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Davide Saurwein 3e année BSc, TRP septembre 2015-juillet 2016

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ANALYSE DES TENDANCES PASSÉES ET

FUTURES DE VARIABLES MÉTÉOROLOGIQUES

POUR DES STATIONS DE MESURE DE MOYENNE

ET HAUTE ALTITUDE EN SUISSE

Abstract

Climate is nowadays a main topic of research between the scientific community, because of its

complexity and because of the influence of a lot of parameters in order to determine the evolution

of climate in the middle and long term. Climate is concerned with the description of middle- and

long term variability of variables like temperature and precipitations (but also irradiation, wind

and relative humidity), and it should not be confused with the meteorology, which is the study of

these variables at one specific date for a short period of time (usually one or several days).

This thesis presents an analysis of data from the Swiss Permafrost Monitoring Network

(« PERMOS »), the national meteorological institute of Switzerland and the projects « TEMPS »

and « ENSEMBLES ». The analysis is done for the period between 1961 and 2099 for 12

mountain stations at middle and high altitudes in Switzerland. This analysis of climate has the

objective to do a detailed description of the variability of eight climate variables: relative

humidity, precipitations, irradiation, air temperature (mean, minimum and maximum), mean

speed of the wind and maximum speed of the wind. The analysis of the evolution of the variables

is done for the whole period 1961-2099, for the past (1961-2015), for the future (2016-2099), and

also for the norm periods of 20-30 years (1961-1989, 1990-2019, 2020-2049, 2050-2079 and

2080-2099).

The analysis is done following the two-step approach presented by RAJCZAK ET AL. (2015) in

their scientific article. The approach proposes an analysis of data of climate variables for the past

in order to produce a possible scenario for the evolution of these variables into the future

(especially for the next century). Observations of the national meteorological institute of

Switzerland and of the Swiss Permafrost Monitoring Network are integrated with the analysis of

RAJCZAK ET AL. (2015) in order to propose a scenario for the future. Therefore, data from the

meteorological stations of the national institute of meteorology and climatology are integrated

with data from the 12 stations described in this thesis (analysed firstly by RAJCZAK ET AL.,

2015). The objective is to propose a climate scenario which is based upon the models « GCM »


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(General Circulation Model) and « RCM » (Regional Climate Model) of the « ENSEMBLES »

project. With this approach a complete understanding of the evolution of Swiss’ climate during

the 21st century becomes possible, but there is always a certain degree of incertitude to count,

because the analysis comprises only 12 stations and eight parameters. Consequently, it is not

possible to describe the whole reality with some scenarios, because the incertitude is mainly

related with climate simulations.

Furthermore, there is not only the description and analysis of the variables to be done, but also

statistical correlation tests that represent the relations between the variables. Therefore, the

objective is to understand that climate is formed by a lot of variables, but these ones are not

necessarily in a direct correlation.

Another important purpose of this thesis is to find a relation between the results obtained with the

analysis of data « PERMOS » with another studies. The production of descriptive statistics and

graphics allows to have a detailed view of the probable evolution of the climate of Switzerland

for the 21st century, and to understand also the variability with altitude and the different climatic

regions concerned.

Remerciements

Mes remerciements pour la réalisation de ce rapport de recherche vont surtout au professeur

Christian Hauck du Département de Géosciences de l’Université de Fribourg qui m’a assisté lors

de la réalisation de tout le travail écrit, à Madame Nadine Salzmann (toujours du Département de

Géosciences de l’Université de Fribourg) qui a donné des informations importantes surtout à

propos des logiciels d’analyse des données et de comment procéder pour la réalisation des

graphiques des corrélations et ceux des événements extrêmes. Un remerciement particulier va

aussi aux autres professeurs du Département de Géosciences de l’Université de Fribourg pour les

notions qu’ils m’ont expliqué lors de ces trois années de Bachelor pendant les cours et les travaux

pratiques. Enfin, je voudrais remercier aussi les amis et les collègues qui m’ont donné quelques

conseils surtout au niveau de la structure du rapport de recherche, et aux auteurs des documents

de référence, qui m’ont permis d’apprendre beaucoup de notions utiles aussi pour le Master et

mon futur professionnel. Réaliser ce rapport de recherche a été une expérience intéressante et

constructive et, en outre, aussi la thématique choisie était intéressante à approfondir et étudier.

Mots-clés

Climat, températures, précipitations, rayonnement, humidité relative, vitesse du vent


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Table des matières

0. Abstract et table des matières, remerciements (pages 1-4)

0.1. Première page avec nom du professeur, date, matière et année académique

0.2. Abstract-résumé……………………………………………………………………....……..page 1

0.3. Remerciements……………………………………………………………..………….…….page 2

0.4. Mots-clés…………………………………………………………..………………………...page 2

0.5. Table des matières………………………………………..………………………………….page 3

1. Introduction (pages 5-9)

1.1. Introduction générale au rapport de recherche…………………………..………………..….page 5

1.2. Buts et objectifs des recherches………………………………..……………………….……page 6

1.3. Variables du climat utilisées pour les analyses…………………………………..….……….page 7

1.3.1. Considérations générales sur les sets de données utilisés………………….….………page 7

1.3.2. Variables utilisées pour les analyses des données des 12 stations……………………page 9

2. Problématiques et questions de recherche (pages 11-12)

3. Considérations théoriques (pages 13-20)

3.1. Considérations générales…………………………………………………..……………….page 13

3.2. Théories à propos des variables principales du climat……………………………..….……page 13

3.2.1. Observations des variables du climat pour la période 1961-2015………..………..page 13

3.2.2. Modélisations des variables du climat pour le futur (période 2016-2099)………...page 18

4. Méthodologie (pages 21-24)

4.1. Méthodes de recherche et objectifs de l’utilisation de cette méthodologie……………...….page 21

4.2. Étapes du déroulement des recherches……………………………………………...………page 21

4.3. Échantillon des stations de mesure utilisées pour les analyses……………………...………page 22

4.4. Descriptif des stations météorologiques………………………………………………...….page 23

5. Analyse des résultats obtenus (pages 25-45)

5.1. Description générale des analyses et des résultats……………………………………...…..page 25

5.2. Analyse selon les variables du climat………………………………………………….…...page 25

5.2.1. Variable humidité relative ([hurs], en %)……………………..……………....…..page 25

5.2.2. Variable précipitations ([pr], en mm)………………………...………….………..page 25

5.2.3. Variable rayonnement ([rsds], en W.m-2)………………………...………….……page 29

5.2.4. Variables des températures ([tas], [tasmax], [tasmin], en °C)……….…………….page 31

5.2.5. Variables de la vitesse du vent ([wss], [wsgsmax], en m/s)…………….…………page 36

5.3. Tests de corrélation entre les variables du climat……………………………………….......page 41

6. Discussions et interprétations (pages 45-54)

6.1. Considérations générales pour les discussions des recherches………………………...……page 45

6.2. Discussion des changements pour les différentes variables…………………………...……page 46

6.2.1. Diminution de l’humidité relative [hurs]…..……………………………………...page 46

6.2.2. Variabilité des précipitations et incertitudes pour les projections du futur………..page 46

6.2.3. Seuil de 95% pour les précipitations………………………………………………page 47


4

6.2.4. Nombre de maximas dans les graphiques des températures………………………page 48

6.2.5. Seuil de 95% pour les températures minimales et maximales…………………….page 49

6.2.6. Variabilité du vent maximal et moyen…………………………………………….page 50

6.3. Résultats et interprétations concernant les corrélations………………………...…………...page 51

6.3.1. Corrélations de l’humidité relative avec les autres variables……………………...page 51

6.3.2. Corrélations des précipitations avec les autres variables……………………….…page 51

6.3.3. Corrélations du rayonnement avec les autres variables……………………..…….page 52

6.3.4. Corrélations des températures avec les autres variables……………….……….…page 52

6.3.5. Corrélations de la vitesse du vent avec les autres variables……………...………..page 53

6.4. Interprétations et jugements critiques…………………….……………..………………….page 53

7. Conclusions (pages 55-58)

8. Bibliographie (pages 59-64)

8.1. Ouvrages…………………………………………………………...…………………….....page 59

8.2. Sources et documents électroniques………………………………………..………………page 59

8.3. Sites internet (utilisés comme informations complémentaires)……………………………..page 61

8.4. Sources des annexes……………………………………………………………………..….page 63

9. Table des figures (pages 65-71)

9.1. Figures du document du rapport de recherche…………………………………….…….….page 65

9.2. Figures des annexes………………………………………………………………..……….page 67

10. Plan des tableaux (pages 71-74)

11. Annexes (pages I-CXV pour le corpus des annexes/1-32 pour les tableaux)

Annexe 1 images des variables de mesure (page I)

Annexe 2 théories proposées par l’auteur du rapport de recherche (page III)

Annexe 3 images des théories, consultation de la littérature actuelle (page V)

Annexe 4 images des stations utilisées pour les données du rapport (page XIII)

Annexe 5 exemple de fichier d’analyse avec R-Studio (page XVII)

Annexe 5.1 toutes les variables mais pas les précipitations [pr] et le vent [wss] et [wsgsmax] (page XVII)

Annexe 5.2 calculs des données pour les précipitations, variable [pr] (page XXIV)

Annexe 5.3 Variables en lien avec la vitesse du vent ; [wss] pour la vitesse moyenne et [wsgsmax] pour

la vitesse maximale (page XXXII)

Annexe 6 graphiques complémentaires du chapitre 5 (page XXXVIII)

Annexe 6.1 graphiques de la variable [hurs] « humidité relative » (page XXXVIII)

Annexe 6.2 graphiques de la variable [pr] « précipitations » (page XXXIX)

Annexe 6.3 graphiques de la variable [rsds] « rayonnement » (page XLIX)

Annexe 6.4 graphiques de la variable [tas] « température moyenne de l’air » (page LIII)

Annexe 6.5 graphiques de la variable [tasmax] « température maximale de l’air » (page LXI)

Annexe 6.6 graphiques de la variable [tasmin] « température minimale de l’air » (page LXXI)

Annexe 6.7 graphiques de la variable [wss] « vitesse moyenne du vent » (page LXXX)

Annexe 6.8 graphiques de la variable [wsgsmax] « vitesse maximale du vent » (page XCI)

Annexe 6.9 graphiques des corrélations entre les variables analysées (page C)

Annexe 7 méthodologie de production des graphiques et des statistiques avec R-Studio : script des

graphiques et des statistiques pour la variable [pr], exemple explicatif (page CVIII)

Annexe 8 description des stations de mesure et des variables ; tableaux des variables (32 pages)


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1. Introduction

1.1.Introduction générale au rapport de recherche

Le présent rapport analyse différentes variables statistiques inhérentes des stations

météorologiques de moyenne et haute altitude situées en Suisse. Le travail de Bachelor suivant

est donc rédigé dans le cadre de l’étude des principales variables du climat (humidité relative,

précipitations, rayonnement, température et vitesse du vent surtout), concernant des régions

spécifiques en Suisse et des stations de mesure des moyennes et des hautes altitudes. Le climat

est complexe à étudier et à comprendre dans son intégralité, et beaucoup de chercheurs sont

aujourd’hui en train de produire des modèles pour simplifier la réalité et tenter de comprendre les

paramètres et les facteurs principaux qui le composent. Afin de comprendre les caractéristiques

principales du climat, il ne s’agit pas seulement de lire les documents existants et de fournir des

interprétations à partir de ces documents. Au contraire, selon une approche analytique et

intégrative qui est adoptée dans ce travail écrit, c’est plutôt mieux d’analyser en détail les données

et de fournir des modèles qui puissent décrire une certaine variable climatique d’une manière

fiable, en effectuant aussi des tests de comparaison et des mises en relation entre les variables.

Cela peut être affirmé parce que les variables climatiques ne sont pas nécessairement toujours en

relation l’une avec l’autre, et il peut se passer que la variabilité de l’une n’influence pas

directement la variabilité de l’autre.

L’intérêt scientifique de l’étude du climat est en train d’augmenter beaucoup dans le monde (CH

2011 ; IPCC AR 5), surtout à cause des conséquences socio-économiques qui entraînent ces

changements (FREI ET AL., 2008 ; RAJCZAK ET AL., 2013). Il y a donc beaucoup d’études qui

ont été fait à ce propos (cf. chapitre 3) et, actuellement, il y a aussi des services nationaux de

climatologie qui effectuent des enregistrements continus du climat, comme c’est le cas surtout de

« Météo-Suisse » pour la Suisse. La climatologie est par conséquent un secteur d’étude de plus

en plus actuel, et donc ce rapport de recherche cherche à s’insérer dans des thématiques d’actualité

pour essayer d’approfondir l’étude des variables principales qui composent le climat et qui

caractérisent sa complexité dans son ensemble. Le focus du travail écrit à propos de ce sujet de

recherche est lié surtout au fait qu’il s’agit d’une étude des variables climatiques qui est effectuée

dans les stations de moyenne et haute altitude de la Suisse. Il s’agit par conséquent d’une analyse

au niveau régional qui propose une description du climat qui pourrait ensuite être comparée avec

le contexte continental ou global comme élargissement possible des recherches.

L’intérêt pour la compréhension du climat augmente aussi à cause des conséquences très

négatives qu’une modification des variables pourrait avoir sur une échelle mondiale. En fait, un

exemple de conséquence négative en ce sens est la hausse du niveau global de la mer, qui pourrait

provoquer la migration vers l’intérieur des continents de millions de personnes qui actuellement

vivent le long des côtes les plus peuplées du monde (CH 2011 ; IPCC AR5).


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Outre à l’étude des variables du climat, une autre thématique d’actualité importante est celle des

évènements extrêmes et surtout de la variation de leur intensité et fréquence dans le temps. En

fait, il y a le besoin de comprendre si les changements climatiques vont avoir une influence plus

ou moins importante en une certaine région au fil des années, concernant surtout les vagues de

chaleur, le vent et les précipitations abondantes (RAJCZAK ET AL., 2013). En ce sens, la

communauté scientifique effectue actuellement de plus en plus d’études et de recherches pour

analyser ce phénomène, et comprendre si le seuil de 95% pour qualifier un évènement comme

« extrême » va se déplacer ou pas dans le futur (cf. chapitres 3, 5 et 6 pour des explications

détaillées à ce propos). Ce seuil décrit à partir de quelle valeur un évènement peut être qualifié

comme exceptionnel et peu probable ou comme commun et peu fréquent (cf. chapitre 5.3).

Ce rapport est donc effectué en se référant aux données de Météo-Suisse et aux observations du

Swiss Permafrost Monitoring Network « PERMOS » pour la période 1961-2015 (mesures entre

1987 et 2015 pour « PERMOS » et entre 1961 et 2015 pour Météo-Suisse). L’intégration de ces

données avec les informations données par RAJCZAK ET AL. (2015) dans leur article permet

d’obtenir des informations précises concernant la période 1961-2099. Ensuite, afin de proposer

un possible scénario pour l’évolution des variables du climat dans le futur, les données obtenues

par les prévisions des modèles « GCM » (Global Circulation Model) et « RCM » (Regional

Climatic Model) sont utilisées, en référence à l’article de RAJCZAK ET AL. (2015).

1.2.Buts et objectifs des recherches

L’objectif principal de cette thèse est d’étudier les huit variables énoncées en précédence (cf.

chapitre 1.1) pour une certaine période pendant le passé (entre 1961 et 2015) et, sur la base des

données pour cette période, des possibles scénarios pour le futur sont proposés (entre 2016 et

2099). L’objectif est de comprendre comment a évolué la situation jusqu’à maintenant et

comment elle va évoluer pendant le futur. Afin de comprendre l’évolution future du climat aux

moyennes et hautes altitudes en Suisse, des scénarios qui se basent sur les modèles « GCM »

(Global Circulation Model) et « RCM » (Regional Climatic Model) sont proposés. Pour obtenir

ces scénarios, une intégration de données provenant de différentes sources est effectuée : « Météo-

Suisse », « PERMOS » et le projet « TEMPS » proposé par un article scientifique de référence de

cette thèse (cf. RAJCZAK ET AL., 2015).

Ce travail écrit vise surtout à savoir utiliser des données statistiques brutes afin de fournir ensuite

des interprétations cohérentes d’un certain phénomène du climat, en étudiant la situation en ce

sens pendant le passé, le présent et aussi concernant des prévisions pour le 21e siècle jusqu’au

31.12.2099. Une contrainte importante en ce sens est que les trois sets de données mentionnés en

précédence contiennent des données qui sont disponibles seulement à partir de 1961. En fait, pour

certaines stations (surtout celles qui fournissent des données qui sont exploitées par le service


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météorologique national « Météo-Suisse ») les données actuellement à disposition des chercheurs

remontent jusqu’au 19e siècle. Avoir des données disponibles seulement à partir de l’année 1961

ne permet donc pas de comprendre d’une manière complète quelle a été l’évolution du climat en

Suisse à partir du début de la tendance globale de changement climatique qui se fait graduellement

et progressivement à partir de la moitié du 19e siècle.

L’objectif principal du travail est donc celui d’analyser l’évolution des huit variables mentionnées

en précédence pour les stations de moyenne et haute altitude située en Suisse qui ont été utilisées

surtout pour les analyses liées au projet « TEMPS » (RAJCZAK ET AL., 2015). Donc, les

données analysées concernent 12 stations de mesure du projet « TEMPS » (mais aussi moins pour

certaines variables), qui sont essentiellement les suivantes : Corvatsch, Creux du Van,

Dreveneuse, Fluela, deux stations au Gemmipass (qui sont situées dans la même région mais avec

une localisation et une orientation assez différente), Gemsstock, Lapires, Muot da Barba Peider,

Ritigraben, Schilthorn et Stockhorn.

En ce cas, des études des données disponible de « Météo-Suisse » et du projet « TEMPS »

(RAJCZAK ET AL., 2015) ont été effectuées, afin d’obtenir une analyse cohérente et pertinente

qui s’appuie sur des données cohérentes.

Les comparaisons des résultats obtenus avec la littérature actuelle sont effectuées d’abord lors de

l’élaboration des théories (cf. chapitre 3) et, ensuite, il y a un approfondissement concernant l’état

des lieux lors du chapitre liée aux discussions et aux interprétations (cf. chapitre 6). Les données

à disposition par les différentes références doivent donc être intégrées d’une manière appropriée,

afin d’obtenir des informations cohérentes pour l’évolution du climat aux moyennes et hautes

altitudes en Suisse entre 1961 et 2015, qui puissent permettre de proposer un scénario pour

l’évolution du climat pendant le 21e siècle. De leur côté, les changements saisonniers des

différentes variables ne seront pas pris en compte que d’une manière superficielle, parce que

l’objectif de ce rapport de recherche est d’étudier l’évolution annuelle et périodique et moins celle

saisonnière

1.3.Variables du climat utilisées pour les analyses

1.3.1. Considérations générales sur les sets de données utilisés

Afin de pouvoir effectuer correctement les analyses du rapport de recherche, huit variables ont

été prises en compte et décrites. Pour chaque station, la variabilité temporelle de l’humidité

relative, des précipitations, du rayonnement, des températures (moyennes, maximales et

minimales) et de la vitesse du vent (moyenne et maximale) a été analysée. Cela a permis d’avoir

un cadre plus complet de l’évolution climatique dans les différentes régions de Suisse. Les

données concernant les huit variables sont des modèles climatiques qui ont été utilisées lors d’un

projet européen de recherche climatique, le projet « ENSEMBLES » (RAJCZAK ET AL., 2015).


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Ce projet a comme but celui de déterminer l’évolution du climat sur un long terme au niveau du

continent européen, et pas seulement de la Suisse. Toutefois, les modèles climatiques concernant

la Suisse dans le spécifique sont aussi disponibles. Les modèles climatiques du projet européen

« ENSEMBLES » (RAJCZAK ET AL., 2015) ont été déterminées par différentes institutions

climatologiques européennes, qui sont essentiellement les suivantes (RAJCZAK ET AL., 2015) :

- C4I-HadCM3Q16, Commande Scientifique National

- CNRM-ARPEGE, Centre National Français des Recherches Météorologiques

- DMI-ARPEGE, Danish Meteorological Institute

- DMI-ECHAM5, Danish Meteorological Institute

- ETH-HadCM3Q0, Swiss Federal Institute of Technology Zurich

- HadRM3Q0, modèle à sensibilité très petite

- HadRM3Q3, modèle à sensibilité réduite

- HadRM3Q16, modèle à haute sensibilité

- ICTP-ECHAM5, International Centre of Theoretical Physics Italy

- KNMI-ECHAM5, Royal Netherlands Meteorological Institute

- MPI-ECHAM5, Max Planck Institute of Meteorology

- SMHI-BCM, Swedish Meteorological and Hydrological Institute

- SMHI-ECHAM5, Swedish Meteorological and Hydrological Institute

- SMHI-HadCM3Q3, Swedish Meteorological and Hydrological Institute

Dans le cadre du projet « ENSEMBLES » (RAJCZAK ET AL., 2015), les données sont donc

mesurées par des institutions climatologiques qui font partie de plusieurs régions du continent.

