Approches méthodologiques et outils de l évaluation des impacts des Changements Climatiques

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1 Approches méthodologiques et outils de l évaluation des impacts des Changements Climatiques par Amadou Idrissa BOKOYE Environnement-Canada Consortium régional Ouranos sur le changement Climatique Montréal, Québec, Canada

2 Plan Introduction Informations climatiques pour les études d impact: développement de scénarios climatiques Outils d évaluation des impacts Applications Conclusions

3 Introduction

4 Facteurs de variabilité du système climatique Système climatique Atmosphère Soleil Cryosphère Hydrosphère Source NASA lithosphère Biosphère Activités humaines

5 Exemple d interaction au sein du système climatique adapté du schéma de surface NOAH-LSM (Bokoye et al., 2004)

6 Variabilité naturelle: paramètres de Milankovitch Source : Cyril Langlois, ENS Lyon, Janvier 2003, d'après T. Crowley et J. North, Paleoclimatology, 1991, Oxford University

7 Source : James D. HAYS, Peter B. de MENOCAL, d'après Climate Archives, Lamont-Doherty Earth Observatory of Columbia University

8 Variabilité naturelle: volcanisme Source Bokoye et al. (2001)

9 Variabilité naturelle: volcanisme Modélisation au service de la détection du CC (Santer et al., Science [2003])

10 Extrêmes climatiques Variabilité naturelle (Sahel) des valeurs extrêmes mais le CC peut affecter l intensité, la durée et la fréquence de ceux-ci Impacts majeurs souvent suivi de crise humanitaire: Sécheresse en Afrique sahélienne Inondations

11 Nécessité de se prémunir contre les catastrophes naturelles Nécessité de protéger l économie contre l aléa climatique Nécessité d une meilleure connaissance des impacts sociaux

12 Informations climatiques pour les études d impact: développement de scénarios climatiques

13 Le scénario climatique: cadre conceptuel Nécessité d élaboartion de scénarios climatiques dictée par: Évaluation des repercussions du changement et de la variablilité climatique sur les systèmes Évaluation de la vulnérabilité, des impacts et de l adaptation concernant les changements climatiques Développement de stratégies d adaptation Fournir des projections climatiques (par secteur d activié socio-économique) aux décideurs

14 Définition GIEC (2001) Selon le groupe intergouvernemental sur l évolution du climat (GIEC), un scénario climatique est une représentation plausible de l'évolution future des émissions de substances susceptibles d'avoir des effets radiatifs (par exemple, gaz à effet de serre, aérosols), fondée sur un ensemble cohérent et homogène d'hypothèses relatives aux éléments moteurs (évolution démographique et socio-économique, progrès technologique, etc.) et à leurs interactions. Différents type de scénarios d émission

15 Scénarios SRES [Nakicenovic et al., 2000; GIEC, 2001] Familles de scénarios A1, A2, B1 et B2 Définition de sous-scénarios par exemple pour A1: A1T, A1C, A1G et A1B

16 Scénarios IS92: projections de teneurs en aérosols (sulfates) (GIEC, 1992; GIEC (1990), Leggett et al. (1992)

17 Scénarios de forçage radiatif: représentation plausible de l évolution future du climat lié à des changements dans la composition de l atmosphère, l occupation du sol et de facteurs externes comme les fluctuations de l activité solaire Scénarios de référence: simulation non perturbée du climat sur une période de référence: ou

18 Différents type de scénarios climatiques Scénarios arbitraires ou synthétiques variations incrémentielles de la moyenne des températures ou des précipitations, habituellement en corrélation avec une base de données sur le climat quotidien de base Scénarios utiles pour l étude de la sensibilité des systèmes Scénarios analogue Scénario analogue temporel: climat antérieur (paléoclimatologie) d une région en tant que scénario du climat futur Scénario analogue spatial: climat actuel d une région en tant que climat futur d une autre région

19 Scénario climatique (définition)!!!!! Scénario climatique = modèle climatique + scénario d émission!!!!!! Modèles climatiques globaux ou planétaires (MCG) Variétés des modèles différences dans: Aprroche spectral ou de grille Résolution horizontale (~400 km) et verticale (~20 niveaux) Physique et paramétrisation des modèles Modèles recommandés selon les critères du GIEC: CGCM2, HadCM3, ECHAM4, GFDL-R15, CSIRO-Mk2, NCAR-DOE, CCSR Modèle Régional du Climat (MRC) Haute résolution spatiale (~50 km) Aspect dynamique, Aspect statistique

