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DRIAS : découverte du site et récupération de données

Cet article a pour but de vous permettre de découvrir le site DRIAS de météo France où de nombreuses données concernant la météorologie sont accessibles. Il est possible après identification sur le site de télécharger des données entre 1950 et 2000 années considérées comme référence ou bien des simulations à moyen ou long terme.


DRIAS: découverte du site et récupération de données

Eric Le Jan

IFÉ ENS de Lyon


                        Allée de Fontenay
                        Lyon
                        69000
                        France
                    

Carole Larose

IFÉ ENS de Lyon


                        Allée de Fontenay
                        Lyon
                        69000
                        France
                    

Publié par

Gérard Vidal

Directeur de la publication
IFÉ ENS de Lyon
Résumé

Cet article a pour but de vous permettre de découvrir le site drias de météo France où de nombreuses données concernant la météorologie sont accessibles. Il est possible après identification sur le site de télécharger des données entre 1950 et 2000 années considérées comme référence ou bien des simulations à moyen ou long terme .


Table des matières

Chapitre 1. DRIAS: découverte du site et récupération de données

Eric Le Jan

IFÉ ENS de Lyon

Carole Larose

IFÉ ENS de Lyon

Publié par

Gérard Vidal

Directeur de la publication
IFÉ ENS de Lyon
Résumé

Cet article a pour but de vous permettre de découvrir le site drias de météo France où de nombreuses données concernant la météorologie sont accessibles. Il est possible après identification sur le site de télécharger des données entre 1950 et 2000 années considérées comme référence ou bien des simulations à moyen ou long terme .

Table des matières

Introduction :

Drias est un site crée en partenariat Météo France et les laboratoires de modélisation du climat. Il propose trois espaces: un espace de découverte qui présente des cartes en deux parcours; un d'inititiation et un expert; un espace d'accompagnement avec un apport de connaissances, un espace données et produits où sont téléchargeables les données.

Pour rejoindre le site cliquez sur ce lien.

La page se présente comme sur l'illustration ci-dessous.

Cette œuvre est mise à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons Attribution - Pas d’Utilisation Commerciale - Partage dans les mêmes conditions 4.0 International

Figure 1.1. Le site DRIAS


Créer son compte

Deux étapes sont nécessaires pour créer son compte

données et produits

Dans cet espace du site, vous pourrez demander l'ouverture de votre compte en ouvrant le volet "vous voulez demander la création d'un compte pour l'espace Données et Produits"

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Figure 1.2.  ligne surlignée


Remplir le formulaire et envoyer votre demande.

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Figure 1.3.  le formulaire à remplir


Votre demande sera examinée en quelques heures et vous recevrez un mail de Données Publiques Météo France où vous sera communiqué votre identifiant de connexion ( l'adresse mail que vous aurez saisie) et votre mot de passe.

Connexion au site et changement du mot de passe

Pour changer de mot de passe il faut se connecter sur le site "donneespubliques.meteofrance.fr".

Une fois authentifié vous devez cliquer sur le lien "Voir mon compte". L'illustration ci-dessous montre la loalisation de ce lien.

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Figure 1.4. Accéder à son compte.


Une fois arrivé dans les préférences du compte changez votre mot de passe. Cette étape est importante car le mot de passe demandé sur DRIAS sera ce nouveau mot de passe.

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Figure 1.5. Les options du compte


Vous pouvez maintenant accéder aux données sur le site DRIAS.

Les données récupérées peuvent être utilisées dans le logiciel QGIS.

Récupération de données

Les données disponibles sont accessibles par le catalogue des produits. Une fois le modèle choisis on accède à un ensemble de choix qui permettent de trier les données que l'on souhaite utiliser.

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Figure 1.6. L'aspect du catalogue


Le choix des données est guidé par ce qu'on veut réaliser. Dans notre exemple nous avons besoin des relevés de pluviométrie pour une période du mois de Juin 1997 en Seine Maritime.

Choix du jeu de données

Pour ce qui nous concerne nous avons besoin de données de références. Une solution consiste à utiliser par exemple les données corrigées du Scenario SRES en métropole pour la simulation IPLS2012.

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Figure 1.7. L'aspect du catalogue


On découvre alors un ensemble de critères qui permettent d'affiner la sélection des données.

La sélection du type et de la localisation des données

La sélection commence par un choix dans les sous-catalogues.

