Validation Modèles Météorologiques

Analyse avancée et validation croisée de modèles météorologiques à partir de données externes et internes.

Intelligence Environnementale, Data Science

Projet: Société Numtech

Avr. 2020 - Août 2020

Durée: 4 mois

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Projet réalisé en tant que Data Analyst – Weather & Climate Data, dans une entreprise spécialisée en modélisation environnementale.

❓ Problématique

Les modèles internes produisent des prévisions climatiques, mais leur fiabilité doit être objectivement validée à l’aide de données issues :

de capteurs réels,
de formats externes cryptés ou archivés,
et de sources scientifiques reconnues.

L’objectif : évaluer la qualité des modèles de prévision météo internes à travers une confrontation rigoureuse avec des données issues de sources tierces.

🛠️ Solution mise en œuvre

Conception d’algorithmes de traitement avancés pour croiser observations, séries temporelles et sorties de modèles.
Collecte et décodage de données brutes (CSV, BUFR, JSON, GZ).
Nettoyage et structuration de données météo multi-sources, extraction de paramètres avancés.
Automatisation du processus de traitement des données vi.
Veille scientifique sur les sources de données environnementales (stations, satellites, modèles numériques).
Analyse comparative entre modèles internes et jeux de données extérieurs.
Visualisation de résultats géospatiaux avec QGIS et intégration dans les processus de surveillance de la qualité de l’air.
Documentation vulgarisée à destination des métiers pour accompagner la transmission et la validation.