Le climat de la France de l Ouest au XXIe siècle : que disent les modèles?

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1 Le climat de la France de l Ouest au XXIe siècle : que disent les modèles? Vincent Dubreuil, Hervé Quénol, Sylvain Bigot, Valérie Bonnardot, Frédéric Huard, Michel Déqué Points marquants Pour connaître l évolution du climat sur le XXIe siècle, les climatologues utilisent des modèles physiques qui sont une sorte de reproduction simplifiée de notre atmosphère et de ses interactions avec les autres composantes du système Terre. Une des grandes difficultés pour faire fonctionner ces modèles est la grande quantité d informations qu il faut leur fournir, d où leur mise en œuvre sur les ordinateurs les plus puissants : ainsi, leur maille spatiale de travail est généralement de l ordre de 100 kilomètres en horizontal (50km pour le modèle Arpège-Climat de Météo-France) et sur une trentaine de niveaux verticaux pour l ensemble du globe. Ils ne permettent donc pas de projeter le climat à une échelle fine, seules des tendances générales pouvant être dégagées avec une telle résolution spatiale. Des méthodes de «descente d échelle» sont cependant utilisées depuis quelques années et permettent de commencer à approcher les tendances plus fines. Le modèle Arpège-climat de Météo-France (selon le scénario SRES A1B défini par le GIEC) a été utilisé dans cet ouvrage, les séries ayant en outre subi un ré-échantillonnage statistique afin de mieux décrire la variabilité observée. La condition nécessaire pour réaliser ce type d étude régionale est de contrôler la capacité du modèle à reproduire le climat actuel. Les tests réalisés pour plusieurs stations de la France de l Ouest montrent que les écarts entre «modèle» et «observations» sont faibles à l exception d un léger biais chaud (surtout en août) et d une sous-estimation des précipitations en juin. Les données modélisées montrent que l élévation de température devrait se poursuivre en moyenne de 0,2 C par décennie, avec des différences minimes en fonction du scénario choisi jusque vers Ensuite, jusqu à la fin du XXIe siècle, les écarts se creusent et la variabilité augmente : le nombre de jours chauds double tandis que le nombre de jours de gel est divisé par deux (sans disparaître toutefois). Le réchauffement atteint, selon les stations de 2 à près de 3 C. Trois degrés de moyenne peuvent paraître modestes, rappelons que c est l écart qui existe actuellement entre les moyennes thermiques annuelles de Rennes et de Montpellier par exemple. En général, on note que si les hivers deviennent plus doux et les étés plus chauds, le régime des précipitations change également : les étés deviennent ainsi plus secs et les hivers légèrement plus arrosés, des tendances qui vont dans le sens des observations actuelles. L affaiblissement des pluies de printemps dans la deuxième moitié du siècle fait craindre des pénuries d eau encore plus marquées pour la fin du siècle. 53

