Découvrez les principales différences entre les prévisions saisonnières et les projections climatiques, et comment choisir le type de jeu de données adapté à votre projet.
Les prévisions saisonnières et les projections climatiques donnent toutes deux un aperçu des conditions climatiques, mais à des échelles de temps différentes. Elles sont donc utilisées différemment pour la prise de décision et la planification.
Les prévisions saisonnières fournissent des informations sur les conditions climatiques en général (p. ex. température moyenne, précipitations totales) pour une saison future, définie sur Donneesclimatiques.ca comme une période de trois mois au cours des 12 prochains mois. Les prévisions saisonnières indiquent le plus souvent la probabilité qu’une variable soit au-dessus, près ou sous la normale. D’autres produits de prévisions saisonnières spécialisés seront également disponibles (par exemple, la probabilité de températures anormalement élevées ou anormalement faibles). Les prévisions saisonnières ne prévoient pas les conditions météorologiques quotidiennes ou hebdomadaires au cours d’une saison2.
Les prévisions saisonnières sont généralement mises à jour mensuellement. La figure 1 présente un exemple de prévision saisonnière probabiliste. Pour en savoir plus sur les prévisions saisonnières, consultez l’article « Que sont les prévisions saisonnières? ».
Figure 1: Prévision saisonnière de la température moyenne au Canada pour la période de février à avril 2025, publiée le 1er février 2025. La prévision indique les probabilités de résultats au-dessus, près et sous la normale.
Les projections climatiques fournissent une gamme de conditions climatiques futures plausibles résultant de scénarios d’émissions de gaz à effet de serre associés à différentes trajectoires de développement socio-économique s’étendant jusqu’en 2100. Les données de projections climatiques sont généralement présentées sous forme de moyennes multidécennales. En général, des périodes de 30 ans doivent être prises en compte pour prendre des décisions concernant les changements climatiques futurs ou déterminer l’évolution du climat à un endroit précis. Par exemple, une projection de la température estivale pour la période 2041-2070 décrit les températures estivales moyennes sur cette période de 30 ans. Pour en savoir plus sur les raisons pour lesquelles les projections climatiques sont généralement présentées sous la forme de moyennes multidécennales, consultez la page Pourquoi faut-il utiliser au minimum 30 ans de données?
Les projections climatiques sont généralement présentées sous forme de valeurs médianes et d’une plage de valeurs issues d’un ensemble de modèles climatiques, et sont périodiquement mises à jour à mesure que de nouvelles phases du Projet d’intercomparaison de modèles couplés (CMIP) sont achevées. La figure 2 présente un exemple de projection climatique. Pour en savoir plus sur les projections climatiques, consultez dans la zone d’apprentissage le Sujet 3: Comprendre les projections futures.
Figure 2: Projection climatique pour 2041 à 2070 de la température moyenne annuelle au Canada pour le scénario d’émissions des trajectoires communes d’évolution socio-économique (SSP) SSP2-4.5. Les valeurs sont en degrés Celsius. Cette carte montre les valeurs médianes d’un ensemble de plusieurs modèles climatiques.
Le type de jeu de données climatiques le plus approprié est souvent déterminé par l’échelle de temps considérée, comme la période pendant laquelle des actions seront prises ou la durée de vie du projet.
Les prévisions saisonnières fournissent des informations sur la probabilité que les conditions prévues diffèrent des conditions saisonnières historiques et peuvent être utilisées pour évaluer les avantages et les risques de différentes actions4. Contrairement aux projections climatiques, les prévisions saisonnières se basent sur des observations du climat récent. Le système de prévision saisonnière utilise ces observations récentes (appelées conditions initiales) comme point de départ pour simuler les conditions climatiques futures afin de produire une prévision. Les prévisions saisonnières sont donc utiles pour planifier les saisons de l’année à venir. Par exemple, les prévisions saisonnières peuvent être utilisées pour estimer l’impact des variables liées à l’agriculture sur la saison de croissance à venir. Ces informations pourraient être utilisées pour faciliter la planification et la prise de décision par les producteurs.
