Agrégation des données de températures en Bourgogne : sensibilité aux échelles de temps (Aggregation of temperature data in Burgundy: sensitivity to temporal scales)

The study of spatial climate variability or agricultural potentialities requires continuous fields of climate variables. Temperatures are collected from point sources by weather stations. It is necessary to aggregate these data in space in order to estimate the value of the variable in all points of the study area (Burgundy, France). For this purpose, a deterministic method was used: partial thin plate splines. In order to study the time step sensibility of these estimations, this method is applied at yearly, monthly and daily time steps, for the years 1991 and 2003. Elevation was used as an environmental covariate, to improve the interpolation process. The performance of the interpolation method was assessed by means of jack-knife cross-validation. The interpolation process was accurate for maximum temperature (Tx), whereas it was unsatisfactory for minimum temperature (Tn), regardless the time step. The interpolation accuracy varied considerably. February monthly spatial estimates were less accurate than January or June estimates. At daily time step, the determination coefficient (R2) between observed and cross-validation estimates varied from 0 to 0.6 for Tn and from 0.4 to 0.9 for Tx. These results do not necessarily depend on the relationship between temperature and elevation.L’étude de la variabilité spatiale du climat ou de potentialités agricoles nécessite des champs continus de variables climatiques. Les températures sont mesurées de façon ponctuelle par des stations météorologiques. Il est donc nécessaire d’agréger ces données dans l’espace c''est-à-dire d’estimer la valeur de la variable ‘ température’ en tous points de la région d’étude (la Bourgogne, France). Dans ce but, une méthode déterministe est utilisée : les splines partielles en plaques minces. Afin d’étudier la sensibilité aux échelles de temps de la pertinence de ces estimations, cette méthode est appliquée aux pas de temps annuel, mensuel et quotidien pour les années 1991 et 2003. L’altitude est intégrée dans la procédure d’interpolation, comme covariable environnementale. La performance de l’interpolation est évaluée par validation croisée (jack-knife cross-validation). Globalement, les températures minimales (Tn) sont moins bien estimées que les températures maximales (Tx) et ce quel que soit le pas de temps. On observe une forte variabilité temporelle des résultats de la validation croisée. Certains mois (Janvier, Juin), les températures sont mieux estimées que d’autres (Février). Enfin, au pas de temps quotidien, la variabilité des résultats est très importante (R2 entre 0 et 0,6 pour Tn et entre 0,4 et 0,9 pour Tx). Ces résultats ne dépendent pas nécessairement de la bonne ou mauvaise relation entre la température et l’altitude.Cuccia Cédric, Bois Benjamin. Agrégation des données de températures en Bourgogne : sensibilité aux échelles de temps (Aggregation of temperature data in Burgundy: sensitivity to temporal scales). In: Bulletin de l'Association de géographes français, 87e année, 2010-2. Approches spatiales multiscalaires en climatologie. pp. 261-273

Agrégation des données de températures en Bourgogne : Sensibilité aux échelles de temps.

SOUMISL'étude de la variabilité spatiale du climat ou de potentialités agricoles nécessite des champs continus de variables climatiques. Les températures sont mesurées de façon ponctuelle par des stations météorologiques. Il est donc nécessaire d'agréger ces données dans l'espace c'est-à-dire d'estimer la valeur de la variable ‘température' en tous points de la région d'étude (la Bourgogne, France). Dans ce but, une méthode déterministe est utilisée : les splines partielles en plaque mince Elle est appliquée pour les années 1991 et 2003, aux pas de temps annuel, mensuel et quotidien. L'altitude est intégrée dans la procédure d'interpolation, comme covariable environnementale. La performance de l'interpolation est évaluée par validation croisée (jack-knife cross-validation).. Globalement, les températures minimales (Tn) sont moins bien estimées que les températures maximales (Tx) et ce, peu importe le pas de temps. On observe une forte variabilité des résultats de la validation croisée. Certains mois (Janvier, Juin), les températures sont mieux estimées que d'autres (Février). Enfin, au pas de temps quotidien, la variabilité des résultats est très importante (R² entre 0 et 0,6 pour Tn et entre 0,4 et 0,9 pour Tx). Ces résultats ne dépendent pas nécessairement de la bonne ou mauvaise relation entre la température et l'altitude

L' évolution globale du climat, déclinaison en Bourgogne

International audienc

Évolution des structures spatiales récurrentes des températures quotidiennes en Bourgogne.

