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25 ème Colloque de l’Association Internationale de <strong>Climato</strong>logie, Grenoble 2012Dans le cadre du programme national GICC (Gestion et Impacts du ChangementClimatique) et du projet de recherche DECLIC (Drôme : Eau, CLimat et Impacts liés auxChangements), mené en collaboration avec le Conseil Général de la Drôme, l’analyse de cessimulations numériques du climat à l’échelle du département de la Drôme, en les comparantaux évolutions contemporaines du climat, soulève de nombreux enjeux d’adaptation pour lesprincipaux secteurs d’activités drômois (tourisme, activité de pleine nature, foresterie etagriculture).1. Données provenant de SCAMPEIDans le cadre du projet SCAMPEI, trois modèles régionalisés de climat ont été utilisés(http://www.cnrm.meteo.fr/scampei/) : ALADIN de Météo-France, LMDZ du Laboratoire deMétéorologie Dynamique et MAR du Laboratoire de Glaciologie et de Géophysique del’Environnement. Les simulations de temps présent sont élaborées sur la période de référence1961-1990 définie par l’OMM. Les projections à moyen terme (2021-2050) et à long terme(2071-2100) sont ensuite réalisées selon différents scenarii de concentration de gaz à effet deserre préconisés par le GIEC : le scénario A2 (intense), B1 (modéré) et A1B (intermédiaire).Le scénario A1B est testé sur les trois modèles, avec deux simulations différentes pour lemodèle LMDZ, qui correspondent à deux hypothèses de réchauffement de l’océan (LMDZA1B-1 et LMDZ A1B-2). Les scenarii B1 et A2 du GIEC sont quant à eux testés avec lemodèle ALADIN. Les séries issues des prévisions régionales sont disponibles au pas de tempsjournalier selon une maille de 8 km de coté sur l’ensemble du territoire français. Les sériesnivologiques sont également calculées au pas de temps journalier et rendent compte del’évolution de la hauteur de neige (en cm) et de l’équivalent en eau (soit la masse de neige parunité de surface en kg/m²) pour plusieurs altitudes, qui dépendent des zones considérées(zones ‘symposium’ identifiées comme étant homogènes d’un point de vue bioclimatique parMétéo-France).2. MéthodeLes séries météorologiques et nivologiquesissues des simulations peuvent être regroupées parcommune (chacune étant associée au point de grillele plus proche). Au niveau du département de laDrôme, 12 communes couvrant de manièrehomogène le territoire et disposant de sériesd’observations (réseau Météo-France) plus oumoins longues sont sélectionnées pour l’analyse(figure 1). Chaque commune correspond à un pointde grille différent. Les séries de température et deprécipitation (liquide et solide) sont analysées dansun premier temps à l’échelle départementale, puis àune échelle plus locale. L’analyse des sériesnivologiques est faite ensuite pour les trois zonesles plus montagneuses de l’est du département, leRoyans-Vercors, le Diois et les Baronnies.L’analyse de ces séries nivologiques est faite enparallèle avec les séries météorologiques(notamment la quantité de neige tombée au sol)correspondant aux stations de Lus-la-Croix-Haute(1059 m), Valdrôme (790 m) et Séderon (814 m),situées toutes trois en zone de montagne.Figure 1 : Les différentes communes (stationsMétéo-France associées) et zones symposium.En fond, la grille de résolution 8 km².608
25 ème Colloque de l’Association Internationale de <strong>Climato</strong>logie, Grenoble 20123. Evaluation sur la période de contrôle 1961-1990Quel que soit le modèle utilisé, les données simulées présentent certaines erreurssystématiques quant aux moyennes et reproduisent généralement assez mal les extrêmes(Météo-France, 2011). Par ailleurs, les observations issues du réseau Météo-France réalisées demanière ponctuelle au niveau des stations météorologiques de la Drôme ne sont pasdirectement comparables avec les simulations de temps présent pour les points de grillecorrespondants. La différence d’échelle et de représentativité spatiale reste importante etindispensable à prendre en compte, malgré la résolution spatiale de plus en plus fine desgrilles de calcul des modèles régionaux. Aussi, les biais des simulations, s’ils sont en partieattribuables aux modèles, sont également tributaires de la difficulté de comparer directementces résultats numériques surfaciques à des mesures ponctuelles au sol, qui plus est en zone demontagne, où la variabilité locale et topoclimatique est accrue, complexe et variable.D’une manière générale, les trois modèles ont tendance à sous-estimer les cumuls de pluie,notamment des mois d’hiver dans les zones étudiées les plus montagneuses. Au niveau de lastation de Lus-la-Croix-Haute par exemple, située à 1059 m d’altitude, le biais « sec » desmois de décembre, janvier et février atteint 55 mm en moyenne pour les trois modèles (figurenon montrée). En comparaison régionale, ce biais reste correct, avec par exemple un biaisdeux fois plus important calculé par comparaison pour la station de Beaufort (1030 m) enSavoie. Les températures maximales sont systématiquement sous-estimées (de 2 à 2,5°C enmoyenne) et, dans la majorité des cas, les valeurs minimales surestimées (de moins de 1°C).Les biais liés à la reproduction des extrêmes sont importants à prendre en compte,notamment parce qu’ils s’écartent des conditions moyennes plus facilement modélisables. Enconsidérant la fraction de précipitation au-dessus du 99 ème percentile journalier, le potentiel desimulation des modèles dépasse 60 %. Il est supérieur à 80 %, voire à 90 % selon les points degrille, au seuil du 95 ème percentile de précipitation. Pour les températures, la comparaison dessimulations produites par les modèles avec les observations disponibles au pas de tempsjournalier pour les stations de Montélimar (plaine) et Valdrôme (montagne), met en évidenceune meilleure reproduction des extrêmes, à la fois chauds et froids, au niveau de Montélimar.La différence est davantage marquée pour les températures les plus chaudes, le modèle MARsimulant même une température extrême de plus de 41°C au point de grille de Montélimar,qui n’a par ailleurs jamais été enregistrée sur la période 1961-1990.Les lacunes dans les observations stationnelles ne permettent pas une évaluationexhaustive des différents paramètres météorologiques et nivologiques simulés. L’évaluationdes températures et précipitations à l’échelle du département donne néanmoins un reculnécessaire pour l’analyse des projections à moyen et long terme.4. Diagnostic de changement climatique4.1. L’évolution prévue des températures et précipitationsD’après l’analyse des données SCAMPEI, la température moyenne annuelle de la Drômedevrait à moyen terme augmenter de 1,5 à 1,7°C par rapport à la normale 1961-1990. D’ici lafin du siècle, l’augmentation attendue devrait être de l’ordre de 2,5°C selon le scénario B1 etde près de 4,5°C selon le scénario A2 du GIEC (figure 2). C’est donc une augmentationlégèrement supérieure à celle attendue à l’échelle de la France, de l’ordre de +3 à +4°C d’icila fin du siècle selon un scénario pessimiste d’émission de gaz à effet de serre (MEEDDM,2009), et déjà constatée sur la période 1950-2009 par Leroy et al. (2012), en particulier enmontagne. Dans la Drôme, la hausse des températures maximales moyennes annuelles devraitêtre comprise entre 1,5 et 1,9°C, contre une hausse des valeurs minimales qui ne devrait pasexcéder 1,5°C. La tendance devrait se confirmer sur le long terme puisque la hausse prévue609
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