Observation et modélisation spatiale de la température dans les terroirs viticoles du Val de Loire dans le contexte du changement climatique

• Main Author: Bonnefoy, Cyril
• Language: FRE
• Published: Université Rennes 2 2013
• Subjects: [SHS:GEO] Humanities and Social Sciences/Geography; Modélisation multicritères; RAMS
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00815596; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/81/55/96/PDF/2013theseBonnefoyC.pdf

Dans un contexte de changement climatique, les impacts attendus sur les terroirs viticoles posent un certain nombre de questions, notamment sur les risques encourus (variation des caractéristiques et de la qualité du vin) et les enjeux. Ce travail de thèse vise à mettre en place une méthodologie de mesures et de modélisation spatiale de la température, dans les terroirs viticoles du Val de Loire, afin de définir le climat actuel et d'apporter des réponses aux conséquences futures du changement climatique à l'aide de simulations adaptées. Une étude diagnostic des données de températures régionales a préalablement été effectuée et montre une augmentation généralisée de la température et des indices bioclimatiques de la vigne depuis 1950. Des expérimentations à échelles locales ont été réalisées dans les terroirs viticoles de la moyenne vallée de la Loire grâce à un important dispositif de mesures climatiques. La variabilité spatiale de la température est notamment mise en évidence par l'étude d'indices bioclimatiques comme les degrés-jours qui montrent des différences parfois comparables à celles observées à l'échelle régionale. Une modélisation multicritères a été appliquée sur un site expérimental des Coteaux du Layon et montre l'importance des facteurs topographiques dans la variabilité de la température. Une dernière étape a permis d'obtenir des simulations du modèle méso-échelle RAMS. Les simulations à 5 km de résolution sur la période de référence 1991-2000 ont été contrôlées sur certains mois clés de la croissance de la vigne puis confrontées aux sorties du modèle ARPEGE-Climat (50 km). Les résultats montrent l'intérêt de la désagrégation d'échelle par le modèle RAMS avec des biais réduits sur les températures, et notamment une meilleure appréhension des extrêmes thermiques. Les simulations de la période future 2041-2050 (Scénario A2) montrent un recul de l'aléa gélif pour le mois d'avril mais une augmentation de la fréquence des journées chaudes (>30°) et très chaudes (>35°C) pendant la période véraison-maturation. Enfin, les simulations de quelques épisodes extrêmes à 200 mètres de résolution ont soulevé toute la complexité de ce type de modélisation, avec des températures plus ou moins bien reproduites selon les journées.