20 Quels MCG choisir? Critères du GIEC pour la sélection d un MCG (Parris, 2002) Le MCG doit être de type couplé Océan-Atmosphère Le modèle doit être documenté dans la littérature Le modèle doit avoir subi une simulation de contrôle multi-séculaire (stabilité des saisons) Le modèle doit avoir participé au CMIP2 (Second Coupled Intercomparison Model) Critères additionnels: Le MCG doit avoir subi une simulation 2xCO2 du niveau de mélange Le modèle doit avoir participé au AMIP (Atmospheric Model Intercomparison Model) Le modèle doit avoir une résolution d au moins: T40, R30 or 3 3 latitude/longitude Le modèle considère des Gas à Effet de Serre (GES) explicite Le modèle doit être récent (censé contenir les dernières connaissances) Le modèle doit être représentatif

21 Approche de génération d information pour les études d impact et d adaptation à partir de modèle climatique global (MCG) Global MCG Modélisation Régionale Statistique Modélisation Régionale Dynamique Modèle d Impact [crédit: Climate Research Unit] Régional/Local Schéma d Adaptation

22 Modélisation régionale: dynamique vs statistique Modélisation Régionale Dynamique Nécessite plus de ressources humaines et de moyens informatiques Guidelines for use of climate scenarios developped from regional climate model experiments Mearns L. O., Giorgi F., Whetton P., Pabon D., Hulme M., Lal. M. [Document du GIEC TGCIA] Modélisation Régionale Statistique Plus de ressources humaines et de moyens informatiques Méthodologie plus approprié dans le contexte africain Guidelines for use of climate scenarios developped from statistical downscaling methods Wilby R.L., S.P. Charles, E. Zorita, B. Timbal, P. Whetton, L. O. Mearns. [Document du GIEC TGCIA]

23 Les méthodes de réduction d échelle statistique Méthode de regression linéaire multiple (RLM) La technique de mise à échelle utilisée est basée sur l établissement d une relation empirique entre les variables locales (prédictants) de surface et des variables à grande échelle de la circulation atmosphérique générale (prédicteurs). Réponse climat local = F (paramètres de la circulation générale large échelle) F: fonction de transfert Les paramètres de F, régression linéaire multiple se déterminent par une opération d étalonnage du modèle en considérant des prédictants issus des stations d observations climatiques et des prédicteurs de réanalyse comme NCEP. Définition de période de référence et de période d étalonnage sur la fenêtre temporelle des enregistrements

24 Hypothèses Les prédicteurs sont des variables appropriées et sont raisonnablement modélisables par le MCG La fonction de transfert est valide dans le futur Les prédicteurs choisis représentent pleinement le signal de changement climatique Inconvénients Pauvre représentation de la variance Données supposées normales ou et/ou linéaire Pauvre représentation des extrêmes (comparativement aux autres méthodes de mise à l échelle statistique) Avantages Application par étapes clairement identifiées Utilisation du potentiel d un ensemble de prédicteurs Logiciel disponible gratuitement Plusieurs études de cas disponibles

25 Corrélation canonique Généralisation de la technique de régression linéaire multiple Relation entre un ensemble de variables dépendantes et un ensemble de variables indépendantes Recherche du maximum de corrélation entre les deux ensembles Solution de corrélation entre les deux ensembles non unique Même avantages et inconvénients que la RLM

26 Réseau de neurones artificiels (RNA) Relation non linéaire entre prédictants et prédicteurs Principe avantageux du choix initial de la fonction de transfert prédictant-prédicteur suivi d un apprentissage en réseau Fonctionnement de type boîte noire Résultats difficilement interprétable Références: coulibaly et al. (2000, 2001) et Dibike et al. (1999, 2002).

