Climat et météorologie

Cette page a pour but de clarifier quelques points sur les sources de données météorologiques historiques, leurs origines, ainsi que les données météorologiques prospectives.

Dans les études d’ingénierie, notamment en CVC (Chauffage, Ventilation, Climatisation) et dans les études thermiques (règlementaires ou non), on utilise des fichiers météorologiques représentatifs du climat actuel, appelés TMY (Typical Meteorological Year), afin de dimensionner les installations techniques. Ce sont des fichiers avec un pas de temps horaires, pour une année complète.

Dans un contexte d’adaptation au changement climatique, il devient cependant pertinent de simuler des années extrêmes, comme par exemple la canicule de 2003, afin de vérifier la résilience d’un bâtiment, ou de qualifier les niveaux de confort associés. Des fichiers AMY (Actual Meteorological Year) sont alors utilisés.

Pour obtenir ce type de fichiers, historiquement ce sont les stations de mesures météorologiques qui étaient utilisées, en prenant une année particulière (fichiers AMY) ou en prenant des statistiques sur plusieurs décennies (fichiers TMY).

Cependant, pour des questions de finesse spatiale (il n’y a pas de stations partout !), pour faire des prévisions météorologiques court terme (typiquement pour les bulletins météorologiques) ou long termes (modèles d’évolutions climatiques), de modèles climatiques ont été développés depuis une cinquantaine d’année. Ces derniers permettent de mieux appréhender des phénomènes globaux, de faire de la prospective (par exemple avec les fameux scénarios GIEC ), et de venir enrichir les données mesurées aux stations météorologiques.

Ces différentes approches sont complémentaires les unes des autres, comme on le montre ci-après.

Mesures météorologiques

Une station météorologique désigne un ensemble de capteurs qui enregistre et fournit des mesures physiques et des paramètres météorologiques, pour une localisation.

Les variables mesurées usuellement sont la température, la pression, la vitesse et la direction du vent, l’hygrométrie, le point de rosée, la pluviométrie, la hauteur et le type des nuages, le type et l’intensité des précipitations ainsi que la visibilité. Les stations peuvent comporter des capteurs pour toutes ou une partie seulement de ces informations, selon leurs types : agro-météorologique, d’aéroport, météoroutière, climatologique, etc.

La mesure du rayonnement solaire est plus rare et ne fait pas partie des mesures essentielles définies par l’ Organisation Mondiale de la Météo (OMM ou World Meteorological Organisation - WMO) bien qu’elles soient indispensables comme données d’entrées des simulations thermiques. Ces données peuvent être issues de réseaux d’observations indépendants, ou de reconstructions de données.

Source : NCEI/NOAA

Source : NCEI/NOAA

Il existe plusieurs réseaux de mesures, on retrouvera les réseaux nationaux, qui partagent tout ou partie de leurs données avec l’OMM (type Météo France) ou des réseaux professionnels comme l’ICAO (International Civil Aviation Organization).

Les stations ont en général un identifiant WMO, et / ou parfois ICAO.

Ces données sont de plus en plus facilement accessibles, par exemple avec les liens suivants (liste non exhaustive) :

• meteostat : accès à des données historiques, horaires ou journalières, pour le monde entier.
• Météo France : accès à divers types de données et indicateurs issus de mesures et / ou de modèles.
• NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration - USA) : centralisation de données planétaires mesurées par les membres de l’OMM. On y retrouve notamment des données horaires.

Modèles météorologiques

En théorie, le climat planétaire pourrait être simulé dans son ensemble, en incorporant toutes les échelles de temps et d’espace. Cependant ce serait beaucoup trop lourd numériquement, à date, la capacité de calculs pour traiter de telles quantités de données n’existe pas.

On procède donc à des séparations d’échelles, en créant des coupures à des tailles caractéristiques qui ont des sens physiques vis-à-vis de ce qu’on peut mesurer et valider.