Les données obtenues par ces institutions permettent aussi de pouvoir formuler des modèles et

des scénarios climatiques pour le futur.

Le projet « ENSEMBLES » est un projet de collaboration entre différentes institutions

climatologiques européennes qui a été élaboré entre 2004 et 2009 pour analyser les changements

climatiques et des écosystèmes sur l’ensemble du continent. Le projet a comme but principal celui

de proposer des projections et des scénarios pour l’évolution du climat européen dans le futur.

Ces dernières se basent surtout sur des modèles climatiques à haute résolution et sur les calculs

des probabilités afin d’estimer les incertitudes dans l’évolution du climat pour le futur. Les

données du projet européen sont utiles aussi pour effectuer des projections de ce type en Suisse,

et c’est parce qu’elles sont utilisées aussi pour les analyses de cette thèse.

Dans le cadre de ce rapport de recherche, une moyenne entre les valeurs déterminées par les

différentes institutions européennes est effectuée (cf. chapitre 4), afin d’obtenir des valeurs

moyennes (ou des sommes pour les précipitations) qui puissent simplifier la production des

graphiques et des tableaux concernant cette thèse. Un autre aspect à mentionner en ce sens est que

les abréviations « ARPEGE », « ECHAM », « Had » et « BCM » indiquent les modèles globaux


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du climat (« GCM » ou Global Circulation Models en anglais). En outre, les institutions

mentionnées en haut ont proposé aussi des modèles et des projections climatiques au niveau

régional (« RCM » ou Regional Climatic Models en anglais). Ces projections seront complétées

et enrichies lors de ce rapport de recherche, surtout dans les chapitres 5 et 6.

D’autres études, notamment des articles de journaux et revues, essayent aussi de proposer des

scénarios valides et des tendances pertinentes pour l’évolution du climat du futur (BARNETT ET

AL., 2013 ; PIERCE ET AL., 2009 ; THORNTON ET AL., 1997). Un article important qui a été

consulté dans le cadre des recherches de ce TRP est celui rédigé par un groupe de chercheurs des

universités suisses de Zurich et Fribourg. En ce cas, une approche en deux étapes est proposée

afin d’effectuer des corrélations entre deux ou plus variables climatiques et de pouvoir ensuite

calibrer et corriger les données d’une manière appropriée (RAJCZAK ET AL., 2015).

Il peut être affirmé que l’approche de mise en commun des résultats obtenus avec l’analyse des

données et les données des stations météorologiques des instituts nationaux sert à permettre la

formulation de scénarios et modèle d’évolution pour le futur plus détaillés et avec un mineur degré

d’incertitude. C’est parce que l’échantillon de 12 stations de mesure utilisé pour décrire les

différents paramètres ne suffisent pas à elles-mêmes pour réduire le degré d’incertitude des

analyses des résultats.

Les huit variables analysées ont été une composante fondamentale pour pouvoir répondre aux

questions de recherche et pouvoir effectuer les analyses d’une manière appropriée. Donc, lors de

cette section (1.3), une description et une présentation détaillée de ces variables est effectuée.

1.3.2. Variables utilisées pour les analyses des données des 12 stations

Huit variables du climat ont été utilisées dans cet étude, et elles sont les suivantes :

- Humidité relative [hurs]

- Précipitations [pr]

- Rayonnement solaire [rsds]

- Températures moyennes de l’air près de la surface [tas], températures maximales

[tasmax] et températures minimales [tasmin]

- Vitesse journalière moyenne du vent [wss] et vitesse maximale des « pics » de vent lors

d’une journée [wsgsmax]

L’utilisation de ces huit variables dans cette thèse permet de mieux comprendre les

caractéristiques principales du climat et son évolution pendant le temps. Toutefois, il convient de

mentionner le fait que ces variables permettent de comprendre d’une manière approximée

comment évolue le climat dans une certaine région, et qu’elles permettent de formuler des

modèles et des scénarios, mais pas des descriptions complètes et intégrales de la réalité. En fait,


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le climat est un élément très complexe du « système » terrestre, qui est constitué par beaucoup de

facteurs (éléments physiques, chimiques et biologiques en particulier) et qui peut varier beaucoup

selon les différentes régions du monde (ex. climat désertique, polaire, tropical et d’autre type).

Pour toutes les variables, une moyenne des données des 14 institutions européennes de mesure a

été déterminée tout d’abord. Ensuite, des moyennes annuelles et par période ont été calculées pour

toutes les variables. Une explication plus en détail de ce type de calculs sera effectuée lors du

chapitre de méthodologie (cf. chapitre 4), pendant qu’une description ultérieure des variables du

climat utilisées pour les analyses de ce rapport de recherche est fournie en annexe (cf. annexe 8).


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2. Problématiques et questions de recherche

Afin de pouvoir effectuer une recherche scientifique de ce type, il est utile de formuler des

problématiques et des questions de recherche auxquelles répondre lors des analyses. Ces

problématiques sont celles sur lesquelles s’appuie toute la thèse dans son ensemble, et la réponse

à ces questions constitue un approfondissement des recherches climatologiques et l’acquisition

d’une série de notions importantes à ce sujet. Ces problématiques permettent de suivre un certain

« parcours de recherche » afin de comprendre l’évolution du climat de 12 stations de moyenne et

haute altitude en Suisse lors de la période 1961-2099.

Dans ce travail, deux questions de recherche en particulier sont proposées, et elles sont

essentiellement les suivantes :

(1) Sur la base des données statistiques actuellement disponibles concernant les stations

météorologiques de moyenne et haute montagne de la base de données du projet

« PERMOS », quelles ont été les changements et les tendances observées pour les

principales variables météorologiques pendant la période 1961-2015 et quels sont les

scénarios pour le futur ? Et, concernant cette tendance, a-t-elle été distribuée d’une

manière homogène en Suisse, ou il y a eu des régions avec des changements climatiques

plus prononcés et évidents que d’autres ?

(2) Est-ce que les modèles numériques du climat peuvent aussi prévoir et décrire quelle va

être l’évolution climatique concernant les principales variables météorologiques

(températures et précipitations surtout) et la fréquence des évènements extrêmes pendant

le 21e siècle ?

L’objectif des questions de recherche posées ici en haut est celui de comprendre bien les

principales données statistiques relatives aux tendances du climat de moyenne et haute montagne

en Suisse pendant la période 1961-2099.

La problématique principale rédigée en ce chapitre est aussi importante pour préserver un certain

lien entre les différentes sections du texte du rapport de recherche : en fait, les différents chapitres

du travail écrit doivent être en relation l’un avec l’autre afin de le rendre cohérent dans son

ensemble. Par exemple, il y a un lien étroit entre les théories posées au début (cf. chapitre 3) afin

d’entrer dans le sujet d’analyse, les résultats des analyses effectuées avec les données du projet

« PERMOS » (cf. chapitre 5) et les interprétations (cf. chapitre 6) basées sur la consultation de la

littérature actuelle existante pour la thématique choisie.

Cette thèse commence donc par une introduction de la thématique traitée avec définition des

caractéristiques principales et des buts des recherches (cf. chapitre 1). Le chapitre suivant (cf.

chapitre 2) a comme but principal celui de définir les problématiques et les questions de recherche.


12

De son côté, les théories (cf. chapitre 3) définissent les premières notions importantes concernant

le sujet de recherche. Les informations sont fournies avec l’aide de la littérature actuelle et se

focalisent surtout sur les caractéristiques des huit variables du climat et sur leur évolution dans le

temps. En outre, une autre thématique importante traitée dans ce chapitre concerne la définition

de qu’est-ce que c’est un évènement extrême et du seuil de probabilité de 95% pour en caractériser

la fréquence et la variabilité au fil des années.

Le chapitre de méthodologie (cf. chapitre 4) permet de comprendre les étapes les plus importantes

de la recherche et quelles ont été les données principales qui ont été utilisées lors de celles-ci. En

particulier, une explication des sets de données est fournie, afin de comprendre comment ces

données ont élaborées et analysées pour obtenir un certain type de résultats.

Les résultats (cf. chapitre 5) concernent toutes les tableaux et les graphiques qui indiquent

l’évolution du climat lors de la période 1961-2099 pour les stations de moyenne et haute montagne

en Suisse, selon les données disponibles pour les huit variables climatiques principales (cf.

chapitre 1 pour plus d’informations à ce propos). Les discussions et les interprétations des

résultats (cf. chapitre 6) concernent l’utilisation de la littérature actuelle afin de comprendre les

résultats les plus importants qui ont été déterminés lors du chapitre précédent (par exemple des

tendances particulières, des formes particulières des graphiques, des variations régionales

importantes d’une certaine variable, etc.).

Le rapport de recherche se termine avec une conclusion générale (cf. chapitre 7), la présentation

de la bibliographie (cf. chapitre 8) et des tables des figures et des tableaux (cf. chapitres 9 et 10).

De leur côté, les annexes complètent les recherches en fournissant toutes les informations qui,

soit par leurs dimensions excessives soit par leurs caractéristiques spécifiques, n’ont pas pu être

insérées directement dans le « corpus » du travail écrit. Il s’agit donc en ce cas essentiellement de

procédures de calcul des données et de graphiques ou tableaux qui sont utiles comme complément

aux informations données dans la thèse (cf. chapitre 11).


13

3. Considérations théoriques

3.1. Considérations générales

Ce chapitre est dédié aux théories de base à partir desquelles se développent les analyses de ce

rapport de recherche, avec un focus particulier sur le concept de climat en Suisse aux moyennes

et hautes altitudes. En ce cas, la littérature actuelle a été utilisée comme référence afin d’être en

mesure de situer ce rapport de recherche par rapport à la littérature actuelle, en écrivant à la fin

aussi des propositions concernant des possibles développements futurs des recherches (cf.

chapitres 6 et 7).

Ces théories visent donc à proposer des premières réponses aux problématiques et aux questions

de recherche posées au début de cette thèse (cf. chapitre 2). Toutefois, il doit être affirmé qu’il

s’agit de considérations qui ne correspondent pas toujours à la réalité. En fait, un certain degré

d’incertitude doit toujours être pris en compte lors de recherches concernant la climatologie et les

changements climatiques. Le climat est donc souvent étudié par des modèles et des études qui

proposent une simplification de la réalité, trop complexe dans son ensemble pour pouvoir être

étudiée dans son intégralité.

Selon la documentation actuelle, les sets de données à disposition du projet en accord avec le

Département de Géosciences de l’Université de Fribourg et l’ETH de Zurich représentent

seulement une partie minimale de toutes les données météorologiques présentes en Suisse. En

fait, les stations météorologiques qui enregistrent les données des variables climatiques

continuellement dans le temps sont plus de 200 pour les températures et environ une centaine

pour les autres variables, vu que chaque station ne mesure souvent pas toutes les variables

climatiques (cf. données de « Météo-Suisse »).

La distribution des 12 stations météorologiques analysées dans cette thèse sur le territoire national

est plus ou moins uniforme. En fait, il y a une station au Jura (Creux du Van), trois dans les

Grisons (Corvatsch, Fluela et Muot da Barba Peider), une dans les Alpes centrales (Gemsstock),

quatre au Valais (Dreveneuse, Lapires, Ritigraben et Stockhorn) et trois dans les Alpes Bernoises

(les deux stations de Gemmi et celle du Schilthorn). La même affirmation peut être formulée aussi

pour les stations du service météorologique national « Météo-Suisse » (cf. annexes) : en fait, aussi

en ce cas les stations de mesure sont distribuées assez uniformément dans le territoire national.

3.2.Théories à propos des variables principales du climat

3.2.1. Observations des variables du climat pour la période 1961-2015

Selon les tendances climatiques énoncées par le service météorologique national « Météo-

Suisse » et par le rapport sur le climat « CH-2011 » (cf. bibliographie), il peut être convenu que

les évolutions pour le futur sont similaires à celles obtenues pour les 12 stations analysées dans le

cadre de cette thèse, comme sera expliqué mieux dans les chapitres suivants. Une différence


14

importante est que les périodes de norme utilisées ont été prises pour chaque 30 ans, sans

l’ajustement chaque 10 ans comme pour les données de « Météo-Suisse ». Donc, au lieu de 1981-

2010 on aura 1990-2019, 2020-2049, et ainsi de suite. Cela est dû surtout à des raisons de praticité

et de simplification concernant l’analyse et le traitement des données : en fait, il aurait pris

beaucoup plus de temps pour analyser des données en considérant des périodes de norme comme

pour le service météorologique national (1961-1990, 1981-2010, etc.), et aussi les graphiques

auraient pu être plus difficiles à interpréter et comprendre. La description de l’analyse et du

traitement des données sera effectuée plus en détail lors du chapitre suivant (cf. chapitre 4).

Les températures de l’air en Suisse ont eu une tendance à une augmentation plutôt marquée

pendant les années. La tendance à une augmentation des températures est confirmée pour la

majeure partie des régions du monde lors de la période 1961-2099, et pas seulement en Suisse

(IPCC AR 5). Selon les observations à disposition pour la période 1961-2015 et selon les

prévisions et les scénarios formulés pour le futur, l’augmentation des températures en Suisse est

généralisée à l’ensemble du pays et à tous les niveaux d’altitude, et cette tendance est confirmée

pour tous les scénarios (A2, A1B, RCP3P0).

L’augmentation des températures au fil des années est confirmée par les données fournies par des

sources de documentation rédigées par des chercheurs en Suisse et, plus précisément, selon une

collaboration entre le Département de Géosciences de l’Université de Fribourg et l’École

Polytechnique de Zurich (cf. données du projet « PERMOS » ; RAJCZAK ET AL., 2015).

D’après GOBIET ET AL. (2014), un scénario climatique qui propose une augmentation

prononcée des températures au fil des années a été mis en place. Tout d’abord, les températures

ont une tendance à la hausse qui va devenir encore plus prononcée lors de la deuxième moitié du

21e siècle. En outre, il y aura une augmentation des évènements extrêmes au fil des années

concernant les précipitations et aussi les températures, et une modification saisonnière des

variables du climat, ce qui va avoir des conséquences importantes sur la biodiversité et les

activités humaines, même en Suisse.

Les scénarios de l’évolution climatique pour le 21e siècle ont été proposés par des nombreuses

institutions qui effectuent des études à ce sujet. Toutefois, les scénarios de l’IPCC ont été les

principaux qui ont été utilisés dans le cadre de cette thèse. Six scénarios ont été proposés pour

l’évolution climatique globale du 21e siècle en considérant différents facteurs et paramètres qui

peuvent avoir une influence en ce sens : les innovations technologiques, les facteurs socio-

économiques, la croissance économique et la démographie sont des exemples concrets en ce sens.

Les scénarios de l’IPCC sont donc surtout les suivants (IPCC AR 5) :

- Scénario A1 : description du futur avec une croissance économique élevée, une

augmentation de la population jusqu’à la moitié du 21e siècle et l’introduction fréquente

de nouvelles technologies ; en ce cas il y a trois scénarios de type A1 qui sont proposés :

le scénario A1FI qui se base sur une utilisation de beaucoup de ressources fossiles pour


15

la production d’énergie, le scénario A1T qui se base sur une utilisation surtout de

ressources non-fossiles et le scénario A1B qui propose une utilisation équitable des deux

types de ressources pour la production d’énergie et les activités économiques dans le

monde

- Scénario A2 : plus de fragmentation du développement économique et technologique et

orientation surtout régionale des prévisions climatiques et croissance élevée de la

population

- Scénario B1 : croissance économique mais plus de soutenabilité concernant des solutions

globales au niveau économique, social et environnemental

- Scénario B2 : solutions de type local au niveau économique, social et environnemental

avec orientation vers la protection de l’environnement et l’équité sociale

Parmi ces scénarios, le scénario A1B décrit une augmentation de 0.25°C par décennie jusqu’à

2050 environ, et ensuite une augmentation de 0.36°C par décennie lors de la deuxième moitié du

21e siècle pour la Suisse. L’augmentation des températures est associée avec des changements

saisonniers au niveau des précipitations, des radiations, de l’humidité relative et des évènements

extrêmes concernant les températures et les précipitations (GOBIET ET AL., 2014). Aussi les

scénarios de l’IPCC et du rapport « CH 2011 » prévoient des tendances plutôt similaires en ce

sens. Toujours selon GOBIET ET AL. (2014), les variables du climat sont caractérisées par une

incertitude importante au niveau de la chaîne alpine, puisqu’il s’agit d’une région soumise

naturellement à des variations fréquentes du climat, et ça compte aussi pour les siècles avant le

début de la révolution industrielle au 19e siècle. Un exemple mentionné en ce sens est le système

de modèles climatiques « ENSEMBLES », qui se composent de 22 scénarios à haute résolution

et des simulations concernant le 21e siècle, et surtout la première moitié. La conséquence de cela

est de clarifier un petit-peu la question des changements climatiques, mais l’incertitude demeure

toujours, vu que chaque scénario formule des prévisions et des modèles assez différents l’un par

rapport à l’autre.

D’après GOBIET ET AL. (2014), les températures en Suisse et dans la région alpine ont augmenté

plus rapidement que dans le reste du continent européen, surtout à partir des années 1980, avec

un réchauffement de plus de 2°C à partir du début des mesures en 1864 jusqu’à aujourd’hui.

Concernant les précipitations, elles ont changé avec beaucoup plus de variabilité : Selon les

données de « Météo-Suisse », il y a eu une augmentation des précipitations au nord de la Suisse

en automne entre 1961 et 2012 et une diminution légère au sud des Alpes (surtout en automne).

Les changements des températures, selon différents auteurs (FREI ET AL., 2008 ; GOBIET ET

AL., 2014 ; RAJCZAK ET AL., 2015 ; SCHERRER ET AL., 2011), se font en toutes les régions

et à tous les niveaux d’altitude. En particulier, un réchauffement d’environ 1.5°C sur une moyenne

annuelle est prévu pendant la première moitié du 21e siècle, et ce réchauffement va devenir


16

d’environ 3.3°C jusqu’à la fin du siècle. En total, donc, un réchauffement d’environ 4-5°C est

prévu en Suisse lors de la période 1961-2099, et il s’agit d’une valeur indicative mais très

significative. Les tendances des changements des précipitations indiquent plutôt une

augmentation en hiver et une diminution en été (FREI ET AL., 2008 ; GOBIET ET AL., 2014 ;

RAJCZAK ET AL., 2015), mais les changements sont soumis à une variabilité importante qui est

propre de la variable climatique des précipitations. La figure 1 montre le changement des

températures selon les différents scénarios (GOBIET ET AL., 2014) :

Fig. 1 : Projections des différents scénarios sur l’augmentation des températures dans le futur (GOBIET ET AL., 2014) : les abréviations « A2 », « A1B », « B1 » ET « 20C3M » sont liées à des scénarios qui ont été proposés par les chercheurs

La figure 1 indique donc que chaque scénario décrit d’une manière différente les augmentations

des températures dans le temps, et qu’il n’y a pas un scénario qui soit partagé à l’unanimité par

toute la communauté scientifique. Selon GOBIET ET AL. (2014), le rayonnement va varier d’une

manière inverse par rapport aux précipitations, avec une diminution en cas d’augmentation des

précipitations et une augmentation en cas de diminution des précipitations. En outre, il y aura une

augmentation de l’humidité relative en relation directe avec celle des précipitations, c’est-à-dire

qu’une augmentation de l’humidité est prévue dans les régions avec les précipitations les plus

élevées et vice-versa. En outre, l’humidité relative a un lien étroit aussi avec les températures,

parce que de l’air plus chaud a normalement une humidité relative plus réduite et au contraire

pour de l’air plus froid (FREI ET AL., 2008 ; GOBIET ET AL., 2014 ; RAJCZAK ET AL.,

2015 ; SCHERRER ET AL., 2011). D’après GOBIET ET AL. (2014), le changement de la vitesse

du vent va être proche du zéro lors de la période 1961-2099, avec une légère diminution pas

continue. Des exemples de changement des précipitations sont illustrés dans la figure 2, qui décrit

la moyenne des précipitations et le temps de retour des évènements extrêmes :


17

Fig. 2 : Changements dans la fréquence des précipitations au niveau de la région alpine lors du 21e siècle (GOBIET ET AL., 2014)

Au niveau de l’altitude, d’après GOBIET ET AL. (2014), les températures vont augmenter en une

manière légèrement plus importante aux hautes altitudes par rapport aux moyennes, mais cela

dépend plutôt des régions et des secteurs analysés. Il a en outre été trouvé une relation entre le

rayonnement et l’altitude et en partie aussi avec les valeurs de la vitesse du vent, pendant que pour

les précipitations il n’y a pas une tendance de ce type à signaler.