Contrairement aux prévisions saisonnières, les observations du climat récent ne sont pas directement utilisées dans l’élaboration des projections climatiques. Les modèles climatiques globaux simulent les changements climatiques projetés résultant de différents scénarios d’émissions de gaz à effet de serre. Les projections climatiques sont donc particulièrement utiles pour la planification sur des horizons temporels allant du milieu à la fin du siècle (2100), lorsque l’effet de ces émissions sur le climat est évident. Ces projections peuvent être utilisées pour la prise de décision dès maintenant parce que le climat a déjà changé par rapport aux références historiques et parce que les décisions prises aujourd’hui peuvent impacter la préparation au changement climatique à long terme. Par exemple, les projections climatiques peuvent être utilisées pour comprendre comment les variables pertinentes pour la conception des infrastructures ont évolué et continueront d’évoluer au cours de ce siècle. La durée de vie des infrastructures peut être de plusieurs décennies, ce qui signifie que les changements climatiques à long terme doivent être pris en compte dans la planification et la prise de décision.
L’atmosphère, la terre, les océans et les activités humaines influencent tous le climat sur des échelles de temps allant de quelques jours à plusieurs siècles. Ces influences sont prises en compte dans les modèles climatiques et fournissent la prévisibilité nécessaire pour produire des prévisions saisonnières et des projections climatiques, comme le montre la figure 3. Différentes sources de prévisibilité influencent le climat plus fortement à différentes échelles de temps (par exemple, mois, saisons, décennies).
Figure 3: L’atmosphère, la terre, les océans et l’influence humaine influencent le climat sur des échelles de temps allant de quelques jours à plusieurs siècles, mais leur influence se fait sentir plus fortement à différentes échelles de temps. Les modèles météorologiques et climatiques utilisent ces sources de prévisibilité pour produire des prévisions météorologiques, des prévisions saisonnières, des prévisions décennales et des projections climatiques. Figure adaptée de Merryfield et al3.
Les prévisions saisonnières sont largement influencées par les changements océaniques et la variabilité climatique naturelle qui leur est associée, comme le phénomène El Niño – oscillation australe (ENSO) qui comprend El Niño et La Niña. Cependant, les changements terrestres et atmosphériques influencent également les prévisions saisonnières. Si certains changements atmosphériques sont quelque peu prévisibles à l’échelle saisonnière, la plupart, y compris les conditions météorologiques quotidiennes, sont imprévisibles aussi longtemps à l’avance. Par conséquent, il est impossible de prévoir avec précision les jours ou les semaines des saisons futures. Cependant, les conditions climatiques peuvent être prévues en fonction de l’évolution de la terre et des océans à l’échelle saisonnière.
Les projections climatiques diffèrent considérablement selon le scénario d’émissions utilisé pour piloter les modèles climatiques. Elles sont présentées sous la forme d’une gamme de futurs possibles s’étendant jusqu’en 2100. La variabilité naturelle du système climatique est également présente dans les projections climatiques. L’importance relative des différentes sources d’incertitude dépend de la période et de la variable d’intérêt. L’ampleur des changements climatiques futurs dépend fortement des modèles de croissance et de développement de la société. Pour en savoir plus sur les scénarios d’émissions utilisés dans le CMIP6, notamment sur leur définition et leurs différences, consultez l’article « Comprendre les trajectoires communes d’évolution socio-économique (SSP) ».
Des prévisions saisonnières et des projections climatiques peuvent être disponibles pour les mêmes variables et indices. Cependant, ces données sont produites différemment et ne sont pas directement comparables. Il est important de comprendre les variables ou indices utilisés, ainsi que leurs unités de mesure.
Les prévisions saisonnières comprennent généralement les variables de température moyenne et de précipitations totales, mais les prévisions qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca comprendront également de nombreuses autres variables et indices. Les prévisions saisonnières sont le plus souvent présentées sous forme de probabilités (exprimées en pourcentage) que la variable soit au-dessus, près ou sous la normale.
Les projections climatiques sont disponibles pour une variété de variables et d’indices. Les variables et indices disponibles sur Donneesclimatiques.ca peuvent être consultés sur la page Donneesclimatiques.ca Toutes les variables. Les projections climatiques de la plupart des variables sont présentées soit sous forme de valeur future projetée en unités physiques, soit sous forme de différence entre la valeur future projetée et la climatologie historique modélisée (c’est-à-dire la valeur delta). Par exemple, les projections de température moyenne sont exprimées en degrés Celsius et celles de précipitations totales en millimètres.
