métropole Aix-Marseille Provence
6.1.1.1 Les données
dernière génération (base de données Euro-Cordex) mises à disposition pour les modèles climatiques français par Météo-France via le portail Driasles futurs du climat
(Lémond, et al., 2011), ainsi qu’à des séries de données d’observations météorologiques homogénéisées sur les cinquante dernières années mises à disposition sur la plateforme ClimatHD de Météo-France.
6.1.1.1.1 Les données actuelles
Avant toute chose, un modèle climatique doit se nourrir d’une climatologie de référence sur laquelle se baser pour fournir des projections cohérentes ; elle est déterminée en calculant, grâce à des données climatiques passées et présentes, un climat moyen lissé sur trente ans (période estimée par les climatologues pour définir un climat ; on estime en effet qu’une période de trente ans est nécessaire pour déterminer les grandes caractéristiques d’un climat, tout en limitant les incertitudes issues de sa variabilité interannuelle) On parle ainsi de normales climatiques sur une période d’environ 30 ans. Si les modèles climatiques fournissent une climatologie de référence, les observations disponibles sur le territoire permettent de caractériser plus précisément le climat présent et les évolutions observées.
Ainsi, les normales mensuelles utilisées pour recréer les diagrammes ombrothermiques ainsi que les diagrammes de nombre de journées chaudes et très chaudes, et le nombre de jours de fortes pluies sont issues des données publiques de Météo-France pour les stations de Marseille, Marignane, Aix en Provence et Salon de Provence, et présentent les moyennes sur la période 1981-2010, ce qui nous donne une bonne référence pour la climatologie actuelle au sein de la métropole AMP.
L’évolution du climat passé proche (seconde partie du XXème siècle et première décennie du XXIème) de stations d’observations est rendue disponible sur la
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plateforme ClimatHD de Météo-France11 qui propose des séries de données homogénéisées de températures, précipitations et quelques indices d’impacts. Les séries de données des stations de Marseille-Marignane et d’Istres seront présentées sur la période 1959-2015.
6.1.1.1.2 Les données futures
Les analyses climatiques seront réalisées grâce aux données du portail Drias12, mis à disposition du grand public par Météo-France, et qui a pour vocation de fournir des projections climatiques régionalisées, réalisées dans des laboratoires français de modélisation du climat tels que l’IPSL, le CERFACS ou le CNRM-GAME. Ces derniers ont utilisé pour leurs projections les données Euro-Cordex 201413, branche européenne du projet international CORDEX, créé en 2009 et visant à concevoir un cadre commun international de production de projections climatiques, disponibles pour toutes les régions du globe.
Scénarios RCP
Les scénarios RCP (Representative Concentration Pathways14) de l’AR5 (Fifth Assessment Report15) font suite aux scénarios d’émissions basés sur les SRES (Special Report on Emissions Scenario16) de l’AR4. Contrairement aux scénarios précédents qui présentaient des récits et scénarios socio-économiques détaillés, traduits ensuite en concentrations atmosphériques de gaz à effet de serre, les RCP représentent directement des voies de forçage radiatif17 ou perturbations du bilan radiatif du système climatique global.
Les scénarios utilisés ici pour les indices atmosphériques sont les RPC 4.5 et RCP 8.5 avec des simulations historiques et futures pour les deux variables principales : la température de surface et les précipitations.
Le RCP 8.5 se caractérise par l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre au fil du temps, représentant des scénarios qui conduisent à des concentrations élevées de gaz à effet de serre. Ce scénario suppose une approche de type “business as
155ème rapport d’évaluation
usual” (non-action des pouvoirs publics). En 2100, la concentration atmosphérique de CO2 atteint trois ou quatre fois le niveau de l’ère préindustrielle.
Le scénario RCP 4.5 (moyen-bas) suppose la mise en œuvre de mesures pour contrôler les émissions : il s’agit d’un scénario de stabilisation. Dans le RCP 4.5, les émissions de CO2 repassent sous les niveaux actuels à partir des années 2070 et la concentration atmosphérique se stabilise à la fin du siècle aux alentours de deux fois le niveau préindustriel.
Concernant les indices d’impacts (sècheresse et feux de forêt), ce sont les scénarios SRES qui seront utilisés : le scénario intermédiaire A1B, et le scénario pessimiste A2, équivalents respectivement aux scénarios RCP 4.5 et RCP 8.5.
