Ensemble de projections Explore2 : Changements moyens et incertitudes associées

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Date

2 juillet 2024

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Guillaume Évin et al., « Ensemble de projections Explore2 : Changements moyens et incertitudes associées », Recherche Data Gouv, ID : 10.57745/KWH320


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Le projet Explore2 a produit un large ensemble de projections hydroclimatiques multi-scénarios et multi-modèles pour la France métropolitaine (appelé par la suite ensemble Explore2) sur la base des projections climatiques régionales du programme international EURO-CORDEX. Cet ensemble a été obtenu avec 3 scénarios d’émission de gaz à effet de serre (scénarios RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5), 17 chaînes de modélisation climatiques, 2 modèles de correction de biais et 4 à 9 modèles hydrologiques (jusqu’à 648 projections). Les projections climatiques au sens large sont, pour la majeure partie des variables hydrométéorologiques, fortement incertaines. Ces incertitudes résultent de différents types d’incertitudes qui se propagent et s’amplifient dans la chaîne de modélisation : les incertitudes liées au choix du scénario d’émission, les incertitudes liées aux modélisations (au Modèle de Climat Global GCM, au Modèle de Climat Régional RCM, au Modèle de Correction de biais BC, au Modèle Hydrologique HM) et les incertitudes liées à la variabilité interne du climat. Les objectifs du présent rapport sont : de présenter les différentes sources d’incertitude associées à l’ensemble Explore2, de présenter QUALYPSO, la méthode d’analyse développée pour caractériser ce type d’ensemble et, de présenter les résultats des analyses réalisées avec l’ensemble Explore2 pour les projections du climat régional et de débits des rivières françaises. Différents variables et indicateurs sont considérés : température moyenne, cumul de précipitation et évapotranspiration, en moyenne à l’échelle des saisons estivales et hivernales ; débit annuel, débit journalier maximum annuel, débit mensuel minimal de chaque année pour différents bassins versants. Pour caractériser l’ensemble de projections produit pour la variable ou l’indicateur considéré, nous estimons : la moyenne d’ensemble, l’incertitude totale associée à cet ensemble, ainsi que les projections basses et hautes, la contribution des différentes sources d’incertitude à cette incertitude totale, en particulier les incertitudes dues à la chaîne de modélisation et les incertitudes dues à la variabilité interne du climat, les effets principaux de chaque modèle individuel et leur contribution à l’incertitude totale. Les analyses pour les variables climatiques couvrent le territoire français métropolitain. Elles sont réalisées en tout point de grille de la grille SAFRAN (8 km x 8 km). Les analyses pour les indicateurs hydrologiques sont produites pour un large nombre de bassins versants. Les résultats sont présentés sous forme cartographique pour différents horizons temporels (futur proche, milieu de siècle, fin de siècle) et sous forme chronologique pour différents bassins versants illustratifs. Les premières représentations permettent d’apprécier la variabilité spatiale des estimations sur le territoire français, les secondes permettent d’apprécier leur évolution temporelle sur le siècle à venir. Ces analyses fournissent une appréciation approfondie des évolutions projetées dans l’ensemble Explore2. Il est cependant important de mentionner que les résultats présentés sont conditionnels à cet ensemble, et donc au choix des scénarios et des modèles utilisés. Aucun des scénarios RCP ne se réalisera à l’identique et les modèles sont tous des représentations simplifiées et imparfaites des systèmes physiques réels (climat, cycle hydrologique). De ce fait, et ceci est valable quel que soit l’ensemble considéré, il ne faut pas donner à la moyenne d’ensemble et à la plage d’incertitude estimées une valeur qu’elles n’ont pas. En particulier, la plage d’incertitude ne correspond pas à la plage des incertitudes réelles. Même si elle peut en donner une idée, elle ne couvre pas nécessairement le futur qui se réalisera dans les décennies à venir. Malgré tout, la connaissance de ces incertitudes devrait permettre d’imaginer des adaptations plus robustes aux changements à venir.

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