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Université de Liège (2016)

INCERTITUDES SUR LES DONNÉES CLIMATIQUES EN AFRIQUE. Intercomparaison de divers jeux de données

Prignon, Maxime

Titre : INCERTITUDES SUR LES DONNÉES CLIMATIQUES EN AFRIQUE. Intercomparaison de divers jeux de données

Auteur : Prignon, Maxime

Université de soutenance : Université de Liège

Grade : Master en sciences géographiques, orientation climatologie 2016

Résumé
Alors que l’Afrique connaît aujourd’hui des enjeux importants face au changement climatique qui s’y profile, le manque de données in situ empêche une compréhension complète de son climat. Face à cette problématique, les modèles climatiques globaux (GCM) et les modèles climatiques régionaux (RCM) constituent une solution. Cependant, lorsqu’il s’agit d’évaluer ces modèles, les recherches reviennent fréquemment à la source du problème : l’inexistence d’une source de données climatiques robuste. Face à ce constat, notre recherche a pour objectif de comparer les sources principales de données climatiques disponibles en Afrique. Nous avons ainsi inclus une banque de données in situ, différents jeux de données d’observations maillées (CRU, UDEL et GPCC), des réanalyses (ERA-Interim et NCEP) et, enfin, des RCM. Parmi ces derniers figure, en plus de plusieurs RCM ayant participé au projet CORDEX, le Modèle Atmosphérique Régional (MAR). En premier lieu, une évaluation croisée des sources de données in-situ et des réanalyses a été réalisée. Les différents RCM ont, ensuite, été évalués selon diverses climatologies. Enfin, la valeur ajoutée du MAR par rapport aux réanalyses a également été évaluée. Nos résultats montrent que les données d’observation maillées sont relativement proches l’une de l’autre. Les réanalyses affichent des différences plus importantes entre elles et les ERA-Interim sont les plus proches des observations. Au niveau des RCM, nous avons montré la variabilité importante qui existait entre eux alors que ces modèles sont censés représenter le même climat. MAR est globalement inclus dans la variabilité des modèles mais présente tout de même des biais singuliers : une sous-estimation (-2°C à -4°C) généralisée des températures aux latitudes du Sahara et une mauvaise représentation de la saisonnalité des pluies en diverses régions. Dans sa version actuelle et avec une résolution de 50 km, MAR ne peut ajouter une réelle valeur aux ERA-Interim. Cette étude confirme donc la problématique ici introduite mais ne peut y apporter une réelle solution directe. En lieu et place, notre recherche permet de mieux maîtriser cette problématique en précisant les forces et faiblesses des sources principales de données climatiques en Afrique

Présentation

Version intégrale (14,7 Mb)

Page publiée le 2 octobre 2017