Etude des tendances et des projections climatiques en

Institut National de la Météorologie (INM)
Direction de recherche et développement
Etude des tendances et des projections climatiques
en Tunisie
Elaboré par
Haythem Belghrissi
Plan
1
2
3
2
3
Aperçu sur le climat de Tunisie:
Température et Précipitation annuelle
Normales du cumul annuel
de précipitations en mm
Normales de la température annuelle en °C
4
Tendances climatiques observées en Tunisie
Précipitation annuelle
Tendance observée des précipitations
saisonnières en Tunisie entre 1951 et 2010
Tendance observée des précipitations annuelle en
Tunisie entre 1951 et 2010
Diminution relativement importante
au nord ouest du pays.
5
Tendances climatiques observées en Tunisie
Température annuelle
Evolution des températures annuelles
 Tendances à la hausse significatives de températures durant la période 1951-2010 en
Tunisie.
 Le réchauffement moyen est d’environ +2.1°C sur l’ensemble de la période
considérée avec une différenciation suivant les régions.
6
Tendances climatiques observées en Tunisie
Température moyenne saisonnière
Evolution des températures moyennes saisonnières
 Les Températures moyennes ont augmenté très fortement en Eté par rapport aux
autres saisons. Ce réchauffement est autour de 3 fois le réchauffement observé
pendant la saison d’Hiver.
7
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les évènements Extrêmes
Les indices relatifs à la précipitation caractéristiques d’un changement
climatique calculés à partir des données quotidiennes sont :

Précipitation moyenne (pav):
La moyenne des précipitations quotidiennes calculées sur le nombre total de
jours de l’année.
 Nombre de jours humides (pn05mm):
Le nombre total de jours avec cumul pluviométrique supérieur à 0.5mm.
 Période maximale de sècheresse (pxcdd):
Le nombre maximal de jours consécutifs secs durant une saison (ou année). Un
jour est considéré sec si son cumul pluviométrique est inférieur à 0.5mm.
 Nombre d’évènements de forte précipitation (pnl90):
Le nombre total de jours avec précipitation supérieure au 90ieme centile
calculé sur les jours humides de la période de référence, la période de
référence est 1961-1990.
8
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Nombre
de jours
humides
(pn05mm)




Précipitation
moyenne (pav)
Augmentation de la précipitation moyenne annuelle dans 68 % des stations
Les augmentations varient de 0.09 mm/j à 0.23 mm/j par décennie.
Les diminutions sont relativement faibles (ne dépassent 0.01 mm/j par décennie)
Les tendances négatives de pav sont associées en même temps à une tendance a la baisse
du nombre de jours humides (pn05mm).
9
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les évènements Extrêmes
Période maximale de sècheresse (pxcdd)
 Tendance à la hausse de pxcdd moyenne de 2.3 jours par décennie en Tunisie
 Diminution de pxcdd dans la partie ouest du pays, le centre et le sud Est
10
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Nombre annuel d’événements de forte précipitation enregistré en Tunisie
durant la période 1978-2012
 Augmentation de 10.6 par décennie du nombre annuel d’évènements de forte
précipitation en Tunisie
11
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Les indices relatifs à la Température caractéristiques d’un changement climatique
calculés à partir des données quotidiennes sont :
• Nombre de jours de vagues de chaleur :La succession d’un minimum de 6
jours avec une température maximale dépassant le 90ième centile.
• Nombre de jours de vagues de froid :La succession d’un minimum de 6 jours
avec une température minimale inférieure au 10ième centile.
• Nuits chaudes : le nombre de jours où la température minimale est supérieure au
90ième centile.
• Nuits fraiches :C’est le nombre de jours où la température minimale est
inférieure au 10ième centile.
• Jours chauds :C’est le nombre de jours où la température maximale est
supérieure au 90ième centile.
• Jours froids : le nombre de jours où la température maximale est inférieure au
10ième centile.
12
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Evolution du nombre de jours chauds en Tunisie
 Augmentation du nombre de jours chauds de 7.1 (jours/décennie)
 Cette Tendance varie selon les stations et elle est comprise entre 3.5 jours/décennie dans le
sud et 14.6 jours /décennie au nord Est.
 Cette Tendance est maximale sur les côtes et minimale dans le sud.
13
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Evolution du nombre de jours froids en Tunisie
 Diminution du nombre de jours froids de 10.2 jours/décennie.
