Les simulations du programme CMIP5

Les simulations des modèles climatiques globaux (Global Climate Model, GCM) du cinquième projet d’inter-comparaison des modèles climatiques du GIEC, appelé CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project ; Taylor et al., 2012) sont utilisées (https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip5/). Le cinquième projet d’inter-comparaison des modèles climatiques CMIP5 représente l’élément central sur lequel se base le cinquième rapport d’éva-luation du GIEC (AR-5). Son premier volet, sorti fin 2013, s’appuie sur des simulations climatiques définies en 2008 par le groupe de travail sur les mo-dèles couplés du PMRC (Programme Mondial de Recherche sur le Climat). Les modèles globaux de climat couvrent la planète entière en utilisant des mailles relativement grossières (généralement supérieures à 100 km). Cette faible résolution horizontale des modèles globaux induit une prise en compte du relief très imparfaite, des côtes, mais aussi de l’occupation des sols, ré-sultant en une mauvaise restitution des précipitations (Kumar et al., 2013 ; Sillmann et al., 2013 ; Mehran et al., 2014) et limitant les études sur les événements extrêmes, les études d’impact et de stratégies d’adaptation as-sociées aux changements climatiques. À l’inverse, les modèles globaux de climat donnent une assez bonne restitution des températures (Kumar et al., 2013 ; Sillmann et al., 2013), et simulent correctement les circulations atmosphériques large échelle (Ullmann et al., 2014).

Pour appréhender la variabilité future de la circulation atmosphérique associée aux longs épisodes secs en Méditerranée, on utilise la SLP au pas de temps quotidien. Cette variable est plutôt bien simulée par les GCM (Perezet al., 2014). On utilise les simulations historiques et les simulations RCP4.5 et RCP8.5 de 12 modèles climatiques globaux (tableau 1.2). Les simulations historiques sont traitées sur la période 1975-2005 et constituent une période de référence la plus contemporaine possible recouvrant 30 sai-sons humides. En effet, dans le cas d’une étude climatique, l’organisation mondiale de météorologie (OMM) préconise d’utiliser une période de ré-férence d’au moins 30 ans. Les simulations RCP couvrent, quant à elles, la période 2006-2100 (soit 94 saisons humides). Toutes les simulations de

SLP utilisées sont issues du même schéma de paramétrisation "r1i1p1". Ce schéma de paramétrisation recouvre trois éléments : "r" correspond numéro de la simulation effectué ; "i" correspond au numéro de la méthode utilisée pour initialiser les modèles (la quasi-totalisé des simulations CMIP5 sont issues de la méthode i1) ; "p" correspond au numéro de schéma physique utilisé par les modèles. Ici, r1i1p1 signifie que les simulations sont issues de la première simulation du premier schéma physique. Ce schéma de para-métrisation est le plus fréquemment utilisé pour les simulations numériques du climat, et c’est également le plus couramment retenu dans la littéra-ture scientifique. Utiliser le même schéma de paramétrisation pour tous les modèles permet de comparer les simulations entre elles. Les données sont extraites sur la fenêtre spatiale allant de 50^◦ O à 30^◦ E et 20^◦ N à 70^◦ N, et sont ré-interpolées sur la même grille que les réanalyses NCEP-NCAR (voir section 1.3.2.1), d’une résolution horizontale de 2,5^◦ x 2,5^◦, pour faciliter la comparaison entre les modèles et les réanalyses.

Table^{1.2 – Les 12 modèles globaux CMIP5, dont les simulations de la SLP}

historiques et futures (RCP4.5 et RCP8.5), sont utilisées dans cette étude. Organisme (pays) Nom du modèle Abréviation

Beijing Normal University (Chine) BNU-ESM BNU Centro Euro-Mediterraneo per I Cambiamenti Climatici (Italie) CMCC-CM CMCC Centre National de Recherches Meteorologiques (France) CNRM-CM5 CNRM Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (Australie) CSIRO-Mk3.6.0 CSIRO Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (USA) GFDL-ESM2M GFDL Institute for Numerical Mathematics (Russie) INM-CM4 INM Institut Pierre-Simon Laplace (France) IPSL-CM5A-MR IPSL Atmosphere and Ocean Research Institute (Japon) MIROC5 MIROC Max Planck Institute for Meteorology (Allemagne) MPI-ESM-LR MPI Meteorological Research Institute (Japon) MRI-CGCM3 MRI National Center for Atmospheric Research (USA) CCSM4 NCAR Norwegian Climate Centre (Norvège) NorESM1-M NOR

Les modèles climatiques globaux permettent d’avoir des simulations cli-matiques pour l’ensemble de la planète. Malgré tout, la résolution spatiale grossière des simulations issues de ces modèles limite les études régionales ou locales du climat. Pour appréhender les variations climatiques à des échelles plus fines, il est intéressant d’utiliser des simulations issues de modèles cli-matiques régionaux.

