Brevet FR3154813A1 — publié le 20250502

Modèle Météorologique Krieger Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Modèle Météorologique Krieger L’invention concerne un modèle issu d’une découverte basé e sur les observations des cultures et des Etres Vivants qui gravitent . Cette invention permet d’expliquer la météorologie passée et d’anticiper les tendances météorologiques fu ture s . Ce modèl e permet également d’envisager une nouvelle approche du réchauffement climatique . Les Êtres Vivants ont des relations particulières avec le monde végétal. Ils ont des cycles de développement en adéquation avec la croissance des végétaux et sont pour la très grande majorité d’entre eux sensibles aux évolutions des conditions météorologiques. Observer le comportement des Êtres Vivants évoluant autour des cultures apporte une nouvelle piste innovante pour comprendre la météorologie, anticiper les prévisions météorologiques et envisager une nouvelle approche du réchauffement climatique. Les cultures, c’est à dire les végétaux exploités par les Hommes pour subvenir à leurs besoins, sont les végétaux les mieux connus et décrits. Les mêmes végétaux sont semés ou plantés chaque année. Ils font l’objet de nombreuses observations et expérimentations. Les Êtres Vivants venant y prélever leur source d’énergie et de nutriment sont également observés et globalement connus. La biologie de ces préleveurs est par contre plus ou moins bien décrite. Les grandes lignes de leur cycle se retrouvent facilement dans les lectures bibliographiques. Néanmoins, les paramètres climatiques (température, humidité, pluviométrie) entrant dans la sortie de ces préleveurs et dans leur dynamique de développement sont pour la grande majorité d’entre eux encore inconnus. Les préleveurs des cultures réagissent à des conditions d’humidité et de température qui s’inscrivent dans des intervalles difficiles à étudier avec précision par l’Homme. Ils réagissent différemment d’une année sur l’autre et l’Homme n’est aujourd’hui pas capable d’expliquer l’ensemble des paramètres qui régissent le développement des préleveurs. D’où la nécessité d’observations régulières chaque année. Chaque culture possède son propre complexe de ravageurs, champignons ou pathogènes. Ces préleveurs des cultures sont soumis à des cycles. Chaque année, ils sont globalement présents et observables. Selon les conditions météorologiques d’une année, certains préleveurs vont davantage s’exprimer, c’est à dire être présent en grand nombre, être très actif et ainsi provoquer des pertes de rendement voire de qualité mesurable sur les cultures. La déco uverte a consisté à découvrir ce cycle de retour de préleveurs des cul tures dans le secteur du Saint Quentinois dans l’Aisne, France. Ce tte découverte est extrapolable à la France. Chaque année, dans la culture du Colza, un suivi par piégeage avec relevé chaque semaine est réalisé afin de suivre les sorties des insectes. Ainsi, sur une période de 12 ans, un insecte prénommé charançon de la tige du colza de l’ordre des coléoptères a été suivi. En février 2008, cet insecte est sorti inhabituellement tôt. Son pic est survenu aux alentours du mercredi 13 février 2008 suite à des températures élevées les 11, 12 et 13 février 2008. Ensuite pendant 10 ans, son pic se situait dans la première dizaine de mars. Puis en février 2019, un épisode de températures exceptionnellement élevées est survenu rappelant février 2008. Ainsi suite à des températures élevées du 21 au 28 février 2019, un pic de sortie de cet insecte a eu lieu autour des 23 et 24 février 2019. Le printemps 2019 se rapproche ainsi du printemps de l’année 2008. L’hiver et le printemps 2020 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2010. En effet, suite à un printemps sec et peu pluvieux, pour chacune de ces deux années, des présences importantes de pucerons sur feuillage puis sur épis ont pu être observées en blé tendre d’hiver. L’hiver et le printemps 2021 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2012. En février 2012, une pression importante de larves de grosses altises, un coléoptère qui passe l’hiver dans les pieds de colza, avait accentué des dégâts de gel sur colza. Ainsi des pieds de colza même bien développés avaient gelés du fait de la présence de ces larves. En 2021, suite à des gelées en février, des dégâts de gel similaires sur des colzas ont pu être observés. Par ailleurs, sur blé tendre d’hiver, au cours des printemps 2012 et 2021, une présence exceptionnelle des champignons du genre Microdochium spp a pu être observée sur feuillage. L’hiver et le printemps 2022 