2 Les experts du GIEC, dans leurs rapports successifs, ont progressivement affirmé avec plus de certitude que l essentiel du réchauffement climatique contemporain était dû aux activités anthropiques. Il s agit en fait de l amplification d un mécanisme naturel, l effet de serre. Celui-ci correspond simplement au fait que l atmosphère n a pas le même comportement en fonction du type de rayonnement qui la traverse. Ainsi, le rayonnement d ondes courtes (la lumière qui nous provient du Soleil) traverse largement notre atmosphère, éclaire et chauffe la surface de la Terre qui «chauffe» ainsi l atmosphère par la base. En revanche, dans les grandes longueurs d ondes (le rayonnement infrarouge émis par la surface de la Terre) les gaz qui constituent notre atmosphère jouent un rôle d écran, c'est-à-dire qu ils absorbent ce rayonnement, contribuant ainsi à réchauffer l atmosphère. Ce mécanisme (rappelant donc le principe de la serre du jardinier) permet à la Terre de disposer d une température moyenne d environ 14 C alors qu elle ne serait que de -18 C sans cet effet de serre. Ce n est donc pas tant cet effet de serre (sans lequel la planète aurait un tout autre aspect) qui est en cause mais surtout le fait qu il devienne de plus en plus efficace du fait de la modification de la composition chimique de l atmosphère par les activités humaines. Ainsi, en dehors de la vapeur d eau, principal gaz à effet de serre (GES), les concentrations en gaz carbonique et en méthane (principaux responsables de l effet de serre additionnel) ont bondi respectivement de 35% et de 148% depuis Comme il ne fait plus guère de doute que c est ce mécanisme qui est la cause majeure du changement climatique observé depuis le début de l ère industrielle et que les émissions vont se poursuivre, il est possible de simuler l évolution de la composition chimique de l atmosphère et ainsi de modéliser l impact de cette dernière sur le climat (Le Treut, 2009 ; Dubreuil et Planchon, 2010). La démarche des physiciens du climat consiste à modéliser le climat à partir de systèmes d équations physiques qu ils résolvent sur une grille de points couvrant l ensemble de la Terre. En changeant les paramètres d entrée comme la teneur en GES, ils peuvent donc simuler l évolution probable du climat à petite échelle (zonale ou continentale). Les choses se compliquent lorsque l on veut établir ces simulations à l échelle régionale, ce qui nous intéresse dans le cadre de cet ouvrage. Nous verrons donc, dans un premier temps, comment on peut désagréger les sorties de modèles à l échelle régionale puis, dans un second temps, quels enseignements on peut tirer des premiers résultats issus du programme CLIMASTER à partir des sorties du modèle Arpège Climat, scénario A1B. Modèles globaux et descente d échelle en climatologie Principes généraux et limites pratiques des modèles climatiques globaux Les travaux de simulation climatique pour le siècle à venir ne consistent pas à «prolonger» les courbes des observations actuelles et passées comme pourraient le laisser croire les graphiques. Pour simuler le climat pour les années futures, les climatologues utilisent des modèles (il en existe une vingtaine dans le monde dont les résultats sont analysés par le GIEC) qui sont des représentations numériques simplifiées non seulement de notre atmosphère mais aussi de l océan, de la biosphère, de la cryosphère, etc. : on parle alors de modèles «couplés» car ils tiennent compte des interactions entre l atmosphère et les autres éléments du système Terre. La mise en œuvre de ces modèles climatiques suppose au préalable la définition de scénarios économiques et d émission de CO ². Le GIEC en a retenu 4 principaux qui permettent de fournir des estimations du réchauffement global avec une fourchette comprise 54