En partant du global vers le local, on trouve 3 échelles : globale, régionale, locale.

Source : DRIAS

Modèles globaux, GCM (General Circulation Model)

Le globe entier est simulé, à grosses mailles, sur 80km de hauteur environ. Différentes variantes de ces modèles existent, selon l’usage que l’on souhaite en faire.

Source : IPCC

• GCM Global Circulation Model (en français Modèle de Circulation Globale) : Il s’agit d’un modèle global, à larges mailles, pour donner des tendances de long terme sur de larges zones.
• AGCM Atmospheric Global Circulation Model. Il s’agit d’une catégorie particulière de GCM, qui ne prend en compte que l’atmosphère. Cela ne donne des prédictions valables que si les autres composantes (sols, océans, glaces) ne bougent pas. En pratique, il s’agit des modèles utilisés pour les prévisions météo.
• AOGCM Atmospheric Oceanic Global Circulation Model. Il s’agit d’une autre catégorie de GCM, qui prend en compte l’atmosphère et l’océan. On voit parfois aussi Atmospheric Oceanic Global Coupled Model, car dans ces modèles non seulement l’océan est pris en compte, mais aussi les interactions entre l’océan et l’atmosphère. Ce sont ces modèles qui sont utilisés en climatologie.

Il existe actuellement une quinzaine de modèles globaux : HadCM3, EdGCM, GFDL CM2.X, ARPEGE-Climat, etc.

Les données issues de cette famille de modèles peuvent ensuite servir de données d’entrées aux modèles ci-après, par forçage de conditions limites à l’échelle inférieure.

Modèles régionaux RCM (Regional Climate Model)

L’intérêt principal des modèles régionaux de climat est de limiter le coût de calcul des simulations par rapport à des modèles de climat globaux de même résolution. Ils permettent donc d’explorer la représentation du climat et du changement climatique plus finement. Il existe de nombreux modèles de ce type, parmi lesquels on trouvera : Aladin (MF), ARPEGE (MF), RACMO22, HAadGEM2, IPSL-CM5, MPI-ESM, NorEMS1, etc.

Ils permettent également d’obtenir des séries temporelles précises.

Descente d’échelle locale

Deux grandes familles de méthodes permettent de descendre vers du très local : soit par simulations (dynamique), soit de façon statistique.

Correction de biais et descente d’échelle dynamique

Afin de pouvoir prendre en compte des phénomènes physiques plus précis, considérer plus d’interactions, les approches dynamiques utilisent les résultats des échelles RCM comme données d’entrées (conditions aux limites) pour simuler les échelles plus fines.

Différents outils de simulation existent pour réaliser ce downscaling.

• Avantages principaux de ces approches :
  • Elles représentent plus de phénomènes physiques,
  • Peu d’hypothèses,
  • Elles assurent une cohérence entre variables météorologiques.
• Inconvénients :
  • Elles sont lourdes numériquement,
  • Les résultats dépendent beaucoup de la qualité de données d’entrées.

À L’hypercube c’est le modèle WRF (Weather Research and Forecasting) qui a été retenu, tant pour son côté open-source que pour ses nombreuses capacités.

Correction de biais et descente d’échelle statistique

L’autre famille d’approches est une descente d’échelle statistique (en anglais : Bias Correction & Statistical Downscaling (BCSD))

Ces approches se sont beaucoup développées car elles sont peu coûteuses numériquement.

• Avantages principaux de ces approches :

  • Très efficaces numériquement,
  • Peuvent prendre en compte beaucoup de données d’entrées issues des GCM / RCM,
  • Les résultats produits sont cohérents avec les observations météorologiques.

• Inconvénients :

  • Elles ne sont pas les plus adaptées pour étudier le changement climatique,
  • Possible introductions d’artefacts numériques.

En France le modèle ADAMONT est très utilisé.