1.3.3.2 Les simulations régionales HyMeX/Med-CORDEX

Les modèles climatiques régionaux (Ragional Climate Model, RCM) sont des représentations numériques du climat sur une région donnée, utilisant des mailles plus fines que les modèles globaux (de l’ordre de quelques ki-lomètres à quelques dizaines de km de côté), ce qui leur permet de mieux prendre en compte les états de surface (le relief, les côtes, l’occupation des sols) et donc de mieux simuler des champs surfaciques tels que la pluviomé-trie. Les MCR sont, finalement, une désagrégation dynamique des données issues des modèles globaux sur une région donnée.

Les simulations régionales du climat utilisées dans cette étude sont pro-duites dans le cadre du programme HyMeX (Drobinski et al., 2014) et de l’initiative Med-CORDEX (Ruti et al., 2015). Le programme HyMeX vise à améliorer la compréhension et la modélisation du cycle de l’eau en Méditerranée et à évaluer la vulnérabilité sociale et économique de cette région aux événements extrêmes et sa capacité d’adaptation. L’initiative Med-CORDEX a comme objectif une comparaison multi-modèles en Mé-diterranée, réalisée dans le cadre du Coordinated Downscaling Experiment (CORDEX) du World Climate Research Program (WCRP) (Giorgi et al., 2009). Les séries de simulation Med-CORDEX sont disponibles sur le site

https://www.medcordex.eu/medcordex.phpou surhttps://www.hymex. org, sur la fenêtre couverte par le domaine Med-CORDEX (environ 10^◦ O à 45^◦ E et 27^◦ N à 56^◦ N ; figure 1.16).

Figure^{1.16 – Le domaine Med-CORDEX, sur lequel les simulations}

régio-nales du climat issues du programme HyMeX sont effectuées. Le domaine couvre le secteur allant de 10^◦ O à 45^◦ E et de 27^◦ N à 56^◦ N.Reproduit du site https: // www. medcordex. eu.

Parmi les simulations climatiques régionales utilisées dans cette étude :

— trois sont issues de modèles régionaux à zone limitée utilisant les com-posantes du vent, d’humidité, de la température ou de la température potentielle et de la hauteur géopotentielle comme conditions aux li-mites : CCLM4 (Rockel et al., 2008) ; Reg_CM4 (Giorgi et al., 2012) ; ALADIN52(Colin et al., 2010 ; Herrmann et al., 2011) ; — deux sont issues du modèle climatique global ayant une capacité de

zoom régionalLMDZ4(Hourdinet al., 2006) et de sa version couplée au modèle océanique NEMOMED8 (Beuvieret al., 2010) (ci-après appelé LMDZ4-NEMOMED8).

Différentes expériences de simulation sont utilisées pour les données de précipitations quotidiennes au cours des saisons humides :

• les simulations appelées "évaluation". Ces simulations sont respective-ment alirespective-mentées aux bornes latérales par un modèle climatique global forcé par les réanalyses ERA-Interim, au pas de temps de 6 heures

(une GCM propre à chacun des RCM). Les cinq simulations clima-tiques régionales couvrent des périodes différentes (tableau 1.3). La période commune à toutes les simulations est 1979-2009, soit 30 sai-sons humides. En plus des champs de précipitations quotidiennes, les champs de SLP et de z500 sont utilisés pour la simulation "évaluation" des modèles CCLM4 et ALADIN52, sur la fenêtre Med-CORDEX al-lant de 10^◦ O à 45^◦ E et de 27^◦ N à 56^◦ N. Les simulations des champs de pression des autres modèles n’ont pas été accessibles ;

Table^{1.3 – Liste des modèles utilisés dans cette étude, proposant les}

simu-lations climatiques régionales des précipitations, au pas de temps quotidien, pour les simulations d’évaluation, obtenues dans le cadre des programmes HyMeX et Med-CORDEX.

Organisme Nom du modèle Modèle couplé Période couverte (abréviation ; pays) océan/atmosphère

[0.4cm] Centro Euro-Mediterraneo per CCLM4 Non 1979-2012 I Cambiamenti Climatici (CMCC ; Italie)

International Centre for Theoretical Reg_CM4 Non 1979-2012 Physics (ICTP ; Italie)

Centre National de Recherches ALADIN52 Non 1979-2011 Météorologiques (CNRM ; France)

Laboratoire de Météorologie LMDZ4 Non 1979-2009 Dynamique (LMD ; France)

Laboratoire de Météorologie LMDZ4-NEMOMED8 Oui 1979-2009 Dynamique (LMD ; France)

• les simulations historiques (1961-2005, 44 saisons humides) et les si-mulations RCP4.5 et RCP8.5 (2006-2100, 94 saisons humides). Parmi les cinq modèles climatiques régionaux précédemment évalués, seuls deux modèles ont des données disponibles au pas de temps jour-nalier pour les simulations historiques et les trajectoires RCP (ta-bleau 1.4), et pouvant être utilisés dans cette thèse : le modèle ré-gional du CNRM (ALADIN52) et le modèle global couplé du LMD (LMDZ4-NEMOMED8). Pour les mêmes raisons que sur les simula-tions d’évaluation, les simulasimula-tions sont ré-échantillonnées sur la grille E-OBS d’une résolution de 0,25^◦, par le même procédé des plus proches voisins.

