Laliste des cartes de localisation des Ă©oliennes. ‱ La carte d’uMap – Openstreetmap, reprĂ©sente chaque parc Ă©olien par une puce rouge. Le nombre d’éoliennes, leur puissance cumulĂ©e et le nom de la commune d’implantation est affichĂ© en sĂ©lectionnant le point. La carte de Fabrice Wojcicki. Lesecteur de l'Ă©nergie Ă©olienne en France a pris progressivement de l'importance : en 2021, sa part dans la production nette d'Ă©lectricitĂ© du pays atteint 7 % et le taux de couverture moyen de la consommation par la production d’origine Ă©olienne a Ă©tĂ© de 7,7 % en 2021 aprĂšs 8,7 % en 2020 et 7,2 % en 2019. Le parc Ă©olien français est concentrĂ© Ă  50 % dans deux rĂ©gions : Hauts-de Du26 au 28.12.1999 ; PrĂ©visions pour aujourd'hui et les prochains jours. Les couleurs sont Ă  personnaliser sur canva. Photolive toutes les photos les meilleurs clichĂ©s carte des photos publier mes photos ! Cartes des vents prĂ©vus pour la semaine, retrouvez la meteo des vents en force et direction pour les 7 jours Ă  venir en france. La Visualiserles conditions Ă©oliennes, mĂ©tĂ©orologiques, ocĂ©anographiques et de pollution actuelles, telles que prĂ©vues par des superordinateurs, sur une carte animĂ©e interactive. Mises Ă  SystĂšmed'Ă©nergie solaire Ă©olienne de 1400 watts pour la maison : Ă©olienne 400 W + 10 panneaux solaires monocristallins 100 W + onduleur Pure Since Wave 2000 W (pic 4000 W) + contrĂŽleur MPPT. 2 419,01€. Recevez-le entre le mardi 6 septembre et LancĂȘtre de l'Ă©olienne est le moulin Ă  vent, apparu en Perse dĂšs l'an 620 et suivi de la pompe Ă  vent, apparue au IX e siĂšcle dans l'actuel Afghanistan.De nos jours, ils sont encore utilisĂ©s couplĂ©s Ă  une pompe Ă  eau, gĂ©nĂ©ralement pour drainer et assĂ©cher des zones humides ou au contraire irriguer des zones sĂšches ou permettre l'abreuvage du bĂ©tail. Pourqu'une Ă©olienne soit rentable, il faut que la vitesse moyenne soit supĂ©rieure Ă : - 3.1 m/s (Ă  10m de hauteur) - 4.0 m/s (Ă  50m de hauteur) - 4.3 m/s (Ă  80m de hauteur) Au-delĂ  de 7.5 m/s, les vents sont trop forts pour permettre l'exploitation. Echelles de visualisation : C'est la plage d' Ă©chelles graphiques pour lesquelles la couche est visualisable sur la carte. En dehors de BBbNC. La NASA se tourne vers une startup japonaise pour l’aider Ă  crĂ©er des cartes des vents qui rendront plus sĂ»rs les drones et les taxis aĂ©riens dans le ciel du monde entier. MetroWeather Co. fabrique des capteurs lidar compacts et peu coĂ»teux qui peuvent ĂȘtre utilisĂ©s pour dĂ©tecter des dangers tels que le cisaillement du vent. Une technologie permettant ainsi aux drones d’opĂ©rer dans des environnements urbains, a dĂ©clarĂ© le directeur gĂ©nĂ©ral Junichi Furumoto dans une interview. La sociĂ©tĂ© basĂ©e Ă  Kyoto travaillera avec TruWeather Solutions Inc. aux États-Unis dans le cadre du programme de subvention Small Business Innovation Research de la NASA. Les drones autonomes et les voitures volantes, longtemps considĂ©rĂ©s comme des objets de science-fiction, se rapprochent lentement de la rĂ©alitĂ©. Les machines Ă  quatre rotors, appelĂ©es quadcoptĂšres, sont dĂ©jĂ  utilisĂ©es pour la photographie, les inspections et la cartographie. Inc., Alphabet Inc. et United Parcel Service Inc. Ă©tudient leur utilisation notamment pour les livraisons. Un certain nombre de start-ups et d’entreprises aĂ©rospatiales travaillent Ă©galement sur des vĂ©hicules Ă©lectriques Ă  dĂ©collage et atterrissage verticaux. Des appareils pouvant