Open Access
Numéro
Climatologie
Volume 14, 2017
Page(s) 96 - 106
DOI https://doi.org/10.4267/climatologie.1282
Publié en ligne 23 janvier 2018

© Association internationale de climatologie 2017

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

Les tempêtes, associées aux systèmes dépressionnaires très mobiles de l’Atlantique ou quasi-stationnaires en Méditerranée, font partie des extrêmes climatiques aux conséquences lourdes pour nos sociétés. Du fait de la combinaison de leurs effets (vents violents, action des vagues et submersion marine, pluies intenses) et de l’extension spatiale des zones affectées, les dégâts occasionnés sont fréquemment importants, tant en matière de vies humaines que de coûts économiques ou de dégâts sur l’environnement. À elles seules, les tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999 ont occasionné en France métropolitaine 92 victimes et plus de 15 milliards d’euros de dommages (source : prime.net). La tempête Xynthia en février 2010 a durement touché plusieurs régions dont la façade Atlantique et conduit à des évolutions en matière de prévention des risques sur le littoral. Les tempêtes à répétition de l’hiver 2014 ou celles de l’hiver 2017 dont la tempête Zeus, le 6 mars, ont rappelé en France et dans les différents pays du Nord de l’Europe, la vulnérabilité de nos sociétés face à ce type d’évènement et les difficultés à s’en protéger malgré la performance croissante des prévisions météorologiques.

Une des difficultés provient de l’absence de base de données de référence pour conserver la mémoire des tempêtes passées, qualifier une tempête récente en comparaison aux évènements historiques et quantifier l’exposition d’un territoire face à cet aléa (Bessemoulin, 2002). Un tel travail a été initié récemment dans le cadre du projet VIMER (Goutx et al., 2013) pour les tempêtes accompagnées de submersion marine en Bretagne. Ces inventaires sont aussi indispensables pour aborder la question récurrente de l’évolution de l’aléa tempête dans le contexte du changement climatique et permettre la mise à jour des connaissances issues des différents travaux menés à l’échelle hémisphérique (Wasa Group, 1998; Ulbrich et al., 2008) ou celle de la France métropolitaine (Joly et al., 2005).

L’action ANTHEMIS (ANalyse des Tempêtes Historiques Et MIse en ligne sur un Site internet) menée à Météo-France de 2012 à 2016 (Soubeyroux et al., 2014) a visé à consolider et enrichir l’ensemble des informations disponibles sur les tempêtes en France métropolitaine et les partager sur un site internet ouvert au public depuis décembre 2016 (tempetes.meteofrance.fr). Ce site s’appuie notamment sur l’application d’une nouvelle méthode de spatialisation des rafales à partir d’une approche géostatistique combinant les observations anémométriques et une régression établie sur les paramètres du relief et les analyses du modèle météorologique à maille fine AROME1. Une simulation historique des analyses du modèle AROME a été réalisée au pas de temps quotidien entre 2000 et 2009, ainsi que sur les journées de tempêtes identifiées entre 1980 et 1999, et a permis ainsi d’analyser plus de 300 évènements de tempêtes en France depuis 1980 et de les caractériser à partir de différents indicateurs de sévérité applicables à toute échelle, nationale, régionale, départementale et locale. L’intérêt de cet outil et de cette base de données est aussi sa disponibilité en temps réel pour la caractérisation et la qualification des évènements. Ainsi, ces informations ont pu être utilisées lors de la tempête Zeus du 6 mars 2017 qui a fait deux victimes mortelles en France, plusieurs blessés et occasionné de nombreux dégâts sur les réseaux électriques, notamment ceux de l’Ouest de la France.

