Adapter localement les prévisions climatiques saisonnières : désagrégation stochastique et interpolation spatiale
Un panorama est fait des méthodes de descente d'échelles permettant de passer de prévisions climatiques saisonnières de large-échelle à des séries locales journalières. L'exemple des générateurs stochastiques de temps est appliqué à la prévision des récoltes de sorgho au Kenya, dans le cadre du programme ANR Picrevat. Une méthode d'interpolation spatiale des paramètres des générateurs est testée, pour obtenir des séries journalières de précipitations en tout point du territoire. Les séries générées sont utilisées en entrée du modèle agronomique Sarra-H.
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| Format: | conference_item biblioteca |
| Language: | fre |
| Published: |
AIC
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| Subjects: | P40 - Météorologie et climatologie, F01 - Culture des plantes, U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/574879/ http://agritrop.cirad.fr/574879/1/document_574879.pdf |
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| Summary: | Un panorama est fait des méthodes de descente d'échelles permettant de passer de prévisions climatiques saisonnières de large-échelle à des séries locales journalières. L'exemple des générateurs stochastiques de temps est appliqué à la prévision des récoltes de sorgho au Kenya, dans le cadre du programme ANR Picrevat. Une méthode d'interpolation spatiale des paramètres des générateurs est testée, pour obtenir des séries journalières de précipitations en tout point du territoire. Les séries générées sont utilisées en entrée du modèle agronomique Sarra-H. |
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