notamment transporter des personnes. La sĂ©curitĂ© toujours un point sensible Faire voler ces engins sans connaĂźtre le vent et risquer de s’écraser est inconcevable », a dĂ©clarĂ© M. Furumoto. Encore plus lorsque des personnes sont le chargement ». Le lidar signifie dĂ©tection et tĂ©lĂ©mĂ©trie par la lumiĂšre. Il s’agit d’une technologie qui utilise la lumiĂšre pour mesurer la distance. Une technologie qui est notamment en train d’ĂȘtre adoptĂ©e pour les automobiles autonomes. Les capteurs lidar de MetroWeather mesurent le mouvement et la vitesse du vent. Ils repĂšrent pour ce faire les fines poussiĂšres dans l’atmosphĂšre Ă  l’aide d’un laser infrarouge. À partir de mars prochain, deux de ses lidars seront utilisĂ©s par la sociĂ©tĂ© TruWeather. Une sociĂ©tĂ© basĂ©e Ă  New York, sur un site de test de drones de la NASA. Ils serviront Ă  dĂ©montrer comment les informations sur le vent en temps rĂ©el peuvent aider les drones Ă  choisir des itinĂ©raires optimaux. Ce qui permet d’éviter le cisaillement du vent et d’autres dangers. Le lidar a une portĂ©e de 18 kilomĂštres 11 miles. Ce qui signifie que quatre d’entre eux, perchĂ©s au sommet de gratte-ciel, peuvent couvrir tout le centre de Tokyo. L’appareil, de la taille d’une table Ă  cafĂ©, pĂšse 130 kilogrammes 287 livres. À cĂŽtĂ©, un concurrent japonais aux caractĂ©ristiques similaires et aussi grand qu’une maison, pĂšse plusieurs tonnes. Une machine qui coĂ»te aussi dix fois plus cher, soit plusieurs millions de dollars, a dĂ©clarĂ© M. Furumoto. Un premier modĂšle de drones prĂ©vu pour mars prochain Le secret de MetroWeather rĂ©side dans son algorithme exclusif de traitement du signal. Un algorithme qui permet d’utiliser un faisceau laser de moindre puissance sans sacrifier la prĂ©cision, a expliquĂ© M. Furumoto. La sociĂ©tĂ© prĂ©voit d’introduire son premier modĂšle de production de masse en mars prochain, qui rĂ©duira de prĂšs de moitiĂ© les dimensions du lidar et en rĂ©duira considĂ©rablement le prix. Furumoto estime que l’entreprise a environ trois ans d’avance sur ses rivaux. MetroWeather, qui compte parmi ses investisseurs Draper Nexus, Drone Fund et Real Tech Fund, cherche Ă  lever plusieurs millions de dollars d’ici Ă  la fin de l’annĂ©e pour Ă©tendre ses activitĂ©s aux États-Unis. L’entreprise vise un chiffre d’affaires de plusieurs centaines de millions de dollars dĂšs 2025. La demande commencera Ă  dĂ©coller vers 2025. Elle le sera notamment avec le dĂ©veloppement de ce que la NASA appelle le niveau 4 de maturitĂ© de la mobilitĂ© aĂ©rienne urbaine. Il s’agit d’un systĂšme de notation similaire Ă  celui utilisĂ© pour la conduite autonome. Le niveau supĂ©rieur correspondant Ă  une technologie plus avancĂ©e. À UML4, la Nasa envisage des centaines de vols simultanĂ©s dĂ©collant d’aĂ©rodromes urbains, les vĂ©hicules Ă©changeant des informations entre eux pour Ă©viter les collisions. MetroWeather estime que le marchĂ© final pour ses services se mesurera en milliards de dollars, contre moins de 100 millions de dollars aujourd’hui, principalement axĂ©s sur l’énergie Ă©olienne. Selon M. Furumoto, les inspections par drone d’infrastructures et les applications mĂ©dicales, qui nĂ©cessitent une livraison rapide de charges utiles de grande valeur et de faible poids, devraient suivre. Il reconnaĂźt qu’il n’est pas encore Ă©vident de savoir quelle sera l’utilisation de cette technologie sur le marchĂ© de masse. Avec 23 Ă©oliennes, le parc de Sainte-Rose Ă  la RĂ©union