Open Access
Issue
Climatologie
Volume 4, 2007
Page(s) 91 - 104
DOI https://doi.org/10.4267/climatologie.716
Published online 09 October 2015

© Association internationale de climatologie 2007

Licence Creative CommonsThis is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License CC-BY-NC (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, except for commercial purposes, provided the original work is properly cited.

Introduction

Des études antérieures ont montré qu’il n’y avait pas de diminution significative générale des précipitations dans l’ensemble du Bassin méditerranéen entre 1950 et 2000 (Conte et Giuffrida, 1989; Ben Gai et al., 1993; Schönwiese et al., 1993; Monton-Chiva et Quereda-Sala 1997; Quereda-Sala et al., 2001; Klein Tank et al., 2002; Douguédroit et Norrant, 2003; ECA&D, 2004; Norrant et Douguédroit, 2006). On remarque plutôt, concernant les précipitations, un morcellement en sous-régions, sur le plan spatial, mais aussi en différents mois ou saisons sur le plan temporel. Plus précisément, cinq cas de tendances significatives des totaux de pluie ont été déterminés : il s’agit de l’Ibérie méditerranéenne en octobre, de l’Ibérie atlantique en mars, de la Grèce en janvier et hiver, et du Moyen-Orient en hiver. Toutes ces régions pendant les mois ou saisons cités présentent une diminution significative des totaux mensuels ou saisonniers de leurs précipitations (Trigo et DaCamara, 2000; Dünkeloh et Jacobeit, 2003; Maheras et al., 2004; Xoplaki et al., 2004; Norrant, 2004; Norrant et Douguédroit, 2006).

Certains auteurs ont tenté de mettre en relation les précipitations méditerranéennes et la circulation d’altitude (Dünkeloh et Jacobeit, 2003; Xoplaki et al., 2000, 2004; Maheras et al., 2004; Norrant, 2004). Des configurations de pression majeures apparaissent à l’origine des précipitations en Méditerranée, mais ces études se sont rarement intéressées aux sous-régions qui composent l’espace méditerranéen (Maheras et Anagnostopoulou, 2003). Cependant, ces études se limitaient à une fenêtre centrée sur la Méditerranée, l’Europe et l’Atlantique. Or, les variances expliquées des précipitations en utilisant une telle fenêtre de pressions d’altitude ne dépassent pas 55% dans le meilleur des cas (Norrant, 2004) et sont plutôt de l’ordre de 30-40% (Dünkeloh et Jacobeit, 2003; Xoplaki et al., 2004).

Même si une part de la variance des précipitations méditerranéennes est probablement liée à des facteurs locaux, on peut alors se demander si agrandir la fenêtre d’étude n’apporterait pas une part supplémentaire d’explication. C’est pourquoi nous avons recherché les téléconnexions à l’échelle nord-hémisphérique qui peuvent exister entre les précipitations régionales du bassin méditerranéen et le niveau du géopotentiel 500 hPa. En effet, le mode principal de variabilité à basse fréquence des pressions de surface de l’hémisphère nord est le mode annulaire qui associe Oscillation Arctique (OA) et Oscillation Nord Atlantique (ONA) dans une même configuration, particulièrement en hiver (Thompson et Wallace, 1998; Wallace, 2000; Deser, 2000; Rogers et McHugh, 2002). L’OA est définie en surface par des anomalies d’un signe sur l’Arctique et des anomalies de signe opposé centrées vers 37-45°N sur le Pacifique et sur l’Atlantique (Thompson et Wallace, 1998). Il apparaît que le caractère annulaire de l’OA est quasiment confondu avec la structure dominante de la variabilité dans le secteur atlantique, à savoir l’Oscillation Nord Atlantique (Deser, 2000). C’est pourquoi l’influence du niveau du géopotentiel 500 hPa atlantique, bien que l’OA soit définie en surface, sur les précipitations méditerranéennes, incite à rechercher d’éventuelles téléconnexions avec l’ensemble de l’hémisphère nord.

