EXTENDING
Événements extrêmes en changement climatique

Aperçu

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

Responsable :
Mathieu VRAC (CNRS – LSCE-IPSL)

Co-responsable :
Aurélien RIBES (Météo-France – CNRM)

Le projet ciblé EXTENDING (PC4) vise à modéliser et étudier les 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. Un accent est mis sur l’attribution d’événements extrêmes au changement climatique, afin d’évaluer dans quelle mesure ce dernier influence leur fréquence et leur intensité.

Afin de disposer et fournir des projections futures robustes et exploitables, le projet EXTENDING s’appuie sur le développement et l’application de méthodes de correction de biais des simulations climatiques. Ces méthodes d’apprentissage statistique sont évaluées sous l’angle de leur capacité à représenter les 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 portée 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 au cours d’actions de formation, contribuant ainsi à sensibiliser davantage le public à ces enjeux cruciaux.

Mots-clefs : extrêmes, changements climatiques, attribution, détection, correction de biais, statistiques, non-stationnarité

Objectifs

Recherches

Modélisation statistique des extrêmes climatiques.

• Modélisation des probabilités d’événements extrêmes par contraintes observationnelles.

• Modélisation des événements composés (statistiques multivariées).

• Développement de méthodologie statistique pour l’estimation des tendances des extrêmes.

Corriger les biais des simulations climatiques extrêmes.

• Étude de l’influence des méthodes de correction de biais sur la représentation des événements composés

• Évaluation des méthodes de correction de biais à représenter les extrêmes
• Développement de nouvelles méthodes de correction de biais dédiées aux événements extrêmes.
• Évaluation des méthodes de correction de biais pour l’étude des impacts des événements extrêmes.

Attribution d’événements extrêmes au changement climatique.

• Développement d’un protocole d’attribution fondé sur la théorie des valeurs extrêmes.

• Développement d’un protocole d’attribution pour les événements composés.

• Développement d’un protocole d’attribution fondé sur de la simulation stochastique.

• Intégration des impacts dans l’attribution d’événements extrêmes.

Évolution des événements extrêmes en contexte de changement climatique.

• Développement d’indicateurs d’événements extrêmes (définir des classes d’événements, décrire leurs caractéristiques).

• Évolution des événements extrêmes sur le proche passé et pour différents scénarios de réchauffement.

• Études sur l’évolution des événements composés.

• Simulation statistique des événements les plus extrêmes plausibles.