Le projet Socle Outre-Mer de Météo France a pour objectifs :

• de caractériser l’évolution selon la TRACC (Trajectoire de Réchauffement de référence pour l’Adaptation au Changement Climatique) du climat des Outre-mer tropicaux les plus peuplés en s'appuyant sur la production d’ensembles de projections climatiques dédiées ;

• de produire les simulations numériques nécessaires pour compléter les ensembles de projections climatiques recueillis auprès des instituts internationaux participants aux exercices d'intercomparaison du GIEC (CMIP6 / CORDEX) à des résolutions adaptées aux territoires insulaires ;

• de mettre à disposition ces nouvelles données de référence de projections climatiques via le portail DRIAS.

• Ensemble de simulations :

Pour la Polynésie Française, un sous-ensemble basé sur l'exercice CMIP6 a été construit afin d’échantillonner les évolutions du climat. Ce sous-ensemble comprend 16 simulations globales (GCMs) de dernière génération (CMIP6). En complément de ces simulations globales issues de projets internationaux, l’ensemble intègre également une simulation du modèle régional CNRM-ALADIN ainsi qu'une simulation du modèle régional à convection profonde résolue (CP-RCM) CNRM-AROME46t1 (Météo-France/CNRM) réalisées dans le cadre du projet CLIPSSA et 3 simulations à haute résolution (NIWA) issues d'un projet néo-zélandais. Les simulations ont été sélectionnées sur des critères de qualité dans la reproduction du climat de la Polynésie française tout en échantillonnant les changements futurs possibles. L'ensemble intègre enfin une simulation atmosphérique globale à 2.6 km, réalisée avec le modèle ARP-GEM pour la période 1985-2099.

Une descente d’échelle statistique a été appliquée à l’ensemble des simulations climatiques, fournissant ainsi une information climatique à haute résolution (0,025°, soit environ 2,5 km) sur l’ensemble du territoire pour les précipitations et les températures moyennes, minimales et maximales quotidiennes.

• Scénarios inclus dans cet ensemble :

Les scénarios d'émissions de gaz à effet de serre retenus ont été motivé afin de garantir l’atteinte des différents niveaux de réchauffement définis par la TRACC (jusqu’à +3 °C de réchauffement planétaire).:

• Le ssp5-8.5 pour les simulations GCMs CMIP6 et ARP-GEM. Ce choix a été motivé afin de garantir l’atteinte des différents niveaux de réchauffement définis par la TRACC (jusqu’à +3 °C de réchauffement planétaire).

• Le ssp3-7.0 pour les simulations régionales CMIP6 : CNRM-ALADIN et CNRM-AROME46t1 (Météo-France/CNRM), simulations du NIWA

• Périodes utilisées :

La période de référence (dite "historique") a été fixée à 1991-2020 pour être en cohérence avec les futurs exercices de simulations climatiques.

Toutefois, les simulations historiques s’arrêtent en 2014 dans l'exercice CMIP6). Afin d’obtenir une série continue sur l’ensemble de la période de référence, les simulations historiques ont été prolongées à l’aide des projections climatiques (issues des scénarios ssp5-8.5 ou ssp3-7.0, selon le modèle) pour combler les années manquantes.

Les projections climatiques couvrent ensuite la période 2021-2100.

• Produit de référence utilisé :

Les produits ERAROBS et ERAROMEcor ont été spécifiquement conçu pour fournir une référence climatique spatialisée sur la Polynésie Française. Ces produits combinent les informations fournies par le run d'évaluation du modèle CNRM-AROME46t1 (CP-RCM) forcé par la réanalyse ERA5 et les observations in situ. Ils proposent une information climatologique pour les précipitations et les températures quotidiennes avec une résolution de 0,025° (environ 2,5 km) sur les trois sous-domaines polynésiens :

• L'archipel de Tuamotu (145.5°O-148.8°O / 14.8°S-17.6°S) : 537 pixels - produit ERAROMEcor couvrant la période 2002-2021

• Les îles de la Société (149°O-152.3°O / 16.3°S-18°S) : 365 pixels- produit ERAROBS couvrant la période 2006-2024

• Les îles australes (147.5°O-153°O / 22.3°S-24°S) : 54 pixels - produit ERAROMEcor couvrant la période 2002-2021

A la différence de ERAROBS, ERAROMEcor n'est pas un produit de pseudo-observations.

