Activités/Météo quotidienne à Québec

Activité

Variabilité saisonnière de la température à Québec

Comment la variabilité de température diffère-t-elle selon la saison?

45-60 minutes · Introduction

À produire : Un tableau saisonnier de températures moyennes, écarts-types et valeurs manquantes, avec des graphiques en degrés Celsius.

Prérequis : Savoir ouvrir un projet RStudio et exécuter un script R. Reconnaître une variable, un décompte et une proportion.

Préparation enseignante

Télécharger la trousse ci-dessous. Extraire le ZIP, puis double-cliquer sur Donnees-bleues.Rproj. Avant la séance, ouvrir installer-packages.R et cliquer sur Source avec une connexion Internet.

Une fois les packages installés, les scripts utilisent les fichiers inclus et peuvent être exécutés hors ligne.

Télécharger la trousse avec les données

282 Ko. Préparation : 05/09/2026 à 07:04 (heure du Québec).

Les fichiers de données sont inclus dans la trousse.

Conditions de la source · Provenance et empreinte du ZIP

Fichiers inclus

• meteo_quebec.csv : 20 111 lignes, 15 colonnes.
• resume_saisons_meteo_quebec.csv : 4 lignes, 5 colonnes.
• valeurs_manquantes_meteo_quebec.csv : 15 lignes, 4 colonnes.

Données gratuites d’Environnement et Changement climatique Canada. Leur utilisation vaut acceptation des conditions liées ci-dessus; conserver ces conditions lors d’une redistribution.

Contexte

Cette activité utilise la fiche Météo quotidienne à Québec. Unité : Une journée à la station de Québec dans la version pédagogique du package UlavalSSD.

Source : UlavalSSD::MeteoQuebec, construit avec weathercan à partir d’ECCC. Les dates de préparation, les fichiers et les conditions de réutilisation sont indiqués dans la trousse.

Consignes

1. Ouvrir activite-courte.R dans le sous-dossier datasets/meteo-quebec du projet RStudio et cliquer sur Source. Les tableaux apparaissent dans Console et les graphiques dans Plots.
2. Compter les températures manquantes et calculer moyenne et écart-type par saison.
3. Comparer les distributions de température moyenne quotidienne en degrés Celsius.
4. Rédiger une réponse à la question en nommant l’unité observée et une limite de la source.

Limites à faire nommer

Les jours sans mesure ne sont pas des zéros. Une station et une période limitée ne suffisent pas à caractériser le climat de tout le Québec.

Vérifier le travail

• L’unité, la période ou la portée documentaire et les variables utilisées sont nommées.
• La conclusion répond à la question et explique au moins une limite précise.

Objectifs et adaptations

Adaptations

• Débuter avec le script exécuté par la personne enseignante, puis faire interpréter une seule sortie.
• Pour approfondir, modifier une sélection ou un regroupement et justifier ce que cela change.

Statut documenté : Documentation de source et ressources de classe fournies.

Contribution pédagogique : Aurélien Nicosia. Usage en cours non documenté.

Ajout

20 juin 2026

Mise à jour

13 septembre 2026

Code complet

Ce script complet est celui de la trousse. Il lit les fichiers locaux et affiche les résultats dans RStudio.

Afficher le script R

# Variabilité saisonnière de la température à Québec
# Ouvrir le projet RStudio de l’archive, puis exécuter ce script.
# Source : https://climate.weather.gc.ca/historical_data/search_historic_data_e.html
# Les données de classe sont figées; ce script ne les télécharge pas.

# Load libraries
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(readr)

# Prepare data

# Import prepared data
meteo <- read_csv(
  "data/processed/meteo-quebec/meteo_quebec.csv",
  show_col_types = FALSE
)

# Check structure
print(meteo |>
  summarise(
    lignes = n(),
    premiere_date = min(date),
    derniere_date = max(date)
  ))

# Missing values for temperature variables
print(meteo |>
  summarise(
    max_temp_manquant = sum(is.na(max_temp)),
    mean_temp_manquant = sum(is.na(mean_temp)),
    min_temp_manquant = sum(is.na(min_temp))
  ))

# Seasonal summary
resume_saison <- meteo |>
  group_by(saison) |>
  summarise(
    n = n(),
    moyenne = mean(mean_temp, na.rm = TRUE),
    ecart_type = sd(mean_temp, na.rm = TRUE),
    .groups = "drop"
  ) |>
  arrange(desc(ecart_type))

print(resume_saison)

# Seasonal distribution
print(ggplot(meteo |> filter(is.finite(mean_temp)), aes(x = saison, y = mean_temp)) +
  geom_boxplot(outlier.alpha = 0.25) +
  labs(
    x = "Saison",
    y = "Température moyenne quotidienne (°C)",
    title = "Variabilité saisonnière de la température à Québec"
  ))