La première partie de cet article présente la méthode de spatialisation des rafales mise en œuvre pour l’analyse des tempêtes à haute résolution sur le territoire, ses modalités d’application et évalue sa performance. Des simulations historiques du modèle météorologique AROME depuis 1980 ont permis de disposer d’une base de données complète inédite sur les tempêtes en métropole. La deuxième partie présente un bilan des tempêtes historiques en France métropolitaine ainsi reconstituées au cours de ces 37 dernières années au niveau national et régional à partir de différents indicateurs de sévérité. Le potentiel d’utilisation de l’outil en temps réel est illustré à travers la qualification de la tempête Zeus dans la troisième partie. Les perspectives d’enrichissement et de valorisation de cet outil sont discutées en conclusion dans le contexte de développement des services climatiques et notamment la question de l’adaptation au changement climatique des territoires et activités sensibles aux tempêtes, comme les assurances (Mornet et al., 2014).

1. Données et méthodes pour l’analyse des rafales à haute résolution

Pour analyser les tempêtes historiques en Métropole, il convient de s’intéresser d’abord à l’évolution du réseau climatologique de la mesure du vent de 1950 à 2016 (figure 1). Quatre sous-périodes peuvent être distinguées :

  • de 1950 à 1987, une lente croissance (passage de 100 à 200 stations) correspondant au développement de la météorologie aéronautique;

  • de 1987 à 1997, une augmentation rapide (de 200 à 600 stations) grâce aux évolutions technologiques et à la mise en place de réseaux automatisés;

  • de 1997 à 2007, une stabilisation puis une nouvelle hausse jusqu’à 700 stations couvrant les différents besoins d’observation;

  • de 2007 à 2016, une relative stabilité du réseau s’établissant autour de 730 postes dont 582 du réseau propriétaire de Météo-France.

thumbnail Figure 1

Evolution du nombre de stations mesurant la vitesse instantanée maximale quotidienne de vent (rafales) dans la base climatologique de Météo-France entre 1950 et 2016. Evolution of the number of stations measuring daily wind gusts from 1950 to 2016.

L’évolution de la qualité de la mesure du vent est également un facteur important à prendre en compte. Jusqu’aux années 1950, les stations utilisaient un anémomètre à main (capteur électromagnétique) dont les données étaient assez imprécises (incertitude estimée autour de 8%) et surtout peu comparables entre elles du fait de la variabilité des conditions de mesure à la hauteur de 2 m (contre 10 m actuellement). De la fin des années 1950 au milieu des années 1970, le capteur utilisé, dénommé « Papillon », connaissait des problèmes mécaniques aléatoires pour la mesure des vents forts qui se sont avérés impossibles à corriger a posteriori (Mestre, 2003). Ainsi, les données climatologiques fiables de vent fort en France ne peuvent débuter qu’après 1980, lorsque l’intégralité du réseau d’observation a été équipée de nouveau matériel. L’archivage des données a aussi connu des évolutions importantes dues à la performance des réseaux de transmission. Et les données horaires de vent ne sont disponibles dans la base de données climatologiques de Météo-France que depuis 1995.

Mais par ailleurs, la densité du réseau d’observation au sol, malgré son amélioration progressive au cours du temps, ne peut répondre qu’imparfaitement aux besoins de caractérisation des impacts des tempêtes dont les dégâts sont souvent considérés à l’échelle communale, voire infra communale. Pour atteindre ces résolutions, il est nécessaire de combiner la donnée d’observation in situ à d’autres sources d’informations, issues de simulation notamment. Des méthodes géostatistiques sont fréquemment utilisées en climatologie pour réaliser de telles spatialisations s’appuyant sur une régression multiple et un krigeage des résidus. Ici, une régression permet de relier les observations de rafales de vent aux paramètres du relief et aux analyses du modèle météorologique AROME, dont la physique non hydrostatique est particulièrement adaptée pour représenter les phénomènes de tempête. Cette régression est réalisée au pas de temps horaire et quotidien sur une grille régulière en latitude et longitude de 0,025 degrés soit environ 2,5 km sur la France. La figure 2 montre un exemple de ce type d’analyse pour la tempête Xynthia des 28 et 29 février 2010 avec une palette de couleurs adaptée aux vents forts.

thumbnail Figure 2

Rafales maximales estimées sur la France lors de la tempête Xynthia (28 au 29/02/2010) à partir d’une méthode d’analyse combinant observations et champs du modèle AROME. Analysis of maximum wind gusts over France for the Xynthia storm (28th and 29th February 2010).