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2014. Une présence importante et très précoce sur blé d’hiver d’un champignon dénommé rouille jaune a pu être observée en 2022 et 2014. L’automne 2022 se rapproche de l’automne 2015.En effet, en automne 2022 sur blé d’hiver un vol important de pucerons d’automne transmetteurs d’un virus dénommé Jaunisse Nanisante de l’Orge a pu être observé. La dernière année avec un vol aussi important a été observée au cours de l’automne 2015. L’hiver et le printemps 2023 se rapprochent de l’hiver et du printemps de l’année 2016. Une présence importante sur blé d’hiver d’un champignon dénommé septoriose a en effet été observé de façon très importante en 2023 et 2016. Par ailleurs, sur escourgeon, une présence importante d’un champignon peu fréquent et dénommé ramulariose a en effet été observée au cours des printemps 2023 et 2016. Le modèle est basé sur d es observations répétées chaque année de comportements de certains préleveurs indicateurs de 2002 à maintenant en corrélation avec les données météorologiques. La météorologie prend souvent comme clé de présentation les températures. Les températures sont liées à de gigantesques masses d’air et les différences de températures entre deux endroits voisins sont globalement peu élevées. Ainsi à un point donné de la Terre, les températures évoluent au cours des saisons en restant pourtant chaque année dans un même intervalle du fait du climat associé au secteur. Le climat du Nord de la France ne va pas du jour au lendemain devenir le climat du Sud de la France. Ce critère n’a pas été retenu comme suffisamment pertinent dans le modèle pour décrypter la météorologie. Par contre, les pluies qui tombent à un endroit donné sont beaucoup plus locales. Chaque année, des mini secteurs au sein d’un secteur plus vaste peuvent être décrits selon les cumuls de pluies tombées avec des incidences variables observables sur le comportement des cultures, des ravageurs, des champignons et des pathogènes. Issu des observations annuelles sur plusieurs années des préleveurs indicateurs des cultures, l e modèle est construit sur la découverte qu e la pluviométrie d’une année donnée pou vait être décrire par les pluviométries de deux de mi-années en gardant la structure mois par mois : une première période pluviométrique de 6 mois d’une année n allant de janvier à juin sui vi d’une deuxième pé riode pluviométrique de 6 mois de l’ année n+1 allant de juillet à décembre . Les relevées pluviométriques vont servir de base de travail pour la création du modèle météorologique Krieger. Les durées d’ensoleillement, les températures minimales et maximales, le nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, le nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm sont également relevés pour envisager l’approche sur le réchauffement climatique. Les données météorologiques comprenant la pluviométrie, le nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, le nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, la durée d’ensoleillement, les températures minimales et maximales sont mis en forme dans un tableur année par année et jour par jour, par ville ou par village ou par station météorologique disponible sur Internet ou issu de tout autre source d’informations. Les bases de données démarrent avec les données météorologiques enregistrées les plus anciennes et finissent avec les données météorologiques disponibles les plus récentes. Les exemples présentés dans les tableaux sont iss us de la station météorologique de Météo France de Saint Quentin ( Roupy , département 02) en 2022 . A l’aide du tableur, Mois par mois, pour une année donnée, les données sont compilées par paramètre pluviométrie, nombre de jour de pluie supérieur à 1mm et nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, ensoleillement, températures maximales et minimales. A l’aide du tableur, mois par mois, pour chacun des paramètres pluviométrie, ensoleillement, températures minimales et maximales, nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, pour l’année comparé (ici dans l’exemple 2022), il convient de remettre en forme sur un format identique selon les deux périodes de 6 mois lui correspondant allant de janvier à juin d’une année n (ici dans l’exemple 2014) et la deuxième période allant de juillet à décembre de l’année n+1 (ici dans l’exemple 2015) A l’aide du tableur, mois par mois, pour chacun des paramètres pluviométrie, ensoleillement, températures minimales et maximales, nombre de jour de pluie supérieur à 1mm, nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, les deux tableaux peuvent être mis en forme