures de particules fines via [OpenAQ](https://openaq.org/) et réseaux de qualité de lair français, MODIS AOD via [NASA LAADS](https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/). |
| 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 doccupation du sol Corine/OSM, modèles numériques de terrain et LIDAR [IGN RGE Alti](https://geoservices.ign.fr/rgealti), inventaires locaux (haies, forêts, bâtiments) pour estimer la rugosité z0 autour de la station. |
| Toutes relations | Données hivernales complètes | Continuer la collecte jusquà fin dhiver ; 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 quune 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 quon 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 (1030 k€) pour suivre base et épaisseur nuageuse.
- Radiomètre micro-ondes colonne deau/vapeur (50100 k€) pour leau 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 cest indispensable si lon vise une analyse physique détaillée.
Pour autant, nos données locales restent utiles : on peut déjà passer aux corrélations multiples et voir comment lintroduction dune troisième variable déforme ou précise une relation binaire bien établie. Ce sera lobjet du prochain article.