3 entre 1,8 et 6 C pour le 21e siècle. Notons que tous les modèles, quel que soit le scénario retenu (même l hypothèse, peu probable, d une stabilisation des émissions au niveau de 2000), prévoient un réchauffement global de la planète. Cependant, il reste de nombreuses incertitudes : elles concernent, entre autres, le niveau réel des émissions (fonction des choix économiques et énergétiques), la précision des modèles climatiques pour certains paramètres (nuages, vapeur d eau), le couplage et les rétroactions avec l océan et les glaces, ou encore les cycles géochimiques du carbone ou du méthane. Sources d incertitude ne signifient pas cependant incompréhension du système climatique. Elles ne remettent pas en cause les «prévisions» des modèles : rappelons d ailleurs que les prévisions avancées lors des précédents rapports du GIEC ont été confortées par les observations faites depuis lors. Les modèles climatiques globaux (MCG) sont basés sur des représentations physiques simplifiées de la réalité, d une part à cause de la connaissance imparfaite des processus océano-atmosphériques mais aussi, d autre part, de la nécessité de simplifier la description des mécanismes météorologiques complexes en jeu. Cette simplification se traduit en conséquence par des biais systématiques calculés pour la période de contrôle entre les champs observés et les champs simulés des différentes variables atmosphériques. En outre, la difficulté des MCG à simuler correctement le présent est par ailleurs d autant plus grande que l on considère des échelles de temps et d espace relativement fines (i.e. d ordre journalier et kilométrique). La résolution des MCG a cependant augmenté dernièrement mais, à cause de contraintes de calcul, la représentation actuelle des MCG est encore souvent de l ordre de 1 à 4 de latitude ou longitude, soit plusieurs centaines de kilomètres. Cette résolution spatiale ne permet pas de tenir compte de certaines interactions thermodynamiques dans les basses couches (liées à la nébulosité par exemple), ainsi que des caractéristiques de surface (topographie, occupation du sol, humidité du sol..), incohérences qui mènent souvent à des contradictions locales et régionales entre les modèles et les observations. Cela signifie que la résolution des MCG n est pas en adéquation avec la demande sociale, nécessitant une projection à court et moyen terme, à des échelles régionales et même locales. Ainsi, les études d impacts demandent souvent des diagnostics d échelle spatiale inférieure à 100 km, en isolant la nature épisodique de certains phénomènes climatiques (sécheresses, précipitations extrêmes, vents violents). Le Treut (2010) précise que «malgré la convergence des modèles vers des résultats largement partagés et qui semblent signifiants à grande échelle, deux types d incertitudes demeurent, correspondant à la fois à l amplitude et à la localisation (dans le temps ou dans l espace) des effets attendus. Il est encore impossible de répondre à des questions précises telles que : quels seront les impacts locaux les plus importants et comment s en protéger? [ ] Une meilleure prévision des évolutions climatiques locales constitue donc un enjeu essentiel, pour lutter et nous adapter à des évolutions dont une part est inévitable». Descente d échelle dynamique et statistique L'utilisation du terme 'descente d échelle (ou downscaling ) dans les applications climatologiques est assez récente, même si le concept et les techniques de transfert d échelles associées sont beaucoup plus anciens, de nombreux exemples étant décrit dès le début des années 1960 (Déqué et al., 2005). Plusieurs méthodologies ont été développées pour obtenir plus de détails d échelle régionale et définir des analyses du changement climatique dans le cadre d études d'impacts et de modélisation écologique ou hydrologique. Ces techniques de descente d échelle permettent de relier les informations issues de la modélisation climatique globale à celles nécessaires pour les recherches sur les impacts locaux (Wilby et Wigley, 1997). De ce fait, les résultats dépendent aussi de la qualité des sorties de MCG. Cette 55

4 méthodologie est une composante essentielle permettant le lien entre «prévisions» et applications. «Différentes méthodes de régionalisation (ou de «downscaling»), soit les modèles régionaux du climat (MRC) ou les méthodes de downscaling statistique, ont été développées au cours des dernières années afin de raffiner l information climatique issue des modèles globaux du climat (MCG). Les méthodes statistiques de downscaling ont été initialement développées pour les prévisions météorologiques, et de nombreuses méthodes sont en opération à travers le monde.» (Gachon, 2009). Bien que d importants progrès ont été réalisés ces dernières années dans la régionalisation des données, les méthodes de descente d échelle, «restent un domaine sensible dans la mesure où elles conditionnent une étude plus réaliste des impacts et des actions d adaptation» (appel à projets GICC 2010). La descente d échelle dynamique en utilisant les MRC qui permettent de mieux prendre en compte l influence de la topographie et des processus physiques d échelle régionale que les MCG, ne résout pas toujours toutes les échelles spatiales et temporelles nécessaires au besoin des études d impact et d adaptation. Les méthodes de désagrégation dynamiques du climat aux échelles régionales s appuient généralement sur l utilisation couplée d un modèle global (par exemple Arpège-Climat) et d un modèle à méso échelle comme RAMS (Regional Atmospheric Modeling System, ou WRF (Weather Research and Forecasting, Dans ce cas, les champs du modèle global sont utilisés pour forcer le modèle régional aux limites latérales. Ce dernier fonctionnant généralement en grilles emboîtées, la grille à la résolution la plus grossière est contrainte par les données du modèle global ; ensuite, les grilles de résolution plus fine, permettent de reproduire les propriétés physiques recherchées sur l espace considéré. Les temps de calcul sont alors assez longs et limitent l étude à des espaces de petite dimension ou des périodes courtes, d où la difficulté de trouver le bon compromis entre résolution spatiotemporelle grossière et étude détaillée Par conséquent, le développement et l application du downscaling s avère nécessaire. Comme l indique Le Treut (2010), «une meilleure prévision des évolutions climatiques locales constitue donc un enjeu essentiel, pour lutter et nous adapter à des évolutions dont une part est inévitable. Des études concernant la vulnérabilité des différents territoires à l évolution des paramètres climatiques sont nécessaires, car ce sont les seules études qui permettront de placer les changements à venir, anthropiques ou naturels dans un contexte interdisciplinaire large, permettant d associer des facteurs socio- économiques ou écologiques à l étude physique du climat. La géographie en tant que discipline doit jouer un rôle clef dans cette perspective». Des approches combinant modélisation atmosphérique régionale et modélisation multicritère (géostatistique) peuvent également être envisagées (Briche, 2011 ; Quenol, 2011 ; Bonnardot et al., 2010). Les méthodes statistiques de descente d échelle climatologique, qui se basent sur les liens d échelle entre variables atmosphériques et variables météorologiques locales, offrent une alternative pertinente pour l adaptation des sorties de modèles climatiques et le développement de scénarios météorologiques plus adaptés aux études d impact. Mais cette désagrégation est loin d être un exercice trivial dès lors que l on veut produire des scénarios qui représentent correctement les sérieuses hétérogénéités observées sur des espaces réduits (liées par exemple au relief) en proposant, pour chaque pas de temps retenu, des structures spatiales pertinentes et cohérentes avec la configuration atmosphérique d échelle supérieure (Bonnardot et al., 2012). 56

