Le projet Socle Outre-Mer de Météo France a pour objectifs :

• de caractériser l’évolution selon la TRACC (Trajectoire de Réchauffement de référence pour l’Adaptation au Changement Climatique) du climat des Outre-mer tropicaux les plus peuplés en s'appuyant sur la production d’ensembles de projections climatiques dédiées ;

• de produire les simulations numériques nécessaires pour compléter les ensembles de projections climatiques recueillis auprès des instituts internationaux participants aux exercices d'intercomparaison du GIEC (CMIP6 / CORDEX) à des résolutions adaptées aux territoires insulaires ;

• de mettre à disposition ces nouvelles données de référence de projections climatiques via le portail DRIAS.

• Ensemble de simulations :

Pour les Antilles, un sous-ensemble basé sur l'exercice CMIP6 et CORDEX-CAM22 a été construit afin d’échantillonner les évolutions du climat. Ce sous-ensemble comprend 18 simulations globales (GCMs) de dernière génération (CMIP6), ainsi que 6 simulations régionales (RCMs) forcées par les simulations globales CMIP5 (CORDEX-CAM22). Les simulations ont été sélectionnées sur des critères de qualité dans la reproduction du climat des Antilles tout en échantillonnant les changements futurs possibles. En complément de ces simulations issues de projets internationaux, l’ensemble intègre également deux simulations régionales de dernière génération forcées par des simulations de l'exercice CMIP6 : une simulation réalisée avec le modèle régional CNRM-ALADIN64C1 et une simulation du modèle régional à convection profonde résolue (CP-RCM) CNRM-AROME46t1h. L'ensemble intègre enfin une simulation atmosphérique globale à 2.6 km, réalisée avec le modèle ARP-GEM pour la période 1985-2099.

Une descente d’échelle statistique a été appliquée à l’ensemble des simulations climatiques, fournissant ainsi une information climatique à haute résolution (0,025°, soit environ 2,5 km) sur l’ensemble du territoire pour les précipitations et les températures moyennes, minimales et maximales quotidiennes.

• Scénarios inclus dans cet ensemble :

Les scénarios d'émissions de gaz à effet de serre retenus sont :

Les scénarios d'émissions de gaz à effet de serre retenus ont été motivé afin de garantir l’atteinte des différents niveaux de réchauffement définis par la TRACC (jusqu’à +3 °C de réchauffement planétaire).:

• le RCP8.5 pour les simulations CMIP5 (CORDEX-CAM22)

• le ssp5-8.5 pour les simulations CMIP6 (GCM - ALADIN - AROME).

Table 1 : Liste des projections climatiques composant l’ensemble SocleOM-Climat-2025 pour les Antilles accompagnées de leurs couvertures temporelle respectives.

• Périodes utilisées :

La période de référence (dite "historique") a été fixée à 1991-2020 pour être en cohérence avec les futurs exercices de simulations climatiques.

Toutefois, les simulations historiques s’arrêtent en 2014 pour les simulations CMIP6 (et en 2005 pour les simulations CMIP5). Afin d’obtenir une série continue sur l’ensemble de la période de référence, les simulations historiques ont été prolongées à l’aide des projections climatiques (issues des scénarios RCP8.5 ou ssp585, selon le modèle) pour combler les années manquantes.

Les projections climatiques couvrent ensuite la période 2021-2100.

• Produit de référence utilisé :

Le produit ERAROBS a été spécifiquement conçu pour fournir une référence climatique spatialisée sur les Antilles françaises . Ce produit combine les informations fournies par le run d'évaluation du modèle CNRM-AROME46t1h (forcé par la réanalyse ERA5) et les observations in situ. Il propose une information climatologique pour les précipitations et les températures quotidiennes avec une résolution de 0,025° (environ 2,5 km), couvrant la période 1990-2024 sur l'ensemble des Antilles françaises :

• Martinique (203 pixels)<\p>

• les îles de la Guadeloup (308 pixels) <\p>

• Saint-Martin et Saint-Barthélémy (45 pixels)<\p>

• Procédure de descente d’échelle statistique :

Cette procédure est commune à toutes les simulations GCM :

1 - Les simulations ont été interpolées sur une grille commune, définie par celle du produit de référence ERAROBS, en utilisant une interpolation bilinéaire.

2 - À chaque point de grille, une correction de biais a été appliquée, en utilisant ERAROBS comme référence pour la période 1990-2024.

Pour les RCM et CP-RCM, nous tenons compte du masque Terre/Mer avant d'effectuer l'interpolation :

1 - Les points modèle ayant un ratio Terre/Mer inférieur à 0.1 ont été enlevés. Le ratio Terre/Mer est propre à chaque modèle mais le seuil de 0.1 est commun à tous les modèles RCM. Pour le CP-RCM AROME-climat, le seuil a été fixé à 0.44 pour Martinique et la Guadeloupe et 0.35 pour Saint-Martin et Saint-Barthélémy.

