{"id":150,"date":"2026-02-11T19:36:30","date_gmt":"2026-02-11T18:36:30","guid":{"rendered":"https:\/\/silvae-test.agroparistech.fr\/?page_id=150"},"modified":"2026-05-28T20:11:52","modified_gmt":"2026-05-28T18:11:52","slug":"rayonnement-solaire-helios","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/?page_id=150","title":{"rendered":"Rayonnement solaire (Helios)"},"content":{"rendered":"
\"\"M\u00e9tadonn\u00e9es
\"\"R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/a>
\"\"Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/a><\/div>\n

\"\"<\/p>\n

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

Le rayonnement solaire (en J\/cm\u00b2) est calcul\u00e9 \u00e0 l’aide du mod\u00e8le H\u00e9lios (Piedallu et al., 2007) et les donn\u00e9es sont extraites de la base Digi-clim. Ce mod\u00e8le combine les effets du rayonnement direct, diffus et r\u00e9fl\u00e9chi. Il prend en compte les effets topographiques (pente, exposition, effets de masque) et les effets \u00e0 large \u00e9chelle (latitude et n\u00e9bulosit\u00e9), qui varient en fonction de la date. Les valeurs fournies correspondent aux cumuls mensuels, moyenn\u00e9s pour une saison ou l’ann\u00e9e enti\u00e8re.<\/p>\n

Le\u00a0 rayonnement solaire a \u00e9t\u00e9 simul\u00e9 sous ciel clair pour chaque mois \u00e0 l’aide du mod\u00e8le num\u00e9rique de terrain BD ALTI\u00ae<\/a> de l’IGN<\/a>, au pas de 50 m, puis agr\u00e9g\u00e9 par cellules de 1 km. Les donn\u00e9es de n\u00e9bulosit\u00e9 ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9es dans le calcul \u00e0 partir d’un jeu de donn\u00e9es issues du CRU (CRU TS, Harris et al.,\u00a0 2020) et de formules permettant de pond\u00e9rer le rayonnement en fonction de son intensit\u00e9 (Piedallu et al., 2007).<\/p>\n

\"\"Limites d’utilisation<\/p>\n

Ces donn\u00e9es sont issues de mod\u00e8les pr\u00e9sentant des impr\u00e9cisions non homog\u00e8nes dans l’espace. \u00c0 l’\u00e9chelle de la France, une validation sur 88 postes de mesures de M\u00e9t\u00e9o-France<\/a> donne un R\u00b2 de 0,82 avec une RMSE de 227 MJ\/m\u00b2 (pour des valeurs variant principalement entre 2500 et 6800 MJ\/m\u00b2) (Piedallu et al., 2008). Les meilleures pr\u00e9dictions sont obtenues en hiver (R\u00b2 = 0,89 pour janvier et d\u00e9cembre), les valeurs les plus faibles \u00e9tant obtenues en \u00e9t\u00e9. On a ainsi un R\u00b2 de 0,82 pour mars, 0, 62 pour juin, et 0,73 pour septembre. La pertinence de ces donn\u00e9es est \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l’\u00e9chelle de la France mais reste peu \u00e9tudi\u00e9e \u00e0 des \u00e9chelles plus locales, o\u00f9 elle est susceptible d’\u00eatre\u00a0 plus importante. D’autre part, une forte variabilit\u00e9 des conditions peut exister au sein d’un pixel d’1 km, induites principalement par les changements de topographie. Elles ne sont pas adapt\u00e9es pour des \u00e9tudes tr\u00e8s locales, pour lesquelles des donn\u00e9es \u00e0 plus fine r\u00e9solution sont requises.<\/a><\/p>\n

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

Harris, I., Osborn, T.J., Jones, P., <\/i>Lister, D.<\/i>, 2020. Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset<\/a>. Scientific Data,<\/i> 7 (109)<\/p>\n

Piedallu, C., G\u00e9gout, J.-C., 2008. Efficient assessment of topographic solar radiation to improve plant distribution models<\/a>. Agricultural and Forest Meteorology<\/em>, 148 (11), pp. 1696-1706.<\/p>\n

Piedallu, C., G\u00e9gout, J.-C., 2007. Multiscale computation of solar radiation for predictive vegetation modelling<\/a>. Annals of Forest Science<\/em>, 64 (8), pp. 899-909.<\/p>\n

Lebourgeois, F., Piedallu, C., 2005. Appr\u00e9hender le niveau de s\u00e9cheresse dans le cadre des \u00e9tudes stationnelles et de la gestion foresti\u00e8re ?<\/a>\u00a0Revue foresti\u00e8re fran\u00e7aise<\/em>, 57 (4),
pp.331-356.<\/p>\n

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