EXTENDING
Événements extrêmes en changement climatique

Modéliser, projeter et étudier les extrêmes climatiques et leurs évolutions futures.

Mathieu Vrac (CNRS)

Le projet ciblé EXTENDING vise à modéliser et étudier les projections des extrêmes climatiques dans un contexte de changement climatique. Il développe des méthodes et modèles – issus de la théorie statistique des valeurs extrêmes – pour analyser avec précision les événements tels que les vagues de chaleur, les sécheresses, les tempêtes et leurs évolutions futures. L’accent est mis sur l’attribution d’événements extrêmes au changement climatique, et dans quelle mesure ce dernier influe sur leur fréquence et leur intensité.

Afin de disposer et fournir des projections futures robustes et exploitables, le PC4 EXTENDING s’appuie sur le développement et l’application de méthodes de correction de biais des simulations climatiques. Ces méthodes d’apprentissage statistique seront conçues pour être adaptées aux événements rares et à fort impact. Le projet cherche également à mieux caractériser et prévoir les événements moins étudiés, tels que la foudre ou les rafales convectives et une attention particulière est donnée aux événements composés.

De manière générale, EXTENDING se concentre sur les événements climatiques à faible probabilité mais à forts impacts potentiels, et cherche à les caractériser avec précision. La communication des résultats est une priorité – par exemple pour informer les politiques d’adaptation face aux extrêmes – et sera complétée par des collaborations entre artistes et scientifiques, contribuant ainsi à sensibiliser davantage le public à ces enjeux cruciaux.


Modéliser divers types d’extrêmes climatiques

Théorie statistique des valeurs extrêmes.

Modélisation spatiale et multivariée.


Corriger les biais des simulations climatiques extrêmes

Développements spécifiques de méthodes adaptées aux extrêmes.


Attribution d’extrêmes aux changements climatiques

Élaborer diverses approches selon extrêmes (contraintes observationnelles, événements composés, etc.).


Projections et cas d’études

Analyser une large diversité d’événements et établir un catalogue d’extrêmes.

CNRS, Météo-France, CEA


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