 Cette diminution est maximale dans le sud et le nord Est du pays (inférieur à -11
jours/décennie).
14
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Evolution du Nombre annuel de vagues de chaleur en
Tunisie, sur la période 1978-2012.
Evolution d’Intensité s des vagues de chaleur
15
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
 Diminution du nombre annuel de vagues de
froid. Cette diminution était maximale au
nord ouest et sud ouest du pays
 Augmentation de l’intensité des vagues de
froid (0.3°C/J/décennie): augmentation des
vagues de froid modérée et diminution les
vagues forte.
16
Tendances climatiques observées en Tunisie
Les événements extrêmes
Nombre de nuits fraiches
Nombre de nuits chaudes
 Diminution significative du nombre
 Augmentation significative du nombre
de nuits fraiches: -9.7 nuits/décennie
de nuits chaudes 10.3 nuits/décennie
17
Tendances climatiques observées en Tunisie
Sècheresse
Définitions et méthodologie
L’Organisation météorologique mondiale (OMM) a adopté l’Indice de précipitations
normalisé (SPI) en 2009 comme instrument mondial pour mesurer les sécheresses
météorologiques.
18
Tendances climatiques observées en Tunisie
Sècheresse
Evolution des ratios des trois classes de
sècheresse durant la période 1951-2010
en Tunisie
 La sécheresse modérée est la plus dominante
en Tunisie entre les années 1951 et 2010
 Augmentation de la superficie touchée par les
trois classes de sècheresse en Tunisie
 Augmentation de la fréquence des sècheresses
extrêmes
Evolution Annuelle de l’intensité moyenne
des sècheresses entre 1951 et 2010
 Diminution de l’indice SPI  Augmentation
de l’intensité moyenne de sècheresse en
Tunisie.
19
Tendances climatiques observées en Tunisie
Aridité
l’indice d’aridité de De Martonne se base à la fois sur les précipitations et la
température annuelles et se calcule comme suit :
I: indice d’aridité de De Martonne en mm/°C
T: est la température moyenne annuelle en °C
P :le cumul des précipitations annuelles en mm
Les types de climats en fonction des valeurs de l’indice de De Martonne :
Indice I
Type du climat
Entre 0 et 5
hyperaride
Entre 5 et 10
aride
Entre 10 et 20
semi-aride
Entre 20 et 30
semi-humide
Entre 30 et 55
humide
20
Tendances climatiques observées en Tunisie
Aridité
 Progression de la sécheresse vers le nord du pays
21
Tendances climatiques observées en Tunisie
Résumé
Température : Les températures ont subi une augmentation significative
aux échelles annuelle et saisonnière. les extrêmes chauds ont augmenté et
les extrêmes froids ont diminué.
Précipitation : Tendance quasi-générale vers la diminution des
précipitations annuelles. Les extrêmes humides ont subi en moyenne une
faible augmentation non significative. Les extrêmes secs sont devenus plus
fréquents surtout dans le Sud de la Tunisie.
Sécheresse: La sécheresse est devenue plus longue, plus fréquente et plus
intense.
Aridité: L’augmentation de la température et la diminution des
précipitations provoquent une diminution de l’indice d’aridité ce qui a
comme résultat une migration de l’aridité vers le nord de Tunisie.
22
Réduction d'échelle (downscaling): Motivation et objectifs
régionalisation / descente d’échelle / désagrégation
Caractéristiques
géographiques locales
(relief, rugosité du sol)
État climatique
de grande échelle
État climatique local (précipitations,
température)
Désagrégation statistique
Désagrégation dynamique
Etablir un modèle statistique reliant le
prédictand aux variables de grande
échelle.
Résoudre explicitement la physique et
la dynamique du système climatique
régional
24
Downscaling Statistique à l’INM
Outils : Scripts développés sous R par :
- Dr. Benjamin Zaitchik
- Dr. Jose Molina
À l’université Johns Hopkins
•
Une méthode de réduction d’échelle statistique.
•
Permet de choisir les prédicteurs potentiels de grande échelle.
•
Le choix des prédicteurs est primordial.
•
Application des modèles de régression paramétriques et non
paramétriques.
