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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.LâĂ©tude de la variabilitĂ© spatiale du climat ou de potentialitĂ©s agricoles nĂ©cessite des champs continus de variables climatiques. Les tempĂ©ratures sont mesurĂ©es de façon ponctuelle par des stations mĂ©tĂ©orologiques. Il est donc nĂ©cessaire dâagrĂ©ger ces donnĂ©es dans lâespace c''est-Ă -dire dâestimer la valeur de la variable â tempĂ©ratureâ en tous points de la rĂ©gion dâĂ©tude (la Bourgogne, France). Dans ce but, une mĂ©thode dĂ©terministe est utilisĂ©e : les splines partielles en plaques minces. Afin dâĂ©tudier la sensibilitĂ© aux Ă©chelles de temps de la pertinence de ces estimations, cette mĂ©thode est appliquĂ©e aux pas de temps annuel, mensuel et quotidien pour les annĂ©es 1991 et 2003. Lâaltitude est intĂ©grĂ©e dans la procĂ©dure dâinterpolation, comme covariable environnementale. La performance de lâinterpolation est Ă©valuĂ©e par validation croisĂ©e (jack-knife cross-validation). Globalement, les tempĂ©ratures minimales (Tn) sont moins bien estimĂ©es que les tempĂ©ratures maximales (Tx) et ce quel que soit le pas de temps. On observe une forte variabilitĂ© temporelle des rĂ©sultats de la validation croisĂ©e. Certains mois (Janvier, Juin), les tempĂ©ratures sont mieux estimĂ©es que dâautres (FĂ©vrier). Enfin, au pas de temps quotidien, la variabilitĂ© des rĂ©sultats est trĂšs importante (R2 entre 0 et 0,6 pour Tn et entre 0,4 et 0,9 pour Tx). Ces rĂ©sultats ne dĂ©pendent pas nĂ©cessairement de la bonne ou mauvaise relation entre la tempĂ©rature et lâaltitude.Cuccia CĂ©dric, Bois Benjamin. AgrĂ©gation des donnĂ©es de tempĂ©ratures en Bourgogne : sensibilitĂ© aux Ă©chelles de temps (Aggregation of temperature data in Burgundy: sensitivity to temporal scales). In: Bulletin de l'Association de gĂ©ographes français, 87e annĂ©e, 2010-2. Approches spatiales multiscalaires en climatologie. pp. 261-273
Agrégation des données de températures en Bourgogne : Sensibilité aux échelles de temps.
SOUMISL'Ă©tude de la variabilitĂ© spatiale du climat ou de potentialitĂ©s agricoles nĂ©cessite des champs continus de variables climatiques. Les tempĂ©ratures sont mesurĂ©es de façon ponctuelle par des stations mĂ©tĂ©orologiques. Il est donc nĂ©cessaire d'agrĂ©ger ces donnĂ©es dans l'espace c'est-Ă -dire d'estimer la valeur de la variable âtempĂ©rature' en tous points de la rĂ©gion d'Ă©tude (la Bourgogne, France). Dans ce but, une mĂ©thode dĂ©terministe est utilisĂ©e : les splines partielles en plaque mince Elle est appliquĂ©e pour les annĂ©es 1991 et 2003, aux pas de temps annuel, mensuel et quotidien. L'altitude est intĂ©grĂ©e dans la procĂ©dure d'interpolation, comme covariable environnementale. La performance de l'interpolation est Ă©valuĂ©e par validation croisĂ©e (jack-knife cross-validation).. Globalement, les tempĂ©ratures minimales (Tn) sont moins bien estimĂ©es que les tempĂ©ratures maximales (Tx) et ce, peu importe le pas de temps. On observe une forte variabilitĂ© des rĂ©sultats de la validation croisĂ©e. Certains mois (Janvier, Juin), les tempĂ©ratures sont mieux estimĂ©es que d'autres (FĂ©vrier). Enfin, au pas de temps quotidien, la variabilitĂ© des rĂ©sultats est trĂšs importante (RÂČ entre 0 et 0,6 pour Tn et entre 0,4 et 0,9 pour Tx). Ces rĂ©sultats ne dĂ©pendent pas nĂ©cessairement de la bonne ou mauvaise relation entre la tempĂ©rature et l'altitude
Ăvolution des structures spatiales rĂ©currentes des tempĂ©ratures quotidiennes en Bourgogne.
