# Vul'Clim, une plateforme permettant d'investiguer les options d'adaptation et de mitigation à divers échelle. Application au modèle PaSim

Katja Klumpp, Ecrah Hoba Ulrich Eza, Gianni Bellocchi, Pascal Carrère, Vincent Blanfort, Raphaël Martin

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## ► To cite this version:

Katja Klumpp, Ecrah Hoba Ulrich Eza, Gianni Bellocchi, Pascal Carrère, Vincent Blanfort, et al. Vul'Clim, une plateforme permettant d'investiguer les options d'adaptation et de mitigation à divers échelle. Application au modèle PaSim. Réseau prairies – Symposium 2017, Mar 2017, Montpellier, France. hal-01604408

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Submitted on 5 Jun 2020

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**Vul'Clim**, une plateforme permettant
d'investiguer les options d'adaptation et de
mitigation à divers échelles.

Application pour un modèle de prairie
(PaSim)

**K. Klumpp**, U. Eza, G. Bellocchi, **P. Carrère**, V. Blanfort, R. Martin

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• Contexte : Projet

• Bourse Recherche Filière Cluster

➤ Vul'Clim - Analyse de la vulnérabilité des territoires aux changements climatiques à l'échelle de la région Auvergne.

➤ Projet de recherche en modélisation appliqué aux domaines de la climatologie, des sciences de l'environnement et de l'écologie.

• Objectif

➤ Développer une démarche générique de régionalisation des scénarii climatiques à l'échelle d'un territoire

• Sorties

➤ Produire une plateforme de modélisation intégrant des outils permettant d'améliorer l'analyse de la vulnérabilité au changement climatique à l'échelle régionale
• Contexte : Changement d'échelles

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• Enjeux

* S'adapter pour réduire la vulnérabilité des territoires

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* C'est au niveau local (territoire) que les effets « changement climatique » sont perçus, c'est donc à ce niveau qu'il faut réduire la vulnérabilité.
• Objectif de Vul'Clim

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Développer un outil permettant le calcul d'impact des changements climatiques à l'échelle régionale

○ Permettre le lancement automatisé de simulations spatialement explicites

○ Autoriser le choix des entrées et sélectionner les variables d'intérêts

○ Sélectionner la zone géographique cible

○ Sélectionner le modèle à utiliser

○ Garantir le formatage et l'interprétation correcte des données

→ Nécessité de développer une plateforme (de lancement)
• Principe

Terminal

* Choix du modèle
(culture, prairie, PT, PP)

* Choix des entrées
(donnee meteo, sol, ITK, etc)

* Choix des sorties
(unité, variables pas de temps, etc)

* Choix du masque
(régions, fleuves, etc)

Serveur distant (plateforme C++)

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Spécification des I/O du
modèle

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ou constantes

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&

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• Choix du modèle

Choix modèle

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Génération GUI

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Formatage Input/Output

Lancement run
• Choix des Input/Output (1/2)

❖ Sélection des entrées via l'interface

❖ Entrées variables dans le temps (exemple : température, pluviométrie, ...)

<table><thead><tr><th></th><th>Année début</th><th>Année fin</th><th>Type</th><th>Valeur</th><th>Unité</th><th>Variable du fichier</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>1951</td><td>2004</td><td>Temporal</td><td>Choisir /media/ K</td><td></td><td>Tair_max</td></tr></tbody></table>

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Conversion automatique

❖ Entrées constantes (exemple : RUEmax, ...)

<table><thead><tr><th></th><th>Année début</th><th>Année fin</th><th>Type</th><th>Valeur</th><th>Unité</th><th>Variable du fichier</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>1951</td><td>2004</td><td>Constant</td><td>2</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
• Choix des Input/Output (1/2)

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Paramétrage à partir des valeurs mesurées ou

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par l'utilisation des méthodes de calculs intégrés

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• Sélection de la zone géographique (1/2)

❖ Via la sélection d'une zone (latitudes et longitudes des coins d'un rectangle)

❖ Via le choix de masques prédéfinis (hébergés sur le serveur)

❖ Via un fichier de masque local

❖ En combinant ces méthodes

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• Sélection de la zone géographique (2/2)

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• Sauvegarde et chargement des simulations

❖ Saisie d'un grand nombre d'informations selon le modèle à simuler

❖ Opération pouvant se révéler fastidieuse

❖ Sauvegarde dans un fichier xml (description.xml)

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• Affichage des résultats

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Outils intégrés
* **<u>Outils intégrés</u> : régionalisation des données d'entrées et sorties**

* Le <u>downscaling</u> permet de passer des valeurs d'une variable (ex. température de l'air) d'une échelle grossière vers une échelle plus fine

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* Le <u>upscaling</u> permet de passer d'une échelle fine vers une échelle grossière
• Downscaling : Méthode des distances inverses

- Estimation via the mean distance, weighted by the distance from a point to its k nearest neighbors, where k is the number of nearest neighbors to consider.