Horizons temporels
Les modèles produisent des résultats climatiques pour une période de référence et 3 échéances futures : horizon proche, moyen et lointain, correspondant à une moyenne lissée sur 20 ou 30 ans. Ces 3 horizons temporels permettent d’obtenir une bonne prise en compte des incertitudes inhérentes à l’exercice de projection. Pour l’horizon proche, ce sont les incertitudes relatives à la variabilité climatique qui prédominent, pour l’horizon moyen, celles relatives aux modèles climatiques et dans un horizon lointain, celles inhérentes aux différents scénarios d’évolution des concentrations en gaz à effet de serre (GES).
Pour les indices atmosphériques, la période de référence est la moyenne lissée sur 30 ans entre 1976-2005 et les 3 échéances futures sont l’horizon proche 2035 (moyenne lissée sur 30 ans entre 2021 et 2050), l’horizon moyen 2055 (moyenne lissée sur 30 ans entre 2041-2070) et l’horizon lointain 2085 (moyenne lissée sur 30 ans entre 2071-2100).
Concernant l’indice d’impact sécheresse SPI, la période de référence est la moyenne lissée entre 1960-1999 et les horizons futurs sont les mêmes que pour les indices atmosphériques. Et pour ce qui est de l’Indice Feu Météorologique (IFM), la
16Rapport spécial sur les scénarios d’émissions
17Exprimé en W/m2, un forçage radiatif est un changement du bilan radiatif (différence entre le rayonnement entrant et le rayonnement sortant) au sommet de la troposphère (situé entre 10 et 16 km d’altitude), dû à un changement d’un des facteurs d’évolution du climat – comme la concentration des gaz à effet de serre.
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période de référence est calculée sur les années 1989-2008, l’horizon proche sur 2031-2050, l’horizon moyen sur 2051-2070 et l’horizon lointain sur 2081-2100.
6.1.1.2 La méthodologie adoptée 6.1.1.2.1 Les indices climatiques
Les différents indices climatiques sont basés sur des données journalières corrigées, pour les paramètres atmosphériques températures et précipitations. Les méthodes de correction par rapport aux observations varient selon les modèles de l’ensemble Euro-CORDEX (par exemple pour le modèle Aladin de Météo-France (CNRM,2014) c’est la méthode quantile-quantile qui est utilisée). Les indices sont ainsi calculés à partir des données quotidiennes sur des périodes annuelles ou saisonnières puis moyennés sur la période de référence et les horizons futurs. La résolution spatiale de la grille de représentation est de 8km (grille Safran) : c’est une limite dictée par la méthode de régionalisation utilisée dans les simulations proposées, déjà très élevée pour des projections climatiques qu’il faut se garder d’interpréter à trop fine échelle.
Pour la période de référence, c’est la valeur normale qui est présentée (saisonnière ou annuelle), cependant pour les horizons futurs ce sont le plus souvent les écarts par rapport à la référence (appelés « anomalies ») qui sont représentés car ce sont des informations plus parlantes lorsque l’on étudie le changement climatique que des valeurs absolues que l’on aurait du mal à recontextualiser. De plus, des biais dans les modèles peuvent persister par rapport à la climatologie observée. Ainsi, regarder les écarts par rapport à la référence, et non pas les valeurs absolues, permet de se débarrasser de ces biais éventuels.
6.1.1.2.2 Lecture des graphiques
Pour chacun des indices météorologiques tirés des projections climatiques, deux types de graphiques pourront être présentés pour les tendances moyennes et les évènements extrêmes. Afin de produire ces graphiques, les indices ont préalablement été moyennés spatialement sur les 57 points de grille incluent dans le territoire de la Métropole Aix-Marseille-Provence (Figure 118).
Figure 118 : Points de grille des projections climatiques. En rouge les 57 points du territoire de la métropole Aix-Marseille Provence
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Figure 119 : Anomalies de la température moyenne annuelle par rapport à la période de référence aux horizons proche, moyen et lointain, pour les scénarios RCP4.5 (scénario visant à stabiliser les émissions) et RCP8.5 (scénario sans politique climatique).