6 pagesInternational audienceLâobjectif est de dĂ©finir, Ă partir de 24 stations mĂ©tĂ©orologiques, diffĂ©rentes structures spatiales rĂ©currentes de larĂ©partition des tempĂ©ratures minimales (Tn) et maximales (Tx) en Bourgogne. AprĂšs avoir dĂ©saisonnalisĂ© les sĂ©ries detempĂ©ratures, une Classification HiĂ©rarchique Ascendante (CHA) est utilisĂ©e pour regrouper les jours ayant des structuresspatiales similaires. Huit classes ont Ă©tĂ© dĂ©finies, 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 nĂ©gatif. Les frĂ©quences dâoccurrences de ces structures varient au cours de lâannĂ©e. De plus, lâĂ©volution de cesfrĂ©quences depuis les annĂ©es 1970 montre une tendance Ă lâaugmentation plus forte des tempĂ©ratures minimales au Nord-Ouest de la Bourgogne et une augmentation plus forte des tempĂ©ratures maximales au Sud-Est de la Bourgogne
Changement climatique : impacts sur la phénologie du Pinot Noir en Bourgogne.
6 pagesInternational audienceCette Ă©tude traite de lâimpact du changement climatique sur les potentialitĂ©s climatiques viticoles du Pinot Noir enBourgogne. Lâanalyse stationnelle rĂ©vĂšle que le rĂ©chauffement rĂ©cent observĂ© en Bourgogne induit une prĂ©cocitĂ© des stadesphĂ©nologiques de 10 Ă 25 jours. Un modĂšle phĂ©nologique est utilisĂ© pour modĂ©liser la relation entre la tempĂ©rature et lavigne et affiche une plus grande performance (RÂČ>0.9) sur la prĂ©diction de la date de floraison et des rĂ©sultats pluscontrastĂ©s pour les dates de vĂ©raison et de maturitĂ© (respectivement RÂČ~0.78 et RÂČ~0.80). Il est ensuite appliquĂ© auxtempĂ©ratures simulĂ©es par le modĂšle ARW/WRF Ă 8km de rĂ©solution, dans le but de rĂ©gionaliser les changements dans lesdates d'occurrence des stades pour deux annĂ©es contrastĂ©es (1991 et 2003). La comparaison des dates dâoccurrencesrĂ©gionalisĂ©es laisse apparaĂźtre une prĂ©cocitĂ© 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 pilotĂ© par Alterre travaille la question de l'adaptation au changement climatique. Une confrontation entre deux saisons vĂ©gĂ©tatives (1991 et 2003) sĂ©lectionnĂ©es comme Ă©tant reprĂ©sentantes des conditions moyennes actuelles (1988-2007) et futures (seconde moitiĂ© du xxie siĂšcle) est dĂ©veloppĂ©e sur la base d'une mĂ©thodologie multi-modĂšles (climatique, pĂ©dologique et hydrologique).ProblĂ©matique : Au-delĂ des Ă©lĂ©ments connus (tempĂ©ratures Ă©levĂ©es et pluies peu frĂ©quentes de 2003) l'Ă©tude vise Ă caractĂ©riser les Ă©carts de conditions climatiques 2003-1991 sur l'ensemble du territoire bourguignon. Les tempĂ©ratures de la saison vĂ©gĂ©tative ont-elles Ă©tĂ© plus Ă©levĂ©es en permanence et uniformĂ©ment? Ou bien l'ont-elles Ă©tĂ© de maniĂšre sporadique et plus particuliĂšrement en fonction de la latitude, la longitude ou l'altitude? Quelle est l'aptitude du ModĂšle de Circulation RĂ©gionale (MCR) Weather Research & Forecasting (WRF), forcĂ© par les rĂ©-analyses ERA-INTERIM, Ă reproduire les tempĂ©ratures en Bourgogne, et plus