Le 3e Plan National d’Adaptation au Changement Climatique, qui devrait être publié prochainement, est basé sur l’hypothèse d’un réchauffement de 4°C en moyenne en métropole. Issu de la TRACC, la Trajectoire de référence pour l’adaptation au changement climatique, publiée en 2023, ce scénario doit désormais servir de base à toutes les politiques d’adaptation en France.
Des milliers d’organismes publics, de collectivités et d’entreprises vont donc devoir étudier l’impact de ce scénario sur leurs territoires ou leurs activités. D’où une question évidente :
Comment traduire le scénario de la nouvelle Trajectoire de Référence pour l’Adaptation au Changement Climatique — réchauffement de 4°C en moyenne en France métropolitaine — en impacts réels à l’échelle locale ?
Météo France a publié des projections climatiques détaillées sur ce scénario pour une vingtaine d’indicateurs : chaleur extrême, sécheresse, risque incendie… C’est une ressource très utile et vous pouvez accéder simplement à ces résultats à l’endroit de vote choix grâce à notre application. Mais il leur est impossible de couvrir tous les sujets.
Dans cet article, nous allons donc voir comment vous pouvez réaliser vos propres projections, conformes au scénario de la TRACC et adaptées à vos besoins.
Cas : évaluer le besoin en climatisation avec la méthode des degrés-jours
Imaginez, par exemple, que vous êtes un fournisseur d’énergie. Vos clients sont chaque année plus nombreux à s’équiper en climatisation et, naturellement, plus le climat se réchauffe plus l’usage de ces climatiseurs augmente.
Afin d’anticiper vos investissements, vous voudriez quantifier l’impact du changement climatique sur la consommation d’énergie de vos clients. Comment faire ?
Une méthode pour évaluer l’effet de la température sur le besoin en climatisation ou en refroidissement consiste à calculer le nombre de degrés-jours au-dessus de 22°C. Malheureusement cet indicateur ne fait pas partie de ceux fournis par Météo France.
Pouvez-vous faire ce calcul vous-même en vous assurant d’être conforme au scénario 4°C de la TRACC ? Oui évidemment !
Comprendre la TRACC et les projections climatiques associées
Nous avons déjà vu en détail ce qu’est la TRACC et comment sont produites les projections associées. Si vous avez lu cet article, vous pouvez passer directement à la prochaine partie. Sinon, ou si vous préférez commencer par un rappel, voyons rapidement ce qu’est la trajectoire de référence pour l’adaptation au changement climatique.
Le scénario de référence de la TRACC est un scénario conduisant à un réchauffement de 3°C à l’échelle mondiale par rapport à la période 1850–1900, ce qui est équivalent à un réchauffement de 4°C en moyenne en France métropolitaine comparé à 1900–1930.
Ce scénario est un scénario “à climat constant” : on veut savoir à quoi ressemblerait la France dans un climat mondial réchauffé de 3°C par rapport à la fin du XIXe siècle, peu importe la date ou le chemin qui y mène.
Au contraire, les projections du GIEC modélisent l’évolution du climat dans le temps à partir d’un scénario d’émissions. Dans cette approche, dite “à climat évolutif”, le niveau de réchauffement varie selon l’horizon de temps auquel on se projette.
Dans les projections “GIEC”, le climat ne se stabilise pas à un niveau donné. Le niveau de réchauffement envisagé par la TRACC va donc être atteint à différents moments selon le scénario d’émissions considérés — plus tôt avec un scénario d’émissions élevées, plus tard avec un scénario plus optimiste — et il pourra être dépassé rapidement après avoir été atteint.
L’approche est donc radicalement différente. Cependant la TRACC ne s’appuie pas sur de nouvelles projections climatiques. Les projections “TRACC” sont produites à partir des projections “GIEC”.
Le principe est relativement simple : on prend une projection GIEC à climat évolutif et on isole la période de 20 ans où la température moyenne atteint pour la première fois le niveau de réchauffement à étudier :
Produire des projections TRACC : le principe
Maintenant soulevons un peu le capot pour voir en détail comment on peut mettre en oeuvre ce traitement… Les projections TRACC sont basées sur les projections pour le scénario RCP8.5 du jeu DRIAS-2020. Plus précisément, il s’agit donc de projections CMIP5 (autrement dit les projections du 5e rapport du GIEC), régionalisées dans le cadre du projet EuroCORDEX et débiaisées par Météo France.
