Climate change scenarioClimate change scenarios or socioeconomic scenarios are projections of future greenhouse gas (GHG) emissions used by analysts to assess future vulnerability to climate change. Scenarios and pathways are created by scientists to survey any long term routes and explore the effectiveness of mitigation and helps us understand what the future may hold this will allow us to envision the future of human environment system. Producing scenarios requires estimates of future population levels, economic activity, the structure of governance, social values, and patterns of technological change.
Prévision numérique du tempsLa prévision numérique du temps (PNT) est une application de la météorologie et de l'informatique. Elle repose sur le choix d'équations mathématiques offrant une proche approximation du comportement de l'atmosphère réelle. Ces équations sont ensuite résolues, à l'aide d'un ordinateur, pour obtenir une simulation accélérée des états futurs de l'atmosphère. Le logiciel mettant en œuvre cette simulation est appelé un modèle de prévision numérique du temps.
Feu de forêtUn feu de forêt est un incendie qui se propage sur une étendue boisée. Il peut être d'origine naturelle (dû à la foudre ou à une éruption volcanique) ou humaine (intentionnel et criminel ou involontaire et accidentel à partir de feux agricoles ou allumés pour « l'entretien » de layons ou des zones ouvertes pour la chasse par exemple). Par souci écologique ou de réduction du risque de grands feux, quand le milieu, le contexte et la législation le permettent, on peut localement utiliser des « feux contrôlés ».
Hygrométrievignette|Diagramme de l'air humide à 1013,25 hPa. L’hygrométrie est la science qui a pour objet la mesure de la quantité de vapeur d'eau contenue de l'air humide ; elle ne prend pas en compte l'eau présente sous forme liquide ou solide. L'air humide est un mélange, en proportion variable, d'air sec et de vapeur d'eau. L’hygrométrie est étudiée notamment par les météorologues, thermiciens et ingénieurs du génie des procédés. Il s'agit d'un cas particulier de la psychrométrie qui étudie plus généralement les mélanges gaz-vapeurs de deux espèces différentes.
Risque climatiqueLe risque climatique est un risque lié à la vulnérabilité accrue des entreprises par rapport aux variations des indices climatiques (température, précipitations, vent, neige...). Dans de nombreux secteurs économiques agriculture et agroalimentaire (énergie, textile, tourisme, loisirs, construction...), le risque climatique est beaucoup plus important que le risque de marché traditionnel (taux d'intérêt, change, matières premières...) et peut expliquer à lui seul l'essentiel de la volatilité du résultat.
Modèle de circulation généraledroite|vignette|Modèle de circulation générale GEOS-5 (Goddard Earth Observing System Model) développé par la NASA. Un modèle de circulation générale (en anglais, general circulation model ou GCM) est un modèle climatique. Il s'appuie sur les équations de Navier-Stokes, appliquées à une sphère en rotation ainsi que sur des équations d'équilibre de la thermodynamique pour inclure les sources d'énergie (rayonnement, changement de phase). Ceci permet de simuler à la fois la circulation atmosphérique mais aussi la circulation océanique.
Effects of climate change on agricultureThe effects of climate change on agriculture can result in lower crop yields and nutritional quality due to drought, heat waves and flooding as well as increases in pests and plant diseases. Climate change impacts are making it harder for agricultural activities to meet human needs. The effects are unevenly distributed across the world and are caused by changes in temperature, precipitation and atmospheric carbon dioxide levels due to global climate change. In 2019, millions were already suffering from food insecurity due to climate change.
Climate resilienceClimate resilience is defined as the "capacity of social, economic and ecosystems to cope with a hazardous event or trend or disturbance". This is done by "responding or reorganising in ways that maintain their essential function, identity and structure (as well as biodiversity in case of ecosystems) while also maintaining the capacity for adaptation, learning and transformation". The key focus of increasing climate resilience is to reduce the climate vulnerability that communities, states, and countries currently have with regards to the many effects of climate change.
Climat désertiqueLe climat désertique (dans la classification des climats de Köppen BWh et BWk ou encore BWn) parfois appelé climat aride est un climat caractérisé par une sécheresse et une aridité permanente qui dure toute l'année, un manque important d'eau liquide au sol et dans l'air ambiante (on parle plus précisément d'aridité) ce qui restreint fortement le développement de la vie animale et végétale. Ainsi, sauf exception, la présence humaine y est peu importante.
