Les stations météorologiques fournissent des enregistrements détaillés de la température, précipitation, et les tempêtes. Ces gares, cependant, ne sont pas toujours bien espacées et peuvent être dispersées dans les villes ou même être absentes dans les régions éloignées.

Lorsque les mesures directes de la météo ne sont pas disponibles, les chercheurs ont une solution de contournement. Ils utilisent des ensembles de données climatiques maillées (GCD) existants à différentes résolutions spatiales qui font la moyenne des conditions météorologiques au sein d'une grille spécifique. Contrairement aux stations de surveillance, les températures estimées dans ces cellules de grille sont basées sur une combinaison de prévisions modélisées et de modèles climatiques ainsi que sur des observations (allant des moniteurs au sol et des avions aux bouées marines et à l'imagerie satellitaire). Ces GCD sont très utiles dans les études climatiques à grande échelle et la recherche écologique, surtout dans les régions sans stations de surveillance.

Mais les GCD peuvent-ils être efficaces dans les études épidémiologiques, par exemple, en examinant comment les températures défavorables pourraient affecter la santé humaine et la mortalité?

Dans une nouvelle étude, de Schrijver et al. testé si les GCD pouvaient être utiles pour étudier la mortalité liée à la température dans les zones où les stations météorologiques sont rares. Ils ont comparé les données de température maillées avec les températures des stations météorologiques à deux endroits - l'Angleterre, le Pays de Galles et la Suisse - pour voir si un ensemble de données fonctionnait mieux que l'autre. Ces régions ont une topographie variable, plages de températures hétérogènes, et des distributions de population variables, tout cela conduit à des poches de températures irrégulières dans une zone.

Pour comprendre quelles données de température seraient les plus utiles pour prédire les risques pour la santé des communautés, les chercheurs ont comparé les décès dus à l'exposition à des températures chaudes ou froides pour les données GCD et les données des stations météorologiques. Ils ont utilisé les données des stations météorologiques de chaque pays et un GCD haute et basse résolution (échelles locales et régionales) pour voir quelles données étaient les meilleures pour prédire le risque de décès dû au froid ou à la chaleur.

L'équipe a découvert que les deux ensembles de données prédisaient des résultats similaires des impacts sur la santé de l'exposition à la température. Cependant, dans certains cas, les GCD à haute résolution étaient mieux en mesure de capturer la chaleur extrême par rapport aux données des stations météorologiques lorsque la répartition inégale de la population était prise en compte. C'était particulièrement le cas dans les zones urbaines densément peuplées qui connaissent des différences de température notables en leur sein.

Les chercheurs concluent que dans les villes et les zones au terrain accidenté, les GCD locaux pourraient être meilleurs que les données des stations météorologiques pour les études épidémiologiques.

Cette histoire est republiée avec l'aimable autorisation d'Eos, hébergé par l'American Geophysical Union. Lisez l'histoire originale ici.