Issue |
Climatologie
Volume 19, 2022
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Article Number | 4 | |
Number of page(s) | 19 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/climat/202219004 | |
Published online | 31 January 2023 |
Temperature inversions in France – Part A: time variations
Inversions de température en France – Partie A : variations temporelles
1
Laboratoire ThéMA, CNRS and Université Bourgogne Franche-Comté, Besançon, France
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Centre de Recherches de Climatologie / Biogéosciences, CNRS and Université Bourgogne Franche-Comté, Dijon, France
* Auteur de correspondance : daniel.joly@univ-fcomte.fr
Temperature inversions in mainland France are computed using a network of 859 sampling sites spread as evenly as possible across the country. Each site comprises a high station located within 30 km of the low station with which it is paired. We use the daily minimum (tn) and maximum (tx) temperatures from Météo-France weather stations over 10 years (2008–2017). The time variations of three inversion characteristics (frequency, intensity, and duration) are explored. The primary result is the high frequency of inversions. On average, for the 859 sites, tn-inversions occur on 63% of days and tx-inversions on 22.6%. Inversion intensity is usually weak, the mode being 2°C for tn and 1°C for tx. However, high intensities may be reached (maximum 23.6°C for tn and 22.6°C for tx). The longest sequence of isolated tn-inversions (the inversion is destroyed in the daytime but recurs over several days) ran for more than four months (126 days). Such inversions occur most frequently from August to October. The longest sequence of isolated tx-inversions (the inversion is destroyed overnight) ran for 38 days. Such inversions are most common from November to February. The longest persistent inversion (night and day) lasted 88 days. Persistent inversions occur most frequently from November to January. The results as a whole reveal a number of original points: the existence of a large number of tx-inversion sequences, the seasonal pattern very clearly differentiating tn- and tx-inversions, and the significance of atmospheric conditions.
Résumé
Les inversions de température en France métropolitaine sont calculées au moyen d’un réseau de 859 sites d’échantillonnage répartis sur le territoire. Chaque site comprend deux stations situées à moins de 30 km l’une de l’autre. Nous utilisons les températures quotidiennes minimales (tn) et maximales (tx) des stations météorologiques de Météo-France sur 10 ans. Les variations temporelles de trois caractéristiques d’inversion (fréquence, intensité et durée) sont explorées. Le premier résultat est la fréquence élevée des inversions. En moyenne, pour les 859 sites, les inversions tn se produisent sur 63% des jours et les inversions tx sur 22,6%. L’intensité des inversions est généralement faible, le mode étant de 2°C (tn) et 1°C (tx). Cependant, des intensités élevées peuvent être atteintes (maximum 23,6°C pour tn et 22,6°C pour tx). La plus longue séquence d’inversions tn isolées (l’inversion est détruite dans la journée mais se reproduit sur plusieurs jours) a duré plus de 4 mois (126 jours). Ces inversions se produisent le plus souvent d’août à octobre. La plus longue séquence d’inversions tx isolées (l’inversion est détruite pendant la nuit) a duré 38 jours. De telles inversions sont les plus fréquentes de novembre à février. Les inversions persistantes (nuit et jour) sont les plus fréquentes de novembre à janvier; la plus longue a duré 88 jours. L’ensemble des résultats révèle un certain nombre de points originaux : l’existence d’un grand nombre de séquences d’inversion tx, le schéma saisonnier différenciant très nettement les inversions tn et tx, et l’influence des conditions atmosphériques, notamment la nébulosité.
Key words: temperature inversion / intensity / frequency / duration / monthly variation / altitudinal temperature lapse rate / weather conditions
Mots clés : inversion de température / intensité / fréquence / durée / variation mensuelle / gradient thermique altitudinal / conditions atmosphériques
© D. Joly et Y. Richard, hosted by EDP Sciences 2022
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