Cette méthode a été évaluée par validation croisée sur les années 2011 et 2012 sur un échantillon de plus de 300 000 observations horaires de rafales dont plus de 10 000 valeurs de vents forts supérieurs à 16 m/s. Le tableau 1 montre que la nouvelle méthode s’avère systématiquement meilleure que l’analyse des rafales de vent réalisées à partir des observations seules ou du modèle AROME seul. L’écart type de l’erreur, de l’ordre de 20% pour les vents supérieurs à 16 m/s, rappelle la difficulté d’estimation du vent à échelle fine.

Tableau 1

Comparaison par évaluation croisée des performances de trois méthodes de spatialisation des rafales de vent sur la France : krigeage ordinaire des observations seules, analyse des rafales par le modèle AROME et nouvelle méthode de krigeage des observations avec régression sur les paramètres du relief et les analyses du modèle AROME. Evaluation over France of three methods of wind gusts spatialization.

Le modèle AROME n’est opérationnel à Météo-France que depuis 2009 mais une reconstitution historique a été réalisée à partir de la réanalyse ERA-Interim du Centre Européen de Prévision Météorologique (CEPMMT) par la technique de modélisation emboîtée permettant au final de rejouer le modèle AROME, forcée par les conditions limites fournies par cette réanalyse. Une première simulation de 2000 à 2009 a été constituée pour les besoins de climatologie du potentiel éolien en France (source ADEME). Sur la période 1980-2000, les journées de vents forts ont été sélectionnées à partir d’un krigeage simple des observations et de l’identification des dates avec plus de 2 % du territoire national connaissant des rafales de vent supérieurs à 100 km/h. Plus de 500 journées ont été ainsi identifiées et rejouées avec le modèle AROME. Au final, la base de données disponible pour l’analyse des tempêtes contient près de 7000 journées depuis 1980. Il est cependant à noter que la méthode de spatialisation ne permet pas d’identifier des évènements localisés de vents forts tels que les rafales sous orages ou les tornades, évènements échappant à la fois au réseau d’observation du sol et aux capacités d’analyse du modèle AROME.

2. Caractérisation de la sévérité des tempêtes en Métropole

2.1. Approche nationale

L’identification d’un évènement de tempête nécessite de fixer des règles permettant de discriminer les situations que l’on souhaite étudier. De manière classique, la définition des tempêtes sur les zones continentales s’appuie sur un pourcentage de stations d’observations dépassant un jour donné le seuil de 100 km/h. Des travaux ont montré pour la France que le taux de 5 % des stations au-dessus de 100 km/h permettait d’identifier les tempêtes principales (Dreveton et al., 2002). Ce niveau de sélection des évènements de tempêtes a été adapté aux données d’analyse spatiale précédemment décrites, en s’appuyant sur deux paramètres : le pourcentage du territoire au-dessus du seuil 100 km/h mais aussi un filtre sur les zones les plus ventées où le seuil de 100 km/h est fréquemment atteint. Ce filtre s’appuie sur le percentile 982 de la distribution locale déjà pris en compte dans d’autres études (Deroche et al., 2013). La climatologie de vents forts établie avec cette méthode de spatialisation sur la période 2010-2014 a confirmé la part non négligeable du territoire de France métropolitaine (plus de 3 %) qui connaît des rafales de vent supérieures à 100 km/h avec une fréquence annuelle supérieure à 2 % (soit plus de 7 fois par an en moyenne). Afin de distinguer les évènements de tempête des situations orographiques de vent fort, un double critère a été appliqué pour leur identification exigeant que 2 % du territoire dépasse à la fois le seuil de 100 km/h et le percentile 98 local. Cette définition permet d’identifier un nombre moyen de 10 évènements par an équivalent aux climatologies habituelles sur la France (Dreveton et al., 2002).

