Développement d’un prototype d’application permettant de visualiser et structurer les données climatiques historiques et futures issues des modèles régionalisés pour des zones d’études variables au sein de la région des Grands Lacs (Afrique)

Details

Supervisors

Vanclooster, Marnik

Faculty

Ecole polytechnique de Louvain

Degree label

Master [60] en sciences informatiques

Abstract

Le but de ce mémoire est de proposer une technique d’accès au « Big Data » aussi simple et transparente que possible pour extraire et mettre en forme des données relatives aux changements climatiques dans certaines zones sous forte pression. Il s’inscrit dans le cadre du programme KLIMSEC, en appui de la politique de coopération au développement belge. KLIMSEC est un programme de recherche interdisciplinaire et interuniversitaire qui cible les thèmes du changement climatique et de la sécurité humaine. Il vise le partage des connaissances relatives aux changements climatiques et leurs impacts sur le développement avec les parties prenantes que sont les organisations gouvernementales, les ONG et le secteur privé. Plus précisément, l’objectif spécifique de ce mémoire est de développer un prototype d’application web permettant de récupérer des données climatiques d’une région spécifique à une très petite maille géographique (segments de 0°44’ par 0°44’) et de les retranscrire sous forme d’indicateurs prévisionnels de sécurité hydrique (indicateurs de sécheresse, de risques d’inondation, d’évènements climatiques extrêmes, …). Par rapport aux autres fournisseurs de données climatiques existants, l’application web présentée a pour particularité d’être utilisable à deux échelles, c’est-à-dire, l’échelle locale et régionale. Les données seront extraites du portail de l’ESGF « Earth System Grid Federation ». Une fois extraites et classées, le prototype d’application web développé va les retranscrire sous forme de graphes prévisionnels liés à différents scénarios. L’application est développée sous Django (infrastructure d'application gratuite, open source et bien documentée). Les applications web Django gèrent les données collectées via des objets Python appelés modèles. Les modèles définissent la structure des données stockées, leur type, leur taille maximale, leurs valeurs par défaut et d’autres caractéristiques jugées utiles dans le cadre de ce mémoire comme les options de listes pouvant être sélectionnées ou le texte d'aide pour la documentation. Parmi l’ensemble des données climatiques disponibles, l’application traite des précipitations et des températures et permet de les visualiser sous trois paramètres : le modèle d’extrapolation choisi, la période de prévision (comprise entre 2070 et 2100) et le scénario RCP (« Representative Concentration Pathway ») retenu parmi les quatre scénarios de trajectoire du forçage radiatif jusqu'à l'horizon 2300. Le forçage radiatif est défini en climatologie comme la différence entre la puissance radiative reçue et la puissance radiative émise par un système climatique donné. Ces scénarios ont été établis par le Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) pour son cinquième rapport, AR5 (« IPCC Fifth Assessment Report »). Plus cette valeur est élevée, plus le système terre-atmosphère gagne en énergie et se réchauffe. A travers ce document seront expliquées les technologies utilisées, la structure de l’application et l’interprétation des résultats obtenus.