Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/06924.jsonl.gz/224

L'indice du printemps indique le moment du développement de la végétation en Suisse par rapport à la moyenne déterminée pour la période allant de 1981 à 2010. Cet indice calculé annuellement intègre les phases phénologiques du printanière. La température étant un facteur clé pour la croissance des plantes, l'indice du printemps est particulièrement indiqué comme mesure de l'impact du changement climatique sur la végétation.
Indice du printemps
L'indice du printemps est un indicateur statistique. Il est calculé en fonction des dix premières phases phénologiques du printemps et actualisé chaque année à la fin du mois de mai. Il intègre les observations effectuées chaque année dans quelque 80 stations du réseau de surveillance phénologique qui disposent de séries suffisamment longues.
Le printemps 2016
En 2016, la végétation s’est développée plus rapidement au printemps que la normale. Au début de l’année, la précocité de la floraison du noisetier a été telle qu’elle n’avait pratiquement jamais été observée auparavant. La floraison des pas-d’âne a également été considérée comme très précoce. En janvier et février, l’avance du développement de la végétation était de 3 à 4 semaines. Les offensives d’air froid du mois de mars et d’avril ont réduit l’avance à une semaine. En mai, l’évolution de la végétation est devenue conforme à la moyenne 1981-2010.
Calcul de l'indice du printemps
Les dix phases phénologiques suivantes (entre janvier et mai) sont utilisées pour caractériser le printemps phénologique dans son ensemble:
- Floraison du noisetier
- Floraison du pas d'âne
- Floraison de l'anémone des bois
- Floraison du cerisier
- Déploiement des feuilles du marronnier d'Inde
- Déploiement des feuilles du noisetier
- Déploiement des aiguilles du mélèze
- Floraison du pissenlit
- Floraison de la cardamine des prés
- Déploiement des feuilles du hêtre
L'écart à la date moyenne est déterminé par une analyse en composantes principales. Cette méthode est adéquate pour structurer de grands ensembles de données afin de les simplifier et d'illustrer ou de filtrer les dépendances spatiales et temporelles. Un des résultats de cette analyse, la première composante principale, illustre la variabilité d'une année à l'autre.