Modèles d’assimilations : le meilleur des deux mondes

Ce sont des approches qui assimilent des données réelles (mesurées) dans les simulations GCM ou RCM et permettent ainsi d’obtenir la température (et les autres grandeurs météorologiques) dans chaque maille du globe (maille d’environ 30km). On peut ainsi obtenir des séries temporelles pour n’importe quel point du globe, qui sont cohérentes entre elles.

Parmi les modèles existants, on trouvera : ERA5 (pour l’Europe, le plus récent), ERIA, MERRA (NASA), CFSR, etc.

Source : ECMWF

Fichiers météorologiques horaires pour une année, typique ou réel

Concrètement, comment on passe des réseaux de mesures et de ces modèles à plus ou moins grandes échelles à des fichiers météorologiques utilisables par les logiciels de thermique / confort / etc. ?

Fichiers représentatifs du climat actuel : TMY (Typical Meteorological Year)

Ce sont les fichiers types pour les études réglementaires. Ils sont représentatifs du climat actuel (en général moyenne des 20 à 30 dernières années) et se présentent sous la forme d’une année type avec des valeurs horaires.

• Ce sont des fichiers reconstitués, avec des mois réels de différentes années qui sont statistiquement équivalent à la moyenne des 20 dernières années.

• TMY : créés par Climate.OneBuilding.org , site de référence. Ce sont des données dérivées de mesures réelles de températures de surfaces selon la méthodologie TMY/ISO 15927-4. Sur la base de mesures, observations et de réanalyses du rayonnement solaire issues de ERA5 (modèle atmosphérique recalé sur des observations).

• Les TMY utilisés chez AREP sont principalement issus du logiciel Meteonorm :

  • Le rayonnement solaire est issu de moyennes sur la période 1996-2015,
  • Les autres grandeurs sont issues de la période 2000-2019.

Ce sont les fichiers utilisés dans les études règlementaires (calculs RT2012 / RE2020).

Grandeurs disponibles :

Fichiers année N

Comme mentionné au début de cette page, il existe aujourd’hui de nombreuses bases de données accessibles contenant des mesures réelles.

Au sein de L’hypercube, ces données sont beaucoup utilisées pour des problématiques de vent en milieu urbain, ou les statistiques doivent se baser sur des données réelles mesurées, mais aussi beaucoup pour les évolutions des températures et humidités.

On y retrouve la plupart des grandeurs décrites précédemment, mais certaines grandeurs comme le rayonnement solaires ne sont pas toujours mesurées. Ainsi, il est parfois nécessaire de reconstruire des fichiers en mixant les mesures d’une année avec le rayonnement d’une année typique, ou le rayonnement simulé à partir de modèles atmosphériques.

Il est fréquent, par exemple, de resimuler un bâtiment avec la canicule de 2003 pour vérifier sa résilience au changement climatique.

Climats futurs - Scénario du GIEC

Pour obtenir des fichiers météorologiques prospectifs, trois grandes étapes sont nécessaires :

• Prendre des hypothèses sur l’évolution d’un ou plusieurs paramètres. Par exemple, les scénarios du GIEC font des hypothèses sur l’évolution des concentrations de CO₂.,
• Intégrer ces scénarios dans des GCM,
• Réaliser la descente d’échelle jusqu’à la finesse spatiale souhaitée.

Ainsi, selon les scénarios d’émissions considérés (RCP2.6, RCP4.5 ou RCP8.5), on peut se projeter à un horizon temporel et extraire des données météorologiques.

Source : Article Betting on negative emissions

Cette nécessité d’extraire les données de GCM ou RCM est la raison pour laquelle il n’existe pas, aujourd’hui, d’approches simples pour faire du morphing de fichiers météo (sorte de moulinette qui prendrait en entrée un fichier météorologique actuel pour le transformer en fichier météorologique du futur).

Pour ces scénarios prospectifs, on retrouve la même distinction de fichiers :

• Des fichiers TMY-futurs, représentatifs du climat moyen à un horizon donné,
• Des fichiers futurs pour des années particulières.

