Scientific objectives - Description des tâches

Tâche 1 : Etudes statistiques

Partenaires: EDF (Coordination : S. Parey), IPSL, SUC

Objectifs: Cette première tâche vise à approfondir les études statistiques actuelles, basées sur l’application de la théorie des valeurs extrêmes, en particulier dans un contexte non stationnaire, et en présence de covariables. Partant des connaissances acquises lors des études précédentes, les analyses seront poursuivies dans plusieurs directions. Les résultats méthodologiques de cette tâche seront utilisés pour analyser les produits des tâches 2 et 3 afin de caractériser les extrêmes de température et précipitation.

Nous effectuerons des comparaisons des estimations statistiques basées sur l’extrapolation des données observées aux mêmes types d’estimations conduites à partir de séries issues de modèles climatiques à différentes échéances, convenablement débiaisées par des techniques de régionalisation (Michelangeli et al. 2009).

Nous testerons des approches de simulation stochastique ou générateurs de temps convenablement adaptés à la reproduction des extrêmes pour générer un grand nombre de séries futures possibles et en caractériser les extrêmes. Cette approche sera basée sur les travaux préliminaires de (Hoang 2010). Nous évaluerons les paramètres statistiques d’extrêmes sur des données météorologiques homogénéisées du territoire français.

Nous calculerons les caractéristiques des épisodes d’extrêmes représentés par des sommes aléatoires. Les sommes aléatoires seront définies comme des sommes de températures ou de précipitations conditionnellement à une condition de dépassement de seuil (Embrechts et al. 1997). La nouvelle variable composite (somme aléatoire) tient compte de l’intensité des événements et de leur durée. Nous étudierons l’évolution dans le temps des propriétés de ces sommes aléatoires.

Nous explorerons la dépendance des paramètres d’extrêmes des variables température et précipitation locales aux conditions de pression à grande échelle (ou régimes de temps) en utilisant l’approche de (Yiou et al. 2008). L’évolution des régimes de temps dans les scénarios climatiques sera déterminée dans les simulations climatiques analysées dans la tâche 2.

Plutôt que de regarder les séries individuellement, nous considérerons l’évolution du maximum sur une zone comprenant l’Europe de l’Ouest. Ceci permet de faire un calcul en faisant l’hypothèse que le climat de Séville est transposé en France (par exemple). Ceci permettra, de manière simple, de tester des hypothèses de migrations climatiques vers le nord et d’anticiper leurs effets sur les extrêmes de température et précipitation.

Tâche 2 : Analyse des simulations climatiques

Partenaires : SUC (Coordination : L. Terray), IPSL, EDF.

Objectifs: Estimation de l’évolution des extrêmes de température et de précipitation sur le 21^ième siècle à partir des scénarios climatiques globaux et régionaux et quantification des sources d’incertitude associées.

L’exercice d’intercomparaison international CMIP5 a produit un nombre considérable de résultats climatiques issus de simulations pré-industrielles (avec les forçages externes constants et à leur valeur de 1850) de simulations historiques sur les 150 dernières années et de projections climatiques sur les prochaines décennies. Ces simulations ont été produites avec différents modèles (plus d’une vingtaine) et différents scénarios d’augmentation des gaz à effet de serre (GES) pour le 21^ième siècle (les scénarios RCP). Ces ensembles de simulations, conjugués avec ceux de l’exercice précédent CMIP3, offrent une base de données unique pour les études climatiques, en particulier celles liées aux événements extrêmes. Cette base de données permettra potentiellement de disposer d’un échantillon statistique de grande taille pour qualifier les distributions statistiques sous climat stationnaire (avec les conditions de 1850), les modifications subies en raison de l’augmentation des GES et dans un climat transitoire et enfin les distributions avec stabilisation des forçages anthropiques. Elle devrait aussi permettre de quantifier, selon les échelles spatiales considérées, les différentes sources d’incertitude : l’incertitude épistémique liée à la représentation des processus dans les modèles de climat, l’incertitude liée aux futures émissions des GES et autres composés gazeux (aérosols, ozone) et l’incertitude liée à la variabilité intrinsèque naturelle du climat.