1. Données et méthodes

1.1. Données

Le réseau pluviométrique regroupe 61 stations ayant fonctionné de 1950-51 à 1999-2000, soit 50 ans de données. Elles sont réparties de façon non homogène sur le pourtour méditerranéen et la côte atlantique à même latitude (figure 1). Les séries utilisées ici ont été régionalisées par ACPR (Analyse en Composantes Principales avec Rotation, cf. 1.2.) et leurs scores correspondent aux cinq cas déterminés précédemment comme montrant une diminution significative (Norrant et Douguédroit, 2006). Il s’agit des mois d’octobre en Ibérie méditerranéenne, janvier en Grèce, mars en Ibérie atlantique, et l’hiver en Grèce et au Moyen-Orient.

thumbnail Figure 1

Stations pluviométriques et régions aux précipitations en diminution significative. Rainfall stations and regions with significant decreasing rainfall.

Toutes les données de pluie ont été fournies à l’origine par le Carbon Dioxide Information Analysis Center (CDIAC, Etats-Unis), le European Climate Assessment and Dataset (ECA&D, Pays-Bas), Météo France (France) et plusieurs communications personnelles (stations grecques). Les séries retenues sont uniquement celles qui avaient été testées comme homogènes par les différentes sources.

Les niveaux du géopotentiel 500 hPa en points de grille proviennent des réanalyses du NCEP-NCAR (National Center for Environmental Prediction - National Center for Atmospheric Research, Etats-Unis) fournies selon une grille de 2,5°x2,5° de résolution. Les réanalyses sont obtenues à partir de données mesurées sur des stations de référence, puis interpolées à l’ensemble de la grille grâce au modèle CDAS-1 (Climate Data Assimilation System 1). Ces données ont une fiabilité de niveau A, c’est-à-dire qu’elles sont très fiables et de bonne qualité, le modèle dont elles sont issues faisant référence (Kalnay et al., 1996). Cependant, il faut tenir compte de ruptures de stationnarité à la fin des années 1970, dues à l’assimilation des données satellitales qui n’existaient pas avant; cette précision impose des précautions dans l’analyse des résultats.

Le niveau du géopotentiel 500 hPa a été appréhendé dans une fenêtre centrée sur l’hémisphère nord au nord de 20°N (figure 2). Afin d’alléger la taille du fichier sans perdre d’information, nous avons utilisé une maille en losanges de 5°x5° (soit 380 points de grille), qui présente l’avantage de fichiers de plus petite taille sans perte d’information et ainsi, entraîne une économie de temps de calcul (Barnston et Livezey, 1987).

thumbnail Figure 2

Localisation des points de grille du niveau du géopotentiel 500 hPa. 500hPa geopotential height gridpoint location.

Enfin nous avons utilisé les séries normalisées des principaux indices de téléconnexions hémisphériques fournies par le NOAA / NCEP (Etats-Unis), déterminés par Analyses en Composantes Principales avec rotation pour différents mois (d’après Barnston et Livezey, 1987). Ces indices sont fournis au pas de temps mensuel. Pour la saison d’hiver, nous avons donc moyenné les indices des mois de décembre, janvier et février afin d’obtenir une série saisonnière. Ces indices de téléconnexions hémisphériques ont été utilisés parce qu’ils peuvent représenter de précieux indicateurs de la circulation atmosphérique dans l’hémisphère nord.

1.2. Méthodes

La recherche de configurations au niveau du géopotentiel 500 hPa hémisphérique a été obtenue par des Analyses en Composantes Principales avec Rotation (ACPR) de type Varimax; elles ont pour particularité de conserver l’orthogonalité, c’est-à-dire l’indépendance, entre les facteurs (Richman, 1986), évitant ainsi toute autocorrélation qui pourrait fausser les résultats. L’ACPR regroupe sur chacun de ses facteurs les points de grille dont les évolutions temporelles se ressemblent, c’est-à-dire ayant une variabilité temporelle identique. Cette évolution temporelle est synthétisée sur une série de scores de facteur. Il y a ainsi autant de configurations que de facteurs retenus (Von Storch et Zwiers, 1998).

Ensuite, afin d’évaluer l’importance des relations entre d’une part les configurations de pression hémisphériques ou les indices de téléconnexions hémisphériques et, d’autre part, les précipitations, nous avons mis en évidence des corrélations simples. Elles ont été calculées entre les scores des configurations du niveau du géopotentiel 500 hPa ou les indices de téléconnexions hémisphériques et les scores des précipitations régionales. Ces corrélations ont été considérées comme statistiquement significatives au niveau 0,05 par le test de Bravais-Pearson, c’est-à-dire dans notre cas, lorsque les corrélations sont en valeur absolue ≥0,20 même si les pourcentages de variance expliquée sont faibles.

