.Articles du cahier "climat"

Pour approfondir les connaissances diffusées dans la première publication du Groupe régional d’experts sur le climat (GREC-PACA) et apporter des réponses spécifiques, le comité régional d’orientations (CRO), animé par A.I.R. Climat, a constitué des groupes de travail thématiques (GTT). Ces derniers sont composés de chercheurs de toutes les disciplines et de spécialistes du climat qui contribuent à la rédaction de cahiers thématiques destinés aux décideurs et gestionnaires de territoires (élus, ingénieurs et techniciens des collectivités locales, des espaces protégés, des grands équipements, associations, entreprises, etc.) de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur. L’objectif est de décrypter les résultats scientifiques et les enjeux du changement climatique pour informer et sensibiliser le public visé à l’échelle locale et régionale. Par thème, une synthèse de travaux scientifiques est proposée afin d’aider les acteurs territoriaux à évaluer les impacts du changement climatique sur leur territoire.

Ce premier cahier thématique aborde la question de l’évolution du climat et de sa variabilité en région Provence-Alpes-Côte d’Azur. La région est sous l’influence d’un climat méditerranéen qu’il est important de remettre dans son contexte spatio-temporel pour comprendre les fluctuations qui ont rythmé son histoire. Les climatologues ont révélé sa complexité à travers les mesures locales, l’analyse spatiale et la modélisation, avec les incertitudes inhérentes, et ont permis d’identifier ses particularités locales. Le climat régional est réputé pour sa douceur, mais il est ponctué d’événements

météorologiques extrêmes d’une rare intensité telles que les pluies torrentielles et les sécheresses susceptibles d’affecter la population et la nature (inondations, incendies, etc.). Le changement climatique en cours, lié à l’évolution de notre société industrielle et perceptible depuis quelques décennies, est très rapide et soulève des inquiétudes légitimes. La modélisation a permis de simuler des projections climatiques, à différents horizons temporels et selon différents scénarios de développement socio-économique, qui auront, si elles se confirment, un fort impact sur les activités humaines, la biodiversité, la forêt, l’agriculture, la santé…

Cette publication revient sur les caractéristiques du climat de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur. Elle replace les bouleversements actuels et futurs dans un contexte de changement climatique à long terme, grâce aux acquis de la paléoclimatologie. La synthèse des principales connaissances apporte des éléments de compréhension afin de mieux cerner la problématique du climat et du changement climatique qu’il soit dû à la variabilité naturelle ou aux activités humaines. Les moyens de surveillance météorologique et climatique, les outils et techniques de spatialisation et de modélisation qui permettent de fournir des indicateurs aux services techniques, mais aussi au grand public, sont présentés. L’approche locale, avec des exemples concrets, est privilégiée afin d’accompagner les décideurs et gestionnaires locaux.

Ce climat de latitudes moyennes au sein de la zone dite « tempérée » est en fait intermédiaire entre la zone froide polaire et la zone chaude intertropicale (Figure 1).

Elle connaît donc des étés et des hivers bien différenciés, et comme le climat méditerranéen se trouve en marge sud, elle bénéficie d’un fort apport radiatif solaire.

Dans le sud-est de la France et plus particulièrement en région PACA qui est partiellement isolée des flux de nord par des reliefs marqués (Massif central et Alpes) qui font barrière, l’arrivée en surface de l’air froid en provenance du nord est freinée. Cependant, deux trouées (seuil du Lauragais à l’ouest et vallée du Rhône au nord-ouest) constituent des axes de communication avec le monde non méditerranéen et permettent des échanges accélérés de masses d’air qui se dirigent du nord vers le sud (Tramontane ou Mistral) ou l’inverse (vent d’Autan ou vent du sud qui prend de la vitesse en vallée du Rhône).

Une autre caractéristique remarquable, outre les barrières montagneuses trouées au nord (Figure 2), est l’existence d’une grande réserve d’eau chaude ou tiède, la mer Méditerranée, qui fournit non seulement de la chaleur en hiver (température de l’eau d’environ 12°C minimum), mais aussi beaucoup de vapeur d’eau, donc d’humidité à l’air, matière première de la pluie sous certaines conditions.