fait partie des plus importants sites Ă©oliens implantĂ©s en outre-mer. ©EDF-Jean-Luc PetitEn France, 1 353 installations1Ă©oliennes terrestres sont raccordĂ©es au rĂ©seau Ă©lectrique Ă  fin juin 2015. Elles sont prĂ©sentes dans toutes les rĂ©gions Ă  l’exception de l’Aquitaine et de la Guyane outre-mer.En France, les cinq rĂ©gions possĂ©dant la plus grande capacitĂ© Ă©olienne raccordĂ©e sont Ă  fin juin 2015 Champagne-Ardenne avec 1 682 MW installĂ©s 2 765 GWh produits en 2014 ;Picardie avec 1 472 MW 2 377 GWh en 2014 ;Centre-Val de Loire avec 885 MW 1 588 GWh en 2014Bretagne avec 836 MW 1 396 GWh en 2014 ;Lorraine avec 729 MW 1 188 GWh en 2014.Hormis la Bretagne, ces rĂ©gions ne sont toutefois pas les plus ventĂ©es de France2. Le relief de la zone d’installation plaines et la rĂ©gularitĂ© du vent y soufflant sont des critĂšres dĂ©terminants pour implanter des Ă©oliennes. S’y ajoutent des facteurs Ă©conomiques, politiques ou sociaux. Rappelons par ailleurs que les Ă©oliennes sont en gĂ©nĂ©ral automatiquement arrĂȘtĂ©es au-dessus de 90 km/h de rĂ©gions gĂ©nĂšrent plus de la moitiĂ© de l’électricitĂ© produite sur leur territoire grĂące Ă  des Ă©oliennes la Picardie 74% du mix et la Bretagne 51% du mix. Le plus grand site Ă©olien de France est situĂ© dans le Pas-de-Calais avec 16 parcs installĂ©s Ă  proximitĂ© de la commune de Fruges3. Avec 70 Ă©oliennes, la puissance cumulĂ©e de ces parcs avoisine 140 puissance totale de 9,7 GW Ă  fin juin 2015, le parc Ă©olien français4 a produit 17 TWh en 2014, soit 3,1% de la production Ă©lectrique nationale. A moyen terme, les Ă©oliennes offshore sont susceptibles de fournir une quantitĂ© d’électricitĂ© plus significative et plus rĂ©guliĂšre sur le puissance cumulĂ©e des 4 rĂ©gions en orange constitue la moitiĂ© de la capacitĂ© Ă©olienne totale installĂ©e en France. ©CDE RETN - RĂ©fĂ©rentiel Éolien Terrestre National - Carte des Ă©oliennes en service au sein de la France MĂ©tropolitaine hors Corse Source des donnĂ©es DREAL + DRIEE Date de DerniĂšre mise Ă  jour Variable selon les rĂ©gions mais environ fin 2020 Contenu du dataset Positions des Ă©oliennes en service au sein de la France MĂ©tropolitaine hors Corse Attributs Nombreux attributs descriptifs, l'uniformisation n'a pas totalement Ă©tĂ© effectuĂ©e Étendue gĂ©ographique France MĂ©tropolitaine hors Corse Avertissement Ce jeu de donnĂ©es ne remplace en aucun cas les donnĂ©es officielles, et ceci malgrĂ© la source officielle des donnĂ©es de ce dataset. Le jeu de donnĂ©es semble trĂšs fiable, mais la mise Ă  jour de ce jeu de donnĂ©es n’est pas faite en temps rĂ©el. De plus, un traitement non validĂ© officiellement par les DREAL+DRIEE a Ă©tĂ© effectuĂ© sur les donnĂ©es pour filtrer les Ă©oliennes en service. Licence des donnĂ©es Le jeu de donnĂ©e est publiĂ© dans la licence ouverte de rĂ©utilisation d’informations publiques V2 Source et producteur initial des donĂ©es DREAL + DRIEE Retraitement des donnĂ©es AurĂ©lien TABARAUD Remerciements Merci aux services de l'Ă©tat pour la crĂ©ation des datasets rĂ©gionaux, ce qui a permis d'Ă©tablir ce rĂ©fĂ©rentiel national Date de derniĂšre publication du dataset 19/03/2021 Type de donnĂ©es Vectorielles Format de donnĂ©es ShapeFile Cadre lĂ©gal DonnĂ©es publiĂ©es dans le cadre du code des relations entre le public et l’administration et de la loi pour une rĂ©publique numĂ©rique Selon un rĂ©cent rapport du programme Copernicus, les vitesses du vent Ă©taient particuliĂšrement faibles dans