feat: normales saisonnières 1991-2020 + AnomalyBadge

- scripts/build-normales.mjs : agrégation TN/TX mensuelles par dept sur
  la période WMO 1991-2020 depuis les fichiers Q_<DEPT>_previous-1950-2024.
  Output src/data/normales.json (78 KB, committé). Run annuel max.
- Corse : Météo France utilise le code historique "20" (avant split 2A/2B
  en 1976), donc 2A et 2B partagent la même normale issue de Q_20_*.
- src/lib/normales.ts : computeAnomaly() qui moyenne TX/TN des 7 derniers
  jours, compare à la normale du mois, calcule l'écart en °C et en σ,
  catégorise (normal / warm / cool / anomaly_warm / anomaly_cool /
  extreme_warm / extreme_cool / unknown).
- src/components/AnomalyBadge.astro : badge coloré (vert/jaune/orange/rouge)
  visible sur /departement/[code] juste au-dessus du graphe T°.
  Différencie "il fait chaud" de "il fait anormalement chaud pour ce mois".

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

scripts/build-normales.mjs

@@ -0,0 +1,117 @@
+#!/usr/bin/env node
+// Calcule les normales mensuelles TN / TX par département sur la période WMO 1991-2020
+// à partir des données quotidiennes Météo France (Q_<DEPT>_previous-1950-2024_RR-T-Vent.csv.gz).
+//
+// Output : src/data/normales.json
+//   { "01": [{ month:1, tn:-1.5, tx:5.2, tnStd:3.1, txStd:4.2, n:1234 }, ..., 12], "02": [...], ... }
+//
+// Lancé manuellement (très long : 96 × ~4 MB download + parse).
+// À relancer une fois par an, ou jamais — les normales 1991-2020 restent la référence WMO standard.
+
+import { gunzipSync } from 'node:zlib';
+import { writeFileSync, mkdirSync } from 'node:fs';
+import { dirname, resolve } from 'node:path';
+import { fileURLToPath } from 'node:url';
+
+const __dirname = dirname(fileURLToPath(import.meta.url));
+const OUT = resolve(__dirname, '../src/data/normales.json');
+const BASE = 'https://object.files.data.gouv.fr/meteofrance/data/synchro_ftp/BASE/QUOT';
+const PERIOD_START = 1991;
+const PERIOD_END = 2020;
+
+const DEPTS = [
+  '01','02','03','04','05','06','07','08','09','10',
+  '11','12','13','14','15','16','17','18','19','21',
+  '22','23','24','25','26','27','28','29','2A','2B',
+  '30','31','32','33','34','35','36','37','38','39',
+  '40','41','42','43','44','45','46','47','48','49',
+  '50','51','52','53','54','55','56','57','58','59',
+  '60','61','62','63','64','65','66','67','68','69',
+  '70','71','72','73','74','75','76','77','78','79',
+  '80','81','82','83','84','85','86','87','88','89',
+  '90','91','92','93','94','95',
+];
+
+async function fetchAndParse(dept) {
+  // Météo France utilise "20" pour la Corse historique (avant split 2A/2B en 1976).
+  // On affecte la même normale à 2A et 2B (climat sensiblement homogène à l'échelle mensuelle).
+  const fileCode = (dept === '2A' || dept === '2B') ? '20' : dept;
+  const url = `${BASE}/Q_${fileCode}_previous-1950-2024_RR-T-Vent.csv.gz`;
+  const res = await fetch(url);
+  if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
+  const buf = Buffer.from(await res.arrayBuffer());
+  const text = gunzipSync(buf).toString('utf-8');
+  const lines = text.split('\n');
+  if (lines.length < 2) return null;
+  const header = lines[0].split(';');
+  const idxDate = header.indexOf('AAAAMMJJ');
+  const idxTN = header.indexOf('TN');
+  const idxTX = header.indexOf('TX');
+  if (idxDate === -1) return null;
+
+  const acc = Array.from({ length: 12 }, () => ({
+    tnSum: 0, tnSquares: 0, tnN: 0,
+    txSum: 0, txSquares: 0, txN: 0,
+  }));
+
+  for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
+    const line = lines[i];
+    if (!line) continue;
+    const cols = line.split(';');
+    const raw = cols[idxDate];
+    if (!raw || raw.length !== 8) continue;
+    const year = parseInt(raw.slice(0, 4), 10);
+    if (year < PERIOD_START || year > PERIOD_END) continue;
+    const m = parseInt(raw.slice(4, 6), 10) - 1;
+    if (m < 0 || m > 11) continue;
+    if (idxTN !== -1 && cols[idxTN]) {
+      const v = parseFloat(cols[idxTN].replace(',', '.'));
+      if (Number.isFinite(v)) {
+        acc[m].tnSum += v; acc[m].tnSquares += v * v; acc[m].tnN++;
+      }
+    }
+    if (idxTX !== -1 && cols[idxTX]) {
+      const v = parseFloat(cols[idxTX].replace(',', '.'));
+      if (Number.isFinite(v)) {
+        acc[m].txSum += v; acc[m].txSquares += v * v; acc[m].txN++;
+      }
+    }
+  }
+
+  return acc.map((a, m) => {
+    const tnMean = a.tnN > 0 ? a.tnSum / a.tnN : null;
+    const txMean = a.txN > 0 ? a.txSum / a.txN : null;
+    const tnVar = a.tnN > 1 && tnMean !== null ? (a.tnSquares - a.tnN * tnMean * tnMean) / (a.tnN - 1) : 0;
+    const txVar = a.txN > 1 && txMean !== null ? (a.txSquares - a.txN * txMean * txMean) / (a.txN - 1) : 0;
+    return {
+      month: m + 1,
+      tn: tnMean !== null ? +tnMean.toFixed(2) : null,
+      tx: txMean !== null ? +txMean.toFixed(2) : null,
+      tnStd: +Math.sqrt(Math.max(0, tnVar)).toFixed(2),
+      txStd: +Math.sqrt(Math.max(0, txVar)).toFixed(2),
+      n: Math.min(a.tnN, a.txN),
+    };
+  });
+}
+
+const start = Date.now();
+const all = {};
+let done = 0;
+for (const dept of DEPTS) {
+  const t0 = Date.now();
+  process.stdout.write(`[${++done}/${DEPTS.length}] ${dept}... `);
+  try {
+    const r = await fetchAndParse(dept);
+    all[dept] = r;
+    console.log(`ok ${(Date.now() - t0) / 1000 | 0}s`);
+  } catch (e) {
+    console.log(`FAIL ${e.message}`);
+    all[dept] = null;
+  }
+}
+
+mkdirSync(dirname(OUT), { recursive: true });
+writeFileSync(OUT, JSON.stringify(all));
+const dur = ((Date.now() - start) / 1000 / 60).toFixed(1);
+const size = (JSON.stringify(all).length / 1024).toFixed(1);
+console.log(`\nWrote ${OUT} (${size} KB) in ${dur} min`);