• Procédure de descente d’échelle statistique :

Cette procédure est commune à toutes les simulations GCM et RCM :

1- Les simulations ont été interpolées sur une grille commune, définie par celle du produit de référence ERAROBS/ERAROMEcor, en utilisant une interpolation bilinéaire.

2- À chaque point de grille, une correction de biais a été appliquée, en utilisant ERAROBS/ERAROMEcor comme référence pour la période 1990-2024.

Pour le CP-RCM (AROME), nous tenons compte du masque Terre/Mer avant d'effectuer l'interpolation (les points 2 et 3 sont identiques aux points 1 et 2 ci-dessus) :

1- Les points modèle ayant un faible ratio Terre/Mer ont été enlevés. Le seuil limite du ratio terre/mer pour garder les points terres est variable selon les îles de la Polynésie. Une étude de représentativité du climat terrestre a été effectuée pour s'adapter au mieux aux spécificités de chaque île.

2- Les simulations ont ensuite été interpolées sur une grille commune, définie par celle du produit de référence ERAROBS/ERAROMEcor, en utilisant une interpolation bilinéaire.

3- À chaque point de grille, une correction de biais a été appliquée, en utilisant ERAROBS/ERAROMEcor comme référence pour la période 1990-2024.

A noter que les iles/atolls de la Polynésie Française ne sont pas réprésentées par la très grande majorité des GCMs et des RCM qui voient uniquement (ou principalement) de l'océan. C'est pourquoi aucun seuil n'a été fixé pour ces modèles.

Précipitations 

La méthode retenue est le quantile-quantile (ou quantile mapping) utilisant une fenêtre glissante de 3 mois. Par exemple, pour corriger les précipitations du mois de juillet, les données des mois de juin, juillet et août sont prises en compte. La correction consiste alors à estimer et appliquer 12 fonctions de transfert (une par mois), permettant de passer du monde "modèle" au monde "réel" en ramenant la distribution du modèle sur celle du produit de référence.

Températures 

La méthode CDF-t a été choisie pour la correction des températures, car elle permet de prendre en compte la non-stationnarité de la fonction de distribution simulée. La correction s’effectue à l’aide de fenêtres glissantes de 3 mois et de 30 ans, centrées sur le mois à corriger. Par exemple, pour corriger les données de mars 2050, on utilise la fonction de distribution des précipitations calculée sur les 30 trimestres février-mars-avril de la période 2036-2065.

Quelques précisions : 

A l’aide de la descente d’échelle statistique, nous passons d’une information à résolution grossière (plusieurs dizaines, voire centaines de kilomètres) à une information à résolution fine (celle du produit ERAROBS, environ 2,5 km). Cette procédure permet que les simulations climatiques corrigées représentent correctement le climat au sein des differentes îles de la Polynésie Française comme, par exemple, pour Tahiti, une plus faible pluviométrie sur les côtes à l'ouest sous le vent ou une plus forte pluviométrie sur la vallée de la Papenoo. Par construction, les simulations corrigées issues des runs dits "historiques" proposent une climatologie semblable à celle du produit de référence sur chaque point de grille. Les projections corrigées peuvent proposer un climat différent du run historique (signal du changement climatique) mais elles respecteront également les spécificités au niveau du point de grille. Cependant, il faut rester attentif aux limitations liées à ce saut d’échelle important (facteur 5 à 10 pour les RCM, facteur 20 à 50 pour les GCM) . D’une part, même si la résolution finale des projections corrigées est de 2,5 km, les signaux climatiques proviennent d'une information à la résolution du modèle climatique. D’autre part, l’agrégation de pixels à partir des données corrigées est à éviter, surtout pour les précipitations (typiquement l’estimation quotidienne d’une pluie de bassin). En effet, celle-ci amènerait à sur-estimer fortement les cumuls de pluie de bassin lors des plus forts évènements pluvieux et à une sur-estimation quasi-systématique du nombre de jours secs à l'échelle du bassin.

