Les prévisions mondiales à 10 km du Met Office sur GribStream

GribStream intègre désormais les prévisions du modèle mondial déterministe à 10 km du Met Office. La première version propose six variables de surface : température de l’air, point de rosée, humidité relative, pression réduite au niveau moyen de la mer, ainsi que vitesse et direction du vent à 10 mètres.

Vous pouvez ainsi interroger une autre prévision mondiale aux côtés de GFS et d’ECMWF IFS, avec les mêmes coordonnées, filtres temporels et réponses JSON ou CSV. Le format des requêtes reste le même.

Une couverture mondiale, pas seulement britannique

Le modèle mondial déterministe du Met Office est une configuration globale de l’Unified Model, son système de modélisation du temps et du climat fondé sur les lois de la physique. Ses sorties couvrent toute la planète sur une grille latitude–longitude de 2 560 × 1 920 points, à une résolution d’environ 10 km.

Pour les équipes qui comparent déjà plusieurs prévisions mondiales, c’est un système de prévision supplémentaire à intégrer à leurs analyses habituelles. Vous pourrez examiner les écarts sur l’heure d’un changement de température, le passage d’un système de pression ou l’intensité et la direction du vent en surface. Comparez des prévisions de même heure d’initialisation et de même échéance, puis confrontez-les aux observations. Un modèle supplémentaire apporte un autre éclairage, sans garantir une meilleure prévision en tout lieu.

Les variables retenues pour commencer

Le premier jeu de données GribStream est metofficeglobal10km.

Deux points sont importants pour comparer ces valeurs à celles d’autres modèles. Les variables sous abri du Met Office sont définies à 1,5 mètre, et non à 2 mètres. L’humidité relative est exprimée sous forme de fraction : une valeur de 0.75 correspond à 75 %. La température est en kelvins ; soustrayez 273,15 pour obtenir des degrés Celsius. Ces définitions et unités suivent la fiche technique du Met Office. Les noms de variables et de niveaux du tableau restent en anglais, car ce sont les identifiants attendus par l’API.

Cette première sélection ne comprend ni précipitations, ni nébulosité, ni rayonnement, ni variables sur niveaux de pression. Le modèle régional UKV et les ensembles MOGREPS n’en font pas partie non plus. La prévision mondiale déterministe décrit une seule évolution de l’atmosphère, et non des probabilités issues d’un ensemble.

Quatre cycles par jour, dont deux jusqu’à sept jours

La source publie les cycles de 00, 06, 12 et 18 UTC. Ceux de 00 et 12 UTC atteignent sept jours : les échéances sont horaires jusqu’à +54 heures, espacées de trois heures de +57 à +144, puis de six heures de +150 à +168. L’heure de référence de la prévision est l’heure d’initialisation du modèle, pas celle à laquelle les fichiers deviennent téléchargeables. Le registre de la source indique une disponibilité habituelle trois à six heures plus tard.

Les cycles de 06 et 18 UTC sont plus courts. Les fichiers source que nous avons inspectés contiennent les six variables retenues jusqu’à +69 heures, alors que les résumés publiés donnent des échéances finales différentes pour ces cycles courts. La page du modèle précise cette distinction ; les applications doivent s’appuyer sur les données réellement disponibles pour le cycle choisi.

La même API pour une prévision en un point

Cet exemple sélectionne le cycle du 6 septembre 2026 à 00 UTC, à l’échéance +54 heures, pour Londres. Il utilise la même interface /runs que les autres modèles GribStream. Renseignez votre token d’API dans GRIBSTREAM_TOKEN avant de l’exécuter. Ces dates correspondent à un cycle historique vérifié ; pour obtenir des prévisions actuelles, choisissez un cycle plus récent en tenant compte du délai de publication de la source.

curl --request POST \
  'https://gribstream.com/api/v2/metofficeglobal10km/runs' \
  --header "Authorization: Bearer $GRIBSTREAM_TOKEN" \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json' \
  --data '{
    "forecastedFrom": "2026-09-06T00:00:00Z",
    "forecastedUntil": "2026-09-06T01:00:00Z",
    "minHorizon": 54,
    "maxHorizon": 54,
    "coordinates": [
      {"lat": 51.5074, "lon": -0.1278, "name": "London"}
    ],
    "variables": [
      {"name": "air_temperature", "level": "1.5 m above ground", "alias": "temperature_k"},
      {"name": "wind_speed", "level": "10 m above ground", "alias": "wind_ms"}
    ]
  }'

Utilisez /runs pour comparer des cycles précis, et /timeseries pour sélectionner les prévisions selon leur heure de validité. Le catalogue des paramètres répertorie les sélecteurs acceptés ; la documentation de l’API présente les options de requête communes.

Historique et attribution

L’historique indexé commence au cycle du 21 janvier 2026 à 12 UTC, pour les six variables, dans la limite de la fenêtre glissante de conservation de deux ans de la source. Il s’agit du premier cycle compatible avec le lecteur actuel ; les fichiers plus anciens ont une autre structure. L’inventaire du modèle décrit la couverture. L’indexation initiale de l’historique est terminée. Notre vérification du 8 septembre a porté sur 920 cycles et confirmé l’absence de 52 fichiers à la source, dans les cycles du 6 juillet à 12 UTC et du 7 juillet à 06 UTC. Certaines variables ou échéances peuvent donc manquer. Les lacunes de la source et l’expiration des fichiers continuent de s’appliquer ; il ne s’agit pas d’une archive permanente.

British Crown copyright 2023–2025, the Met Office. Les données source sont disponibles sous licence Creative Commons Attribution–Partage dans les mêmes conditions 4.0. Leur réutilisation doit conserver une attribution appropriée et respecter les conditions de la licence applicables aux adaptations. GribStream est indépendant du Met Office et ne bénéficie pas de son approbation. Le fournisseur précise que ce flux de données ouvertes est proposé sans assistance et déconseille d’en dépendre pour des activités critiques.

Quelles données du Met Office vous seraient les plus utiles pour la suite ? Dites-nous si vous recherchez davantage de variables mondiales de surface, des données en altitude, le détail régional d’UKV ou des prévisions d’ensemble.