Pour ce faire, un travail considérable de transfert et de post-traitement des données (en particulier journalières) est absolument nécessaire. Peu de données journalières sont aujourd’hui disponibles sur les serveurs de données internationaux pour CMIP5. Un effort substantiel d’extraction est donc nécessaire pour pouvoir dimensionner des échantillons susceptibles de pouvoir être utilisés pour répondre à nos objectifs. Un effort sera aussi fait pour collecter et uniformiser les données issues des modèles régionaux (comme ceux utilisés dans le projet européen ENSEMBLES ou le projet ANR SCAMPEI). Les simulations conduites dans le cadre de ces projets se limitent en général à la période 1950-2100 et permettent d’estimer l’apport de la haute résolution spatiale (L’Europe à 25km pour ENSEMBLES et la France à 12km pour SCAMPEI) sur la représentation des extrêmes.

La deuxième étape est de sélectionner un certain nombre d’indices d’extrêmes (aussi bien thermiques qu’hydrologiques) et d’estimer leur distribution de probabilité dans les différents climats simulés. On considérera tout spécifiquement les épisodes de canicule, de sècheresse et de précipitations intenses. La communauté internationale a proposé une liste d’indices d’extrêmes qui servira de base initiale. Une concertation entre tous les partenaires du projet permettra de sélectionner les quelques indices caractérisant les événements les plus pertinents pour les questions de production nucléaire. Une attention particulière sera dédiée à la possibilité de co-variabilité spatiale et temporelle (par exemple la nature séquentielle de ces types d’événements, un printemps très sec sur la France suivi d’un régime de circulation bloqué en été favorisant les conditions de canicule et amplifiées par les sols secs). Ces résultats pourront être comparées aux estimations statistiques déduites des observations et des simulations calculées par la tâche 1.

La troisième étape est de déterminer les processus physiques clés responsables des changements simulés pour les événements extrêmes. On s’intéressera aux effets de la dynamique atmosphérique (et à la stationnarité des liens entre régimes de circulation et extrêmes de température et de précipitation), aux changements radiatifs et de nébulosité, aux changements hydrologiques et au contraste air-mer ainsi qu’aux rétroactions entre l’atmosphère et les surfaces continentales. Cette étape fournira des éléments et des études de cas qui pourront être utilisés pour définir les worst case scénarios de la tâche 3. Enfin, ces différentes étapes devront s'intéresser à la question des incertitudes et à leur quantification. On s'intéressera en particulier à la quantification possible de l'incertitude stochastique, irréductible par nature, et liée à la variabilité intrinsèque du système climatique. L'incertitude épistémique, souvent appelée erreur modèle et liée à la représentation incomplète et/ou biaisée des phénomènes physiques dans les modèles sera estimée en analysant la dispersion des ensembles multi-modèle. Sa réduction pourra aussi être étudiée en suivant l’approche proposée par (Boé & Terray 2008) ou autre approche similaire. On étudiera aussi la validité de l'hypothèse de linéarité pour l'incertitude réflexive liée aux scénarii d'émission des GES (est-il suffisant d'appliquer un facteur d'échelle, comme c'est le cas pour les changements moyens aux grandes échelles spatiales, ou faut-il avoir recours à d'autres méthodes ?).

Tâche 3 : Etudes de Sensibilité

Partenaires : CNRS-GAME (coordination : I. Beau), SUC, IPSL,  EDF.

Objectifs: L’idée de cette tâche consiste à imaginer des simulations climatiques de cas extrêmes (« worst case scenario ») en forçant toutes les conditions favorables à une canicule à leur valeur maximale (en partant par exemple de la canicule de 2003 et en y ajoutant des conditions plus sévères sur l’humidité du sol, puis en appliquant des scénarios d’augmentations des concentrations en gaz à effet de serre).