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Figure 1.8. Sélection de données de référence


Les données peuvent être triées par années et par mois ou par saison.

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Figure 1.9. Sélection de la la durée de reccueil des données


On peut ensuite géolocaliser les données. Le choix permet de prélever un nombre de point compatible avec l'extraction. Parfois si la couverture géographique dépasse le nombre de points autorisés il faudra procéder en plusieurs fois.

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Figure 1.10. Sélection de la géolocalisation


On peut vérifier l'emprise avec l'affichage qui suit.

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Figure 1.11. Sélection de l'emprise géographique.


Puis c'est au tour de la sélection des paramètres. Il faut alors faire des choix qui dépendent du type de paramètre choisi.

Ces choix portent sur les unités mais aussi parfois sur des détails des paramètres (pluviométrie liquide ou solide ... )

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Figure 1.12. Sélection des paramètres et des unités de cahcun d'entre eux.


Il reste à choisir le format du fichier qu'on souhaite récupérer. Le meilleur pour nous est le format txt avec comme séparateur la virgule.

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Figure 1.13. Sélection de l'emprise géographique.


Voilà en cliquant sur valider vous allez maintenant basculer dans l'exportation des données au format zip.

La récupération du fichier zippé et l'intégration des données dans QGIS.

La première étape renvoit une sorte de confirmation du type de la donnée commandée.

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Figure 1.14. Sélection de l'emprise géographique.


Un clic que la flèche verte conduit à la page de réception du zip réalisé par le site.

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Figure 1.15. Sélection de l'emprise géographique.


Il suffit alors d'actualiser pour voir le zip s'afficher. Cette étape peut prendre pas mal de temps. Plus vous avez de données dans le fichier commandé plus c'est long.

Intégration des données dans QGIS

QGIS est capable d'importer un fichier txt pourvu que deux deonnées soient présentent, la latitude et la longitude des points de données.

QGIS est aussi capable de traiter un fichier pour le transformer en fichiers contenant des données plus restreintes.

Pour notre travail nous allons extraire les jours de Juin qui nous intéressent.

Vous pouvez télécharger QGIS en suivant ce lien. C'est un logiciel qui fonctionne sous Windows, Mac OS X et Linux.

Importer le fichier txt

Le fichier texte au format txt livré par DRIAS a une entête qui décrit l'ensemble de données qu'il contient.

Il convient de se souvenir que les données récupérées ne sont pas des observations mais des résultats de traitement de données d'observation.

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Figure 1.16. Structure du fichier .txt.


Le corps des données est situé plus bas et chaque donnée est séparée par une virgule. Dans l'exemple nous disposons :

  • De la date de la donnée

  • De la latitude

  • De la longitude

  • De la valeur en mm des précipitations

DRIAS livre des données en WGS84. Il est donc important de préciser le "SCR" [1] lors de l'import.

QGIS importe les données comme une couche vecteur (Shape File) de type "point".

Voici la fenêtre d'import proposée par le menu "couche" et l'option "une couche de texte délimité"

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Figure 1.17. Paramètres d'importation.

Vous pouvez constater que le format "csv" a bien placé les valeurs en colonnes. Les 27 lignes d'en-tête sont ignorées, le champ X (longitude) et le champ Y (latitude ) sont renseignés.


Il reste à valider, ce qui fait apparaitre le choix du SCR [1] .

Il faut donc choisir WSG 84 comme sur l'illustration ci-dessous.

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Figure 1.18. Choix du SCR.


Vous pouvez visualiser ci-dessous l'enchaînement de ces étapes.

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Figure 1.19. Intégration d'une couche au format texte délimité


Une fois les données chargées, on peut commencer à traiter les données.

Trier les données et en extraire une partie

L'affichage de la table d'attributs permet de classer les données. Pour les données de pluviométrie on peut extraire une journée pour l'ensemble des points de la carte.

Il suffit ensuite de sauvegarder la selection pour récupérer une couche shapefile exploitable.

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Figure 1.20. Sélection de données.


Cette opération est a renouveler autant de fois que nécessaire.

Choisir un style et catégoriser

La présentation des données repose sur l'utilisation des outils de "style" et de "classement" de QGIS.

Dans notre cas nous pouvons utiliser un classement par catégories de quantité de pluie reçue pour chaque point de la couche.

La présentation des résultats peut se faire avec une symbologie de type point en lui appliquant un dégradé de couleur.