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Avantage :

■ Calcul rapide

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Inconvénients :

■ On est dépendant du nombre de voisins connus et de la granularité de l'échelle de départ (la cote, frontières, etc...)

■ Plus la granularité de départ est grande, plus l'échelle souhaitée est fine, moins on sera précis
• Downscaling : Méthode des distances inverses

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>Données initiales (Tmax)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>Moyenne avec voisins proches</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Moyenne avec 3 voisins</figcaption></figure>

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>Moyenne avec 5 voisins c</figcaption></figure>

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• Downscaling : Méthode de la régression linéaire

- Utiliser la relation entre deux variables : ex. altitude et température

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**Avantages :**

- Meilleure représentation des variables d'intérêt et de leur dépendance

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**Inconvénients :**

- Le temps de calcul est plus important

- On est dépendant des données disponibles sur la variable auxiliaire
# Downscaling : Méthode de la régression linéaire

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>Données initiales (Tmax)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>Régression avec voisins proches</figcaption></figure>

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>Régression avec 3 voisins</figcaption></figure>

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Régression avec 5 voisins</figcaption></figure>

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• Downscaling : Méthode de downscaling temporel

- Utiliser les variables à granularité fine mensuelle (WorldClim) puis les downscaler en journalier via des données plus grossières journalières

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• Journalier échelle grossière

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• Mois: WorldClim (Tmoy = 3)

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Journalier échelle fine

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Avantages :

▪ Données très fines spatialement

▪ Se base sur une base de données largement admise par la communauté

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Inconvénients :

▪ Le temps de calcul est important
• Downscaling : Méthode de downscaling temporel

- Première amélioration (approximation sur worldclim) :

Prendre le delta non pas par rapport à la moyenne du pixel mais par rapport à la moyenne du voisinage. Application du delta comme précédemment.

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Journalier échelle grossière

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En passant par WorldClim mensuelle

- Seconde amélioration (approximation sur worldclim + données grossières) :

Se base sur la première plus l'application du delta par rapport à la moyenne pondéré des valeurs dans les mailles grossières.

➤ Avantages :

- Suppression des discontinuités entre pixels grossiers

➤ Inconvénients :

- Lissage des variables
* Downscaling : Méthode de downscaling temporel

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* Première amélioration (approximation sur worldclim) :

method2_0.5.nc

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method2_1.nc

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method2_1.5.nc

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* Seconde amélioration (approximation sur worldclim + données grossières)

voisins proches

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3 voisins

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5 voisins

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• Outils intégrés : gapfilling

❖ Permet de combler les trous dans une suite de données météo (horaires ou journalières)

❖ A l'interface entre expérimentation et modélisation

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• Outils intégrés : Vuln-Indices

❖ Calcule les indices de vulnérabilité d'une série de données

❖ Peut être appliqué à l'échelle d'une carte et ainsi générer les indices de vulnérabilité relatifs à un territoire

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→ Intégration future d'un outil basé sur la logique floue afin d'agréger les indicateurs (outil disponible uniquement en mono pixel à l'heure actuelle)
• Application de Vul'Clim à PaSim

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>❖ NEE moyenne sur les années les plus arides (kgC.m⁻².yr⁻¹)</figcaption></figure>
# Conclusion & Perspective

* Plateforme fonctionnelle

* Inclut 2 modèles : PaSim (prairie) & CERES-EGC (culture)

* Principales données disponibles sur l'EU

* 2 articles publiés :

* Lardy, R., Bellocchi, G., Martin, R., 2015. Vuln-Indices: Software to assess vulnerability to climate change. Computers and Electronics in Agriculture 114, 53-57

* Eza, U., Shtiliyanova, A., Borras, D., Bellocchi, G., Carrère, P., Martin, R., 2015. An open platform to assess vulnerabilities to climate change: An application to agricultural systems. Ecological Informatics 30, Pages 389-396

* Nécessité de développer d'autres méthodes de changement d'échelles afin de mieux prendre en compte les différents types de données

* Intégration de PaSim tropicalisé afin de permettre la simulation de territoire tropicaux (C4)

* Mise en place d'une chaîne de traitement permettant le calcul automatique d'indice de vulnérabilité → interfaçage avec Vuln-Indices