Enfin, un autre aspect important approfondi par les études est que la fréquence et l’intensité des

évènements extrêmes va probablement augmenter en futur en toutes les régions de Suisse. Ces

changements sont liés avec une augmentation des inondations pendant le 21e siècle (FREI ET

AL. 2005), mais aussi une augmentation des épisodes de sécheresse, une diminution de la quantité

de neige en hiver et une augmentation des dégâts liés aux évènements naturels.

D’après GOBIET ET AL. (2014), les impacts des changements climatiques du 21e siècle sur la

société et les écosystèmes va être considérable. Par exemple, les hivers vont devenir plus chauds

et avec moins de neige, et cela va avoir des impacts importants sur le tourisme et d’un point de

vue socio-économique (ex. agriculture et énergie hydro-électrique). Il va y avoir aussi des dégâts

à la biodiversité et à la santé des personnes, comme c’est l’exemple du vague de chaleur de 2003

(GOBIET ET AL., 2014).

Les précipitations ont une tendance moins évidente que les températures, mais les chercheurs

européens ont également essayé d’en déterminer l’évolution. La tendance de cette variable pour

le futur semble être plutôt confuse, parce que la quantité de précipitations qui tombe sur

l’ensemble du territoire suisse varie beaucoup d’une année à l’autre et d’une région à l’autre. Une

analyse des valeurs extrêmes concernant les précipitations (et les températures aussi) a été

effectuée par SCHÄR ET AL. (2013), et aussi des modèles sur les projections futures.


18

Le réchauffement au niveau des Alpes concerne aussi le permafrost (cf. données du projet

« PERMOS », lien en ligne www.permos.ch), et les augmentations des températures en particulier

vont avoir des conséquences très importantes en Suisse (MARMY ET AL., 2015). D’après

MARMY ET AL. (2015), il y a certaines stations qui permettent de déterminer et d’estimer la

variabilité climatique en Suisse mieux que d’autres, et cela se passe surtout à cause de leur

particulière position géographique ou orientation topographique.

En outre, toujours d’après MARMY ET AL. (2015), les modèles statistiques concernant le

permafrost et le choix de la station représentative permettent d’effectuer des analyses climatiques

plus pertinentes d’un point de vue scientifique. Les résultats obtenus en ce sens par MARMY ET

AL. (2015) pour le permafrost semblent confirmer les tendances remarquées par SCHÄR ET AL.

(2013) et par RAJCZAK ET AL. (2015) concernant les températures et les précipitations.

KOTLARSKI ET AL. (2015) a effectué une analyse détaillée des changements du climat au

niveau européen selon différents scénarios, en effectuant une comparaison entre l’évolution des

variables dans les différentes régions d’Europe.

Enfin, selon ASHCROFT ET AL. (1992), la variable de la vitesse du vent est en relation directe

avec les caractéristiques topographiques du terrain aux alentours d’une certaine station de mesure.

En outre, il semble y avoir une corrélation assez étroite entre les variations de la vitesse moyenne

journalière (variable [wss]) et la vitesse maximale qui peut rejoindre le vent en certains moments

en un jour (variable [wsgsmax]).

Un autre aspect important à approfondir pour les théories est l’échantillonnage des stations de

mesure. D’autres rapports et compte rendus scientifiques indiquent que seulement peu de stations

de mesure ont été prises en compte pour effectuer les analyses et les recherches sur le climat

(FREI ET AL., 2008 ; MARMY ET AL., 2015 ; RAJCZAK ET AL., 2013) : en fait, une théorie

importante à se poser est que le degré d’incertitude est toujours à prendre en compte pendant des

analyses de ce type, parce que dix ou quinze stations ne suffisent évidemment pas pour pouvoir

comprendre toute la complexité qui caractérise la notion même de climat. Par conséquent, il peut

être affirmé que les rapports scientifiques de ce type sont des simplifications et des descriptions

de la réalité, mais décrire le climat entièrement n’est pas possible.

3.2.2. Modélisations des variables du climat pour le futur (période 1961-2099)

Un autre aspect important à discuter concernant les théories de ce rapport de recherche est le seuil

de 95% pour déterminer la fréquence et l’intensité des évènements extrêmes d’un certain

paramètre du climat. En fait, ce seuil est fixé d’une manière arbitraire afin de qualifier un

évènement comme « extrême », mais en réalité il peut y avoir d’autres paramètres afin de qualifier

un évènement comme tel. Par exemple, des températures élevées ou des précipitations très

intenses peuvent être qualifiées comme « extrêmes » si les dégâts qui en dérivent sont importants


19

d’un point de vue socio-économique et financier. Par conséquent, si une valeur d’une variable se

situe au-dessous du seuil de 95%, ce n’est pas forcément vrai qu’elle ne soit pas extrême, parce

que peut-être elle a provoqué plus de dommages par rapport à une valeur qui se situe à un

percentile de 97% voir plus.

Concernant les tests de corrélation, ils seront effectués dans le cadre de ce rapport de recherche

afin d’étudier les relations entre les différentes variables climatiques (cf. chapitre 5.3) et

comprendre qu’est-ce qui se passe pour les autres variables si l’une d’entre elles varie pendant

une certaine période de temps (1961-2099 en ce cas).

Les tendances exposées ici en haut ont été déterminées en lisant la littérature disponible à ce

propos, et elles seront analysées dans le détail et confirmées ou pas lors des chapitres suivants de

ce travail, et surtout lors du chapitre 5 (5.3). Afin de clarifier le concept de corrélation, des auteurs

ont rédigé des études à ce propos, comme celui de RAJCZAK ET AL. (2015), qui montre des

tests de corrélation effectués pour différentes variables en Suisse (fig. 3) :

Fig. 3 : Corrélations et distributions en relation au coefficient de Pearson pour les différentes variables (RAJCZAK ET AL., 2015)

pour les stations météorologiques du Säntis et de Lucerne

Les tests de corrélation effectués pour les stations météorologiques de Lucerne et du Säntis (cf.

fig. 3) montrent l’évolution des huit variables météorologiques analysées dans le cadre de cette

thèse pour la période de norme 1981-2010. Les variables météorologiques ont été analysées par

RAJCZAK ET AL. (2015) dans le cadre du projet « TEMPS », afin de déterminer quelle est la

corrélation entre elles. La figure 3 indique le rapport de corrélation entre la station météorologique


20

du Pilatus « PIL », la station de mesure la plus proche (Lucerne ou « LUZ ») et la station avec les

valeurs les plus proches concernant les différentes variables du climat (Säntis ou « SAE »).

L’analyse de RAJCZAK ET AL. (2015) permet de signaler une variabilité régionale importante

du climat en Suisse. En fait, la majeure partie des variables climatiques ont des valeurs au Pilatus

qui ont un coefficient de corrélation faible avec la station de Lucerne, en particulier pour

l’humidité relative [hurs] et la vitesse du vent [wss] et [wsgsmax]. Cette analyse est donc utile

comme base pour des approfondissements de recherche ultérieurs qui sont effectués dans le cadre

de cette thèse, en particulier pour comprendre s’il existe une variabilité régionale importante ou

pas (en fonction de la collocation géographique et de l’altitude) pour les stations de moyenne et

haute altitude en Suisse.


21

4. Méthodologie

4.1.Méthodes de recherche et objectifs de l’utilisation de cette méthodologie

La méthode de recherche la plus utilisée en ce cas a été celle déductive, qui est typique des

démarches d’analyse utilisées en sciences naturelles, et aussi en géographie. Dans le cas de ce

TRP, les entretiens et les autres approches empiriques n’ont presque pas été utilisées, et donc il

s’agit d’une recherche très différente en contenu et en méthodologie d’analyse par rapport à celles

qui ont été effectuées en géographie humaine et en sciences sociales.

Afin d’effectuer les recherches, la consultation des données du service météorologique nationale

« Météo-Suisse » et de quelques articles scientifiques (cf. RAJCZAK ET AL., 2015 ; MARMY

ET AL., 2015 et autres) a souvent été privilégiée par rapport à la bibliographie sous forme

d’ouvrages et de documents. Par conséquent, la bibliographie documentaire en ce cas a été un bon

appui et un complément valide pour l’interprétation des résultats, mais la partie principale a été

celle de l’analyse des données.

L’objectif des recherches et de l’utilisation de cette méthodologie est surtout celui de combiner

correctement l’analyse de données brutes et l’interprétation des résultats obtenus. Cette dernière

a été effectuée en utilisant un esprit critique et interprétatif approprié, afin de fournir des

argumentations pertinentes à propos de la thématique traitée.

Un autre objectif important a été celui d’utiliser correctement les logiciels informatiques, et cela

pourrait aussi être utile pour le futur, parce que savoir utiliser correctement les instruments de

travail est toujours important en géographie et en sciences naturelles. Les logiciels les plus utilisés

dans cette étude ont été R-Studio et le paquet Office à l’ordinateur, afin de produire tous les

documents et les graphiques nécessaires.

4.2.Étapes du déroulement des recherches

Les étapes d’analyse de cet étude se divisent essentiellement en deux parties :

1. Une première étape pour l’analyse des données du projet « TEMPS » (RAJCZAK ET

AL., 2015) et des autres données à disposition pour les huit variables climatiques

2. Une deuxième étape de rédaction du rapport de recherche et d’intégration des résultats

des analyses des données avec les informations en lien avec la littérature actuelle à ce

sujet (cf. bibliographie)

La première étape d’analyse des données concerne surtout le projet « TEMPS » (RAJCZAK ET

AL., 2015), et le traitement des données a été effectué en utilisant le logiciel R-Studio. Des fichiers

ont été rédigés pour chaque variable afin de calculer les valeurs moyennes (ou les sommes dans

le cas des précipitations [pr]) pour les différentes périodes de temps : 1961-1989, 1990-2019,

2020-2049, 2050-2079, 2080-2099, 2050-2099, 1961-2015 et 2016-2099. En calculant ces

moyennes, il a été possible de montrer les évolutions et les tendances pour chaque variable.


22

Tous les calculs ont été effectués avec le logiciel R-Studio. De la même manière, pour mieux

déterminer les tendances de chaque variable, des calculs de la probabilité d’évènements extrêmes

ont été effectués pour les températures, les précipitations et la vitesse du vent (cf. annexes 6.7,

6.8 et 8). La procédure effectuée est illustrée plus en détail dans les annexes, puisqu’en ce cas on

montre les précisément les fichiers de Word et de R-Studio utilisés pour effectuer tous les calculs.

Enfin, des coefficients de corrélation entre les différentes variables ont été calculés, afin d’essayer

de comprendre la complexité du climat et les relations entre les facteurs qui l’influencent.

La deuxième étape du TRP concerne surtout la rédaction du corpus du rapport de recherche, afin

d’obtenir un rapport scientifique cohérent et structuré dans son ensemble.

Le set de données utilisé a été déterminé par le projet « TEMPS » décrit dans l’article scientifique

de RAJCZAK ET AL. (2015) « Robust climate scenarios for sites with sparse observations: a

two-step bias correction approach ». Ces données ont été élaborées par l’ETH de Zurich en

collaboration avec le Département de Géosciences de l’Université de Fribourg, afin de mieux

comprendre l’évolution du climat en Suisse selon des mesures effectuées dans des stations qui ne

correspondent pas à celles des principaux réseaux météorologiques de Suisse.

4.3.Échantillon des stations de mesure utilisées pour les analyses

Afin de pouvoir effectuer l’analyse des différentes variables météorologiques, et d’obtenir par

conséquent leur variation dans le temps pour les différentes périodes de norme entre 1961 et 2099,

des stations météorologiques spécifiques ont été prises en compte. Ces stations sont situées surtout

dans les Alpes et le Jura, à des altitudes variables mais généralement supérieures à 2000m. La

particularité de ces stations est celle d’être utilisées par le projet « TEMPS » en collaboration avec

différents instituts de recherche suisses (en ce cas l’ETH de Zurich et le Département de

Géosciences de l’Université de Fribourg). Par conséquent, ce rapport de recherche vise aussi à

trouver des relations entre les résultats obtenus pour les stations météorologiques décrites ici de

suite et les stations météorologiques utilisées par les instituts nationaux de météorologie, surtout

celui de Météo Suisse. La description de l’évolution régionale des différentes variables

climatiques est plus détaillée en certaines régions plutôt que d’autres. En fait, il y a quatre stations

à disposition pour le Valais, trois pour les Alpes Bernoises et les Grisons, mais seulement une

pour les Alpes Centrales et le Jura.

Une particularité importante des 12 stations de mesure sur lesquelles se basent les recherches de

cette thèse est celle d’être des stations situées dans des endroits avec la présence de permafrost.

En fait, soit qu’il s’agit de permafrost continu soit qu’il s’agit de permafrost discontinu, toutes les

stations météorologiques considérées ont des conditions typiques du permafrost, et c’est parce

qu’elles ont été utilisées aussi dans le cadre du projet « PERMOS » (lien en ligne

www.permos.ch).


23

Les données des stations analysées dans le cadre du projet « TEMPS » (MARMY ET AL., 2015 ;

RAJCZAK ET AL., 2015) ont ensuite été intégrées avec celles des stations météorologiques

nationales, afin d’avoir un cadre général plus précis de la thématique traitée. Cette intégration de

données entre plusieurs projets et articles scientifiques constitue un élément important de cette

thèse, parce qu’elle permet de fournir des observations concrètes de l’évolution des huit variables

principales du climat lors de la période 1961-2015. Ces observations, comme déjà évoqué en

précédence (cf. chapitre 1 et 3) représentent un point de départ fondamental pour pouvoir formuler

des scénarios pour l’évolution du climat dans le futur (en ce cas pour la période 2016-2099).

4.4.Descriptif des stations météorologiques

Pour effectuer les analyses de ce rapport de recherche, 12 stations de mesure ont été utilisées, et

elles sont essentiellement les suivantes (MARMY ET AL., 2015) :

- Corvatsch (~2600m) : station de mesure située en Engadine, au canton des Grisons, dans

les Alpes Suisses orientales

- Creux du Van (~1300m) : station de mesure située dans le Jura, au canton de Neuchâtel,

dans la chaîne de montagnes du Jura en Suisse occidentale

- Dreveneuse (2009m) : station de mesure située au Valais, dans la vallée du Bas Rhône,

dans les Alpes Suisses occidentales

- Fluela (2383m) : station de mesure située au col de Fluela, dans le canton des Grisons,

dans les Alpes Suisses orientales

- Gemmi 1 et 2 (~2300m) : stations de mesure situées au Col de Gemmi (dans les Alpes

Bernoises), entre le Bas Valais et le Canton de Berne, dans les Alpes Suisses occidentales

- Gemsstock (2961m) : station de mesure située au canton d’Uri près d’Andermatt, dans

les Alpes de la Suisse centrale

- Lapires (~2500m) : station de mesure située dans la partie ouest de la vallée de Nendaz

au Valais, dans les Alpes Suisses occidentales

- Muot da Barba Peider (2960m) : station de mesure située en Engadine au-dessus du

village de Pontresina, au canton des Grisons, dans les Alpes Suisses orientales

- Ritigraben (entre 2260m et 2800m) : station de mesure située aux alentours de la ville de

Viège, dans la partie haute du Valais, dans les Alpes Valaisannes (et occidentales)

- Schilthorn (2970m) : station de mesure située dans les Alpes Bernoises, au canton de

Berne et au-dessus du village de Mürren, dans les Alpes Suisses occidentales

- Stockhorn (~3400m) : station de mesure située au-dessus du village de Zermatt, au canton

du Valais, près du sommet du Stockhorn, dans les Alpes Suisses occidentales

Une description plus détaillée des stations de mesure utilisées pour les analyses de ce rapport de

recherche est fournie en annexe (cf. images de l’annexe 4). Les annexes contiennent en fait aussi


24

des représentations et des explications qui par leur longueur excessive ne peuvent pas être ajoutées

au corpus de ce rapport de recherche. Il peut être affirmé que la totalité de l’échantillon, qui

compte 12 stations de mesure, a été utilisée seulement pour les variables des précipitations ([pr])

et des températures ([tas] pour les températures moyennes, [tasmax] pour les températures

maximales et [tasmin] pour les températures minimales), pendant que pour les autres variables un

échantillon qui comprend entre huit et dix stations de mesure a généralement été utilisé.


25

5. Analyse des résultats obtenus

5.1.Description générale des analyses et des résultats

Ce chapitre est dédié à la description des résultats obtenus lors des analyses et des recherches.

L’objectif de ces analyses a été celui de trouver des tendances et des évolutions pour les

différentes variables à chaque endroit analysé. Par conséquent, outre aux analyses de chaque

station, des tendances ont été déterminées aussi pour les différents niveaux d’altitude et les

différentes régions de la Suisse. Ce chapitre vise essentiellement à exposer les graphiques et les

données statistiques obtenues, pendant que l’interprétation de ces résultats et l’explication des

tendances les plus importantes auront lieu lors du chapitre suivant (chapitre 6).

5.2.Analyse selon les variables du climat

5.2.1. Variable humidité relative ([hurs], en %)

Concernant la variable de l’humidité relative, des moyennes des valeurs pour cette variable ont

été obtenues afin d’en déterminer la variation lors de la période 1961-2099. En ce cas, les stations

de mesure étaient 10 et pas 12, vu que les stations météorologiques du Creux du Van et de

Dreveneuse n’ont pas de données à disposition pour cette variable climatique. Dans le cas

spécifique de l’humidité relative, une approche d’évaluation des tendances au niveau régional

plutôt que pour l’ensemble des 10 stations de mesure a été préférée. En fait, l’objectif de la

description de cette variable est de comprendre si les tendances sont similaires ou pas au niveau

de la Suisse orientale par rapport à la Suisse occidentale.

Les deux graphiques suivants montrent la tendance de l’évolution de l’humidité relative pour le

secteur oriental (fig. 4) et pour le secteur occidental (fig. 5) :

Fig. 4 : Évolution de l’humidité relative pour la Suisse centrale et orientale pendant les périodes concernées ; Corvatsch environ

2600m, Fluela environ 2383m, Gemsstock 2961m, Muot ds Barba Peider 2960m

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

CORVATSCH FLUELA GEMSSTOCK MUOTDABARBAPEIDER

1961-1989

1990-2019

2020-2049

2050-2079

2080-2099

période

Humidité relative (%) Suisse centrale et orientale, période de norme


26

La figure 4 montre clairement une tendance à la baisse de l’humidité pour toutes les stations

considérées en Suisse centrale et orientale. En ce cas, l’humidité est un peu plus haute au niveau

du Gemsstock par rapport aux autres stations de mesure, et cela est dû à la particulière collocation

de cette station météorologique au cœur des Alpes centrales, en une région où il y a des

précipitations fréquentes. Au contraire, en Engadine les valeurs de l’humidité relative semblent

être un peu plus basses.

La figure 5 montre le même graphique de la figure 4 mais pour la Suisse occidentale et centrale :

Fig. 5 : Évolution de l’humidité relative pour la Suisse occidentale et centrale pendant les périodes concernées ; Gemmi 1 et 2 environ

2300m, Lapires environ 2500m, Ritigraben entre 2260m et 2800m, Schilthorn 2970m, Stockhorn 3400m

La figure 5 représente les valeurs de l’humidité relative pour la Suisse centrale et occidentale, et

elle montre clairement que les tendances du passé et celles envisagées pour le futur sont à-peu-

près les mêmes que pour l’autre secteur pris en compte. En outre, le graphique permet de

comprendre plutôt clairement comme l’humidité soit en général un peu inférieur au niveau du

Valais par rapport aux autres régions. Toutefois, le facteur altitude n’entre pas en compte en ce

cas : en fait les valeurs mesurées, selon les indications données dans les descriptions des figures

4 et 5, ne semblent pas être corrélées avec l’altitude.