27 Classification synoptique du temps (CST) Établissement de fonction de transfert prédictant(s)-prédicteurs pour chaque type de temps ou «Weather Typing» Nécessite l élaboration d un algorithme capable de détecter différentes configurations synoptique typiques Deux types d approches Approche analogie temporelle Analogie spatiale stochastique (chaîne de Markov) Résultat prédictant(échelle locale)-prédicteur (échelle synpotique) Résultat physiquement interprétables Limitation de part une possible non-prise en compte de la variance et des calculs assez élaborés

28 Générateurs stochastiques de conditions météorologiques Reproduction des attributs statistiques (moyenne et variance) d une variable l échelle locale Variable de sortie: données chronologiques à très haute résolution temporelle (~sub-horaire) Principe de modélisation selon la chaîne de Markov basée sur des états: exemple séquence sèche\humide pour le champ de précipitation Relation prédictant (paramètres de distribution du modèle)-variables de circulation générale à grande échelle Génération de série chronologique à haute résolution temporelle Méthode limitée par les ajustements arbitraires des paramètres pris en compte pour l état futur

29 Méthode des perturbations ou «Deltas» Méthode populaire pour générer des informations climatiques à l échelle régionale et locale Climat futur (local)= climat (local actuel) + [climat futur (global) climat passé (global)] Ou (pour la précipitation) Climat futur (local)= climat passé (local) x [climat futur (global) /climat passé (global)] Principe basé sur l ajustement des d l échelle locale à partir de données GCM Facilité de mise en œuvre de la méthode Limitations: constance de la distribution du climat de référence dans le futur

30 Outils d évaluation des impacts

31 Formalisme général Données climatiques (observation/modèle) Outils de réduction d échelle Analyse (variabilité, extrêmes: Température, Hydrologie) Approche des indices (Application sectorielle par seuillage) Analyse du signal de CC modèle d impact sectoriel étude de corrélation thématique système d alerte Vers le développement de stratégie d adaptation

32 Les outils de réduction d échelle statistique Description Méthodologie Utilisation Échelle d application Entrée(s) principales Sorties(s) principales SDSM (Statistical DownScaling Method) Logiciel usuel avec interface graphique pour la génération de scénarios climatiques aux échelles de la station climatique et quotidienne Régression linéaire multiple, générateur stochastique de conditions météorologiques Fourniture de projection climatique pour les études d impact. Nécessité d avoir des données d observation de haute qualité, de données de réanalyse (NCEP) et des variables de circulation atmosphérique (prédicteurs) des MCGs. Station climatique, tout domaine Données de haute qualité en observation quotidienne à l échelle locale et des données à large-échelle de modèles climatiques globaux (MCG). Données MCG pour le futur comme entrée pour le modèle de réduction d échelle (fonction de transfert) Série quotidienne (scénarios) de température minimum, de température maximum ou de précipitation et des paramètres statistiques : variances, fréquences, extrêmes, Facilité d utilisation Formation nécessaire Formation disponible Exigence informatique Documentation Applications Contact, Acquisition et documentation Coût Logiciel assez facile d utilisation. Le manuel utilisateur est très compréhensible et pratique Connaissance sommaire en science du climat mais une certaine expertise est nécessaire pour l analyse et l interprétation des sorties Aucune PC avec le système Windows De nombreuses publications dans la littérature scientifique Applications dans plusieurs domaines en études d impacts Applications dans plusieurs régions Les usagers peuvent téléchargés les documents associés à : Logiciel gratuit

33 Description Méthodologie Utilisation Échelle d application Entrée(s) principales Sorties(s) principales ASD (Automatic Statistical Method) Logiciel en langage matlab avec sélection automatique de l ensemble de prédicteurs pour la génération de scénarios climatiques aux échelles de la station climatique et quotidienne Régression linéaire multiple, générateur stochastique de conditions météorologiques Fourniture de projection climatique pour les études d impact. Nécessité d avoir des données d observation de haute qualité, de données de réanalyse (NCEP) et des variables de circulation atmosphérique (prédicteurs) des MCGs. Station climatique, tout domaine en étude d impact Données de haute qualité en observation quotidienne à l échelle locale, données de réanalyse (NCEP ou ERA40) et des données à large-échelle de modèles climatiques globaux (MCG). Données MCG pour le futur comme entrée pour le modèle de réduction d échelle (fonction de transfert) Série quotidienne (scénarios) de température minimum, de température maximum ou de précipitation et des paramètres statistiques : variances, fréquences, distributions Facilité d utilisation Formation nécessaire Formation disponible Exigence informatique Documentation Applications Contact, Acquisition et documentation Coût Logiciel assez facile d utilisation. Le manuel utilisateur est très compréhensible et pratique Connaissance sommaire en science du climat mais une certaine expertise est nécessaire pour l analyse et l interprétation des sorties Convention d utilisation possible PC avec le système Windows Voir publication ASD Applications dans plusieurs domaines en études d impacts Applications dans plusieurs régions Les usagers peuvent acquérir le logiciel en écrivant à : philippe.gachon@mail.mcgill.ca Gratuit mais avec convention d utilisation non disponible à date