En effet, les études récentes concernant les vagues de chaleur ont permis de dégager les différents moteurs de ces événements que sont la dynamique, les températures de surface de la mer et l’humidité du sol (avec un phénomène « d’emballement » : plus le sol est sec, plus l’évaporation est stimulée et plus il fait chaud). L’idée est alors de mettre au point des scénarios extrêmes susceptibles de conduire aux températures les plus élevées envisageables dans une région et à une échéance donnée, soit à partir de modèles uni colonnes, soit à partir de modèles tri-dimensionnels complets.

Les résultats d’extrêmes de températures seront comparés aux estimations statistiques de la tâche 1 en apportant des contraintes physiques sur les températures extrêmes observables.

Tâche 3.1 : Simulations 3D et scénarios extrêmes (IPSL)

Les modèles de climat font appel à des paramétrisations pour représenter les processus importants qui ne peuvent être résolus à l'échelle des grilles des modèles utilisés pour les simulations du changement climatique. Le réalisme des conditions météorologiques au voisinage de la surface simulées par les modèles climatiques est ainsi fortement lié aux paramétrisations de la couche limite atmosphérique, de l'hydrologie et de leur couplage (Cheruy et al. 2012). Ainsi, pour la canicule de 2003, en région parisienne, les différentes configurations des paramétrisations physiques du modèle de climat de l'IPSL, peuvent conduire à des écarts de plus de 5 degrés sur la température maximale, la température minimale ou l'amplitude du cycle diurne. Une première étape est donc de caractériser au mieux, la capacité de nos modèles 3D de climat, en particulier celui de l'IPSL, à représenter la météorologie au voisinage de la surface lors de vagues de chaleur ou des périodes de sécheresses.

L’IPSL-LMD propose pour cela d'effectuer des simulations climatiques avec les jeux les plus récents de paramétrisations (hydrologiques et atmosphériques) disponibles à l'IPSL (Hourdin et al. 2012, Cheruy et al. 2012, Dufresne et al. 2012) qui reproduisent de façon contrastée la canicule de 2003. On effectuera des expériences de sensibilité, à l'hydrologie de surface en imposant un sol plus sec ou plus humide que les conditions climatiques moyennes mais réaliste (e.g. Koster et al. 2006), et l'on analysera la dispersion des résultats pour les situations de canicule ou de sécheresse. Outre la configuration classique du modèle, on utilisera la configuration dite « zoomée-guidée » du modèle de l'IPSL (Coindreau et al. 2007) (Cheruy et al. 2012). Ces travaux seront replacés dans le contexte des simulations CMIP5 préparées pour le prochain rapport du GIEC auquel l'IPSL et le GAME participent.

En parallèle, l’IPSL-LSCE apportera un ensemble de scénarios de vagues de chaleurs et sécheresses estivales les plus extrêmes possibles concernant le climat actuel et le climat futur. La construction de ces situations, se développant au cours d'un été, sera conduite par la modélisation régionale en utilisant les modèles IPSL-CM5 et WRF (Weather Research and Forecast), en utilisant des cas déjà extrêmes retrouvés dans les ré-analyses ou les simulations issues du projet CMIP5, et en les amplifiant. Les étapes comprennent :

• Identifications des vagues de chaleur européennes les plus importantes au cours des 3 dernières décennies, et simulations de base de ces situations grâce au modèle WRF forcé aux limites par la réanalyse du CEPMMT ERA-interim. Ces simulations seront soit tirées de la base de données du projet international EURO-CORDEX (simulations européennes à 12 km), soit refaites pour les périodes non encore couvertes (avant 1989 et après 2008). Plusieurs options pour la physique (couche limite, convection, surface et végétation, microphysique) seront testées.
• Amplification de ces cas d'étude en imposant des conditions de sécheresse extrême au début de la saison, et en augmentant les conditions de température de surface océanique jusqu'aux valeurs les plus extrêmes observées.
• Utilisation de cas les plus extrêmes retrouvés dans les simulations historiques CMIP5 du modèle de l'IPSL. Le système de modélisation régional sera ensuite forcé aux limites par ces cas extrêmes, et permettra, comme pour les vagues de chaleur observées, une amplification en modifiant les conditions d'humidité du sol et de température de surface océanique.
• Application de la méthodologie précédente sur les simulations du climat futur (horizon 2050) réalisées dans le cadre de CMIP5/CORDEX, en utilisant donc comme conditions aux limite les sorties du modèle IPSL-CM5-MR.