25
Downscaling Statistique à l’INM
Projection de la précipitation à la station de Bizerte suivant le scénario RCP4.5
26
Downscaling Statistique à l’INM
Projection des précipitations
Variations projetées des précipitations mensuelles moyennes (en %) par rapport à la période
1981-2010, suivant le scénario RCP4.5
Horizon 2050
Horizon 2100
27
Downscaling Statistique à l’INM
Projection de la température
Variations projetées de la température moyennes mensuelle (°C) par rapport à la période
1981-2010, suivant le scénario RCP4.5
Horizon 2050
Horizon 2100
28
Downscaling Dynamique à l’INM
•En premier lieu, l'évolution de la température et des précipitations en Tunisie
ont été quantifié en utilisant l'ensemble des scénarios de changement climatique
réalisés dans le cadre du projet ENSEMBLES.
•Ensuite, une validation du climat présent simulé par les différents modèles a été
effectuée par rapport aux observations.
29
Projections Climatiques en Tunisie
Tableau : Liste des modèles utilisés dans le cadre du projet ENSEMBLES
MRC
MCG
Acronyme
Institution
RCA3
HadCM3Q16
C4IRCA3
C4I
RM4.5
ARPEGE
CNRM-RM4.5
CNRM
RM5.1
ARPEGE
CNRM-RM5.1
CNRM
HIRHAM
ARPEGE
DMI-HIRHAM5_ARPEGE
DMI
HIRHAM
ECHAM5
DMI-HIRHAM5_ECHAM5
DMI
HIRHAM
BCM
DMI-HIRHAM5-BCM
DMI
CLM
HadCM3Q0
ETHZ-CLM
ETHZ
REGCM3
ECHAM5-r3
ICTP-REGCM3
ICTP
RACMO
ECHAM5-r3
KNMI-RACMO2
KNMI
HIRHAM
BCM
METNOHIRHAM
METNO
HadRM3Q0
HadCM3Q0
METO-HC_HadRM3Q0
HC
HadRM3Q3
HadCM3Q3
METO-HC_HadRM3Q3
HC
HadRM3Q16
HadCM3Q16
METO-HC_HadRM3Q16
HC
REMO
ECHAM5
MPI-M-REMO
MPI
CRCM
CGCM3
OURANOUSMRCC4.2.1
OURANOS
SMHIRCA
ECHAM5-r3
SMHIRCA_A1B_ECHAM5-r3
SMHIRCA
SMHIRCA
HadCM3Q3
SMHIRCA_A1B_HadCM3Q3
SMHIRCA
SMHIRCA
BCM
SMHIRCA_CTR_BCM
SMHIRCA
PROMES
HadCM3Q0
UCLM-PROMES
UCLM
RRCM
HadCM3Q0
VMGO- RRCM
VMGO
30
Projections Climatiques en Tunisie
Nombre des modèles utilisés
21
Scénario
A1B
Résolution
25 km
Rapport de GIEC
4ème rapport
31
Downscaling Dynamique à l’INM
•
Scénarios socio-économiques : A1B:
Le scénario A1B décrit un monde futur dans lequel la croissance économique sera très
rapide, la population mondiale atteindra un maximum au milieu du siècle pour décliner
ensuite et de nouvelles technologies plus efficaces seront introduites rapidement. C'est
un scénario médian.
•
Climatologie de référence : 1961-1991 :
La climatologie utilisée dans ce travail est la période 1961-1990 qui constituera la
période de référence historique du climat. Les prochaines études utiliseront une
climatologie beaucoup plus récente utilisée actuellement à l’INM.
•
Horizons étudiés : 2050 (2021-2050) et 2100 (2070-2099).
32
Projections Climatiques en Tunisie
La validité et la légitimité scientifique des modèles numériques de climat et de
leurs prévisions des changements climatiques sont basées sur les confrontations
entre les simulations et les données d’observation.