d’autres pays europĂ©ens en 2021. Notamment en Europe du Nord, oĂč un grand nombre d’éoliennes sont temps pour les Ă©oliennes ! Rarement le vent souffle aussi peu que l’an dernier en Europe. En 2021, dans certaines parties du Vieux Continent, les vitesses des vents sont les plus faibles depuis au moins 40 ans. Selon un rĂ©cent rapport du programme spatial Copernicus, l’observatoire europĂ©en chargĂ© de collecter les donnĂ©es planĂ©taires, il faut certainement remonter Ă  1979 pour retrouver un niveau aussi bas, date de la premiĂšre histoire des la zone allant de l’Irlande et du Royaume-Uni au Danemark, Ă  l’Allemagne et Ă  la RĂ©publique tchĂšque, via la mer du Nord, les vitesses annuelles de l’air dans certaines zones sont infĂ©rieures de 10 % Ă  la moyenne relevĂ©e lors des rĂ©fĂ©rences 1991-2020. Record de Copernic, les vents les plus forts ont Ă©tĂ© signalĂ©s dans le sud-est de l’Europe, en particulier en Italie, en GrĂšce, en Turquie et dans les cette situation a des consĂ©quences sur l’approvisionnement Ă©nergĂ©tique de l’Europe. Les pays oĂč les vitesses de l’air Ă©taient particuliĂšrement faibles Ă©taient Ă©galement les pays les plus dĂ©veloppĂ©s. L’Allemagne possĂšde la plus grande puissance de production du continent et le Royaume-Uni occupe la troisiĂšme place sur la plateforme. Du Danemark, 44% de celle-ci est exploitĂ©e par des Ă©oliennes, la mer est couverte par des fermes cĂŽtiĂšres. Un indicateur de plus en plus suivi Pour les vents cĂŽtiers, le niveau d’énergie annuel moyen en 2021 Ă©tait infĂ©rieur de 13 % en Allemagne et au Royaume-Uni par rapport Ă  la moyenne annuelle 1991-2020, et il atteignait mĂȘme 15 % en Irlande et en RĂ©publique tchĂšque. Pour l’éolien offshore, les Pays-Bas, l’Allemagne et le Danemark avaient une capacitĂ© de production infĂ©rieure Ă  9 % au-dessus de cette moyenne. Lire aussi Saint-Nazaire top dĂ©part des premiĂšres Ă©oliennes offshore en France. Le Royaume-Uni et l’Irlande Ă©taient infĂ©rieurs Ă  10 %.Selon un rapport de Copernicus, une rĂ©duction de 10 % de la vitesse du vent entraĂźne une rĂ©duction de 27 % de la production d’énergie Ă©olienne – ce qui, Ă  juste titre, nĂ©cessite moins de vitesse pour produire de l’électricitĂ©. Avec l’essor de l’éolien, comme en France, une variation de la vitesse du vent deviendra un indicateur bien observĂ©. Si de tels Ă©vĂ©nements se reproduisaient ou devenaient normaux, ils pourraient avoir des consĂ©quences sur son experts dans ce domaine, en revanche, sont confiants, s’appuyant fortement sur les avancĂ©es technologiques. L’éolienne commence Ă  produire de l’électricitĂ© avec une vitesse de vent d’environ 10 km/h » et comme prĂ©vu, l’équilibrage du rĂ©seau se fait sans difficultĂ© », confirme le porte-parole français d’Énergie Ă©olienne, Michel Gioria, de La Croix. Cependant, en raison du rĂ©chauffement climatique, la vitesse des vents pourrait ralentir en Europe Ă  l’ l’article Le samedi 2 avril 2022, des piĂšces d’une machine du parc Ă©olien
 La mesure du vent 1La mesure du vent est un exercice compliquĂ©. En effet, sa mĂ©trologie* demeure complexe et sa variabilitĂ© spatiale et temporelle est extrĂȘmement Ă©levĂ©e la turbulence des Ă©coulements et les effets locaux font que des sites voisins se comportent trĂšs diversement. Le vent moyen, le vent maximum, les rafales – qui peuvent avoir Ă©tĂ© mesurĂ©es selon des protocoles divers au fil du temps – demeurent des paramĂštres difficiles Ă  obtenir sur le long terme. Au mieux, les sĂ©ries sont courtes. La base de donnĂ©es climatologique n’est pas riche, notamment Ă  cause de l’usage d’anciens anĂ©momĂštres de type Papillon » qui ne rĂ©sistaient pas Ă  l’usure des vents – le papillon qui tenait le dispositif se dĂ©vissait progressivement, jusqu’à s’envoler