5 Données observées et données modélisées : une confrontation nécessaire Le postulat fondamental de la descente d échelle spatial statistique est de supposer qu on peut déterminer des relations significatives entre le climat local et celui valable aux échelles supérieures, ces relations restant valables dans des conditions climatiques futures. La question principale posée lors d une descente d échelle, en fonction des valeurs agrégées, est donc de définir les distributions probabilistes (i.e. les relations fonctionnelles des variables à une échelle particulière) et de savoir comment elles peuvent être dérivées à une échelle plus petite (Blöschl et Sivapalan 1995 ; Bierkens et al., 2000). Mais la descente d échelle ne génère pas de solutions uniques du fait des nombreuses interactions possibles en fonction des choix méthodologiques et des résolutions spatiales retenues. Dans le cadre du projet CLIMASTER, les données modélisées obtenues à 50 km ont été désagrégées par la méthode quantilequantile conditionnelle (Déqué, 2009). Cette désagrégation consiste plus en une correction de biais, qu en une descente d échelle sensus stricto. En effet, cette méthode repose sur l hypothèse que le modèle possède sa propre échelle de variation qui est appariée à l échelle de variation des données observées (Déqué, 2007). Plus généralement, avant d examiner les sorties d un modèle pour le siècle à venir, il convient de s assurer que celui-ci permet de reproduire de façon réaliste le climat actuel et que les méthodes de désagrégation permettent d obtenir des séries «modélisées» comparables aux séries «observées». Ce n est qu à cette condition que l on pourra attribuer un certain crédit aux simulations physiques du climat futur. Les graphiques de la figure 1 reproduisent ainsi pour quatre stations de la France de l Ouest l évolution des séries des températures minimales, moyennes et maximales des valeurs réellement mesurées dans les stations et celles du point de grille le plus proche du modèle Arpège-Climat corrigé par la méthode quantile-quantile pour la période et. Rappelons qu il ne faut pas chercher sur ces graphiques la correspondance exacte pour chaque année (il ne s agit pas de prévision météorologique) mais la manière dont le modèle reproduit bien le climat en termes de régimes (saisons, minima-maxima), moyennes (tendances générales) et variabilité. Sur tous ces points, on peut affirmer que la correspondance entre les séries observées et modélisées est assez bonne avec des biais chauds moyens (c'est-à-dire une surestimation des températures par le modèle) de l ordre de quelques dixièmes de degrés. Seule la série de Brest présente une légère sous-estimation des minima et une légère surestimation des maxima (donc peu sensible lorsque l on regarde les moyennes annuelles). Pour les précipitations (figure 2), les mêmes enseignements peuvent être tirés : bonne reproduction des totaux moyens (+/- 5%) et des modes de variabilité. Même lorsque l on teste la robustesse du modèle sur des périodes différentes de celle qui a servi pour apparier les séries observées et modélisées, les résultats restent cohérents à l échelle annuelle. A l échelle intra-annuelle, cependant, il ne faut pas occulter le fait que des biais résiduels persistent (figure 3). Le principal biais concerne les températures du mois d août que le modèle tend à simuler plus élevées qu il ne le devrait d environ 1,5 C pour les maxima et 1 C pour les moyennes. Pour les précipitations, le biais principal est une forte surestimation en juin, les autres mois présentant des résultats plus hétérogènes et moins significatifs. Mis à part ces deux biais importants, les séries utilisées dans le cadre de cet ouvrage présentent donc une certaine qualité qui autorise à aller plus loin dans leur utilisation 57