Différents ensembles de données historiques sont utilisés pour la période de référence (c’est-à-dire la période de départ) pour les prévisions saisonnières comparativement aux projections climatiques.
Les prévisions saisonnières doivent être comparées à une climatologie historique observée, qui décrit les conditions historiques à l’aide d’observations réelles du système climatique. La climatologie historique observée pour différentes saisons et variables sert à déterminer les conditions « normales » de chaque saison. La climatologie de 1991 à 2020 sera fournie avec les prévisions probabilistes sur Donneesclimatiques.ca, comme l’illustre la figure 4 pour la température. La climatologie historique observée doit correspondre à la saison faisant l’objet de la prévision saisonnière. Par exemple, sur Donneesclimatiques.ca, une prévision pour février à avril de l’année en cours sera comparée à la moyenne historique observée de 1991 à 2020 pour février à avril.
Figure 4: Climatologie historique observée de la température moyenne (en degrés Celsius) de février à avril, calculée pour la période de 1991 à 2020.
Il est recommandé d’utiliser les données de la climatologie historique modélisée CMIP pour comparer les tendances historiques aux projections climatiques futures plutôt que d’utiliser les données d’observations historiques des stations météorologiques. Pour en savoir plus, consulter l’article Quel ensemble de données historiques devrais-je utiliser?. La figure 5 illustre la climatologie historique modélisée pour la température (disponible sur Donneesclimatiques.ca). Pour comparer les conditions climatiques historiques aux projections climatiques futures, il convient d’utiliser la même fréquence temporelle que les projections climatiques (p. ex. mensuelle, annuelle, saisonnière). Par exemple, pour les projections moyennes sur 30 ans des mois d’août 2031 à 2060, la climatologie historique modélisée mensuelle pour le mois d’août 1971 à 2000 pourrait être utilisée comme période historique de référence. Voir le lien pour plus d’informations sur les périodes de référence historiques.
Figure 5: Climatologie historique modélisée de la température moyenne annuelle (en degrés Celsius) pour une période de référence historique couramment utilisée soit 1971 à 2000 (moyenne sur 30 ans). Cette carte montre les valeurs médianes d’un ensemble de plusieurs modèles climatiques.
Les prévisions saisonnières et les projections climatiques sont produites différemment.
Les prévisions saisonnières qui seront offertes sur Donneesclimatiques.ca sont produites à l’aide du Système de Prévision Interannuelle et Saisonnière Canadien version 3, communément appelé SPISCanv3, qui prévoit les changements des conditions climatiques pour les 12 prochains mois, sur l’ensemble de la planète. Le SPISCanv3 utilise deux modèles climatiques couplés atmosphère-océan-terre: le modèle CanESM5 et le modèle GEM5.2-NEMO. Les prévisions du SPISCanv3 sont générées à partir d’un ensemble de 40 simulations de modèles, dont 20 simulations proviennent de chacun des deux modèles1.
L’objectif de l’ensemble est de fournir une représentation de l’incertitude des prévisions découlant de notre connaissance imparfaite des conditions initiales et de la nature chaotique du système climatique. Les prévisions saisonnières sont générées à partir de cet ensemble, qui est un ensemble de nombreuses simulations individuelles du système de prévision saisonnière SPISCanv3 dont les points de départ ou conditions initiales sont légèrement différents. Les conditions initiales sont basées sur une gamme d’états initiaux possibles du système climatique qui sont cohérents avec les conditions observées à l’heure de début de la prévision. Le système de prévision saisonnière est exécuté dans le temps, et les valeurs résultant de ces simulations de modèles sont ensuite utilisées pour produire une prévision probabiliste. La figure 6 illustre la manière dont un ensemble est produit.
La documentation technique pour SPISCanv3 est disponible ici.
Figure 6: Le système de prévision saisonnière (SPISCanv3) est exécuté dans le temps avec différentes conditions initiales pour générer un ensemble. Cet ensemble de simulations de modèles est utilisé pour produire les prévisions saisonnières probabilistes pour les 12 prochains mois.
