Equipe 1 : Climatologie - Bilan des activités CLIMASTER - www6.inra.fr
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CLIMASTER
Changement climatique, systèmes agricoles,
ressources naturelles et développement territorial
Equipe 1 : Climatologie
Bilan des activités
CAEN, 28 novembre 2011
CONTEXTE : LE CHANGEMENT CLIMATIQUE
RISQUES ETUDIÉS
1. précipitations, crues - inondations
2. Gelées tardives (régions viticoles)
3. Sécheresses
Phénomènes d’échelles
spatio-temporelles très différentes
EQUIPE DE RECHERCHE
et collaborations
LETG-COSTEL (Rennes) : LETG-GEOPHEN (CAEN) :
Valérie BONNARDOT Abdelkrim BENSAÏD
Cyril BONNEFOY Olivier CANTAT
Samuel CORGNE Johnny DOUVINET
Vincent DUBREUIL Daniel DELAHAYE
Xavier FOISSARD Patrick LEGOUÉE
Chloé LAMY Edwige SAVOURET
Rémi LECERF
Olivier PLANCHON INRA :
Hervé QUÉNOL Frédéric HUARD
CERFACS : Hervé NICOLAS
Michel DÉQUÉ
Collaborations européennes :
UJF GRENOBLE :
Paul JAMES (Met-Office puis Deutscher
Sylvain BIGOT
Wetterdienst)
Interaction avec autres programmes :
TERVICLIM (vigne et changement climatique) : responsable Hervé QUÉNOL
GICC-TERADCLIM (2011-2013) :
« Risques climatiques liés aux changements en cours dans la dynamique des masses d’air sur l’Europe
Occidentale », soutenu par la Fondation MAIF
(responsable : Olivier Planchon)
THESES EN COURS
(COSTEL)
Cyril BONNEFOY
Directeurs : H. QUENOL (COSTEL) et M. MADELIN (PRODIG, Univ. Paris-7).
Sujet de la thèse : Observation et modélisation spatiale du climat dans les terroirs viticoles
du Val de Loire dans le contexte du changement climatique.
Thèse préparée dans le cadre du programme TERVICLIM.
Chloé LAMY
Directeurs : V. DUBREUIL (COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS) et H. NICOLAS (UMR SAS –
Agrocampus, Rennes).
Sujet de la thèse : Impact du changement climatique sur la fréquence et l'intensité des
sécheresses en Bretagne.
Thèse préparée dans le cadre du programme CLIMASTER.
Xavier FOISSARD
Directeurs : V. DUBREUIL et H. QUENOL (COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS)
Sujet de la thèse : Changement climatique et climat urbain : application à l’agglomération
rennaise.
Thèse préparée dans le cadre d’une CIFRE avec Rennes-Métropole.
DONNÉES CLIMATIQUES - Météo-France : Climathèque (puis Publithèque) données mensuelles & quotidiennes ; -Ficher GHCN (The Global Historical Climatology Network), NOAA-NCDC (USA) : ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/ghcn/v2/ données mensuelles ; - European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) : http://eca.knmi.nl/ données quotidiennes ; - Sorties de modèle ARPEGE-Climat (Météo-France), régionalisées statistiquement ; - Installation de capteurs sur les terrains expérimentaux
Classification « objective » de HESS-BREZOWSKY
Paul James, Hadley Centre, UK Met Office
Données utilisées :
- Champ de pression au niveau de la mer
- Géopotentiel 500 hPa
Sources :
- NCAR-DSS
- NCEP
- ECMWF
Espace d’étude de la méthode objective de Hess-Brezowsky
Limite des centres
d’action pris en compte Utilisation optimale
de la méthode
James, P. (2007): An objective classification method for Hess and Brezowsky Grosswetterlagen over Europe.
Theoretical and Applied Climatolology, 88, 17–42.
Types de circulations
GWT - GWL
GWT (5) GWL (29)
Ouest WA, WS, WW, WZ
SWA, SWZ, SA, SZ, TB,
Sud TRW, SEA, SEZ
NWA, NWZ, NA, NZ, HNA,
NW et N HNZ, HB, TRM
NEA, NEZ, HFA, HFZ, HNFA,
NE et E HNFZ
Europe Centrale HM, BM, TM
Variabilité
de la circulation atmosphérique
sur l’Europe (1850-2009)
(Hess-Brezowsky)
et impacts climatiques
dans l’ouest de la France
(Rennes, Val de Loire)
Valérie Bonnardot et Olivier Planchon
DONNÉES
- GWT- GWL : série journalière 1850 – 2009
- Séries climatiques journalières:
Nantes : 1950
Angers : 1950
Saumur : 1950
Romorantin : 1952
Rennes : 1927 Des oscillations irrégulières mettent en évidence des groupes d’années avec des caractéristiques particulières. Quelques tendances statistiquement significatives sur la série 1850-2009 ont été observées au pas de temps saisonnier. En retirant les 50 premières années de la série 1850-2009, certaines de ces tendances : - se maintiennent - ne sont plus détectées - apparaissent. Un même type de circulation n’engendre peut- être pas le même impact thermique et / ou pluviométrique en fonction des périodes.