2. Configurations de pression hémisphériques et précipitations méditerranéennes

2.1. Les configurations hémisphériques

Lorsque nous appliquons des ACPR aux niveaux du géopotentiel 500 hPa mensuels, nous retenons dans les cinq cas 12 à 13 facteurs, qui représentent 78 à 86% de la variance expliquée des géopotentiels 500 hPa (tableau 1). Lorsque nous corrélons les scores des facteurs retenus aux scores des précipitations régionales pendant les mois concernés, trois configurations principales du niveau du géopotentiel 500 hPa montrent des résultats significatifs au seuil de 95% avec les précipitations méditerranéennes. Il s’agit des configurations Est Atlantique / Ouest Russie (figure 3a) qui apparaissent significativement corrélées à toutes les régions aux précipitations en diminution significative, mais aussi des configurations Ouest Pacifique (figure 3b) et Est Atlantique (figure 3c) qui sont significativement corrélées à toutes les régions à l’exception de l’Ibérie atlantique en mars. Ces configurations avaient précédemment été déterminées par d’autres auteurs (Wallace et Gutzler, 1981; Barnston et Livezey, 1987).

thumbnail Figure 3

Configurations principales de niveau du géopotentiel 500 hPa : a) Est Atlantique / Ouest Russie; b) Ouest Pacifique; c) Est Atlantique. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. Major 500hPa geopotential height patterns : a) East Atlantic / West Russia; b) West Pacific; c) East Atlantic. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Tableau 1

Nombre de facteurs retenus et variance expliquée du niveau du géopotentiel 500hPa selon les mois ou saison retenus. Number of retained components and explained variance for the 500hPa geopotential height according to the retained months or season.

Deux autres configurations de niveau du géopotentiel 500 hPa sont en relation avec les précipitations méditerranéennes, mais les corrélations de leurs scores et des précipitations régionales ne sont significatives que dans trois cas. Ces configurations sont la Sibérie (figure 4a), significativement corrélée aux précipitations d’hiver en Grèce et au Moyen-Orient, et de mars en Ibérie atlantique, ainsi que l’Oscillation Nord Atlantique (figure 4b) en lien avec les précipitations d’hiver en Grèce et de mars en Ibérie atlantique. Seule l’Oscillation Nord Atlantique avait déjà été définie (Wallace et Gutzler, 1981; Barnston et Livezey, 1987), la configuration Sibérie n’ayant pas encore été identifiée.

thumbnail Figure 4

Configurations secondaires de niveau du géopotentiel 500 hPa : a) Sibérie; b) Oscillation Nord Atlantique. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. Minor 500hPa geopotential height patterns: a) Siberia; b) North Atlantic Oscillation. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Il existe sept autres configurations en lien avec les précipitations méditerranéennes mais qui n’interviennent chacune que dans une seule région pendant un seul mois. Ces configurations sont l’Est Pacifique (figure 5a) significativement corrélée aux précipitations d’octobre en Ibérie atlantique et Méditerranée (figure 5b), en relation avec les pluies de Grèce en janvier et Scandinavie (figure 5c), en lien avec les pluies de Grèce en hiver. Ces trois configurations ont déjà été identifiées (Wallace et Gutzler, 1981 ainsi que Barnston et Livezey, 1987 pour Est Pacifique et Scandinavie, ou Metaxas et Bartzokas, 1994 ainsi que Belaassal, 2000 pour Méditerranée). Les quatre autres configurations sont Ouest Sahara (figure 5d) corrélée aux pluies de Grèce en janvier, Eurasie (figure 5e) en lien avec les précipitations de Grèce en hiver, Est Asie (figure 5f) corrélée avec les pluies du Moyen-Orient en hiver et Est Canada (figure 5g) en relation avec les précipitations d’Ibérie atlantique en mars. Parmi ces dernières configurations, aucune n’a jusqu’à présent été identifiée.

thumbnail Figure 5

Configurations de niveau du géopotentiel 500 hPa corrélées une seule fois aux précipitations méditerranéennes : a) Est Pacifique; b) Méditerranée; c) Scandinavie; d) Ouest Sahara; e) Eurasie; f) Est Asie; g) Est Canada. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. 500hPa geopotential height patterns only once correlated with the Mediterranean rainfall: a) East Pacific; b) Mediterranean; c) Scandinavia; d) West Sahara; e) Eurasia; f) East Asia; g) East Canada. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