Tableau : Longitude et latitude des
stations de travail
Bizerte
9,80
37,25
Beja
9,18
36,73
Tabarka
8,75
36,95
Siliana
9,37
36,08
Tunis
10,22
36,83
Mograne
10,12
36,37
Monastir
10,75
35,67
Sfax
10,68
34,72
Gabes
10,05
33,95
Gafsa
8,82
34,42
Tozeur
8,17
33,92
Mednine
10,48
33,35
Remada
10,40
32,32
Figure : La répartition géographique des stations
33
Projections Climatiques en Tunisie
Tableau: Liste des modèles retenus après validation
MRC
MCG
Acronyme
Institution
RCA3
HadCM3Q16
C4IRCA3
C4I
RM5.1
ARPEGE
CNRM-RM5.1
CNRM
HIRHAM
ARPEGE
DMI-HIRHAM5_ARPEGE
DMI
HIRHAM
ECHAM5
DMI-HIRHAM5_ECHAM5
DMI
CLM
HadCM3Q0
ETHZ-CLM
ETHZ
RACMO
ECHAM5-r3
KNMI-RACMO2
KNMI
HIRHAM
BCM
METNOHIRHAM
METNO
HadRM3Q0
HadCM3Q0
METO-HC_HadRM3Q0
HC
REMO
ECHAM5
MPI-M-REMO
MPI
34
Résultats
Horizon 2050
Indice de précipitation à l'horizon 2050 (%)
37
(%)
36
0
-2
35
-4
-6
34
-8
-10
33
-12
32
-14
-16
31
30
8
9
10
11
Figure : Anomalie de température (à gauche) et Indice de précipitation (à droite) à
l’horizon 2050
35
Résultats
 Une baisse comprise entre 2% à 16% pour les précipitations sur l’ensemble du territoire par
rapport à la période 1961-1990. Les côtes du centre et du sud restent mois vulnérables aux
changements comparées aux autres régions du pays.
 Ces valeurs varient d’un modèle à un autre sauf sur la région ouest du pays où on peut dire
que ce résultat est robuste (tous les modèles s’accordent).
 les moyennes de température à l’horizon 2050 vont augmenter entre 1.4 et 2.1°C sur
l’ensemble du pays par rapport à la moyenne calculée sur la période 1961-1990 selon la
moyenne d’ensemble des modèles. Cette hausse est plus importante sur l’extrême sud de la
Tunisie.
 L’intérieur du pays reste plus vulnérable aux changements climatiques par rapport aux zones
côtières pour les deux paramètres.
36
Résultats
Horizon 2100
Figure : Anomalie de température (à gauche) et indice de précipitation (à droite) à
l’horizon 2100
37
Résultats
 A l’horizon 2100 les moyennes de précipitation vont connaitre une diminution
plus importante. Cette diminution est robuste et significative.
 La diminution varie entre 10% et 35% d’après la moyenne d’ensemble peut
atteindre 60% sur certaines régions d’après quelques modèles.
 Les moyennes de températures sur l’ensemble du pays vont augmenter d’une
manière significative
 Une augmentation de la température moyenne comprise entre 1.9°C et 2.9°C
(moyenne d’ensemble de huit modèles).
 Cette augmentation est plus accrue pour certains modèles et s’accroît-en suivant
un axe est/ouest.
38
Projections saisonnières 2050
37
(%)
36
16
11
35
6
34
1
33
-4
-9
32
-14
31
30
8
9
10
11
39
Projections saisonnières 2100
Indice de précipitation pour la saison
d'hiver (DJF) à l'horizon 2100 (%)
Indice de précipitation pour la saison du
printemps (MAM) à l'horizon 2100 (%)
Indice de précipitation pour la saison
d'été (JJA) à l'horizon 2100 (%)
37
37
37
(%)
(%)
(%)
36
36
36
6
2
35
35
-4
35
-22
-8
34
-14
34
34
33
-32 33
-24
-18
33
-34
-28
32
32
-42
-38
31
31
8
9
10
30
8
11
-54
31
30
30
-44
32
9
10
11
8
9
10
11
Anomalie de température pour la saison du
printemps (MAM) à l'horizon 2100 (°C)
37
(°C)
3,6
36
3,5
3,4
35
3,3
3,2
34
3,1
3
33
2,9
2,8
32
2,7
2,6
31
40
30
8
9
10
11
Aridité en Tunisie
Migration de la sécheresse de plus en plus vers le Nord
41
42
Impacts des changements climatiques sur la production de céréale
Impacts des changements climatiques sur le rendement du Blé dur au gouvernorat du Kef
Rendement futur (en %) par rapport à la moyenne de la période 1986-2014
Diminution=5.9%/décennie
Température
Précipitation
Rendement
Horizon 2050
+1.4 °C
-7 %
-6.6 %
Horizon 2100
+3.5 °C
-24 %
-37 %
43
Etude de la Vulnérabilité de la Production des Olives aux Changements
Climatiques dans le Gouvernorat de Medenine
Variation future de la production des olives
44