Précipitations mensuelles au Maroc (1984–2026) : 40 ans de pluie avec CHIRPS v3
Explorez plus de 40 ans de précipitations mensuelles au Maroc avec CHIRPS v3 : séries satellite calibrées sur stations, idéales pour suivre la sécheresse, l'agriculture pluviale et les bassins versants.
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La pluie est la variable qui décide de presque tout au Maroc : la campagne céréalière, le niveau des barrages, la recharge des nappes, le stress des forêts. Pourtant, les stations météo sont peu nombreuses et inégalement réparties. Le jeu de données CHIRPS v3 — Précipitations mensuelles au Maroc (janvier 1984 – août 2026) comble ce vide : 512 mois sans interruption de pluie estimée mois par mois, sur tout le territoire national, provinces du Sud incluses.
Qu'est-ce que CHIRPS ?
CHIRPS (Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data) est un jeu de données produit par le Climate Hazards Center de l'Université de Californie, Santa Barbara, en collaboration avec l'USGS. Son principe : combiner des observations satellitaires infrarouges (qui détectent les nuages froids associés à la pluie) avec les mesures réelles de milliers de stations pluviométriques au sol. Le satellite fournit la couverture spatiale complète, les stations corrigent les biais.
La version 3, utilisée ici, améliore la prise en compte des stations et la stabilité des séries longues par rapport à la version 2. C'est l'un des produits de précipitations les plus utilisés au monde pour le suivi de la sécheresse et la sécurité alimentaire.
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Ce que représente un pixel
Contrairement à une couche de classes (lithologie, occupation du sol), CHIRPS est une variable continue : chaque pixel contient un cumul de précipitations en millimètres pour un mois donné. Une valeur de 87 signifie 87 mm tombés sur ce mois-là, dans cette maille d'environ 5 km.
Cela change tout pour la symbologie :
- utilisez un étirement continu (dégradé blanc → vert → bleu → violet) ;
- le rééchantillonnage bilinéaire est acceptable ici, car les valeurs intermédiaires ont un sens physique ;
- la dimension temporelle est la clé : un mois isolé ne dit rien, c'est la comparaison à la moyenne de longue période qui révèle l'anomalie.
Le jeu de données en bref
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Fournisseur | Climate Hazards Center, UC Santa Barbara / USGS |
| Variable | précipitations cumulées mensuelles |
| Version | CHIRPS v3 |
نقاش