RAPPEL DES TENDANCES SIGNIFICATIVES (Test PETTITT)
GWT - Échelle des saisons
Date de
SAISON GWT Période Seuil Tendance
rupture
1850-2009 1942 95%
Printemps NE et E
1900-2009 1942 90%
Europe 1850-2009 1942 99%
Centrale 1900-2009 1942 95%
1850-2008 1883 95%
Automne NW et N
1900-2008 / /
1850-2008 1930 95%
Hiver NW et N
1900-2008 / /
1850-2008 1938 99%
Sud 1900-2008 1977 95%
1950-2008 1981 90%RAPPEL DES TENDANCES SIGNIFICATIVES (Test PETTITT)
GWL - Échelle des saisons
Date de
SAISON GWT GWL Période Seuil Tendance
rupture
1850-2009 1942 95%
Printemps NE et E HNFZ
1900-2009 1942 90%
1850-2009 1918 99%
Été NW et N NA
1900-2009 1945 95%
1850-2008 1949 95%
Automne NW et N TRM
1900-2008 / /
1850-2009 1885 95%
NW et N HB
1900-2009 / /
1850-2008 1924 99%
Hiver NW et N HB
1900-2008 / /
1850-2008 1946 95%
Ouest WW
1900-2008 1946 95%Circulations de Sud - HIVER Hiver ≈ 24% Ruptures significatives : (1850-2008) 1938; 1977; 1981
Total pluviométrique hivernal
Circulation de Sud / Tous types de circulation confondus
RENNES (1927-2009)
Circulation de Sud 178 mm 199 mm
Tous types de circulation 36 mm 27 mm
confondus
Pas de rupture significativeCirculations Sud – Hiver (≈ 20%)
Anomalies
Stations Nbj avec
Total RR (% Nbj sans RR Ano TN Ano TX
(période) RR
saisonnier) (% saison) (°C) (°C)
(% saison)
Rennes
32 27 14 +1,2 +1,3
(1950-2009)
Nantes
32 27 14 +1,8 +1,9
(1950-2009)
Angers
29 26 15 +1,9 +2,0
(1950-2009)
Saumur
26 26 16 +1,8 +2,1
(1950-2009)
Romorantin
25 25 16 +2,2 +2,6
(1952-2009)
Genève
24 23 19 +1,2 +1,7
(1950-2009)Circulations WW (Ouest)
Hiver
8,3%
Rupture
significative
1946
(9,7% à 6,1%)WW Hiver
Impacts sur température – RENNES (1925-2008)
1925-1946 1947-2008Circulations WW – Hiver (≈ 9%)
Anomalies
Stations Nbj avec
Total RR (% Nbj sans RR Ano TN Ano TX
(période) RR
saisonnier) (% saison) (°C) (°C)
(% saison)
Rennes
18 14 4 +2,4 +2,9
(1950-2009)
Nantes
20 15 3 +2,3 +2,4
(1950-2009)
Angers
19 14 4 +2,4 +2,6
(1950-2009)
Saumur
19 14 4,5 +2,2 +2,5
(1950-2009)
Romorantin
18 14 4 +2,3 +2,2
(1952-2009)
Genève
16 13 5,5 +1,0 +1,9
(1950-2009)Circulations HNFZ (NE et E)
Printemps
≈ 4%
Rupture
significative
1942
(5,7% à 2,7%)HNFZ Printemps
Impacts sur température – RENNES (1925-2009)
1925-1942 1943-2009Circulations HNFZ – Printemps
Anomalies
Stations Nbj avec
Total RR (% Nbj sans RR Ano TN Ano TX
(période) RR
saisonnier) (% saison) (°C) (°C)
(% saison)
Rennes
11 8 5 -0,3 -1,2
(1950-2009)
Nantes
9 8 4 -0,3 -1,3
(1950-2009)
Angers
11 8 4 -0,2 -1,4
(1950-2009)
Saumur
12 9 4 -0,4 -1,3
(1950-2009)
Romorantin
11 9 4 +0,5 -1,4
(1952-2009)
Genève
8 9 4 +1,3 -0,7
(1950-2009)Circulations NA (NW et N)
Eté
≈ 4%
Rupture
significative
1945
(4,2% à 2,3%)NA Eté Impacts sur température – RENNES (1925-2009) 1925-1945 1946-2009
Circulations NA – Eté
Anomalies
Stations Nbj avec
Total RR (% Nbj sans RR Ano TN Ano TX
(période) RR
saisonnier) (% saison) (°C) (°C)
(% saison)
Rennes
1 3 9 -1,1 +1,2
(1950-2009)
Nantes
3 3 10 -0,2 +1,3
(1950-2009)
Angers
3 2 10 -1,1 +0,9
(1950-2009)
Saumur
3 3 8 -1,0 +0,9
(1950-2009)
Romorantin
4 4 9 -2,1 +0,2
(1952-2009)
Genève
3 5 8 -2,4 -1,2
