Evolutions traitement des données météorologiques

Evolutions traitement des données météorologiques

Des progrès dans le domaine du matériel informatique permettent maintenant de traiter et de transférer des volumes très importants de données météorologiques. Le traitement embarqué des données est réduit

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Evolutions traitement des données météorologiques

Jeudi 20 octobre 2016

Des progrès dans le domaine du matériel informatique permettent maintenant de traiter et de transférer des volumes très importants de données météorologiques. Ceci signifie que le besoin de traitement embarqué des données est réduit. Mais à l’autre extrémité de la chaîne de mesure, le traitement requis, pour l’industrie à risque par exemple, devient de plus en plus complexe.

De plus, comme la législation change régulièrement, les données brutes doivent être de plus en plus soigneusement archivées. Effectivement, une fois les données traitées sur une certaine période d’intégration, elles ne peuvent plus être interprétées sur une période courte. Parlons maintenant des outils pour réaliser ce traitement de données.

La principale particularité du traitement de données météorologiques est le volume de données.
Les tableurs sont d’excellents produits produisant des graphiques très soignés mais peuvent traiter une quantité limitée de valeurs. Avec un traitement de base mensuel, on peut atteindre facilement plus de 50000 échantillons. Comparé aux versions antérieures, les nouvelles mises à jour possèdent une énorme aide en ligne et des fonctionnalités automatiques qui ne sont pas triviales à gérer. Notons tout de même qu’avec le traitement des données météorologiques ou d’environnement, nous devons garder à l’esprit que bon nombre de processus sont non standard. A titre d’exemple, la direction moyenne du vent : laquelle est un processus vectoriel et non scalaire.

La seconde famille est constituée des logiciels d’opérations matricielles. A travers ce mot, nous trouvons MATLAB et MATHEMATICA. Certains lecteurs vont certainement relever le fait que les opérations matricielles requièrent l’écriture de code, ce qui n’est pas le cas pour les tableurs.
En réalité, les deux requièrent, à travers l’écriture d’instructions ou de clics de souris, l’application d’un algorithme. Dans les deux cas, la rigueur est nécessaire et l’automatisme des tableurs ne peut remplacer l’esprit humain.

Une fois ces points techniques abordés, nous devons nous arrêter sur les aspects économiques. Dans la période actuelle de récession mondiale, aussi bien dans le secteur académique que privé, le coût des logiciels et de leurs mises à jour, ne peut être négligé.
Depuis une vingtaine d’années, des communautés de développeurs ont créé des logiciels libres de droit et des systèmes d’exploitation.
Dans le monde du traitement de données, cette tendance existe et a permis l’apparition de programmes tel SCILAB, R, SciPython, etc. Des aides et des forums utilisateurs existent et permettent le développement d’applications fiables et précises avec une compatibilité montante.

Nous réalisons du traitement de données pour le développement de nouveaux produits et aussi pour assister nos clients dans la préparation de rapports officiels. Afin de réaliser cette tâche, nous avons choisi SCILAB. Il répond à nos besoins et à ceux d’un nombre croissant de clients qui nous sous traitent le traitement de leurs données météorologiques.

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