6 BREST CAEN NANTES COGNAC Figure 1 : Evolution des températures minimales (en bleu) maximales (en rouge) et moyennes annuelles (en violet) de 1960 à Lignes pointillées : observations ; lignes continues : valeurs modélisées Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 58

7 BREST CAEN NANTES COGNAC Figure 2 : Evolution des précipitations annuelles de 1960 à Lignes violettes pointillées : observations ; lignes bleues continues : valeurs modélisées Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 59

8 Températures minimales (en C.) Températures maximales (en C.) Températures moyennes (en C.) Précipitations moyennes (en mm) Figure 3 : Comparaison entre les valeurs modélisées (Arpège-Climat) et les observations de températures et précipitations pour la période de 1960 à Ligne bleue : Brest ; Ligne verte : Caen ; Ligne violette : Nantes : Ligne orange : Cognac Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 60

9 Les tendances climatiques pour la France de l Ouest au XXIe siècle Quelques précautions de lecture et d interprétation L ensemble du texte qui suit correspond aux résultats du modèle Arpège-Climat de Météo- France, scénario A1B, corrigé par la méthode quantile-quantile à partir des observations des stations météorologiques présentées précédemment. Il est donc important d insister sur les limites quant à la lecture et l interprétation de ces données : Les séries utilisées ici ne correspondent qu à un seul modèle alors que les rapports du GIEC confrontent les analyses de l ensemble des modèles disponibles ; les travaux du GIEC montrent d ailleurs la réduction des incertitudes lorsqu on utilise les résultats issus de plusieurs modèles. Ensuite, seuls les résultats du modèle A1B sont présentés ici : ce choix ne signifie pas qu il s agit du scénario le plus «probable» même si il fait figure de scénario intermédiaire entre les scénarios A2 (le plus «pessimiste») et le B1 (le plus «optimiste»). Outre le fait qu il s agit d une masse considérable d informations et qu il a fallu faire un choix dans le cadre de cet ouvrage, il nous a semblé que l hypothèse «médiane» de réchauffement permettait déjà de mener une réflexion intéressante, non seulement en termes de projections climatiques régionales mais aussi en termes de conséquences vis-à-vis des territoires et des acteurs concernés. Les résultats sont présentés sous forme de données aux stations, points de grille dont les séries ont été ramenées aux observations par la méthode quantile-quantile (voir point précédent). Les biais ne sont pas tous corrigés et en aucun cas les modèles ne sont en mesure de prédire ce que sera le climat à Angers en 2080, par exemple! Malgré la rigueur scientifique qui a accompagné ces travaux, le lecteur averti retiendra qu il ne s agit que de résultats scientifiques, par définition provisoires, qui demanderont à être amendés dans le futur, au fur et à mesure que les connaissances, les modèles et notre compréhension des mécanismes atmosphériques progresseront En attendant, ils fournissent une base d information intéressante pour la réflexion. La poursuite puis l accélération du réchauffement Les graphiques de la figure 4 montrent que l élévation de température devrait se poursuivre en moyenne de 0,2 C par décennie jusque vers ; cette évolution est peu différente d une station à l autre et d un scénario à l autre. Les maximales continuent de progresser légèrement plus vite que les minimales et, de manière générale, la variabilité reste comparable à celle actuelle. A cette date, la température moyenne annuelle de Rennes sera celle qu elle était dans la région de Cognac au milieu du vingtième siècle, celle de Brest sera comparable à celle de Nantes, c'est-à-dire, en moyenne un peu moins de deux degrés supérieure à ce qu elle était au milieu du XXe siècle. A partir du milieu du XXIe siècle, un double changement se produit : le réchauffement s accélère, graduellement ou par un à-coup, qui, selon les séries, se produit dans les décennies 2040 ou Cette rupture est en partie liée au fonctionnement même du modèle mais peut aussi correspondre à une adaptation rapide du système climatique (effet de seuil). En même temps, une augmentation de la variabilité climatique est perceptible, surtout pour les températures maximales : des années beaucoup plus chaudes pourraient se produire, sans attendre la fin du siècle. Au total, l ensemble des stations gagne un peu plus d un degré sur ces dernières décennies : la moyenne de Brest ou Caen s approche de celle observée 61

