Animations jours de gel et nuits tropicales

Animations nuits tropicales

Guide d'utilisation d'Explor'Alpes

1. Page « Tableau de bord »

Cette page permet d’explorer les cartes de jours de gel et de nuits tropicales pour la région alpine (hors Var).

• Scénario climatique : choisit soit les données historiques, soit un scénario de projection (RCP 4.5 ou RCP 8.5).
• Période : sélectionne une période climatique (1981–2010, 2011–2040, 2041–2070, 2071–2100).
• Indicateurs : coche les variables à afficher sur la carte :
  • « Jours avec Tmoy < 0°C » pour les jours de gel en hiver ;
  • « Nuits avec Tmin ≥ 20°C » pour les nuits tropicales ;
  • « Isotherme 0°C (altitude) » (future extension).
• Saison : choisit la saison d’analyse (Hiver DJF, année complète, été JJA).
• Bouton « Mettre à jour les données » : après réglage des filtres, clique pour charger les données NetCDF et rafraîchir la carte.
• Carte : affiche une carte leaflet représentant l’intensité de l’indicateur sur la région alpine, avec une légende et un recentrage automatique sur la zone d’étude.
• Indicateurs en haut de page : synthétisent le nombre moyen de jours de gel, de nuits tropicales et la période analysée.

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2. Page « Animations »

Cette page présente des animations pré-calculées illustrant l’évolution de l’isotherme 0°C, des jours de gel et des nuits tropicales.

• Profil de crêtes avec altitudes de l'isotherme 0°C : présente une animation montrant, pour chaque département alpin, l’altitude des principaux sommets et la position moyenne de l’isotherme 0°C sur la période récente. Permet de visualiser la marge de manœuvre entre les reliefs et l’altitude de 0°C.
• Jours de gel – évolution annuelle : affiche un GIF montrant l’évolution année par année du nombre de jours avec température moyenne inférieure à 0°C.
• Jours de gel – intervalles de 20 ans : affiche un GIF présentant des cartes moyennées par grandes périodes (20 ans) pour visualiser les tendances de fond.
• Nuits tropicales – évolution annuelle : affiche un GIF montrant la progression dans le temps des nuits avec Tmin ≥ 20°C.
• Nuits tropicales – intervalles de 20 ans : montre la variation des nuits tropicales par grandes périodes, afin de comparer les régimes climatiques.

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3. Page « À propos »

Cette page décrit le contexte du projet, les sources de données, les indicateurs suivis et présente l’équipe ayant contribué au développement de l’outil.

• Contexte du hackathon « Climat des données ».
• Description des jeux de données climatiques utilisés.
• Liste des usages visés (sensibilisation, compréhension des impacts, etc.).
• Présentation de l’équipe projet.

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Conseils de lecture

• Commencer par le « Tableau de bord » pour explorer un indicateur et une période en particulier.
• Passer ensuite par « Animations » pour visualiser la dynamique temporelle globale.
• Utiliser « À propos » et ce guide pour comprendre le cadre scientifique et les limites de l’outil.

Contexte : Hackathon Météo-France 2025

Projet réalisé dans le cadre du hackathon Météo-France 2025 – Le climat en données .

Ce défi porte sur la visualisation de données climatiques pour faciliter leur compréhension et leur appropriation par différents publics : décideurs publics, acteurs territoriaux, citoyens, professionnels, etc. Une attention particulière est portée à la représentation lisible de l’incertitude climatique.

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Solution proposée : Explor'Alpes

Avec Explor'Alpes, nous nous concentrons sur deux signaux forts du changement climatique dans les Alpes :

• L’évolution de l’isotherme 0°C à l’échelle régionale (jours de gel).
• La fréquence d’apparition des nuits tropicales définies comme des nuits où la température ne descend pas sous 20°C.

L’application vise à vulgariser ces indicateurs via une carte interactive et quelques indicateurs synthétiques (KPIs) afin de rendre les résultats accessibles au plus grand nombre.