34 Clim.pact (Climate analysis and empirical-statistical downscaling (ESD) package) Description Méthodologie Utilisation Échelle d application Entrée(s) principales Sorties(s) principales Logiciel en R comprenant un ensemble de routines pour l analyse climatique et la mise à échelle statistique Régression linéaire multiple, analyse de corrélation canonique, analyse en composante principale, Fourniture de scénarios climatiques aux échelles mensuelles et quotidiennes. Nécessité d avoir des données d observation de haute qualité et des variables de circulation atmosphérique (prédicteurs) des MCGs. Station climatique, tout domaine Données de haute qualité en observation quotidienne à l échelle locale, de données de réanalyse et des données à large-échelle de modèles climatiques globaux (MCG). Données MCG pour le futur comme entrée pour le modèle de réduction d échelle (fonction de transfert) Série quotidienne (scénarios) de température minimum, de température maximum ou de précipitation avec correction de biais et des paramètres statistiques : variances, fréquences, extrêmes, Facilité d utilisation Formation nécessaire Formation disponible Exigence informatique Documentation Applications Contact, Acquisition et documentation Coût Manuel utilisateur disponible. Connaissance de R nécessaire Connaissance sommaire en science du climat mais une certaine expertise est nécessaire pour l analyse et l interprétation des sorties Aucune. Serveur linux/unix, PC avec le système Windows De nombreuses publications dans la littérature scientifique Applications da ns plusieurs domaines en études d impacts Application en Europe Contact: Rasmus Benestad : rasmus.benestad@met.no Documentation: Téléchargement : Logiciel gratuit

35 Description Méthodologie Utilisation Échelle d application Entrée(s) principales Sorties(s) principales Facilité d utilisation Formation nécessaire Formation disponible Exigence informatique Documentation Applications Contact, Acquisition et documentation Coût Weaclim (Weather Climatology) Logiciel en Matlab d analyse, de transformation et de génération de séries quotidiennes à partir de la classification synoptique du temps pour la mise à échelle statistique Méthode analogique, classification synoptique du temps et mise à l échelle locale, Génération de scénarios climatiques quotidiens de précipitation. Nécessité d avoir des données d observation de haute qualité, de réanalyse et des variables de circulation atmosphérique (prédicteurs) des MCGs. Station climatique, tout domaine climat et étude d impact Données de haute qualité en observation quotidienne à l échelle locale et des données à large-échelle de modèles climatiques globaux (MCG). Données MCG pour le futur comme entrée pour le modèle de réduction d échelle (fonction de transfert) Série quotidienne (scénarios) de précipitation Pas de manuel utilisateur Connaissance sommaire en science du climat mais une certaine expertise est nécessaire pour l analyse et l interprétation des sorties Aucune. Matlab sous linux ou Matlab sous système Windows publications de Moron et al. Applications à l étude du régime des précipitations Application en Afrique Contact: Vincent Moron, Université de Marseille (France) Logiciel gratuit (voir site

36 Description Méthodologie LARS-WG (LARS-WG stochastic weather generator) Logiciel pour la génération de série temporelle de variable climatique à une station climatique donnée Générateur stochastique de conditions météorologiques Utilisation Échelle d application Entrée(s) principales Sorties(s) principales Facilité d utilisation Formation nécessaire Formation disponible Exigence informatique Documentation Applications Évaluation des risques climatiques en agriculture et en hydrologie. Possibilité de dériver de l information climatique pour des sites sans observation. Génération de scénarios climatiques à moindre coup et à haute résolution temporelle. Station climatique, hydrologie, agriculture, Données de haute qualité en observation quotidienne à l échelle locale et des données à large-échelle de modèles climatiques globaux (MCG). Données MCG pour le futur comme entrée pour le modèle de réduction d échelle (fonction de transfert) Série quotidienne ou sub-quotidienne (scénarios) de variable climatique Documentation associée au logiciel est un bon guide Connaissance sommaire en science du climat mais une certaine expertise est nécessaire pour l analyse et l interprétation des sorties Aucune. PC Windows De nombreuses publications dans la littérature scientifique Études d impact en agriculture et hydrologie dans plusieurs régions du monde Contact, Acquisition et documentation Coût Logiciel gratuit

