Météo France : les sources de données pour développeurs
La France possède l'un des réseaux météorologiques les plus denses et les plus précis au monde. Pour les développeurs et créateurs d'outils web, cette richesse de données représente une opportunité considérable. Modèles numériques, données d'observation, open data : le paysage est vaste et les possibilités d'intégration nombreuses.
Météo-France Open Data
Depuis 2016, Météo-France a ouvert une grande partie de ses données dans le cadre de la politique d'open data. Le portail donneespubliques.meteofrance.fr donne accès aux données d'observation des stations, aux modèles de prévision et aux données climatologiques.
Le modèle AROME
AROME est le modèle de prévision à maille fine de Météo-France. Avec une résolution de 1,3 km, il offre des prévisions très détaillées sur la France métropolitaine. Les développeurs peuvent exploiter ces données pour créer des services demétéo en temps réel hyperprécis.
Le modèle ARPEGE
Modèle global de Météo-France, ARPEGE couvre l'ensemble du globe avec une résolution variable (plus fine sur l'Europe). Il est utile pour les prévisions à moyen terme (3 à 7 jours) et pour les applications couvrant plusieurs pays.
Les APIs internationales couvrant la France
Au-delà des données nationales, plusieurs APIs globales couvrent le territoire français avec une précision satisfaisante. OpenWeatherMap, par exemple, utilise une combinaison de données satellitaires, d'observations de surface et de modèles numériques pour fournir des données fiables sur chaque commune française.
Ces services proposent également des données de qualité de l'air, un complément de plus en plus demandé par les utilisateurs finaux. L'indice de qualité de l'air peut être récupéré via la même API dans la plupart des cas.
Exploiter les données dans vos projets
Les données météo françaises alimentent une grande variété de projets web. Leswidgets météo gratuits utilisent ces sources pour afficher des informations actualisées. Les applications mobiles exploitent les modèles de prévision pour des alertes géolocalisées. Et les sites éditoriaux peuventintégrer ces données pour enrichir leur contenu.