Projet Institutional Support to African Climate Initiative (ISACIP) ATELIER DE RENFORCEMENT DE CAPACITÉS Niamey, 17 au 25 mars 2014

Transcription

1 Projet Institutional Support to African Climate Initiative (ISACIP) ATELIER DE RENFORCEMENT DE CAPACITÉS Niamey, 17 au 25 mars 2014 Par Amadou Idrissa Bokoye, Ph. D. Contact: Environnement Canada

2 Jour 2: Système de gestion de base de données climatiques

3 Plan Principes et typologie des SGBDC Panorama des SGBDC Aperçu sur les applications Interrogations de base de données MySQL Système RAMADDA/TDS Potentialités pour la climatologie et les sciences de l environnement Ressources disponibles en SGBDC

4 Principes et typologie des SGBDC

5 Introduction La gestion de la donnée météorologique et climatique remonte à la nuit des temps Utilisation de la mémoire humaine avant l ère des enregistrements 19 ème siècle systématisation des enregistrements sur papier ~1940 naissance des services météorologiques et hydrologiques nationaux et début des enregistrements électroniques Passage à l ère numérique avec des enregistrements automatiques et le défi de gérer des quantités importantes de données météorologiques et climatiques dont le nombre subit une croissance exponentielle Revolution Internet

6 Un effort de standardisation et de nrmalisation des procédures liées à la gestion des données climatiques: Guide de l OMM Guidelines on climate data management

7 Caractéristiques principales des systèmes de gestion des bases de données climatiques: normes de l OMM Élaboration d un modèle de base de données Le modèle de base de données doit être capable de représenter les standards de données de l OMM: TEMP, PILOT, METAR/SPECI, CLIMAT, SYNOP

8 Assurance sécurité de la base de données Protection de la base de données Définition des responsabilités et mandats des gestionnaires de la base de données Protection physique de la base de données Sécurité informatique (firewall) Protection contre les virus et les hacker Sauvegarde périodique (Back up) Mettre en place une procédure de recouvrement des données en cas de dommage imprévue Test périodique de la procédure de recouvrement

9 Système de contrôle de la qualité de la base de données Définition d indicateurs de qualité des données et de la base de données Gestion de la documentation Application de procédure ISO9000: Say what you do Do what you say Check and monitor that you are doing Evaluate and improve

10 Les métadonnées Date de référence (GMT, fuseau horaire) Indicateur de qualité Historique des valeurs observées associéss à un flag Description de l instrument utilisé pour l observation Information sur la maintenance de l information Nom de l observateur si applicable Détails sur la station et son historique Informations sur les éléments observes Informations topographiques du site Informations sur le milieu environnant et les changements associés dans le temps Metadonnées Données

11 Contrôle de qualité Définition de flags: Original ou pas valeur suspecte ou non Valeur erronée Calculé ou pas Choix d un système de gestion de données climatiques Définir les priorités et les besoins du centre climatique Quels usage et quelles fonctions? Quelles contraintes? Quels usagers? Quel volume d information? Echelle nationale ou international?

12 Cadre conceptuel d un système de gestion des données selom l OMM

13 Typologie des systèmes de gestion des bases de données climatiques Open source Vs Licence

14 Différents types de système de base de données OMM

15 Autres systèmes

16 Panorama des SGBDC

17 Typologie des systèmes de gestion des bases de données climatiques de Météo France International (MFI) CLISYS - L OUTIL DE GESTION POUR TOUTES VOS DONNÉES CLIMATOLOGIQUES Source: CLYSYS, MFI

18 Caractéristiques de CLYSYS Intégration de toutes les données climatologiques en temps réel ou non, sans limitation de format Stockage des données climatologiques Gestion, contrôle, traitement des informations Production des messages CLIMAT Création de produits graphiques standards et personnalisés: Résumés, tableaux, graphiques, cartes, rapports et analyses

19 Avantages de CLYSYS CliSys : un outil personnalisable et évolutif CliSys évolue avec les besoins des Services Météorologiques Nationaux Le système peut être livré avec une configuration de base et peut évoluer avec des modules additionnels tels que: - Récupération des données historiques - Environnement de recherche et personnalisation des contrôles qualité - Production personnalisée des cartes, rapports, et tableaux CliSys s adapte à la taille du pays: le système permet de gérer les patrimoines climatologiques de pays de faible superficie (Qatar) ou très vastes (Inde).