10 actuellement à Toulouse, celle de Saumur et Poitiers, proche de celle de Lisbonne, toutes choses égales par ailleurs BREST CAEN COGNAC LE MANS PONTIVY NANTES POITIERS RENNES SAUMUR Figure 4 : 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 A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 62

11 BREST CAEN COGNAC LE MANS PONTIVY NANTES POITIERS RENNES SAUMUR Figure 5 : 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 cours du XXIe siècle. Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 63

12 L évolution du nombre de jours chauds (plus de 25 C) et du nombre de jours de gel (figure 5) permet d affiner cette analyse. Sans surprise, le nombre de jours chauds augmente très sensiblement et très régulièrement pour toutes les stations : il double ou presque pour les stations déjà les plus chaudes (Poitiers, Saumur), il triple pour les stations les plus fraîches (Brest, Caen). Ces dernières se retrouvent d ailleurs, à la fin XXIe siècle, au niveau actuel des premières (60 jours chauds en moyenne par an). Pour toutes ces stations, la variabilité reste forte, mais les années avec un nombre de jours chauds faible semblent disparaître. Le nombre de jours de gel suit la pente inverse : leur nombre est divisé par deux, aussi bien à proximité des côtes (Brest passe de 20 à 10, Caen de 30 à 15) que dans l intérieur (d environ de 40 à 20 pour Saumur, Poitiers, Rennes ou le Mans) : la fréquence du gel dans l intérieur deviendrait donc en moyenne comparable à ce qu elle est actuellement près de la mer Cependant, pour toutes les stations, la variabilité reste très élevée et il n est pas rare d observer dans la deuxième moitié du XXIe siècle des années dont le nombre de jours de gel reste aussi élevé qu actuellement. Cette remarque est fondamentale car cela montre l importance de la variabilité de ce paramètre et le risque pour des cultures délicates : par exemple, des plantes ayant un développement plus précoce du fait de températures globalement plus élevées, se trouveraient alors plus fortement exposées au gel printanier. Paradoxalement, le réchauffement climatique se traduirait donc par une plus forte exposition et une plus forte vulnérabilité des cultures au gel (Quénol, 2011)! Diminution des précipitations et renforcement du contraste saisonnier Aux précautions oratoires qui ont été rappelées en début de chapitre, il convient d ajouter une prudence supplémentaire vis-à-vis des données pluviométriques, beaucoup plus hétérogènes dans le temps et l espace et plus difficiles à modéliser. La tendance (figure 6) est partout à la diminution des totaux annuels comme du nombre de jours de pluie. Contrairement aux observations actuelles, encore peu significatives, les tendances pour le XXIe siècle semblent mieux établies avec une baisse d environ 20%. La diminution parallèle des totaux annuels et des jours de pluie pourrait laisser croire à une stabilité de l intensité et de la variabilité des pluies. Il semble qu il n en soit rien car, comme pour les températures, la variabilité croît nettement jusqu à la fin du siècle : les totaux les plus élevés comme les plus bas sont enregistrés partout dans la dernière partie des graphiques, ce qui montre la nécessité de devoir se prémunir à la fois de sécheresses plus fortes mais aussi d années très humides. Ce constat est renforcé par l étude de l évolution des régimes pluviométriques (figure 7). De manière générale, les pluies d hiver ne diminuent pas, elles augmentent même pour certaines stations en janvier. La baisse est surtout concentrée sur l été et le printemps et ceci est valable pour toutes les stations dès le milieu du XXIe siècle. La baisse des pluies l été correspond à une tendance déjà observée dans certaines stations (voir premier chapitre). Elle est inquiétante car elle concerne des régions où la situation vis-à-vis de l eau est déjà tendue. La baisse des pluies du printemps, en revanche, va à l encontre des observations actuelles où la tendance est plutôt à l augmentation. La baisse au XXIe siècle semble surtout spectaculaire au mois de mai : ce pic secondaire dans les régimes pluviométriques actuels s efface progressivement pour la plupart des stations au cours de ce siècle. Des études supplémentaires sur la manière dont le modèle prend en compte ces précipitations printanières, souvent orageuses, seront sans-doute nécessaires pour confirmer ce point. 64