Inversement, agir sur la susceptibilité ou la vulnérabilité peut prendre beaucoup de temps : le débroussaillement des forêts ou le curage des fossés et berges de rivières prend des semaines, par exemple. La planification, l’aménagement du territoire permettent de définir les secteurs particulièrement exposés où la construction sera soit interdite, soit soumise à certaines contraintes, comme le font les Plans de Prévention des Risques (PPR). L’éducation est à cet égard un instrument très utile puisqu’elle sensibilise et apprend à faire les bons gestes. L’échelle de temps est ici pluriannuelle. La réglementation est un facteur essentiel d’action sur la susceptibilité ou la vulnérabilité.

Avant d’anticiper le climat futur de la région Provence-Alpes-Côte d’Azur, il est important de rappeler quels sont ses climats passé et présent qui sont indissociables des bouleversements du système atmosphérique global. Le changement climatique actuel n’est pas la première fluctuation que connaît la région PACA dans son histoire, puisque le climat a continuellement évolué sur Terre. Les techniques de reconstitution du climat passé, l’instrumentation, les techniques de spatialisation et la modélisation ont grandement contribué à une meilleure connaissance du climat à toutes les échelles spatio-temporelles.

Il existe en région Provence-Alpes-Côte d’Azur un très beau témoin de la variation du climat passé. Il s’agit de la grotte Cosquer, du nom de son découvreur (voir photo ci-dessus). Cette grotte se trouve à proximité de la calanque de Morgiou, au sud de Marseille. Sa valeur exceptionnelle réside dans l’ornementation de ses parois, recouvertes de peintures pariétales préhistoriques, datées d’environ 27 000 ans BP (Before Present) pour les « mains négatives » et de 19 000 ans BP pour le « bestiaire » (représentations d’animaux). Ces illustrations témoignent de la présence humaine dans cette grotte en ces temps reculés, autour de la dernière période glaciaire. Aujourd’hui, la grotte est inaccessible à pied, car son unique entrée est immergée à 37 mètres de profondeur. L’accès était possible à la dernière période glaciaire puisque le niveau marin était environ 120 mètres plus bas qu’aujourd’hui, découvrant falaises et plaines aujourd’hui submergées.

Nous savons aujourd’hui que le climat à l’échelle de la planète, appelé « climat global », lors de la dernière période glaciaire (environ 20 000 ans BP), était caractérisé par des températures moyennes globales de 4 à 5°C plus froides, des calottes polaires massives sur le nord de l’Europe et du Canada, une végétation adaptée aux conditions environnementales de l’époque… Le sud de la France abritait une végétation steppique parsemée d’îlots forestiers de pins, genévriers, bouleaux, avec des températures moyennes annuelles de 10 à 12°C plus basses que maintenant. Les paysages devaient ressembler aux pelouses alpines actuelles de haute montagne.

A partir des années 1250, des éruptions volcaniques (dont celle du Salamas en Indonésie en 1257) sont vraisemblablement responsables de l’entrée dans le petit âge glaciaire (PAG), période froide et humide qui s’est prolongée jusqu’à la fin du 19e siècle, avec une accentuation liée à une baisse de l’activité solaire entre 1645 et 1715 (minimum de Maunder). Ce PAG est très probablement à l’origine de la grande famine qui a sévi de 1315 à 1317, de la propagation de la peste noire et de l’effondrement de la population. Il a aussi accentué l’effet de la Guerre de 30 ans (1618-1648). Les révolutions ont principalement des raisons sociopolitiques, mais le climat a souvent pu jouer un rôle déclencheur (par exemple, les mauvaises récoltes de 1787 à 1789 causées par un climat défavorable) ou amplificateur.

Si on compare les projections climatiques (Figure 4) basées sur le scénario socio-économique (Cf. partie 3.1) le moins émetteur en gaz à effet de serre (RCP 2.6) et le scénario le plus émetteur (RCP 8.5), on constate que l’évolution future des températures estivales dépassera largement ce que les hommes ont connu depuis 10 000 ans. Les projections concernant les précipitations sont plus incertaines, mais la question de la ressource en eau est bien plus complexe que le simple cumul de précipitations et tient compte notamment de la fréquence des précipitations et de leur intensité, mais aussi des ressources distantes : par exemple, les précipitations neigeuses dans les Alpes pour alimenter les fleuves et rivières qui drainent la région PACA.