L’humidité relative est la quantité de vapeur d’eau contenue dans un volume d’air donné par

rapport au maximum qu’il pourrait contenir à une température et une pression données

(BERGERON ET AL., 1995 ; PALMER, 2011). L’air chaud occupe un volume plus élevé par

rapport à l’air froid et, par conséquent, si les températures augmentent le rapport entre l’humidité

de l’air et son volume change, en provoquant une diminution de l’humidité, et le contraire se passe

si les températures diminuent. Par conséquent, la diminution légère de l’humidité relative pendant

les années en Suisse est liée essentiellement à l’augmentation des températures (cf. section 5.2.4).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

GEMMI 1 GEMMI 2 LAPIRES RITIGRABEN SCHILTHORN STOCKHORN

1961-1989

1990-2019

2020-2049

2050-2079

2080-2099

Humidité relative (%) Suisse centrale et occidentale, période de norme

période


27

5.2.2. Variable précipitations ([pr], en mm)

Selon les figures illustrées de cette section (fig. 6-7) et selon les tableaux montrés en annexe (cf.

annexe 8 et tableaux des précipitations plus dans le spécifique), la variation des précipitations a

été plutôt irrégulière lors de la période 1961-2099. En fait, il y a des stations qui ont fait enregistrer

une diminution des précipitations (par exemple au Creux du Van), et d’autres qui au contraire ont

fait enregistrer une augmentation des précipitations, tendance qu’en certains cas semble se

renforcer en futur (par exemple aux Grisons), comme c’est le cas de la figure 6 :

Fig. 6 : Précipitations entre 1961 et 2099 pour les différentes stations de mesure

La figure 6 indique la variabilité des précipitations au cours des années pour chaque station de

mesure. Il peut être vu que la variabilité des précipitations par station de mesure est plutôt

importante, et qu’ils tombent des quantités de précipitations annuelles très variables selon la

région et le niveau d’altitude concerné. La figure suivante (fig. 7) illustre la variabilité des

précipitations avec l’altitude, selon les écarts par rapport à la moyenne 1961-2099 :

Fig. 7 : Précipitations par niveau d’altitude selon les rapports avec la moyenne

-50,00

-40,00

-30,00

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

écar

t p

ar r

app

ort

à la

mo

yen

ne

19

61

-20

99

altitude (m)

Écart des précipitations par rapport à la moyenne en relation avec l'altitude

Corvatsch

Creux du Van

Dreveneuse

Fluela

Gemmi 1

Gemmi 2

Gemsstock

Lapires

Muot

Ritigraben

Schilthorn

Stockhorn

légende


28

Le graphique indique les variations des précipitations pendant les années pour les différents

niveaux d’altitude. En ce cas, il semble ne pas y avoir une corrélation très évidente entre les

précipitations et l’altitude. Afin de simplifier les représentations, les stations ont été subdivisées

comme suit :

a. Moins de 2000m (1) : Creux du Van

b. 2000-2500m (5) : Dreveneuse, Fluela, Gemmi 1-2, Lapires

c. 2500-3000m (5) : Corvatsch, Gemsstock, Muot da Barba Peider, Ritigraben, Schilthorn

d. Plus de 3000m (1) : Stockhorn

Toutefois, à cause de la prise en compte d’échantillons plutôt réduits (seulement une station pour

des altitudes inférieures à 2000m et une pour des altitudes supérieures à 3000m), une certaine

incertitude demeure dans les données produites. Celle-ci sera réduite selon les possibilités lors de

la section des discussions (cf. chapitre 6), par une intégration avec la bibliographie existante.

Un autre aspect qui a été mis en évidence lors des analyses est celui des évènements extrêmes.

Afin de comprendre à quelle valeur des précipitations se situe le seuil de 95%, des calculs

statistiques et des graphiques ont été produits à ce propos. L’objectif a été celui de comprendre

quelle va être l’évolution de ce seuil pendant le temps, mais surtout en quelle tranche de valeurs

se situent les précipitations annuelles lors de la période 1961-2099.

Le tableau 1 montre le seuil de 95% dans le passé (1961-2015) et le futur (2016-2099). Les

graphiques des évènements extrêmes sont montrés an annexe (cf. annexe précipitations 6.2) :

Périodes Minimum Médiane Moyenne Maximum 95% (jour) Moy. jour

Corvatsch 1961-2015 1368.00mm 1532.00mm 1526.00mm 1726.00mm 9.58mm 4.18mm

Corvatsch 2016-2099 1308.00mm 1515.00mm 1504.00mm 1743.00mm 10.12mm 4.12mm

CDV 1961-2015 855.30mm 1007.20mm 1009.60mm 1197.90mm 7.83mm 2.76mm

CDV 2016-2099 780.60mm 1030.90mm 1030.30mm 1257.10mm 8.11mm 2.82mm

Dreveneuse 1961-2015 1427.00mm 1654.00mm 1654.00mm 1913.00mm 11.00mm 4.53mm

Dreveneuse 2016-2099 1446.00mm 1675.00mm 1675.00mm 2007.00mm 11.77mm 4.58mm

Fluela 1961-2015 895.50mm 1002.00mm 999.80mm 1111.30mm 7.00mm 2.74mm

Fluela 2016-2099 861.50mm 998.20mm 1005.00mm 1165.70mm 7.16mm 2.75mm

Gemmi 1 1961-2015 1519.00mm 1726.00mm 1728.00mm 2014.00mm 11.40mm 4.73mm




Gemsstock 1961-2015 1616.00mm 1809.00mm 1825.00mm 2169.00mm 12.68mm 5.00mm

Gemsstock 2016-2099 1519.00mm 1824.00mm 1825.00mm 2204.00mm 13.36mm 5.00mm

Lapires 1961-2015 886.80mm 1008.40mm 1016.70mm 1221.00mm 7.03mm 2.78mm

Lapires 2016-2099 842.50mm 992.10mm 999.90mm 1243.90mm 7.18mm 2.74mm


29

Muot 1961-2015 916.20mm 1097.80mm 1096.10mm 1321.50mm 8.93mm 3.00mm

Muot 2016-2099 852.60mm 1128.00mm 1129.40mm 1403.70mm 9.38mm 3.09mm

Ritigraben 1961-2015 1268.00mm 1455.00mm 1456.00mm 1825.00mm 11.50mm 3.99mm

Ritigraben 2016-2099 1184.00mm 1468.00mm 1476.00mm 1841.00mm 12.33mm 4.04mm

Schilthorn 1961-2015 1715.00mm 1955.00mm 1941.00mm 2199.00mm 12.02mm 5.32mm

Schilthorn 2016-2099 1635.00mm 1920.00mm 1920.00mm 2171.00mm 12.26mm 5.26mm

Stockhorn 1961-2015 1235.00mm 1412.00mm 1413.00mm 1773.00mm 11.43mm 3.87mm

Stockhorn 2016-2099 1138.00mm 1416.00mm 1428.00mm 1795.00mm 12.32mm 3.91mm

Tab. 1 : Illustration des données des évènements extrêmes pour la variable [pr] (précipitations, valeurs exprimées en mm)

Les données obtenues (cf. tab. 1) permettent de confirmer les résultats explicités en précédence :

en fait, la variabilité des précipitations selon les années et selon les saisons est importante, donc

ce n’est pas possible d’effectuer une analyse qui soit partagée à l’unanimité de quelle va être le

changement dans le futur. De bons exemples de projections sont celles de l’IPCC et du rapport

CH-2011, qui affirment qu’il y aura probablement une diminution des précipitations en été

(surtout au sud des Alpes) et une augmentation sensible en hiver, avec une tendance moins claire

pour les autres saisons.

Toutefois, les valeurs du seuil de 95% montrent qui va probablement y avoir une augmentation

des évènements extrêmes pendant le futur, c’est-à-dire de périodes ou de jours particuliers où les

précipitations vont être très lourdes et importantes dans leur ensemble. En fait, la valeur de seuil

de 95% se situe souvent plus en haut en 2016-2099 par rapport à 1961-2015, et cela signifie que

les épisodes de précipitations très intenses vont probablement augmenter dans le futur. Ce constat

semble être partagé aussi par les recherches existantes (cf. chapitre 6).

5.2.3. Variable rayonnement ([rsds], en W.m-2)

Concernant le rayonnement de surface, des valeurs moyennes par période ont été calculées avec

comme unité de mesure le Watt par mètre carré (W.m-2). Si faisant, la variabilité régionale et par

niveau d’altitude de cette variable a pu être déterminée, et elle sera discutée plus en détail lors du

chapitre suivant (cf. chapitre 6). Le rayonnement de surface concerne le rayonnement qui arrive

au sol, donc le rayonnement solaire incident n’est pas tenu en compte dans les mesures,

puisqu’une partie de ces radiations est absorbée par les particules de l’atmosphère et par les

nuages. La figure 8 représente l’évolution du rayonnement lors de la période 1961-2099 :


30

Fig. 8 : Variation du rayonnement en fonction des périodes pour toutes les stations de mesure

La figure 8 montre que le rayonnement a tendance à diminuer légèrement partout, excepté au

Creux du Van : en fait, il peut être mis en évidence que le Creux du Van semble la seule station

en Suisse qui est caractérisée par une augmentation des valeurs de cette variable pendant les

années. En outre, une autre remarque qui peut être déduite à ce sujet est que les valeurs du

rayonnement ont tendance à varier avec une relation assez étroite avec l’altitude : en fait, la station

du Creux du Van est celle avec les valeurs du rayonnement les plus petites, pendant que ces

valeurs sont plus importantes au niveau du Stockhorn. Il y a donc une augmentation directe du

rayonnement avec l’altitude, et cela est plutôt logique, vu que le rayonnement a tendance à être

plus important à des altitudes plus élevées, où l’atmosphère devient plus légère et l’intensité de

l’irradiation solaire plus importante (cf. chapitre 3). La figure 9 montre les variations du

rayonnement selon l’altitude :

Fig. 9 : Valeurs du rayonnement pour chaque période selon les niveaux d’altitude

0

50

100

150

200

250

CORVATSCH CREUX DU VAN FLUELA GEMMI 1 GEMMI 2 LAPIRES RITIGRABEN SCHILTHORN STOCKHORN

rayo

nn

emen

t d

e su

rfac

e (W

/m-2

)

station de mesure

variation du rayonnement en fonction de la période de norme

1961-1989

1990-2019

2020-2049

2050-2079

2080-2099

légende

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

moins de 2000m (1) 2000-2500m (4) 2500-3000m (3) 3000-3500m (1)

rayo

nn

em

en

t d

e s

urf

ace

(W

/mq

)

niveau d'altitude (m)

Rayonnement de surface par période selon l'altitude

1961-1989

1990-2019

2020-2049

2050-2079

2080-2099

légende


31

Toutefois, cela n’est pas toujours vrai, puisque la station de Gemmi 2 a des valeurs du

rayonnement plutôt élevées vu son altitude relativement modeste (environ 2300 mètres), comme

le montre la figure 9. Donc, il y a aussi une variabilité régionale importante à prendre en compte

concernant le rayonnement.

Une considération à formuler concernant la variabilité du rayonnement est qu’il va diminuer

partout en Suisse, avec l’exception du Jura qui montre une augmentation légère pendant la même

période (cf. fig. 8). Toutefois, il s’agit d’une tendance incertaine, puisque pour le Jura il y a une

seule station à disposition, celle du Creux du Van. Il y a donc trop peu de données à disposition

et une incertitude trop élevée pour pouvoir confirmer cette tendance. En outre, les graphiques qui

décrivent la variabilité régionale du rayonnement sont montrés en annexe (cf. annexes

rayonnement 6.3 et tableaux du rayonnement dans l’annexe 8).

5.2.4. Variables des températures ([tas], [tasmax], [tasmin], en °C)

Concernant la variabilité des températures, il peut être utile d’effectuer une description détaillée

des résultats obtenus avec cette variable. Il s’agit en ce cas de déterminer les tendances pour les

valeurs des températures lors de la période de 138 ans entre 1961 et 2099. Les trois variables en

question (températures moyennes, températures maximales et températures minimales) prennent

donc en compte les valeurs de température de l’air près de la surface, et elles ont toutes été

regroupées dans une même section textuelle, afin de simplifier la représentation et l’analyse de la

variable des températures. Les figures 10-12 décrivent la variabilité de la température de l’air près

de la surface selon les différentes stations de mesure considérées :

Fig. 10 : Évolution de la température moyenne de l’air près de la surface selon les stations de mesure pendant le temps


32

Fig. 11 : Évolution des températures maximales de l’air près de la surface selon les données des stations de mesure

Fig. 12 : Évolution des températures minimales de l’air près de la surface selon les données des stations de mesure

Les températures de l’air près de la surface sont augmentées jusqu’à aujourd’hui pour les 12

stations de mesure analysées, et elles vont continuer d’augmenter aussi en futur, surtout à partir

de la période 2020-2049 jusqu’à 2099. Ces augmentations se situent entre environ 4°C et 5°C

concernant la différence entre les valeurs de 1961 et celles de 2099, pendant que la variation

moyenne se situe partout à environ 2.5°C d’augmentation moyenne, et cela peut être affirmé pour

toutes les trois variables des températures (moyennes, maximales et minimales). Comme sera

discuté au chapitre 6, il s’agit d’une valeur très élevée, qui va avoir des effets évidents sur le

climat en général, mais aussi sur les écosystèmes et, selon les données mises à disposition par le

projet « PERMOS », aussi sur les environnements de montagne et le permafrost.

Concernant les niveaux d’altitude, la tendance est la même qui ressorte des illustrations fournies

avant (fig. 10-12) : en fait, les températures vont augmenter de la même manière à tous les niveaux


33

d’altitude (cf. annexe des températures 6.4-6.6 et tableaux de l’annexe 8), pour toutes les variables

des températures (températures moyennes, maximales ou minimales).

Au niveau régional et sectoriel, l’augmentation des températures est prévue partout en Suisse

entre 1961 et 2099, en toutes les régions et en tous les secteurs analysés (cf. annexe des

températures de l’air près de la surface 6.4-6.6 et 8 pour plus d’informations). En particulier,

comme déjà affirmé en précédence, cette augmentation va se poursuivre en futur, avec une

évolution vers des valeurs de plus en plus positives qui sera de plus en plus prononcée à partir de

la période de norme 2020-2049. Aussi en ce cas, il peut être affirmé que l’augmentation des

températures entre 1961 et 2099 sera toujours comprise entre 4°C et 5°C, mais que l’augmentation

moyenne entre le passé (1961-2015) et le futur (2016-2099) sera d’environ 2°C-3°C pour toutes

les régions et tous les secteurs, et d’environ 2.5°C pour toute la Suisse.

Il est important à ce moment d’essayer de comprendre quelle est la tendance de la probabilité

d’avoir des températures maximales et minimales plus élevées que la moyenne pendant les

différentes périodes de temps. Pour faire cela, le seuil de 95% est posé comme paramètre principal

d’interprétation.

Ici de suite sont proposées des statistiques concernant les valeurs minimales et maximales de la

variable [tasmin] et [tasmax] (fig. 13-16). En ce cas il y a l’exposition de deux exemples

concernant les stations de mesure, pendant que les graphiques des autres stations sont montrés en

annexe (cf. annexes des températures maximales et minimales et tableaux de l’annexe 8).

Fig. 13 : Valeurs journalières Corvatsch variable [tasmax] Fig. 14 : Valeurs journalières Corvatsch variable [tasmin]


34

Fig. 15 : Valeurs journalières Creux du Van variable [tasmax] Fig. 16 : Valeurs journalières Creux du Van variable [tasmin]

Les données représentées dans les figures 13-16 montrent le nombre de jours avec une certaine

valeur de températures maximale et minimale pour deux stations de mesure qui sont des exemples

en ce sens, celles du Corvatsch et du Creux du Van. La présence de deux maximas de valeurs des

températures, qui indiquent le nombre de jours qui prennent ces valeurs est beaucoup plus élevé

que dans les autres cas, est un phénomène présent dans toutes les stations de mesure concernées.

Il s’agit de la variabilité des températures liée aux saisons (MARMY ET AL., 2015 ; RAJCZAK

ET AL., 2015), et c’est un aspect important pour comprendre quelle a été l’évolution des

températures et du climat jusqu’à aujourd’hui.

Les deux maximas sont liés essentiellement à la variabilité des températures (minimales et

maximales) pendant les saisons. En fait, le maxima qui a des valeurs de température inférieures

(et qui se trouve sur la gauche dans les graphiques des figures 13-16) indique des températures

généralement hivernales, pendant que le maxima qui a des valeurs de température supérieures (et

qui se trouve sur la droite dans les graphiques des figures 13-16) indique des températures

généralement estivales. En outre, les valeurs des températures qui se trouvent entre les deux

maximas indiquent des températures qui se produisent généralement en automne et au printemps.

Toutefois, il peut se passer en certains cas qu’en été il y a des températures inférieures à la

moyenne ou qu’en hiver il y a des températures supérieures à la moyenne. Donc, aussi en ce cas,

il y a une certaine incertitude qui ne peut pas être négligée, puisque les températures de l’air

montrent une variabilité importante lors des saisons et des différentes périodes de l’année.

Ici de suite est effectuée une description des paramètres obtenus pour les stations pour les

températures maximales et minimales (tab. 2) :


35


Corvatsch 1961-2015 -0.21°C 1.11°C 1.10°C 2.15°C 11.78°C 1.10°C

Corvatsch 2016-2099 1.28°C 3.80°C 3.80°C 6.94°C 15.69°C 3.80°C

CDV 1961-2015 7.59°C 8.83°C 8.83°C 10.02°C 20.60°C 8.83°C

CDV 2016-2099 8.80°C 11.25°C 11.17°C 14.17°C 23.99°C 11.16°C

Dreveneuse 1961-2015 6.26°C 7.51°C 7.47°C 8.65°C 18.34°C 7.47°C


Fluela 1961-2015 2.37°C 3.57°C 3.59°C 4.75°C 13.17°C 3.59°C

Fluela 2016-2099 3.54°C 6.00°C 6.04°C 8.84°C 16.16°C 6.04°C

Gemmi 1 1961-2015 0.80°C 2.00°C 2.01°C 3.10°C 11.40°C 2.01°C

Gemmi 1 2016-2099 2.02°C 4.52°C 4.48°C 7.34°C 14.92°C 4.48°C

Gemmi 2 1961-2015 1.61°C 2.81°C 2.83°C 3.92°C 12.13°C 2.83°C

Gemmi 2 2016-2099 2.85°C 5.35°C 5.31°C 8.19°C 15.64°C 5.31°C

Gemsstock 1961-2015 -1.54°C -0.17°C -0.20°C 0.91°C 8.96°C -0.20°C

Gemsstock 2016-2099 -0.12°C 2.66°C 2.62°C 5.99°C 13.52°C 2.62°C

Lapires 1961-2015 2.44°C 3.66°C 3.69°C 4.81°C 12.88°C 3.69°C

Lapires 2016-2099 3.79°C 6.40°C 6.39°C 9.60°C 17.15°C 6.39°C

Muot 1961-2015 -0.94°C 0.32°C 0.30°C 1.32°C 9.85°C 0.30°C

Muot 2016-2099 0.46°C 2.95°C 2.93°C 6.04°C 14.19°C 2.93°C

Ritigraben 1961-2015 1.52°C 2.66°C 2.70°C 3.76°C 12.1°C 2.70°C

Ritigraben 2016-2099 2.80°C 5.34°C 5.30°C 8.37°C 16.21°C 5.30°C

Schilthorn 1961-2015 -1.20°C 0.02°C -0.01°C 1.01°C 8.29°C -0.01°C

Schilthorn 2016-2099 -0.15°C 2.15°C 2.13°C 4.93°C 11.5°C 2.13°C

Stockhorn 1961-2015 -4.89°C -3.73°C -3.70°C -2.70°C 5.3°C -3.70°C

Stockhorn 2016-2099 -3.59°C -1.15°C -1.18°C 1.78°C 9.09°C -1.18°C

Tab. 2 : Description des valeurs et des événements extrêmes dans les différentes stations de mesure pour la variable [tasmax]


Corvatsch 1961-2015 -6.52°C -5.51°C -5.53°C -4.78°C 4.06°C -5.53°C

Corvatsch 2016-2099 -5.35°C -3.11°C -3.16°C -0.91°C 7.51°C -3.16°C

CDV 1961-2015 1.60°C 2.55°C 2.54°C 3.47°C 11.03°C 2.54°C

CDV 2016-2099 2.51°C 4.75°C 4.67°C 6.88°C 13.97°C 4.67°C



Fluela 1961-2015 -4.55°C -3.59°C -3.58°C -2.73°C 5.56°C -3.58°C

Fluela 2016-2099 -3.56°C -1.12°C -1.13°C 1.10°C 8.81°C -1.13°C

Gemmi 1 1961-2015 -4.1°C -3.12°C -3.12°C -2.27°C 5.61°C -3.12°C

Gemmi 1 2016-2099 -3.14°C -0.59°C -0.66°C 1.68°C 9.22°C -0.66°C

Gemmi 2 1961-2015 -4.28°C -3.29°C -3.30°C -2.44°C 5.46°C -3.30°C

Gemmi 2 2016-2099 -3.32°C -0.77°C -0.85°C 1.46°C 8.89°C -0.85°C


36

Gemsstock 1961-2015 -7.42°C -6.46°C -6.47°C -5.67°C 2.64°C -6.47°C

Gemsstock 2016-2099 -6.40°C -3.94°C -4.01°C -1.58°C 6.43°C -4.01°C

Lapires 1961-2015 -3.30°C -2.35°C -2.35°C -1.61°C 6.41°C -2.35°C

Lapires 2016-2099 -2.34°C 0.10°C 0.10°C 2.51°C 10.38°C 0.10°C

Muot 1961-2015 -5.86°C -4.86°C -4.87°C -4.11°C 3.95°C -4.87°C

Muot 2016-2099 -4.69°C -2.40°C -2.43°C -0.10°C 7.72°C -2.43°C

Ritigraben 1961-2015 -3.81°C -2.89°C -2.88°C -2.16°C 6.07°C -2.88°C

Ritigraben 2016-2099 -2.89°C -0.48°C -0.48°C 1.88°C 9.99°C -0.48°C

Schilthorn 1961-2015 -7.09°C -5.97°C -6.02°C -5.01°C 2.36°C -6.02°C

Schilthorn 2016-2099 -6.06°C -3.66°C -3.75°C -1.49°C 5.24°C -3.75°C

Stockhorn 1961-2015 -11.27°C -10.34°C -10.32°C -9.59°C -1.21°C -10.32°C

Stockhorn 2016-2099 -10.33°C -7.96°C -7.99°C -5.75°C 1.97°C -7.99°C

Tab. 3 : Description des valeurs et des événements extrêmes dans les différentes stations de mesure pour la variable [tasmin]

Le tableau 2 montre une série de valeurs obtenues pour les stations de mesure concernant la

variable [tasmax], pendant que le tableau 3 montre une série de valeurs obtenues pour les stations

de mesure concernant la variable [tasmin]. L’utilisation de ces valeurs a été utile pour confirmer

une augmentation des températures maximales et minimales pendant les années, comme déjà

affirmé en précédence. Il s’agit donc de calculs qui permettent de confirmer et renforcer les

résultats décrits avant, outre aux théories posées au début des recherches (cf. chapitre 3). En outre,

concernant les températures minimales, le fait que le seuil de 95% se situe toujours et en toutes

les situations à des valeurs supérieures pour 2016-2099 par rapport à 1961-2015, est un signal

important de l’augmentation des températures au fil des années.

