Actes - Climato.be

Actes du XXIVème Colloque de l'Association Internationale de Climatologie
1. Données et méthodes
1.1. Données climatiques et désaisonnalisation
Les données climatiques sont issues de 24 stations météorologiques du réseau Météo-
France (Figure 1). Les séries de mesures pour les températures minimales (Tn) et maximales
(Tx) quotidiennes sur ces stations sont complètes (aucun manque) et couvrent la totalité de la
période considérée (1973-2009).
Figure 1 : Cartes des 24 stations Météo-France sur le territoire bourguignon et à proximité (a) et du relief et des
principaux éléments physiques de la Bourgogne (b) [Source : a) Météo-France ; b) DIREN Bourgogne, BDAlti
IGN]
Ces séries ont été prétraitées afin de s’affranchir de la variabilité saisonnière des
températures. En effet, cette dernière peut influencer et biaiser les résultats des méthodes de
classifications. Pour cela nous avons calculé les anomalies spatiales quotidiennes de
températures. Ainsi, pour chaque jour, la moyenne spatiale des 24 stations est calculée puis
retranchée à chacune de ces stations.
1.2. Classification des anomalies journalières de température
Ici, l'idée a été de rechercher à partir de la population que constitue les 13505 jours de la
période, sur les 24 stations, une répartition en classes cohérentes qui puisse être interprétée en
lien d'une part avec les spécificités géographiques de la région et d'autre part avec la
circulation à large échelle. Pour cela, nous avons utilisé la Classification Hiérarchique
Ascendante (CHA) qui a été utilisée pour classer avec succès les données de précipitations
journalières (Crétat et al., 2010 ; Munuz-Diaz et Rodrigo, 2006). La méthode consiste à créer
une séquence emboîtée de partition à partir d'une matrice de dissimilarité. A chaque étape, les
n objets (ici 13505 jours) sont fusionnés en groupes de taille de plus en plus importante (Gong
et Richman, 1995). La CHA produit des séries de partitions P n , P n-1 , ... P 1 des données avec P n
qui correspond ici à 13505 classes d'objet unique (i.e. 1 jour) et P 1 à un groupe unique des
13505 jours.
Une fois la matrice des distances euclidiennes calculées, à partir de la matrice des
anomalies journalières de température de dimension 13505 jours x 24 stations, la procédure
consiste à regrouper les classes selon l’algorithme de Ward en minimisant à chaque étape le
carré des différences interclasse (Kalkstein et al., 1987 ; Osswald et Martin, 2005). Une fois la
procédure terminée, on peut tracer un arbre de classification (i.e. dendrogramme, Figure 2) à
partir duquel le choix subjectif du nombre de classes est réalisé par fixation d'un seuil de
distance interclasse.
154