Une perspective historique des températures (°C) et précipitations (mm) dans la zone couvrant la région PACA depuis 10 000 ans est donnée dans la Figure 4, le zéro étant la moyenne de la période 1961-1990 (normale de 30 ans) et les surfaces colorées représentant les incertitudes (dispersion autour de la moyenne).

Les observations CRU sont les interpolations sur une grille de 5° de longitude et 2,5° de latitude du Climate Research Unit à East Anglia, à partir de laquelle la sous-grille englobant la région PACA a été extraite.

La première ligne de graphiques indique les anomalies des températures moyennes de la période d’avril à septembre :

• les courbes noires/grises sont reconstruites à partir de données polliniques par intervalle de 100 ans, allant de 10 000 à 2000 ans BP ;
• les courbes bleues sont reconstruites à partir d’une compilation de données issues de cernes d’arbres (dendrochronologie), de données polliniques et de données historiques (AD signifie Anno Domini : années après Jésus-Christ) ;
• la courbe magenta représente les observations du Climate Research Unit ; la courbe verte représente le scénario socioéconomique RCP 2.6 et la courbe rouge, le scénario RCP 8.5.

La seconde ligne du graphique indique soit l’écart aux précipitations annuelles (en pourcentage des valeurs de référence), soit les indices estivaux de sécheresse (PDSI pour Palmer Drought Severity Index), les valeurs négatives indiquant des conditions plus sèches que la normale :

• les courbes noires/grises représentent les précipitations reconstruites à partir de données polliniques par intervalle de 100 ans, allant de 10 000 ans BP à 0 ;
• les courbes bleues représentent le PDSI estival reconstruit à partir de données de cernes d’arbres (dendrochronologie) ;
• la courbe magenta représente les précipitations annuelles observées par Climate Research Unit ; la courbe verte, le scénario RCP 2.6 et la courbe rouge, le scénario RCP 8.5.

La Figure 5 montre que le petit âge glaciaire a connu au moins un mois d’embâcle et des hauteurs d’eau nettement supérieures à la normale. Ceci signifie que le PAG était à la fois froid et pluvieux. Le maximum du PAG se situe entre 1650 et 1900, ce qui est confirmé par un indice PDSI supérieur à zéro mettant en évidence des conditions humides (Figure 4).

Le climat passé a donc connu des fluctuations importantes dues à des variations naturelles. Le climat terrestre n’est donc pas une composante figée, mais il oscille en permanence.

Avec l’émergence des instruments de mesures en météorologie dès la fin du 19e siècle, la connaissance du climat s’est considérablement enrichie. Aujourd’hui, de longues séries de données sont disponibles pour étudier localement l’évolution des variables climatiques. Le développement des techniques de spatialisation et de modélisation en 2D ou 3D ont permis de décrire les processus complexes qui conditionnent le climat à l’échelle locale et régionale.

La température de l’air est une variable physique qui se répartit de manière non homogène dans l’espace et parfois des modifications de plusieurs degrés sont constatées sur de très courtes distances (quelques mètres). De multiples facteurs influencent localement l’évolution des températures comme, entre autres, la couleur de la surface du sol, la nature des matériaux, la présence de végétation ou encore l’exposition au rayonnement solaire. Ainsi, la température donnée par la « météo » à la télévision ou sur internet pour une ville ne reflète absolument pas les disparités spatiales locales. Il s’agit uniquement de la température mesurée ou attendue dans la station météorologique la plus proche de la ville en question, et donc d’une donnée ponctuelle dans l’espace. Cette notion de variabilité spatiale des températures aux échelles régionales et locales à travers la mesure, la cartographie et la modélisation (géostatistique et déterministe) est importante à comprendre.

La meilleure manière de vérifier les variations de températures dans l’espace est de se déplacer avec un thermomètre et d’enregistrer les localisations successives ainsi que les valeurs de températures correspondantes. Ces mesures, qualifiées d’itinérantes, ont été, par exemple, réalisées au cours de 54 journées de mai à septembre 2015 à Nice sur le même parcours de 50 km en milieu d’après-midi (Figure 15). Elles ont permis de constater des variations moyennes de plus de 2 à 3°C en fonction du lieu de mesure. La proximité de la mer, de la végétation, mais aussi du bâti influence fortement la température. L’espace le plus urbanisé ressort légèrement plus chaud que le reste du parcours : ce phénomène est appelé « îlot de chaleur urbain (ICU) » (Zoom 5) et il s’observe très fréquemment à travers le monde dans de très nombreuses villes.