37 Autres outils de réduction d échelle Modèle Accès PRECIS (Providing REgional Climates for Impacts Studies) MAGICC/SCENGEN Climate Information and Prediction Services (CLIPS) Project and Regional Climate Outlook Forums SimCLIM RClimIndex

38 Outils sectoriels d évaluation d impact Agriculture Modèle Accès APSIM (Agricultural Production Systems simulator) Christopher Murphy, APSRU, PO Box 102, Toowoomba, QLD, 4350, Australia; Tel: ; Christopher.Murphy@dpi.qld.gov.au. Support desk: Process Soil and Crop Models: CENTURY Decision Support Systems Linking Agro- Climatic Indices with GCM-Originated Climate Change Scenarios ANUSPLIN: Information on ANUSPLIN Version 4.3 available at FAOClim 2.0 FAOClim 2.0 Agroclimatic Database CD-ROM. Available at

39 Eau Modèle Accès Water Evaluation and Planning System (WEAP) Spatial Tools for River Basins and Environment and Analysis of Management Options (STREAM)

40 Santé humaine Modèle Accès Mapping Malaria Risk in Africa (MARA) Low-end Information Tool (LITe) UNFCCC Guidelines: Methods of Assessing Human Health Vulnerability and Public Health Adaptation to Climate Change MIASMA (Modeling Framework for the Health Impact Assessment of Man-Induced Atmospheric Changes)

41 Applications

42 Simple application de SDSM au champ de précipitation à Ouagadougou (Burkina Faso) OBS SDSM-HadCM3 ( ) SDSM-HadCM3 A2 ( ) SDSM-HadCM3 B2 ( ) SDSM-HadCM3 ( ) SDSM-HadCM3 A2 ( ) SDSM-HadCM3 B2 ( ) DENSITE DE PROBABILITE SIMULATION (mm/jour) [PRECIPITATION (mm/jour)] OBSERVATION (mm/jour)

43 60 N Intercomparaison de modèles de réduction d échelle statistique: SDSM vs ASD 75 N Churchill Falls (53 34 N, W) Site nordique représentatif de climat subarctique Sites d intérêt et climatologie PREC (mm/jour) 45 N W 120 W 105 W 90 W 75 W Churchill Falls ( ) 60 W moyenne écart-type PREC (mm/jour) Lac Mégantic (45 35 N, W) Site du Sud du Québec représentatif de climat continental humide Lac Megantic (45 35 N W) moyenne écart-type TMAX ( C) TMAX ( C) TMIN ( C) MOIS TMIN ( C) MOIS Climatologie mensuelle (précipitations [PREC], température maximale [TMAX] et température minimale [TMIN]) des deux stations considérées sur la période Cette climatologie a été dérivée de l observation (stations d Environnement Canada et d Hydro Québec) des variables à l échelle quotidienne.

44 Formalisme théorique Principe de modélisation de la température et des précipitations Le processus de modélisation peut-être conditionnel à un événement i (cas des précipitations) ou inconditionnel (cas de la température). Ainsi, deux étapes pour la modélisation de la précipitation: modélisation de l occurrence des précipitations: modélisation de l intensité des précipitations: O p = n i α + 0 α j =1 j i, j R β β p 0.25 n + + i 0 j 1 j i j = =, où: O i est l occurrence des précipitations quotidiennes, R i est l intensité des précipitations quotidiennes, P i, j représentent les prédicteurs, n le nombre de prédicteurs, α et β les paramètres du modèle et e i l erreur associée au modèle. n T i γ + p + 0 j 1γ j i j e i = =, modélisation de la température se fait en une seule étape: où: T i est la température quotidienne, γ est le paramètre du modèle. e i est modélisée après la détermination des composantes déterministes avec l hypothèse d une distribution normale pour la partie résiduelle. e i

45 Données climatiques Base de données NCEP [Kalnay et al. (1996)] fournies par CCCSN (Canadian Climate Change Scenarios Network): Résolution temporelle: quotidienne (période ) Résolution spatiale: 2.5 x 2.5 en lat./lon. Modèles Climatique Globaux (MCG) canadiens: CGCM1, CGCM2 et CGCM3 CGCM2 et CGCM3 sont des modèles de référence du Groupe Intergouvernemental sur l Évolution du Climat (GIEC) [IPCC,2001, 2007]. Résolution temporelle: quotidienne (période ) Résolution spatiale: 3.75 x 3.75 en lat./lon.

