Références : ils nous font confiance
CANARI France devient Climadiag Agriculture
CANARI-France devient Climadiag Agriculture et entre ainsi dans la gamme d’outils Climadiag, composée également de Climadiag Commune et Climadiag Entreprise, proposée par Météo-France. Développé par Makina Corpus, Climadiag Agriculture est le résultat du partenariat entre Solagro, spécialiste des questions agricoles et du changement climatique, et Météo-France acteur national de référence en matière de fourniture de données et services climatiques en appui aux démarches d’adaptation.
Anciennement CANARI-France, l’outil reste un service climatique en accès libre pour les acteurs agricoles : il permet de calculer localement des indicateurs dédiés à l’agriculture afin d’évaluer les nouveaux enjeux de vulnérabilité à venir.
Ce changement de nom a été l’occasion d’une refonte graphique de l’application, mais également de l’intégration de la méthodologie TRACC pour construire des indicateurs selon la trajectoire de réchauffement de référence pour l’adaptation au changement climatique.
Cette méthodologie permet d’avoir une idée de l’évolution des indicateurs, au regard des niveaux de réchauffement associés à différents horizons temporels :
- Horizon 2010 : qui joue le rôle du passé récent ici, correspond à +1,5°C en France métropolitaine, par rapport à l’ère préindustrielle
- Horizon 2030 : +2.0°C en France métropolitaine, par rapport à l’ère préindustrielle
- Horizon 2050 : +2.7°C en France métropolitaine, par rapport à l’ère préindustrielle
- Horizon 2100 : +4.0°C en France métropolitaine, par rapport à l’ère préindustrielle
Climadiag Agriculture offre plus de 150 indicateurs prêts à l’emploi répondant aux besoins de nombreuses filières agricoles : grandes cultures, élevage, arboriculture, etc. La plupart des indicateurs peuvent cependant être paramétrés librement par les utilisateurs (seuils, période de calcul) afin de s’adapter à leur réalité terrain. Les indicateurs sont calculés localement à la volée avec une résolution géographique de 8 km.
Trois grandes catégories d’indicateurs sont proposés :
- Indicateurs climatiques : indicateurs généralistes sur le climat
- Indicateurs agro-climatiques : indicateurs spécifiques à une culture donnée
- Indicateurs phéno-climatiques : nouveauté de cette version, ces indicateurs permettent de visualiser l’évolution des stades de développements des cultures, à différents horizons temporels. Les indicateurs phéno-climatiques proposés pour le blé tendre, le blé dur, le maïs grain et le maïs ensilage sont le fruit d’une collaboration avec l’unité INRAE AgroClim d’Avignon.
Pour Makina Corpus, toutes ces évolutions ont été synonymes d’intégration d’un volume plus important de données, de complexification des procédures de calculs :
- La TRACC se repose sur les 17 modèles climatiques mis à disposition par Météo-France dans le cadre de l’expérience EXPLORE2-Climat. Jusqu’à présent, CANARI-France utilisait les 12 modèles climatiques de l’expérience DRIAS2020.
- Deux nouvelles variables hydrologiques, l’indice d’humidité du sol SWI et l’évapotranspiration réelle EVAP, issues d’EXPLORE2-SIM2–2024, ont été ajoutées à la liste des variables climatiques déjà disponibles pour les calculs.
- Changement de la bibliothèque de calcul CDO au profit de bibliothèques plus performantes xClim et xArray.
- Mise en place de procédures permettant de calculer des indicateurs à cheval sur deux années civiles, car les cultures ne se limitent pas à notre calendrier grégorien !
Visionnez la vidéo Climadiag Agriculture de Météo-France
En savoir plus : la presse en parle
Solagro
Solagro est une entreprise associative visant à ouvrir d'autres voies pour l'énergie et l'agriculture, pour une gestion économe, solidaire et de long terme des ressources naturelles.
Projet : Climadiag Agriculture
Challenge
- Faciliter l’accès aux données de projections climatiques multi-modèles
- S’adapter à l’échelle territoriale locale grâce à une haute résolution spatiale et temporelle des données climatiques
- Calculer à la volée et visualiser en ligne l’évolution des Indicateurs Agro-Climatiques
- Pouvoir paramétrer les indicateurs aux enjeux locaux
- Manipuler d’importants volumes de données
- Traduire des logiques métiers complexes
Solution
- Utilisation des bibliothèques python xarray et xClim du pôle d’innovation Ouranos, reconnues dans le milieu scientifique, pour la mise en place des indicateurs
- Traitement des données en amont pour optimiser les calculs
- Gestion des calculs parallélisés avec Celery afin d’améliorer les performances
- Visualisation des résultats attractive et dynamique avec Ploty.js
- Mise en place d’un parcours utilisateur intuitif