Cycle et niveau de classe

Collège, Cycle 4, 5ème

Objectif pédagogique et axes TraAM

Caractériser les différents climats en France à l'aide de données météorologiques et déterminer le climat d'une ville.

Compétences et capacités travaillées 

• DOMAINE 2 Les outils et méthodes pour apprendre

- Mobiliser des outils numériques pour visualiser des données

- Mobiliser des outils numériques pour traitées des données

• DOMAINE 1 Pratiquer des langages

- Lire et exploiter des données pour résoudre un problème

Outils numériques - intérêts et limites

- Logiciel de géolocalisation Google Earth

Version en ligne très pratique et rapide à utiliser avec un ordinateur ou un outils mobile (smartphone, tablette)

- Application d'annotation d'image Skitch pour IOS ou Android

Facile à utiliser sur tablette mais pas de mode collaboratif.

- Base de données site Météo France

Pas d'extraction .csv des données. Il faut d'abord faire le travail laborieux de saisir les données dans un tableur. La difficulté est renforcée par la navigation entre les fenêtres (site/tableur).

- Tableur collaboratif google sheet

Le tableur collaboratif est indispensable pour le traitement rapide des données en très grand nombre.

Présentation de la séance

Organisation

Les élèves visualisent les climats en France métropolitaine à l'aide d'une carte simplifiée. Puis en binôme ils choisissent une ville caractéristique d'un des climats : visualisation avec Google Earth et Localisation sur la carte avec Skitch sur le document unique partagé sur la tablette classe.

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Ils procèdent ensuite, par binôme, aux relevés des données météorologiques journaliers de la ville choisie sur les derniers mois (températures minimales, température maximale, précipitations et ensoleillement. Les données sont recueillies sur le site de Météo France et saisies dans un tableur collaboratif.

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Puis, ils calculent à l'aide du logiciel tableur les moyennes des grandeurs relevées afin de caractériser les différents climats.

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Grâce à ce travail collaboratif, ils ont établi une 'carte d'identité' des différents climats dont-ils peuvent se servir pour déterminer le climat de n'importe qu'elle ville (l'exemple choisi pour la séance est Tarbes qui se trouve à la lime de l'influence de 2 climats).

Consignes

1. A l’aide de Google Earth, localiser une ville dans la zone climatique que vous devez traiter. Puis compléter la carte sur la tablette classe à l’aide de l’application Skitch avec un repère et le nom de la ville.
2. A l’aide de l’onglet ‘Climat’ du site de Météo France http://www.meteofrance.com/climat/france, rechercher les relevés journaliers de juillet 2017 à mai 2018 : Températures minimales en °C / Températures maximales en °C / Précipitations en mm / Durée d’ensoleillement en h. Puis compléter la feuille du tableur collaboratif correspondant à votre ville.
3. A l’aide du tableur collaboratif, calculer les moyennes mensuelles et la moyenne annuelle de chaque grandeur relevée pour votre ville (feuille calcul des moyennes).
4. Déterminer le climat dominant de la ville de Tarbes, justifier la réponse à l'aide de données.

Supports

Fiche d'activité élève

Carte de France des climats

Base de données stations climatiques Météo France

Tableur collaboratif

Tableur ville de Tarbes à compléter OU Tableur ville de Tarbes complété

Fiche technique utilisation du tableur pour le calcul des moyennes

Productions collaboratives des élèves

• Carte modifiée avec Skitch

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• Tableur collaboratif complété

Bilan

En début de cycle 4, les élèves se familiarisent avec le tableur et découvrent les fonctions de calcul.

L'activité permet également de montrer l'intérêt du travail collaboratif pour le traitement d'un grand nombre de données.

Pour aller plus loin

Pour compléter le travail dans la suite du cycle 4 on peut envisager :

- de tracer les graphiques des moyennes tels qu'ils peuvent être visualisés en ligne sur le site de Météo France (http://www.meteofrance.com/climat/france/tarbes/65344001/relevesexemple juillet 2017 à Tarbes)

- d'utiliser d'autres informations du site pour étudier le climat sur une plus grande échelle de temps avec des données disponibles depuis 2009 ou un espace plus vaste avec des données disponibles pour l'Outre-mer et le monde.