Les températures sont plus élevées en milieu urbanisé car, pendant la journée, les concentrations denses de bâtiments et de matériaux, comme l’asphalte, absorbent plus de chaleur et la libèrent plus lentement la nuit que la couverture naturelle du sol, telle que la végétation.

En complément de la mesure, la géostatistique permet, à l’aide de méthodes rigoureuses, de calculer les températures sur un territoire donné en prenant en compte ses spécificités. A partir de données ponctuelles (mesures) ou surfaciques à basse résolution spatiale (modélisation), et de variables géographiques (altitude, distance à la mer, rugosité topographique…), la régression environnementale offre la possibilité d’étendre l’information à l’ensemble d’un département ou d’une région à une résolution spatiale suffisamment fine pour apprécier la différenciation des températures sur de courtes distances. Cette étape de spatialisation se nourrit soit de l’observation directe du climat réalisée par un réseau de stations météorologiques, soit de résultats de simulations climatiques calculés par des logiciels informatiques modélisant le système climatique terrestre.

Pour illustrer ces propos, trois exemples de spatialisation des normales de températures maximales de juillet et des normales de températures minimales de janvier, pour les périodes 1961-1990 ou 1988-2013, sont présentés (Figure 17, Figure 18, Figure 19). Le premier exemple s’appuie sur l’observation du climat dans les Alpes-Maritimes et les deux suivants sur sa modélisation déterministe à diverses résolutions spatiales.

Le réseau météorologique de stations de Météo-France des Alpes-Maritimes enregistre quotidiennement les températures de l’air. Ces données sont ensuite vérifiées et agglomérées pour aboutir à des moyennes mensuelles établies sur 20 ou 30 ans. On parle alors de normales climatiques. La représentation cartographique de ces valeurs ponctuelles sur la période 1988-2013 n’est pas très informative (Figure 17) puisque chaque mesure locale représente un point et non un espace ou une surface. Cependant, chaque station météorologique est caractérisable par un ensemble de propriétés géographiques et environnementales permettant d’établir une équation de régression multiple liant les normales de températures relevées aux différents critères « physiques ». L’équation, une fois validée, est alors étendue à l’ensemble des « vides spatiaux » pour produire une cartographie à 25 m de résolution spatiale.

La logique suivie pour l’amélioration de la résolution spatiale des sorties de modèles climatiques est la même. Comme pour une station météorologique, il est possible de déterminer, pour chaque maille ou pixel de 50 km de côté du modèle ARPEGE-Climat, une moyenne pour chacune des propriétés géographiques et environnementales. Puis une équation de régression multiple établit le lien entre la température modélisée et les critères physiques de chaque pixel. Ces équations statistiques sont alors appliquées à une grille de 1 km de résolution spatiale. Ainsi, à partir d’une température moyenne recouvrant 2500 km² (pixels de 50 x 50 km), ce sont 2500 nouvelles températures (Figure 18) qui ont été calculées (nouveaux pixels de 1 x 1 km).

A l’échelle départementale, l’amélioration de la résolution spatiale des modèles climatiques est encore plus poussée avec un saut de 12 km à 90 m, ce qui signifie que près de 17 800 nouvelles températures ont été simulées à partir d’une unique valeur disponible sur les pixels initiaux de 144 km² du modèle ALADIN-Climat (Figure 19).

Enfin, en plus de la cartographie dite « géostatistique » présentée précédemment, il existe également des modèles météorologiques ou climatiques régionaux « déterministes » ou « mécanistes » qui ont été développés pour simuler à fine échelle spatiale les phénomènes à méso-échelle, comme les écoulements locaux, la convection, l’effet topographique ou les ondes de gravité. Ces phénomènes se produisent sur des étendues inférieures à 50 km dans la couche limite atmosphérique (zone comprise entre la surface et environ 1500 m d’altitude, hors relief) et sont résolus par un ensemble de schémas physiques et une paramétrisation qui assure les interactions entre chaque module utilisé.