20 ..Vers une nouvelle approche: combiner gestion de données et analyse de données UV-CDAT ( Source: Santos et al. (2012)

21 Aperçu

22 Caractéristiqyes et avantages Un système intégré qui combine gestion de données et analyse de données Système d assimilation de divers formats de données Offre des options de sortie des produits adaptés aux besoins des usagers

23 Aperçu sur une application Base de données MS-Access

24 Base de données des normales climatiques au Canada Aperçu

25 Structure et modèle de la base de données

26 Répartition des données par province

27 Liste des variables ID_CLIMATIQUE Numéro de 7 caractères attribué par le Service météorologique du Canada au site où sont prises les observations météorologiques. Il s'agit d un identificateur unique permanent NOM_STATION Nom officiel d une station météorologique. PROVINCE Province ou territoire où se trouve la station. DEGRÉS_DÉCIMAUX_LATITUDE - Latitude en degrés décimaux. DEGRÉS_DÉCIMAUX_LONGITUDE Longitude en degrés décimaux. ALTITUDE - Élévation en millimètres du lieu d'observation au-dessus de niveau de la mer. ID_NORMALE Numéro attribué à un élément normal ou extrême. Chaque élément porte un numéro différent d identification de normale.

28 NOM_ÉLÉMENT_NORMALE Nom et unité associée de chaque élément normal et extrême. MOIS Valeur numérique de 1 à 13. Le mois 1 représente janvier, le 2, février, etc. Le mois 13 contient des valeurs annuelles normales ou extrêmes. VALEUR Valeur normale ou extrême mensuelle ou annuelle. CODE_NORMALE_MENSUELLE Valeur alphabétique de A à F qui se fonde sur la quantité de données disponibles répondant à des exigences précises d'exhaustivité. Ces exigences, tout comme l explication de la composition des codes, se trouvent au tableau 1 de l annexe A du document Calcul des normales climatiques au Canada de 1981 à On attribue un code de normale mensuelle à chacun des éléments des normales climatiques mensuelles. Les éléments extrêmes ne portent pas de code de normale mensuelle. CODE_NORMALE_ANNUELLE Valeur alphabétique de A à E. Le code de la normale annuelle d'un élément est attribué selon le code de la normale mensuelle la plus faible de celui-ci. Chaque valeur annuelle des éléments normaux reçoit un code de normale annuelle. Les éléments extrêmes ne portent pas de code de normale annuelle.

29 CODE_NORMALE_STATION Valeur alphabétique de A à E. Ce code se fonde sur la température moyenne et sur les précipitations normales seulement. Le code de la normale annuelle la plus faible de ces deux éléments constitue le code normal de la station. Une explication plus détaillée de la composition du code normal de station se trouve au tableau 1 du document Calcul des normales climatiques au Canada de 1981 à DATE_PREMIÈRE_OCCURRENCE - Date de la première occurrence d une valeur extrême. PREMIÈRE_ANNÉE Première année utilisée pour calculer une valeur normale ou extrême. DERNIÈRE_ANNÉE Dernière année (jusqu en 2010) utilisée pour calculer une valeur normale ou extrême.

30 Possibilité de requêtes SQL sur la base de données Sélection de données Élaboration de graphisme Grande puissance de traitement

31 Système RAMADDA/TDS

32 Potentialités pour la climatologie et les sciences de l environnement

33 Une opportunité d améliorer la productivité Une opportunité de valoriser la production à travers un enrichissement des produits qui pourrait servir de vecteur de communication efficace en direction du publique et des acteurs de la société intéressés par les données météorologiques Les nouvelles techniques de gestion de l information météoclimatique à partir d Internet ouvre de nouvelles perspectives pour les centres de climatologie de combler un certain fosé entre les usagers et les fournisseurs de données

34 La mise en ligne des bases de données est de nature à ouvrir la porte à la naissance de nouvelles applications pour les données météorologiques De nouvelles applications assimilant des données météoclimatiques seraient de nature à augmenter les cliens des services climatologiques Le renouveau des systèmes de gestion des bases de données climatiques est de nature è offir des opportunités d emploi pour la jeunesse

35 Ressources disponibles en SGBDC

36 World Meteorological organization USCAN Climate action network: CISL Research Data Archive Goddard Earth Science and Information Services center Centre Africain pour les applications de la météorologie au développement (ACMAD) Centre regional AGHRYMET

37