Un autre aspect important à considérer est que la fréquence des événements extrêmes va

probablement augmenter pendant le futur, puisque le seuil de 95% de la période 1961-2015 ne

correspond pas du tout à celle de la période 2016-2099 en aucun cas, parce que ce dernier seuil

est toujours beaucoup supérieur au premier. Par conséquent, des jours avec des températures plus

hautes que la moyenne deviendront plus fréquents en futur dans toutes les régions de la Suisse et

à tous les niveaux d’altitude, en ligne avec les projections climatiques actuelles (cf. chapitre 6).

5.2.5. Variables de la vitesse du vent ([wss], [wsgsmax], en m/s)

Une autre variable climatique analysée est celle de la vitesse du vent lors d’une journée (jour et

nuit, donc 24 heures par jour). Comme affirmé en précédence (cf. chapitres 1 et 2), la variable

[wsgsmax] indique la vitesse maximale que peut rejoindre le vent pendant un certain jour, surtout

en proximité d’obstacles naturels ou artificiels (ex. bâtiments ou montagnes) ou quand il y a des

changements soudains et de durée limitée dans le temps au niveau de la pression locale. La

variable [wss] indique au contraire la vitesse moyenne du vent lors d’un jour (jour et nuit).


37

La figure 17 montre la variation de la vitesse maximale du vent en Suisse, pendant que la figure

18 illustre la variation de la vitesse moyenne journalière du vent :

Fig. 17 : Évolution de la vitesse maximale du vent pour chacune des stations de mesure et pour les périodes

Fig. 18 : Évolution de la vitesse moyenne du vent pour les stations de mesure en relation avec les périodes

Concernant la vitesse maximale du vent (fig. 17), il peut être mis en évidence que la vitesse du

vent suit une tendance à une légère diminution partout en Suisse, d’environ 0.5m/s-1.0m/s entre

1961 et 2099. Toutefois, vu que l’échantillon pris en considération compte seulement sept stations

de mesure, un certain degré d’incertitude doit être considéré lors de la description des résultats.

Comme sera expliqué lors de la section suivante (cf. chapitre 6), la diminution de la vitesse du

vent est probablement due à une modification des systèmes de pression et des courants d’air sur

une échelle continentale concernant toute la partie centrale du continent européen.

Dans le cas de la figure 18, il y a une tendance à une diminution légère à signaler qui se fait pour

toute la période 1961-2099.

Dans les figures 19-32 est proposée une analyse des évènements extrêmes des variables

[wsgsmax] et [wss] concernant la vitesse du vent, afin de comprendre si la fréquence et l’intensité


38

des maximas vont augmenter ou diminuer lors de la période 1961-2099. En outre, le tableau 4

montre la variation des maximas de la vitesse du vent [wsgsmax] avec des données statistiques :

Fig. 19 : Événements extrêmes [wss] Corvatsch Fig. 20 : Événements extrêmes [wsgsmax] Corvatsch

Fig. 21 : Événements extrêmes [wss] Gemmi 1 Fig. 22 : Événements extrêmes [wsgsmax] Gemmi 1

Fig. 23 : Événements extrêmes [wss] Gemmi 2 Fig. 24 : Événements extrêmes [wsgsmax] Gemmi 2


39

Fig. 25 : Événements extrêmes [wss] Lapires Fig. 26 : Événements extrêmes [wsgsmax] Lapires

Fig. 27 : Événements extrêmes [wss] Muot da Barba Peider Fig. 28 : Événements extrêmes [wsgsmax] Muot da Barba Peider

Fig. 29 : Événements extrêmes [wss] Schilthorn Fig. 30 : Événements extrêmes [wsgsmax] Schilthorn


40

Fig. 31 : Événements extrêmes [wss] Stockhorn Fig. 32 : Événements extrêmes [wsgsmax] Stockhorn


Corvatsch 1961-2015 1.32m/s 1.39m/s 1.38m/s 1.46m/s 2.03m/s 1.38m/s

Corvatsch 2016-2099 1.24m/s 1.36m/s 1.36m/s 1.43m/s 2.01m/s 1.36m/s

Gemmi 1 1961-2015 2.82m/s 2.99m/s 2.99m/s 3.19m/s 4.62m/s 2.99m/s




Lapires 1961-2015 1.89m/s 2.00m/s 1.99m/s 2.11m/s 2.76m/s 2.00m/s

Lapires 2016-2099 1.86m/s 1.97m/s 1.98m/s 2.08m/s 2.76m/s 1.97m/s

Muot 1961-2015 1.35m/s 1.45m/s 1.45m/s 1.56m/s 2.39m/s 1.45m/s

Muot 2016-2099 1.25m/s 1.41m/s 1.41m/s 1.52m/s 2.33m/s 1.41m/s

Schilthorn 1961-2015 1.82m/s 1.92m/s 1.92m/s 2.07m/s 3.24m/s 1.92m/s

Schilthorn 2016-2099 1.74m/s 1.88m/s 1.89m/s 2.06m/s 3.27m/s 1.88m/s

Stockhorn 1961-2015 2.26m/s 2.47m/s 2.47m/s 2.72m/s 4.36m/s 2.47m/s

Stockhorn 2016-2099 2.18m/s 2.42m/s 2.42m/s 2.60m/s 4.34m/s 2.42m/s

Tab. 4: Description des valeurs et des événements extrêmes dans les différentes stations de mesure pour la variable [wsgsmax]

Les figures concernant les événements extrêmes illustrent le fait que les vitesses du vent pendant

les jours (jour et nuit, donc les 24 heures) se situent généralement en des valeurs qui sont

comprises entre un certain seuil. Donc, à partir des valeurs exploitées ici en haut, il peut être

convenu que les valeurs de la vitesse du vent sont en général distribuées entre des limites bien

définies et assez variables, mais que la majeure partie des valeurs se situe dans une limite plutôt

restreinte, surtout dans le cas de la vitesse moyenne du vent [wss]. La station de mesure de

Ritigraben n’a pas été pris en compte dans les statistiques en haut, puisqu’en ce cas seulement les

données de la variable [wss] de la vitesse du vent étaient disponibles.


41

Par conséquent, les graphiques illustrés ici en haut (cf. fig. 19-32) ont plus ou moins tous la même

forme soit pour [wss] soit pour [wsgsmax]. En fait, il s’agit de distributions pas normales qui sont

caractérisées par des valeurs plus fréquentes que d’autres. Par exemple, il peut être convenu à

partir des graphiques qu’il y a des maximas bien évidents dans les graphiques des deux variables

de la vitesse du vent. La vitesse du vent (surtout celle de la variable [wsgsmax]) est très variable

dans le temps et selon la station de mesure considérée. Par exemple, les deux stations de Gemmi

et celle du Stockhorn montrent des vitesses du vent qui sont généralement supérieures par rapport

aux autres stations de mesure. Au contraire, la station de mesure de Muot da Barba Peider aux

Grisons montre des valeurs de vitesse du vent inférieures par rapport aux autres stations.

Selon le tableau 4, la vitesse du vent maximale [wsgsmax] a une légère tendance à diminuer lors

de la période 1961-2015 et, selon les scénarios, aussi lors de la période 2016-2099. Selon la

documentation à disposition (MARMY ET AL., 2015 ; RAJCZAK ET AL., 2015 ; IPCC 2007 ;

CH-2011), la diminution de la vitesse du vent au fil des années pourrait être due à un changement

des systèmes des courants d’air et des zones de pression au niveau continental, ce qui aura une

influence probable aussi en Suisse. En outre, il peut y être aussi une corrélation avec

l’augmentation des températures (cf. variables [tas], [tasmax] et [tasmin]) entre 1961 et 2099 (cf.

graphiques des corrélations entre les variables du chapitre 5.3, fig. 33-38).

5.3.Tests de corrélation entre les variables du climat

Afin de comprendre si les résultats obtenus dans les sections précédentes (cf. chapitres de 5.2.1 à

5.2.5) et afin de simplifier les interprétations, des tests de corrélation entre les variables ont été

effectués à travers des graphiques en points qui mettent en relation les variables selon la station

de mesure et la période prise en compte. En ce cas, seulement les corrélations les plus importantes

entre les variables sont exposées, pendant que les autres sont montrées en annexe. Donc, à partir

de ces constatations, les résultats obtenus ont été ceux décrits ici de suite (fig. 33-38) :

Fig. 33 : Test de corrélation entre [hurs] et [pr] Fig. 34 : Test de corrélation entre [hurs] et [tas]

R² = 0,2899

65

70

75

1350 1400 1450 1500

hu

mid

ité

rela

tive

(%

)

précipitations (mm)

corrélation humidité-précipitations Suisse

R² = 0,971

65

70

75

-2 -1 0 1 2 3 4 5

hu

mid

ité

rela

tive

(%

)

température moyenne (°C)

corrélation humidité-température Suisse


42

Fig. 35 : Test de corrélation entre [pr] et [rsds] Fig. 36 : Test de corrélation entre [pr] et [tas]

Fig. 37 : Test de corrélation entre [tasmin] et [tasmax] Fig. 38 : Test de corrélation entre [wss] et [wsgsmax]

Les tests de corrélation effectués et reproduits dans les figures 33-38 ici en haut ont été effectuées

avec des valeurs basées sur des moyennes générales en Suisse (pour les données détaillées de

chaque station il faut voir les annexes). L’humidité se trouve en relation étroite surtout avec les

températures. En fait, comme il a déjà été affirmé avant, si les températures augmentent l’humidité

relative de l’air diminue linéairement, et au contraire si les températures diminuent (la variable

[tas] est celle qui a été utilisée pour ces statistiques).

Un autre aspect est la corrélation réduite entre précipitations et rayonnement et entre précipitations

et températures, qui démontre que ces variables climatiques ne se produisent pas en relation

directe l’une avec l’autre. En outre, ce fait démontre aussi la variabilité très importante des

précipitations, desquelles c’est souvent difficile de produire des modèles numériques basés sur

des équations physiques pour formuler des possibles projections pour le futur jusqu’à l’année

2099, donc jusqu’à la fin du 21e siècle.

R² = 0,0729

120

130

140

1350 1400 1450 1500

rayo

nn

emen

t (W

.m-2

)


corrélation précipitations-rayonnement Suisse

R² = 0,1943

-6

-4

-2

0

2

4

6

1350 1400 1450 1500

tem

pér

atu

res

mo

yen

nes

(°C

)


corrélation précipitations-températures Suisse

R² = 0,9998

-6

-4

-2

0

2

4

0 2 4 6 8

tem

pér

atu

res

min

imal

es (

°C)

températures maximales (°C)

corrélation [tasmin] [tasmax] Suisse

R² = 0,9879

1

2

3

6 8 10 12

vite

sse

ven

t m

oye

nn

e (m

/s)

vitesse vent maximale (m/s)

corrélation vent max moyenne Suisse


43

Les deux variables du vent ([wss] et [wsgsmax]) montrent une corrélation assez importante. En

fait, en cas d’une journée avec beaucoup de vent, les deux variables vont évoluer d’une manière

plutôt similaire, et de la même manière aussi s’il n’y a pas beaucoup de vent (cf. bibliographie).

Un dernier aspect important concernant les corrélations est la relation de linéarité pratiquement

parfaite entre les trois variables des températures étudiées en ce rapport de recherche, ce qui

indique que leurs variations sont beaucoup liées. En fait, les températures moyennes ont une

tendance à la hausse lors de la période 1961-2099, mais une tendance pratiquement égale est à

signaler aussi pour les températures minimales et maximales.


44


45

6. Discussions

6.1.Considérations générales pour les discussions des recherches

Concernant les discussions et les interprétations en relation avec ce rapport de recherche, il a été

convenu qu’une modification assez importante des valeurs des principales variables climatiques

est à prévoir en Suisse pour le futur (BARNETT ET AL., 2013 ; THORNTON ET AL., 1997 ;

TRENBERTH, 1992 ; VON STORCH ET AL., 1999). En fait, d’après RAJCZAK ET AL.

(2015), le scénario A1B (scénario qui propose une croissance économique et démographique pour

le futur, avec l’utilisation équitable de sources renouvelables et fossiles pour la production

d’énergie) prévoit une augmentation des températures d’environ 0.25 °C par décennie jusqu’à la

période 2020-2049 et, à partir de cette période, l’augmentation va devenir plus prononcée jusqu’à

atteindre des valeurs d’environ 0.36°C par décennie (CH 2014). Cela signifie une augmentation

moyenne d’environ 2.5°C pour la période 1961-2099, et une augmentation de plus de 4°C entre

les années 1961 et 2099, comme expliqué dans le chapitre 5 (cf. fig. 10-12). Les figures 10-12

représentent la variation des températures (moyennes, maximales et minimales) lors de la période

1961-2099 pour les différentes stations de mesure. L’augmentation moyenne lors de cette période

est de plus ou moins 2-2.5°C pour toutes les stations de mesure, ce qui est en lien avec les

tendances exprimées par les chercheurs dans leurs articles scientifiques (cf. bibliographie). En

outre, le réchauffement est associé au changement des précipitations saisonnières, de la radiation

globale, de l’humidité relative et de plus d’événements de précipitations extrêmes au fil des

années, outre à une variabilité saisonnière plus prononcée (GOBIET ET AL., 2014 ; RAJCZAK

ET AL., 2015).

En particulier, comme il a été déterminé lors du chapitre 5 du rapport de recherche (cf. fig. 17-

18), une légère diminution de la vitesse du vent est à signaler à cause des modifications des

systèmes continentaux de pression et des courants d’air au niveau européen (CH 2011). En outre,

une légère diminution de l’humidité relative et une variabilité plus ou moins élevée du

rayonnement sont aussi liées avec les changements climatiques en cours (RAJCZAK ET AL.,

2015). Toutefois, le changement principal va être l’augmentation des températures (moyennes,

maximales et minimales) et les modifications des précipitations, qui vont diminuer au sud des

Alpes et augmenter en Suisse septentrionale et orientale, pendant qu’elles vont rester égales dans

les autres régions (CH 2011 ; RAJCZAK ET AL., 2015). Donc, un changement du climat au

niveau suisse est à prendre en compte pour les années futures en Suisse dans toutes les régions et

partout aux moyennes et hautes altitudes.

Dans la mesure des variables du climat, un certain degré d’incertitude est en outre à prendre en

compte (FREI, 2005 ; RAJCZAK ET AL., 2015). En fait, comme il a été énoncé plusieurs fois

lors du rapport de recherche, le fait qu’il y a un échantillon de peu de stations de mesure à

disposition et la variabilité du climat impliquent que la fiabilité des résultats n’est pas totale, et


46

qu’un certain degré d’erreur est à considérer lors que l’on effectue des recherches de ce type. En

fait, lors de l’exposition des résultats (cf. fig. 4-12 et 17-18 pour les variables climatiques), il a

été convenu qu’une certaine incertitude est présente surtout à cause du fait que des régions de la

Suisse relativement étendues en surface comme le Jura ont une seule station qui le représente (en

ce cas le Creux du Van), et la même chose peut être affirmé par exemple pour les Alpes Centrales

du Massif du Gothard, qui en ont seulement une (le Gemsstock).

Concernant les événements extrêmes, il y a aura une augmentation de ceux-ci (cf. fig. 13-16 et

19-32 concernant les graphiques des événements extrêmes pour les variables climatiques) liée

probablement aux variations des différentes variables climatiques (GOBIET ET AL., 2014 ;

RAJCZAK ET AL., 2015). Par exemple, les reports des dernières années montrent clairement que

des événements extrêmes comme les inondations sont déjà en train de se mettre en place

actuellement (BADER, 2003 ; FREI, 2005).

6.2. Discussion des changements pour les différentes variables

6.2.1. Diminution de l’humidité relative [hurs]

Un premier aspect important est la diminution de l’humidité relative qui a été enregistrée de 1961

jusqu’à aujourd’hui, et qui va très probablement se poursuivre aussi dans le futur (NOETZLI ET

AL., 2010 ; PALMER, 2011 ; RAJCZAK ET AL., 2015). L’humidité va diminuer légèrement

mais continuellement en toutes les situations, avec une diminution qui se situe pour tous les cas

aux alentours de 1%-2%. Cela peut être dû à une modification des systèmes de pression et des

courants d’air qui va entraîner aussi une diminution de la vitesse du vent au fil des années, et cela

semble être confirmé par les recherches actuelles sur le climat (cf. bibliographie). Toutefois, le

facteur le plus important qui influence la diminution de l’humidité relative de l’air est sa

corrélation étroite avec l’augmentation des températures (cf. chapitre 5.3). En fait, un air plus

chaud va contenir moins d’humidité relative parce qu’il se dilate, avec comme conséquence que

le pourcentage de vapeur d’eau dans l’air diminue parce que les gouttelettes d’eau se dispersent

d’une manière plus importante dans l’air (MARMY ET AL., 2015). Par conséquent, l’humidité

relative va diminuer partout, en relation linéaire avec les températures, qui vont aussi augmenter

dans toutes les stations de mesure analysées (cf. chapitre 5.2.1).

6.2.2. Variabilité des précipitations et incertitude pour les projections du futur

Les précipitations montrent souvent une variabilité importante et plus d’incertitude par rapport

aux autres variables climatiques considérées (PIERCE ET AL., 2009 ; RAJCZAK ET AL., 2015 ;

MARMY ET AL., 2015). Cela est dû essentiellement à beaucoup de facteurs concomitants,

comme par exemple la présence de nuages ou les valeurs d’humidité de l’air, mais aussi les

températures présentes à un certain moment dans l’atmosphère : en fait, selon les analyses

effectuées, certaines stations de mesure ont fait enregistrer une diminution des précipitations pour


47

la période 1961-2099 (exemple du Creux du Van), pendant que d’autres ont fait signaler une

augmentation des précipitations sur la même période (exemple des stations des Grisons). Donc,

les précipitations vont varier d’une manière très différente selon les régions et les secteurs de

Suisse, et cela se passe de la même manière aussi sur une échelle européenne et mondiale (cf.

rapports de l’IPCC 2007 et du CH 2011). En outre, il y aura des variations aussi au niveau de la

période et des années à prendre en compte, parce qu’il y aura des périodes avec plus de

précipitations que d’autres, comme c’est l’exemple de la période 2020-2049 par rapport à celle

de 1990-2019 et 2080-2099.