L’heure de début et de fin de l’évènement ainsi que son intensité maximum sont également des paramètres nécessaires pour l’analyse des tempêtes. Un algorithme a été développé pour déterminer automatiquement le début et la fin d’un évènement en fonction du pourcentage de la surface du territoire touché. L’heure de début (et de fin) de la tempête a été fixée au moment durant lequel plus (moins) de 1 % du territoire était touché au cours des trois dernières heures. La pertinence de ces seuils, difficile à évaluer de manière absolue, a été vérifiée à partir d’analyses des tempêtes majeures passées au niveau national. La figure 3 illustre la détection automatique du début et de la fin de l’événement pour la tempête Dirk de décembre 2013.

thumbnail Figure 3

Evolution du pourcentage du territoire touché par des rafales supérieures à 100 km/h et au percentile 98 au cours de la dernière heure (courbe rose) ou des trois dernières heures (courbe bleue) pendant la tempête Dirk du 23 au 25 décembre 2013; le seuil de 1 % au cours des trois dernières heures détermine le début et la fin de l’événement à l’échelle nationale. Identification of the start/end of a storm event, according to the area affected by maximum wind gusts upper than 100 km/h and percentile 98 during the last hours.

Des indices de sévérité des tempêtes sont aussi définis pour caractériser la puissance destructrice des évènements et pouvoir les comparer entre eux. Deux indices fréquemment utilisés dans la littérature, ont été calculés sur notre jeu de données :

  • L’indice de Lamb (Lamb, 1991; cf. formule ci-dessous) qui exprime la sévérité globale d’un évènement et dont la formule est indiquée ci-dessous, se calcule à partir des données globales d’un événement (surface et durée de la tempête, vent maximum observé).

I = Vmax3 AmaxD$$ \mathbf{I}\enspace =\enspace {\mathbf{V}}_{\mathbf{max}}^{\mathbf{3}}{\enspace \mathbf{A}}_{\mathbf{max}}^{\mathbf{D}} $$où Vmax est la vitesse maximum du vent sur la tempête, Amax la surface de la tempête, D la durée de la tempête.

Dans le cas de notre spatialisation et afin de ne pas être influencé par un vent extrême local sans portée spatiale (crête de haute montagne par exemple), nous considérons le percentile 90 de la distribution des vents pendant l’événement comme vent maximum représentatif.

  • L’indice Storm Severity Index (SSI) (Pinto et al., 2012; cf. ci-dessous) présente l’intérêt d’être calculable au pas de temps horaire et à toutes les échelles spatiales.

SSI=ADV3$$ \mathbf{SSI}=\sum \bullet \mathbf{A}\bullet \sum \bullet \mathbf{D}\bullet {{V}}^{\mathbf{3}} $$où V est la vitesse maximum horaire locale du vent de tempête (V=0 si V<100 km/h ou V<p98), A la surface de la tempête, D la durée de la tempête.

Il est calculable depuis 1995, date de disponibilité des mesures horaires de rafales de vent en France, en densité suffisante. L’indice SSI permet de caractériser la sévérité d’un évènement à la résolution la plus fine de notre analyse et, par intégration, aux échelles plus larges. La corrélation entre l’indice SSI et l’indice de Lamb à l’échelle des évènements sur la période postérieure à 1995 est supérieure à 0,96 montrant la bonne cohérence de ces deux définitions.

  • L’indice Storm Severity Index simplifié (SSIs) : un troisième indice dénommé SSIs et dérivé de l’indice SSI a aussi été défini pour estimer globalement la sévérité d’une tempête sans tenir compte de sa durée, qui n’est pas toujours connue pour les tempêtes avant 1995 notamment. Il s’appuie (cf. formule ci-dessous) exclusivement sur les surfaces relatives (exprimées en %) des zones affectées par des rafales supérieures à 100, 120, 140 et 160 km/h.