A noter que pour les simulations issues du modèle ARP-GEM et du CP-RCM CNRM-AROME46t1, il n'y a pas de descente d'échelle, seulement de la correction de biais, il n'y a donc aucune restriction telle que décrite précédemment.

• Informations sur les modèles climatiques globaux utilisé :

Les modèles globaux (GCM) inclus dans cet ensemble sont issus de l’exercice CMIP6. Leur résolution horizontale native est de l’ordre de 100 km.

Leur utilisation permet de constituer un ensemble de taille suffisante pour évaluer l’incertitude climatique via une approche multi-modèles.

Certains de ces modèles proposent plusieurs membres (réalisations d'une même période), ce qui permet de dissocier l’incertitude naturelle (variabilité interne) de la réponse climatique au scénario d’émission. Cependant, dans le cadre de cet ensemble, un seul membre par modèle a été retenu, afin que chaque modèle ait le même poids dans l’analyse multi-modèles.

Un premier tri basé sur la disponibilité des données a permis de sélectionner 30 GCMs. Ensuite, une expertise scientifique a conduit à écarter 14 GCMs qui ne satisfaisaient pas les critères d’évaluation menant donc à un ensemble de 16 GCMs.

• Informations sur les modèles climatiques régionaux (RCM) :

Simulations du NIWA (Nouvelle-Zélande)

L’institut de Recherche National sur l’Eau et L’Atmosphère (NIWA en anglais) est une entité néo-zélandaise dont l’une des missions est de quantifier les évolutions climatiques futures sur le pays.

Dans ce but, une étude a été menée en 2024 à partir d’un ensemble de 6 simulations basées sur le modèle climatique CCAM (Conformal Cubic Atmospheric Model développé par le CSIRO - Australie). Chacune des 6 simulations CCAM est forcée par un modèle global (GCM) de l'exercice CMIP6. La configuration utilisée (grille stretchée) offre une résolution horizontale native de l'ordre d'une vingtaine de kilomètres sur la Polynésie-Française (Gibson, P. et al., 2024). Néanmoins, les données mises à notre disposition ont éte interpolées sur une grille régulière à une résolution de 0.3125° (~35km).

Une expertise scientifique a conduit à écarter 3 de ces 6 simulations qui ne satisfaisaient pas les critères d’évaluation menant donc à incorporer 3 de ces simulations dans notre ensemble.

Simulation CNRM-ALADIN64P1_CNRM-ESM2-1

ALADIN est le modèle atmosphérique régional développé par Météo-France (https://cnrm.sedoo.fr/cnrm-aladin/). Ce modèle est conçu pour fournir des simulations climatiques à haute résolution sur des domaines spécifiques. Le domaine ALADIN Pacifique s’étend de l’ouest du Continent Maritime à l’est de la Polynésie Française et de l’archipel d’Hawaï au sud de la Nouvelle-Zélande (100°E-138°O / 40°N-52°S).

Dans notre cas, ALADIN Pacifique a été forcée par le modèle CNRM-ESM2-1, qui est un GCM issu de l'exercice CMIP6 et qui décrit une bonne représentation du climat régional du Pacifique.

Ce domaine inclut le domaine CORDEX AUS20, et est destiné à faire partie de l’ensemble CORDEX-Australasia.

Cette simulation a été produite par l'IRD et l'AFD, en collaboration avec Météo-France, dans le cadre du projet CLIPSSA. 

• Informations sur le modèle climatique régional à convection profonde résolue (CP-RCM) : CNRM-AROME

Simulation de CNRM-AROME46t1_CNRM-ESM2-1

Le modèle CNRM-AROME est un modèle régional de climat avec convection profonde résolue (CP-RCM) développé par Météo-France (https://cnrm.sedoo.fr/cnrm-arome/). Ce modèle, basé sur le modèle à aire limitée AROME développé pour la Prévision Numérique du Temps (PNT), est conçu pour fournir des simulations climatiques à résolution kilométrique sur des domaines spécifiques.