6 pagesInternational audienceL’objectif est de définir, à partir de 24 stations météorologiques, différentes structures spatiales récurrentes de larépartition des températures minimales (Tn) et maximales (Tx) en Bourgogne. Après avoir désaisonnalisé les séries detempératures, une Classification Hiérarchique Ascendante (CHA) est utilisée pour regrouper les jours ayant des structuresspatiales similaires. Huit classes ont été définies, quatre pour les Tn et quatre pour les Tx. Pour les deux variables, ellesidentifient les cas de gradient thermique (i) Nord-Ouest/Sud-Est, (ii) Sud-Est/Nord-Ouest, (iii) altitudinal positif et (iv)altitudinal négatif. Les fréquences d’occurrences de ces structures varient au cours de l’année. De plus, l’évolution de cesfréquences depuis les années 1970 montre une tendance à l’augmentation plus forte des températures minimales au Nord-Ouest de la Bourgogne et une augmentation plus forte des températures maximales au Sud-Est de la Bourgogne

Changement climatique : impacts sur la phénologie du Pinot Noir en Bourgogne.

6 pagesInternational audienceCette étude traite de l’impact du changement climatique sur les potentialités climatiques viticoles du Pinot Noir enBourgogne. L’analyse stationnelle révèle que le réchauffement récent observé en Bourgogne induit une précocité des stadesphénologiques de 10 à 25 jours. Un modèle phénologique est utilisé pour modéliser la relation entre la température et lavigne et affiche une plus grande performance (R²>0.9) sur la prédiction de la date de floraison et des résultats pluscontrastés pour les dates de véraison et de maturité (respectivement R²~0.78 et R²~0.80). Il est ensuite appliqué auxtempératures simulées par le modèle ARW/WRF à 8km de résolution, dans le but de régionaliser les changements dans lesdates d'occurrence des stades pour deux années contrastées (1991 et 2003). La comparaison des dates d’occurrencesrégionalisées laisse apparaître une précocité globale pour 2003 ainsi qu'une migration latitudinale et altitudinale

Burgundy regional climate change and its potential impact on grapevines.

14 pagesInternational audienceARPEGE general circulation model simulations were dynamically downscaled by The Weather Research and Forecasting Model (WRF) for the study of climate change and its impact on grapevine growth in Burgundy region in France by the mid twenty-first century. Two time periods were selected: 1970-1979 and 2031-2040. The WRF model driven by ERA-INTERIM reanalysis data was validated against in situ surface temperature observations. The daily maximum and minimum surface temperature (Tmax and Tmin) were simulated by the WRF model at 8 9 8 km horizontal resolution. The averaged daily Tmax for each month during 1970-1979 have good agreement with observations, the averaged daily Tmin have a warm bias about 1-2 K. The daily Tmax and Tmin for each month (domain averaged) during 2031-2040 show a general increase. The largest increment (~3 K) was found in summer. The smallest increments (<1 K) were found in spring and fall. The spatial distribution of temperature increment shows a strong meridional gradient, high in south in summer, reversing in winter. The resulting potential warming rate in summer is equivalent to 4.7 K/ century under the IPCC A2 emission scenario. The dynamically downscaled Tmax and Tmin were used to simulate the grape (Pinot noir grape variety) flowering and ve'raison dates. For 2031-2040, the projected dates are 8 and 12 days earlier than those during 1970-1979, respectively. The simulated hot days increase more than 50% in the two principal grapevine regions. They show strong impact on Pinot noir development

