Variabilité climatique : la pluie dans le Sud de la France. Gilles Molinié Dernière révision 3 février 2014
Scénario d évolution de la pluviométrie 4 eme rapport du GIECC : Un scénario à l échelle du globle. Quelles conséquences à l échelle régionnale?
Climatologie de la pluie dans le Sud de la France Connaître la climatologie régionale pour pouvoir étudier les conséquences locales d un changement global. Répartition spatiale des précipitations ; Evolution saisonnières ; Cycles journaliers ; Comprendre l origine de ces caractéristiques ;
Caractéristiques de quelques systèmes précipitants Cumulonimbus d été : Durée de vie max 1heure ; Taille < 20km ; Intensité sim 10 mm/h ; Forcés par l énergie solaire accumulée proche de la surface en plaine et par la brise de mer proche de la cote ; Forte variabilitée ; Systèmes précipitants forcés par des méchanismes synoptiques donc pas de cycle journalier marqué ; Durée de vie plusieurs heures ; Intensité horaire plus faible que le cumulonimbus mais journalière plus forte ; Systèmes convectif de méso-échelle. Sur les plaines en bordure du littoral ou sur le piedmont, produisent les plus fortes inondations à cause de leur stationnarité et de leur intensité. Pas de cycle saisonnier. Durée de vie plusieurs heures. Montagne : Déclenchement facilité de la convection par le relief plus courtes périodes de non-pluie. Coexistance de nuages stratiformes et cmuliformes.
Questionnement scientifique Le changement global des précipitations peut il être modulé par l environnement régional? 1 La région considérée inclut une partie montagneuse ; 2 Existe t il une relation entre l intensité de la pluie et l altitude des stations? 3 Qu est ce que l intensité de la pluie? 4 Quels sont les systèmes précipitant qui font un an de pluie, un mois, un jour, une heure?
Plan du rapport 1 Intensité moyenne annuelle de la pluie dans la région d étude ; 2 Relation altitude/intensité annuelle moyenne de la pluie ; 3 Nombre de jours de pluie par an ; 4 Intensité des jours de pluie ; 5 Identification de la signature en terme d intensité de pluie de certains systèmes nuageux ; 1 Cycle diurne de l intensité de la pluie ; 2 Comparaison des intensités moyennes journalières et horaires en été et en automne.
Organisation pratique Le maximum de programmes en R vous sont donnés de manière à ce que vous puissiez vous concentrer sur l étude climatologique. Ils ne fonctionneront et vous aurez le soutien de l enseignant que si vous respectez scrupuleusement la structure ci-dessous de votre espace de travail. Créez l arborescence suivante :
Organisation du travail Vous explorez les données dans le répertoire WORKDIR ; Copiez y les fichiers de données du répertoire DATA que vous souhaitez utiliser. Des programmes sont disponibles dans le répertoire SRC. Vous pouvez les éditer. Copiez les avant de les modifier si nécessaire. Chaque programme est documenté. Vous sauvegarder les programmes que vous mettez en oeuvre dans le répertoire SRC ; Vous devrez rédiger un compte rendu du TP. Pensez a sauvegarder vos résultats numériques, diagrammes, cartes dans le répertoire RES
La région d étude Nous utiliserons les données des pluviomètres journaliers et horaires du réseau de l Observatoire Hydrométéorologique Cévennes-Vivarais (OHMCV). La carte de la région d étude, la localisation des pluviographes sont disponibles sur l explorateur Sevnol disponible sur http : //sevnol.ohmcv.fr/sevnol2/?lang =. Localisez les principales villes de la région (d un point vue climatologie de la pluie) : Montpellier, Nîmes, Alès, Aubenas, Valence. Localisez les 3 principaux sommets : Mont-Aigoual ; Mont Lozère ; Serre de la Croix de Beauzon.
Région d étude
Les données de pluie Deux types de données sont disponibles. Les données journalières enregistré tous les matins a 7h ; Les données horaires ; Nombre de stations journalières Nombre de stations horaires
1 Lancer la session R ; Session R 2 Changer le répertoire de travail pour PSTE 423/WORKDIR. Allez dans le menu DIVERS Changez le répertoire de travail.