 2Les rares stations de mesure disposant d’une histoire et d’une qualitĂ© suffisantes pour dĂ©river des statistiques utiles – Ă  l’instar des roses de vents figure 1 – sont Ă©videmment placĂ©es en des lieux diffĂ©rents de ceux visĂ©s pour une possible exploitation
 Les observations sont donc peu adaptĂ©es Ă  une estimation du potentiel – songeons par exemple Ă  la PolynĂ©sie oĂč 4 stations seulement couvrent les 10 Ăźles hautes que compte l’archipel de la SociĂ©tĂ© ; pensons tout simplement Ă  l’éolien en mer ; que les opĂ©rateurs ne se satisfont pas d’informations Ă  10 mĂštres – standard mĂ©tĂ©orologique – quand leurs installations s’élĂšvent Ă  prĂšs de 100 mĂštres. Aussi, pour dĂ©terminer prĂ©cisĂ©ment les zones propices Ă  l’exploitation de l’énergie Ă©olienne, faut-il recourir Ă  des modĂ©lisations. ModĂ©lisation du potentiel 3La simulation en veine hydraulique* peut permettre de prĂ©ciser le gisement de certains sites les Ă©coulements atmosphĂ©riques sont restituĂ©s par similitude avec des Ă©coulements d’eau salĂ©e de densitĂ© contrĂŽlĂ©e sur la verticale, comme celle de l’atmosphĂšre l’est par la tempĂ©rature. Par exemple, en 2006, une premiĂšre estimation du potentiel Ă©olien sur l’üle de Tahiti a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©e de cette façon ; cette approche avait dĂ©jĂ  Ă©tĂ© utilisĂ©e auparavant pour Ă©tudier le ressaut hydraulique de l’alizĂ©, dommageable pour l’activitĂ© de l’aĂ©roport international de Faa’a, sous le vent de l’écoulement. De mĂȘme, le dimensionnement du viaduc de Millau a Ă©tĂ© Ă©valuĂ© grĂące Ă  l’étude des flux selon diffĂ©rents rĂ©gimes. Cependant, cette mĂ©thode est coĂ»teuse car elle suppose la rĂ©alisation d’une maquette en 3D du relief et requiert un dispositif expĂ©rimental lourd. Fig. 1 – Statistiques de vent pour la station d’observation de Dol-de-Bretagne, prĂ©sentĂ©es sous forme de rose montrant la frĂ©quence des vents en fonction de leur provenance et d’un tableau de rĂ©partition. MĂ©tĂ©o-France 4Les simulations numĂ©riques permettent dĂ©sormais de reprĂ©senter finement le vent et de constituer des atlas climatologiques ou d’étudier le potentiel d’un site. Elles offrent une alternative Ă  l’étude sur maquettes ou Ă  l’installation de stations de mesures supplĂ©mentaires et au recueil d’observations sur une pĂ©riode suffisamment longue. MĂ©tĂ©o-France met ainsi en Ɠuvre en mode Ă©tudes » ses codes opĂ©rationnels de prĂ©vision pour des applications climatologiques Aladin et Arome. Le modĂšle nonhydrostatique Arome fonctionne classiquement Ă  une rĂ©solution horizontale de 2,5 km et avec 60 niveaux verticaux, et ce, Ă  un coĂ»t relativement abordable. Il permet une bonne estimation de la distribution du vent rĂ©el Ă  Ă©chelle trĂšs fine. 5Les modĂšles ont un don d’ubiquitĂ© particuliĂšrement utile des travaux ont ainsi Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©s pour estimer le potentiel Ă©olien Ă  l’échelle d’un continent, en mer, ou encore couvrant un archipel tel que celui de la SociĂ©tĂ© en PolynĂ©sie française. Une cascade de modĂšles peut ĂȘtre employĂ©e pour descendre jusqu’à la rĂ©solution utile, partant du global et allant jusqu’au site. Les modĂšles numĂ©riques peuvent Ă©galement Ă©chantillonner la verticale 10 m, 50 m, ou 100 m figure 2, qualitĂ© essentielle pour rĂ©pondre aux prĂ©occupations des Ă©nergĂ©ticiens. 