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25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012midi ou en début d’après-midi dans leur grande majorité en phase avec le maximum del’ensoleillement. Seul le modèle canadien (CRCM5) semble reproduire le maximum de pluieen fin d’après-midi et au cours de la nuit.En résumé, cette étude montre que les données de forçage (ERA-Interim) influencentcertes la solution des modèles mais la variabilité interne de ces derniers n’est pas négligeable.De plus, la moyenne d’ensemble améliore dans la plupart des cas les MCR prisindividuellement.Remerciements : Nous remercions le projet FIRST du Ministère de la RechercheScientifique du Sénégal pour son soutien.Références bibliographiquesAdler R. F., G. J. Huffman, A. Chang, R. Ferraro, P. Xie, J. Janowiak, B. Rudolf, U. Schneider, S. Curtis, D.Bolvin, A. Gruber, J. Susskind, P. Arkin, and E. Nelkin, 2003 : The version-2 Global Precipitation ClimatologyProject (GPCP) monthly precipitation analysis (1979-present). Journal of Hydrom. 4(6), 1147-1167.Charney J. G., 1975 : Dynamics of deserts and drought in the Sahel. Quart. J. Roy. Met. Soc., 101, 193-202.Diallo I., M.B. Sylla, F. Giorgi, A.T. Gaye and M. Camara, 2012 : Multi-model GCM-RCM ensemble basedprojections of temperature and precipitation over West Africa for the early 21st century. International Journal ofGeophysics, Volume 2012, article ID 972896, 19 pages, doi:10.1155/2012/972896.Huffman, G.J.; R. F. Adler, D. T. Bolvin, G. Gu, E. J. Nelkin, K. P. Bowman, Y. Hong, E. F. Stocker, D. B.Wolff, 2007 : The TRMM multisatellite precipitation analysis (TMPA): quasi-global, multiyear, comined-sensorprecipitation estimates at fine scales. J. Hydrometeor., 8, 38-55.Intergovermental Panel of Climate Change. Climate Change, 2007 : The Scientific Basis 2007. Cambridge Univ.Press, Cambridge.Jones C. G., F. Giorgi, and G. Asrar, 2011 : The Coordinated Regional Downscaling Experiment: CORDEX. Aninternational downscaling link to CMIP5. Clivar Exchanges special issue on CMIP5, in press.Joyce, R. J., J. E. Janowiak, P. A. Arkin, and P. Xie, 2004 : CMORPH: A method that produces globalprecipitation estimates from passive microwave and infrared data at high spatial and temporal resolution. J.Hydrometeor., 5, 487-503.Kamga, A. F., and E. Buscarlet, 2006 : Simulation du climat de l'Afrique de l'ouest à l'aide d'un modèleclimatique régional : validation sur la période 1961-1990. La Météorologie 52, 28-37, 2006.Lu, J., and T. L. Delworth, 2005 : Oceanic forcing of the late 20th century Sahel drought, Geophys. Res. Lett.,32, L22706, doi:10.1029/2005GL023316.Paeth, H., Hall, N. M.J. Gaertner, M. A. Alonso, M. D. Moumouni, S. Polcher, J. Ruti, P. M. Fink, A. H. Gosset,M. Lebel, T. Gaye, A. T. Rowell, D. P. Moufouma-Okia, W. Jacob, D. Rockel, B. Giorgi, F. and M.Rummukainen , 2011 : Progress in regional downscaling of west African precipitation. Atmos Sci. Let., 12, 75-82.Philippon N, Martiny N. Camberlin P., 2009 : Forecasting the vegetation photosynthetic activity over the Sahel:a model output statistics approach. International Journal of Climatology, 29, 1463-1477.Rummukainen M., 2010 : State-of-the-art with regional climate models. Wiley Interdisciplinary Reviews ClimateChange, 1, 82-96.Van der Linden, P., and J. F. B. Mitchell, 2009 : ENSEMBLES: Climate Change and Its Impacts: Summary ofresearch and results from the ENSEMBLES project. UK Met Office Hadley Centre, Exeter, UK, 160 pp.164
