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Bases de données et modèles climatique

Le 21-22 mars a eu lieu le séminaire de la commission "changements climatiques et territoires" du CNFG sur le thème des bases de données et modèles climatique organisé par Albin Ulmann, MCF de l'université de Bourgogne, UMR6282 Biogeosciences, CRC, Dijon

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  • L'article du mois (mars 2019)

    How relevant are local climate zones and urban climate zones for urban climate research? Dijon (France) as a case study

    Yves Richard, Justin Emery, Julita Dudekc, Julien Pergaud, Carmela Chateau-Smithd, Sébastien Zito, Mario Rega, Thibaut Vairet, Thierry Castel, Thomas Thévenin, Benjamin Pohl. 2018 Urban Climate 26258–274

    Several typologies of urban surface properties have been proposed, in recent years, for urban heat island studies and climate modeling. Some were specifically developed for cities and urban climate issues, like the Urban Climate Zones, and the more recent Local Climate Zones. The initialobjective of this paper is to evaluate the capacity of these two typologies to identify thermal environments in and around cities, and to determine which typology best captures the daily spatio-temporal patterns of surface and urban canopy heat islands.

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  • L'article du mois (février 2019)

    Predicting the seasonal evolution of southern African summer precipitation in the DePreSys3 prediction system. Climate Dynamics, in press.

     doi:10.1007/s00382-018-4526-3

    Monerie P-A, J Robson, B Dong, B Dieppois, B Pohl & N Dunstone () We assess the ability of the DePreSys3 prediction system to predict austral summer precipitation (DJF) over southern Africa, defined as the African continent south of 15°S. DePresys3 is a high resolution prediction system (at a horizontal resolution of ~60 km in the atmosphere in mid-latitudes and of the quarter degree in the Ocean) and spans the long period 1959–2016. We find skill in predicting interannual precipitation variability, relative to a long-term trend; the anomaly correlation skill score over southern Africa is greater than 0.45 for the first summer (i.e. lead month 2–4), and 0.37 over Mozambique, Zimbabwe and Zambia for the second summer (i.e. lead month 14–16).

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  • Vélo clim à la radio

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    Notre velo clim  protagoniste de la chronique " mes histoires de chercheurs" sur Radio Campus Dijon, Vous pouvez écouter ICI l'enregistrement

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  • L'article du mois (janvier 2019)

     

    Atmospheric circulation modulates the spatial variability of temperature in the Atlantic-Arctic region. International Journal of Climatology, in press

    Champagne O, B Pohl, S McKenzie, J-F Buoncristiani, E Bernard, D Joly & F Tolle ()                                               The Arctic region has experienced significant warming during the past two decades with major implications on the cryosphere. The causes of Arctic amplification are still an open question within the scientific community, attracting recent interest. The goal of this study is to quantify the contribution of atmospheric circulation on temperature variability in the Atlantic Arctic region at decadal to intra-annual timescales from 1951 to 2014. Daily 20th Century reanalyses geopotential height anomalies at 500hPa were clustered into different weather regimes to assess their contribution to observed temperature variability. The results show that, in winter, 25% of the warming (cooling) in the North Atlantic Ocean (northeastern Canada) is due to temporal decreases of high geopotential anomalies in Greenland.

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Sous-catégories

Présentation rapide

Le Centre de Recherches de Climatologie (CRC) est une équipe de recherche de l'UMR6282 Biogéosciences (CNRS / Université de Bourgogne). Le CRC travaille sur la détection, l'attribution et la prévision du signal climatique et de ses impacts dans l'actuel et le futur. Ses activités sont centrées autour de la régionalisation du climat observé et simulé.

Le CRC est structuré en deux axes thématiques qui mettent en œuvre des méthodes permettant de passer de l'information large échelle (objet des travaux de l'équipe « Dynamique du Climat ») à une information d'échelle plus fine permettant d'évaluer les impacts (équipe « Impacts Climatiques »). Cette méthodologie relève de la statistique (méthodes statistico-dynamiques sur les sorties de modèles; statistiques spatiales;  désagrégation), de l'analyse spatiale (SIG opérateurs d'analyse spatiale vecteur et raster; interpolation spatiale mécaniste ou statistique), ou de la modélisation numérique du climat (modèles régionaux MM5 et WRF, modèle global Arpege-Climat).

Appli Clim

L'Appli Clim du CRC

Analysez l’évolution climatique des 50 dernières années !

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