2.2. Relations avec les précipitations méditerranéennes

Bien que les corrélations entre les précipitations régionales et les configurations de pressions d’altitude présentées ici soient toutes statistiquement significatives, les relations statistiques qu’elles impliquent sont faibles, les résultats de corrélation ne dépassant pas +0,39 dans le meilleur des cas, soit une variance commune maximale de seulement 15% (tableau 2). Remarquons toutefois que les variances expliquées totales des précipitations régionales par l’ensemble de ces configurations de géopotentiel 500 hPa hémisphériques peuvent être relativement élevées. En effet, même si les précipitations d’Ibérie atlantique en octobre sont les plus mal représentées avec seulement 23% de variance expliquée, les précipitations de Grèce et du Moyen-Orient en hiver sont quant à elles très bien expliquées, à hauteur de presque 50% (tableau 2).

Tableau 2

Corrélations significatives entre les différentes configurations de niveau de géopotentiel 500 hPa et les précipitations régionales. Significant correlations between the different 500hPa geopotential height patterns and the regional rainfall.

Les relations des précipitations méditerranéennes avec le niveau du géopotentiel d’altitude atlantique avaient été validées par des types de circulation atmosphérique dominant associés aux situations de maximum de pluie (circulation méridienne dans la majorité des cas) et de minimum de pluie (circulation zonale dans la plupart des cas), permettant de confirmer leur réalité climatologique (Douguédroit et Norrant, 2005 et 2006; Norrant et Douguédroit, 2005). Toutefois, les relations qui apparaissent entre le Pacifique et les précipitations méditerranéennes sont faibles et, quoique statistiquement significatives, peuvent relever d’un artefact statistique étant donné le nombre d’observations dans les séries et, de ce fait, le faible seuil de significativité des corrélations qui lui est associé (0,20), celui-ci ne représentant une variance commune entre deux séries que de 4%. Cependant, nous nous posons des questions sur les liens physiques susceptibles de les expliquer. La situation sur le Pacifique commanderait-elle la localisation des ondes à l’aval dans une circulation d’ouest (Quadrelli et Wallace, 2004) ?

3. Un décalage temporel correspondant à la propagation des ondes de Rossby

Cependant, il est aussi possible qu’il y ait propagation d’ondes de Rossby à l’échelle planétaire et peut-être aussi déformation (Ambaum et al., 2001; Quadrelli et Wallace, 2004). Etant donné que ces ondes se propagent du Pacifique jusqu’en Russie sur 45 jours (Corti et al., 1999; Ambaum et al., 2001; Benedict et al., 2004; Quadrelli et Wallace, 2004), une recherche de téléconnexions entre le Pacifique et les précipitations régionales méditerranéennes a été menée avec un décalage temporel de 1 mois puis 2 mois. Les indices de téléconnexions hémisphériques n’étant disponibles qu’au pas de temps mensuel, il ne nous était pas possible d’utiliser un pas de temps plus fin.

3.1. Peu de relations avec les configurations de niveau de géopotentiel 500 hPa déterminées par ACPR

Les configurations corrélées significativement aux pluies d’Ibérie méditerranéenne en octobre sur l’ACPR en 14 facteurs de septembre et 15 facteurs d’août expliquent encore 18% de la variance des précipitations dans les deux cas, soit moins que l’analyse au pas de temps simultané (23%). Les configurations corrélées significativement aux pluies sont pour les deux mois la configuration Est Atlantique et Amérique du Nord / Pacifique (PNA) auxquelles s’ajoutent en septembre un pôle centré sur la Sibérie et en août un pôle atlantique ainsi qu’un dipôle Est Atlantique / Méditerranée orientale. Lorsqu’il s’agit de configurations pacifiques, le temps de propagation des ondes peut être un facteur explicatif de la corrélation significative, mais pour les configurations atlantiques ou méditerranéennes, leur proximité géographique fait penser que la corrélation significative tient plutôt d’un artefact statistique. Une analyse composite (moyenne des cas extrêmes) des années de maximum et de minimum de pluie ne donne pas des circulations atmosphériques vraiment différentes ni susceptibles d’expliquer la différence entre les cas de maximum et de minimum de pluie (non montré).