2 - Les simulations ont ensuite été interpolées sur une grille commune, définie par celle du produit de référence ERAROBS, en utilisant une interpolation bilinéaire.

3 - À chaque point de grille, une correction de biais a été appliquée, en utilisant ERAROBS comme référence pour la période 1990-2024.

A noter que les Petites Antilles ne sont pas réprésentées par la très grande majorité des GCMs qui voient uniquement de l'océan. C'est pourquoi aucun seuil n'a été fixé pour ces modèles.  

Précipitations 

La méthode retenue est le quantile-quantile (ou quantile mapping) utilisant une fenêtre glissante de 3 mois. Par exemple, pour corriger les précipitations du mois de juillet, les données des mois de juin, juillet et août sont prises en compte. La correction consiste alors à estimer et appliquer 12 fonctions de transfert (une par mois), permettant de passer du monde "modèle" au monde "réel" en ramenant la distribution du modèle sur celle du produit de référence.

Températures 

La méthode CDF-t a été choisie pour la correction des températures, car elle permet de prendre en compte la non-stationnarité de la fonction de distribution simulée. La correction s’effectue à l’aide de fenêtres glissantes de 3 mois et de 30 ans, centrées sur le mois à corriger. Par exemple, pour corriger les données de mars 2050, on utilise la fonction de distribution des précipitations calculée sur les 30 trimestres février-mars-avril de la période 2036-2065.

Quelques précisions : 

A l’aide de la descente d’échelle statistique, nous passons d’une information à résolution grossière (plusieurs dizaines, voire centaines de kilomètres) à une information à résolution fine (celle du produit ERAROBS, environ 2,5 km). Cette procédure permet que les simulations climatiques corrigées représentent correctement le climat au sein de la Nouvelle-Calédonie comme, par exemple, une forte pluviométrie sur les reliefs de la côte au vent (nord). Par construction, les simulations corrigées issues des runs dits "historiques" proposent une climatologie semblable à celle du produit de référence sur chaque point de grille. Les projections corrigées peuvent proposer un climat différent du run historique (signal du changement climatique) mais elles respecteront également les spécificités au niveau du point de grille. Cependant, il faut rester attentif aux limitations liées à ce saut d’échelle important (facteur 5 à 10 pour les RCM, facteur 20 à 50 pour les GCM). D’une part, même si la résolution finale des projections corrigées est de 2,5 km, les signaux climatiques proviennent d'une information à la résolution du modèle climatique. D’autre part, l’agrégation de pixels à partir des données corrigées est à éviter, surtout pour les précipitations (typiquement l’estimation quotidienne d’une pluie de bassin). En effet, celle-ci amènerait à sur-estimer fortement les cumuls de pluie de bassin lors des plus forts évènements pluvieux et à une sur-estimation quasi-systématique du nombre de jours secs à l'échelle du bassin.

A noter que pour les simulations issues du modèle ARP-GEM ou du CP-RCM CNRM-AROME46t1h, il n'y a pas de descente d'échelle, seulement de la correction de biais, il n'y a donc aucune restriction telle que décrite précédemment.

• Informations sur les modèles climatiques globaux utilisé :

Les modèles globaux (GCM) inclus dans cet ensemble sont issus de l’exercice CMIP6. Leur résolution horizontale native est de l’ordre de 100 km.

Leur utilisation permet de constituer un ensemble de taille suffisante pour évaluer l’incertitude climatique via une approche multi-modèles.

Certains de ces modèles proposent plusieurs membres (réalisations d'une même période), ce qui permet de dissocier l’incertitude naturelle (variabilité interne) de la réponse climatique au scénario d’émission. Cependant, dans le cadre de cet ensemble, un seul membre par modèle a été retenu, afin que chaque modèle ait le même poids dans l’analyse multi-modèles.

Un premier tri basé sur la disponibilité des données a permis de sélectionner 30 GCMs. Ensuite, une expertise scientifique a conduit à écarter 12 GCMs qui ne satisfaisaient pas les critères d’évaluation menant donc à un ensemble de 18GCMs.

• Informations sur les modèles climatiques régionaux (RCM) :

Simulations de CORDEX-CAM22

Les modèles régionaux de climat (RCM) utilisés dans cet ensemble sont issus du projet international CORDEX-CAM22 (Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment – Central America). Ils offrent une résolution horizontale native de 0.22° de résolution, soit environ 25 km. Chaque simulation RCM est forcé aux limites du domaine régional par un modèle global (GCM) de l'exercice CMIP5.

Un premier tri basé sur la disponibilité des données a permis de sélectionner 10 RCMs. Ensuite, une expertise scientifique a conduit à écarter 4 RCMs qui ne satisfaisaient pas les critères d’évaluation menant donc à un ensemble de 6 RCMs.

Simulations de CNRM-ALADIN64C1-NorESM2-MM

L’institut de Recherche

ALADIN est le modèle atmosphérique régional développé par Météo-France (https://cnrm.sedoo.fr/cnrm-aladin/). Ce modèle est conçu pour fournir des simulations climatiques à haute résolution sur des domaines spécifiques. 

