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CREATOR

ANR · 2025

CREATOR — Descente d'échelle du climat à l'échelle du kilomètre grâce à des émulateurs par apprentissage automatique

Financement : 157 765 €

3 partenaires

Fiche du financeur ↗

S'appuyant sur des données d'observation, les modèles statistiques de descente d'échelle (ESD) relient des prédicteurs à grande échelle et des variables climatiques régionales. Les émulateurs sont des modèles de descente d'échelle hybrides basés sur des techniques d'apprentissage automatique entraînées à l'aide de simulations de modèles climatiques régionaux (RCM), émulant ainsi la descente d'échelle dynamique classique. La nature variée des ESD et les approches d'émulation relativement nouvelles et basées sur des techniques d'apprentissage automatique, nécessitent d'améliorer notre compréhension de la capacité de ces nouvelles techniques à représenter le climat local et à produire des projections futures fiables et utiles. CREATOR relève ces défis en favorisant la collaboration inter-institutions et la mise en réseau, en intégrant les communautés de recherche sud-américaines et françaises. L'objectif de CREATOR est d'évaluer de manière exhaustive les modèles ESD et les émulateurs de RCM basés à l'échelle du kilomètre afin d'obtenir des projections climatiques à haute résolution sur l'Amérique du Sud subtropicale (SSA), où les projections dans les extrêmes climatiques sont encore une question ouverte. Ce projet (i) s'appuie sur l'exploitation complète des simulations de RCM permettant la convection disponibles en SSA; (ii) désigne SSA comme une région centrale pour les simulations RCM coordonnées à l'échelle du kilomètre (CPRCM) pour les futurs scénarios de changement climatique; et (iii) propose le développement d'un cadre d'évaluation des méthodes ESD et des émulateurs par apprentissage automatique de CPRCM. L'objectif ultime est de poser les bases permettant de tirer profit des mérites de la descente d'échelle dynamique et statistique afin d'augmenter la matrice du modèle climatique mondial/RCM dans la région et ainsi produire des ensembles complets pour répondre à l'évaluation de l'incertitude dans les projections climatiques.

Structures participantes de Université Paris-Saclay

Provenance des données

Sources : scanR. Données consolidées le 27/10/2026. Une erreur ? Elle se corrige dans la source d’origine (HAL, RNSR, annuaire) ; voir comment.