6L’intĂ©gration de ces modĂšles reste encore chĂšre. Aussi, leur emploi Ă  des fins climatologiques, que ce soit pour Ă©tudier un effet de site, pour Ă©valuer l’impact du vent sur une construction ou une exploitation sensible, ou pour Ă©tablir un atlas de potentiel Ă©olien, requiert gĂ©nĂ©ralement un travail prĂ©alable de sĂ©lection d’épisodes il est ainsi possible de limiter le nombre de simulations, lorsque l’on ne peut pas s’appuyer sur les archives d’analyses ou sur des rĂ©analyses numĂ©riques. ModĂšles et observation 7La sĂ©lection des situations puis la descente d’échelle font appel aux techniques habituellement dĂ©ployĂ©es en climatologie classification statistique par rĂ©gimes ou types de temps et sĂ©lection de dates emblĂ©matiques sur lesquelles les outils numĂ©riques sont appliquĂ©s en cascade. Ainsi, en PolynĂ©sie, les Ă©quipes de MĂ©tĂ©o-France ont retenu 100 Ă©pisodes caractĂ©ristiques, rĂ©alisĂ© une descente d’échelle dynamique depuis la rĂ©analyse globale* ERA-Interim jusqu’à la rĂ©solution de 2,5 km grĂące Ă  3 modĂšles emboĂźtĂ©s. AprĂšs pondĂ©ration des 100 situations, une estimation de la distribution des vents couvrant l’archipel est disponible, y compris sur des Ăźles dĂ©pourvues de stations de mesure. D’autres travaux, tirant partie de l’efficience des codes numĂ©riques rĂ©cents, ont Ă©tĂ© menĂ©s par simulation continue sur quelques annĂ©es puis classification en types de temps. De tels atlas ont Ă©tĂ© rĂ©alisĂ©s en France mĂ©tropolitaine, mais aussi Ă  l’échelle europĂ©enne, dans les territoires ultramarins et ailleurs dans le monde ! Fig. 2 – Énergie potentielle Ă©olienne Ă  100 mĂštres d’altitude. Carte Ă©tablie avec le modĂšle Aladin, situations des annĂ©es 1999 Ă  2005. MĂ©tĂ©o-France 8Les bases de donnĂ©es ainsi Ă©tablies, dont la constitution est souvent sollicitĂ©e en amont par les collectivitĂ©s territoriales, permettent de multiples valorisations ultĂ©rieures. DĂ©crivant abondamment les distributions, elles fournissent non seulement des cartes de vitesse du vent, mais aussi de puissance ou de tout autre paramĂštre liĂ© aux spĂ©cifications particuliĂšres d’un aĂ©rogĂ©nĂ©rateur. Elles offrent notamment la possibilitĂ© d’approfondir les Ă©tudes de site suivant les spĂ©cifications des porteurs de projet. Autant d’avantages qui intĂ©resseront les concepteurs et ensuite les opĂ©rateurs dans une perspective d’exploitation opĂ©rationnelle efficiente d’un parc. Ainsi, un atlas de potentiel Ă©olien par grand froid a Ă©tĂ© rĂ©alisĂ© pour la Bretagne – y compris offshore –, s’appuyant sur les observations pour la dĂ©finition des Ă©pisodes de grand froid et sur les archives numĂ©riques issues d’Aladin pour le potentiel Ă©olien son intĂ©rĂȘt est qu’il cible des pĂ©riodes d’exploitation particuliĂšrement critiques pour les Ă©nergĂ©ticiens et modĂ©lise jusqu’au potentiel de production Ă©lectrique en intĂ©grant des rendements typiques d’éoliennes figure 3. Fig. 3 – Potentiel de production Ă©olienne mobilisable en Bretagne, par rapport Ă  la puissance installĂ©e, pour un jour de grand froid, le 8 janvier 2003, Ă  18 heures. MĂ©tĂ©o-France Climatologie et prĂ©vision 9L’approche numĂ©rique peut aussi ĂȘtre fort utilement combinĂ©e Ă  l’exploitation des observations disponibles. Pour l’établissement de certificats d’intempĂ©rie sur les vents forts – attendus par les assureurs aprĂšs chaque Ă©pisode ayant entraĂźnĂ© des dĂ©gĂąts – une aide Ă  l’expertise des climatologues est construite par combinaison des mesures de rafales avec les analyses rĂ©alisĂ©es par le code opĂ©rationnel Arome tout l’art consiste Ă  marier au renfort d’approches gĂ©ostatistiques la distribution spatiale de ce champ complexe, apprĂ©hendĂ©e par Arome, avec les points de mesure ayant enregistrĂ© les valeurs extrĂȘmes. 