Lire les données Les données horaires sont nombreuses et donc difficiles à manipuler. Elles saturent la mémoire de l ordinateur. Autant que possible, on utilisera les données journalières. Un certain nombre de programmes vous permettent de manipuler aisément ces données. Ils sont dans le répertoire PSTE 4233/SRC. Le programme principal se nomme : climato pluie.r Modifier la ligne 38 pour assigner la variable Spath à votre répertoire SRC : la ligne 38 devient : Spath../SRC
Exécution Exécutons ensemble ce programme pour comprendre comment il fonctionne. Aller dans la console R et exécutez la commande > ls() qui liste les variables disponibles dans l environnement de travail. Il n y en a aucune. Exécution du programme climato pluie.r : > source(../src/climato pluie.r ) Le programme s arrète à l instruction > browser(), nous pouvons explorer les variables crées. Vérifions quelles sont les variables créées. > ls() Il y les variables relatives aux données : Fintj : intensités de pluie par jour et par station ; Iyear : années de mesure ; Imonth : mois de mesure ; Regardez la console et éditez le programme de lecture, la liste des variables y est affichée.
Cumul de pluie par station Déplacez la commande browser() après le tracé du cumul de pluie par station. Commentez la figure. On isole 3 stations : Montpellier, Valence, Serre de la Croix de Bauzon. L évolution temporelle de leur série de mesures. Comment comparer ces séries de pluie de manière plus synthétique? histogrammes Pourquoi sont ils confus? Trouver une représentation plus adaptée en transformant un ou 2 axes (log). Qu en déduire sur la signification des 2 premiers moment statistiques : Moyenne, écart-type. Représentez sur les histogrammes.
Cumul de pluie par station C est sur le relief que les cumuls sont les plus importants. 84cm au min et 92 mètres d eau tombés au max. Est ce que ces différences traduisent un phénomène naturel?
Série journalières par stations Difficile à lire.
Histogrammes La forme de l histogramme dépend de la largeur des classes de R : Difficile à lire.
Proportion des excès > mean(fintjmtp[iindnnmtp]) [1] 6.382682 > mean(fintjscb[iindnnscb]) [1] 19.02618 > mean(fintjval[iindnnval]) [1] 7.601246 > quantile(fintjmtp[iindnnmtp], probs=c(0.25,0.5,0.75,1)) 25\% 50\% 75\% 100\% 0.400 1.700 6.725 170.000 > quantile(fintjscb[iindnnscb], probs=c(0.25,0.5,0.75,1)) 25\% 50\% 75\% 100\% 2.5 6.5 19.5 321.0 > quantile(fintjval[iindnnval], probs=c(0.25,0.5,0.75,1)) 25\% 50\% 75\% 100\% 1.00 3.00 8.45 225.00
Relation intensité annuelle moyenne/altitude Comment varie l intensité de pluie annuelle moyenne avec l altitude? Comment varie l écart-type avec l altitude? Existe t il une relation entre ces 2 premiers moments? (une figure pour la montrer). Où sont Montpellier, Serre de la Cx de Bauzon sur ces graphiques? Variations mensuelles?
Relation altitude intensité
Nombre de jours de pluie par an Tracez le nombre de jour de pluie par an. Est ce une représentation fiable? Relation nombre de jour pluvieux/altitude? Où se situent les stations considérées sur ce diagrammes? Variations mensuelles?
Intensité journalière des pluies non-nulles Expliquez l intérêt de considérer la pluie non-nulles. Evolution avec l altitude. Evolution mensuelle.
Intensité pluies horaires Vous n avez dans le fichier de données que les séries aux stations de Montpellier, Serre de la Croix de Bauzon et Valence. A vous d inventer un questionnement. Il peut être guidé par ce que vous avez fait sur les pluies journalières. Comment ces 2 types de séries se différencies t elles? Gràce aux pluies jounalières vous pouvez explorer le cycle journalier.
Cycle journalier du quantile 90 des pluies horaires Juin-Juillet Septembre-Octobre