SSIs=(S1601603+(S140-S160)1403+(S120-S140)1203+(S100-S120)1003)/1603$$ \mathbf{SSIs}=({{S}}_{\mathbf{160}}\bullet {\mathbf{160}}^{\mathbf{3}}+({{S}}_{\mathbf{140}}-{{S}}_{\mathbf{160}})\bullet {\mathbf{140}}^{\mathbf{3}}+({{S}}_{\mathbf{120}}-{{S}}_{\mathbf{140}})\bullet {\mathbf{120}}^{\mathbf{3}}+({{S}}_{\mathbf{100}}-{{S}}_{\mathbf{120}})\bullet {\mathbf{100}}^{\mathbf{3}})/{\mathbf{160}}^{\mathbf{3}} $$où S160 est surface touchée pendant la tempête par des vents supérieurs à 160 km/h (idem 140, 120, 100)

L’indice est borné entre 0 et 100, et représente le pourcentage du territoire affecté par des vents ayant une puissance destructrice équivalente à celle d’un vent de 160 km/h. Il présente aussi l’avantage d’être calculable depuis 1980 en France. La corrélation avec l’indice SSI sur la période postérieure à 1995 est de 0,94 confirmant également la bonne cohérence de ces deux définitions. Cet indice sera utilisé dans la suite de cet article.

La figure 4 présente les 25 tempêtes les plus sévères observées en France depuis 1980 avec l’indice SSIs, plaçant sans surprise Lothar et Martin aux deux premières places tandis que Xynthia se classe 7ème.

thumbnail Figure 4

Comparaison de la sévérité des 25 tempêtes les plus fortes observées en France entre 1980 et juin 2017 selon l’indice SSIs. Severity of the 25 stronger storms over France from 1980 to June 2017 according to the SSIs index.

2.2. Approche régionale

À l’échelle régionale ou infrarégionale, il est délicat de déterminer de manière automatique une heure de début et de fin d’une tempête qui pourrait ne pas être en cohérence avec l’échelle nationale. L’indice de sévérité de Lamb qui prend en compte la durée de l’évènement n’est donc pas utilisable tandis que l’indice SSI ne couvre que la période postérieure à 1995. L’indice SSIs, introduit précédemment, est par contre calculable aux échelles régionales et infrarégionales sur toute la profondeur de notre base. La valeur de l’indice, liée au potentiel destructeur du vent, permet également de comparer directement la sévérité d’un évènement d’une région à l’autre, à surface comparable.

Le tableau 2 présente pour chacune des 13 régions françaises les trois tempêtes les plus fortes observées et les valeurs de SSIs correspondantes. Les tempêtes Lothar et Martin de décembre 1999 sont les plus fortes observées dans sept régions mais d’autres évènements apparaissent, comme notamment « l’ouragan » du 16 octobre 1987, tempête de référence en Bretagne et en Normandie. Le tableau 2 illustre aussi la succession des tempêtes de l’hiver 1990 qui marque aussi profondément l’histoire régionale des tempêtes en France.

Tableau 2

Classement par région des trois tempêtes majeures observées depuis 1980 et valeur correspondante de l’indice de sévérité SSIs. Regional Top 3 of the main storms experienced over France.

Nous allons par la suite utiliser cet outil pour la caractérisation et la qualification de la tempête Zeus du 6 mars 2017.

3. Qualification de la tempête Zeus du 6 mars 2017

La dépression dénommée Zeus a abordé les terres bretonnes en début de matinée du 6 mars 2017. Elle a traversé rapidement la métropole en un peu moins de 24 heures (figure 5). Le baromètre a chuté de 10 hPa en 1 heure à Ouessant où la rafale la plus violente enregistrée de 190 km/h constitue un nouveau record absolu depuis 1994, date de démarrage de la série.

thumbnail Figure 5

Trajectoire et intensité de la dépression associée à la tempête Zeus (source : Météo-France). Trajectory and intensity of the Zeus low pressure.

