Méthodologie et données

• Données de base : séries quotidiennes de l'archive historique Open-Meteo, fondée sur la réanalyse ERA5 (températures maximale et moyenne, précipitations, évapotranspiration de référence FAO-56), depuis 1991.
• Anomalie de température : écart entre la moyenne du mois et la normale mensuelle 1991–2020. Jours de forte chaleur : jours où Tmax dépasse le 90e centile du même mois.
• SPEI : bilan hydrique (précipitations moins évapotranspiration) cumulé sur 1, 3, 6 et 12 mois, ajusté par une loi log-logistique à trois paramètres pour chaque mois (Vicente-Serrano et al., 2010). Pour les mois très secs où cette loi ne s'ajuste pas, une loi normale est utilisée, ce qui est signalé dans les données.
• Limites : les valeurs régionales sont calculées au point représentatif de chaque région (chef-lieu) ; la moyenne nationale est une moyenne non pondérée de ces points.

Les deux indices sont calculés par ACP pondérée : orientation des variables (une valeur élevée signale un risque plus fort), mise à l'échelle robuste (médiane et écart interquartile), deux premières composantes pondérées par leur part de variance, la seconde en valeur absolue, puis normalisation sur [0, 100]. L'indice de tension financière repose sur huit variables (solvabilité bancaire, créances en souffrance, dette publique, réserves, solde budgétaire, compte courant, croissance du MASI, capitalisation boursière) ; l'indice de risque climatique sur trois (température, précipitations, intensité carbone du PIB).

Les paramètres sont estimés sur 1998–2025 puis figés : les années nouvelles sont calculées avec les mêmes paramètres et l'historique publié ne change pas. Une année n'est calculée que si toutes ses composantes sont disponibles. Le niveau affiché (« normal », « élevé »…) correspond aux centiles 70, 85 et 95 de la distribution de référence ; ce n'est pas un seuil d'alerte officiel.

Attention : Germanwatch publie un indice international distinct, également nommé Climate Risk Index, qui diffère de celui-ci par la méthode et les données.

Prévisions : cinq modèles (naïf, linéaire, SVR, forêt aléatoire, gradient boosting) évalués hors échantillon en fenêtre croissante ; chacun est comparé au modèle naïf par le test de Diebold-Mariano avec la correction de Harvey, Leybourne et Newbold. Scénarios : coefficients de régressions quantiles et d'un VAR(1) estimés sur 1999–2025, repris tels quels sans réestimation.

Une bonne prévision ne mesure pas un effet causal d'une variable sur une autre.

• Lecture du FSI : forêt aléatoire (500 arbres, profondeur 3, hyperparamètres fixés à l'avance) et valeurs de Shapley exactes sur toutes les coalitions de variables. Les contributions décrivent le fonctionnement du modèle, pas un effet causal, et restent fragiles avec une trentaine d'années.
• Mois atypiques : Isolation Forest (300 arbres) sur quatre variables corrigées de la saison (anomalie de température, SPEI-1, SPEI-3, jours de forte chaleur). Un mois est signalé s'il fait partie des 3 % les plus atypiques de l'historique de la région.
• Classement des actualités : comparaison sémantique par plongements de phrases multilingues (paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, exécuté localement) avec une courte description de chaque thème, sans exemples annotés. Le résumé est extrait du texte d'origine ; aucun texte n'est généré.

Pour chaque région : série des maxima par saison (septembre à août) sur 1, 2, 3, 5, 10 et 30 jours (et de 1 à 24 heures à partir des données horaires) ; lois de Gumbel, GEV, log-normale et log-Pearson III ajustées par maximum de vraisemblance et comparées par AIC et BIC ; hauteurs pour les périodes de retour de 2 à 100 ans avec intervalle de confiance par rééchantillonnage ; courbes IDF selon la loi de Gumbel. Les valeurs atypiques sont repérées par la règle de la boîte à moustaches et conservées. ERA5 lisse les pluies intenses : les résultats servent à comparer et à suivre le risque, pas à dimensionner des ouvrages.

• Projections 1991–2050 : trois modèles CMIP6 HighResMIP (EC_Earth3P_HR, MPI_ESM1_2_XR, MRI_AGCM3_2_S) via l'API Climate d'Open-Meteo, avec un scénario unique proche du RCP8.5 (émissions élevées) et une correction de biais linéaire vers ERA5-Land. Aucun scénario plus sobre n'est disponible dans cette source.
• Maroc et monde : moyenne mondiale quotidienne de la température de l’air (ERA5, Copernicus Climate Pulse) et moyenne de 12 villes méditerranéennes ; anomalies calculées par rapport à 1991–2020.

• Indicateurs annuels de la base World Development Indicators de la Banque mondiale.
• Taux d'intérêt (dont le taux directeur de Bank Al-Maghrib, série « discount rate »), indice des actions, PIB trimestriel, inflation générale et alimentaire : API SDMX du FMI, chaque jour. Indicateur INFORM de risque lié au climat, même source.
• Inflation des 18 villes : tableau « Évolution par ville » des notes mensuelles du HCP (PDF), lu automatiquement. Inflation sur un an = variation de l'indice sur 12 mois.
• Climat des villes : même méthode que les régions (archive Open-Meteo, réanalyse ERA5). Douze villes sont des chefs-lieux régionaux et partagent leurs données ; les six autres ont leur propre point.
• Rapports du Maroc : flux du HCP, pages de l'AMMC et de l'ACAPS, flux du CESE et API Documents & Reports de la Banque mondiale, chaque jour. Les sites de Bank Al-Maghrib et de la Bourse de Casablanca refusent la lecture automatique.
• Électricité : production par source et demande (Ember, mensuel depuis 2016). Degrés-jours selon la définition d'Eurostat, pondérés par la population des régions (RGPH 2024). Sensibilité de la demande : régression avec tendance, effets fixes de mois et erreurs de Newey-West. Facture : barème domestique basse tension ; simulation à hypothèses affichées et modifiables.
• Crédits bancaires et aléa climatique : répartition par localité des guichets, des dépôts et des crédits publiée par Bank Al-Maghrib, chaque localité étant rattachée à sa région à l'aide du RGPH 2024. Cette répartition est rapprochée d'un indice relatif d'aléa climatique construit à partir des indicateurs du site (chaleur, sécheresse, pluies extrêmes). Mesure descriptive de l'exposition, qui n'estime ni pertes ni effet causal.
• Climat chaque jour, économie chaque semaine. Si une source échoue, le site conserve la dernière valeur valide et l'échec est journalisé. Aucune valeur manquante n'est estimée.

Concordance des sources automatiques avec les séries de référence

État des sources