Le domaine CAM20 (Central America à 20 km de résolution) s'étend de l'est du Sahara à l'ouest du Mexique, et du sud du bassin amazonien jusqu'au détroit de Gibraltar (130°W-30°E / 20°S-35°N). Cette vaste étendue permet d'englober tous les processus climatiques d'importance pour la Guyane et les Antilles : la cyclogenèse, la zone de convergence intertropicale et les fortes précipitations qui y sont associées, la forêt amazonienne, les poussières désertiques apportées par le Sahara, etc. 

Ce domaine ALADIN a été forcé par le modèle NorESM2-MM, issu de l'exercice CMIP6. Il est destiné à faire partie de l'ensemble CORDEX-CMIP6 Central America. 

• Informations sur le modèle climatiques régional à convection profonde (CP-RCM) : CNRM-AROME

Simulations de CNRM-AROME46t1h-CNRM-NorESM2-MM

Le modèle CNRM-AROME est un modèle régional de climat avec convection profonde résolue (CP-RCM) développé par Météo-France (https://cnrm.sedoo.fr/cnrm-arome/). Ce modèle, basé sur le modèle à aire limitée AROME développé pour la Prévision Numérique du Temps (PNT), est conçu pour fournir des simulations climatiques à résolution kilométrique sur des domaines spécifiques.

Tout comme le modèle ALADIN, cette version de CNRM-AROME a tourné avec une dynamique hydrostatique. Cependant, contrairement à ALADIN, la convection profonde n’a plus besoin d’être paramétrée grâce à l’augmentation de la résolution. Le modèle CNRM-AROME permet alors une meilleure simulation des précipitations, des phénomènes côtiers et des extrêmes (surtout aux échelles sub-journalières) par rapport à ALADIN, ce qui est principalement dû à une meilleure représentation de la topographie et des processus convectifs.  

Le domaine AROME-Antilles (ANT) couvre une grande partie des Petites Antilles (des Îles Vierges au nord à Grenade au sud, de Los Roques à l'ouest à la Barbade à l'est) ainsi que l'île de Porto Rico à une résolution de 2.5 km (67.5°O-52.5°O / 11.5°N-21°N).  

AROME a été forcé par le modèle CNRM-ALADIN64C1-NorESM2-MM (exercice CORDEX-CMIP6). Cela constitue un jeu de simulations CP-RCM. 

• Informations sur le modèle climatiques global à échelle kilométrique : ARP-GEM2

Le modèle ARP-GEM est un modèle atmosphérique global. C'est une version optimisée du code ARPEGE/IFS avec une physique à l'état de l'art et calibrée (Geoffroy et Saint-Martin, 2025a, 2025b). Le modèle ARP-GEM2 est capable de simuler à un coût raisonnable plusieurs centaines d'années à des résolutions proches du kilomètre. La simulation utilisée pour cet ensemble est une simulation atmosphérique globale avec le modèle ARP-GEM2 à une résolution horizontale de 2.6 km. Elle couvre la période 1985-2099 (découpée en 4 segments de 30, 25, 30, et 30 ans). Les températures de surface de la mer imposées au modèle atmosphérique sont issues des simulations historical et ssp585 du modèle Nor-ESM-MM pour l'exercice CMIP6. 

• Référence :

Cantet et al. (2014). The importance of using a high-resolution model to study the climate change on small islands: the Lesser Antilles case, Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 66:1, 24065 https://doi.org/10.3402/tellusa.v66.24065

Déqué, M. (2007). Frequency of precipitation and temperature extremes over France in an anthropogenic scenario: Model results and statistical correction according to observed values. Global and Planetary Change, 57(1), 16–26. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2006.11.030

Evans, J.P. et al (2024). Higher-resolution projections needed for small island climates. Nat. Clim. Chang. 14, 668–670. https://doi.org/10.1038/s41558-024-02028-9

Eyring, V. et al. (2016). Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geoscientific Model Development, 9, 1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016

Geoffroy, O., et D. Saint-Martin, (2025a). The ARP-GEM1 Global Atmosphere Model: Description, Speedup Analysis, and Multiscale Evaluation up to 6 km. J. Climate, 38, 4739–4762, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-24-0547.1.

Geoffroy, O., et D. Saint-Martin, (2025b). Global Kilometer-Scale Simulations with ARP-GEM2: Effect of Parameterized Convection and Calibration, https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.00829

Michelangeli, P.-A. et al. (2009). Probabilistic downscaling approaches: Application to wind cumulative distribution functions. Geophysical Research Letters, 36, L11708. https://doi.org/10.1029/2009GL038401

Nabat, P., et al. (2020). Modulation of radiative aerosols effects by atmospheric circulation over the Euro-Mediterranean region. Atmos. Chem. Phys., 20, 8315–8349, doi:10.5194/acp-20-8315-2020, https://acp.copernicus.org/articles/20/8315/2020/