La figure 6a présente une cartographie des rafales maximales observées au cours de la tempête Zeus lorsque des valeurs au-dessus de 160 km/h ont balayé les côtes Bretonnes mais aussi les crêtes du Massif Central, ainsi que le relief des Pyrénées-Orientales, des Alpes du Sud et de la Corse. La sévérité estimée à partir de l’indice SSI au cours de l’événement (figure 6b) est particulièrement forte sur trois régions : Sud-Bretagne aux Charentes et Pays de la Loire, Massif Central au Roussillon, Côte d’Azur et Corse.

thumbnail Figure 6

a) Cartographie des rafales maximales et b) sévérité selon l’indice SSI, au cours de la tempête Zeus (source : www.tempetes.meteofrance.fr). Map of maximum wind gusts (at left) and severity according to SSI index (at right) over France for the Zeus storm.

Au niveau national, cet événement, le plus fort observé depuis Xynthia en 2010, se situe au 15ème rang depuis 1980 en termes de sévérité selon l’indice SSIs (figure 4) mais le diagnostic est bien sûr différent à l’échelle régionale (tableau 3). En termes de sévérité, la tempête Zeus se situe au 4ème rang des tempêtes les plus fortes depuis 1980 en Corse et en Auvergne-Rhône-Alpes.

Tableau 3

Analyse des effets de la tempête Zeus au niveau national et régional selon la superficie du territoire affectée par des vents supérieurs à 100, 120, 140 et 160 km/h, ainsi qu’en sévérité SSIs et rang depuis 1980 (source : www.tempetes.meteofrance.fr). Regional severity indices and rank of the Zeus storm over France.

4. Discussion et perspectives

La nouvelle méthode de spatialisation des rafales de vent en France et son application sur une reconstruction des analyses du modèle AROME depuis 1980, permet de disposer d’une base de données de référence pour caractériser les effets des tempêtes à des résolutions spatiales très fines, proches de celles des communes et des territoires sensibles : zone urbaine ou industrielle, espaces forestiers. De nouveaux indices de sévérité ont été définis pour valoriser ces données et permettre de faire le lien entre l’intensité de l’aléa et les impacts attendus en termes de dommages. Des évaluations sont d’ailleurs en cours avec plusieurs compagnies d’assurance pour examiner l’apport de ces nouveaux indices pour l’estimation à chaud des dégâts et leur durée de retour, dans le contexte de la directive « solvabilité » de l’Union Européenne.

La mise à jour annuelle de cette base de données sur le site internet dédié aux tempêtes à l’automne 2017 permettra d’intégrer les diagnostics de la tempête Zeus, particulièrement sévère sur plusieurs régions françaises. Mais, cette base de données a aussi vocation à être utilisée dans le contexte de la variabilité et du changement climatique, enrichissant les jeux de données disponibles, fondés à ce jour sur les observations ou les réanalyses atmosphériques NOAA 20CR (Compo et al., 2011) et ERA 20C. Un premier diagnostic peut concerner l’évolution du nombre d’évènements de tempêtes en France. Au niveau national (figure 7), il apparaît que le nombre d’évènements de tempêtes a fortement varié entre la période 1980-1995 et les années 1995 à 2015 (réduction de moitié du nombre d’évènements).

thumbnail Figure 7

Evolution du nombre de tempêtes observées en France métropolitaine de 1980 à 2016 (barre bleu) et moyenne glissante sur cinq ans (trait rouge) à partir de la base de données du site www.tempêtes.meteofrance.fr, décrite dans cet article. Evolution of the number of storm events over France from 1980 to 2016.

Il est cependant difficile d’attribuer cette évolution aux seuls effets du changement climatique, notamment du fait de l’influence de la variabilité de la circulation générale (Oscillation Multi-Décennale Atlantique et Oscillation Nord-Atlantique) sur l’activité des tempêtes sur le Nord de l’Europe et la France, diagnostic établi sur le XXème siècle à partir de la réanalyse NOAA20CR (Wang et al., 2012). A partir de la réanalyse ERA Clim, Varino (2017) identifie un maximum d’activité de tempêtes sur le bassin atlantique au milieu des années 1980. La nouvelle base de données constituée permettra aussi d’accéder prochainement à de nouveaux diagnostics attendus, notamment par le secteur des assurances (rapport WorldCat Enterprise, 2010) sur l’évolution des tempêtes comme l’évolution en termes de sévérité, en nombre d’évènements successifs sur quelques semaines, la force maximum des vents, la surface touchée par les tempêtes, la durée des tempêtes, sans oublier leur localisation.


