{"id":4876,"date":"2020-02-11T13:36:27","date_gmt":"2020-02-11T12:36:27","guid":{"rendered":"http:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=4876"},"modified":"2020-02-11T13:37:01","modified_gmt":"2020-02-11T12:37:01","slug":"software-and-numerical-tools-for-paleoclimate-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2020\/02\/software-and-numerical-tools-for-paleoclimate-analysis\/","title":{"rendered":"Software and Numerical Tools for Paleoclimate Analysis"},"content":{"rendered":"

Th\u00e8se soutenue par Philipp S. Sommer le 28 f\u00e9vrier 2020, Institut des dynamiques de la surface terrestre (IDYST)<\/em><\/p>\n

Les comparaisons donn\u00e9es-mod\u00e8les du climat de l\u2019Holoc\u00e8ne (d\u2019il y a 11’700 ans \u00e0 aujourd\u2019hui) fournissent une base id\u00e9ale pour \u00e9valuer la performance des mod\u00e8les climatiques en dehors de la plage moderne de variabilit\u00e9 climatique. L\u2019Holoc\u00e8ne est assez r\u00e9cent pour que les conditions aux limites et les diff\u00e9rents for\u00e7ages soient bien connus, tandis que les archives pal\u00e9o-environnementales sont abondantes et dat\u00e9es avec suffisamment de pr\u00e9cision pour reconstruire compl\u00e8tement le climat. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, les efforts pour reconstruire les changements climatiques de l\u2019Holoc\u00e8ne spatialement se sont principalement concentr\u00e9s sur l\u2019Holoc\u00e8ne moyen (il y a environ 6000 ans), mais des divergences significatives ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9es lors des comparaisons donn\u00e9es-mod\u00e8les.<\/p>\n

Ces \u00e9carts entre les mod\u00e8les et les donn\u00e9es peuvent \u00eatre \u00e9tudi\u00e9s \u00e0 l\u2019aide de collection de donn\u00e9es d\u2019observation couvrant des \u00e9chelles continentales ou h\u00e9misph\u00e9riques qui nous permettent de reconstruire des caract\u00e9ristiques climatiques \u00e0 grande \u00e9chelle, comme la dynamique atmosph\u00e9rique ou les gradients de temp\u00e9rature latitudinaux. La g\u00e9n\u00e9ration de ces ensembles de donn\u00e9es pour des p\u00e9riodes ant\u00e9rieures au XIXe si\u00e8cle est cependant confront\u00e9e \u00e0 un d\u00e9fi consid\u00e9rable, car il existe tr\u00e8s peu de mesures directes de ces variables climatiques.<\/p>\n

Nous nous appuyons sur des mesures indirectes du pal\u00e9oclimat \u00e0 l\u2019aide d\u2019indicateurs climatiques. Le plus abondant est le pollen fossile, c\u2019est-\u00e0-dire le pollen produit par la v\u00e9g\u00e9tation et qui peut \u00eatre conserv\u00e9 pendant des milliers d\u2019ann\u00e9es dans des archives terrestres ou c\u00f4ti\u00e8res (c.-\u00e0-d. les s\u00e9diments lacustres). Ce \u00ab proxy \u00bb est disponible sur tous les continents non couverts par les glaces \u00e0 travers de nombreux r\u00e9gimes climatiques diff\u00e9rents \u00e0 travers le monde, et les donn\u00e9es primaires sont de plus en plus accessibles par le biais de grandes bases de donn\u00e9es relationnelles accessibles au public et g\u00e9r\u00e9es par la communaut\u00e9. Notre capacit\u00e9 \u00e0 utiliser ce proxy pour les reconstructions climatiques \u00e0 l\u2019\u00e9chelle continentale, cependant, d\u00e9pend de notre capacit\u00e9 d\u2019analyser, d\u2019explorer et de trouver des mod\u00e8les dans ces bases de donn\u00e9es riches et h\u00e9t\u00e9rog\u00e8nes. En particulier, cela exige une bonne compr\u00e9hension des incertitudes li\u00e9es \u00e0 la mesure indirecte du climat.<\/p>\n

Dans la premi\u00e8re partie de cette th\u00e8se, je pr\u00e9sente trois nouveaux outils logiciels qui rel\u00e8vent le d\u00e9fi de rendre accessible cette grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es et de construire et d\u00e9velopper une base de donn\u00e9es de pollen \u00e0 l\u2019\u00e9chelle continentale. Ces outils couvrent un large \u00e9ventail d\u2019applications possibles pour tirer parti de notre travail avec des donn\u00e9es proxy bas\u00e9es sur des sites \u00e0 l\u2019\u00e9chelle continentale.<\/p>\n

