Certains phénomènes locaux sont difficiles à prédire par les modèles météorologiques numériques à large maillage. Par exemple de petits obstacles peuvent être localement à l'origine de fluctuations importantes dans la vitesse et de la direction du vent.
En combinant les données historiques des stations locales et les prévisions des modèles numériques, les techniques d'analyse prédictive peuvent conduire à des modèles météorologiques locaux plus précis ...
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Découvrez un modèle interactif en ligne de prévision d'un vent local ... |
La modélisation de la pollution de l'air est un enjeu majeur de santé publique. La concentration de certaines particules dangereuses dans l'air est fortement liée aux conditions météorologiques.
Avec les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés, les mesures réelles de la pollution sont combinées avec les prévisions météo et d'autres données (trafic routier, activités industrielles, ...) pour obtenir la prévision à court terme de la qualité de l'air. De plus, la modélisation peut aider à comprendre les facteurs influents et ainsi déterminer à l'avance les recommandations appropriées pour réduire la pollution (par exemple un changement d'horaire des activités humaines et industrielles).
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Application de l'apprentissage automatique aux prévisions de la pollution ... |
Le changement climatique est plus que jamais une préoccupation majeure. Selon les échelles de temps, la science des données peut être utilisée :
à court terme (quelques jours), pour mieux prédire les phénomènes météorologiques extrêmes inhabituels,
à moyen terme (plusieurs mois), pour anticiper les anomalies saisonnières,
à plus long terme (plusieurs années), pour quantifier l'évolution de certains paramètres météorologiques.
Certains rapports météorologiques historiques sont disponibles depuis plusieurs décennies et même, pour certaines stations particulières
pour plusieurs centaines d'années.
Les techniques d'apprentissage automatique peuvent être utilisées pour corréler ces données avec les activités humaines
(industrie, transports, déforestation ...) afin de mieux comprendre les mécanismes du changement climatique.
Avez-vous besoin d'informations météorologiques pour alimenter votre propre application ? Profitez de notre technologie pour obtenir automatiquement des flux de données. Selon vos besoins, nous pouvons fournir automatiquement des données personnalisées.