Contrairement au modèle ALADIN, la convection profonde n’a plus besoin d’être paramétrée grâce à l’augmentation de la résolution. Le modèle CNRM-AROME permet alors une meilleure simulation des précipitations, des phénomènes côtiers et des extrêmes (surtout aux échelles sub-journalières) par rapport à ALADIN, ce qui est principalement dû à une meilleure représentation de la topographie et des processus convectifs.

Le domaine AROME-Polynésie Française (PFR) couvre une grande partie de la Polynésie Française (l'archipel de la Société, une majorité des îles Australes de Maria au nord-ouest à Raivavae au sud-est et une partie des Tuamotu de Matahiva à l'ouest et Manihi au nord à Ravahere au sud-est) à une résolution de 2.5 km (154.5°O-142.5°O / 25°S-13°S).

AROME a été forcé par le modèle CNRM-ALADIN64P1-CNRM-ESM2-1 (exercice CORDEX-CMIP6). Cela constitue un jeu de simulations CP-RCM, qui est destiné à faire partie du FPS-CORDEX IC-Pac sur le climat des îles du Pacifique.

Cette simulation a été produite par l'IRD et l'AFD, en collaboration avec Météo-France, dans le cadre du projet CLIPSSA.

• Informations sur le modèle climatique global à échelle kilométrique : ARP-GEM2

Le modèle ARP-GEM est un modèle atmosphérique global. C'est une version optimisée du code ARPEGE/IFS avec une physique à l'état de l'art et calibrée (Geoffroy et Saint-Martin, 2025a, 2025b). Le modèle ARP-GEM2 est capable de simuler à un coût raisonnable plusieurs centaines d'années à des résolutions proches du kilomètre. La simulation utilisée pour cet ensemble est une simulation atmosphérique globale avec le modèle ARP-GEM2 à une résolution horizontale de 2.6 km. Elle couvre la période 1985-2099 (découpée en 4 segments de 30, 25, 30, et 30 ans). Les températures de surface de la mer imposées au modèle atmosphérique sont issues des simulations historiques et ssp585 du modèle Nor-ESM2-MM pour l'exercice CMIP6.

Le modèle ARP-GEM2 a simulé l'atmosphère sur tout le globe a une résolution horizontale de 2.6km, cependant les données de température mises à notre disposition ont éte interpolées sur une grille dégradée ayant une résolution horizontale d'environ 10km. Les données de précipitations utilisées étaient quand à elle bien à la résolution native de 2.6km.

• Référence :

Brogli, et al (2023). The pseudo-global-warming (PGW) approach: methodology, software package PGW4ERA5 v1.1, validation, and sensitivity analyses, Geosci. Model Dev., 16, 907–926, https://doi.org/10.5194/gmd-16-907-2023

Cantet et al. (2014). The importance of using a high-resolution model to study the climate change on small islands: the Lesser Antilles case, Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 66:1, 24065 https://doi.org/10.3402/tellusa.v66.24065

Déqué, M. (2007). Frequency of precipitation and temperature extremes over France in an anthropogenic scenario: Model results and statistical correction according to observed values. Global and Planetary Change, 57(1), 16–26. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2006.11.030

Evans, J.P. et al (2024). Higher-resolution projections needed for small island climates. Nat. Clim. Chang. 14, 668–670. https://doi.org/10.1038/s41558-024-02028-9

Eyring, V. et al. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9, 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016

Geoffroy, O., et D. Saint-Martin, (2025a). The ARP-GEM1 Global Atmosphere Model: Description, Speedup Analysis, and Multiscale Evaluation up to 6 km. J. Climate, 38, 4739–4762, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-24-0547.1.

Geoffroy, O., et D. Saint-Martin, (2025b). Global Kilometer-Scale Simulations with ARP-GEM2: Effect of Parameterized Convection and Calibration, https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.00829

Gibson, P. et al. (2024). Dynamical downscaling CMIP6 models over New Zealand: added value of climatology and extremes." Climate Dynamics 62.8: 8255-8281. https://link.springer.com/article/10.1007/s00382-024-07337-5

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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/