Les projections climatiques sont générées à partir d’un ensemble de modèles climatiques globaux (MCG) pour chaque scénario d’émissions. Les différents MCG sont exécutés dans le temps en utilisant les concentrations historiques observées de gaz à effet de serre, suivies des scénarios d’émissions futurs. L’utilisation de multiples simulations à partir d’un ensemble de modèles climatiques permet de tenir compte de l’incertitude. La figure 7 donne un aperçu d’un ensemble utilisé pour produire des projections climatiques. Pour en savoir plus sur les ensembles multimodèles et les centiles, consultez l’article Comprendre les ensembles multimodèles.
Figure 7: Différents modèles développés par des centres de modélisation climatique du monde entier sont utilisés pour créer un ensemble. L’ensemble des simulations des différents modèles est utilisé pour créer des projections climatiques. L’ensemble CanDCS-M6 comprend 26 différents modèles climatiques, à l’exception de SSP3-7.0, pour lequel seuls 24 des 26 modèles étaient disponibles.
Les prévisions saisonnières et les projections climatiques sont affectées par différentes sources d’incertitude, qui ont un impact sur la présentation et l’interprétation des ensembles de données. L’incertitude doit être prise en compte lors de l’utilisation des prévisions saisonnières et des projections climatiques pour la prise de décision et la planification.
L’incertitude des prévisions saisonnières provient en grande partie des contraintes liées à la prévisibilité du climat à l’échelle saisonnière et des limites du système de prévision, une partie de l’incertitude provenant des imprécisions des conditions initiales. Les mesures de performance fournissent un contexte supplémentaire important lors de l’évaluation des prévisions saisonnières. Toutes les prévisions comprennent des informations sur la performance du système de prévision saisonnière au cours de la période historique de référence de 1991 à 2020. La figure 8 montre comment l’incertitude des prévisions saisonnières est liée aux imprécisions des conditions initiales et aux contraintes pesant sur la prévisibilité du climat.
La probabilité qu’un résultat différent (par exemple, au-dessus, près ou sous la normale) se produise doit être considérée en combinaison avec la performance du système de prévision saisonnière. La performance du SPISCanv3 est mesurée à l’aide de mesures de performance et varie selon le lieu, la saison et l’horizon de prévision.
Figure 8: Ensemble de prévisions saisonnières pour la température moyenne d’août à octobre 2024 pour un lieu donné, publié le 1er août 2024. La zone sarcelle ombrée montre les températures prévues par chaque simulation de modèle dans l’ensemble (40 simulations différentes y sont incluses), ce qui donne la gamme de futurs possibles. La ligne épaisse, de couleur sarcelle, représente la moyenne de l’ensemble. L’une des sources d’incertitude des prévisions saisonnières est l’imprécision des conditions initiales. Cette incertitude s’accroît au fil de la prévision en raison des contraintes sur la prévisibilité du climat à l’échelle saisonnière.
Il existe trois principales sources d’incertitude dans les projections climatiques: les scénarios d’émissions, les modèles climatiques eux-mêmes (par exemple, la façon dont ils représentent les différents processus climatiques) et la variabilité naturelle du climat. Pour illustrer explicitement ces incertitudes, les projections climatiques sont généralement présentées pour différents scénarios d’émissions, ainsi que pour des plages de valeurs au sein de chaque scénario. La figure 9 présente quelques-unes des principales sources d’incertitude dans les projections climatiques. Pour en savoir plus sur la manière de prendre en compte l’incertitude dans les projections climatiques, consultez cet article.
Figure 9: Projections climatiques de la température moyenne jusqu’en 2100 pour un lieu donné selon quatre scénarios d’émissions SSP utilisés dans CMIP6; SSP1-2.6 en bleu, SSP2-4.5 en vert, SSP3-7.0 en orange, et SSP5-8.5 en rouge. Les zones ombrées respectives de chaque scénario d’émissions montrent les résultats de modèles compris entre les 10e et 90e centiles de l’ensemble. Les lignes épaisses de chaque scénario d’émissions indiquent le 50e centile de l’ensemble. La gamme de résultats au sein de chaque scénario d’émissions est due à l’incertitude des modèles et à la variabilité naturelle du climat. La différence entre les scénarios d’émissions est la principale source d’incertitude du climat d’ici 2100.
Les prévisions saisonnières seront disponibles sur Donneesclimatiques.ca en 2025. La Zone d’apprentissage contient plus d’informations sur ces prévisions, notamment:
Les projections climatiques sont accessibles sur Donneesclimatiques.ca. Visitez la Zone d’apprentissage pour plus d’informations.
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