Issue |
Climatologie
Volume 19, 2022
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Article Number | 5 | |
Number of page(s) | 17 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/climat/202219005 | |
Published online | 31 January 2023 |
Temperature inversions in France – Part B: Spatial variations
Inversions de température en France – Partie B : variations spatiales
1
Laboratoire ThéMA, CNRS and Université Bourgogne Franche-Comté, Besançon, France
2
Centre de Recherches de Climatologie / Biogéosciences, CNRS and Université Bourgogne Franche-Comté, Dijon, France
* Auteur de correspondance : daniel.joly@univ-fcomte.fr
Our database comprises daily minimum and maximum temperatures observed over 10 years at 859 pairs of meteorological stations throughout France. Each pairing associates a low and a high station. The influence of six predictors on the intensity, frequency, and duration of temperature inversions is measured by linear regressions. Five predictors are drawn from a 250 m-resolution DTM: elevation, depth of the valley where the low stations are located, magnitude of positive relief (ridge, hills), gradient of the slope of the hill or mountainside, and altitudinal amplitude between the high and the low station. The sixth descriptor used is the distance to the nearest sea. Topography exerts a major influence over the formation of thermal inversions. Three of the descriptors account for more than 80% of the variance of the inversion characters: distance to the sea, valley depth, and altitudinal amplitude. Elevation explains only 24% of that variance. The spatial distribution of the three characteristics of the inversions highlights several categorizations that fit into several nested scales. The 859 sites can be arranged into three classes relating to mountains, coastal areas, and plateaus. However, their distribution over the area under consideration is unclear and fails to indicate sharply delimited groupings.
Résumé
La base de données étudiée comprend les températures minimales et maximales quotidiennes observées sur 10 ans dans 859 paires de stations météorologiques réparties sur toute la France. Chaque paire associe une station basse et une station haute. L’influence de six prédicteurs sur l’intensité, la fréquence et la durée des inversions de température est mesurée par des régressions linéaires. Cinq prédicteurs sont tirés d’un MNT à 250 m de résolution : l’altitude, la profondeur de la vallée où sont situées les stations basses, l’amplitude du relief positif (crête, collines), le gradient de la pente des reliefs et l’amplitude altitudinale entre la station haute et la station basse. Le sixième descripteur utilisé est la distance à la mer ou à l’océan le plus proche. La topographie exerce une influence majeure dans la formation des inversions thermiques. Trois des descripteurs expliquent plus de 80% de la variance des caractères d’inversion : la distance à la mer, la profondeur des vallées et l’amplitude altitudinale. L’altitude n’explique que 24% de cette variance. La distribution spatiale des trois caractéristiques des inversions met en évidence plusieurs catégories qui s’inscrivent dans plusieurs échelles emboîtées. Les 859 sites peuvent être classés en trois classes relatives aux montagnes, aux zones côtières et aux plateaux. Cependant, leur répartition sur la zone étudiée ne permet pas de dégager des regroupements nettement délimités dans l’espace.
Key words: thermal inversion / topography / distance to the sea / regression / Ascending Hierarchical Classification (AHC) / inversion mapping
Mots clés : inversion thermique / topographie / distance à la mer / régression / classification ascendante hiérarchique (CAH) / interpolation
© D. Joly et Y. Richard, hosted by EDP Sciences 2022
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