Les études d’impact nécessitent généralement de disposer de données climatiques simulées à une échelle plus fine que la résolution actuelle des modèles de grande échelle des simulations climatiques (de l’ordre de 300 à 50 km) ou mettent en jeu des phénomènes à seuil, pour lesquels les biais des modèles sont rédhibitoires. Il faut donc augmenter la résolution du maillage. On parle alors de régionalisation.

Les méthodes de régionalisation permettent de descendre à des échelles plus fines de l’ordre de la dizaine de kilomètres (cf. figure ci-dessous).

Représentation conceptuelle de la désagrégation spatiale. Source : CRU

Pour certaines études d’impact, le changement climatique est demandé pour des points précis correspondant aux emplacements des stations de mesure. Or, les points de grille d’un modèle représentent des valeurs moyennes sur la maille, d’où des différences parfois importantes avec les valeurs ponctuelles mesurées. Il est alors nécessaire de procéder à des descentes d’échelle, en particulier pour étudier les extrêmes de précipitations et pour les régions à topographie complexe.

La technique de descente d’échelle n’a un sens que s’il existe un lien entre la grande échelle et la petite échelle. La technique de descente d’échelle doit :

- refléter les processus sous-maille ;

- prendre en compte les processus physiques ;

- apporter plus qu'une simple interpolation linéaire.

Les méthodes de descente d’échelle conduisent à une augmentation artificielle de la résolution. Un calcul d’incertitude est nécessaire pour déterminer la confiance que l’on peut accorder aux résultats, ce calcul peut se faire sur la période « climat présent ». Les études d’impact doivent en particulier reposer sur plusieurs simulations (scénarios/modèles/méthodes de descente d’échelle) pour évaluer les incertitudes.

Deux approches existent en matière de méthodes de descente d’échelle :

- l’approche dynamique qui consiste à résoudre explicitement la physique et la dynamique du système climatique régional ;

- l’approche statistique qui repose sur la recherche d’une relation statistique entre les variables locales et les prédicteurs modèles.

Ces deux approches peuvent être utilisées de façon indépendante ou combinée (méthodes statistico-dynamiques). L’approche dynamique est souvent plus coûteuse en temps de calcul. L’approche statistique quant à elle nécessite de trouver une méthode adaptée au type d’impact que l’on souhaite étudier (paramètres, domaine, …) et de disposer de données historiques sur une période suffisamment longue (10-20 ans). Mettre en œuvre deux méthodes de descente d’échelle pour un même problème est un moyen de quantifier une partie de l’incertitude.

Source : Note interne Action RETIC Météo-France