13 BREST CAEN COGNAC LE MANS PONTIVY NANTES POITIERS RENNES SAUMUR Figure 6 : 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 A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 65

14 BREST CAEN COGNAC LE MANS PONTIVY NANTES POITIERS RENNES SAUMUR Figure 7 : Evolution des régimes pluviométriques moyens : en bleu, moyenne ; en vert : moyenne , scénario A1B ; en orange : moyenne , scénario A1B. Source : Modèle Arpège-Climat (Météo-France), scénario A1B, données régionalisées par la méthode quantilequantile. Réalisation : Vincent Dubreuil, COSTEL, Rennes 2 66

15 De manière générale, les régimes deviennent donc progressivement plus «simples» à maximum d hiver et minimum marqué d été. Cette observation sur l évolution des régimes pluviométriques, dans un contexte globalement plus chaud que l actuel, a de quoi préoccuper : outre qu il ne semble pas que le risque de fortes crues hivernales diminue, l accentuation du déficit et des sécheresses est à craindre. En effet, non seulement la diminution des pluies d été semble se produire assez rapidement dès le milieu du siècle, mais l effondrement des pluies de printemps dans la seconde moitié du siècle pourrait entraîner une diminution accélérée des ressources en eau des sols, pouvant faire craindre des situations de pénuries aggravées pour les cultures et les rivières Conclusion Les changements climatiques en cours dans le Grand Ouest sont notables et ceux à venir seront sans doute plus marqués encore. Ils n ont vraisemblablement pas d équivalent dans l histoire climatique récente (depuis un millier d années) de la région et posent la question de la durabilité du développement de nos sociétés face au climat (Carrega et al., 2004). Ces changements s accompagnent et s accompagneront de changements importants concernant la végétation : précocité plus marquée (à l instar des observations déjà faites dans la plupart des vignobles), sensibilité accrue au stress hydrique estival. Mais, plus encore que ces niveaux moyens, ce sont les épisodes extrêmes (vagues de chaleur, sécheresses, inondations, dont l augmentation des fréquences est considérée comme «très probable» par le GIEC qui pourraient s avérer problématiques pour ces régions. Enfin, la France de l Ouest doit aussi faire face à l incertitude quant à l évolution des tempêtes (Jouan, 2005) et à la remontée (certaine) du niveau de la mer : cette élévation est de 17 cm depuis un siècle et elle se poursuivra bien au-delà des éventuelles mesures de réduction des émissions de gaz à effet de serre du fait de l inertie océanique. La question de l adaptation au changement climatique et de la vulnérabilité de nos sociétés est donc clairement posée. 67