On obtient le résultat proposé dans l'illustration ci-dessous pour la journée du 17 juin. On peut donc relier la coulée de boue à ces précipitations sans perdre de vue que les valeurs sont ici pour cette date le résultat de l'application d'un modèle (données corrigées).

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Figure 1.21. Choix d'une couleur et d'un tri des données.


Le choix d'un affichage des valeurs de pluviométrie via le menu "étiquettes" assure un accès direct aux données lors de l'affichage de la couche.

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Figure 1.22. Affichage de la couche et visualisation des données.


Parcours du site

Le site Drias vous propose 3 espaces qui vous permettent d’obtenir des informations sur les climats sous différentes formes (texte, graphique, données à télécharger).

Voici une petite approche de 2 scénarios climatiques évoqués dans le site : Les scénarios du GIEC s’appuient sur les changements de la Terre aux forçages radiatifs (émission de gaz à effet de serre) en intégrant aussi les donnés socio économique.

Les scénarios dits SRES pour Special Report on Emissions Scenario ont été utilisés jusqu’au quatrième rapport du GIEC (IPCC Fourth Assessment Report,AR4), ils furent définis à la fin des années 1990 et diffusés en 2000.

Le dernier rapport du GIEC (rapport AR5), les scénarios dit RCP pour Radiative Concentration Pathway ont été développés puis utilisés pour produire des projections climatiques.

Présentation rapide des différents scénarios

Vous découvrirez dans ce paragraphe une description des différents scénarios disponibles. vous pouvez retrouver sur le site des informations plus complètes.

Il existe deux types de scenarios :

  • Special Reports on Emission Scenarios Scenarios SRES

  • Representative Concentration Pathway Scenarios RCP

Les scenarios RCP

Ces scenarios disposent de données pour la métropole et pour les territoires outre-marins.

RCP est un accronyme pour (Representative Concentration Pathway) et tentent de scénariser l'évolution des gaz à effet de serre au XXI eme siècle.

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Figure 1.23. Récapitulatif des données pour les scenarios RCP


Les déterminants socio-économique ayant bien évolué, le mode de construction des scénarios nécessitent un travail en équipe.

Les scientifiques ont défini a priori quatre scénarios d’émission de gaz à effet de serre : les RCP pour Representative Concentration Pathway.

Les climatologues produisent des projections climatiques utilisant les RCP comme entrée, tandis que les socio-économistes élaborent des scénarios d’émission qu’ils comparent aux scénarios RCP (cf. figure ci-dessous).  

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Figure 1.24. Elaboration des scénarios RCP


Voici le résultat de ces recherches, 4 scénarios sont proposés :

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Figure 1.25. Les différents scénarios RCP


Simulations IPSL 2012 et fiche associée

Ces simulations ont été réalisées à partir du modèle atmosphérique LMDz "zoomé" sur la France, et du modèle à aire limitée MM5.

Les valeurs aux bornes des domaines de ces modèles sont issues du modèle climatique de grande échelle IPSL-CM4.

Ces simulations ont été réalisées sur la période de référence 1961-2001, et sur la période 2021-2050 à partir du scénario d'émission de gaz à effet de serre A1B.

Simulations IPSL2014

L'ensemble IPSL2014 s'appuie sur les simulations réalisées par le modèle régional WRF sur une grille de 15 km, sur la France métropolitaine.

Ces simulations ont été réalisées à partir des nouveaux scénarios RCP (RCP pour Radiative Concentration Pathway).

Elles couvrent la période 1971-2005 pour la référence, et la période 2006-2100 pour les scénarios RCP4.5 et RCP8.5.

Les simulations IPSL2014 mises à disposition sur le portail sont corrigées par la méthode CDFt, par rapport à l'analyse SAFRAN. Ces simulations sont disponibles journalièrement sur une grille spatiale de 8km de côté.

Simulations CNRM2014

Les simulations CNRM2014 sont issues du modèle à aire limitée Aladin-Climat (Aire Limitée Adaptation dynamique Développement InterNational).

La grille native de ces simulations est de 12km et couvre la France métropolitaine. Les conditions aux limites latérales sont fournies au modèle Aladin par le modèle Arpege-global à grille étirée, de résolution 50 km sur l'Europe.

Un scénario de référence et trois scénarios RCP (Radiative Concentration Pathway) sont disponibles sur des périodes continues :

  • la simulation de référence sur la période  1950-2005.