2

Le percentile 98 % de la distribution est la valeur dépassée dans 2 % des cas.

Références

  • Bessemoulin P., 2002 : Les tempêtes en France. Annales des Mines, 8, 9–14. [Google Scholar]
  • Compo G.P., Whitaker J.S., Sardeshmukh P.D., Matsui N., Allan R.J., Yin X., Gleason J.R., Vose R.S., Rutledge G., Bessemoulin P., Brönnimann S., Brunet M., Crouthamel R.I., Grant A.N., Groisman P.Y., Jones P.D., Kruk M.C., Kruger A.C., Marshall G.J., Maugeri M., Mok H.Y., Nordli Ø., Ross T.F., Trigo R.M., Wang X.L., Woodruff S.D., Worley S.J., 2011 : The Twentieth Century Reanalysis project. Q. J. R. Meteorol. Soc., 137, 1–28. doi : 10.1002/qj.776. [CrossRef] [Google Scholar]
  • Deroche M.-S., Choux M., Codron F., Yiou P., 2013 : Three variables are better than one: Detection of European winter windstorms causing important damages. Nat. Hazards And Earth System Sciences, doi : 10.5194/Nhessd-1-4257-2013. [Google Scholar]
  • Dreveton C., 2002 : Evolution du nombre de tempêtes observées en France. La Météorologie, 36, 46–57. doi : 10.4267/2042/36221. [Google Scholar]
  • Goutx D., Baraer F., Roche A., Jan G., 2013 : Ces tempêtes que l’histoire ne nous a pas encore dévoilées. La Houille Blanche, 2, 27–33. [CrossRef] [EDP Sciences] [Google Scholar]
  • Joly A., Sanchez-Gomez E., Joly B., Terray L., De Coetlongo G., 2005 : Rapport IMFREX : Annexe H, Cyclogénèse et tempêtes. Programme GICC, Gestion et impacts du changement climatique, 1–50. [Google Scholar]
  • Lamb H.H., 1991 : Historical storms on the North Sea, British Isles and NorthWest Europe. Cambridge University Press, 1–204. [Google Scholar]
  • Mestre O., 2003 : Etude de la réponse de trois anémomètres de type « papillon ». Rapport d’essai DSO/ENR/OBS-REW039, Météo-France, ENM. [Google Scholar]
  • Mornet A., Opitz T., Luzi M., Loisel S., 2014 : Construction of an index that links wind speeds and strong claim rates of insurers after a storm in France. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01081758. [Google Scholar]
  • Pinto J.G., Karremann M.K., Born K., Della-Marta P.M., Klawa M., 2012 : Loss potentials associated with European windstorms under future climate conditions. Clim. Res. 54, 1–20. doi : 10.3354/cr01111. [CrossRef] [Google Scholar]
  • Soubeyroux J.-M., Schneider M., Gouget V., Lasssegues P., Chauvin F., Oudar T., Sanchez E., 2014 : Caractérisation des tempêtes historiques en métropole : l’action Anthémis. Publications de l’AIC, 27, 253–259. [Google Scholar]
  • Ulbrich U., Pinto J.G., Kupfer H., Leckebusch G.C., Spangehl T., Reyers M., 2008 : Changing Northern Hemisphere storm tracks in an ensemble of IPCC climate change simulations. Journal of Climate, 21, 1669–1679. doi : 10.1175/2007JCLI1992.1. [CrossRef] [Google Scholar]
  • Varino F., 2017 : Typologie des tempêtes du XXème siècle. Thèse de doctorat, CNRM, Toulouse, 184 p. [Google Scholar]
  • Wang X.L., Feng Y., Compo G.P., Swail V.R., Zwiers F.W., Allan R.J., Sardeshmukh P.D., 2012 : Trends and low frequency variability of extra tropical cyclone activity in the ensemble of twentieth century reanalysis. Climate Dynamics, doi : 10.1007/s00382-012-1450-9, 2775–3001. [Google Scholar]
  • Wasa Group, 1998 : Changing Waves and Storms in the Northeast Atlantic ?. Bulletin of American Meteorological Society, 79, 5, 741–760. [CrossRef] [Google Scholar]
  • Worldcat Enterprise, 2010 : Activity of catastrophic events in Europe in the 21st century. EQECAT, Inc., 1–33. [Google Scholar]