Pour les précipitations de janvier en Grèce, nous avons retenu sur l’ACPR 14 facteurs en décembre et 10 en novembre. Cependant, les corrélations significatives entre les précipitations de Grèce et les configurations de géopotentiel 500 hPa n’expliquent que 25% de la variance totale des pluies avec un décalage d’un mois et 10% avec un décalage de deux mois, contre 32% lors d’une analyse temporelle simultanée. Les configurations significativement corrélées sont en décembre un pôle sur l’Eurasie, Nord Sibérie / Est Asie, Ouest Pacifique et Est Atlantique / Ouest Russie, ainsi qu’en novembre Est Pacifique et Est Atlantique. La corrélation significative avec un décalage temporel des configurations autres qu’atlantiques vient peut-être du temps de propagation des ondes jusqu’à la Méditerranée. Une analyse composite ne donne pas de résultats permettant d’avancer une explication plus précise (non montré). Concernant les précipitations hivernales, nous avons retenu sur l’ACPR d’automne 12 facteurs. Cependant, les corrélations significatives entre les précipitations d’hiver de Grèce et Moyen-Orient et les configurations de géopotentiel 500 hPa d’automne n’expliquent qu’une variance de 32% des pluies en Grèce et 29% au Moyen-Orient, contre 53% et 49% respectivement pour une analyse temporelle simultanée.

Enfin, pour les précipitations d’Ibérie atlantique en mars, nous avons retenu sur les ACPR de février puis janvier respectivement 15 et 13 facteurs. Les corrélations significatives avec 3 configurations de février n’expliquent que 16% de la variance totale des pluies de mars, mais celles avec 3 configurations de janvier expliquent 33% de la variance des pluies de mars en Ibérie atlantique (tableau 3), contre 36% lors d’une analyse temporelle simultanée. Un des schémas spatiaux est identique à celui de la configuration Amérique du Nord / Pacifique (PNA, figure 6a; Wallace et Gutzler, 1981; Barnston et Livezey, 1987). Les autres configurations sont centrées sur l’est du Canada (figure 6b) et sur l’Eurasie (figure 6c) mais n’ont pas été définies lors d’études antérieures. Il s’agit du seul cas où la variance expliquée par les corrélations avec un décalage temporel est égale à celle expliquée par les corrélations en simultané.

thumbnail Figure 6

Configurations de janvier corrélées significativement aux pluie de l’Ibérie atlantique en mars : a) Amérique du Nord / Pacifique; b) Est Canada; c) Eurasie. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. January patterns significantly correlated with the March rainfall in Atlantic Iberia: a) Pacific / North America; b) East Canada; c) Eurasia. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Tableau 3

Corrélations significatives entre les scores des configurations de géopotentiels 500hPa de janvier et les précipitations d’Ibérie atlantique en mars. Significant correlations between the January 500hPa geopotential height scores and the March rainfall in Atlantic Iberia.

3.2. De meilleures relations avec les grands indices de téléconnexion hémisphériques

Etant donné que les variances expliquées des précipitations méditerranéennes par les configurations de pression avec un décalage temporel étaient plus faibles (voire égales dans le meilleur des cas) que l’analyse simultanée, nous avons de nouveau mené cette analyse mais cette fois, avec les principaux indices de circulation atmosphérique de l’hémisphère nord. Lorsque nous corrélons les scores de précipitations régionales aux principaux indices de téléconnexions hémisphériques (NOAA / NCEP, 2004) en simultané et avec un décalage temporel, nous trouvons des résultats du même ordre de grandeur. Les téléconnexions significatives au pas de temps simultané sont les mêmes que dans l’ACPR.

Dans le cas des précipitations d’Ibérie méditerranéenne en octobre, nous retrouvons les configurations Est Atlantique, Est Atlantique / Ouest Russie et l’Est et Ouest Pacifique, auxquelles s’ajoute l’ONA qui n’avait pas été détectée dans l’analyse précédente (tableau 4).

Tableau 4

Corrélations des précipitations d’Ibérie méditerranéenne en octobre avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différents mois. En gris les corrélations significatives (une croix indique une configuration inexistante). October Mediterranean Iberia rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different months. Significant correlations are shaded; a cross indicates non existing pattern.