Table^{1.4 – Les deux modèles utilisés dans cette étude proposant les}

simu-lations climatiques régionales des précipitations, au pas de temps quotidien, pour les simulations historiques et pour les trajectoires futures RCP.

Organismes Nom du modèle Modèle couplé océan/atmosphère trajectoires RCP disponibles

CNRM ALADIN52 Non oui

LMD LMDZ4-NEMOMED8 Oui oui

L’ensemble des simulations régionales du climat (évaluations, historiques et futures) ont une résolution de base de 0,44^◦ (Environ 50 km). Pour fa-ciliter l’évaluation et l’inter-comparaison des simulations, par rapport aux épisodes secs les plus longs observés dans les données d’observation E-OBS, les simulations sont ré-échantillonnées sur la grille E-OBS, à une résolution de 0,25^◦ sur la fenêtre allant de 10^◦ O à 40^◦ E et 28^◦ N à 46^◦ N. Pour pas-ser de la grille Med-CORDEX, d’une résolution de 0,44^◦, à la grille E-OBS d’une résolution de 0,25^◦, on utilise la méthode des plus proches voisins (les points de grille Med-CORDEX sont ré-associés aux points de grille E-OBS les plus proches).

1.3.4 Les données des rendements agricoles et les

don-nées hydriques

Différentes données sont utilisées pour évaluer l’impact des longs épi-sodes secs hivernaux sur l’agriculture et certains indices hydriques. Des données des rendements agricoles annuels moyens en Espagne, issues de la FAO (Food and Agriculture Organization ; disponibles sur le sitehttp: //www.fao.org/faostat/fr/#data), sont exploitées pour l’orge, le blé, l’avoine et le maïs, pour la période 1961 (début des données) à 2013. Les données de rendement sont exprimées en hectogramme par hectare (hg/ha). Au vu des tendances linéaires à la forte augmentation des rendements d’orge, de blé, d’avoine et de maïs entre 1961 et 2013 en Espagne (voir chapitre 5), il est décidé de retirer les tendances linéaires des rendements bruts, pour obtenir des anomalies de rendement non influencées par leurs augmenta-tions régulières et significatives au cours de la période 1961-2013. Entre les

années 1960 et aujourd’hui, l’agriculture a connu une mutation importante. Au milieu du XXème siècle, l’agriculture était dite "traditionnelle", il y avait beaucoup de petites exploitations agricoles. Par la suite, l’agriculture s’est modernisée, devenant davantage industrielle, observant une réduction im-portante du nombre d’exploitations mais une augmentation de leur taille, un fort développement des outils agricoles (machines), de nouvelles méthodes de cultures intensives, l’augmentation de l’irrigation, les améliorations va-riétales, etc. Par exemple, entre 1960 et 2000, l’utilisation de fertilisants a fortement augmenté en Espagne, passant de 17,7 kg/ha à 34,4 kg/ha de P₂O₃ (Trioxyde de Phosphore), de 14,9 kg/ha à 77,8 kg/ha de N (Azote) et de 5,4 kg/ha à 28,9 kg/ha de K₂O (Oxyde de Potassium) (Clar et al., 2015). Entre 1960 et 2000, le nombre de tracteurs a également fortement augmenté en Espagne, passant de 56 845 machines à 889 700 machines (soit une multiplication de plus de 15). Ces mutations agricoles et ces évolu-tions technologiques expliquent en grande partie la forte augmentation des rendements agricoles observée entre 1961 et 2013.

En plus de l’humidité des sols, issues des données NCEP-NCAR (vu pré-cédemment), les données quotidiennes concernant le débit de la rivière Èbre sont utilisées. L’Èbre est l’un des plus importants fleuves d’Espagne, qui s’étend au nord-est du pays sur un bassin versant d’environ 85 500 km2 (soit environ 18 % du territoire espagnol). La station à laquelle les débits sont mesurés est située sur la commune de Tortosa, juste en amont du delta de l’Èbre sur la mer Méditerranée (cf. annexe 1.1). Les données sont issues de la base de données du "Anuario de aforos del Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente (MAPAMA)" (ministère espagnol de l’agriculture et de la pêche, de l’alimentation et de l’environnement). Elles couvrent la période 1979-2013, exceptées les saisons humides 1984-1985, 1985-1986, 1988-1989 et 1989-1990 pour lesquelles plus de la moitié des données sur les débits quotidiens sont manquantes. Ce sont donc 30 saisons humides qui sont couvertes par les débits quotidiens de l’Èbre. Sa-chant que le débit de l’Èbre montre une très forte variabilité quotidienne, les données ont été centrées-réduites quotidiennement en utilisant, pour chacun des 242 jours, le débit moyen et l’écart-type moyen calculé sur les 30 saisons humides exploitées. Cela permet de faire des comparaisons intrasaisonnières

sur l’évolution des débits quotidiens.