| Partie | Description | |----------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| | Problématique et proposition de valeur | **- Problématique :** Comment permettre aux métiers non familiers avec le traitement des données climatiques de produire des indicateurs personnalisés pertinents pour se préparer et s’adapter au changement climatique?
**- Proposition de valeur :** une plateforme de data visualisation des données météorologiques historiques et de prévisions climatiques | | Solution | **Données brutes collectées :**
- Données quotidiennes du modèle de simulation des schémas de surface (Safran - Isba) (pour l’instant uniquement les températures, mais précipitations, humidité et vents envisagés)
- Données DRIAS : Projections climatiques régionalisées réalisées dans les laboratoires français de modélisation du climat
- Données externes importables via l’interface

Les données sont préparées et traitées afin de permettre la production d’indicateurs personnalisés sur l’historique, selon les scénarios climatiques et sur une période temporelle personnalisée (été, hiver, mois de mars, ..) :
- Température maximal, minimum et moyenne
- Nombre de jours dont la température moyenne dépasse un seuil à définir
- Nombre de période de jours dont la température moyenne dépasse un seuil à définir
- Comparaison et corrélation par rapport aux données externes importés

Via une interface web streamlit, il est possible de:
- importer des données externes utiles pour le métier
- Personnaliser les indicateurs (période temporelle, seuil, etc..)
- Visualiser les indicateurs sous forme de graphique ou de KPI et de les exporter | | Impact envisagé | La solution permet de produire simplement des indicateurs personnalisés sur les données d’historiques météos, les projections climatiques et des données externes

Les usagers ciblés sont les métiers (collectivités, entreprises, agriculteurs) non initiés aux données climatiques ayant besoin d’indicateurs locaux sur le climat. Ces indicateurs leur permettront de se préparer et s’adapter au changement climatique.

**Exemple d’un cas d’usage:**
Utilisateur : Viticulteur de la région de Montpellier se préparant au changement climatique
Besoin de l’utilisateur: Connaître l’évolution de plusieurs indicateurs climatiques et météorologiques afin de les comparer à son exploitation:
- Température moyenne en Août
- Nombre de jours en dessous de 0 entre le 10 Mars et le 31 Mai (jours de gels)
- Comparer ces indicateurs avec la qualité des millésimes | | Ressources | |

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