Pour simuler la température de surface, plusieurs aspects doivent être pris en compte : l’impact du sol et de l’occupation du sol, soit le transfert de chaleur entre le sol et l’atmosphère. Ce compartiment est pris en compte par un modèle sol qui calcule les transferts de chaleur et d’humidité entre le sol, la végétation et l’atmosphère. Cela repose donc sur les flux moléculaires et les effets de turbulence dans les premiers mètres de l’atmosphère. Cette turbulence atmosphérique n’est pas résolue directement par les équations, car elle se manifeste à une résolution inférieure à la grille du modèle. Une méthode de paramétrisation qui consiste à relier certaines quantités (température, humidité) avec des paramètres connus est mise en oeuvre. Pour cela, on applique la méthode de « fermeture » dans les équations. La fermeture locale consiste, en un point de grille, à remplacer les quantités inconnues par des valeurs ou des gradients de valeurs connues. Dans le cas de la fermeture non locale, cette technique est appliquée à plusieurs points de grille. Il est alors possible de calculer les flux d’humidité et de chaleur dans la couche limite et leur diffusion verticale. Ce schéma interagit ensuite avec le rayonnement atmosphérique qui calcule l’apport énergétique au sol.

A titre d’exemple, les températures à 2 m (au-dessus du sol), modélisées sur une partie du département des Bouches-du-Rhône le jeudi 12 décembre 2015 à 7h TU, sont illustrées dans la Figure 20. Cette sortie de modèle montre la répartition des températures à 2 m par une approche déterministe. Le modèle représente l’effet urbain de la ville de Marseille représenté par une couleur verte, puis un refroidissement plus net sur les premiers reliefs marseillais. Sur les 5,7 km de l’axe rouge, séparant le littoral des premiers reliefs, le gradient est de 5°C. Ce dernier devient plus fort sur l’est de la ville dans le secteur des calanques, avec une zone froide sur le mont Puget.

Les techniques géostatistiques et la modélisation à mésoéchelle répondent donc à des logiques et des approches différentes, mais permettent d’estimer une valeur en tout de point de l’espace. Leur utilisation dépend des problématiques des études menées à l’échelle locale et régionale. Ces méthodes ne s’opposent pas et sont au contraire complémentaires pour affiner la connaissance du climat passé, présent et futur.

Avec la diffusion massive de données sur le climat futur à différentes résolutions spatiales, il est difficile d’apprécier quelle sera précisément la situation en Provence-Alpes-Côte d’Azur. Une série de repères et d’indicateurs synthétiques sont ici proposés afin de mieux évaluer les tendances à l’échelle locale et régionale.

Les trajectoires des RCP sont assez proches jusqu’en 2040, puis divergent assez fortement à partir de 2050. L’incertitude sur le climat futur selon les scénarios est surtout significative dans la seconde partie du 21e siècle. Dans la première partie, les sorties de modèles tous scénarios confondus apportent des réponses qui convergent de manière relative. Le forçage radiatif et la concentration (en partie par million) varient selon la trajectoire de chaque scénario (Tableau 1).

Ces trajectoires dépendront des politiques énergétiques mises en oeuvre dans les pays pour lutter contre le changement climatique à l’échelle locale et globale.

Pour mieux apprécier l’évolution du climat futur en PACA, deux approches sont ici privilégiées : la première décrit des tendances régionales, la seconde s’intéresse à l’échelle très locale.

L’augmentation de la température de l’air qui résulte du réchauffement climatique en cours a un fort impact sur les zones urbaines, puisqu’elle s’ajoute aux effets d’îlot de chaleur urbain généré par toute ville.

L’Etablissement public d’aménagement EuroMéditerranée, en charge de la réhabilitation urbaine de Marseille, a commandé en 2012 à Météo-France une étude visant à quantifier les effets climatiques induits par l’opération « Euromed 2 ». Les objectifs étaient d’évaluer les impacts :

• du parc urbain créé par la réhabilitation, à l’emplacement de la gare de triage du Canet ;
• de l’utilisation d’un système de climatisation innovant, soit une pompe à chaleur couplée à une boucle à eau de mer connectée à l’eau profonde de la Méditerranée au large de Marseille (thalassothermie) ;
• d’une éventuelle modification du pouvoir réfléchissant des murs.

Pour cette étude, le modèle atmosphérique de recherche Méso-NH, couplé à une nouvelle version du modèle de ville TEB (Town Energy Balance) permettant la prise en compte de la dynamique thermique interne des bâtiments, a été utilisé à une résolution spatiale de 125m. Différents scénarios, correspondant à des paramètres de description de la ville adaptés à chaque hypothèse à tester, ont été modélisés sur six journées chaudes d’août 2003.