Les téléconnexions significatives avec un décalage temporel concernent des configurations pacifiques, la PNA avec un mois et le SOI (Southern Oscillation Index) avec deux mois; le décalage temporel correspondrait-il au temps de propagation des ondes depuis le Pacifique ? Cependant, la téléconnexion à deux mois avec l’ONA semblerait plutôt tenir de l’artefact statistique du fait de la proximité spatiale de la configuration. Toutefois, les liens statistiques ainsi mis en évidence peuvent également révéler que d’autres facteurs que les indices atmosphériques cités sont impliqués dans les variations des précipitations d’Ibérie méditerranéenne, facteurs qui auraient une influence sur ces indices, sans pour autant apparaître comme des indices eux-mêmes (cellule zonale équatoriale, ondes de Kelvin en lien avec le SOI par exemple, …). Les corrélations des précipitations de Grèce en janvier avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques donnent des résultats similaires à ceux des corrélations des scores des ACPR en simultané auxquels s’ajoute l’OA; avec un décalage d’un mois, les seules corrélations significatives des pluies de Grèce existent avec les configurations atlantiques alors qu’à deux mois, des corrélations inverses significatives mais faibles apparaissent avec l’Est Pacifique et le SOI (tableau 5). Cependant même si ces téléconnexions correspondent au temps de propagation des ondes à l’échelle hémisphérique entre le Pacifique et la Méditerranée (Corti et al., 1999; Wallace, 2000; Ambaum et al., 2001; Benedict et al., 2004; Quadrelli et Wallace, 2004), rien ne nous permet d’affirmer qu’il ne s’agit pas d’artefacts statistiques. Encore une fois, le seul lien statistique, faible dans ce cas, se prête difficilement à l’interprétation.

Tableau 5

Corrélations des précipitations de Grèce en janvier avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différents mois. En gris, les corrélations significatives. January Greek rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different months. Significant correlations are shaded.

Nous retrouvons des résultats du même ordre de grandeur lorsque nous corrélons les précipitations de Grèce et du Moyen-Orient au principaux indices de téléconnexions hémisphériques (tableau 6). Les configurations qui étaient corrélées significativement avec les précipitations dans les ACPR le restent en simultané, sauf la configuration Scandinavie. S’y ajoute l’Oscillation Arctique pour les précipitations grecques. Avec un décalage d’une saison, les téléconnexions restent atlantiques sauf pour les précipitations de Grèce qui sont liées au SOI. On peut encore une fois se demander, du fait de la proximité géographique, si ces téléconnexions atlantiques avec un décalage d’une saison ne seraient pas un artefact statistique.

Tableau 6

Corrélations des précipitations de Grèce et du Moyen-Orient en hiver avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différentes saisons. En gris, les corrélations significatives. Winter Greek and Near East rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different seasons. Significant correlations are shaded.

Dans le cas des précipitations d’Ibérie atlantique en mars, nous retrouvons des résultats identiques pour les configurations détectées par l’ACPR, mais de nouvelles téléconnexions sont révélées, notamment avec la configuration Ouest Pacifique et l’Oscillation Arctique (tableau 7). Avec un décalage d’un mois, seule la configuration Est Atlantique est corrélée significativement et, à deux mois de décalage, les téléconnexions sont conservées avec la PNA et l’Ouest Pacifique. Mais les relations avec l’Est Atlantique et la configuration Scandinavie n’ont pas de raison d’être du fait de la proximité géographique avec la Méditerranée. Cependant, les corrélations, bien que statistiquement significatives, restent malgré tout très faibles et ne représentent qu’une très faible part de variance expliquée.

Tableau 7

Corrélations des précipitations de l’Ibérie atlantique en mars avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différents mois. En gris, les corrélations significatives. March Atlantic Iberia rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different months. Significant correlations are shaded.

Dans tous les cas, des analyses composites des situations de maximum et de minimum de pluie ne permettent pas d’apporter plus d’explications, du fait de la très forte ressemblance du type de circulation atmosphérique entre les résultats.