Configurations spatio-temporelles des températures et des précipitations au printemps et en été 2003 en Bourgogne : mesures Météo France et simulations WRF

International audienceContexte : En Bourgogne, un collectif pluridisciplinaire piloté par Alterre travaille la question de l'adaptation au changement climatique. Une confrontation entre deux saisons végétatives (1991 et 2003) sélectionnées comme étant représentantes des conditions moyennes actuelles (1988-2007) et futures (seconde moitié du xxie siècle) est développée sur la base d'une méthodologie multi-modèles (climatique, pédologique et hydrologique).Problématique : Au-delà des éléments connus (températures élevées et pluies peu fréquentes de 2003) l'étude vise à caractériser les écarts de conditions climatiques 2003-1991 sur l'ensemble du territoire bourguignon. Les températures de la saison végétative ont-elles été plus élevées en permanence et uniformément? Ou bien l'ont-elles été de manière sporadique et plus particulièrement en fonction de la latitude, la longitude ou l'altitude? Quelle est l'aptitude du Modèle de Circulation Régionale (MCR) Weather Research & Forecasting (WRF), forcé par les ré-analyses ERA-INTERIM, à reproduire les températures en Bourgogne, et plus particulièrement leurs différences 2003-1991 en termes de caractéristiques spatio-temporelles? Des enseignements similaires peuvent-ils être tirés de l'analyse des précipitations?Données et méthode : Les séries de température et de précipitations quotidiennes des stations bourguignonnes de Météo-France sont analysées. Afin de comparer ces observations avec les simulations WRF, des techniques d'interpolation sur une maille de résolution 5Km sont mises en œuvre. Ces techniques diffèrent selon que l'on considère les températures, où des interpolations au pas de temps quotidien sont réalisées, ou les précipitations, où ces interpolations sont limitées au pas mensuel. Elles diffèrent également entre températures maximales, très inféodées à l'altitude, et minimales pour lesquelles une classification préalable est réalisée. Résultats : Les confrontations entre observations Météo France et simulations WRF, à la maille 5Km, attestent globalement du niveau de performance élevé de WRF pour ce qui est des températures. L'altitude apparaît comme étant un élément modulant le différentiel 2003-1991. Les champs pluviométriques mensuels sont également correctement reproduits dans leur géographie, mais un biais humide, tout particulièrement en situation chaude et convective est identifié

How climate change will impact terroir potential in the Burgundy vineyards.

6 pagesInternational audienc

Évolution des températures observées en Bourgogne (1961-2011)

International audienceDepuis un demi-siècle environ, l’augmentation des concentrations atmosphériques en gaz à effet de serre a entraîné une élévation de température qui peut être analysée selon des échelles emboîtées, allant de la planète aux territoires. Dans cette étude, les mesures effectuées sur le réseau de stations Météo-France sont mobilisées pour analyser la température en Bourgogne sur la période 1961-2011. Le réchauffement observé a des caractéristiques très proches des moyennes françaises. Il est plus fort que sur la moyenne planétaire. Il est marqué par une rupture nette délimitant deux périodes bien différentes : 1961-1987 et 1988-2011. Une interpolation par régression krigeage permet de produire des cartes documentant la température et son évolution sur l’ensemble du territoire bourguignon. Variable spatialement, mais partout de l’ordre de 1 à 1,5 °C, le réchauffement observé entre les deux périodes est maximal au printemps et en été, plus marqué le jour que la nuit. L’étude montre que lorsque l’on veut produire une information relative au changement climatique à l’échelle des territoires, on doit à la fois prendre en compte des modes de variabilité d’échelle synoptique (ici de l’Atlantique Nord à l’Europe sans laquelle on ne peut comprendre la rupture de 1987/1988) et être très attentif aux conditions de mesure (des petits changements au niveau des postes ont eu un impact non négligeable)