(1950-2009)CONCLUSIONS (1) Anomalies pluviométriques négatives en fin de période par circulations de sud, compensées par les précipitations liées aux autres types de circulations. Anomalies thermiques plus fortement positives en fin de période par circulations de sud, surtout les températures maximales. Homogénéité spatiale des impacts climatiques à Rennes et dans les pays de la Loire
CONCLUSIONS (2) Modulation des impacts thermiques d’une période à l’autre : - Circulation WW en hiver : augmentation (diminution) de la fréquence des anomalies thermiques élevées (basses) - Augmentation de la fréquence des Tx élevées à Rennes. - Circulation HNFZ au printemps : atténuation des contrastes thermiques à Rennes. - Circulation NA en été : augmentation de la fréquence des anomalies thermiques élevées à Rennes.
CLIMAT & CLIMATS
DES RÉGIONS DE L’OUEST
Variabilité, tendances & scenarios
(Vincent Dubreuil)La « diversité » climatique de la France de l’Ouest
Ouessant Argentan : Cherbourg :
Penmarc’h : 7,7 4,6°C 13,0°C
9,7°C 14,3
6,6
14,1
7,8
7,1 15,6
15,6
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
6,6
16,1
7,6 Chalais :
18,0°C
15,9
6,6
16,1
9,2
17,1
7,8
Températures minimales (°C.) Températures maximales (°C.)
corrélations altitude latitude longitude Distance cote TOUT
Minimales -0.51 0.01 -0.62 -0.54 0.73
Maximales -0.25 -0.84 0.38 0.35 0.90La « diversité » climatique de la France de l’Ouest
Brennilis :
St-Cornier L. :
10,3
1417 mm
9,6°C 939
10,4 711
10,9 1110
11,4 646
11,1 679
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
11,9
Saumur :
788
558 mm
11,3 710
756
12,4 786
La Rochelle :
12,6°C
Températures moyennes (°C.) Précipitations annuelles (mm)
Corrélations altitude latitude longitude dist.cote TOUT
Température -0.63 -0.64 -0.23 -0.17 0.92
Précipitations 0.49 0.03 -0.30 -0.17 0.6939,5
Variabilité des températures
(en °C.) à Rennes (en haut) et
Brest (en bas) de 1950 à 2010.
Pour chaque année, sont indiqués le
maximum absolu (courbe rouge), le
minimum absolu (courbe bleue), la
moyenne des maxima (courbe
orange), la moyenne des minima
(courbe bleu clair) et la moyenne
annuelle (courbe verte).
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
-14,7
35,1
-10,9Evolution des températures moyennes annuelles (°C.) dans la France de l’Ouest.
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
Evolution des précipitations moyennes annuelles dans la France de l’OuestBREST RENNES CAEN
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
NANTES ANGERS POITIERS
Evolution des températures moyennes mensuelles (en rouge et en °C.) et
précipitations moyennes mensuelles (en bleu/jaune et en mm/jour) :
différences entre les normales 1951-1980 et les normales 1981-2010.Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
CAEN NANTES
Evolution des températures minimales (en bleu) maximales (en rouge) et
moyennes annuelles (en violet) de 1960 à 2010.
Lignes pointillées : observations ; lignes continues : valeurs modélisées
Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France)Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
Températures moyennes (en °C.) Précipitations moyennes (en mm)
Comparaison entre les valeurs modélisées (Arpège-Climat) et les observations de
températures et précipitations pour la période de 1960 à 2010.
