Analyse Météo — ERA5 France

Ce dépôt regroupe des scripts Julia et Python permettant de :

• télécharger des données ERA5 (Copernicus CDS),
• construire un masque / poids géographiques sur la France,
• agréger des climatologies (mensuelles ou annuelles),
• produire des visualisations et analyses de tendance.

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Prérequis

• Julia (avec l’environnement du projet : src/Project.toml, src/Manifest.toml)
• Python 3 + cdsapi (téléchargement ERA5)
• Dépendances système pour ArchGDAL / LibGEOS / PROJ (selon l’OS)
• Compte Copernicus CDS + clé API configurée (~/.cdsapirc)

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Installation (Julia)

Depuis la racine du dépôt :

julia --project=src -e 'using Pkg; Pkg.instantiate()'

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Téléchargement ERA5 (Python)

Le script src/download.py télécharge des fichiers NetCDF mensuels :

• zone : France (incluant la Corse)
• variable : température à 2 m (t2m)

Paramètres principaux à ajuster dans src/download.py :

• START_YEAR / END_YEAR
• OUT_DIR (par défaut : era5_fr_t2m)

Exécution :

python src/download.py

Recommandation : stocker les fichiers dans :

data/raw-yearly-combined/era5_fr_t2m

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Masque et poids France (Julia)

Le script src/weights.jl génère une matrice de poids à partir d’un shapefile France. Il utilise un fichier ERA5 comme référence pour récupérer la grille (lon/lat).

Paramètres clés :

• sample_nc : fichier ERA5 local de référence
• shp : shapefile (par défaut : data/shapefiles/region.shp)
• out_weights_nc : fichier NetCDF de sortie

Exécution :

julia --project=src -e 'include("src/weights.jl")'

Le NetCDF produit contient :

• weights_frac : fraction du pixel dans la France
• final_weights : weights_frac * cos(lat) (pondération aire)

Un masque booléen peut être dérivé si nécessaire (ex. seuil > 0.9).

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Agrégation climatologique (Julia)

Le pipeline principal est dans src/aggregate.jl :

• lecture incrémentale des NetCDF (évite de charger tout en RAM),
• application du masque / des poids,
• conversion Kelvin → Celsius,
• export NetCDF final.

Exemples :

Climatologie mensuelle

include("src/aggregate.jl")

cube = compute_general_climatology(
    "data/raw-yearly-combined/era5_fr_t2m",
    weights_bool_basic, # ou weights_prop_basic
    1950:2025;
    mode=:monthly,
    export_path="data/processed-means/mean_months_basic.nc",
)

Climatologie annuelle

include("src/aggregate.jl")

cube = compute_general_climatology(
    "data/raw-yearly-combined/era5_fr_t2m",
    weights_bool_basic,
    1950:2025;
    mode=:yearly,
    export_path="data/processed-means/mean_years_basic.nc",
)

Notes :

• weights_bool_basic, weights_prop_basic, etc. sont chargés au début de src/aggregate.jl.
• si les fichiers de poids n’existent pas : corriger les chemins ou régénérer avec weights.jl.

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Visualisation et séries temporelles

Le script src/visualization.jl charge les climatologies et construit des séries temporelles France :

• means_vector_calculation : moyenne nationale par pas de temps
• tendances via GLM / StatsPlots

Exécution :

julia --project=src -e 'include("src/visualization.jl")'

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Cartes, animations et tendances spatiales

src/Original.jl contient des fonctions de référence (plus exploratoires) :

• cartes annuelles,
• tendances par pixel,
• animation GIF,
• p-values via GLM.

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Option performance : format JLD2

src/JLD2 (in progress).jl propose une conversion NetCDF → JLD2 pour accélérer les traitements. Les chemins sont actuellement à adapter.

Exemple :

include("src/JLD2 (in progress).jl")
convert_to_fast_format("data/raw-yearly-combined/era5_fr_t2m", "data/fast/era5.jld2")

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Structure attendue

data/
  raw-yearly-combined/era5_fr_t2m/   # ERA5 mensuel (NetCDF)
  masks/                             # poids/masques France
  processed-means/                   # climatologies agrégées
  shapefiles/region.shp              # frontières France
src/
  *.jl                               # scripts Julia
  download.py                        # téléchargement ERA5

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Dépannage

• Échecs ArchGDAL / LibGEOS : vérifier l’installation GDAL/GEOS/PROJ sur la machine.
• Chemins codés en dur (/mnt/..., /home/...) : ajuster en tête de script.
• Variable NetCDF différente de t2m : modifier variable_name dans les fonctions.