{"id":156,"date":"2026-02-11T19:49:23","date_gmt":"2026-02-11T18:49:23","guid":{"rendered":"https:\/\/silvae-test.agroparistech.fr\/?page_id=156"},"modified":"2026-05-28T20:12:22","modified_gmt":"2026-05-28T18:12:22","slug":"temperatures-moyennes","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/silvae.agroparistech.fr\/?page_id=156","title":{"rendered":"Temp\u00e9ratures"},"content":{"rendered":"
\"\"M\u00e9tadonn\u00e9es
\n\"\"R\u00e9f\u00e9rences bibliographiques<\/a>
\n\"\"Acc\u00e8s aux donn\u00e9es<\/a><\/div>\n

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

Valeurs minimales, moyennes ou maximales mensuelles de temp\u00e9ratures au-dessus de la canop\u00e9e en milieu forestier (\u00b0C), calcul\u00e9es par mois et agr\u00e9g\u00e9es par saison ou \u00e0 l\u2019ann\u00e9e, 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. 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 200 et 250 postes sont utilis\u00e9s selon les variables et les p\u00e9riodes).<\/p>\n

Chaque type de temp\u00e9rature a \u00e9t\u00e9 spatialis\u00e9 en utilisant un mod\u00e8le statistique diff\u00e9rent, de type GWR, \u00e9labor\u00e9 \u00e0 l’aide de variables topographiques (altitude, exposition, rayonnement solaire, etc.), g\u00e9ographiques (distance aux diff\u00e9rentes masses oc\u00e9aniques) et repr\u00e9sentant l\u2019occupation dominante du sol. La distribution spatiale de ces diff\u00e9rentes variables, connue de fa\u00e7on relativement pr\u00e9cise, a permis la r\u00e9alisation des cartes. La m\u00e9thodologie utilis\u00e9e s’inspire des travaux de Ninyerola et al. (2000), et est d\u00e9crite dans le rapport de stage de Briswalter (2021). Les indices ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9s dans diff\u00e9rentes publications scientifiques (Taccoen et al. 2019, Piedallu 2023). Du fait de la prise en compte de l’occupation du sol dans le mod\u00e8le, les temp\u00e9ratures cartographi\u00e9es correspondent aux conditions observ\u00e9es au sommet de la canop\u00e9e en milieu forestier, qui sont plus fraiches qu’en milieu ouvert.<\/p>\n

\"\"Principales 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 m\u00e9tropolitaine, une validation a \u00e9t\u00e9 faite pour chaque mois de chaque ann\u00e9e par validation crois\u00e9e (cross validation<\/em>), puis les performances mensuelles ont \u00e9t\u00e9 moyenn\u00e9es pour chaque variable et chaque mois sur la p\u00e9riode 1961-2020. On obtient ainsi un R\u00b2 de 0,89 sur les temp\u00e9ratures minimales hivernales, avec une erreur moyenne de pr\u00e9diction (Mean Absolute Error<\/em> – MAE) de 0,65 \u00b0C. Concernant les temp\u00e9ratures moyennes annuelles, le R\u00b2 est de 0,93 et la MAE de 0,43 \u00b0C. Enfin, pour les temp\u00e9ratures maximales estivales, le R\u00b2 est de 0,89 et la MAE de 0,73 \u00b0C. Le d\u00e9tail des performances mensuelles est fourni dans le rapport de Briswalter (2021). La pertinence de ces donn\u00e9es est \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l’\u00e9chelle de la France mais reste peu connue \u00e0 des \u00e9chelles plus locales, et il est possible que des \u00e9carts importants \u00e0 la temp\u00e9rature r\u00e9elle puissent exister dans des secteurs sp\u00e9cifiques. 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. Cette donn\u00e9e au pas kilom\u00e9trique peut ne pas \u00eatre appropri\u00e9e \u00e0 des \u00e9tudes tr\u00e8s locales, particuli\u00e8rement en zones montagneuses. En outre, la carte prend en compte l\u2019occupation du sol de CORINE Land Cover<\/a> en 2000, des changements d\u2019occupation du sol \u00e9tant survenus depuis pouvant modifier les temp\u00e9ratures localement.<\/a><\/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

Briswalter P., 2021. Calculs de cartes de temp\u00e9ratures et de pr\u00e9cipitations prenant en compte la topographie locale sur la France.<\/em> [M\u00e9moire de stage M2 non publi\u00e9]<\/p>\n

Taccoen, A., Piedallu, C., Seynave, I., Perez, V., G\u00e9gout-Petit, A., Nageleisen, L.-M., Bontemps, J.-D., G\u00e9gout, J.-C., 2019. Background mortality drivers of European tree species: climate change matters<\/a>. <\/span>Proc. R. Soc. B, <\/span><\/em>286<\/span> (1900)<\/span><\/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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