Brest ; Caen ; Nantes : Cognac
Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France)BREST RENNES CAEN
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
NANTES SAUMUR POITIERS
Evolution des températures minimales (en bleu) maximales (en rouge) et
moyennes annuelles (en violet) au cours du XXIe siècle.
Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1BBREST RENNES CAEN
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
NANTES SAUMUR POITIERS
Evolution du nombre annuel de jours de gel (en bleu, Tn inférieure à 0°C.) et du
nombre de jours chauds (en rouge, Tx supérieure à 25°C) au XXIe siècle.
Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1BBREST RENNES CAEN
Vincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
NANTES SAUMUR POITIERS
Evolution des précipitations annuelles (en bleu) et du nombre de jours de
pluie (en violet) au cours du XXIe siècle.
Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1BVincent Dubreuil, COSTEL-LETG UMR 6554 CNRS , Université Rennes 2
BREST RENNES CAEN
NANTES SAUMUR POITIERS
Evolution des régimes pluviométriques moyens : en bleu, moyenne 1970-2000 ;
en vert : moyenne 2031-2060 ; en orange : moyenne 2071-2100.
Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1BSÉCHERESSES (travaux de thèse de Chloé LAMY)
1. Etude des sécheresses passées 2. Sécheresses futures : 1.Bilan hydrique stationnel 2.Bilan hydrique spatialisé
Les sécheresses en Bretagne
Vues à travers le déficit d’évaporation (D.E.)
1989
1976
1921
D.E. annuel
Source :
LAMY C., DUBREUIL V. Impact des sécheresses sur le bilan hydrique : Modélisation à partir du climat
d’années passées. Actes du 23ème colloque de l’AIC. pp 325-330. 2010.Les sécheresses en Bretagne
Vues à travers le déficit d’évaporation (D.E.)
1989
1976
1955
D.E. en août
Source :
LAMY C., DUBREUIL V. Impact des sécheresses sur le bilan hydrique : Modélisation à partir du climat
d’années passées. Actes du 23ème colloque de l’AIC. pp 325-330. 2010.Nombre de mois par an où le
stock d’eau est inférieur à 18 mm
Seuil de 18 mm :
15 % de la réserve utile
Belle-Île et Groix apparaissent globalement
plus sèches que les autres stations depuis 1880.
Mise en évidence des années à longue
sécheresse : 1906, 1921, 1989, 1996 et 2005.
Mais ces sécheresses diffèrent en intensité.
(LAMY & DUBREUIL, 2010)Niveau d’eau minimal de la RU par
an et par station
Degré d’intensité des sécheresses en
Bretagne depuis 1880.
Parmi les sécheresses longues,
distinction entre :
- sécheresses intenses (1921 et 1989) ;
- sécheresses de moindre intensité
(1906, 1996 et 2005).
Mise en évidence d’années de sécheresse
intenses telles celles de 1949, 1959, 1976 et 2003,
qui apparaissaient comme « courtes » sur le
graphique précédent.
(LAMY & DUBREUIL, 2010)Le déficit d’évaporation estimé d’après les simulations du climat de
Rennes selon le scénario A1B (Modèle ARPEGE-Climat)
Test de rupture (Pettitt) : 2047
De 1950 à 2047 : 6 ans où D.E. > 400 mm De 2047 à 2100 : 1 an sur 3
Médiane D.E. (1950-2047) : 211 mm Médiane D.E. (2047-2100) : 416 mm
(LAMY & DUBREUIL, 2010)Bilan Hydrique stationnel
Données d’entrées :
Projection climatique : Modèle ARPEGE MF, canevas A1B
Régionalisation : méthode Quantile-Quantile, annuel
P (mm), T (°C), Humidité relative (%), vitesse vent (m/s)
Données brutes modélisées fournies par F. Huard (INRA Agroclim), simulation
du climat futur à Rennes pour CLIMASTER, Météo France pour l’observation.
Sol : Taille de RU fixée à 125 mm
Intérêt du bilan hydrique stationnel :
Confronter le modèle aux observations
Tester le modèle de bilan hydrique
47Comparaison du bilan hydrique observé et modélisé
Rennes : observations 1951-1980 Rennes : modèle 1951-1980
mm %
Tn 6.9 Modèle ARPEGE (Météo-France) sur des mailles Tn 6.8 -0.1
de 50km, sur lesquelles a été appliquée une
Tx 15.5 méthode de correction (dite méthode de Tx 15.9 0.4
Pmm 628.9 désagrégation quantile/quantile conditionnelle)
Pmm 691.7 62.8 10.0
permettant de reconstituer des séries plus
ETP 697.1 cohérentes localement pour une station donnée. ETP 691.8 -5.3 -0.8
Déqué, M., 2007: Frequency of precipitation and
ETR 534.3 temperature extremes over France in an ETR 539.5 5.2 1.0
DE 162.8 anthropogenic scenario: model results and
DE 152.4 -10.5 -6.4
statistical correction according to observed values.
