Contenu de la base de données
Le jeu de donnée permettant d’alimenter ce portail comprend des scénarios d’évolutions climatiques simulées par les modèles régionaux de climat couvrant la période historique et les projections futures jusqu’à 2100, pour les profils d’évolution des concentrations des gaz à effet de serre RCP4.5 et RCP8.5 1
Il inclut les variables suivantes :
- Variables climatiques : températures minimales, températures maximales, températures moyennes et précipitations
- Indicateurs climatiques issues de la liste recommandée par le groupe d’experts sur la détection du changement climatique et les indicateurs ETCCDI (http://etccdi.pacificclimate.org/list_27_indices.shtml) : nombre de jours consécutifs secs, nombre de jours consécutifs humides, nombre de jours de vague de chaleur2, nombre de jours de vagues de froid3, nombre de jours de fortes précipitations (cumul journalier supérieur à 10mm, 20mm, 40mm et 70mm)
Origine des données
La construction de ce jeu de données s’est faite à partir de :
- Données d’observations : elles permettent la création de la climatologie de référence, elles sont issues de la base de données CHIRPS pour les précipitations, ERA5 (https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era5) et WorldClim (https://www.worldclim.org/data/index.html) pour les températures.
- Données modèles : issues de la base de données CORDEX (https://www.euro-cordex.net), elles correspondent aux simulations historiques (1981-2005) et aux projections climatiques (2005-2100) pour deux scénarios (RCP4.5 et RCP8.5).
Le jeu de données sélectionné inclut :
- Un ensemble de 12 simulations pour le RCP4.5
- Un ensemble de 18 simulations pour le RCP8.5
Traitements réalisés sur les données
Les scénarios climatiques EURO-CORDEX sont disponibles à 0,11°, soit environ 12 km, de résolution. Une descente d’échelle a permis d’améliorer la résolution de ce jeu de données pour atteindre une résolution de 5 km.
La méthode appliquée est une descente d’échelle statistique de type CDFT. Elle consiste à recaler la distribution de la variable cible de la base de données EURO-CORDEX par rapport à la distribution connue des observations à haute résolution. En plus de sa fonction de descente d’échelle, la méthode CDFT offre une action de correction de certains des biais des modèles. Dans un premier temps, une fonction de transfert est calculée à partir de l’analyse des différences entre la distribution observée et celle du modèle pour la période de référence. Cette fonction est ensuite appliquée à l’ensemble de la période couverte par le modèle. La méthode CDFT permet ainsi de recaler l’amplitude de la variable cible par rapport aux observations. La méthode a été appliquée de façon indépendante sur l’ensemble des points de la grille des modèles et pour chaque variable. Elle ne permet donc pas de corriger les erreurs du modèle en termes de dépendances spatiales et multivariées. Elle a été appliquée de façon mensuelle afin d’assurer une correction du cycle saisonnier des modèles.
Pour les précipitations, avant d’appliquer la méthode CDFT, une étape préliminaire consiste à corriger le nombre de jours de précipitations des modèles. En effet, les modèles ont tendances à créer un grand nombre de jours de faibles précipitations par rapport aux observations, écart pouvant atteindre un facteur de 5 en zone humide en Tunisie par exemple.
L’interface de visualisation présente les moyennes glissantes sur 20 ans des valeurs de chaque variable/indicateur et de leurs anomalies (écart à la normale 1981-2010).
Analyse multi-modèles
Afin de prendre en compte les incertitudes liées à l’imperfection des modèles, le portail propose pour chaque scénario RCP une analyse multi-modèles via les paramètres suivants :
- La moyenne multi-modèles correspond à la valeur moyenne de l’ensemble des simulations sélectionnées par RCP.
- Le 10ème quantile correspond à la valeur basse de l’ensemble multi-modèles (seulement 10% des simulations présentent une valeur inférieure)
- Le 90ème quantile correspond à la valeur haute de l’ensemble multi-modèles (seulement 10% des simulations de l’ensemble présentent une valeur supérieure)
- L’enveloppe de valeurs entre le 10ème et le 90ème quantiles permet ainsi de présenter la zone des valeurs les plus probables. Plus cette enveloppe est large, plus l’incertitude est importante.
En complément, un indice de confiance a été calculé afin de mettre en évidence les zones pour lesquelles le changement identifié est considéré comme fiable ou pas. Cet indicateur est calculé sur la base d’une analyse détaillée de la tendance des différents membres de l’ensemble multi-modèle sur la période 1981-2100. Le changement est estimé comme fiable si :
- 2/3 des modèles ont une tendance de même signe ;
- 50% de ces modèles ont une tendance significative au seuil de 10% selon le test de significativité de Mann-Kendall.
Les points de grille pour lesquels on considère que le changement n’est pas fiable peuvent être grisés sur les cartes.
Significativité des données
Un test de significativité (test de Wilcoxon, seuil de significativité de 10%) a également été réalisé afin de détecter la capacité de chaque modèle à représenter correctement la variable analysée (incertitude technique).
Lien vers le site de l’Organisation Mondiale de Météorologie :
https://public.wmo.int/frLien vers le site du Groupe d'Experts Intergouvernemental sur l'Evolution du Climat
https://www.ipcc.ch/Références
- http://etccdi.pacificclimate.org/list_27_indices.shtml
- https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era5
- https://www.worldclim.org/data/index.html
- https://www.euro-cordex.net/
