Fury, RenéJoly, DanielGeiger, W.Jaeschke, A.Rentz, O.Simon, E.Spengler, T.Zilliox, L.Zundel, T.2019-09-162019-09-161997https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/26477Résumé La plupart des SIG nécessitent des informations spatiales à échelle fine. Les données climatiques apparaissent rarement dans de tels systèmes en raison de la difficulté à interpoler les données enregistrées en quelques postes climatiques situés loin les uns des autres. La méthode que nous avons élaborée autorise la production automatique et rapide d'un grand nombre de cartes de température qui, ultérieurement, alimenteront des modèles de simulation. Un modèle multicritère nous a permis d 'identifier les aires les plus propices ci la localisation des vignes et vergers dans une région agricole située au SO de la Franche-Comté. Abstract Users of GIS technics need a lot of precise data. Climatological data are not often used because of the difficulties to interpolate them. This paper describes the method we researched and developped in order to interpolate temperatures (dayly minima) at large scale. This method allows us to accumulate a great lot of maps wich are used to calcule the freeze frequency. This information is combined with 4 others criterions (the global ray, the incline of the slope and the proximity of the villages) to define the best location to plant vineyard or orchard.Text/Conference Paper