En outre, suite aux résultats des tests de corrélation (cf. chapitre 5.3), il peut être affirmé que les

précipitations ne sont généralement pas en relation étroite avec aucun des autres variables. En

fait, une variation de l’humidité relative est plutôt liée avec une modification des températures,

pendant que les changements de l’intensité et de la vitesse du vent semblent être plutôt liées avec

des variations de pression sur large échelle (continentale surtout), comme il a été souvent convenu

dans les rapports sur le climat au niveau mondial.

Selon les données obtenues lors des analyses (cf. chapitre 5), il y a aussi une variabilité régionale

très importante des précipitations à considérer : il y a souvent moins de précipitations au niveau

des vallées intérieures intra-alpines du Valais et des Grisons par rapport aux sommets des

montagnes et au Plateau. Beaucoup d’auteurs (CH 2011 ; FREI ET AL., 2008 ; RAJCZAK ET

AL., 2015 ; SCHERRER ET AL., 2011) affirment que ces facteurs ne vont pas subir de variations

en futur, vu qu’il s’agit de processus intrinsèques aux systèmes de pression et de circulation d’air.

Les courants d’air et les précipitations orogéniques vont avoir en futur le même impact

qu’actuellement, parce que les processus qu’y prennent part sont toujours les mêmes. Les

précipitations vont par contre subir des variations au niveau saisonnier, avec une augmentation

généralisée pour l’hiver, une diminution généralisée pour l’été et plus de variabilité en printemps

et en automne.

6.2.3. Seuil de 95% pour les précipitations

Comme déjà affirmé au chapitre 3, le seuil de 95% est un concept important pour pouvoir

comprendre comment a évolué la fréquence et l’intensité des évènements extrêmes dans le passé

et comment elle va évoluer dans le futur. Le seuil de 95%, comme affirmé par beaucoup d’auteurs

(FREI ET AL., 2008 ; RAJCZAK ET AL., 2015), est utile pour comprendre la distribution des

valeurs d’une variable pour une certaine période de temps. Si faisant, il y a la possibilité de

comprendre à partir de quelle valeur se distribue un percentile du 5%. Par conséquent, si cette

valeur devient plus élevée au fil des années, cela signifie que la variable en question va augmenter

pendant une certaine période de temps, et le contraire se passe si cette valeur va devenir moins

élevée au fil des années.


48

Les données des évènements extrêmes liées aux précipitations exposées dans le chapitre 5.2.2 ont

permis de mettre en évidence un facteur très important concernant cette variable du climat. La

variabilité des précipitations est importante, mais le seuil de 95% va prendre partout des valeurs

plus élevées. Cela signifie que les évènements extrêmes vont devenir de plus en plus fréquents

pendant le futur, et que les épisodes de précipitations très intenses vont devenir de plus en plus

associés avec la normalité au fil des années. Cette tendance est confirmée par beaucoup de

rapports et d’articles scientifiques de la littérature actuelle (CH 2011 ; FREI ET AL., 2008;

RAJCZAK ET AL., 2013), et indique que les précipitations vont se maintenir assez semblables

aux actuelles aussi pendant le futur, mais qu’il y aura de plus en plus d’épisodes de précipitations

d’haute fréquence et haute intensité au fil des années (IPCC, 2007 ; CH-2011). Toutefois, si sur

l’ensemble des années les précipitations vont rester assez similaires aux actuelles, il y aura

probablement une variabilité accrue à une échelle saisonnière. En fait, les données actuellement

à disposition de la littérature scientifique concordent en majorité pour une diminution des

précipitations en été au sud, une augmentation des précipitations partout en hiver, une variabilité

accrue en automne et printemps, et des précipitations plus ou moins constantes sur les sommets

de la chaîne alpine (cf. bibliographie). Donc, une variabilité accrue au niveau saisonnier et

périodique va se compenser afin d’obtenir des précipitations qui ne vont pas subir des variations

importantes sur l’ensemble d’une année.

6.2.4. Nombre de maximas dans les graphiques des températures

Un résultat important lors des analyses de ce rapport de recherche a été obtenu pour les graphiques

des évènements extrêmes. En fait, pour toutes les stations de mesure analysées, deux maximas de

valeurs ont été obtenus, et cela signifie que la majeure partie des jours pour la période 1961-2099

se situent surtout entre ces deux limites. Selon les ressources bibliographiques à disposition

(RAJCZAK ET AL., 2015 ; CH-2011), ces maximas sont liés aux saisons. En fait, les valeurs du

maxima avec les températures les plus rigides sont liées à l’hiver, pendant que les valeurs du

maxima avec les températures les plus élevées sont au contraire liées à l’été. Par conséquent,

étudier comment varient ces limites dans les graphiques, et aussi les valeurs qui les caractérisent,

peut s’avérer très important afin d’étudier l’évolution du climat en Suisse sur le moyen et sur le

long terme. Une illustration pour ces limites des valeurs est celle de la figure 39, qui indique les

valeurs des températures maximales pour la station du Corvatsch (des graphiques avec une

structure similaire se produisent aussi pour les autres stations de mesure, comme affirmé avant) :


49

Fig. 39 : Figure qui montre la présence de deux maximas pour les températures maximales, exemple du Corvatsch

Pour l’exemple des températures maximales (fig. 24), il y a donc la présence de deux limites de

températures qui prennent beaucoup plus de valeurs par rapport aux autres. Cela indique, comme

déjà affirmé avant, des valeurs hivernales pour la limite inférieure et des valeurs estivales pour la

limite supérieure, pendant que les valeurs situées entre les deux limites font partie des saisons

« intermédiaires » comme le printemps et l’automne. Au contraire, les valeurs de température les

plus rigides et les valeurs les plus élevées indiquent plutôt des extrêmes, soit en hiver et soit en

été. Les deux maximas vont être présents d’une manière évidente aussi en futur, comme il a été

étudié lors de la section des résultats (cf. chapitre 5.2.4). En fait, il s’agit de valeurs liées aux

saisons, et donc le nombre de jours d’hiver ou d’été va être assez important aussi en futur.

6.2.5. Seuil de 95% pour les températures maximales et minimales

Concernant le seuil de 95% pour les températures minimales et maximales, il peut être affirmé

que ce seuil va prendre des valeurs plus hautes partout en 2016-2099 par rapport aux années

passées (1961-2015 pour les données analysées). En fait, comme il a été obtenu dans le chapitre

5.2.4, les températures ont tendance à augmenter pour toutes les stations analysées et pour tous

les niveaux d’altitude et, donc, le 95e percentile des séries de données va prendre des valeurs de

plus en plus élevées pour chacune des périodes de norme. Cela indique clairement que, outre à

une augmentation confirmée et consolidée de la température, il va y avoir aussi une augmentation

de la fréquence des évènements extrêmes concernant les températures. Cela veut donc dire qu’il

y aura des épisodes de canicule plus fréquents et plus de vagues de chaleur dans le futur par

rapport au passé et à ce qui se passe aujourd’hui. D’après RAJCZAK ET AL. (2015) et MARMY

ET AL. (2015), la fréquence des évènements extrêmes va devenir de plus en plus fréquente au fil

des années, comme c’est l’exemple du Schilthorn : pour cette station de mesure, actuellement des


50

pics de température maximale de plus de 15°C sont considérées comme une exception qui a lieu

environ une fois par année, mais surtout à partir de la période 2050-2079 il y aura des températures

de ce niveau environ 4 fois par année ou même plus, ce qui explique clairement les tendances du

changement climatique en cours (cf. chapitre 5, fig. 13-17). Aussi des étés avec un très haut niveau

de canicule, comme c’est le cas du mois d’août de 2003 ou du mois de juillet de 2015, vont devenir

de plus en plus fréquentes dans le futur, même aux moyennes et hautes altitudes dans les Alpes

Suisses, ce qui va avoir des conséquences négatives aussi pour le permafrost (cf. projet «

PERMOS »).

Si les températures maximales vont augmenter dans le futur et les périodes de canicule ou de

température excessivement hautes devenir de plus en plus fréquentes, la même chose se passe

aussi pour la variable climatique [tasmin]. Cela peut être affirmé à partir du constat que les

températures minimales vont augmenter partout en futur, et par conséquent les valeurs des

températures en Suisse vont devenir de moins en moins rigides pour tous les niveaux d’altitude,

pour toutes les régions et pendant toutes les saisons (CH 2011 ; FISCHER ET AL., 2015 ;

MARMY ET AL., 2015 ; RAJCZAK ET AL., 2015 ; SCHÄR ET AL., 2013).

6.2.6. Variabilité du vent maximal et moyen

Un autre aspect important à discuter lors de ce rapport de recherche est le fait que le vent soit un

paramètre très variable dans le temps, mais sur le long terme cette variabilité ne soit pas si

importante. Afin d’expliquer cette affirmation il peut être convenu que, pendant une certaine

journée, l’intensité et la vitesse du vent changent beaucoup d’un moment à l’autre lors d’une

journée, et qu’il y a des jours avec plus de vent par rapport à d’autres jours. Donc, le vent c’est

probablement la variable climatique la plus difficile à prévoir et à quantifier, puisque des petits

changements de pression au niveau local peuvent entraîner aussi des variations assez importantes

de la fréquence et de l’intensité de celle-ci (STRAHLER ET AL., 2013). En outre, la vitesse de

la variable [wsgsmax] change beaucoup aussi en proximité d’obstacles comme le relief ou des

bâtiments, et donc cette variable est plus difficile à mesurer par rapport à [wss]. Quantifier le vent

c’est important pour comprendre l’évolution du climat en Suisse aux moyennes et hautes altitudes.

Le fait qu’il y ait partout une légère diminution de la vitesse du vent entre 1961 et 2099 indique

un phénomène qui se passe plutôt à un niveau continental, c’est-à-dire la modification du parcours

des courants d’air atmosphérique et des changements de la pression moyenne au niveau de

l’Europe centrale, comme expliqué avant. Le vent montre donc beaucoup de variabilité, mais pour

des périodes de moyen et long terme (mois et ans en particulier) la variabilité n’est pas si

importante. Toutefois, il est à signaler que la variable [wsgsmax] (vitesse maximale du vent)

montre plus de variabilité par rapport à la variable [wss] (vitesse moyenne journalière du vent).


51

6.3.Résultats et interprétations concernant les corrélations

6.3.1. Corrélations de l’humidité relative avec les autres variables

L’humidité n’a pas de relations étroites avec les précipitations, vu que le contenu en humidité de

l’air ne dépend pas nécessairement des précipitations, parce qu’il peut y avoir beaucoup

d’humidité aussi dans le cas d’une journée très nuageuse mais sans précipitations.

L’humidité a une corrélation importante avec les températures et le rayonnement à cause du fait

qu’il va y être plus d’humidité relative s’il y a peu de rayonnement et vice-versa, pendant que la

relation étroite entre l’humidité et les températures s’explique selon le fait que l’air chaud contient

moins d’humidité relative par rapport à l’air froid et, par conséquent, si la température augmente

diminue la valeur de l’humidité relative et au contraire si la température diminue (STRAHLER

ET AL., 2013).

Pour le vent, une hypothèse peut être mentionnée à ce propos : il y a plus de vent en cas de basse

pression et, vu que les basses pressions sont associées au temps instable et nuageux, il peut être

convenu qu’il y ait plus de vent si le contenu d’humidité relative dans l’air est plus élevé. Comme

il sera analysé ensuite, il y a aussi un lien important entre les températures et la vitesse du vent,

ce qui peut être mis en relation avec le contenu en humidité relative : si les températures sont plus

élevées, l’humidité relative est mineure, pendant que la vitesse du vent peut être mineure ou

majeure selon les situations.

6.3.2. Corrélations des précipitations avec les autres variables

Les précipitations sont l’une des variables les plus intéressants à étudier en climatologie (FREI,

2008 ; SCHERRER ET AL., 2011), et c’est donc important de comprendre quel est leur niveau

de corrélation avec les autres variables analysées dans le cadre de ce rapport de recherche.

Le fait que les précipitations soient une variable soumise à une haute variabilité (RAJCZAK ET

AL., 2015) est confirmé par un manque d’un haut niveau de corrélation avec tous les autres

variables : humidité relative, rayonnement, températures et vitesse du vent. Tous les coefficients

de corrélation se situent en ces cas au-dessous de 0.50, ce qui indique que la variabilité des

précipitations n’est pas en lien avec la variabilité des autres variables.

Il y a une corrélation presque nulle (coefficient 0.07) entre le rayonnement et les précipitations

(chapitre 5.3) : comme il sera expliqué avant, le rayonnement se réduise aussi lors des journées

nuageuses et en hiver, et cela ne dépend donc pas de la quantité de précipitations qui tombent.

Il y a peu de corrélation aussi entre les précipitations et la vitesse du vent (chapitre 5.3), vu qu’il

peut y avoir beaucoup de vent aussi lors d’une période temporelle qui ne soit pas forcément

caractérisée par des précipitations. En ce cas, il s’agit d’une hypothèse considérée comme la plus

probable selon l’auteur, vu qu’il a été trouvé très peu de documentation à ce sujet.


52

La corrélation des précipitations avec les températures (les deux variables qui sont considérées

par beaucoup de chercheurs comme les plus importants en climatologie) est plutôt réduite

(chapitre 5.3 ; coefficient d’environ 0.19). En Suisse, la variabilité des précipitations ne dépend

pas des températures, vu que les précipitations, selon la bibliographie à disposition, ne vont pas

augmenter de la même manière des températures pendant le futur (IPCC 2007 ; CH 2011 ;

RAJCZAK ET AL., 2015 ; SCHÄR ET AL., 2013).

6.3.3. Corrélations du rayonnement avec les autres variables

Concernant les corrélations du rayonnement, il peut être mentionné le fait qu’il y a une bonne

corrélation entre celui-ci et l’humidité, pour les raisons expliquées en haut.

En outre, il y a aussi une bonne corrélation avec les vitesses du vent et les températures (cf.

chapitre 5.3). À ce propos il y a peu de documentation à disposition, mais des hypothèses

pourraient également être effectuées sur la base des connaissances de l’auteur. Pour les

températures, l’hypothèse proposée est que le rayonnement qui arrive à une certaine station de

mesure est plus élevé lors des journées chaudes et en été et, par conséquent, des températures plus

élevées sur l’ensemble de l’année indiquent un rayonnement théoriquement plus élevé, puisque

le rayonnement dépend en partie aussi des saisons (IPCC 2007 ; MARMY ET AL., 2015 ;

RAJCZAK ET AL., 2015).

6.3.4. Corrélations des températures avec les autres variables

Concernant les températures, il peut être affirmé qu’elles ont une relation plutôt étroite avec toutes

les variables du climat qui ont été analysées dans le cadre de ce rapport de recherche, avec comme

exception celle des précipitations : en fait, comme il a été affirmé avant, la variabilité des

précipitations et celle des températures ne sont pas en lien direct l’une avec l’autre (RAJCZAK

ET AL., 2015 ; SCHÄR ET AL., 2013).

La corrélation avec l’humidité (chapitre 5.3) est très étroite parce que, comme il a déjà été affirmé

avant dans les discussions, des températures plus élevées impliquent un pourcentage d’humidité

relative dans l’air plus réduit, et le contraire se passe si les températures diminuent. C’est parce

que le coefficient de corrélation se maintient en ce cas aux alentours de 0.97, que c’est presque le

maximum (sur une échelle de valeurs entre 0 et 1).

La corrélation des températures avec le rayonnement (chapitre 5.3) est liée surtout au fait que,

comme affirmé avant, un rayonnement plus élevé est présent par exemple en été et lors des

journées les plus chaudes et ensoleillées et, donc, en ce sens une variation des températures est

liée à une variation du rayonnement relevé en une certaine station de mesure.

De leur côté, les températures ont une corrélation assez importante avec la vitesse du vent

(chapitre 5.3, soit pour la vitesse moyenne [wss] et soit pour la vitesse maximale [wsgsmax]), ce

qui indique que les deux variables sont assez liées l’une avec l’autre. Pour expliquer cela il n’y a


53

pas beaucoup de documentation à disposition de la communauté scientifique, mais il peut être

également convenu que s’il y a du vent froid les températures diminuent et s’il y a du vent chaud

les températures augmentent de conséquence. Donc, selon le type de courant d’air atmosphérique,

il va y avoir des températures inférieures ou supérieures en une certaine station de mesure.

6.3.5. Corrélations de la vitesse du vent avec les autres variables

L’étude de la vitesse du vent est, dans le cadre de ce rapport de recherche, probablement le plus

compliqué et difficile à théoriser d’un point de vue scientifique (cf. chapitre 5.2.5). En fait, la

littérature actuelle n’offre pas beaucoup d’exemples à ce propos (cf. chapitre 3) et, en outre, il y

a beaucoup de facteurs à considérer lors de l’élaboration d’une théorie ou d’une hypothèse à ce

sujet. Ici de suite un essai descriptif sera effectué afin d’élucider cette problématique.

Premièrement, la vitesse du vent se corrèle bien avec l’humidité relative [hurs]. Selon une

hypothèse formulée par l’auteur sur la base de connaissances scientifiques personnelles, cela se

passe parce qu’il y a souvent plus de vent en cas de basse pression (qui indique souvent la présence

d’un système instable de courants d’air) et, par conséquent, il peut être convenu qu’il y ait plus

de vent si le contenu d’humidité relative dans l’air est plus élevé. En ce cas, il s’agit plutôt d’une

hypothèse empirique, laquelle validité serait à tester parmi des recherches ultérieures en sein à la

communauté scientifique.

Deuxièmement, la vitesse du vent se corrèle bien aussi avec le rayonnement [rsds] parce que, lors

des systèmes instables de basse pression, le rayonnement qui rejoint une certaine station de

mesure a tendance à se réduire et, souvent, aux systèmes de basse pression s’associent des vitesses

du vent plus élevées.

Enfin, la corrélation de la vitesse du vent avec les précipitations est très réduite parce que, comme

déjà affirmé avant, il peut y avoir du vent aussi lors de journées nuageuses mais sans

précipitations, et cela dépend des systèmes des courants d’air sur large échelle, et pas de la

présence de vapeur d’eau dans les nuages en soi.

6.4.Interprétations et jugements critiques

La réalisation de ce rapport de recherche a été caractérisée par l’utilisation de la démarche

scientifique déductive, typique de la géographie physique et des sciences naturelles (ou

« exactes ») en général. La réalisation de cette recherche a été effectuée parmi une approche

interdisciplinaire d’intégration entre différents secteurs d’étude de la géographie physique, mais

aussi entre différentes branches des sciences naturelles. Cette approche intégrative et

multidisciplinaire est utile du point de vue professionnel et des recherches scientifiques à ce sujet.

Un aspect important qui a été approfondi lors des recherches est celui de la variabilité du climat.

En fait, il est intéressant d’essayer de comprendre la complexité du climat et des variables qui le


54

composent. Par conséquent, beaucoup d’éléments relatifs à la complexité du climat sont ressortis

de cette analyse. Pour les variables, toutes les variables ont été importantes de la même manière,

mais il peut être affirmé que les précipitations et les températures ont peut-être mérité un peu plus

d’attention en ce cas, parce que la variation des autres variables dépend en grande partie de

l’évolution de ces deux variables de base. Toutefois, l’étude d’autres variables comme le vent et

le rayonnement (mais aussi l’humidité relative) a permis d’élucider beaucoup d’aspects sur le

climat, et d’élargir ses propres connaissances personnelles à ce sujet.

Afin d’améliorer les recherches, comme il sera expliqué dans les conclusions (cf. chapitre 7), il

pourrait être utile d’effectuer d’autres analyses dans la même direction et d’approfondir la

littérature existante à ce sujet, afin d’améliorer la compréhension de l’évolution du climat aux

moyennes et hautes altitudes en Suisse. Des méthodes d’analyse plus complexes et intriqués

auront comme bonne conséquence celle d’entrer plus en détail dans la présentation des résultats,

mais cela n’a pas été possible dans le cadre d’un travail de Bachelor. Aussi la prise de données

pourrait être utile pour approfondir les résultats obtenus concernant les 12 stations

météorologiques des bases de données du projet « TEMPS ». Enfin, une autre intervention

importante en ce sens pourrait être l’élargissement des échantillons de recherche, avec

l’augmentation du nombre de stations de mesure pour avoir plus de détails.