Dans le cas des situations observées, 3 à 5 situations seront étudiées. Pour la simulation historique, un ensemble d'environ 5 à 10 cas sera simulé, ainsi que pour plusieurs simulations de scénario. Pour chaque scénario futur, un ensemble de 5-10 cas sera également produit. Pour chaque ensemble, une étude descriptive des situations sera menée, avec les impacts possibles sur la production électro-nucléaire. Les champs atmosphériques tridimensionnels simulés pour les cas extrêmes seront sauvegardés afin de contraindre les simulations de la tâche 3.2.

Tâche 3.2: modélisation 1D (IPSL, CNRS-GAME)

Un modèle-unicolonne issu d’un modèle 3D atmosphérique décrit une colonne isolée pour laquelle il faut spécifier des forçages de grande échelle, issus d’observations, de sorties de modèles ou idéalisés. La mise en place d’une simulation 1D nécessite de définir les profils verticaux initiaux de température, d’humidité et de vent, généralement les advections horizontales de ces quantités, la force de gradient de pression et l’advection verticale. Les conditions de surface (sol, végétation…) doivent être spécifiées; les flux de surface (rayonnement, chaleur sensible et latente, quantité de mouvement) peuvent être prescrits ou calculés. De ce fait, l’étude des rétroactions grande échelle/processus physiques sous-maille est limitée. Dans cette étude, les modèles 1D utilisés seront initialisés et forcés par les sorties de modèles régionaux (3D) pour les cas de vagues de chaleurs extrêmes (tâche 3.1). Ils constituent un outil privilégié d’étude des processus locaux (interaction avec la surface par exemple).

La version 1D du modèle Arpege utilisée dans les simulations CMIP5 a déjà fonctionné dans de nombreuses études de ce type et participé à de nombreuses intercomparaisons telles qu'EUROCS[1], GCSS[2] ou plus récemment Euclipse[3] (Bechtold et al. 2000, Derbyshire et al. 2004, Guichard et al. 2004, Lenderink et al. 2004, Siebesma et al. 2004, Collins et al. 2006, Svensson et al. 2011). Le modèle LMDZ1D a participé aux mêmes expériences et a été largement utilisé pour la mise au point de la nouvelle physique du modèle LMDZ en 3D dont certains runs ont été effectués pour CMIP5[4] (Rio & Hourdin 2008, Rio et al. 2009). Les deux modèles sont par ailleurs au coeur du projet LEFE/DEPHY[5].

Dans l’étude proposée, l’utilisation de modèles-unicolonne est originale puisqu’elle permettra d’explorer l’ensemble des valeurs physiquement possibles en termes de température maximale journalière et de fortes précipitations au-delà de ce que simulent les modèles 3D. Ainsi, dans le cas des extrêmes de température, pour des conditions de grande échelle données, il s’agira de pousser à l’extrême les mécanismes de rétroaction locale entre la surface et l’atmosphère (assèchement de la surface, modification de l’albédo de surface). Dans le cas des extrêmes de pluies, le processus atmosphérique pertinent, la convection humide, est, a priori, sensible à la grande échelle et aux caractéristiques locales et sous-maille de la couche sous-nuageuse (couche limite, interaction avec la surface...) Dans les cas d’extrêmes de températures, une attention particulière devra être accordée à la contribution de la dynamique d’altitude (subsidence) tandis que les termes d’advection d’humidité joueront un rôle crucial dans le déclenchement de la convection pour les cas de précipitations intenses. Les simulations seront effectuées sur la durée nécessaire à la mise à l’équilibre, donc a priori variable selon les situations: l’assèchement du sol fixera ce temps caractéristique pour les études d’extrêmes thermiques; pour les pluies intenses, ce temps devrait être plus court.

