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Les crises d'éternuements, les démangeaisons oculaires et la fatigue font partie du quotidien printanier d'une grande partie de la population. La cause en est la présence de pollen dans l'air. Selon les estimations de aha!, environ une personne sur cinq souffre d'une allergie au pollen.
Il est donc d'autant plus important de disposer d'informations fiables : où la concentration de pollen est-elle particulièrement élevée ? Comment va-t-elle évoluer dans les prochains jours ? Les prévisions polliniques font partie intégrante des prévisions de MétéoSuisse depuis des années et jouissent d'une grande popularité.
MétéoSuisse propose désormais ses prévisions polliniques sous forme de données libres d’accès (Open Data). Ces données proviennent directement du modèle numérique de prévisions météorologiques que MétéoSuisse exploite au Centre national de calcul scientifique (CSCS). Elles peuvent, par exemple, être traitées et intégrées dans des applications destinées à la prévention des allergies.
Données de prévision : où se situent les concentrations de pollen et à quel niveau se situent-elles ?
Ces données permettent par exemple de savoir dans quelles régions il faut s'attendre à une forte concentration de pollen dans l'air au cours des prochains jours. Ces prévisions s'appuient sur le modèle météorologique ICON. Outre la température, le vent et les précipitations, ce modèle calcule également la manière dont le pollen se propage dans l'atmosphère.
Les prévisions polliniques sont désormais accessibles au public, en complément des données du modèle ICON déjà publiées via Open Data, et peuvent être consultées et utilisées directement. Elles permettent par exemple d'estimer l'évolution de la concentration de pollen dans une région au cours des prochains jours, par exemple dans la région de Bâle.
Des données de modèle à la carte
Dans le modèle, les concentrations de pollen sont d'abord calculées et publiées sous forme de concentrations dans l'air. Les valeurs libres d’accès sont donc des données brutes. MétéoSuisse traite ces données brutes afin de les présenter de manière claire et les affiche sur des cartes interactives disponibles sur le site internet et dans l'application.
À partir des données brutes fournies, il est possible de reproduire une représentation similaire avec seulement quelques lignes de code. C'est ce que montre notre exemple de programmation, qui génère l'illustration suivante.
Données d'analyse : suivi précis des concentrations passées de pollen dans l'air
Outre ses prévisions, MétéoSuisse publie désormais également des données d'analyse des conditions météorologiques passées via Open Data. Cet ensemble de données, mis à jour toutes les heures, permet de répondre à des questions telles que « Où la concentration de pollen de bouleau était-elle particulièrement élevée hier ? », mais contient également d'autres informations météorologiques.
Les données d'analyse décrivent l'état passé de l'atmosphère, par exemple la répartition de la température, du vent ou de l'humidité au sol et en altitude. Les stations de mesure fournissent certes des données précises, mais ne couvrent que des sites isolés. Les données d'analyse, en revanche, donnent une image globale de l'ensemble de la Suisse et des régions environnantes. Elles sont obtenues en combinant des mesures et des calculs de modélisation. Cela permet de faire des déclarations fiables même là où aucune mesure directe n’est disponible. Les données d’analyse constituent la base de nombreuses autres évaluations et applications. Elles sont notamment utilisées pour établir de nouvelles prévisions météorologiques.
L’illustration suivante montre une carte des rafales de vent maximales en Suisse le 6 mai 2026, calculée à partir de données d’analyse. Un exemple correspondant est disponible sur GitHub.
Comment ces données peuvent-elles être utilisées ?
Les données librement accessibles via Open Data peuvent être téléchargées directement et traitées ultérieurement.
Des exemples, de la documentation et des liens vers les ensembles de données sont disponibles. Ceux-ci montrent comment récupérer et filtrer les données, ainsi que comment les préparer pour les afficher sur des cartes.
Exemples :
• Notebook: prévisions polliniques
• Notebook: données d’analyse
Documentation :
• Prévisions polliniques : informations techniques
• Données d’analyse : informations techniques
Jeux de données :
• Prévisions polliniques
• Données d’analyse