55

7. Conclusions

Ce rapport de recherche a produit une analyse pertinente de différentes variables du climat pour

quelques stations de moyenne et haute montagne en Suisse, généralement entre 8 et 12 selon les

variables concernées (cf. chapitre 5). Les analyses ont permis de comprendre un peu mieux quelle

a été la tendance de l’évolution du climat en Suisse à partir du début de la prise de données par le

projet « TEMPS » et dans le cadre du set de données du projet « PERMOS » en 1961 jusqu’à la

fin du 21e siècle, le 31.12.2099 pour être plus précis. Ces analyses ont permis de clarifier des

doutes et des incompréhensions que souvent se posent parmi les chercheurs. Toutefois, comme il

a été affirmé plusieurs fois dans ce document, le climat est une notion complexe à comprendre et

étudier, vu qu’il s’agit d’une dynamique intriquée de facteurs et phénomènes naturels qui

contribuent à provoquer une variation des principales variables du climat sur le moyen et sur le

long terme : le climat ne concerne pas les jours ou les semaines, mais une période de temps

beaucoup plus longue. Il ne faut pas confondre les notions de ‘météorologie’ et ‘climatologie’,

parce que la première est plus apte à décrire des évènements de brève durée (souvent quelques

jours), pendant que la deuxième décrit au contraire des évènements qui occupent des périodes de

temps d’années, de décennies ou même de siècles.

Un aspect important concernant le climat en Suisse est qu’il est soumis à une grande variabilité,

avec des variations des différentes variables qui se font différemment selon les régions et les

niveaux d’altitude, si l’on excepte le cas des températures, qui vont varier d’une manière plus ou

moins constante partout entre 1961 et 2099. Après avoir analysé les différentes variables, des

conclusions peuvent être effectuées à propos de leur tendance au fil des années.

Concernant les tendances des variables, il peut être affirmé que les variations des précipitations

et du rayonnement dans le temps sont un peu plus incertaines par rapport à celles des autres

variables : en ces cas, il n’y a pas les mêmes tendances à signaler pour toutes les stations de

mesure considérées. Par exemple, le rayonnement a généralement tendance à augmenter

légèrement en Suisse mais pas partout, pendant que les précipitations, aussi selon les données des

experts du domaine (CH 2011 ; MARMY ET AL., 2015 ; RAJCZAK ET AL., 2013 ; SCHÄR

ET AL., 2013), ont des tendances plutôt saisonnières, avec une augmentation légère en hiver, une

diminution plutôt marquée en été et des tendances variables en automne et au printemps. C’est

précisément la variabilité des précipitations qui aujourd’hui pose quelques problèmes aux

chercheurs lors de l’étude du climat, et qui représente en soi un défi pour des recherches futures.

Pour analyser le climat, un certain degré d’incertitude doit toujours être considéré. Cela peut être

affirmé selon le fait que l’utilisation de huit paramètres et de douze stations de mesure ne permet

pas d’obtenir un cadre complet et détaillée sur le climat. En fait, la démarche de recherche

effectuée impose une simplification de la réalité, parce que la réalité est trop complexe pour être

décrite entièrement.


56

Les tests de corrélation ont permis à leur tour de comprendre quelle est la relation entre les

différentes variables du climat. Par exemple, il a été confirmé que la variation des températures

est en relation directe avec celle de l’humidité relative, que la variation des températures est en

relation avec celle de la vitesse du vent, que les précipitations et les températures n’ont pas un

grand coefficient de corrélation entre eux, et aussi d’autres comparaisons importantes ont été

effectuées à ce propos. Cela a été très utile pour approfondir, après les analyses des différentes

variables, les liens qu’elles ont l’une avec l’autre dans le cadre du climat dans son ensemble.

Un objectif du rapport de recherche a été celui d’effectuer une démarche scientifique soit pour

analyser des données mises à disposition par le projet « TEMPS » et les données du projet

« PERMOS » (cf. lien en ligne www.permos.ch) et soit pour mettre en relation ces analyses avec

les théories existantes dans la littérature actuelle. Cette approche analytique et intégrative a par

conséquent permis de rendre ce rapport une sorte de document d’actualité, en lien avec les

informations actuellement à disposition de la communauté scientifique à ce propos. Un autre

objectif important de ce rapport de recherche a été celui d’étudier et d’analyser l’évolution de huit

variables fondamentales du climat (rayonnement, humidité relative, vitesse du vent maximale et

moyenne, précipitations, températures minimales, températures maximales et températures

moyennes) en effectuant une comparaison entre le passé (1961-2015) et le futur (2016-2099),

mais surtout une comparaison de comment va évoluer le climat aux moyennes et hautes altitudes

lors des différentes périodes de norme : 1961-1989, 1990-2019, 2020-2049, 2050- 2079 et 2080-

2099. Cela a permis d’obtenir un cadre complet et détaillée de la thématique en question, mais il

y a encore beaucoup de recherches à entreprendre parmi la communauté scientifique, vu que

comprendre le climat c’est quelque chose de difficile qui nécessite de beaucoup

d’approfondissement et qui représente en un certain sens un défi du point de vue des recherches

et des analyses de type scientifique. C’est parce qu’ici de suite des possibles approfondissements

des recherches sont proposées.

Premièrement, un approfondissement de recherche pourrait être d’effectuer des mesures

ultérieures des différentes variables aussi pour les années antérieures au 1961, d’une manière à

avoir un cadre plus complet de l’évolution du climat en Suisse à partir du 19e siècle.

Deuxièmement, ce serait bonne chose d’effectuer d’autres tests de corrélation afin d’améliorer les

données à disposition à propos des relations entre les variables du climat, ce qui pourrait être utile

afin d’améliorer la compréhension du climat pour la Suisse mais aussi à un niveau global. Un

autre approfondissement possible est l’utilisation plus fréquente de la littérature actuelle pour

élargir les horizons de recherche, et apprendre à mettre en relation le climat Suisse avec celui des

autres régions du monde, puisque le climat Suisse dépend en large mesure de celui européen, qui

est à son tour en une relation étroite avec le climat mondial.


57

La réponse à la question de recherche a été effectuée d’une manière appropriée, et les résultats

obtenus le démontrent (cf. chapitre 5) : les analyses ont permis de comprendre qu’il y aura des

changements importants du climat en Suisse lors de la période 1961-2099 et que ces changements

vont probablement devenir encore plus prononcés à partir de la moitié du 21e siècle. En outre, les

changements auront quelques variations liées aux niveaux d’altitude et aux régions, mais en

général ils caractériseraient d’une manière assez similaire la totalité du territoire suisse.

Concernant les modèles et les scénarios pour le futur, il peut être affirmé que les données obtenues

lors de ce rapport de recherche fournissent une interprétation possible pour le futur, mais il s’agit

d’un scénario qui est à considérer au même niveau que les autres qui ont été proposés par les

autres auteurs, c’est-à-dire une parmi une série de possibilités, qui contient toujours un certain

degré d’incertitude par définition. Un autre aspect important qui a été défini est celui des

évènements extrêmes, qui sont prévues d’augmenter pour la majeure partie des variables et en

toute la Suisse dans le futur.

Les relations entre les théories et les discussions sont aussi importantes à expliquer lors de

l’élaboration d’un rapport de recherche de ce type : en fait, toutes les deux ont comme but

principal celui de mentionner les informations principales qui sont déjà à disposition de la

communauté scientifique sur une certaine thématique (cf. chapitre 3 et 6). La différence principale

est liée au fait que les théories sont rédigées afin d’être des bases scientifiquement pertinentes

pour la réalisation des analyses et l’exposition des résultats (cf. chapitre 5), pendant que les

interprétations sont à réaliser après les résultats, d’une manière à pouvoir mettre en relation ceux-

ci avec les informations de la littérature actuelle à disposition des chercheurs.

Ce rapport de recherche a été important pour comprendre un ensemble de processus très complexe

comme le climat. Vu qu’il s’agit d’un facteur déterminant pour les équilibres et les dynamiques

de notre planète, il faudrait l’étudier dans le détail et en comprendre les composants principaux

qui le caractérisent. Cela est l’objet de beaucoup d’études réalisées pendant les dernières années,

et représente l’un des plus grands défis pour le futur à réaliser par la communauté scientifique. Le

climat est un élément qui caractérise la vie quotidienne pas seulement des chercheurs, mais de

chacun entre nous, aujourd’hui plus que jamais.


58


59

8. Bibliographie

8.1.Ouvrages

Ashcroft, J. (1994), “The Relationship between gust ratio, terrain roughness, gust duration and the hourly

mean wind speed”, Journal of Engineering and Industrial Aerodynamics, Vol. 53, Issue 3, publisher

Elsevier Ltd: 331-335 (DOI : 10.1016/0167-6105(94)90090-6)

Barnett, T.P. et al. (2013), “Estimates of low frequency natural variability in near surface air temperature”,

Journal of Climatic Changes, Vol. 120, Issue 4: 871-887

Glogger, B. (1992), “Die Schweiz mit Treibhaus, Regionale Auswirkungen der globalen Klimabedrohung“,

Menschen Technik Wissenschaft DRS, Verlag Neue Zürcher Zeitung, Zürich

Reports de l’IPCC : surtout l’AR 5 et le IPCC du 2007 ont été une référence pour la rédaction du travail

McGuffie, K. & Henderson-Sellers, A. (1987), “A Climate Modelling Primer”, John Wiley & Sons Ltd

Strahler, A.H. (2013), “Introducing Physical Geography”, 6th edition, Wiley, UK

Trenberth, K.E. (1992), “Climate System Modelling”, Cambridge University Press, Cambridge, UK

Thornton, P.E et al. (1997), “Generating surfaces of daily meteorological variables over large regions of

complex terrains”, Journal of Hydrology, Vol. 190, Issues 3-4: 214-251 (DOI: 10.1016/S0022-

1694(96)03128-9)

Von Storch, H. & Zwiers, F.W. (1999), “Statistical Analysis in Climate Research”, Cambridge University

Press, Cambridge, UK

8.2. Sources et documents électroniques

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Dalmedico, A.D. et al. (2006), “Changement Climatique : Dynamiques scientifiques, expertise,enjeux

géopolitiques", Journal Sociologie du Travail-Sciences et souverainetés, Vol. 48, Issue 3 : 412-432 (DOI :

10.1016/j.soctra.2006.05. 001)

Frei, C. (2005), “August-Hochwasser 2005 Vorläufige Analyse der Niederschlagsverteilung”, Meteo

Schweiz, Zürich

Frei, C. (2008), “Analysis of Climate and Weather Data”, Federal Office of Meteorology and Climatology,

Meteo Schweiz

Frei, C. (2013), “Interpolation of temperature in a montainous region using nonlinear profiles and non-

Euclidean distances”, International Journal of Climatology, Vol. 34, Wiley Online Library: 1585-1605

(DOI: 10.1002/joc.3786)


60

Gobiet, A. et al. (2014), “21st century climate change in the European Alps-a review”, Sciences of the Total

Environment, Vol. 493, Issue 15: 1138-1151 (DOI:10.1016/j.scitoteny.2013.07.050)

Kotlarski, S. et al. (2015), “The elevation dependency of the 21st century European climate change: an

RCM ensemble”, International Journal of Climatology, Vol. 35, Issue 13: 3902-3920 (DOI:

10.1002/joc.4254)

Le Treut, H. (2003), “Les scénarios globaux de changement climatique et leurs incertitudes”, Journal

Comptes Rendus Geoscience, Vol. 335, Issues 6-7 : 525-533 (DOI : 10.1016/S1631-0713(03)00096-8)

Marmy, A. et al. (2015), “Semi-automated calibration method for modelling of mountain permafrost

evolution in Switzerland”, The Cryosphere Discussion, Vol. 9: 4787-4843 (DOI : 10.5194/tcd-9-4787-

2015, European Geosciences Union)

Météo-Suisse : services qui se trouvent dans la plate-forme en ligne, référence pour les chapitres 3 et 6

Noetzli, J. & Vondermühl, D. (2010), “Permafrost in Switzerland” Glaciological Report (Permafrost) No.

8/9, Permafrost Monitoring Switzerland, University of Zurich-Irchel, PERMOS 2010

Palmer, B. (2011), “Vers un Climat plus Humide”, source en ligne : http://www.slate.fr/story/ 41297/climat-

réchauffement-humide

Pierce, D.W. et al. (2009), “Selecting global climate models for regional climate change studies”, Revue of

Climatology, Vol. 106, no. 21, San Diego, California, USA : 8441-8446 (DOI : 10.1073/pnas.0900094106)

Rajczak, J. et al. (2013), “Projections of extreme precipitation events in regional climate simulations for

Europe and the Alpine Region”, Journal of Geophysical Research Atmosphere, Vol. 118, Meteo Swiss,

Zurich: 3610-3626 (DOI: 10.1002/jgrd.50297)

Rajczak, J. et al. (2015), “Robust climate scenarios for sites with sparse observations: a two-step bias

correction approach”, International Journal of Climatology (DOI: 10.1002/joc.4417)

Scherrer, S. et al. (2011), “Operational quality control of daily precipitation using spatio-climatological

plausibility testing”, Meteorologische Zeitschrift Vol. 20 No. 4, Meteo Swiss, Zurich: 397-407

Schär, M. et al. (2013) “Model Sensitivity of two alpine permafrost sites based to RCM-based climate

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Zeller, J. et al., “Starkniederschläge den schweizerischen Alpen und Alpenrandgebietes”, Eidgenössischen

Gesellschaften für klimatischen Untersuchungen, Vol. 1-9, 8903 Birmensdorf, CH (périodes de réalisation

variables)


61

8.3. Sites internet (utilisés comme informations complémentaires)

Plates-formes en ligne PERMOS référence importante pour le set de données analysé dans le rapport

www.topos-montagne.ch [première consultation le 17 février 2016] station de mesure de Corvatsch

www.myswitzerland.ch [première consultation le 17 février 2016] station de mesure de Creux du Van

www.visinand.ch [première consultation le 17 février 2016] station de mesure de Creux du Van

www.tripadvisor.fr [première consultation le 17 février 2016] station de mesure de Dreveneuse

www.camptocamp.org [première consultation le 18 février 2016] station de mesure de Dreveneuse

www.google.com/images [première consultation le 18 février 2016] station de mesure de Fluela

Géographie Unifr [consultation continue entre novembre 2015 et avril 2016] informations de soutien

www.myswitzerland.com [première consultation le 18 février 2016] stations de mesure de Gemmi 1-2

www.gemmi.ch [première consultation le 18 février 2016] stations de mesure de Gemmi 1 et 2

www.skiresort.info.com [première consultation le 18 février 2016] station de mesure de Gemsstock

www.skiinfo.fr [première consultation le 18 février 2016] station de mesure de Gemsstock

www.go4ice.de [première consultation le 20 février 2016] station de mesure de Lapires

www.meteocams.ch [première consultation le 20 février 2016] station de mesure de Lapires

www.slf.ch [première consultation le 20 février 2016] station de mesure de Muot da Barba Peider

www.sac-bernina.ch [première consultation le 20 février 2016] station de mesure de Muot da Barba P.

www.slf.ch [première consultation le 20 février 2016] station de mesure de Ritigraben

www.dendrolab.ch [première consultation le 20 février 2016] station de mesure de Ritigraben

www.loisirs.ch [première consultation le 21 février 2016] station de mesure de Schilthorn

www.snow-and-sun.blogspot.com [première consultation le 21 février 2016] station de Schilthorn

www.ultimate-ski.com [première consultation le 21 février 2016] station de mesure de Stockhorn

www.matterhornparadise.ch [première consultation le 21 février 2016] station de mesure de Stockhorn

www.meteosuisse.ch [consultation entre novembre 2015 et avril 2016] informations et références

www.meteocentrale.ch [consultation entre novembre 2015 et avril 2016] informations et références

www.marine.csiro.au [première consultation le 24 février 2016] variable humidité relative [hurs]


62

www.armacell.com [première consultation le 24 février 2016] variable humidité relative [hurs]

www.davis-meteo.com [première consultation le 24 février 2016] variable humidité relative [hurs]

www.aquaportail.com [première consultation le 24 février 2016] variable humidité relative [hurs]

www.odlt.org [première consultation le 25 février 2016] variable température de l’air [tas]

disc.gsfc.nasa.gov [première consultation le 25 février 2016] variable température de l’air [tas]

www.wisegeek.com [première consultation le 25 février 2016] variable température de l’air [tas]

www.geog.ucsb.edu [première consultation le 25 février 2016] variable température de l’air [tas]

www.wind-data.ch [première consultation le 28 février 2016] vitesse moyenne du vent [wss]

www.station-meteo.com [première consultation le 28 février 2016] vitesse moyenne du vent [wss]

weather-and-climate.com [première consultation le 28 février 2016] vitesse moyenne du vent [wss]

Graphical.weather.gov [première consultation le 28 février 2016] vitesse max. du vent [wsgsmax]

www.wiki.wunderground.com [première consultation le 28 février 2016]vitesse max. du vent [wsgsmax]

www.differencebetween.net [première consultation le 28 février 2016] vitesse max. du vent [wsgsmax]

http://www.abcclim.net/humidite-absolue-relative.html [consultation février 2016] humidité relative

http://www.astro.ulg.ac.be/~demoulin/humidex.html [consultation février 2016] humidité relative

http://www.meteolafleche.com/temperature.html [consultation février 2016] concept température de l’air

www.gipfelderschweiz.ch [consultation en février et mars 2016] informations sur le climat en Suisse

http://www.mtaterre.fr/le-changement-climatique/44/La-cause-un-rechauffement-global [consultation en

mars 2016] notions et explications concernant les changements climatiques dans le monde

www.swissinfo.ch [consultation février-avril 2016] informations des changements climatiques en Suisse

https://global-climat.com/tag/rechauffement-climatique/ [consultation en mars 2016] informations

générales sur les changements climatiques au niveau mondial

Fressoz, J.B. & Locher, F. (2010), “Le climat fragile de la modernité : petite histoire climatique de la

réflexivité environnementale”, lien internet http://www.laviedesidees.fr [consultation en mars 2016]

informations générales sur le climat et les changements climatiques

Cours Département de Géosciences de l’Université de Fribourg [consultation février-avril 2016]


63

8.4. Sources des annexes ( ordre selon la numération des figures)

www.davis-meteo.com [figure 1.1]

www.aquaportail.com [figure 1.2]

Strahler, A.H. (2013), “Introducing Physical Geography”, 6th edition, Wiley, UK [figure 1.3]

www.geog.ucsb.edu [figure 1.4]

www.wisegeek.com [figure 1.5]

www.station-meteo.com [figure 1.6]

weather-and-climate.com [figure 1.7]

Météo-Suisse [figures 3.1-3.6 / 3.10-3.15]

Gobiet, A. et al. (2014), “21st century climate change in the European Alps-a review”, Sciences of the Total

Environment, Vol. 493, Issue 15: 1138-1151 (DOI:10.1016/j.scitoteny.2013.07.050) [fig. 3.7-3.9]

Frei, C. (2008), “Analysis of Climate and Weather Data”, Federal Office of Meteorology and Climatology,

Meteo Schweiz [figures 3.16, 3.21]

Rajczak, J. et al. (2015), “Robust climate scenarios for sites with sparse observations: a two-step bias

correction approach”, International Journal of Climatology (DOI: 10.1002/joc.4417) [figures 3.17-3.20]

Strahler, A.H. (2013), “Introducing Physical Geography”, 6th edition, Wiley, UK [figures 3.22-3.24] IPCC

AR5, CH 2011-2014 [figure 3.25]

Marmy, A. et al. (2015), “Semi-automated calibration method for modelling of mountain permafrost

evolution in Switzerland”, The Cryosphere Discussion, Vol. 9: 4787-4843 (DOI : 10.5194/tcd-9-4787-

2015, European Geosciences Union) [figures 4.1-4.2]

www.myswitzerland.com [figure 4.3, 4.8, 4.9]

www.tripadvisor.fr [figure 4.4]

www.topos-montagne.ch [figure 4.5]

www.visinand.ch [figure 4.6]

Google Images, pas de référence précise [figure 4.7]

www.gemmi.ch [figure 4.10]

www.skiresort.info [figure 4.11]

www.skiinfo.fr [figure 4.12]


64

www.go4ice.de [figure 4.13]

www.meteocams.ch [figure 4.14]

www.slf.ch [figure 4.15, 4.17]

www.sac-bernina.ch [figure 4.16]

www.dendrolab.ch [figure 4.18]

www.loisirs.ch [figure 4.19]

www.snow-and-sun.blogspot.com [figure 4.20]

www.ultimate-ski.com [figure 4.21]

www.matterhornparadise.ch [figure 4.22]

