Les indices agroclimatiques à échelle statistiquement réduite de la CMIP6

Les indices agroclimatiques à échelle statistiquement réduite de la CMIP6 d’Environnement et Changement climatique Canada (ECCC) sont une version mise à jour de l’ensemble de données des indices agroclimatiques de la CMIP5 utilisant deux ensembles différents de scénarios à échelle statistiquement réduite créés par le Pacific Climate Impacts Consortium (PCIC): 1. scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode univariée de la CMIP6 (CanDCS-U6), et 2. scénarios climatiques canadiens à échelle réduite – méthode multivariée de la CMIP6 (CanDCS-M6).

Pour répondre aux besoins de différents groupes d’utilisateurs au Canada, 49 indices, notamment des indices agroclimatiques, qui ont été proposés par la communauté canadienne de l’adaptation durant une série de consultations. Consultez la liste des définitions pour connaître les équations associées à chaque indice. En 2025, le PCIC a élargi les indices agroclimatiques de la CMIP6 en ajoutant CanDCS-M6, qui inclut SSP3-7.0 pour la plupart des MCM. En outre, le PCIC a ajouté 18 nouveaux indices aux 49 précédents. Les 67 indices sont disponibles pour CanDCS-U6 et CanDCS-M6.

L’éventail d’indices climatiques utiles pour examiner les effets qui sont téléchargeables comprend des indices représentant le nombre de jours où la température ou les précipitations sont supérieures (ou inférieures) à une valeur seuil, des indices de durée des épisodes d’une condition météorologique ou climatique particulière, et des indices qui cumulent les écarts de température au-dessus ou au-dessous d’un seuil fixé. Les indices climatiques statistiquement mis à l’échelle sont disponibles pour les modèles individuels et les ensembles de modèles, les simulations historiques (1951-2014) et trois scénarios d’émissions appelés « profils socioéconomiques partagés » (SSP), soit SSP1-2.6, SSP2-4.5 et SSP5-8.5 (2015-2100), à une résolution de grille de 10 x 10 km. L’ensemble de données des indices agroclimatiques CanDCS-M6 comprend également les résultats de SSP3-7.0.

Remarque : les changements projetés par les produits mis à l’échelle sur le plan statistique ne sont pas nécessairement plus crédibles que ceux des résultats du modèle climatique sous-jacent. Souvent, surtout pour les indices fondés sur des seuils absolus, l’écart des projections fondées sur des données mises à l’échelle est plus faible en raison de l’élimination des biais du modèle. Or ce n’est pas le cas pour tous les indices. La mise à l’échelle de la résolution du MCM pour qu’elle soit haute, ce qui est nécessaire pour l’évaluation des répercussions, augmente le niveau de détail spatial et de variabilité temporelle pour mieux correspondre aux observations. Étant donné que ces ajustements dépendent du MCM, les indices qui en résultent pourraient avoir un écart plus grand lorsqu’ils sont calculés à partir de données mises à l’échelle comparativement à ceux qui sont directement calculés à partir des résultats du MCM. Dans ce dernier cas, ce n’est pas la procédure de mise à l’échelle qui rend la projection plus incertaine, il s’agit plutôt d’une plus grande variabilité associée à une échelle spatiale plus haute.

Les ensembles de données de modèles individuels et tous les produits dérivés connexes sont assujettis aux conditions d'utilisation (https://pcmdi.llnl.gov/CMIP6/TermsOfUse/TermsOfUse6-1.html) de l'organisation source.