Liste des tableaux

Tableau 1

Comparaison par évaluation croisée des performances de trois méthodes de spatialisation des rafales de vent sur la France : krigeage ordinaire des observations seules, analyse des rafales par le modèle AROME et nouvelle méthode de krigeage des observations avec régression sur les paramètres du relief et les analyses du modèle AROME. Evaluation over France of three methods of wind gusts spatialization.

Tableau 2

Classement par région des trois tempêtes majeures observées depuis 1980 et valeur correspondante de l’indice de sévérité SSIs. Regional Top 3 of the main storms experienced over France.

Tableau 3

Analyse des effets de la tempête Zeus au niveau national et régional selon la superficie du territoire affectée par des vents supérieurs à 100, 120, 140 et 160 km/h, ainsi qu’en sévérité SSIs et rang depuis 1980 (source : www.tempetes.meteofrance.fr). Regional severity indices and rank of the Zeus storm over France.

Liste des figures

thumbnail Figure 1

Evolution du nombre de stations mesurant la vitesse instantanée maximale quotidienne de vent (rafales) dans la base climatologique de Météo-France entre 1950 et 2016. Evolution of the number of stations measuring daily wind gusts from 1950 to 2016.

Dans le texte
thumbnail Figure 2

Rafales maximales estimées sur la France lors de la tempête Xynthia (28 au 29/02/2010) à partir d’une méthode d’analyse combinant observations et champs du modèle AROME. Analysis of maximum wind gusts over France for the Xynthia storm (28th and 29th February 2010).

Dans le texte
thumbnail Figure 3

Evolution du pourcentage du territoire touché par des rafales supérieures à 100 km/h et au percentile 98 au cours de la dernière heure (courbe rose) ou des trois dernières heures (courbe bleue) pendant la tempête Dirk du 23 au 25 décembre 2013; le seuil de 1 % au cours des trois dernières heures détermine le début et la fin de l’événement à l’échelle nationale. Identification of the start/end of a storm event, according to the area affected by maximum wind gusts upper than 100 km/h and percentile 98 during the last hours.

Dans le texte
thumbnail Figure 4

Comparaison de la sévérité des 25 tempêtes les plus fortes observées en France entre 1980 et juin 2017 selon l’indice SSIs. Severity of the 25 stronger storms over France from 1980 to June 2017 according to the SSIs index.

Dans le texte
thumbnail Figure 5

Trajectoire et intensité de la dépression associée à la tempête Zeus (source : Météo-France). Trajectory and intensity of the Zeus low pressure.

Dans le texte
thumbnail Figure 6

a) Cartographie des rafales maximales et b) sévérité selon l’indice SSI, au cours de la tempête Zeus (source : www.tempetes.meteofrance.fr). Map of maximum wind gusts (at left) and severity according to SSI index (at right) over France for the Zeus storm.

Dans le texte
thumbnail Figure 7

Evolution du nombre de tempêtes observées en France métropolitaine de 1980 à 2016 (barre bleu) et moyenne glissante sur cinq ans (trait rouge) à partir de la base de données du site www.tempêtes.meteofrance.fr, décrite dans cet article. Evolution of the number of storm events over France from 1980 to 2016.

Dans le texte

Les statistiques affichées correspondent au cumul d'une part des vues des résumés de l'article et d'autre part des vues et téléchargements de l'article plein-texte (PDF, Full-HTML, ePub... selon les formats disponibles) sur la platefome Vision4Press.

Les statistiques sont disponibles avec un délai de 48 à 96 heures et sont mises à jour quotidiennement en semaine.

Le chargement des statistiques peut être long.