Projet : Analyse des pluies extrêmes et périodes de retour dans un contexte de réchauffement climatique
Selon Météo-France, le réchauffement climatique ne bouleverse pas seulement les températures : il modifie aussi la fréquence, l’intensité et la répartition des précipitations en France. Dans une France à +4 °C, l’impact de ces changements des régimes de pluies peuvent aggraver le risque d’inondation par ruissellement en zones urbaines.
Cette réutilisation s’inscrit dans le cadre du Hackathon 2025 : “Le climat en données”.
- Estimations des pluies extrêmes sur la période historique ?
- Analyse de l'apport des données CPRCM et comparaison de plusieurs sources de données : modélisations et réanalyses
- Quel apport des données horaires pour estimer les pluies 24h par rapport au données quotidiennes ?
- Evolution des intensités de précipitations par période de retour pour l’horizon TRACC 2.7°C ?
- Résultats des données CPRCM (1h/3h/6h/12h/24h/quotidien)
-
Question clé :
À quel type de pluies faut-il se préparer dans le futur ? -
Proposition de valeur :
Aider et accompagner les territoires à renforcer leur résilience et assurer la pérennité du système assurantiel.
- Offre d’accompagnement Territoires et Prévention enrichie d’un diagnostic du risque de ruissellement en fonction des scénarios de réchauffement climatique.
- Offre de formation pour les élus et agents.
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Les données permettent d’estimer les périodes de retour des pluies extrêmes.
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Sources des données :
| Expériment | GCM | Membre | Méthode descente d’échelle | Simulation haute résolution | Données climatiques de référence | Ajustement statistique | Variable | Fréquence | Grille de sortie & Résolution | Période |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| historical, ssp370, ssp585 | CNRM-ESM2-1 | r1 | RCM | CNRM-ALADIN64E1 | SAFRAN | MF-CDFt | pr | jour | SAFRAN 8 km | 1950-2100 |
| historical, ssp370 | MPI-ESM1-2-HR | r1 | RCM | HCLIM43-ALADIN | SAFRAN | MF-CDFt | pr | jour | SAFRAN 8 km | 1950-2100 |
| historical, ssp370 | CNRM-ESM2-1 | r1 | CPRCM | CNRM-AROME46t1 | SAFRAN | MF-CDFt | pr | jour | SAFRAN 8 km | 1990-2100 |
| historical, ssp370 | CNRM-ESM2-1 | r1 | CPRCM | CNRM-AROME46t1 | COMEPHORE | MF-CDFt | pr | heure | ALPX3 2,5 km | 1990-2100 |
| historical, ssp370, ssp585 | MPI-ESM1-2-LR | 10 (r1 à r10) | EMULATEUR | CNRM-ALADIN63-emul-CNRM-UNET11-tP22 | SAFRAN | MF-CDFt | pr | jour | SAFRAN 8 km | 1850-2100 |
| . |
Les données SAFRAN et COMEPHORE ont également été utilisées
- Extraction des maxima annuels et ajustement via une loi de probabilité de type GEV (Gumbel).
-
Objectifs :
- Accompagner les territoires en enrichissant les collaborations entre assureurs et collectivités.
- Contribuer à la résilience et à l’intégration du changement climatique dans les politiques d’urbanisation.
- Améliorer la connaissance des impacts climatiques.
-
Usagers visés et bénéfices :
Collectivités, élus, agents : sensibilisation et renforcement de la résilience territoriale.
Les données sont fournies via un S3. Toutes les informations pour le téléchargement sont ici
Pour les télécharger en python, il est possible d'utiliser les librairies requests ou wget
Pour le calcul des périodes de retours, il faut extraire le max annuel des précipitations. A partir des données fournies, du code SQL ou pandas basique permet d'obtenir ces informations.
En entrée de ces calculs, il faut avoir 2 colonnes :
- l'année
- le max de précipitation en mm
Ensuite, une loi de Gumbel est ajustée à partir de ces données pour calculer la période de retour.
Les calculs ont été réalisés à l'aide d'un fichier Excel, disponible ici
A noter, que ce sont des formules simples qui pourraient être codés en Python.
Exemples de tableau de résultat par période de retour :
Durant le hackathon, les travaux ont été réalisés sur la ville de Nimes. Les résultats et graphiques suivants concernent seulement un périmèmtre autour de la ville de Nimes et ses alentours.
La liste des données est présente dans la section - Usage des données
Zone sélectionnée (EPSG:4326)
Longitude :
- Minimum : 4.26°
- Maximum : 4.48°
Latitude :
- Minimum : 43.766°
- Maximum : 43.92°
Illustration de l'évolution des périodes de retour :
Dans le cadre du hackathon, il est demandé de faire les retours aux questions suivantes :
- Il existe un écart important entre Comephore et Safran pour la journée du 22/09/2003 qui impacte fortement les périodes de retour
- Au sein d’une même méthode de descente d’échelle, notamment les émulateurs, on observe une forte dispersion des périodes de retour
- Les émulateurs utilisant une simulation HR de type ALADIN, restent assez éloignés du RCM à partir duquel ils ont été émulés
- Bien que corrigés par les données climatiques de référence Safran, les RCM, émulateurs et CPRCM que nous avons étudiés, présentent des périodes de retour là encore assez différentes de celles calculées sur les données de référence Safran
- Les périodes de retours issues du CPRCM sont plutôt dans la fourchette haute
- Sur les données horaires CPRCM, les outils de référence que l'on utilise ne sont pas toujours homogènes (Comephore, Montana, analyses ponctuelles pluviomètre)
- difficulté d'exploitation de la base de données Comephore sur data.gouv (projection, pas de temps mensuel)
- de manière générale, il serait intéressant de pouvoir télécharger des masques géographiques de données
Quelles limites pour le cas d’usage traité ? Les données proposées sont-elles adaptées aux exigences de votre domaine sectoriel ou géographique d’application (résolution spatiale et temporelle, couverture spatiale et temporelle, etc.) ?
- pour les données horaires, avoir une meilleure visibilité de la dispersion
- avoir une idée de préconisation des modèles à utiliser pour différents cas d'usage
- faciliter le lien entre les jeux de données et les périodes de référence pour la TRACC
- Delphine Régnier
- Antoine Colmet-Daage
- Benjamin Viaud
- Vivien Guette
- Thomas Bouché