Cet été, les vagues de chaleur ont été intenses dans tout le pays. Dans certains États, c'est un euphémisme.
Le Texas n'est pas étranger aux conditions météorologiques extrêmes ou à la crise énergétique. Il y a tout juste deux hivers (2021), une vague de froid historique a coûté à l'État au moins 195 milliards de dollars1 et a coûté la vie à 246 personnes2. Cet été, les températures ont largement dépassé les 100 degrés et un nouveau record d'utilisation quotidienne d'électricité a été établi3.
La durée d'une vague de chaleur est généralement plus éprouvante qu'un seul jour. Les températures les plus élevées peuvent faire la une des journaux, mais les responsables de la sécurité publique et de l'énergie doivent approfondir les données pour prendre des décisions cruciales en matière de planification opérationnelle et d'intervention.
C'est là qu'une API météorologique propriétaire avec des données personnalisables peut être utile. Et lorsque vous utilisez un outil logiciel comme ArcGIS, l'histoire réelle qui se cache derrière les chiffres prend vie.
Emily Dobbs est météorologue et analyste SIG pour Baron Weather. Selon elle, le fait de se fier uniquement aux données météorologiques de base, telles que celles des stations officielles, augmente le risque d'erreur.
"Les stations d'enregistrement peuvent ne pas être correctement calibrées, elles peuvent présenter des dysfonctionnements et vous êtes limité à la réception de données à ces points spécifiques", ajoute-t-elle.
Un ensemble de données à plus haute résolution, comme celui qu'Emily préfère, utilise une collection plus dense de points pour obtenir des informations plus représentatives de l'emplacement d'un bien. Elle estime que cette méthode est "plus précise" lorsqu'il s'agit d'obtenir des chiffres pour des lieux précis sur de longues périodes.
Analyser la vague de chaleur avec de meilleures données météorologiques
Les températures extrêmes peuvent avoir un impact sur l'approvisionnement en énergie, en particulier lorsque le nombre de jours de stress continue d'augmenter. Les besoins en ressources ne correspondent pas toujours à l'évolution exacte des températures. D'autres facteurs tels que la densité de population, le vent et l'humidité peuvent également jouer un rôle.
L'animation ci-dessous utilise des données historiques de température à haute résolution pour analyser quelles sont les sous-stations qui ont subi les plus fortes chaleurs en juin et juillet.
Les sous-stations situées à proximité du corridor urbain le long de l'I-35, de San Antonio à Dallas, ont été les plus touchées par la chaleur de cet été. Sur les 3 611 stations analysées dans cette étude, 261 d'entre elles (en bleu clair) ont eu une température maximale quotidienne supérieure à 100° plus de 51 fois en juin et juillet.
Les données utilisées dans cet exemple proviennent d'un ensemble de stations d'observation et sont combinées par une modélisation à haute résolution pour décrire l'intensité de la chaleur au fil du temps.
Le produit Baron High-Resolution Surface Temperature utilise une combinaison unique de températures observées et de données de modèles. Les stations d'observation officielles du National Weather Service sont limitées à des endroits spécifiques, de sorte que des données de modèle crédibles à court terme sont utilisées pour combler les lacunes là où les observations ne sont pas disponibles. L'ensemble des données combinées est composé de milliers de points dérivant la température toutes les cinq minutes à tous les 3 kilomètres. Ces points sont ensuite convertis en pixels carrés de 3 km x 3 km. Il en résulte une image homogène qui peut être facilement interrogée par un logiciel SIG pour identifier la température à un endroit spécifique.
L'API Baron Weather fournit des ensembles de données historiques et prédictives qui peuvent aider à évaluer les impacts d'une vague de chaleur sur un réseau énergétique. Les développeurs peuvent demander un essai gratuit avec des exemples de code à tester dans leur SIG ou leur plateforme d'application web en utilisant facilement notre documentation sur l'API.
1 2021-Winter-Storm-Uri-AAR-Findings-Report.pdf (austintexas.gov) (en anglais)
2 Le bilan officiel de la tempête hivernale au Texas s'élève désormais à 246 morts | The Texas Tribune