dans un seul tableau. Pour le paramètre pluviométrie, la normale pluviométrique sur 20 ans de 2003 à 2022 et son écart type sur 20 ans de 2003 à 2022 sont calculés par mois. Par mois, la normale pluviométrique sur 20 ans est additionnée à l’écart type pour donner la valeur haute. La normale pluviométrique sur 20 ans est également soustraite de l’écart type pour donner la valeur basse. Exemple pour la station Météo France de Roupy, 02 Pour le paramètre cumul pluviométrique, chacun des mois des deux semestres assemblés est comparé à la valeur haute et basse des normales sur 20 pour son mois correspondant. Si la valeur de cumul pluviométrique du mois se retrouve en dessous de la valeur basse, cela signifie que c’est un mois exceptionnellement peu pluvieux. Si la valeur de cumul pluviométrique du mois se retrouve au dessus de la valeur haute, cela signifie que c’est un mois exceptionnellement pluvieux. Du coup, la valeur de cumul de pluviométrie de ce mois hors norme est mise en valeur (avec un changement de couleur, en rouge dans l’exemple). Ces valeurs hors normes entrent dans un système de correction pour les années reconstituées. En gardant une marge d’erreur de 1mm du fait des arrondis, chaque valeur sera corrigée en inversant le cumul pluviométrique du mois avec celui du mois suivant une fois sur deu x sauf dans deux cas : si la valeur du mois immédiatement suivante est une valeur hors norme inverse, cela annule l’inversion tout en comptant dans les inversions (effet dit de compensation) ; si la valeur immédiatement suivante est une valeur hors norme de même catégorie une nouvelle inversion avec la valeur suivante s’effectue et ainsi de suite tout en comptant pour une seule inversion (effet dit boule de neige). Ce système de correction se suit d’une année sur l’autre et se réalise pour toutes les années. La première correction de l’année 2016 expliquée par le 1 er semestre 2002 et le 2 ème semestre 2003 (année prise comme référence) démarre par une non inversion entre février et mars 2002. Ce système de correction est ensuite à remonter dans le passé pour les années précédant 2016 et à poursuivre dans le futur pour les années suivant 2016.Les corrections sont mises en forme dans la ligne dénommée « précipitations corrigées (mm) ». Exemple de l’année reconstituée 2014/2015. Consécutivement à la réalisation de ce tableau et afin que ce soit plus visuel, le tableau définitif pour chaque année et chaque lieu est présentable sous forme de graphique. Modèle météorologique caractérisé en la création d’un outil météorologique pour le territoire français qu’une année « n » entre 2003 et 2030 est expliquée par deux demi années passées situées entre 1976 et 2030 telles que présenté dans [Tableaux2] du paragraphe [0017] permettant d’une part l’explication des tendances météorologiques pluvieuses ou sèches par mois de cette année « n » entre 2003 et 2030 et permettant d’autre part l’anticipation un an à l’avance des tendances météorologiques pluvieuses ou sèches par mois de cette année « n » jusque 2030. Modèle météorologique conformément à la revendication numéro 1 caractérisé en la création d’outils d’aide à la décision permettant d’anticiper un an à l’avance sur blé tendre d’hiver un développement important d’un ou des champignons phytophages (rouille jaune, rouille brune, septoriose, microdochium spp), permettant d’anticiper un an à l’avance sur escourgeon un développement important d’un ou des champignons phytophages (rouille naine, helminthosporiose, ramulariose, rynchosporiose), permettant d’anticiper un an à l’avance sur colza un développement important d’un ou des champignons phytophages (cylindrosporiose, alternaria, sclérotinia), permettant d’anticiper un an à l’avance sur betterave sucrière un développement important d’un ou des champignons phytophages (cercosporiose, ramulariose, rouille, oïdium) et enfin permettant d’anticiper un an à l’avance sur pomme de terre un développement important d’un ou des champignons phytophages (mildiou, alternaria). Modèle météorologique conformément à la revendication numéro 1 caractérisé en la création d’outils météorologiques permettant de calculer précisément le changement climatique d’un territoire pour les paramètres pluviométrie, nombre de jour de pluie supérieur à 1 mm, nombre de jour de pluie inférieur ou égal à 1mm, durée d’ensoleillement, températures minimales et températures maximales du fait de la comparaison rendue possible par l’outil tel que présenté dans [Tableaux2] du paragraphe [0017] entre une année « n » située entre 2003 et 2030 et ses deux demi années passées situées entre 1976 et 2030.