Le premier outil que je pr\u00e9sente est une application Web qui s\u2019articule autour d\u2019un visualiseur de base de donn\u00e9es interactif bas\u00e9 sur des cartes, d\u00e9velopp\u00e9 principalement pour la base de donn\u00e9es eurasienne moderne sur le pollen (EMPD, Eurasian Modern Pollen Database<\/em>). Ce nouvel outil rend la base de donn\u00e9es accessible \u00e0 d\u2019autres chercheurs et au grand public, et il permet un d\u00e9veloppement continu et stable. En plus des donn\u00e9es de l\u2019EMPD, je pr\u00e9sente une extension de ce visualiseur qui rend accessible une vaste base de donn\u00e9es sur les pollens fossiles de l\u2019h\u00e9misph\u00e8re Nord et permet son exploration visuelle.<\/p>\n

Le deuxi\u00e8me outil s\u2019attaque au d\u00e9fi de combler les lacunes dans certaines zones g\u00e9ographiques de la base de donn\u00e9es de pollen. straditize est un logiciel de num\u00e9risation pour les diagrammes stratigraphiques, et les diagrammes de pollen en particulier. Il peut \u00eatre utilis\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles donn\u00e9es pour la base de donn\u00e9es sur le pollen \u00e0 partir de publications de l\u2019\u00e8re pr\u00e9-num\u00e9rique, c\u2019est-\u00e0-dire de publications dont les donn\u00e9es primaires sur le pollen ne sont plus accessibles, mais dont la visualisation sous forme de diagramme de pollen est possible dans une publication.<\/p>\n

Enfin, je pr\u00e9sente le package python de visualisation g\u00e9n\u00e9rique psyplot<\/em>, qui comble l\u2019\u00e9cart entre la visualisation, le calcul et la publication dans le travail quotidien des scientifiques, et qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 dans plusieurs parties de la th\u00e8se. Ce logiciel flexible peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 et am\u00e9lior\u00e9 par une vari\u00e9t\u00e9 d\u2019applications et contient d\u00e9j\u00e0 de multiples m\u00e9thodes de visualisation pratiques utiles pour la climatologie, en particulier la visualisation de donn\u00e9es g\u00e9o-r\u00e9f\u00e9renc\u00e9es et il traite des donn\u00e9es qui sont trop grandes pour tenir en m\u00e9moire ou qui vivent sur diff\u00e9rentes grilles, structur\u00e9es ou non.<\/p>\n

La deuxi\u00e8me partie de ma th\u00e8se contient deux nouvelles m\u00e9thodes statistiques pour estimer les environnements pal\u00e9o-climatiques \u00e0 grande \u00e9chelle bas\u00e9es sur les relations modernes. La premi\u00e8re, pyleogrid<\/em>, utilise une grande base de donn\u00e9es de pollen et la transforme en une reconstruction climatique maill\u00e9e qui peut couvrir des \u00e9chelles continentales, h\u00e9misph\u00e9riques ou m\u00eame globales. Ce logiciel se concentre sur l\u2019int\u00e9gration des incertitudes intrins\u00e8ques des donn\u00e9es proxy. Le r\u00e9sultat de cette m\u00e9thode de maillage permet de comparer des mod\u00e8les climatiques computationnels avec une base de donn\u00e9es d\u2019observation ind\u00e9pendante qui fournit des estimations fiables de l\u2019incertitude.<\/p>\n

Le dernier chapitre de cette th\u00e8se applique une strat\u00e9gie inverse et utilise les relations statistiques des variables climatiques modernes pour informer un mod\u00e8le. Le g\u00e9n\u00e9rateur m\u00e9t\u00e9orologique global (GWGEN, Global Weather Generator<\/em>) a \u00e9t\u00e9 param\u00e9tr\u00e9 avec des donn\u00e9es provenant de milliers de stations m\u00e9t\u00e9orologiques mondiales et fournit un outil qui permet de passer de l\u2019\u00e9chelle mensuelle \u00e0 l\u2019\u00e9chelle quotidienne (\u00ab downscaling \u00bb) pour le monde entier. Cet outil peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 dans un mod\u00e8le global de pal\u00e9o-v\u00e9g\u00e9tation o\u00f9 il simule efficacement la m\u00e9t\u00e9orologie quotidienne n\u00e9cessaire.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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