Elia Group SA/NV · EURONEXT:ELI
Elia Group SA/NV — Météo-France — Technical Presentation (October 2020)
27 slides from Elia Group SA/NV's technical presentation, Oct 30, 2020
Slide 1: Simulations à climat constant : conception et utilisations
Simulations à climat constant : conception et utilisations [email protected] [email protected]
Slide 2: Simulations à climat constant : les objectifs
Simulations à climat constant : les objectifs ■ Dès 2008, pour répondre aux besoins des secteurs de l’Énergie et de l’Assurance en longues séries de données, Météo-France a proposé une démarche innovante : réalisation par un modèle climatique de simulations à climat stationnaire, dites "simulations
Slide 3: Simuler le système climatique terrestre
Simuler le système climatique terrestre Cinq composantes principales aux interactions multiples. ■ Atmosphère ■ Océans ■ Neiges et glaces (cryosphère) ■ Cycle de l’eau (hydrosphère) ■ Biosphère Phénomènes physiques extérieurs : forçages externes ■ Origine naturelle : activité volcanique, variations
Slide 4: Les hypothèses pour le climat futur
Les hypothèses pour le climat futur RCP Representative Concentration Pathway : hypothèses de changement climatique basées sur différentes évolutions des forçages radiatifs. RCP 8.5 Références adoptées par le Groupe Intergouvernemental d’Experts sur l’Évolution du Climat (= IPCC Intergovernmental Pan
Slide 5: La production : la modélisation
La production : la modélisation Simulations par pas de temps de 10 mn Modèle climatique sur le globe A R C Forçage H à climat constant I Séries de 400 ans de températures de surface de la mer à climat constant V adaptées aux hypothèses de concentrations en gaz à A effet de serre (sur la base de trav
Slide 6: Les données archivées
Les données archivées CC0 climat 2000 Nomenclature CC1 climat 2050 RCP4.5 CC2 climat 2050 RCP8.5 Paramètres horaires archivés en sortie de modèle (données brutes) Domaines Europe et Afrique ■ Nébulosités, eau précipitable ■ Température à 2 m ■ Vent moyen et rafales à 10 m ■ Précipitations, humidité
Slide 7: Limites et avantages
Limites et avantages Limites ■ Le forçage par les SST : le modèle n’est pas couplé à un modèle d’océan. L’introduction d’un tel couplage imposerait que le modèle soit à l’équilibre (activation sur plusieurs centaines d’années). Or, le climat qu’on veut simuler n’est pas à l’équilibre. ■ La résolutio
Slide 8: Applications
Applications Les données sont fournies sur des zones géographiques d’intérêt pour le client ou sur des listes de points (villes, stations, …), le format étant défini en concertation avec le client. Parmi les applications possibles, en fourniture de données à façon et en études, on note principalemen
Slide 9: Le vent à 10 m et 100 m
Le vent à 10 m et 100 m Vent 10m - direction où souffle le vent Vent 10m - direction où souffle le vent ■ Roses de vents des simulations cohérentes avec la 45.8°N 5.0°E (Lyon) Hirlam - fréquences en % 45.8°N 5.0°E (Lyon) Scénario climat actuel - fréquences en % référence climatologique. NNW 25 N NNE
Slide 10: Les précipitations
Les précipitations Evolution des fréquences de précipitations nulles ou <0,5mm entre ■ Sur la France, pluviométrie moyenne de la climat 2000 et climat 2050 RCP8.5 simulation 2050 RCP4.5 > pluviométrie moyenne de la simulation 2050 RCP8.5 > pluviométrie moyenne de la simulation à climat actuel. Mais
Slide 11: Le rayonnement
Le rayonnement ■ Données de rayonnement global, direct et diffus disponibles au pas de temps horaire (W/m²) ■ Peu de différences entre les simulations, mais certaines zones sont plus touchées ■ Interpolation temporelle de la climatologie de référence => perte en variabilité temporelle Evolution du r
Slide 12: La température à 2 m
La température à 2 m ■ Réchauffement moyen sur la France d’environ 1,5°C pour la simulation climat 2050 RCP4.5 et de 1,9°C pour la simulation climat 2050 RCP8.5 par rapport au climat actuel. ■ La distribution des valeurs se décale vers des températures plus élevées pour les scénarios à climat 2050.