La sensibilité des résultats à la résolution verticale du modèle sera explorée. Celle-ci devrait être plus forte dans les cas précipitants, donc nuageux, que dans les cas de ciel clair propices aux plus fortes valeurs de température. Comme les mécanismes de rétroactions locales dépendent du modèle utilisé, plusieurs types de représentations des processus physiques sous-maille (paramétrisations) seront utilisés (plusieurs « paquets » physiques sont disponibles dans Arpege-1D et LMDZ1D incluant des schémas différents pour la turbulence et la convection) ; nous ferons également varier des paramètres pertinents du modèle mais en restant dans des bornes physiques « réalistes ».

Ainsi, pour les extrêmes de température, nous testerons les mécanismes locaux de rétroaction et la représentation des processus physiques (tests des différentes physiques et de sensibilité aux paramètres du schéma de surface et du rayonnement en ciel clair comme les aérosols ou le contenu en vapeur d’eau). Pour les extrêmes de pluies, nous testerons la représentation des processus physiques seulement et accorderons une attention particulière à la sensibilité aux paramètres du schéma de convection, par exemple au taux d’entraînement d’air sec dans les nuages convectifs ou les constantes du profil nuageux. Les extrêmes simulés avec les modèles 1D forcés par les forçages issus des RCM pourront être comparés à ceux simulés par les méthodes statistiques et dans les « worst case scenarios » réalisés à partir du RCM.

Tâche 4 : Coordination, management et dissémination

Partenaires : IPSL (coordination : P. Yiou), EDF R&D

Tâche 4.1: Coordination

La coordination aura pour tâche d’organiser desréunions régulières (en personne ou visioconférences) pour le partage de données, simulations et méthodologies entre partenaires. Ces réunions auront aussi pour objectif de vérifier l’avancement du projet et de ses tâches scientifiques.

Le coordinateur (IPSL) vérifiera l’accès aux données (et les questions de propriété intellectuelle liés à une utilisation industrielle) et fera la liaison avec d’autres projets de recherche et/ou d’innovation sur des thématiques proches (extrêmes climatiques et énergie).

Le coordinateur assurera la liaison avec l’ANR pour la rédaction de rapports et toute question administrative liée au fonctionnement du projet.

Tâche 4.2: Synthèse

La synthèse du projet sera effectuée sous forme de rapports (qui pourront avoir un caractère confidentiel), comprenant des cartographies des aléas liés aux vagues de chaleur et précipitations intenses.

L’équipe de coordination (IPSL et EDF R&D) assurera la communication et la synergie avec les autres services opérationnels et le service de stratégie d’EDF. Les départements opérationnels d’EDF seront invités aux réunions de projet pour s’assurer de la pertinence des synthèses pour les besoins de l’entreprise.

Tâche 4.3: Dissémination

Une clause devra être établie dans l’accord de consortium concernant la publication des résultats de ces études, dont la confidentialité pourrait être demandée pour certains d’entre eux.

Les résultats scientifiques seront communiqués dans des conférences internationales (EGU, EMS, AGU) et dans des revues scientifiques de rang A.

Une participation aux colloques et actions de services climatiques sera encouragée, via d’autres projets en cours (par exemple dans la KIC Climat).

[1]                EUROCS: EUROpean Cloud System

[2]                GCSS: GEWEX Cloud System Study

[3]                Euclipse: European Union Cloud Intercomparison, Process Study and Evaluation project

[4]                CMIP5: Coupled Model Intercomparison Project phase 5

[5]                DEPHY: Developpement et Evaluation des paramétrisations PHYsiques