10D’autres emplois intĂ©ressants de la modĂ©lisation mĂ©ritent encore d’ĂȘtre signalĂ©s. Certaines exploitations sont trĂšs sensibles au vent, Ă  l’instar du trafic des TGV particuliĂšrement vulnĂ©rables aux puissants vents traversiers MĂ©tĂ©o-France a ainsi Ă©valuĂ© les vents forts sur la branche Est de la Ligne Ă  Grande Vitesse Rhin – RhĂŽne figure 4, mettant en exergue des zones sensibles oĂč des mesures de rĂ©duction de l’exposition au risque ont ainsi pu ĂȘtre prises ouvrages de protection ou rĂ©duction ponctuelle de vitesse, qui peut ĂȘtre appliquĂ©e uniquement en cas d’alerte et sur des zones ciblĂ©es. Ceci illustre un autre intĂ©rĂȘt de l’approche par modĂ©lisation la cohĂ©rence entre les outils utilisĂ©s pour la prĂ©vision et la climatologie permet d’asseoir trĂšs naturellement une prĂ©vision opĂ©rationnelle sur l’étude climatologique, donc d’optimiser l’emploi de l’installation et son rendement. 11Les techniques de modĂ©lisation numĂ©rique permettent aussi de trĂšs nombreuses applications dans le domaine de la prĂ©vision du potentiel Ă©olien Ă  courte comme Ă  longue Ă©chĂ©ance. Les codes dĂ©ployĂ©s par MĂ©tĂ©o-France pour la prĂ©vision opĂ©rationnelle permettent d’aborder la climatologie et la prĂ©vision avec un systĂšme d’information unique, gage d’une maĂźtrise qui peut s’avĂ©rer particuliĂšrement intĂ©ressante pour l’exploitant. La richesse des approches disponibles dans l’univers de la prĂ©vision numĂ©rique offre en outre des possibilitĂ©s d’évaluation et de gestion opĂ©rationnelle qui sont autant d’aides prĂ©cieuses Ă  la dĂ©cision par exemple des prĂ©visions multiples, rĂ©alisĂ©es en ensembles couvrant diffĂ©rentes hypothĂšses de travail, permettent de dĂ©crire les incertitudes associĂ©es Ă  diffĂ©rents choix ; en intĂ©grant en outre des fonctions de coĂ»t, ces prĂ©visions probabilistes permettront d’estimer de façon plus rĂ©aliste la viabilitĂ© d’une opĂ©ration, ou d’en maximiser le rendement en exploitation. 12Les observations seraient-elles devenues inutiles ? Gardons-nous de cette conclusion par trop hĂątive elles nourrissent toute la construction de ces chaĂźnes de modĂ©lisation complexe, permettent leurs validations et Ă©valuations au quotidien et les contraignent par assimilation des donnĂ©es*. Et toute installation mĂ©rite ensuite d’ĂȘtre surveillĂ©e avec un capteur anĂ©momĂ©trique, qui demeure le meilleur garant d’une connaissance locale du vent ayant soufflé  La mesure du vent est difficile. Toutes les informations collectĂ©es dans notre pays devraient ĂȘtre regroupĂ©es pour enrichir la base de connaissance climatologique. C’est peut-ĂȘtre la prochaine Ă©tape Ă  franchir, et qui invite opĂ©rateurs, concepteurs et climatologues Ă  poursuivre un Ă©change fructueux ! Fig. 4 – En haut roses de vents mensuels aux stations proches de la ligne LGV Rhin-RhĂŽne. En bas roses de vents horaires obtenues par modĂ©lisation sur une grille de rĂ©solution 1 km, avec un Ă©chantillonnage Ă  5 km. MĂ©tĂ©o-France

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