25 ème Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, Grenoble 2012LA RÉGIONALISATION DES TYPES DE TEMPSEN FRANCE MÉTROPOLITAINEOlivier CANTAT 1 , Edwige SAVOURET 2 et Abdelkrim BENSAID 11GEOPHEN, UMR 6554 CNRS, Université de Caen Basse-Normandie, BP 5186, 14032 Caen cedex, France.olivier.cantat@unicaen.fr2CEGUM, EA 1115, Université Paul Verlaine de Metz, Ile du Saulcy, 57045 Metz cedex, France.Résumé : Dans le cadre d’une démarche de climatologie dynamique appliquée à l’échelle de la Francemétropolitaine, ce résumé étendu présente quelques premiers résultats d’une étude en cours sur la diversitéspatiale et la variabilité temporelle des types de temps. Les bases d’un découpage en entités météo-climatiqueshomogènes reposent sur le croisement de 3 paramètres révélateurs du « temps sensible » (ensoleillement,température moyenne et précipitations). L’analyse a été réalisée pour 8 stations représentatives de la variétéclimatique française, disposant de longues séries de données quotidiennes fiables (1961-2010). La diversitésubrégionale est appréhendée par un ensemble de stations complémentaires aux séries certes plus courtes(1991-2010) mais révélatrices de l’influence des facteurs géographiques locaux (exemple du Grand Ouest).Mots-clés : Types de temps, régionalisation, changement climatique, France.Abstract: Regionalization of weather types in metropolitan France.In the framework of an approach to dynamic climatology applied to the scale of metropolitan France, thisextended abstract presents the first results of a study in progress on the spatial diversity and temporal variabilityof weather types. The basis for a division into homogeneous climatic entities is based on the combination ofthree parameters indicative of "sensitive" weather (sunshine, mean temperature and rainfalls). The analysis wasconducted for 8 stations representative of the French variety of climates, with long series of reliable daily data(1961-2010). Subregional diversity is captured by a set of additional stations to the series of course shorter(1991-2010) but indicative of the influence of local geographical factors (eg the Great West).Keywords: Weather types, regionalization, climate change, France.IntroductionChaque jour, l'observation de l’atmosphère montre que le climat est « une réalité vivantefaite tout entière de combinaisons » (Dorize, 2002), agissant plus ou moins directement sur lefonctionnement des milieux géographiques et le comportement des êtres qui y sont soumis(Hufty, 2001). Pour ces raisons, en complément des approches usuelles du climat par le biaisdes valeurs statistiques de ses principaux paramètres sur une période de 30 ans, lesgéographes accordent une place importante à la connaissance des 'types de temps', concept 4qui désigne l'association plus ou moins durable, de quelques heures à quelques jours,d'éléments atmosphériques sensiblement identiques sur un espace d’échelle régionale à locale(synthèse de multiples définitions in Norois, 2004). En effet, par leur répartition spatiale, leurfréquence, leur durée et leur succession, les types de temps permettent de saisir concrètementla réalité des conditions atmosphériques au-dessus d’un lieu et d'en envisager lesconséquences sur l'espace géographique (Mounier, 1977).1. Données utilisées et méthode d’analyse1.1. Les stations météorologiques de référence et le choix des paramètresLa régionalisation des types de temps s’appuie sur 32 stations fiables et représentatives dela diversité climatique française (stations synoptiques professionnelles, avec observations sur4 A la suite des « Journées de climatologie » de la Commission « Climat et Société » du Comité National Français deGéographie, les ‘types de temps’ ont fait l’objet d’un numéro spécial de Norois en 2004, sous la direction de Pierre Carrega,Vincent Dubreuil et Olivier Planchon. Les ‘types de temps’ y sont déclinés sous trois aspects complémentaires : théorique/épistémologique, méthodologique et appliqué (Carrega, 2004). Avec des contributions épistémologiques approfondies deJean-Pierre Vigneau, Annick Douguédroit et, en copie, le texte originel de 1973 de François Durand-Dastès (Norois, 2004).165
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