Bilan Climatique. ARVALIS - Institut du végétal

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1 Bilan Climatique

2 Réseau d observation météorologique au sol en région Sud-Est

3 Analyse annuelle: rapports à la normale des précipitations sur l année hydrologique (sept 2012 à août 2013)

4 Analyse saisonnière des rapports à la normale des précipitations Automne 2012 Printemps 2013 Hiver Eté 2013

5 Analyse mensuelle des précipitations: comparaisons des cumuls mensuels de 2 stations de sept 2012 à août 2013 Une situation contrastée entre le Languedoc où seuls mars et avril ont été très pluvieux et Nice où la pluviosité a été importante de septembre à juin Mars 2013 a été le + arrosé: environ 6 fois la normale sur Montpellier et Nice

6 Précipitations de tous les printemps depuis 1950 à Montpellier et Nice

7 Profils quotidiens de l indice d humidité des sols en région Languedoc-Roussillon et Paca

8 Analyse mensuelle des températures sur le Sud-Est de sept 2012 à août 2013

9 Analyse des températures de tous les printemps sur le Sud-Est de 1950 à 2013

10 Mais c est loin d être une tendance

11 L évolution attendue des sécheresses -> Une aggravation continue de l intensité moyenne des sécheresses agricoles (SSWI 3) : - - en toute saison - - prédominance des classes extrêmes dès le milieu du siècle - - quasi généralisée sur le pays (sauf Sud Est) Evolution temporelle de l intensité moyenne des sècheresses agricoles sur la France selon les saisons (scénario A2 Arpège V4.6 TT)

12 Evolution des pluies selon différentes projections SCRATCH08 CERFACS - France CNRM SCRATCH08 CERFACS - GIEC CMIP3 Allemagne SCRATCH08 CERFACS - GIEC CMIP3 France IPSL Référence (années 1970) Horizon moyen (années 2055) Horizon lointain (années 2085)

13 Bilan des informations tirées des modèles globaux en Méditerranée (GIEC, 2007) Modélisation régionale en très bon accord avec les modèles globaux du GIEC Augmentation forte de la température annuelle moyenne Réchauffement maximal en été Accroissement plus fort des températures maximales Le réchauffement devrait être sensible rapidement Diminution des précipitations moyennes sur l année Diminution plus forte en été (visible au milieu du 21ème siècle) Diminution du nombre de jours de pluie Risque de sècheresse plus important (assèchement des sols) Diminution de la période enneigée Diminution des débits des fleuves méditerranéens

14 Une migration nécessaire et difficile Migration de 150 km vers le nord ou 150 m en altitude par degré de réchauffement Pas une difficulté pour certaines espèces Des obstacles importants pour les espèces peu mobiles Fragmentation des habitats naturels Rythme élevé du changement climatique Certains écosystèmes particulièrement menacés. Zones arctiques, montagnardes, Méditerranée

15 La Fiabilité des prévisions

16 De l observation à la prévision

17 Orages, lignes d averses, gros grains - 50 km 1-4 heures Que peut on prévoir et à quelle échéance? Tempête km 2-4 jours Détermination possible des phénomènes et du temps jusqu à 3 ou 4 jours selon le contexte atmosphérique Type de circulation, type de temps, tendance 7000 km 8-10 jours De 4 à 10 jours, des prévisions probabilistes (indices de confiance) signal sur certains paramètres comme la température jusqu à 2 semaines Au delà

18 Un modèle parmi les meilleurs modèles nationaux Ecart à la réalité Ecarts à la réalité des modèles des services météorologiques * Erreur quadratique moyenne de prévision à 3 jours par rapport aux radiosondages. Géopotentiel à 500 hpa. Domaine EUROPE. Moyenne glissante sur un an (M-5 à M+6)

19 Scores de prévisions (situation générale) Résultats 2012 J+1 98 % J+4/J+5 74 % J+2 93 % J+3 70 % J+6/J+7 51 %

20 GFlops CRAY Giga flop équivaut à 1 milliard opérations par seconde CRAY C98 4 Processeurs CRAY C98 8 Processeurs Les ressources calcul FUJITSU VPP 700E 1997 FUJITSU VPP Processeurs 1999 FUJITSU VPP Processeurs NEC SX8-R NEC SX9 2009

21 La prévision opérationnelle : un compromis à trouver Modèles globaux Orienté «grande échelle» Soin apporté à l assimilation des données Orienté échéances lointaines (parfois jusqu à 10 jours) Modèles Aire limité (LAM) Orienté «échelle fine» Soin apporté au rafraîchissement «rapide des observations» Orienté échéances courtes (inférieures à 2 jours)

22 Les performances des modèles de PNT en général 1 jour 2 jours 3 jours 4 jours 14 ans 10 ans 7 ans Les progrès de la PNT sont importants, dépendent de l échéance de prévision, les gains en prévisibilité sont de plus en plus difficiles

23 Des progrès attendus La prévision d ensemble : un moyen de prévoir l incertitude:

24 La prévision d ensemble : un moyen de prévoir l incertitude La méthode déterministe n est pas toujours pertinente. Il y a plusieurs sources d erreur pour un modèle météorologique : L état initial Les erreurs de modélisation (discrétisation, schéma numérique,...) Les erreurs modèles (paramétrisation) Ces erreurs sont condamnées à s amplifier de par le caractère chaotique de l atmosphère. La prévision d ensemble cherche à quantifier l incertitude sur la prévision en échantillonnant l incertitude sur l état initial.

25 Des progrès attendus Une maille plus fine: de 2,5 à 0,5 kilomètres

26 Des progrès attendus

27 Des progrès attendus

28 Des progrès attendus L enjeu n est pas de faire de la prévision zonale à plus de 10 jours. Mais d être de plus en plus précis à courte échéance

La prévision saisonnière

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