46 Mesure de la performance de la mise à l échelle statistique Température minimale OBS.( ) ASD-CGCM2 ( ) ASD-CGCM3 ( ) BRUTES CGCM2 ( ) BRUTES CGCM3 ( ) DENSITÉ DE PROBABILITÉ TMIN ( C)

47 Température maximale ASD-CGCM2 ( ) ASD-CGCM3 ( ) BRUTES CGCM2 ( ) BRUTES CGCM3 ( ) DENSITÉ DE PROBABILITÉ TMAX ( C)

48 Précipitation 50 ASD-CGCM2 ( ) ASD-CGCM3 ( ) BRUTES CGCM2 ( ) BRUTES CGCM3 ( ) 40 SIMULATION (mm/jour) École Été OBSERVATION SIFÉE-IEPF 21 (mm/jour) mai

49 Inter-comparaison de modèles de réduction d échelle statistique: SDSM vs Méthode «deltas» Région d intérêt Fig. Fig. 11 Carte du du basin bassin versant de la de rivière la rivière Chaudière Chaudière avec avec les 9 stations les stations climatiques climatiques (symbole rond rouge) considérées pour l élaboration de scénarios climatiques. Les parcelles sur la carte correspondent à des pour l utilisation unités hydrologiques du modèle définies pour l utilisation du modèle hydrologique HYDROTEL. hydrologique HYDROTEL (symbole rond rouge) considérées pour l élaboration de scénarios climatiques. Les parcelles sur la carte correspondent à des unités hydrologiques définies

50 Climatologie régionale moyenne Écart-type Climatologie mensuelle des champs de précipitation (PREC), températures maximale (TMAX) et minimale (TMIN) du bassin versant de la Chaudière (moyenne des 9 stations d observation) sur la période

51 Résultats SDSM vs DELTAS Chute des anomalies mensuelles deltas en février pour les deux méthodes. L anomalie SDSM-HadCM3 est négative: non plausible (GIEC)

52 Température minimale DENSITE DE PROBABILITE HIVER OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM DENSITE DE PROBABILITE PRINTEMPS OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM TEMPÉRATURE TMIN ( C) TEMPÉRATURE TMIN ( C) DENSITE DE PROBABILITE ÉTÉ OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM SDSM-HadCM3 capte plus les 0.1 changements dans les valeurs extrêmes TMIN 0.09 en 2020 comparativement à la méthode des deltas DENSITE DE PROBABILITE AUTOMNE OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM TEMPÉRATURE TMIN ( C) TEMPÉRATURE TMIN ( C)

53 Température maximale DENSITE DE PROBABILITE HIVER OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM DENSITE DE PROBABILITE PRINTEMPS OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM TEMPÉRATURE TMAX ( C) TEMPÉRATURE TMAX ( C) DENSITE DE PROBABILITE ÉTÉ OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM DENSITE DE PROBABILITE AUTOMNE OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM TEMPÉRATURE TMAX ( C) TEMPÉRATURE TMAX ( C)

54 Précipitation DENSITE DE PROBABILITE HIVER OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM DENSITE DE PROBABILITE PRINTEMPS OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM DENSITE DE PROBABILITE Log[PRECIPITATION (mm/jour)] ÉTÉ OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM DENSITE DE PROBABILITE Log[PRECIPITATION (mm/jour)] AUTOMNE OBS OBS. + MCG SDSM-HadCM OBS. + SDSM Log[PRECIPITATION (mm/jour)] Log[PRECIPITATION (mm/jour)]

55 Application aux indices ETCCDMI Indice Climatiques de l OMM Expert team on climate change détection and Monitoring Bokoye et al., []

56 Conclusions-Débat

57 L évaluation de l impact du CC est-il nécessaire pour un projet? Proposition de schéma d évaluation des impacts dans le cadre d un projet Source [Wilby et al., 2004]

58 La réducttion d échelle statistique très appropriée pour les pays en voie de développement du fait de la limitation des ressources en informatique Panoplie d outils sectoriels d évaluation des impacts du CC: choix à opérer selon les objectifs du projet La performance de la réducttion d échelle statistique varie selon le MCG considéré, la région d étude et de la méthode considérée: necessité d évaluer les incertitudes

59 !!!! MERCI!!!!

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