Le bassin sud-ouest de l'océan Indien est régulièrement impacté par des cyclones. Cette région est caractérisée par de nombreuses îles de petite taille au relief très escarpé et qui sont très peuplées. Elle se situe au 3e rang mondial des régions les plus affectées par les évènements climatiques extrêmes. Le besoin en services climatiques apparaît de fait crucial.

Quels seront l’ampleur et la fréquence des aléas climatiques dans le cadre du changement climatique au cours du XXIe siècle ? Comment les petits (Maurice, Agalega, St Brandon, Rodrigues, Seychelles, Comores, Mayotte, La Réunion) et grands (Madagascar) territoires insulaires de la zone peuvent-ils s’y préparer ? Les États mais aussi les secteurs d’activité climato-sensibles attendent des données climatiques régionalisées et avec une résolution suffisamment fine pour leur permettre d’appréhender les implications du changement climatique sur la santé humaine et animale, la sécurité alimentaire, les réserves en eau, l’érosion des sols, les risques naturels, et la biodiversité.

Le projet BRIO pour ''Building Resilience in the Indian Ocean'' vise ainsi à développer des projections climatiques haute résolution qui décriront le climat de la région jusqu’à l’horizon 2100. Les modèles climatiques utilisés permettent de dégager des tendances à long terme sur la température, la pluviométrie et l’activité cyclonique dans la région. Le deuxième objectif du projet est une montée en compétence de la région sur le changement climatique via la formation sur 2019-2020 d'experts nationaux dans les différents pays partenaires (Madagascar, Comores, Maurice et Seychelles) pour l’exploitation des jeux de données climatiques et la production de services climatiques dédiés aux divers usagers.

• Simulations BRIO disponibles sur le portail DRIAS[CLIMAT]

Le tableau ci-dessous synthétise les producteurs, les modèles ainsi que les paramètres mis à disposition sur le portail Drias[CLIMAT] :

Table 1 : Liste des projections climatiques composant l’ensemble BRIO accompagnées de leurs couverture temporelle respectives.

Fiche technique : BRIO-2021

• Description des simulations climatiques régionales

Le projet se base sur des simulations climatiques régionales haute résolution couvrant le bassin sud-ouest de l’océan Indien et l’ensemble des territoires suivants : Mascareignes, Madagascar, Seychelles, Comores, Mozambique, Tanzanie. Elles portent sur la période historique 1981-2014 ainsi que la période future 2015-2100 pour trois scénarios d’émission de gaz à effet de serre. Le modèle climatique régional utilisé est ALADIN-v6 à 12 km de résolution couplé à un modèle global de CMIP6, nommé CNRM-ESM2-1, d’environ 150 km de résolution.

Les données des simulations mises à disposition sur le portail sont des séries chronologiques quotidiennes en point de grille corrigées par la méthode CDF-t, qui est une version améliorée de la méthode quantile – quantile puisqu’elle tient compte des évolutions dans le temps de la fonction de distribution simulée de la variable à corriger, ce qui est indispensable pour une variable comme la température dans le cadre du réchauffement climatique. Les données de référence utilisées pour la correction de biais proviennent des données d’observation du réseau de stations météorologiques insulaires de Météo-France kriggées sur une grille de 0.03 degrés (environ 3 km) de résolution en latitude et longitude. La correction de biais s’effectue en utilisant des fenêtres glissantes de 3 mois et de 30 ans centrées sur le mois à corriger (ex : pour corriger les données de précipitations de mars 2050 on utilise la fonction de distribution des précipitations calculée sur les 30 trimestres février-mars-avril de la période 2036-2065). (Autrement dit la méthode est appliquée sur des périodes glissantes de 30 ans et sur ces périodes les données sont désaisonnalisées et la tendance retirée.) Une période de 30 ans fixe (2071-2100) est utilisée pour corriger les données des années postérieures à 2085. Cette méthode permet de prendre en compte l’évolution temporelle des fonctions de distribution simulées par le modèle entre période future et historique et ainsi de mieux corriger les queues de distribution.