RH 94.6 Global and Planetary Change, 57, 16-26. RH 152.2 57.6 60.9
(DUBREUIL et al., 2010)Bilan Hydrique stationnel
Rennes
2021-2040 2071-2090
Pré-traitement : Observation d’un biais estival entre les observations et le modèle
(désagrégation QQ). Biais saisonnier sur les températures, l’humidité relative et le
vent, corrigés pour le calcul de l’ETP.
49
Source : Données brutes modélisées fournies par F. Huard (INRA Agroclim), simulation du climat futur à Rennes pour CLIMASTER, Météo France pour
l’observationBilan Hydrique stationnel
Naizin
2021-2040 2071-2090
Pré-traitement : Observation d’un biais estival entre les observations et le modèle
(désagrégation QQ). Biais saisonnier sur les températures, l’humidité relative et le
vent, corrigés pour le calcul de l’ETP.
50
Source : Données brutes modélisées fournies par F. Huard (INRA Agroclim), simulation du climat futur à Rennes pour CLIMASTER, Météo France pour
l’observationBilan Hydrique stationnel
Brest
2021-2040 2071-2090
Pré-traitement : Observation d’un biais estival entre les observations et le modèle
(désagrégation QQ). Biais saisonnier sur les températures, l’humidité relative et le
vent, corrigés pour le calcul de l’ETP.
Source : Données brutes modélisées fournies par F. Huard (INRA Agroclim), simulation du climat futur à Rennes pour CLIMASTER, Météo France51
pour
l’observationBilan hydrique stationnel
Le D.E. évolue de la même façon pour nos trois stations de
références :
Augmentation plus forte sur la seconde moitié du 21ème siècle
Modèle validé qui peut être spatialisé
2021-2040 2071-2090
52Bilan Hydrique spatialisé
Choix de 2 années moyennes :
première moitié du 21ème siècle
seconde moitié du 21ème siècle
Logiciel utilisé : ArcGis
Pas de temps mensuel
Données en entrée : projections
climatiques : modèle ARPEGE V4,
Scénario A1B (CERFACS) : P, ET0
Penman MF ; RU des sols bretons
(Agrocampus Ouest)
Laboratoire Science du Sol,
Agrocampus Ouest, 2011Bilan Hydrique spatialisé
Bilan Hydrique spatialisé
Déficit d’évaporation
Milieu 21ème siècle Fin 21ème siècle
D.E. augmente au cours du siècle pour la majeure partie de la
Bretagne.
Rennes : D.E. = 210 mm D.E. = 332 mm
Brest : D.E. = 187 mm D.E. = 308 mm
Naizin : D.E. = 175 mm D.E. = 303 mmBilan Hydrique spatialisé
Etat de la RH (mm et %) en septembre
Milieu 21ème siècle Fin 21ème siècle
Les réservoirs hydriques bretons sont moins remplis à la fin de l’été de la seconde moitié
du 21ème siècle par rapport au milieu du siècle.Bilan Hydrique spatialisé
Etat de la RH (mm et %) en décembre
Milieu 21ème siècle Fin 21ème siècle
Première moitié du 21ème siècle, 98% des sols sont rechargés à 100 %.
Seconde moitié du 21ème siècle, 80% des sols sont entièrement rechargés, le
taux de remplissage minimum est de 58%. Il faut attendre le mois suivant
pour avoir une recharge hydrique complète sur 98% du territoire breton.
Risque de non remplissage en décembre : épisodique jusque dans les années
2040, deviendrait structurel dans les années 2080CONCLUSIONS - Il est fondamental de prendre en compte la pédologie dans un modèle régional de bilan hydrique. - Le D.E. augmente au cours du 21ème siècle sur tout le territoire. - L’assèchement estival des réservoirs hydriques atteint un seuil problématique pour la végétation dans la seconde moitié du 21ème siècle. - La recharge hivernale prend environ un mois de retard en 50 ans en Bretagne.
TYPES DE TEMPS (Olivier Cantat et Abdelkrim Bensaïd)
CLIMAT et VITICULTURE
dans le contexte
du changement climatique
(Cyril Bonnefoy & The TERVICLIM-TERADCLIMs)CLIM’HAMSTER En vous remerciant pour votre attention !
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