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Zone d'étude

La zone d’étude couvre la région alpine (hors Var), définie par les départements suivants :

• Alpes-de-Haute-Provence (04)
• Hautes-Alpes (05)
• Alpes-Maritimes (06)
• Drôme (26)
• Isère (38)
• Savoie (73)
• Haute-Savoie (74)
• Vaucluse (84)

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Approche adoptée

1️⃣ Extraction et nettoyage des données

Nous utilisons les données issues du jeu ESMS2-1 ALPX3 2,5 km pour la région alpine. Ce choix de résolution permet une analyse relativement fine des gradients altitudinaux et des contrastes spatiaux.

2️⃣ Calcul des indicateurs

Deux familles d’indicateurs sont mises en avant : l’isotherme zéro (jours de gel) et les nuits tropicales.

Isotherme 0°C – jours de gel

• Nombre de jours par an où la température moyenne est supérieure à 0°C (Tmean > 0°C), en particulier en hiver (décembre-janvier-février).
• Calcul de la moyenne, du minimum et du maximum du nombre de jours par tranche temporelle (horizons de projection).
• Comparaison des indicateurs entre climat historique et climat projeté (écarts de moyenne, minimum, maximum).
• Interprétation en termes d’“,hiver moyen”, “hiver chaud” et “hiver froid”.

Nuits tropicales

Une nuit tropicale est définie comme une nuit durant laquelle la température minimale ne descend pas en dessous de 20°C (Tmin ≥ 20°C).

• Nombre de nuits tropicales par an dans les données historiques et de projection.
• Calcul de la moyenne, du minimum et du maximum du nombre de nuits tropicales par plage temporelle.
• Comparaison entre climat historique et différents horizons de projection.
• Interprétation en scénarios de “climat moyen”, “chaud” et “froid”.

3️⃣ Visualisation via Explor'Alpes

• Carte interactive permettant de visualiser les indicateurs choisis (jours de gel, nuits tropicales).
• Indicateurs synthétiques (moyennes régionales) affichés en haut de la page.
• Possibilité de choisir la période (horizons climatiques) et l’indicateur étudié.

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Données utilisées et téléchargement

Les données proviennent du dépôt GitHub dédié au hackathon (Météo-France / partenaires).

Ces fichiers NetCDF sont utilisés par l’application pour construire les cartes affichées dans l’onglet “Tableau de bord”.

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Code source & déploiement

• 🔄 Page de réutilisation sur data.gouv.fr : Explor'Alpes sur data.gouv.fr
• 📦 Dépôt des données climatiques (NetCDF) : github.com/justinesommerlatt/Hackathon-Meteo-France
• 💻 Code source de l’application Shiny : github.com/rwinsee/app_shiny_climat
• 🧩 Chart Helm / projet de déploiement : github.com/rwinsee/hackathon_defi8_dataviz
• 🐳 Image Docker (Docker Hub) : rwinsee/app_shiny_climat
• ☁️ Hébergement : application déployée sur le SSP Cloud de l’Insee via Onyxia (service RStudio pour le développement) et un chart Helm shiny-app-template déployé sur le cluster Kubernetes du SSP Cloud.
• 🔗 Lien direct vers l’application : https://hackathon-climat-defi8.lab.sspcloud.fr/

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Mode d'emploi rapide

1. Choisir un scénario climatique et une période dans le panneau de gauche.
2. Cocher l’ indicateur à cartographier (jours de gel ou nuits tropicales).
3. Cliquer sur « Mettre à jour la carte » pour actualiser la carte et les indicateurs en haut de page.
4. Explorer la carte (zoom, déplacement) pour localiser les zones les plus impactées.

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Équipe

• Maëlle ABRAHAM (Consultante adaptation - Carbone 4)
• Julien AVINÉE (Consultant adaptation - Carbone 4)
• Madeleine D’ARRENTIERES (Consultante adaptation - Carbone 4)
• Lucio LURASCHI (Ingénieur logiciel - EDF)
• Etienne PAUTHENET (Data Scientist - IRD Brest)
• Sandrine PARADOWSKI (Géomaticienne - DDT 77)
• Justine SOMMERLATT (Data Scientist - BKW)
• Romuald WEIDMANN (Développeur R - INSEE)