Événements extrêmes et Régimes de Temps

Présentation au sujet: "Événements extrêmes et Régimes de Temps"— Transcription de la présentation:

1 Événements extrêmes et Régimes de Temps
Étude des impacts des changements anthropiques sur la fréquence et l’intensité des événements extrêmes Approche Dynamique Équipe Global Change Équipe RECYF

2 1. Régimes de temps et climat local
INTRODUCTION: 1. Régimes de temps et climat local 2. Les régimes de temps dans les scénarios d’ARPEGE-Climat

3 1. Régimes de temps et le climat local
2. Les régimes de temps dans les scénarios d’ARPEGE-Climat

4 LES REGIMES DE TEMPS (petite introduction)
L’atmosphère reste dans certains états préférentiels qui représentent les maxima dans la fonction distribution de probabilité. P x

5 LES REGIMES DE TEMPS (petite introduction)
L’évolution à large échelle est quasi-stationnaire, d’un point de vu statistique. Ces états montrent une tendance à persister Récurrence

6 Comment déterminer les régimes de temps???
Classification de cartes de circulation de large échelle En la pratique: Champ de circulation: Hauteur géopotentiel à 500 mb, données fournies par les reanalyses d’ERA40 (ECMWF). Calcul des anomalies par rapport à la moyenne journalière. Réduction de dimension : Analyse en EOF. Analyse en clusters: Algorithme des k-means

7 Les régimes de temps en ERA40, Z500 (1958-2001)
Hiver (16 octobre – 15 avril) Test de bruit rouge sur les indices de classifiabilite de corrélation et de variance

8 Les régimes de temps en ERA40, Z500 (1958-2001)
Hiver (16 octobre – 15 avril) Greenland Anticyclone(GA) 7j 16% Atlantic Ridge (AR) j 16% Blocking (BL) j 17% Zonal (ZO) j 22%

9 Les régimes de temps en ERA40, Z500 (1958-2001)
Été (1 Juin – 31 Août)

10 Les régimes de temps en ERA40, Z500 (1958-2001)
Été (1 Juin – 31 Août) Greenland Anticyclone(GA) 7j 11% Atlantic Ridge(AR) j 15% Blocking (BL) j 14% Zonal (ZO) j 12%

11 Reclassification des jours : élimination des jours de transition
1. Élimination des deux premiers et deux derniers jours de chaque hiver (été) Jours de transition (25%) 2. Élimination du premier et du dernier jour pour chaque régime 3. Élimination des régimes qui ont une durée d’un seul jour Regime 1 Regime 3 Regime 2 Regime 4

12 Méthode : a) Identification des événements extrêmes Tmin Precip Tmax
Seuil quantiles 5%, % et 95% Tmin Jours très froids Precip Intense précipitation épisodes Tmax Jours très chauds Variables SQR Tmin, Tmax : définition d’un seuil sur les anomalies pour chaque jour Précipitation : définition d’un seuil pour toute la série

13 Méthode : b) Étude du changement de probabilité d’occurrence d’un événement extrême pour un régime donné Tous les jours Tous les jours du régime X Changement de probabilité: C = (Px/5)-1) *100 Seuil 5% PX% Px=10; C=100% Px=15; C=200% Px=0; C=-100% !!

14 Changement de probabilité d’occurrence d’un jour froid pour chaque régime

15 Changement de probabilité d’occurrence des fortes précipitations pour chaque régime

16 Changement de probabilité d’occurrence de jours chauds pour chaque régime

17 1. Régimes de temps et le climat local
2. Les régimes de temps dans les scénarios d’ARPEGE-Climat

18 Simulations d’ARPEGE-Climat
3 simulations de control, 40 ans 1960 – 1999, DA9, DE3, DE4 qui représentent le climat present. 3 simulations de scénario, 30 ans 2070 – 2099, DE6, DE7, DE8 qui représentent le climat futur. Scénario A2 du GIEC: rythme de croissance exponentielle des gaz à effet de serre.

19 Régimes de temps en ARPEGE-Climat
Hypothèse de départ: le changement climatique se traduit comme un changement dans la probabilité d’occurrence d’un régime déjà établi et pas pour l’apparition d’un nouveau régime. Mais… La méthode de cluster n’est pas appropriée pour la classification en régimes du climat futur. Difficulté pour déterminer les régimes pour le scénario!!! On propose une méthode alternative:

20 Obtention des régimes de temps pour les simulations ARPEGE: projection des données modèle sur les centres des régimes d’ERA40 Espace des Composantes Principales: Distance entre Ci et Jo: di = 1 – corr (Ci , Jo) d = 0 (corrélation parfaite) d = 2 (anticorrélation) C1 C2 C3 C4 Jo Jo d1d2d3d4 distance minimum Jo est dans le régime 4 Jo = (j1,…,jn) Ci = (c1,…,cn) i=1,…,4

21 Régimes de temps projetés: structure spatiale
Climat Présent Climat Futur Greenland Anticyclone Greenland Anticyclone Greenland Anticyclone ERA40

22 Régimes de temps projetés: structure spatiale
Climat Présent Climat Futur Atlantic Ridge Atlantic Ridge Atlantic Ridge, ERA40

23 Régimes de temps projetés: structure spatiale
Climat Présent Climat Futur Blocking Blocking Blocking ERA40

24 Régimes de temps projetés: structure spatiale
Climat Présent Climat Futur Zonal Zonal Zonal ERA40

25 Régimes de temps projetés: fréquences d’occurrence
Climat Présent Climat Futur ERA40 GA AR BL ZO 23% 21% 32% 28% 24% 27% 8% 18% 35% 39%

26 Régimes de temps projetés: fréquences d’occurrence
Climat Présent Climat Futur ERA40 GA AR BL ZO 23% 21% 32% 28% 24% 27% 8% 18% 35% 39%

27 Régimes de temps projetés: résultats concernant la fréquence des tempêtes
GA AR BL ZO ERA40 31 27 22 38 118 Cas par saison 11 4 1 16 32 Cas intense/30 saison 9 20 38 55 122 Cas par saison Climat Futur 3 3 1 23 30 Cas intense/30 saison

28 Conclusions Les régimes de temps peuvent expliquer de façon significative les conditions climatiques locales: - Risque de jours de gel: régimes GA et BL - Risque d’intenses précipitations : régimes GA, ZO, BL (pour le Roussillon-Languedoc) - Risque de températures élevées en été: BL et ZO

29 Conclusions 2. Les régimes résultant de la projection des données ARPEGE sur les centres des régimes d’ERA40 montrent une augmentation des régimes ZO et BL, et une diminution de GA et AR. En moyenne il y a pas de changement par rapport a la fréquence et l’intensité des tempêtes qui traversent la France. Mais si on fait une différenciation locale, il y a un risque d’augmentation de tempêtes sur le nord et une diminution sur le sud.