Fichiers TMY-2XXX

A l’instar des fichiers TMY représentatifs du climat actuel, on retrouve dans un premier temps des fichiers TMY du futur. C’est-à-dire que pour une météo représentative du climat de 2080, par exemple, en réalité on considère la moyenne du climat entre 2070 et 2090.

Les informations contenues dans ce type de fichiers sont très utiles, notamment pour vérifier le comportement des bâtiments et projets aux évolutions globales du climats. Cependant, du fait de la moyenne sur environ deux décennies, les évènements extrêmes n’y apparaissent pas en général.

Fichier année 2XXX

De par la méthodologie employée lors du développement des scénarios prospectifs et de l’utilisation de GCM (suivi de descentes d’échelles), en réalité toutes les années du futur sont simulées, rendant possible l’accès à des années particulières.

Cela rend possible deux approches lorsqu’on cherche des années climatiques particulières. En gardant l’exemple précédant de 2080, en utilisant différents GCM, avec différentes hypothèses (par exemple RCP 4.5 et RCP8.5) et éventuellement différentes descentes d’échelles pour générer une sorte de base de données de fichiers météorologiques autour de 2080.

• Soit en gardant toutes les années et toutes les variations de modèles, et en sélectionnant la pire,
• Soit en gardant l’année qui se situe au 90^e ou 95^e percentile de toute notre base de données.

Au sein d’AREP, ce type d’approche commence à être utilisée pour des études de confort thermique et d’adaptation aux évènement climatiques extrêmes.

Adaptation au Changement Climatique

Et les données DRIAS alors ?

Le projet DRIAS (Donner accès aux scénarios climatiques Régionalisés français pour l’Impact et l’Adaptation de nos Sociétés et environnement) met à disposition des indicateurs de réchauffement et plus généralement d’évolutions climatiques pour différents horizons, à grandes mailles. Ils utilisent les méthodes décrites plus haut : des GCM, des RCM et de l’assimilation de données.

Les informations présentées sont les données régionalisées des projections climatiques les plus récentes produites par les acteurs de la recherche sur le climat en France (CERFACS, CNRM, IPSL), en particulier le projet SCAMPEI. Les paramètres et indicateurs (nombre de nuits anormalement chaudes, nombre de jours de gel ou de canicule, etc.) sont représentés à une résolution de 8 km sur toute la France métropolitaine.

• Partie Découverte : accès à des indicateurs cartographiés, notamment des indicateurs liés à la TRACC (voir ci-après).

  

• Partie Données et Produits : accès à des fichiers temporels (formats csv ou netcdf), qui cartographient tout le territoire métropolitain, jusqu’à des mailles de quelques kilomètres.

Et la TRACC dans tout ça ?

TRACC : Trajectoire de réchauffement de référence pour l’adaptation au changement climatique

La TRACC est un changement de paradigme : on ne regarde plus l’évolution du climat jusqu’à une certaine date, mais on considère des scénarios de réchauffement.

Dans le scénario principal retenu, le réchauffement mondial se poursuit et se stabilise à +3 °C en 2100 par rapport à l’ère préindustrielle, soit environ +4 °C en moyenne sur la France métropolitaine. Ce scénario correspond à la poursuite des politiques mondiales existantes, sans mesures additionnelles.

Ces données sont issues d’un grand nombre de simulations (17 couples GCM/RCM) et de projections (17 projections pour le scénario RCP8.5). Ce sont en général les valeurs médianes de ces 17 simulations qui sont présentées, projetées sur une grille de 8km de résolution, couvrant toute la France metropolitaine.

Plus d’informations sur la méthode et les indicateurs ici .

Le scénario TRACC, en France, correspond à peu près à un scénario RCP8.5 à horizon 2100. Ces données et scénarios sont disponibles sur le site de la DRIAS .