RÉGIONALISATION DES MODÉLISATIONS DE TEMPÉRATURES EN FRANCE POUR LA PÉRIODE 2071-2100 À PARTIR DU MODÈLE ARPÈGE-CLIMAT POUR LES SCÉNARIOS A1B, A2 ET B1

Résumé Fr

Le projet CASSANDRE a pour but d'anticiper l'évolution de la végétation dans les Alpes-Maritimes afin d'identifier les zones naturelles à protéger d'ici 2100. La première étape consiste à régionaliser les sorties du modèle climatique ARPEGE-Climat du CNRM afin de renseigner localement l'évolution attendue des températures minimales et maximales à l'horizon de la fin du XXI ème siècle. En croisant des variables prédictives décrivant au mieux l'environnement physique avec les températures en sortie du modèle ARPEGE-Climat, des modèles de régressions multiples sont établis mensuellement pour la période 1961-1990. Les résultats obtenus offrent des résidus acceptables au regard du changement d'échelle opéré (passage de 50 km de résolution à 1 km). Ainsi la même méthode est employée pour affiner la résolution spatiale des modélisations climatiques des Tn et Tx futures (2071-2100) selon les trois scénarios A2, A1B et B1. Mots-clés : Modélisation climatique, descente d'échelle, régression environnementale, température. Abstract: Regionalization of simulated temperatures over France for the period 2071-2100, using the ARPEGE-Climat model and the GES scenarios A1B, A2 and B1. The CASSANDRE project aims at anticipating the vegetation evolution in the Alpes-Maritimes French region to identify natural areas to protect before 2100. The first step consists in regionalizing the outputs of the climate model ARPEGE-Climat of the CNRM to locally evaluate the minimal and maximal temperatures trends at the end of the XXIst century. By crossing predictive variables that best describe the physical environment with temperatures from the ARPEGE-Climat model output, several models of multiple regressions are established monthly for the period 1961-1990. The obtained results give acceptable residues considering the scaling operated (from 50 km horizontal resolution to 1 km). Hence, the same method is used to refine the spatial resolution of the climate model simulated Tn and Tx (2071-2100) according to three SRES scenarios A2, A1B and B1.