particuliĂšrement leurs diffĂ©rences 2003-1991 en termes de caractĂ©ristiques spatio-temporelles? Des enseignements similaires peuvent-ils ĂȘtre tirĂ©s de l'analyse des prĂ©cipitations?DonnĂ©es et mĂ©thode : Les sĂ©ries de tempĂ©rature et de prĂ©cipitations quotidiennes des stations bourguignonnes de MĂ©tĂ©o-France sont analysĂ©es. Afin de comparer ces observations avec les simulations WRF, des techniques d'interpolation sur une maille de rĂ©solution 5Km sont mises en Ćuvre. Ces techniques diffĂšrent selon que l'on considĂšre les tempĂ©ratures, oĂč des interpolations au pas de temps quotidien sont rĂ©alisĂ©es, ou les prĂ©cipitations, oĂč ces interpolations sont limitĂ©es au pas mensuel. Elles diffĂšrent Ă©galement entre tempĂ©ratures maximales, trĂšs infĂ©odĂ©es Ă l'altitude, et minimales pour lesquelles une classification prĂ©alable est rĂ©alisĂ©e. RĂ©sultats : Les confrontations entre observations MĂ©tĂ©o France et simulations WRF, Ă la maille 5Km, attestent globalement du niveau de performance Ă©levĂ© de WRF pour ce qui est des tempĂ©ratures. L'altitude apparaĂźt comme Ă©tant un Ă©lĂ©ment modulant le diffĂ©rentiel 2003-1991. Les champs pluviomĂ©triques mensuels sont Ă©galement correctement reproduits dans leur gĂ©ographie, mais un biais humide, tout particuliĂšrement en situation chaude et convective est identifiĂ©
How climate change will impact terroir potential in the Burgundy vineyards.
6 pagesInternational audienc
Ăvolution des tempĂ©ratures observĂ©es en Bourgogne (1961-2011)
International audienceDepuis un demi-siĂšcle environ, lâaugmentation des concentrations atmosphĂ©riques en gaz Ă effet de serre a entraĂźnĂ© une Ă©lĂ©vation de tempĂ©rature qui peut ĂȘtre analysĂ©e selon des Ă©chelles emboĂźtĂ©es, allant de la planĂšte aux territoires. Dans cette Ă©tude, les mesures effectuĂ©es sur le rĂ©seau de stations MĂ©tĂ©o-France sont mobilisĂ©es pour analyser la tempĂ©rature en Bourgogne sur la pĂ©riode 1961-2011. Le rĂ©chauffement observĂ© a des caractĂ©ristiques trĂšs proches des moyennes françaises. Il est plus fort que sur la moyenne planĂ©taire. Il est marquĂ© par une rupture nette dĂ©limitant deux pĂ©riodes bien diffĂ©rentes : 1961-1987 et 1988-2011. Une interpolation par rĂ©gression krigeage permet de produire des cartes documentant la tempĂ©rature et son Ă©volution sur lâensemble du territoire bourguignon. Variable spatialement, mais partout de lâordre de 1 Ă 1,5 °C, le rĂ©chauffement observĂ© entre les deux pĂ©riodes est maximal au printemps et en Ă©tĂ©, plus marquĂ© le jour que la nuit. LâĂ©tude montre que lorsque lâon veut produire une information relative au changement climatique Ă lâĂ©chelle des territoires, on doit Ă la fois prendre en compte des modes de variabilitĂ© dâĂ©chelle synoptique (ici de lâAtlantique Nord Ă lâEurope sans laquelle on ne peut comprendre la rupture de 1987/1988) et ĂȘtre trĂšs attentif aux conditions de mesure (des petits changements au niveau des postes ont eu un impact non nĂ©gligeable)