  • les scénarios RCP2.6, RCP4.5 et RCP8.5 sur la période 2006-2100

Le projet SCAMPEI : des projections régionalisées à l’échelle 8 km

Trois types de données peuvent être distingués: les données brutes , les données corrigées et les indices .

Les données brutes

Elles correspondent aux variables atmosphériques issues des modèles climatiques à haute résolution développés ou utilisés au CNRM, au CERFACS ou à  l’IPSL.

Ces données, disponibles sur la grille native d'un modèle donné, sont définies comme brutes car elles ne sont pas corrigées par rapport à l’observation.

Leur utilisation est donc destinée à des utilisateurs avisés, maîtrisant notamment les méthodes de correction. Les données corrigées et les indices disponibles sur le portail Drias les futurs du climat sont issus de ces données brutes pré-traitées.

Toutefois, ces données ne sont pas disponibles directement via le portail et nécessitent une demande particulière.

Les données corrigées

Elles correspondent aux données brutes corrigées par rapport à des données d'observations, en appliquant une méthode de correction. Les données corrigées disponibles sur le portail Driasles futurs du climat sont issues des projets SCRATCH08 développés par CERFACS et SCAMPEI, et sont présentées ci-dessous :

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Figure 1.26. Données corrigées SCRATCH08


Les indices

Les indices climatiques sont calculés à partir des indices du projet IMFREX (sélection des indices du projet STARDEX), à l'instar de ceux retenus pour le rapport de la mission Jouzel (PNACC).

Le calcul de ces indices est réalisé à partir des données corrigées.

Les indices sont calculés à partir des données quotidiennes pour chaque année, chaque saison ou chaque mois, et ensuite moyennés sur le nombre d'années de la période considérée (référence et/ou horizons).

La normale d'une variable correspond à la moyenne sur les 5 jours autour de cette date et les 30 ans de la période de référence du modèle correspondant.

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Figure 1.27. Données corrigées SCRATCH08


Les indices ci-dessous sont calculés pour un horizon temporel donné, à un pas de temps donné.

Les résultats sont ensuite présentés en anomalies ou en valeurs absolues.

Détail des horizons temporels disponibles :

  • Pour les données SRES (simulation 2012)

    • Référence : 1960-1990 (sauf pour Cerfacs : 1971-1990)

    • Horizon proche (H2035) : 2021-2050

    • Horizon à moyen terme (H2055) : 2041-2070 (sauf pour Cerfacs : 2046-2065)

    • Horizon à  long terme (H2085) : 2071-2100 (sauf pour Cerfacs : 2081-2100)

  • Pour les données RCP (simulations 2014)

    • Référence : 1976-2005

    • Horizon proche (H2035) : 2021-2050

    • Horizon à moyen terme (H2055) : 2041-2070

    • Horizon à long  terme (H2085) : 2071-2100

Pour les données RCP (simulations 2014) - Référence : 1976-2005 - Horizon proche (H2035) : 2021-2050 - Horizon à moyen terme (H2055) : 2041-2070 - Horizon à long  terme (H2085) : 2071-2100

Données de précipitation

Les indices de précipitation se calculent à partir des précipitations quotidiennes simulées, représentant pour chaque jour le cumul de la pluie et de la neige.

L'unité des précipitations est en kg/m^2/jour en sortie des modèles, mais en considérant une densité constante des précipitations égale à celle de l'eau liquide, cette unité est équivalente à des mm/jour (1 kg d'eau liquide représente une hauteur d'eau de 1 mm répartie sur une surface de 1 m^2)  

Précipitations quotidiennes

Cet indice donne les précipitations liquides moyennes quotidiennes en mm/jour.

Il correspond à la quantité d'eau liquide atteignant le sol.

  • Précipitations moyennes les jours pluvieux

Cet indice donne les précipitations liquides moyennes pour les jours ayant au moins 1 mm de pluie par jour.  Cet indice s'exprime en mm/jour.

  • Cumul de précipitations

Cet indice donne la quantitié d'eau liquide et d'eau solide atteignant le sol. Cet indice s'exprime en mm/jour.


  • Nombre de jours de pluie

Cet indice donne le nombre de jours pour lesquels le cumul de précipitations est supérieur à 1 mm. Cet indice s'exprime en nombre de jours - NBJ.