Conclusion

Nous avons cherché à identifier, au niveau du géopotentiel 500 hPa, les principaux indices de téléconnexion hémisphériques associés aux tendances significatives des précipitations régionales dans le bassin méditerranéen à l’échelle mensuelle et saisonnière, en relation avec le mode annulaire. Notre analyse a donc porté sur la recherche de téléconnexions entre les précipitations méditerranéennes et le niveau du géopotentiel 500 hPa hémisphérique au nord de 20°N, d’abord par une étude simultanée et ensuite, avec un décalage temporel de 1 et 2 mois, afin de détecter un éventuel lien statistique des pluies méditerranéennes avec le Pacifique.

Dans ce but, nous avons analysé simultanément les totaux de précipitations régionales et le niveau du géopotentiel 500 hPa sur une fenêtre d’échelle hémisphérique pour les mois et saisons pendant lesquels une tendance significative des totaux des précipitations régionales a été détectée, c’est-à-dire des diminutions significatives en Ibérie méditerranéenne en octobre, en Grèce en janvier et hiver, au Moyen-Orient en hiver et en Ibérie atlantique en mars.

A cause de l’hypothèse de l’existence du mode annulaire comme configuration majeure de la variabilité à basse fréquence de la circulation dans l’hémisphère nord, nous avons recherché des téléconnexions hémisphériques entre précipitations et niveaux du géopotentiel 500 hPa pendant les mois concernés par une tendance significative des précipitations. Nous avons alors corrélé les séries de scores de précipitations régionales issues des ACPR sur les totaux de pluie, et les séries de scores de niveaux de géopotentiels 500 hPa provenant d’ACPR portant sur ces mois. Les parts de variance expliquée des pluies ne sont pas très élevées (entre 25 et 35% sauf en Grèce et au Moyen-Orient en hiver avec environ 50%). Nous retrouvons dans la fenêtre hémisphérique au-delà de 20°N deux groupes de configurations au niveau 500 hPa, celles sur l’Atlantique et l’Europe, à proximité de la Méditerranée (Est Atlantique / Ouest Russie, Est Atlantique, Oscillation Nord Atlantique et Méditerranée) et d’autres situées sur le Pacifique Ouest et Est, en lien avec le mode annulaire. Cette corrélation avec les modes pacifiques laisserait supposer que la situation sur le Pacifique commanderait la localisation des ondes en aval du flux, c’est-à-dire plus à l’est dans ce cas, sur l’Atlantique.

Etant donné que les ondes de Rossby se propagent jusqu’en Russie depuis une stimulation dans le Pacifique avec une période de 45 jours (Corti et al., 1999; Wallace, 2000; Ambaum et al., 2001; Benedict et al., 2004; Quadrelli et Wallace, 2004), nous avons recherché des téléconnexions hémisphériques avec les précipitations selon un décalage de 1 puis 2 mois d’intervalle; cette période laisserait ainsi aux ondes le temps de se propager d’une région à l’autre. Les seuls résultats significatifs à deux mois de décalage sont apparus pour les précipitations de l’Ibérie atlantique en mars, suggérant une influence des modes pacifiques, en particulier de la PNA reliée à l’ENSO. Cependant, certaines téléconnexions régionales avec un décalage de deux mois semblent tenir soit de l’artefact statistique étant donné la proximité géographique des configurations concernées par rapport au bassin méditerranéen, soit d’autres facteurs explicatifs en lien avec ces indices mais qui n’apparaissent pas ici de façon explicite.

Lorsque nous corrélons les précipitations régionales méditerranéennes avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques (ONA, Est Atlantique, Jet Est Atlantique, Est Atlantique / Ouest Russie, Scandinavie, Ouest Pacifique, Est Pacifique, Nord Pacifique, PNA et OA), nous retrouvons des résultats du même ordre de grandeur que ceux des ACPR. Ils n’expliquent qu’une faible part de la variance totale des pluies (autour de 25%). La configuration Est Atlantique est un indice majeur associé aux principales séries de précipitations régionales sauf à celle de l’Ibérie atlantique en mars. Lorsque l’on considère un décalage d’un mois entre les précipitations et les principaux indices de téléconnexions hémisphériques, les résultats sont plus dispersés et majoritairement non significatifs. Enfin, avec un décalage de deux mois, le nombre de téléconnexions significatives avec les principaux indices est minime. Dans l’ensemble, nous ne pouvons donc retenir que très peu de résultats significatifs, et quand ceux-ci le sont du point de vue statistique, il ne faut pas perdre de vue qu’ils n’expliquent qu’une très faible part de la variance des pluies. Cependant, nous nous interrogeons sur l’influence que pourraient avoir les configurations Est et Ouest Pacifique sur la localisation des ondes plus à l’est, c’est-à-dire dans la région atlantico-européenne.