Pour quantifier l’incertitude climatique sur les îles, comme La Réunion dans un premier temps, les informations issues de ces simulations régionales à très haute résolution seront croisées avec un ensemble de simulations globales CMIP6 (de résolutions de l'ordre de la centaine de kilomètres) ayant subi une descente d’échelle statistique. Cela permettra de disposer de projections climatiques plus robustes (approche multi-scénarios et multi-modèle) à l’échelle des territoires insulaires avec des applications directes pour les décideurs et les secteurs d’activités impactés par les changements climatiques. Cet ensemble de jeux de données du climat futur permettra une meilleure estimation des impacts attendus sur les secteurs climato-sensibles du sud-ouest de l’Océan Indien. Ces jeux de données incluent les tendances attendues pour chaque scénario en termes de précipitations, température, sécheresses, inondations, vagues de chaleur et autres indicateurs climatiques sur chaque territoire, mais aussi les futures tendances de fréquence et d’intensité cyclonique sur l’ensemble du bassin. Ils pourront être utilisés dans des modèles d’impact comme cela a été fait en 2021 pour la culture de la canne à sucre (CIRAD, Tereos) et pour l’évolution de la dengue (Université de La Réunion, CIRAD).

Figure 1 : Les étapes de descente d'échelle pour les simulations BRIO depuis la modélisation climatique globale à régionale sur le SWIO (South-West Indian Ocean) jusqu'à la désagrégation spatiale sur La Réunion.

Ces fichiers sont disponibles en format NetCDF, au pas de temps journalier pour 4 variables, voir le tableau 2 :

Table 2 : Liste des variables corrigées et disponibles sur le portail DRIAS.

Chaque fichier contient une seule variable et une seule période (partie historique ou scénario futur SSPxxx).

• Liens et références

GCM :

Séférian, R., P. Nabat, M. Michou, D. Saint-Martin, A. Voldoire, and J. C. et al., 2019 : Evaluation of CNRM Earth System model, CNRM-ESM2-1: role of Earth system processes in present-day and future climate. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 11, 4182–4227, doi:10.1029/2019MS001791.

RCM :

Nabat, P., et al., 2020 : Modulation of radiative aerosols effects by atmospheric circulation over the Euro-Mediterranean region. Atmos. Chem. Phys., 20, 8315–8349, doi:10.5194/acp-20-8315-2020, https://acp.copernicus.org/articles/20/8315/2020/

Daniel M., Lemonsu A., Déqué M., Somot S., Alias A., Masson V., 2019. Benefits of explicit urban parametrization in regional climate modelling to study climate and city interactions. Climate Dynamics, 52(50),2745-2764, doi:10.1007/s00382-018-4289-x, http://link.springer.com/article/10.1007/s00382-018-4289-x

BCSD :

Michelangeli P.-A. et al., 2009 : 'Probabilistic downscaling approaches: 'Application to wind cumulative distribution functions'. Geophysical Research Letters, 36, L11708, doi:10.1029/2009GL038401

Vrac M. et al., 2012 : ‘Dynamical and statistical downscaling of the French Mediterranean climate: uncertainty assessment’. Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 12, 2769–2784.

Projet :

Leroux, M. D., Bonnardot, F., Kotomangazafy, S., Veerabadren, P., Ridhoine, A. O., Somot, S., Alias, A., and Chauvin, F., 2021: Regional climate projections and associated climate services in the southwest Indian ocean basin, EGU General Assembly 2021, online, 19–30 Apr 2021, EGU21-7029, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-7029 extended abstract available at: https://presentations.copernicus.org/EGU21/EGU21-7029_presentation.pdf

https://ideas4development.org/ideas4development-org-modeles-climatiques-ocean-indien/

https://www.commissionoceanindien.org/portfolio-items/brio/?portfolioCats=27

https://www.commissionoceanindien.org/brio-conference-presse/