Des indicateurs pour les évènements extrêmes

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Rémy Coutu
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1 Restitution du projet Extremoscope Le 2 juin 2017 Des indicateurs pour les évènements extrêmes Jean-Michel SOUBEYROUX Météo-France - Direction de la Climatologie et des Services Climatiques

2 Quelle problématique? L objectif : disposer d indicateur pour caractériser et qualifier un événement extrême qui vient de se produire (vague de chaleur/froid, pluie intense ou sécheresse) en contexte de changement climatique. Caractérisation : identification de l évènement extrême, quelle variable prendre en compte? Quel pas de temps? Quel traitement sur la variable? Quelle durée? Quelle surface? Qualification : disposer d une chronique fiable de l indicateur dans le passé En contexte de changement climatique : pouvoir calculer l indicateur en climat futur Temps quasi réel : Disposer de valeur fiable de l indicateur en temps réel et utiliser une approche cohérente avec les pratiques opérationnelles de suivi climatique

3 Importance de la qualité des jeux de données Critères pour les séries locales : Pas mensuel : s appuyer sur les séries homogénéisées ; Pas quotidien : s appuyer sur les séries quotidiennes de référence (SQR) contrôlées dans le cadre de l homogénéisation Données spatialisées : utilisées des jeux de données en point de grille prenant en compte un maximum d observation. Intérêt de la base SAFRAN servant aussi au débiaisage des projections en climat futur Indicateurs agrégés basés sur les SQR ou la base SAFRAN. S assurer que l indicateur reproduit les tendances du CC : cf indicateur thermique national, moyenne de 30 séries locales, régulièrement réparties sur le territoire.

4 Caractériser un évènement extrême Un exercice pas aussi facile qu il n y paraît... Illustration : les vagues de chaleur tardives de l été C est quoi l évènement extrême exceptionnel que l on souhaite caractériser. Sur la base de l indicateur thermique national - le 27/08 ou le 13/09 - du 23 au 27 août - du 22 août au 16 septembre - 15/08 au 15/09 - le mois de septembre

5 Echelles spatio-temporelles Echelle journalière : identifie la ou les valeurs record atteintes ; l indicateur décrit l intensité et l échelle spatiale du phénomène exemple précédent : nombre de stations ayant bâti un record ou dépassé une valeur seuil remarquable, pour la période considérée Echelle d un épisode (de quelques jours) : durée, intensité moyenne ou maximale sur la durée, possibilité d avoir plusieurs évènements sur un territoire mais pas aux mêmes dates, endroits exemple : vague de chaleur du 23 au 27 août, nombre de jours consécutifs avec une température de x C au dessus de la normale (période du 22/08 au 16/09) Echelle saisonnière (voire annuelle) : intervient l intensité moyenne (valeur de l anomalie) à différentes échelles spatiales, la fréquence de records ou d évènements au cours de la saison, les éléments de la distribution statistique (min, max, quantiles) exemple : anomalie mensuelle de température du 15/08 au 15/09 ou en septembre

atmosphérique : analyse selon 4 régimes issus d ACP des champs Z500 ou Pmer sur un domaine large Atlantique/Europe (clim à partir de ERA I) Les

6 D autres types d indicateur Les indicateurs issus de simulation hydrométéologique : l humidité du sol (SWI) caractérise un facteur d évaporation pour les sécheresses ou au contraire de ruissellement pour les inondations (réanalyse depuis 1959) Les indicateurs de circulation atmosphérique : analyse selon 4 régimes issus d ACP des champs Z500 ou Pmer sur un domaine large Atlantique/Europe (clim à partir de ERA I) Les indicateurs de type Proxy : données dendrochronologiques à partir de 600 sites en France ; correlation forte avec les données de SWI (anaomalie sur 6 mois).

Notion d évènement Intérêt particulier des indicateurs permettant d identifier un évènement particulier multi-dimensionnel comprenant : une définition objective permettant son identification des

7 Notion d évènement Intérêt particulier des indicateurs permettant d identifier un évènement particulier multi-dimensionnel comprenant : une définition objective permettant son identification des paramètres donnant sa date de début/fin (durée) des indices sur sa sévérité (au maximum de l épisode ou cumulée) une dimension spatiale Exemple de la caractérisation des vagues de chaleur à partir de l indicateur thermique sur la France. L identification d un évènement comporte en 3 étapes : - détection : Tm quot > 25 C - début/fin : période pendant laquelle le Tm reste au dessus de la valeur 23 C, ou ne descend pas en dessous d un seuil d interruption (20 C) - intensité max et cumulée sont déduites (Source Soubeyroux et al, 2016, La Météorologie)

8 Notion d évènement Inventaire possible depuis 1947 en France et représentation (classique) sous forme de diagramme à bulle

Nouvel indicateur des vagues de chaleur Adaptation des règles d identification à partir des percentiles de la distribution pour une utilisation sur toute série : Spic = P99,5 ; Sdeb=P97,5 ;

9 Nouvel indicateur des vagues de chaleur Adaptation des règles d identification à partir des percentiles de la distribution pour une utilisation sur toute série : Spic = P99,5 ; Sdeb=P97,5 ; Sint=P95 inventaire des vagues de chaleur aux échelles nationales et départementales à partir de la base Safran depuis 1958 Caractérisation climatologique des vagues de chaleur dans le climat de référence