  • Nombre de jours de fortes précipitations

Cet indice donne le nombre de jours pour lesquels les précipitations quotidiennes dépassent le seuil de 20 mm. Ce seuil permet d'isoler les évènements de précipitations intenses. Cet indice s'exprime nombre de jours - NBJ.

  • Nombre maximum de jours de pluie consécutifs

Cet indice donne le maximum de jours consécutifs ayant eu un cumul de précipitations au moins supérieur à 1 mm. Cet indice s'exprime en nombre de jours - NBJ.

  • Pourcentage des précipitations intenses

Pour caractériser la réponse des précipitations extrêmes au changement climatique, on utilise la fraction des précipitations au-dessus du 90ième centile. Par exemple, le 90ième centile annuel est calculé en classant pour chaque année les 365 (ou 366) valeurs quotidiennes de précipitations dans l'ordre croissant, le 90ième centile représentant la valeur au-dessus de laquelle se trouve les 10 % de valeurs les plus élevées (soit la 328ième valeur).

En calculant le cumul des précipitations des jours où ce seuil est dépassé, et en divisant le tout par le cumul sur toute l'année, on obtient une fraction nous donnant la part des évènements de fortes précipitations sur le total des précipitations annuelles.

Cet indice compris entre 0 et 1 n'a pas d'unité. Toutefois, il est possible de le multiplier par 100 pour exprimer les résultats en pourcentage.

  • Période de sècheresse

L'indice calculé ici, permettant de caractériser l'intensité des sécheresses du point de vue météorologique, est le nombre maximum de jours secs consécutifs. Un jour est considéré sec si les précipitations quotidiennes lui correspondant n'ont pas excédé 1 mm. Cet indice s'exprime en nombre de jours - NBJ.

Le modèle numérique ALADIN (Aire Limitée Adaptation dynamique Développement InterNational) est un modèle bi-spectral à aire limitée. C’est en fait la version à aire limitée du modèle ARPEGE. Le modèle numérique ARPEGE est un modèle de circulation générale global et spectral développé en collaboration avec le Centre Européen de Prévision (CEP à Reading, U.K.) pour la prévision numérique du temps. La version climat d’ARPEGE, nommée ARPEGE-Climat, a été développée dans les années 90

Les scenarios SRES

Ces scenarios ne disposent de données que pour la métropole.

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Figure 1.28. Récapitulatif des données pour les scenarios SRES


Ces simulations couvrent la période 1860-2000. L’objectif de leur réalisation est triple :

  • comparer l’évolution du climat simulé par les modèles à celle observée depuis 140 ans ;

  • comparer les caractéristiques du climat simulé à celles observées ces dernières années ;

  • déterminer un état initial pour les simulations de changement climatique futur selon différents scénarios socio-économiques :

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Figure 1.29. Paramètres pris en compte dans les scenarios.


En résumé, les scénarios décrits dans le graphique peuvent se traduire de la façon suivante :

  • A1 : réduction des inégalités Nord-Sud avec un développement économique sur le schéma actuel.

  • B1 : réduction des inégalités Nord-Sud avec un développement soucieux de l’environnement et du développement durable.

  • A2 : développement hétérogène avec un développement économique sur le schéma actuel.

  • B2 : développement hétérogène avec un développement soucieux de l’environnement et du développement durable.

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Figure 1.30. Les scenarios SRES par l'image


Comparaison des scenarios

Si l’on compare les scénarios SRES et RCP, on aboutit à :

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Figure 1.31. Récapitulatif des données pour les scenarios SRES


On constate que le scénario RCP 8.5 est un peu plus pessimiste que le scénario SRES A2, le RCP 6 est proche du SRES A1B, tandis que le RCP 4.5 est proche du SRES B1.

Le seul scénario sans équivalent est le RCP 2.6 qui intègre les effets d’une politique de réduction des émissions susceptible de limiter le réchauffement planétaire à 2°C en 2100.

Accompagnement

Découverte

Conclusion :

Nous espérons que cet exemple vous permettra de passer aux récupération de données dans votre région et que vous intégrerez aussi les résultats des modèles à vos travaux dans QGIS

Nos adresses mail sont en entête de ce document n'hésitez pas à revenir vers nous.

Déposez vos exemples d'usages dans GRAAPS dans l'espace prévu cet effet. Cette mutualisation permettra à "Météo de Climat : Tremplin pour l'ensignement .. " 2016 de disposer d'un corpus d'exemples utilisables par les futurs stagiaires.



[1] Système de Coordonnées de Référence)