Prévision météorologiqueLa prévision météorologique est une application des connaissances en météorologie et des techniques modernes de prises de données et d’informatique pour prévoir l’état de l’atmosphère à un temps ultérieur. L’histoire de la prévision du temps remonte aux temps immémoriaux avec les oracles et devins mais la science moderne date vraiment de la fin du et du début du . Elle s’est cependant affirmée depuis la Seconde Guerre mondiale alors que les moyens techniques comme le radar et les communications modernes ont rendu l’accès aux données plus rapide et plus nombreuses.
Régression logistiqueEn statistiques, la régression logistique ou modèle logit est un modèle de régression binomiale. Comme pour tous les modèles de régression binomiale, il s'agit d'expliquer au mieux une variable binaire (la présence ou l'absence d'une caractéristique donnée) par des observations réelles nombreuses, grâce à un modèle mathématique. En d'autres termes d'associer une variable aléatoire de Bernoulli (génériquement notée ) à un vecteur de variables aléatoires . La régression logistique constitue un cas particulier de modèle linéaire généralisé.
Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
VisibilitéEn météorologie, la visibilité est la distance à laquelle il est possible de distinguer clairement un objet, quelle que soit l'heure. On peut mesurer la visibilité horizontale et verticale, souvent différentes l'une de l'autre. Par exemple, la visibilité horizontale peut être très mauvaise dans un banc de brouillard mais relativement bonne à la verticale si celui-ci est mince. La visibilité météorologique se rapporte à la transparence de l'air : la visibilité est donc indépendante de la présence de lumière.
HydrométéorologieL’hydrométéorologie est la spécialité en météorologie qui étudie les phases atmosphérique et terrestre du cycle hydrologique, en mettant l'accent sur leur interaction. Elle se concentre sur les interactions entre le cycle de l'eau et l'atmosphère, pour mieux comprendre et prédire la formation des précipitations, leur distribution dans les bassins hydrologiques, leurs effets en termes de ruissellement vers les points d'eau ou les cours d'eau, et en termes d'échanges d'énergie avec l'atmosphère.
Multinomial logistic regressionIn statistics, multinomial logistic regression is a classification method that generalizes logistic regression to multiclass problems, i.e. with more than two possible discrete outcomes. That is, it is a model that is used to predict the probabilities of the different possible outcomes of a categorically distributed dependent variable, given a set of independent variables (which may be real-valued, binary-valued, categorical-valued, etc.).
Modèle climatiqueUn modèle climatique est une modélisation mathématique du climat dans une zone géographique donnée. Historiquement, le premier modèle atmosphérique date de 1950, et a été testé sur le premier ordinateur existant, l'ENIAC. À la date du sixième rapport d'évaluation du GIEC (2021), autour de 100 modèles indépendants étaient utilisés par 49 différents laboratoires de climatologie à travers le monde. Les modèles varient en complexité. Les plus simples permettent de faire des simulations couvrant de plus larges domaines et étendues de temps.
Régression polynomialePolyreg scheffe.svg thumb|Régression sur un nuage de points par un polynôme de degré croissant. La régression polynomiale est une analyse statistique qui décrit la variation d'une variable aléatoire expliquée à partir d'une fonction polynomiale d'une variable aléatoire explicative. C'est un cas particulier de régression linéaire multiple, où les observations sont construites à partir des puissances d'une seule variable.
Régression vers la moyenneEn statistique, la régression vers la moyenne décrit le phénomène suivant : si une variable est extrême à sa première mesure, elle va généralement se rapprocher de la moyenne à sa seconde mesure. Si elle est extrême à sa seconde mesure elle va tendre à être proche de la moyenne à sa première mesure. Afin d'éviter des inférences erronées, la régression vers la moyenne doit être considérée à la base de la conception des expériences scientifiques et prise en compte lors de l'interprétation des données.
Robust regressionIn robust statistics, robust regression seeks to overcome some limitations of traditional regression analysis. A regression analysis models the relationship between one or more independent variables and a dependent variable. Standard types of regression, such as ordinary least squares, have favourable properties if their underlying assumptions are true, but can give misleading results otherwise (i.e. are not robust to assumption violations).
Réchauffement climatiquevignette|redresse=1.35|Températures moyennes de l'air en surface de 2011 à 2020 par rapport à une moyenne de référence de 1951 à 1980. vignette|redresse=1.35|Température observée par la NASA par rapport à la moyenne de 1850-1900 comme référence préindustrielle. Le principal facteur d'augmentation des températures mondiales à l'ère industrielle est l'activité humaine, les forces naturelles ajoutant de la variabilité. vignette|redresse=1.35|L'énergie circule entre l'espace, l'atmosphère et la surface de la Terre.