Nombre d évts et durée en j des vagues de chaleur de l

10 Nouvel indicateur des vagues de chaleur Application pour la caractérisation des vagues de chaleur de l été 2015 Nombre d évts et durée en j des vagues de chaleur de l été 2015 Flèches bleus = évènement détecté au niveau national

11 Les vagues de chaleur en climat futur : jeu Eurocordex RCP4.5 RCP8.5

Les vagues de chaleur en climat futur Intérêt d une approche multi-modèle pour appréhender les incertitudes Comparaison du nombre d épisodes identifiés par les différents modèles, pour les différents

12 Les vagues de chaleur en climat futur Intérêt d une approche multi-modèle pour appréhender les incertitudes Comparaison du nombre d épisodes identifiés par les différents modèles, pour les différents horizons (proche, lointain) et pour les différents scénarios RCP 4.5 RCP : 12 à 16 épisodes simulés selon les modèles : 28 à 48 épisodes simulés en RCP à 40 épisodes simulés en RCP : 29 à 60 épisodes simulés en RCP 4.5 : évolution relativement faible par rapport à à 99 épisodes simulés en RCP 8.5 : augmentation importante par rapport à

13 Les vagues de chaleur en climat futur RCP 8.5 Estimation des occurrences d épisodes 2003, 2006 et 2015 en climat futur Mise en commun de tous les épisodes simulés par tous les modèles et calcul pour chaque horizon des nombres moyens d épisodes dont la sévérité est supérieure ou égale à celles de 2015, 2006 et 2003 Mais attention, approche «moyenne» masquant les différences entre modèles En RCP 8.5, on pourrait observer en moyenne à l horizon proche * Près d une vague de chaleur par an * Un épisode au moins aussi sévère que 2015 tous les trois ans * Un épisode au moins aussi sévère que 2006 tous les huit ans * Un épisode au moins aussi sévère que 2003 tous les quinze ans En RCP 8.5, on pourrait observer en moyenne à l horizon lointain * Presque trois vagues de chaleur par an * Presque deux épisodes au moins aussi sévères que 2015 par an * Un épisode au moins aussi sévère que 2006 tous les ans * Un épisode au moins aussi sévère que 2003 plus d une année sur deux

14 Les vagues de chaleur en climat futur Distribution annuelle des jours de vagues de chaleur Jour J dans l année : (30 journées pour un horizon donné) x (8 modèles) = 240 journées Calcul du pourcentage de journées en vague de chaleur parmi les 240 journées Assez bonne cohérence entre les runs historiques et les épisodes identifié à partir de SAFRAN. Augmentation de la fréquence d occurrence pour les deux scénarios et les deux horizons Elargissement de la période concernée par les vagues de chaleur pour les deux scénarios et les deux horizons Horizon proche Pour les deux scénarios, la fréquence d occurrence devient deux à deux fois et demie supérieure au cœur de l été. Pour les deux scénarios, la fréquence d occurrence début juillet et fin août devient analogue à la fréquence «actuelle» au cœur de l été. Horizon lointain En RCP4.5, la fréquence d occurrence devient trois fois supérieure au cœur de l été. En RCP8.5, la fréquence d occurrence devient huit fois supérieure au cœur de l été et les vagues de chaleur deviennent possibles de mai à octobre.

période 1961-2015 Normalisation des séries et analyse en cluster pour réduire les dépendances

15 Indicateur 2 : «Les pluies extrêmes» Besoin d indicateur pour analyser l intensité des pluies extrêmes en région Méditerranéenne (contexte automne 2014) Travail sur les SQR disponibles sur la période Normalisation des séries et analyse en cluster pour réduire les dépendances spatiales : 8 séries agrégées Indicateur prochainement sur portails ONERC et ClimatHD (Ribes et al, 2017, soumis)

16 Indicateur 3 : «Les sécheresses» Indicateurs de caractérisation des sécheresses météorologiques et des sécheresses des sols définis dans le cadre du projet ClimSec ( ). Extension de ce travail dans le cadre Extremoscope pour définir des évènements nationaux Evenement de sécheresse des sols en France ( ) (FH K K surface max (%) / K / K / K / K a { Ë K O d durée Á Notion d évènement de sécheresse sur la base de la surface du territoire en sécheresse des sols sévère (niveau décennal), calcul au pas de temps décadaire seuil d identification national 25 %, début/fin 10 %

17 Conclusion et perspectives Identification des indicateurs pertinents et des jeux de données associés pour la caractérisation des evènements extrêmes Mise au point de plusieurs nouveaux indicateurs dans le cadre du projet ayant vocation à être utilisés en temps réel ou publiés dans les portails sur le changement climatique : vagues de chaleur départementales, pluies intenses méditerranéennes, sécheresse Poursuite en cours des développements : indicateurs départementaux vagues de froid, pluies intenses sur l ensemble du territoire, indicateurs sécheresse en climat futur Indicateurs disponibles pour caractériser de nouveaux types d évènement extrême pouvant être considérés : neige (travaux en cours sur les séries observées et les simulations (Projet Clim Py), tempêtes (cf nouveau site internet tempêtes ouvert en janvier 2017 (

18 Merci de votre attention

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