Slide 13: Comparaisons entre simulations
Comparaisons entre simulations T2m min décembre 00 UTC 2050 2050 Actuel RCP4.5 RCP8.5 T2m max juin 12 UTC 2050 2050 Actuel RCP4.5 RCP8.5 Page 13 08/02/2021 Météo-France
Slide 14: Séries de températures sur des stations
Séries de températures sur des stations Production de séries horaires pour 2265 villes sur l’Europe et 1296 villes en France 2000 2025 interpolé 2050 Page 14 08/02/2021 Météo-France
Slide 15: Vagues de chaleur et de froid sur la France
Vagues de chaleur et de froid sur la France Évaluation des vagues de chaleur ou de froid 2000 2025 interpolé 2050 RCP8.5 Réalisme ? Modélisation des orages ? Probabilité très faible, Évènement non écarté Page 15 08/02/2021 Météo-France
Slide 16: Éléments de comparaison avec des scénarios du GIEC
Éléments de comparaison avec des scénarios du GIEC Comparaison des températures maximales et minimales observées (1985 - 2015), simulées avec les simulations du GIEC Eurocordex (2035-2065) et simulées à climat constant 2050 (200 ans). Moyennes mensuelles des températures maximales Tours 2050 RCP 4.5
Slide 17: Éléments de comparaison avec des scénarios du GIEC
Éléments de comparaison avec des scénarios du GIEC Comparaison des précipitations moyennes observées (1985 - 2015), simulées avec les simulations du GIEC Eurocordex (2035-2065) et simulées à climat constant 2050 (200 ans). Moyennes mensuelles des précipitations Perpignan 2050 RCP 4.5 rouge : observa
Slide 18: Perspectives
Perspectives ■ Extension des travaux aux 200 années simulées supplémentaires. ■ Travail sur l’évaluation des durées de retour, en considérant ou non les auto-corrélations et la non stationnarité du paramètre température (travaux Serge Farges). ■ Mise en œuvre du modèle TRIP de routage des ruissellem
Slide 19: ANNEXES
ANNEXES Page 19 08/02/2021 Météo-France
Slide 20: Le recalage sur une référence climatologique
Le recalage sur une référence climatologique ■ Les méthodes de recalage reposent sur l’adaptation de la distribution des données simulées à la distribution des données de la référence climatologique. ■ La principale difficulté réside dans la correction à porter aux valeurs extrêmes, la référence ne
Slide 21: Méthode d’estimation des bornes absolues de température
Méthode d’estimation des bornes absolues de température La démarche repose sur l’idée qu’à un climat donné, en un lieu donné, la température ne peut pas dépasser un seuil maximal et un seuil minimal. Il s’agit d’évaluer de manière réaliste ces seuils qu’on appellera bornes absolues. ■ Regroupement s
Slide 22: Étude probabiliste des extrêmes de température
Étude probabiliste des extrêmes de température Évaluation des extrêmes de température sur la base d’une série de référence pour chaque point de grille 200 ans 1 000 ans 10 000 ans 100 000 ans 1 000 000 ans Page 22 08/02/2021 Météo-France
Slide 23: Application aux simulations
Application aux simulations Point de grille proche de Paris Brut Recalé Moyenne France 32 stations Points de Observations Scenario recalé grille proches des stations Page 23 08/02/2021 Météo-France
Slide 24: Recalage de la simulation à climat actuel
Recalage de la simulation à climat actuel T2m min février 00 UTC Le recalage permet d’obtenir des extrêmes plus prononcés Référence Recalé Différence T2m écart-type février 00 UTC Le recalage donne des écarts-types un peu plus élevés que la référence Référence Recalé Brut Page 24 08/02/2021 Météo-Fr
Slide 25: Recalage de la simulation à climat actuel
Recalage de la simulation à climat actuel T2m max août 12 UTC Référence Recalé Différence T2m écart-type août 12 UTC Référence Recalé Brut Page 25 08/02/2021 Météo-France
Slide 26: Recalage des températures à climat futur
Recalage des températures à climat futur Pour le recalage des séries à climat futur, on adopte la démarche suivante : Régression multiple sur la série recalée à climat 2000 avec comme prédicteurs les séries brutes à climat 2000 des 16 points de grille voisins Correction des erreurs de cet estima
Slide 27: Recalage des températures pour des villes
Recalage des températures pour des villes Pour le recalage des séries sur des stations disposant de données d’observation, on adopte la démarche suivante : Adaptation statistique (modèle de régression robuste et parcimonieux) entre les observations et la climatologie de référence en points de gril