Si on compare les prévisions obtenues pour la ville actuelle et la ville de demain (Euromed), les différences les plus importantes sont observées au niveau du parc urbain (Figure 28), avec un rafraîchissement moyen d’environ 4°C et un maximum de 6,5°C la nuit.
L’influence du parc sur les quartiers voisins n’excède pas les 100 m, mais de par sa forme allongée, la zone urbaine concernée par une modification du climat local représente 30% de la surface totale de l’aménagement. Enfin, l’étude a hiérarchisé les leviers potentiels limitant l’effet d’une canicule sur un secteur urbain. La présence des jardins est le levier le plus fort qui permet de gagner presque 1°C en pointe sur les quartiers d’habitations. L’utilisation du système de thalassothermie, en lieu et place d’une climatisation classique, permet aussi de limiter l’augmentation de la température, mais avec une amplitude deux à trois fois moindre que celle générée par les jardins. Enfin, l’augmentation du pouvoir réfléchissant des murs, dans le contexte marseillais, ne procure qu’un gain limité et peut même s’avérer contre-productive dans les quartiers d’affaires.

Sur la Figure 28, dans la simulation du projet Euromed, la signature thermique du parc de jour et de nuit est bien marquée (ligne allongée plus froide que l’environnement en bordure droite de l’aménagement), ainsi que celle de la gare de triage correspondant à la référence, soit la ville actuelle (ligne plus chaude au même endroit en journée).

Les indices de confort touristiques (ICT) sont des indices composites utilisés pour décrire les conditions climatiques favorables aux activités touristiques. Ils peuvent servir à la planification, l’investissement ou la gestion quotidienne du tourisme. L’indice le plus connu a été défini par Mieczkowski en 1985. Noté sur 100, il pondère pour 50% le confort thermique (qui agrège lui-même température et humidité), 20% les précipitations, 20% l’ensoleillement et 10% le vent. Depuis, les recherches ont consisté à proposer d’autres formules de calcul, spécifiques à certaines formes de produits (tourisme balnéaire, tourisme urbain...), ou à sélectionner des composants de cet indice et leur pondération en prenant mieux en compte les préférences climatiques déclarées ou révélées par les touristes (Mayer and Höppe, 1987, Höppe, 1999, De Freitas et al., 2008).

La définition des enjeux passe aussi par une approche plus complète de l’incertitude liée au choix d’une projection climatique ou d’un modèle particulier, afin de ne pas orienter la décision vers une seule tendance, et donc potentiellement vers une mauvaise direction.

Pour mieux connaître le climat local à fine échelle spatiale et anticiper le changement climatique aux horizons 2016-2035 et 2036-2055, une étude a été menée en 2014, à la demande de la commune des Orres, sur le territoire de l’Embrunais et plus largement dans les Alpes du Sud. La vocation des résultats est de fournir des indicateurs climatiques, faciliter la prise de décision et adapter les activités (tourisme, paysage, forêt, biodiversité, agriculture…) dans les territoires alpins.

Une méthode géostatistique a été développée pour cartographier le climat présent (températures de l’air et précipitations) à haute résolution spatiale à partir de mesures locales (réseau de stations de mesures de Météo-France) et de variables physico-environnementales (altitude, pente, encaissement des vallées, orientation, etc.). A cette cartographie de référence ont été appliquées les anomalies (ou deltas) spatialisées de températures de l’air et de précipitations du modèle climatique régional ALADIN-Climat (RCP 2.6, 4.5 et 8.5). Ces anomalies ont été calculées à partir des sorties du modèle de 1991-2010 (période de référence), de 2016-2035 et de 2036-2055. Cette démarche a permis de produire une cartographie fine du climat présent et futur (Figure 30) : 100 m de résolution spatiale pour les températures de l’air et 1000 m pour les précipitations.

Ces données sont la somme des incertitudes liées à la qualité des mesures locales (stations de mesures), à l’interpolation spatiale des données, aux scénarios d’émissions, aux sorties des modèles globaux et régionaux, et aux méthodes de correction. Cette approche statistique (non dynamique) n’augmente pas la fiabilité des sorties des modèles climatiques régionaux et n’anticipe pas l’éventuelle évolution de la circulation atmosphérique générale future (et les effets locaux associés), mais elle a le mérite de donner des tendances sur lesquelles les services techniques peuvent s’appuyer.