Les expériences d’impact permettent de répondre à des problématiques sur le changement climatique pour des systèmes physiques en interaction forte avec l’atmosphère.

En plus des résultats des modèles de climat pour différents scénarios d’émission de gaz à effet de serre, elles peuvent nécessiter la mise en œuvre d’un modèle d’impact. Celui-ci est alimenté par des données météorologiques et produit des résultats sur le système physique considéré.

Par exemple, un modèle de manteau neigeux calcule l’évolution de la couverture neigeuse en fonction des conditions atmosphériques à la surface de la neige. Il permet d’étudier les principaux effets du changement climatique sur les caractéristiques du manteau neigeux, comme la hauteur de neige moyenne pendant l’hiver ou le nombre de jours moyen avec une hauteur de neige supérieure à un seuil donné.

Les résultats de 3 expériences d’impact sont disponibles sur ce portail :

- Indicateurs sur les feux de forêts (FeuMeteo-2022),

- Données en montagne et spécifiquement le manteau neigeux (ADAMONT),

- Indicateurs pour le secteur de l'Agriculture.

Pour alimenter ces modèles d’impact, largement validés par des études et des campagnes d’observations, on utilise des sorties de GCM ou de RCM. Mais la résolution spatiale de ces données est souvent trop frustre, ce qui amène à appliquer un débiaisage supplémentaire aux données climatiques avant de les appliquer au modèle d’impact (méthode ADAMONT par exemple). Une méthode plus simple consiste à appliquer un débiaisage directement aux résultats du modèle d’impact (comme cela est fait pour les indicateurs de feux de forêts).

• Les données disponibles sont présentées ci-dessous :

Les simulations utilisées pour le calcul des indicateurs sur les feux de forêt :

Les simulations issues d'expérience d'impact sur l'enneigement du projet ADAMONT :

Les simulations utilisées pour le calcul des indicateurs agro-climatiques :