Le premier graphique (exemple Figure 119) présente l’anomalie de l’indice annuel en question (ici la température moyenne) par rapport à la période de référence. Cette anomalie est calculée pour les deux scénarios RCP4.5 (en bleu) et RCP8.5 (en rouge, en additionnant à la barre bleue), et pour les 3 horizons (proche, moyen et lointain), indiqués par un dégradé de couleur (du plus clair pour l’horizon proche au plus foncé pour l’horizon lointain). La médiane de l’ensemble Euro-CORDEX est indiquée par les barres pleines colorées, tandis que la distribution de 50% des modèles est indiquée par les barres d’erreur (bleues pour le scénario RCP4.5, rouges pour le RCP8.5), dont la borne inférieure correspond au percentile 25% et la borne supérieure au percentile 75%. Ces barres d’erreur indiquent donc la variabilité inter-modèles, c’est-à-dire qu’elles permettent de savoir à quel point les modèles sont d’accord entre eux (plus les barres sont resserrées, plus les modèles sont d’accord, mais il faut tenir compte de l’unité et de l’échelle adoptée). La valeur de référence de l’indice (i.e. moyenné sur la période de référence) est indiquée à la gauche des barres du graphique. Ici, on a donc une température moyenne sur la métropole AMP de 13,8°C sur la période de référence, avec une augmentation prévue de +2°C de la médiane inter-modèles à l’horizon moyen pour le scénario RCP8.5 par rapport à la référence, avec un
encadrement de 50% des modèles présentant une hausse comprise entre +1,8 et +2,2°C.
Figure 120 : Anomalies des moyennes saisonnières de la température moyenne par rapport à la période de référence aux horizons proche, moyen et lointain, pour les scénarios RCP4.5 (scénario visant à stabiliser les émissions) et RCP8.5 (scénario sans politique climatique).
Le deuxième graphique (Figure 120) présente les anomalies de l’indice saisonnier en question : hiver (décembre, janvier et février), printemps (mars, avril, mai), été (juin, juillet, août) et automne (septembre, octobre, novembre). La légende de couleurs est la même pour le graphique de l’indice annuel, ainsi que la définition des barres d’erreur. Les anomalies sont calculées par rapport à la période de référence de chaque saison, dont la valeur de la médiane est indiquée en-dessous de chaque saison. Pour plus de précision, le tableau des valeurs saisonnières (valeur de référence et anomalies) est également présenté en annexe. Toutes les valeurs y sont indiquées (référence, 3 horizons, 2 scénarios, percentiles 25% (Q25), médiane (Q50) et 75%
(Q75)). Par exemple, la température moyenne estivale de la métropole AMP sur la période de référence est de 21,9°C (médiane), et les projections indiquent une augmentation de +2,5°C de la médiane inter-modèles à l’horizon moyen 2055 pour
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le scénario RCP8.5 avec un encadrement de 50% des modèles présentant une hausse comprise entre +2,3 et +3°C.
6.1.1.2.3 Cartes régionalisées à fine échelle
Des cartes de projections climatiques à très fine échelle spatiale sont également présentées afin de venir en appui aux graphiques et représenter la diversité climatique spatiale du territoire. Ces cartes sont fournies par GeographR et utilisent des données Météo-France/Drias ainsi que le fond communal IGN. Ces cartes ont été construites pour la médiane de l’ensemble Euro-CORDEX de deux indices :
- La température moyenne annuelle, à une résolution spatiale de 100m - Le cumul annuel des précipitations, à une résolution spatiale de 1000m La période de référence est calculée sur 1996-2015, et l’on dispose de l’horizon proche 2035 (moyenne 2026-2045) et de l’horizon moyen 2055 (moyenne 2046-2065).
Les scénarios RCP4.5 et RCP8.5 sont utilisés pour le climat futur.
6.1.1.2.4 Quelques recommandations
Il est important de rappeler que les conclusions émises ici se basent uniquement sur des travaux de modélisation, et doivent donc être prises comme des prédictions statistiques plus ou moins probables, et non des vérités absolues. Le climat est régi par des paramètres physiques complexes difficiles à modéliser, il est donc impossible de prévoir son évolution exacte. Notons que nous regardons ici des tendances climatiques sur des horizons temporels et non une évolution année par année, ce qui permet de réduire en partie les incertitudes liées à la variabilité naturelle.
L'analyse de données de projections climatiques comporte donc plusieurs pièges dont il faut tenir compte afin d'interpréter les résultats correctement en respectant au minimum quelques règles :
- Il n'est pas possible de comparer directement les valeurs de ces données à des données ponctuelles provenant de stations d'observations (la variabilité interannuelle est nulle dans les projections, ce qui n’est évidemment pas le cas dans la réalité) ;
- Lorsque l’écart à la référence est trop faible (en général moins de 10%), l’évolution ne peut pas être considérée comme significative et ne peut donc pas être interprétée ;
- Lorsque plusieurs modèles divergent sur le sens de l’évolution de l’indicateur,