Projet de recherche BR/154/A6/BEL-HORNET (Action de recherche BR)
Le climat correspond aux conditions météorologiques moyennes qui règnent sur une région donnée pendant une période donnée. Il est déterminé à l’aide de moyennes établies à partir de données d’observations. Puisqu’il se traduit par des moyennes, le climat se caractérise aussi par des extrêmes et des variations autour de cet état moyen. La compréhension, la détection et l’analyse du changement climatique demande de disposer de longues séries d’observations de qualité. De même, pour déterminer le degré d’exceptionnalité d’un phénomène météorologique, il est nécessaire d’avoir de longues séries journalières d’observations fiables (une des conséquences vraisemblable du changement climatique est l’augmentation de la fréquence et de l’ampleur des phénomènes météorologiques extrêmes). En outre, la mise en place de stratégies d’adaptation et d’atténuation au changement climatique dans les différentes Régions du pays nécessite l’accès à des données climatologiques de qualité.
La Belgique possède une riche histoire météorologique (e.g. données instrumentales qui remontent au-moins jusqu’à la fin du 19ème siècle en différent endroits du pays) dont l’héritage se trouve encore fortement sous-exploité. Ce patrimoine compte en effet des millions d’observations météorologiques (et d’informations sur les conditions de mesure) retranscrites à la main sur les bulletins climatologiques originaux archivés à l’Institut Royal Météorologique (IRM). Les données d’observations météorologiques archivées sous format numérique dans la base de données centrale de l’IRM couvrent principalement la seconde moitié du 20ème siècle jusqu’à aujourd’hui. Dans le cadre de sa mission de conservation de la mémoire du climat, l’IRM s’est engagé dans une action de sauvetage des anciennes données climatologiques. Grâce à un projet de digitalisation financé par la Politique Scientifique Fédérale (BELSPO), les données d’archives de la météorologie belge sont, pour une bonne part, maintenant accessibles sous format numérique.
L’étude de l’évolution du climat (analyse de tendance, des extrêmes, etc.) à partir des données instrumentales brutes pose, cependant, un certain nombre de problèmes spécifiques. En effet, outre la présence de valeurs erronées dans les séries d’observations (problème inhérent à tout système de mesure), de nombreux types de changements des conditions de mesures (tels que les changements d’instruments ou d’abris, les déplacements des stations d’observations, les modifications dans l’environnement immédiat des stations, etc.) mais également dans les pratiques/procédures d’observations (e.g. heure du relevé) au cours du temps peuvent introduire des variations dans les séries de mesures qui viennent se superposer au signal climatique.
Ces variations pouvant être du même ordre de grandeur que le signal climatique que l’on cherche à isoler, il est primordial de détecter et corriger les biais présents dans les séries de données observées (c’est ce que l’on appelle « l’homogénéisation » des séries d’observations).
L’objectif du projet est d’exploiter les archives de l’IRM afin d’établir des séries d’observations thermométriques et pluviométriques centenaires validées et homogénéisées pour plusieurs endroits du pays. Ces séries de référence permettront d’établir dans le futur des diagnostics fiables sur l’évolution du climat en Belgique, tant au niveau national que régional.
Vu la grande quantité de relevés météorologiques journaliers à traiter, l’automatisation du contrôle de qualité (CQ) est primordial pour identifier les valeurs aberrantes et s’assurer de la cohérence interne, temporelle et spatiale des données. A cet égard, dans le cadre de ce projet, des techniques modernes de « data mining » et en particulier l’utilisation de réseaux de neurones sont considérées pour améliorer la détection des valeurs erronées, leur correction ainsi que l’estimation des valeurs manquantes. De la même façon, les méthodes les plus récentes d’homogénéisation sont appliquées aux séries d’observations afin d’éliminer les perturbations non-climatiques de ces séries.
BEL-HORNET sur le site web Brain-be
Belgian homogenized long-term reference climate time series (BEL-HORNET) final report
Bertrand, Cédric - Vràbei, Vladimir - Delvaux, Charles ... et al. Brussels : Belgian Science Policy, 2018 (SP2953)
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