Aller au contenu Aller au menu principal Aller à la recherche

  • L'article du mois (septembre 2016)

    Regionalizing Rainfall at Very High Resolution over La Réunion Island: A Case Study for Tropical Cyclone Ando

    par Benjamin Pohl, Béatrice Morel, Christelle Barthe et Olivier Bousquet

     

     

     

     

     

     

     

     

    Fig.1 TC Ando. Maximum velocity from IBTrACS. (b) Ando at 1253 UTC 7 Jan 2001, by the NOAA-14 satellite.

    Ensemble simulations of Tropical Cyclone (TC) Ando (31 December 2000–9 January 2001) are performed
    over the southwest Indian Ocean using the nonhydrostatic WRF Model. Nested domains centered over the
    island of La Réunion allow for the simulation of local rainfall amounts associated with TC Ando at very high
    resolution (680-m grid spacing).

    Lire la suite...

  • Ouverture du site Dat@OSU de l'OSU THETA

    Après 2 années d'existence le projet Dat@OSU, incluant les laboratoires UTINAM, Chrono-Environnement, BioGéoSciences et l'équipe SMPCA de l'ICB, vient de passer une nouvelle étape ; la plateforme Dat@OSU (http://dataosu.obs-besancon.fr) a été ouverte au public le 26 avril 2016. Proposée par l'OSU THETA,  cette plate-forme à vocation multi-disciplinaire a pour vocation à rendre visible les données de recherche produites par les membres des laboratoires et équipes de l'OSU THETA et à ainsi favoriser les échanges et les collaborations entre chercheurs. Elle permet de diffuser la description des données sous la forme de fiches de métadonnées, et dans certains cas d'accéder aux données. Elle permettra aussi, dans l'avenir, d'alimenter automatiquement des portails thématiques, nationaux ou internationaux, disciplinaires ou non.

    Lire la suite...

  • L'article du mois (aout 2016)

    Climate co‑variability between South America and Southern Africa at interannual, intraseasonal and synoptic scales

    par Yohan Puaud, Benjamin Pohl, Nicolas Fauchereau, Clémence Macron, Gérard Beltrando

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    This paper investigates and quantifies co-variability between large-scale convection in the South American and Southern African sectors at different timescales (interannual, intraseasonal and synoptic), during the austral summer seasons (November–February) from 1979 to 2012.

    Lire la suite...

  • L'article du mois (Mai 2016)

    Trends of mean temperatures and warm extremes in Northern Tropical Africa (1961-2014) from observed and PPCA-reconstructed time series.

    par Moron V, B Oueslati, B Pohl, S Rome & S Janicot

    Journal of Geophysical Research: Atmosphere, in press.


     

     Trends in daily maximum (TX) and minimum (TN) temperatures and indices of warm extremes are studied in tropical North Africa, west of the eastern African highlands, from 1961 to 2014

     

    Trends in daily maximum (TX) and minimum (TN) temperatures and indices of warm extremes are studied in tropical North Africa, west of the eastern African highlands, from 1961 to 2014. The analysis is based on the concatenation and cross-checking of two observed databases. Due to the large number of missing entries (~ 25%), a statistical infilling using Probabilistic Principal Component Analysis was applied. Averaged over 90 stations, the linear trends of annual mean TX and TN equal respectively +0.021°C/year and +0.028°C/year.

    Lire la suite...

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 !

APPLI_CRC_small


bandeau-labo4
cnrs
Université de Bourgogne