{"id":147,"date":"2026-02-11T19:33:11","date_gmt":"2026-02-11T18:33:11","guid":{"rendered":"https:\/\/silvae-test.agroparistech.fr\/?page_id=147"},"modified":"2026-05-28T20:12:41","modified_gmt":"2026-05-28T18:12:41","slug":"precipitations-moyennes","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/?page_id=147","title":{"rendered":"Pr\u00e9cipitations"},"content":{"rendered":"
\"\"M\u00e9tadonn\u00e9es
\n\"\"R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/a>
\n\"\"Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/a><\/div>\n

\"\"<\/p>\n

\"\"Description g\u00e9n\u00e9rale<\/p>\n

Valeurs cumul\u00e9es de pr\u00e9cipitations (mm) pour l\u2019\u00e9t\u00e9 ou l’ann\u00e9e enti\u00e8re issues de la version 4 de la base Digi-clim. Les cartes mensuelles disponibles depuis 1961 sont accessibles dans l\u2019espace de t\u00e9l\u00e9chargement et les cartes moyenn\u00e9es sur la p\u00e9riode 1991-2020 sont disponibles en visualisation.\u00a0 Ces cartes ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es \u00e0 partir de valeurs mesur\u00e9es sur les postes M\u00e9t\u00e9o-France<\/a>, complets et homog\u00e9n\u00e9is\u00e9s, permettant de faire des comparaisons \u00e0 diff\u00e9rentes dates (entre 850 et 1500 postes sont utilis\u00e9s selon les p\u00e9riodes).<\/p>\n

Les valeurs de pr\u00e9cipitations ont \u00e9t\u00e9 cartographi\u00e9es par pixels de 1 km de c\u00f4t\u00e9 selon des techniques d\u00e9crites par Ninyerola et al. (2000). Des mod\u00e8les statistiques de type Random Forest<\/em> ont \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9s \u00e0 l’aide de variables dont la distribution spatiale est bien connue, caract\u00e9risant la topographie (degr\u00e9 d’exposition aux vents dominants, pente, etc.), la position g\u00e9ographique (distance aux diff\u00e9rentes masses oc\u00e9aniques), les vents, les temp\u00e9ratures des masses oc\u00e9aniques, la n\u00e9bulosit\u00e9, etc. Les valeurs ont \u00e9t\u00e9 somm\u00e9es par mois ou par saisons et moyenn\u00e9es pour les p\u00e9riodes consid\u00e9r\u00e9es. Un article scientifique d\u00e9crivant ces donn\u00e9es est en cours de r\u00e9daction.<\/p>\n

\"\"Principales limites d’utilisation<\/p>\n

Ces donn\u00e9es mod\u00e9lis\u00e9es pr\u00e9sentent des impr\u00e9cisions non homog\u00e8nes dans l’espace. \u00c0 l’\u00e9chelle de la France, une validation a \u00e9t\u00e9 faite par validation crois\u00e9e (cross validation<\/em>). On obtient en moyenne un R\u00b2 de 0,81 pour les valeurs annuelles avec une erreur moyenne de pr\u00e9diction (MAE) de 11,8 mm (pour des valeurs variant principalement entre 300 et 2400 mm). Les pr\u00e9dictions varient selon les saisons, avec globalement de meilleures performances en hiver (R\u00b2 proche de 0,85) qu\u2019en \u00e9t\u00e9 (R\u00b2 proche de 0,75). La pertinence de ces donn\u00e9es est \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l’\u00e9chelle de la France mais reste peu connue \u00e0 des \u00e9chelles plus locales. Si une attention particuli\u00e8re a \u00e9t\u00e9 port\u00e9e \u00e0 la prise en compte de la topographie locale, son effet est complexe sur les pr\u00e9cipitations. Malgr\u00e9 le nombre relativement important de postes m\u00e9t\u00e9orologiques destin\u00e9s \u00e0 la calibration des mod\u00e8les, des \u00e9carts potentiellement importants peuvent \u00eatre attendus dans des zones de forte variabilit\u00e9 (en montagne dans le sud de la France, ou dans les zones de transition climatique). D’autre part, une forte variabilit\u00e9 peut exister au sein d’un pixel d’1 km, induite principalement par les changements de topographie. La v4 du mod\u00e8le de pluie \u00e9tant tr\u00e8s r\u00e9cente, il n\u2019y a pas encore de publication scientifique finalis\u00e9e d\u00e9crivant ces calculs. Celle-ci sera mise \u00e0 disposition d\u00e8s sa publication.<\/p>\n

\"\"Les r\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/p>\n

Ninyerola, M., Pons, X., Roure, J.M., 2000. A methodological approach of climatological modelling of air temperature and precipitation through GIS techniques<\/a>. International Journal of Climatology,<\/em> 20, pp. 1823-1841.<\/p>\n

Piedallu C., 2023. Utilisation de la cartographie pr\u00e9dictive pour mieux comprendre l’\u00e9cologie des esp\u00e8ces et adapter les for\u00eats au changement climatique.<\/em><\/a> [M\u00e9moire d’Habilitation \u00e0 Diriger des Recherches, Universit\u00e9 de Lorraine]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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