Ces projections sont disponibles sur le portail DRIAS. Si vous voulez des données hors de France, il est possible de récupérer les projections CORDEX correspondantes (mais non débiaisées), par exemple via l’ESGF ou le Climate Data Store de Copernicus.
Une fois que vous avez ces projections, il faut isoler la période correspondant au réchauffement de 3°C monde/4°C France. Inutile de faire le calcul vous même, les années de début et de fin de ces périodes peuvent être déduite facilement des données publiées par Météo France pour chaque modèle gobal (GCM) et modèle régional (RCM):
Pour chaque couple de modèles, vous pouvez ainsi récupérer 20 années de données correspondant au climat du scénario de référence TRACC. Une fois que c’est fait, il ne reste plus qu’à faire les traitements adaptés à votre projet sur cet échantillon.
Première étape : créer une projection de réchauffement à 4°C avec Python
Dans un projet réel, il faudrait utiliser des projections issues de plusieurs de ces modèles pour évaluer leur degré de convergence mais pour cet exemple nous n’allons utiliser que le premier couple de modèle : CNRM-CM5/ALADIN63.
Les données correspondantes peuvent être téléchargées directement ici pour l’historique et ici pour le scénario RCP8.5.
Il s’agit de fichiers NetCDF, comme nous l’avons déjà vu dans plusieurs tutoriels nous allons commencer par les ouvrir et les fusionner avec la librairie Xarray de Python :
Dans le tableau de la partie précédente, on voit que la période correspondant au scénario TRACC va de 2070 à 2089 (inclus). On récupère cette période :
da_tracc contient 20 années simulées de températures journalières en France dans le scénario TRACC de réchauffement de 4°C. On peut vérifier que le résultat est cohérent, par exemple en affichant la température moyenne du mois d’août :
On obtient le résultat suivant :
Calcul des degrés-jours de refroidissement à partir d’une projection climatique
Sans surprise, il fait plutôt chaud, mais qu’est-ce que cela signifie en termes de besoin de refroidissement et de climatisation ?
Pour le savoir, nous allons calculer le nombre moyen annuel de degrés-jours supérieurs à 22°C. Le principe de ce calcul est le suivant :
Si la température moyenne d’une journée est supérieure au seuil de 22°C, on compte (T — 22) degrés-jours, par exemple une journée avec une température moyenne de 23°C représente 1 degré-jour,
Si la température est inférieure à 22°C, on compte 0 degré-jour.
Par exemple une vague de chaleur où la température moyenne journalière atteint 28°C pendant 5 jours de suite représente : (28–22) x 5 = 30 degrés-jours.
Comment faire ce calcul avec le dataarray que l’on vient de créer ? Une façon de procéder consiste à :
Soustraire la valeur seuil aux températures journalières,
Remplacer les valeurs négatives, qui correspondent à des journées où la température est inférieure au seuil, par 0 afin d’obtenir la valeur quotidienne des degrés-jours,
Calculer la somme de ces valeurs, sans oublier de diviser par le nombre d’années dans l’échantillon pour obtenir le nombre de degrés-jour moyen annuel.
En pratique il ne s’agit que d’une poignée de lignes de code :
Pour mieux se rendre compte de l’évolution, on peut reprendre l’ensemble du traitement sur une période de référence (classiquement 1976–2005) et comparer les deux. Ce calcul se fera exactement de la même façon :
Avec quelques étapes supplémentaires pour enjoliver les cartes, on obtient le résultat suivant :
Dans le scénario TRACC de réchauffement de 4°C, pratiquement tout le territoire se retrouverait avec un besoin en climatisation supérieur à celui de la Côte d’Azur à la fin du XXe siècle !
Vous savez désormais comment réaliser des “projections TRACC” sur mesure, pour des indicateurs et des régions du monde propres à votre activité. Vous avez encore besoin d’aide ? Contactez-nous pour en discuter !
Startup française spécialisée dans l’évaluation des risques climatique, Callendar peut vous aider à mettre en place une démarche d’adaptation basée sur la science avec des projections climatique locales et opérationnelles.