Le projet “Demain, quel climat sur le pas de ma porte” offre un accès aux projections climatologiques de Météo-France, pour la seconde partie de ce siècle, à une échelle locale. Nous avons souhaité présenter ces données sous forme de moteur de recherche, permettant de sélectionner une commune et de découvrir les projections climatiques correspondantes. Par ailleurs, plusieurs longs articles intégrés à ce projet permettent, par la voix de scientifiques et de personnes déjà aujourd’hui concernées par le réchauffement, d'explorer plus en détail des conséquences majeures de la crise climatique en France.
Les données sont issues du portail http://www.drias-climat.fr/, du jeu de données de référence DRIAS-2020, produit par Météo-France.
En utilisant des modélisations climatiques européennes, réalisées dans le cadre de programmes internationaux de recherches sur le climat, les chercheurs de Météo-France ont réalisé un ensemble de trente projections différentes du climat futur en France, en se basant notamment sur trois scénarios différents d’émissions de gaz à effet de serre établis par les experts climat de l’ONU (Giec) : émissions maîtrisées, modérées ou non réduites.
Ces projections ont ensuite été corrigées par Météo-France, au moyen d’une méthode statistique : grâce à l’utilisation d’observations passées du climat, les chercheurs peuvent corriger les biais des modèles à l’échelle locale.
Pour ce projet, nous avons utilisé les valeurs médianes de l’ensemble des projections de ce jeu de données (autant de projections sont au-dessus de ces médianes qu’en dessous) pour chacun des trois scénarios d’émissions de gaz à effet de serre.
Pour chaque point du jeu de données fourni par Météo-France, un certain nombre d’indicateurs sont disponibles. Évolution de la température moyenne, du nombre de jours chauds, du nombre de jours de gel, etc. Afin de rendre compte de manière la plus complète possible du changement climatique, il est nécessaire de ne pas uniquement prendre en compte l’évolution de la température, mais également d’autres indicateurs, qui illustrent concrètement les évolutions du climat par rapport à une période de référence.
Nous avons choisi de refléter le futur du climat en prenant en compte six indicateurs principaux, tous exprimés en moyenne annuelle : • Température moyenne • Nombre de jours anormalement chauds (qui dépassent de 5°C la normale attendue) • Nombre de jours chauds (température supérieure à 25°C) • Nombre de jours extrêmement chauds (température supérieure à 35°C) • Nombre de nuits dites “tropicales” (la température ne descend pas sous les 20°C) • Nombre de jours de gel
Le calcul d’une “normale” climatique (moyenne sur une période d’au moins 30 ans) permet de comparer le climat observé sur la période de référence (de 1976 à 2005) à celui simulé pour la période future, de 2040 à 2071. Cette durée permet d’exprimer des “climats moyens”, sans que des événements météorologiques isolés (années plus chaudes ou plus froides, phénomènes rares mais extrêmes) ne définissent à eux seuls une époque.
Ces données se présentent sous forme d’une grille géographique régulière (un point de données tous les 8 km) plaquée sur l’ensemble du territoire métropolitain.
Durant la réalisation de ce projet, nous avons échangé à plusieurs reprises avec des expertes de Météo-France, qui ont pu nous aiguiller sur les indicateurs à retenir et la manière correcte d’analyser les données sans les dénaturer.
Les simulations climatiques les plus récentes fournies par Météo-France ne portent que sur la France métropolitaine. Les simulations actuellement existantes sur l’outre-mer sont plus anciennes et moins complètes, rendant toute comparaison périlleuse. Les modèles climatiques fonctionnant sur l’Europe ne s’appliquent pas à d'autres régions du monde. Météo-France prévoit de publier d’ici 2022 de nouvelles projections climatiques sur ces territoires.
En vérifiant les performances des modèles à simuler le climat futur sur la période 2006-2019, comparé aux observations, Météo-France note que les modèles concordent avec la réalité. Ces données sont construites en l’état actuel des connaissances et des projections climatiques, selon les standards du Giec. Toutefois plusieurs sources d'incertitudes sont à prendre en compte pour ces estimations : celles liées aux modèles climatiques, mais également aux différents scénarios d’émissions de gaz à effet de serre, que nous présentons dans ce projet.
C’est le travail des chercheurs et grâce au soutien de programmes internationaux, notamment du programme mondial de recherches sur le climat, mis en place en 1980. Avec 40 ans de recul, les connaissances des processus sont de plus en plus solides sur le sujet et les modèles de projections de plus en plus performants grâce à des améliorations continues.
Les particularités locales sont prises en compte par les modèles à résolution géographique plus fine (de l’ordre de 10 km) correspondant à peu près à la taille d’une commune. Même si d’importantes variations du climat peuvent survenir, au sein même d’un même territoire, il n’en reste pas moins que la tendance, illustrée par les données fournies par Météo-France, reste tout à fait valide.
Parmi les données présentées dans ce projet, un indicateur fait état de la fréquence des journées extrêmement chaudes dans chaque commune, lorsque la température dépasse les 35°C.
La météorologie permet de faire des prévisions estimant pour les jours qui suivent l’arrivée d’un phénomène climatique. A long terme, la science climatique fait elle des projections en termes statistiques. La date de survenue de conditions météo extrêmes, comme tous les phénomènes climatiques, ne peut être prédite à long terme avec précision. En revanche, les projections climatiques sont capables de fournir des tendances claires (fréquence, intensité, étendue du phénomène). Ainsi, le réchauffement climatique rend plus intenses, et plus fréquents, les événements extrêmes. Par exemple, dans le futur, des épisodes de pluies extrêmes pourraient apporter 10 à 20% de précipitations en plus qu’aujourd’hui.
Grâce à un système d’algorithme, nous avons pu sélectionner parmi les 8.602 points de données fournies par Météo-France celui correspondant le mieux à chaque ville. Ensuite, un système d’écriture conditionnée à ce que racontent les données permet de dresser de manière textuelle et visuelle le “portrait” futur de chaque commune.
Notre algorithme relie chaque ville à un point de données, en respectant des critères d’altitude et de proximité. Le résultat présenté correspond au point le plus proche, à une distance toujours inférieure à 20 km de la ville, et à une altitude comprise entre plus ou moins 150 mètres par rapport à l’altitude moyenne de chaque commune.
Pour les villes de montagne, étant donné que cette méthode prend en compte l’intégralité des altitudes de chaque ville (y compris les montagnes faisant partie du territoire communal) cela conduit à utiliser des données à des altitudes à mi-chemin entre les villes situées en fond de vallées et les sommets environnants.
Il nous a semblé impossible d’établir un classement aussi tranché. Comment estimer la gravité d’une évolution? Sur quel indicateur se baser? 10 nuits tropicales de plus dans la zone méditerranéenne peuvent être ressenties de manière moins “grave” par les populations que 5 nuits supplémentaires plus au nord, là où il n’y en avait jamais par le passé.
Si l’on prend uniquement en compte l’évolution des températures dans un scénario de réchauffement intermédiaire, le sud des Hautes-Alpes est la région où les températures augmenteront le plus d’ici la seconde moitié de ce siècle (+2,2°C) alors que c’est dans le département de la Manche qu’elles évolueront le moins (+1°C), dans une zone située à quelques encablures de la centrale nucléaire de Flamanville.