Logiciels informatiques R-Studio et Excel [graphiques des annexes 6]


65

9. Figures

9.1. FIGURES DU DOCUMENT DU RAPPORT DE RECHERCHE

Tab. 1 : Illustration des données des évènements extrêmes pour la variable [pr] (précipitations, valeurs

exprimées en mm)

Tab. 2 : Description des valeurs et des événements extrêmes dans les différentes stations de mesure pour la

variable [tasmax]

Tab. 3 : Description des valeurs et des événements extrêmes dans les différentes stations de mesure pour la

variable [tasmin]

Tab. 4: Description des valeurs et des événements extrêmes dans les différentes stations de mesure pour la

variable [wsgsmax]

Fig. 1 : Projections des différents scénarios sur l’augmentation des températures dans le futur

Fig. 2 : Changements dans la fréquence des précipitations au niveau de la région alpine lors du 21e siècle

Fig. 3 : Corrélations et distributions en relation au coefficient de Pearson pour les différentes variables

(RAJCZAK ET AL., 2015) pour les stations météorologiques du Säntis et de Lucerne

Fig. 4 : Évolution de l’humidité relative pour la Suisse centrale et orientale pendant les périodes

concernées ; Corvatsch environ2600m, Fluela environ 2383m, Gemsstock 2961m, Muot da Barba Peider 2960m

Fig. 5 : Évolution de l’humidité relative pour la Suisse occidentale et centrale pendant les périodes

concernées ; Gemmi 1 et 2 environ 2300m, Lapires environ 2500m, Ritigraben entre 2260m et 2800m,

Schilthorn 2970m, Stockhorn 3400m

Fig. 6 : Précipitations entre 1961 et 2099 pour les différentes stations de mesure

Fig. 7 : Précipitations par niveau d’altitude selon les rapports avec la moyenne

Fig. 8 : Variation du rayonnement en fonction des périodes pour toutes les stations de mesure

Fig. 9 : Valeurs du rayonnement pour chaque période selon les niveaux d’altitude

Fig. 10 : Évolution de la température moyenne de l’air près de la surface selon les stations de mesure

pendant le temps

Fig. 11 : Évolution des températures maximales de l’air près de la surface selon les données des stations de mesure

Fig. 12 : Évolution des températures minimales de l’air près de la surface selon les données des stations de mesure

Fig. 13 : Valeurs journalières Corvatsch variable [tasmax]

Fig. 14 : Valeurs journalières Corvatsch variable [tasmin]


66

Fig. 15 : Valeurs journalières Creux du Van variable [tasmax]

Fig. 16 : Valeurs journalières Creux du Van variable [tasmin]

Fig. 17 : Évolution de la vitesse maximale du vent pour chacune des stations de mesure et pour les périodes

Fig. 18 : Évolution de la vitesse moyenne du vent pour les stations de mesure en relation avec les périodes

Fig. 19 : Événements extrêmes [wss] Corvatsch

Fig. 20 : Événements extrêmes [wsgsmax] Corvatsch

Fig. 21 : Événements extrêmes [wss] Gemmi 1

Fig. 22 : Événements extrêmes [wsgsmax] Gemmi 1

Fig. 23 : Événements extrêmes [wss] Gemmi 2

Fig. 24 : Événements extrêmes [wsgsmax] Gemmi 2

Fig. 25 : Événements extrêmes [wss] Lapires

Fig. 26 : Événements extrêmes [wsgsmax] Lapires

Fig. 27 : Événements extrêmes [wss] Muot da Barba Peider

Fig. 28 : Événements extrêmes [wsgsmax] Muot da Barba Peider

Fig. 29 : Événements extrêmes [wss] Schilthorn

Fig. 30 : Événements extrêmes [wsgsmax] Schilthorn

Fig. 31 : Événements extrêmes [wss] Stockhorn

Fig. 32 : Événements extrêmes [wsgsmax] Stockhorn

Fig. 33 : Test de corrélation entre [hurs] et [pr]

Fig. 34 : Test de corrélation entre [hurs] et [tas]

Fig. 35 : Test de corrélation entre [pr] et [rsds]

Fig. 36 : Test de corrélation entre [pr] et [tas]

Fig. 37 : Test de corrélation entre [tasmin] et [tasmax]

Fig. 38 : Test de corrélation entre [wss] et [wsgsmax]

Fig. 39 : Figure qui montre la présence de deux maximas pour les températures maximales, exemple du Corvatsch


67

9.2. FIGURES DES ANNEXES

Fig. 1.1 : Hygromètre dans une station météo

Fig. 1.2 : Un hygromètre

Fig. 1.3 : Schéma qui montre le rayonnement solaire lors d’une journée ensoleillée ou nuageuse

Fig. 1.4 : Station météo Schilthorn

Fig. 1.5 : Exemple de mesure de température

Fig. 1.6 : Exemple d’anémomètre

Fig.1.7 : Exemple de statistique [wss]

Fig. 3.1 : Variation des températures annuelles moyennes en Suisse entre 1864 et 2015

Fig. 3.2 : Variation des températures moyennes entre 1864 et 2015 pour quelques stations en Suisse

Fig. 3.3 : Évolution des températures en Suisse pour l’ensemble de la Suisse et pour le nord-sud des Alpes

Fig. 3.4 : Évolution des températures entre 1864 et 2015 au printemps pour le nord-est de la Suisse

Fig. 3.5 : Évolution des températures entre 1864 et 2015 au printemps pour l’ouest de la Suisse

Fig. 3.6 : Évolution des températures entre 1864 et 2015 au printemps pour le sud de la Suisse

Fig. 3.7 : Projections des différents scénarios sur l’augmentation des températures dans le futur

Fig. 3.8 : Changements dans la fréquence des précipitations au niveau de la région alpine lors du 21e siècle

Fig. 3.9 : Écart des différentes variables par rapport à la moyenne sur une moyenne suisse

Fig. 3.10 : Évolution des précipitations entre 1864 et 2015 pour différentes stations en Suisse

Fig. 3.11 : Évolution des précipitations entre 1864 et 2015 pour quelques stations en Suisse

Fig. 3.12 : Évolution des précipitations entre 1864 et 2015 pour le sud de la Suisse

Fig. 3.13 : Évolution des précipitations entre 1864 et 2015 au printemps pour le nord-est de la Suisse

Fig. 3.14 : Évolution des précipitations entre 1864 et 2015 au printemps pour l’ouest de la Suisse

Fig. 3.15 : Évolution des précipitations entre 1864 et 2015 au printemps pour le sud de la Suisse

Fig. 3.16 : Exemple de projection du climat

Fig. 3.17 : Corrélations entre les différentes variables climatiques et l’altitude


68

Fig. 3.18 : Description du modèle en deux étapes avec correction

Fig. 3.19 : Corrélation et distribution des températures et des précipitations en Suisse

Fig. 3.20 : Corrélations et distributions en relation au coefficient de Pearson pour les variables

Fig. 3.21 : Modèle qui illustre la haute complexité du climat

Fig. 3.22-3.24 : Scénarios du climat en Suisse pour le futur et pour les différentes saisons

Fig. 3.25 : Changement des températures à un niveau mondial entre 1901 et 2012

Fig. 4.1 : Corvatsch et Schilthorn

Fig. 4.2: Glacier rocheux de Murtèl

Fig. 4.3 : Région du Creux du Van

Fig. 4.4 : Vue d’ensemble du Creux du Van

Fig. 4.5 : La pointe de Bellevue / Dreveneuse

Fig. 4.6 : Pointe de Dreveneuse en hiver

Fig. 4.7 : Panoramique du Flüelapass

Fig. 4.8 : Panoramique du Fluela

Fig. 4.9 : Le Gemmipass en été

Fig. 4.10 : Le Gemmipass en hiver

Fig.4.11 : Le Gemsstock en hiver

Fig. 4.12 : Région d’Andermatt en Suisse centrale

Fig. 4.13 : Descriptif de Lapires

Fig. 4.14 : Panoramique du talus de Lapires

Fig. 4.15 : Muot da Barba Peider, évolution saisonnière

Fig. 4.16: Le Muot da Barba Peider

Fig. 4.17 : Appareil pour les mesures au Ritigraben

Fig. 4.18 : La région du Ritigraben

Fig. 4.19 : La région du Schilthorn


69

Fig. 4.20 : Détail du Schilthorn

Fig. 4.21 : Stockhorn et domaine skiable

Fig. 4.22 : La région du Stockhorn

Fig. 6.1.1: Humidité relative en relation aux stations par période en Suisse centrale et occidentale

Fig. 6.1.2 : Humidité relative en relation aux stations par période en Suisse centrale et orientale

Fig. 6.1.3: Valeurs humidité relative par station pour toute la Suisse, graphique sous forme de points

Fig. 6.1.4: Graphique pour montrer la variation de l’humidité relative par période, graphique en lignes

Fig. 6.2.1-6.2.2 : Précipitations entre 1961 et 2099 pour le secteur oriental (6.2.1) et occidental (6.2.2)

Fig. 6.2.3 : Valeurs des précipitations par niveau d’altitude en rapport avec la moyenne : altitude 1 moins

de 2000m, altitude 2 entre 2000m et 2500m, altitude 3 entre 2500m et 3000m et altitude 4 plus de 3000m

Fig. 6.2.4 : Comparaison des précipitations avec la région géographique par période

Fig. 6.2.5 : Valeurs des précipitations pour les régions de Suisse par période

Fig. 6.2.6-6.2.17 : Valeurs des précipitations pour chaque station et pour chaque période

Fig. 6.2.18-6.2.19 : Description des précipitations dans les différentes régions de Suisse

Fig. 6.2.20-6.2.21 : Valeurs des précipitations selon les différents niveaux d’altitude

Fig. 6.2.22 : Valeurs des précipitations pour les stations entre le passé (1961-2015) et le futur (2016-2099)

Fig. 6.2.23-6.2.25 : Valeurs des précipitations obtenues en considérant les écarts par rapport à la moyenne

Fig. 6.3.1-6.3.9 : Évolution du rayonnement de surface [rsds] par rapport à la moyenne 1961-2099 pour les

stations de mesure ; la colonne de droite indique les moyennes, pendant que la colonne de gauche indique

la valeur pour une période

Fig. 6.3.10 : Graphiques qui montrent la variabilité du rayonnement de surface selon la période

Fig. 6.3.11-6.3.12 : Graphiques qui montrent la variabilité régionale du rayonnement de surface en Suisse

Fig. 6.4.1 : Valeurs des stations de mesure en relation aux températures moyennes de l’air près de la surface

Fig. 6.4.2-6.4.13 : Valeurs de [tas] en relation avec la moyenne 1961-2099 pour chaque station

Fig. 6.4.14-6.4.18 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface pour les niveaux d’altitude

Fig. 6.4.19-6.4.21 : Températures moyennes de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs

Fig. 6.4.22-6.4.23 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface avec les tendances


70

Fig. 6.5.1 : Graphiques des températures maximales de l’air près de la surface pour les stations concernées

Fig. 6.5.3-6.5.14 : Graphiques qui montrent l’évolution des températures maximales de l’air près de la

surface pour chaque station de mesure

Fig. 6.5.15-6.5.22 : Graphiques qui montrent l’évolution des températures maximales de l’air près de la

surface selon l’altitude

Fig. 6.5.23-6.5.33 : Graphiques qui montrent les lignes de tendance des températures maximales de l’air

près de la surface

Fig. 6.6.1 : Températures minimales de l’air près de la surface en général en Suisse, comparaison entre les

stations de mesure

Fig. 6.6.2-6.6.13 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les différentes

stations de mesure

Fig. 6.6.14-6.6.17 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface aux moyennes et hautes

altitudes selon le niveau

Fig. 6.6.18-6.6.21 : Températures minimales de l’air près de la surface concernant les régions et les secteurs

Fig. 6.6.22 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface dans le passé (1961-2015) et le

futur (2016-2099)

Fig. 6.6.23 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface et tendances pour l’altitude et

les différentes régions

Fig. 6.7.1 : Valeurs générales de la vitesse moyenne du vent pour un jour

Fig. 6.7.2-6.7.9 : Valeurs des vitesses moyennes du vent pour les stations de mesure

Fig. 6.7.10-6.7.21 : Valeurs des vitesses moyennes du vent en relation avec les régions et les secteurs

Fig. 6.7.22-6.7.25 : Valeurs de la vitesse moyenne du vent en relation aux différents niveaux d’altitude

Fig. 6.7.26-6.7.30 : Graphiques des lignes de tendance et des relations entre passé et futur

Fig. 6.8.1 : Graphiques qui illustrent les valeurs générales de la variable [wsgsmax]

Fig. 6.8.2-6.8.8 : Valeurs locales de la vitesse maximale du vent au fil des années

Fig. 6.8.9-6.8.12 : Valeurs de la vitesse maximale du vent concernant l’altitude et les régions de montagne

Fig. 6.8.13-6.8.21 : Valeurs de la vitesse maximale du vent au niveau régional et sectoriel

Fig. 6.8.22-6.8.24 : Valeurs de la vitesse maximale du vent entre passé et futur et lignes de tendance


71

10.Plan des tableaux

Tab. 1 : Description des variables du climat

Tab. 2 : Description des stations de mesure

Tab. 3: Tableaux humidité relative (variable [hurs])

Tab. 3.1 : Tableau de l’humidité relative pour toutes les stations de mesure en Suisse (valeurs en %)

Tab. 3.2. : Variation de l’humidité relative dans les stations de mesure selon la période (valeurs en %)

Tab. 3.3 : Variation de l’humidité relative selon l’altitude, écart par rapport à la moyenne (valeurs en %)

Tab. 3.4: Valeurs moyennes de l’humidité relative pour les secteurs oriental et occidental (valeurs en %)

Tab. 4 : Tableaux précipitations (variable [pr])

Tab. 4.1 : Valeurs des précipitations pour les stations de mesure selon les périodes (valeurs en mm)

Tab. 4.2 : Valeurs des précipitations en relation avec les périodes pour chaque station de mesure, avec les

valeurs de la moyenne générale (valeurs en mm)

Tab. 4.3 : Valeurs des précipitations pour chacune des stations de mesure, avec les valeurs des différences

par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en mm)

Tab. 4.4 : Valeurs des précipitations par rapport à l’altitude, écart par rapport à la moyenne 1961-2099

(valeurs en mm)

Tab. 4.5 : Valeurs des précipitations pour les régions et les secteurs occidental et oriental, écart par rapport

à la moyenne (valeurs en mm)

Tab. 4.6 : Valeurs des précipitations des régions et des secteurs oriental et occidental (valeurs en mm)

Tab. 4.7: Valeurs des précipitations pour les différents niveaux d’altitude (valeurs en mm)

Tab. 5 : Tableaux rayonnement (variable [rsds])

Tab. 5.1 : Valeurs du rayonnement des stations de mesure en relation avec les périodes (valeurs en W.m-2)

Tab. 5.2 : Valeurs du rayonnement pour les stations de mesure en relation avec les périodes, avec indication

des valeurs moyennes par chaque période (valeurs en W.m-2)

Tab. 5.3 : Valeurs du rayonnement pour les stations de mesure, indication de l’altitude à laquelle se trouve

chacune des stations (valeurs en W.m-2)

Tab. 5.4 : Valeurs du rayonnement pour les niveaux d’altitude (valeurs en W.m-2)


72

Tab. 5.5 : Valeurs du rayonnement pour les régions et les secteurs occidental et oriental (valeurs en W.m-2)

Tab. 5.6 : Valeurs du rayonnement selon l’altitude, écart par rapport à la moyenne (valeurs en W.m-2)

Tab. 5.7: Valeurs du rayonnement pour les régions et les secteurs occidental et oriental, écart par rapport à

la moyenne (valeurs en W.m-2)

Tab. 6: Tableaux température moyenne de l’air près de la surface (variable [tas])

Tab. 6.1 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface pour chaque station de mesure

selon les périodes (valeurs en °C)

Tab. 6.2 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface pour les stations de mesure,

indication de l’altitude de chacune des stations (valeurs en °C)

Tab. 6.3 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface selon les niveaux d’altitude et avec

les valeurs moyennes en Suisse (valeurs en °C)

Tab. 6.4 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs

oriental et occidental (valeurs en °C)

Tab. 6.5 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface pour les niveaux d’altitude selon

les écarts par rapport à la moyenne (valeurs en °C)

Tab. 6.6 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs

oriental et occidental, écart par rapport à la moyenne (valeurs en °C)

Tab. 6.7 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface, valeurs des niveaux d’altitude en

relation avec la période (valeurs en °C)

Tab. 6.8 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface, valeurs des régions et des secteurs

oriental et occidental en relation avec la période (valeurs en °C)

Tab. 6.9 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface, valeurs des niveaux d’altitude en

relation avec la période, écarts par rapport à la moyenne (valeurs en °C)

Tab. 6.10 : Valeurs des températures moyennes de l’air près de la surface, valeurs des régions et des secteurs

oriental et occidental selon les écarts par rapport à la moyenne (valeurs en °C)

Tab. 7 : Tableaux des températures maximales de l’air près de la surface (variable [tasmax])

Tab. 7.1 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface en relation avec les périodes et

les stations de mesure (valeurs en °C)

Tab. 7.2 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les différentes stations de

Suisse, indication de l’altitude des stations (valeurs en °C)


73

Tab. 7.3: Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface selon l’altitude (valeurs en °C)

Tab. 7.4 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs


Tab. 7.5: Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface selon l’altitude (valeurs en °C)

Tab. 7.6 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs en

Suisse selon l’écart par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)

Tab. 7.7 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les niveaux d’altitude avec

indication de la différence par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)

Tab. 7.8 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les régions avec indication

de la différence par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)

Tab. 7.9 : Valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les niveaux d’altitude,

différence des périodes par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)

Tab. 7.10 : valeurs des températures maximales de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs,


Tab. 8 : Tableaux des températures minimales de l’air près de la surface (variable [tasmin])

Tab. 8.1 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface en relation avec les périodes et les

stations de mesure (valeurs en °C)

Tab. 8.2 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les différentes stations de

Suisse, indication de l’altitude des stations (valeurs en °C)

Tab. 8.3: Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface selon l’altitude (valeurs en °C)

Tab. 8.4 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs


Tab. 8.5: Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface selon l’altitude (valeurs en °C)

Tab. 8.6 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs en

Suisse selon l’écart par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)

Tab. 8.7 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les niveaux d’altitude avec

indication de la différence par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)

Tab. 8.8 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les régions avec indication

de la différence par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en °C)


74

Tab. 8.9 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les niveaux d’altitude,


Tab. 8.10 : Valeurs des températures minimales de l’air près de la surface pour les régions et les secteurs,


Tab. 9 : Tableaux de la vitesse maximale du vent (variable [wsgsmax])

Tab. 9.1: Valeurs de la vitesse maximale du vent des stations de mesure et des périodes (valeurs en m/s)

Tab. 9.2: Valeurs de la vitesse maximale du vent pour les stations de mesure et les périodes avec indication

de l’altitude des stations (valeurs en m/s)

Tab. 9.3: Valeurs de la vitesse maximale du vent pour les niveaux d’altitude en relation avec les périodes

(valeurs en m/s)

Tab. 9.4: Valeurs de la vitesse maximale du vent pour les régions et les secteurs oriental et occidental

(valeurs en m/s)

Tab. 9.5: Valeurs de la vitesse maximale du vent pour les niveaux d’altitude en relation avec les périodes,

différences par rapport à la moyenne 1961-2099 (valeurs en m/s)

Tab. 9.6: Valeurs de la vitesse maximale du vent pour les régions et les secteurs oriental et occidental,


Tab. 10 : Tableaux de la vitesse moyenne du vent (variable [wss])

Tab. 10.1: Valeurs de la vitesse moyenne du vent des stations de mesure et des périodes (valeurs en m/s)

Tab. 10.2: Valeurs de la vitesse moyenne du vent pour les stations de mesure et les périodes avec indication

de l’altitude des stations (valeurs en m/s)

Tab. 10.3: Valeurs de la vitesse moyenne du vent pour les niveaux d’altitude en relation avec les périodes

(valeurs en m/s)

Tab. 10.4 : Valeurs de la vitesse moyenne du vent pour les régions et les secteurs oriental et occidental

(valeurs en m/s)

Tab. 10.5: Valeurs de la vitesse moyenne du vent pour les niveaux d’altitude en relation avec les périodes,


Tab. 10.6: Valeurs de la vitesse moyenne du vent pour les régions et les secteurs oriental et occidental,


analyse des tendances passÉes et futures de … definitif.pdf · davide saurwein 3e année bsc,...

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