Jackson,

Excelente. Com suas dicas eu consegui tirar os dados que eu precisava. Abaixo segue um CMR, para quem se sentir curioso, que lê as tabelas por meio da url correspondente aos dias da maratona e no final calcula algumas estatísticas canditadas à relacionar com o desempenho dos atletas.

Grato.

Walmes.

#-----------------------------------------------------------------------------
# Lê tabelas de clima nos dias da maratona de Paris.

ini <- "http://www.wunderground.com/history/airport/LFPB/"
fim <- "/DailyHistory.html??format=1&format=1"
dia <- c("2012/10/14")

# padrão do endereço das tabelas
url <- paste(ini, dia, fim, sep="")

da <- read.table(url, sep=",", header=TRUE,
                 na.string=c("N/A","-","","-9999"))
str(da)

#----------------------------------------------------------------------------
## Datas do evento.

## http://www.20kmparis.com/web/affiches.asp

dias <- c("2012/10/14","2011/10/9","2010/10/10",
          "2009/10/11","2008/10/12","2007/10/17",
          "2006/10/15","2005/10/16","2004/10/17")

lercada <- function(dia){
    ini <- "http://www.wunderground.com/history/airport/LFPB/"
    fim <- "/DailyHistory.html??format=1&format=1"
    url <- paste(ini, dia, fim, sep="")
    da <- read.table(url, sep=",", header=TRUE,
                     na.string=c("N/A","-","","-9999"))
    cat(dia, "\t ok!\n")
    return(da)
}

L <- lapply(dias, lercada)
sapply(L, class)
sapply(L, dim)
sapply(L, names)

names(L) <- 2012:2004

#-----------------------------------------------------------------------------

require(plyr)

M <- ldply(L)
str(M)
names(M)[1] <- "ano"

aggregate(cbind(TemperatureC,Humidity)~ano, data=M, max)
aggregate(cbind(TemperatureC,Humidity)~ano, data=M, mean)
aggregate(cbind(TemperatureC,Humidity)~ano, data=M, median)

#-----------------------------------------------------------------------------