Remerciements

Je remercie le Professeur Annick Douguédroit pour ses précieux conseils, grâce auxquels ce travail commencé durant ma thèse a pu aboutir.

Références

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  • Barnston A.G. et Livezey R.E., 1987 : Classification, seasonality and persistence of low frequency atmospheric circulation patterns. Monthly Weather Review, 115, 1825–1850. [Google Scholar]
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Liste des tableaux

Tableau 1

Nombre de facteurs retenus et variance expliquée du niveau du géopotentiel 500hPa selon les mois ou saison retenus. Number of retained components and explained variance for the 500hPa geopotential height according to the retained months or season.

Tableau 2

Corrélations significatives entre les différentes configurations de niveau de géopotentiel 500 hPa et les précipitations régionales. Significant correlations between the different 500hPa geopotential height patterns and the regional rainfall.

Tableau 3

Corrélations significatives entre les scores des configurations de géopotentiels 500hPa de janvier et les précipitations d’Ibérie atlantique en mars. Significant correlations between the January 500hPa geopotential height scores and the March rainfall in Atlantic Iberia.

Tableau 4

Corrélations des précipitations d’Ibérie méditerranéenne en octobre avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différents mois. En gris les corrélations significatives (une croix indique une configuration inexistante). October Mediterranean Iberia rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different months. Significant correlations are shaded; a cross indicates non existing pattern.

Tableau 5

Corrélations des précipitations de Grèce en janvier avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différents mois. En gris, les corrélations significatives. January Greek rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different months. Significant correlations are shaded.

Tableau 6

Corrélations des précipitations de Grèce et du Moyen-Orient en hiver avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différentes saisons. En gris, les corrélations significatives. Winter Greek and Near East rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different seasons. Significant correlations are shaded.

Tableau 7

Corrélations des précipitations de l’Ibérie atlantique en mars avec les principaux indices de téléconnexions hémisphériques en différents mois. En gris, les corrélations significatives. March Atlantic Iberia rainfall correlations with the major hemispheric teleconnection indices during different months. Significant correlations are shaded.

Liste des figures

thumbnail Figure 1

Stations pluviométriques et régions aux précipitations en diminution significative. Rainfall stations and regions with significant decreasing rainfall.

Dans le texte
thumbnail Figure 2

Localisation des points de grille du niveau du géopotentiel 500 hPa. 500hPa geopotential height gridpoint location.

Dans le texte
thumbnail Figure 3

Configurations principales de niveau du géopotentiel 500 hPa : a) Est Atlantique / Ouest Russie; b) Ouest Pacifique; c) Est Atlantique. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. Major 500hPa geopotential height patterns : a) East Atlantic / West Russia; b) West Pacific; c) East Atlantic. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Dans le texte
thumbnail Figure 4

Configurations secondaires de niveau du géopotentiel 500 hPa : a) Sibérie; b) Oscillation Nord Atlantique. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. Minor 500hPa geopotential height patterns: a) Siberia; b) North Atlantic Oscillation. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Dans le texte
thumbnail Figure 5

Configurations de niveau du géopotentiel 500 hPa corrélées une seule fois aux précipitations méditerranéennes : a) Est Pacifique; b) Méditerranée; c) Scandinavie; d) Ouest Sahara; e) Eurasie; f) Est Asie; g) Est Canada. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. 500hPa geopotential height patterns only once correlated with the Mediterranean rainfall: a) East Pacific; b) Mediterranean; c) Scandinavia; d) West Sahara; e) Eurasia; f) East Asia; g) East Canada. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Dans le texte
thumbnail Figure 6

Configurations de janvier corrélées significativement aux pluie de l’Ibérie atlantique en mars : a) Amérique du Nord / Pacifique; b) Est Canada; c) Eurasie. Trait continu : corrélation positive; trait pointillé : corrélation négative; trait épais : corrélation supérieure à 0,5. January patterns significantly correlated with the March rainfall in Atlantic Iberia: a) Pacific / North America; b) East Canada; c) Eurasia. Solid line: positive correlation; dashed line: negative correlation; bold line: correlation superior to 0.5.

Dans le texte

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