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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
Actes du XXIVème Colloque de l'Association Internationale de Climatologie La même procédure a été appliquée pour les Tn et les Tx. Le seuil de distance choisi est de 4000 pour les Tn et 2500 pour les Tx, afin d’obtenir ici des classes cohérentes et clairement différenciées pour les 2 variables. Figure 2 : Dendrogramme issu de la procédure pour les températures minimales [Données : Météo-France] 2. Résultats 2.1. Nombres de classes par variables, patterns et variabilité intraclasse Le seuil de distance défini dans la partie précédente a permis de définir quatre classes pour chacune des variables Tn et Tx. Les moyennes aux stations pour les jours appartenant à la même classe ont été calculées puis interpolées par la méthode des splines en plaques minces à partir des 24 points de mesures (Hutchinson, 1998 ; Price et al., 1999 ; Hancock et Hutchinson, 2005). En raison du nombre importants de cartes, seules celles relatives aux températures minimales seront présentées dans ce texte. Les résultats relatifs aux températures maximales ne seront présentés que par écrit. Les classes pour les Tn (Figure 3) identifient les patterns suivants : (i) gradient Nord- Ouest/Sud-Est (représentativité : 19%), (ii) gradient Sud-Est/Nord-Ouest (27%), (iii) gradient altitudinal négatif (normal, 30%) et (iv) gradient altitudinal positif (inverse, 24%). Les classes pour les Tx (non présenté) identifient les patterns suivants : (i) gradient Sud-Est/Nord-Ouest (27%), (ii) gradient altitudinal négatif (normal, 44%), (iii) gradient Nord-Ouest/Sud-Est (25%) et (iv) gradient altitudinal positif (inverse, 4%). Les patterns sont donc sensiblement proches pour les deux variables mais la fréquence d’occurrence est différente, notamment pour le gradient altitudinal inverse. Figure 3 : Patterns spatiaux moyens pour les quatre classes des températures minimales [Données : Météo- France] Les valeurs étant des valeurs moyennes par classe, il s’agit désormais d’évaluer la robustesse de ces patterns et d’étudier la variabilité intraclasse. La figure 4 montre l’écarttype interpolé pour les Tn. Globalement, les valeurs d’écart-type sont comprises entre 0,5 et 155
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