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CLIMAMETER, A RAPID WEATHER EXTREME EVENT FRAMEWORK

Description in English, French and Italian

Description en Anglais, Français et Italien

Descrizione in Inglese, Francese e Italiano

ClimaMeter is developed by Davide Faranda at the Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (Institut Pierre Simon Laplace) in Paris-Saclay, in collaboration with Erika Coppola (International Centre for Theoretical Physics, Trieste), Tommaso Alberti (Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia, Rome) and Gabriele Messori (Uppsala University, Uppsala).

This platform is a collaboration between two EU funded project (XAIDA and EDIPI) and a French national CNRS funded project (CROIRE).

 

You can find out more about the projects and funded on the ClimaMeter website.

ENGLISH 

 

ClimaMeter: Putting Extreme Weather in Climate Perspective

 

ClimaMeter offers a dynamic approach to contextualize and analyze weather extremes within a climate context. This framework provides both easily understandable immediate contextualization of extreme weather events as well as more in-depth technical analysis shortly after the events. 

 

Methodology:

The foundation of ClimaMeter’s methodology lies in identifying weather conditions similar to those responsible for the extreme event of interest. Focusing on the satellite era since 1979, ClimaMeter dissects two distinct periods: the early decades (1979–2000, “past”) and the more recent decades (2001–2022, “present”). Utilizing data from MSWX, the framework evaluates how selected weather conditions have evolved between these periods, distinguishing between changes driven by natural climate variability and those attributed to anthropogenic climate change.

 

Key Aspects:

  1. Rapid and Reproducible: ClimaMeter’s strength stems from its reliance on historical data rather than numerical model simulations. This makes the methodology swift and reproducible, enabling quick analysis and results dissemination.

 

  1. Limitations and Challenges: The framework’s dependence on historical records can be limiting when extreme events arise from unprecedented weather scenarios. In such cases, ClimaMeter’s analysis might face constraints due to the absence of prior analogs.

 

  1. Analyzed Events: ClimaMeter has already delved into prominent events like the French Heatwave of late August 2023, the Mediterranean heatwave of July 2023, and the July 2023 Storm Poly. These analyses provide valuable insights into the climate context of these impactful occurrences.

 

Further Exploration:

For comprehensive details on ClimaMeter’s methodology, refer to the peer-reviewed paper: “A climate-change attribution retrospective of some impactful weather extremes of 2021” by Faranda et al., published in Weather and Climate Dynamics (2022, 3, 1311–1340). This paper outlines the framework’s intricacies and findings, offering a deeper understanding of how ClimaMeter contributes to the field of climate attribution and extreme event analysis.

 

ClimaMeter presents an innovative approach to promptly and accurately attributing extreme weather events to natural variability or anthropogenic influence. By bridging the gap between immediate contextualization and technical analysis, this framework offers a new perspective on the complex interplay between climate and weather extremes. Climameter is an experimental framework developed by Davide Faranda at the Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (Institut Pierre Simon Laplace) in Paris-Saclay, in collaboration with Erika Coppola (ICTP), Tommaso Alberti (INGV)  and Gabriele Messori (University of Uppsala).

Illustration produced with the OpenAI DALL·E 2. ©ClimaMeter

FRANÇAIS

 

ClimaMeter : Mettre en Perspective les Phénomènes Météorologiques Extrêmes dans le Contexte Climatique

ClimaMeter propose une approche dynamique pour contextualiser et analyser les extrêmes météorologiques dans un contexte climatique. Ce cadre offre à la fois une contextualisation immédiate facilement compréhensible des événements météorologiques extrêmes ainsi qu’une analyse technique plus approfondie peu après les événements.

 

Méthodologie :

La base de la méthodologie de ClimaMeter réside dans l’identification des conditions météorologiques similaires à celles responsables de l’événement extrême d’intérêt. En se concentrant sur l’ère satellitaire depuis 1979, ClimaMeter dissèque deux périodes distinctes : les premières décennies (1979-2000, “passé”) et les décennies plus récentes (2001-2022, “présent”). En utilisant les données de MSWX, le cadre évalue comment les conditions météorologiques sélectionnées ont évolué entre ces périodes, en distinguant entre les changements dus à la variabilité climatique naturelle et ceux attribués au changement climatique d’origine humaine.

 

Aspects Clés :

  1. Rapide et Reproductible : La force de ClimaMeter réside dans sa dépendance vis-à-vis des données historiques plutôt que des simulations de modèles numériques. Cela rend la méthodologie rapide et reproductible, permettant une analyse rapide et la diffusion des résultats.
  2. Limitations et Défis : La dépendance du cadre aux archives historiques peut être limitante lorsque les événements extrêmes surviennent suite à des scénarios météorologiques sans précédent. Dans de tels cas, l’analyse de ClimaMeter pourrait être contrainte en raison de l’absence d’analogues antérieurs.
  3. Événements Analyzés : ClimaMeter s’est déjà penché sur des événements marquants tels que la canicule française de fin août 2023, la canicule méditerranéenne de juillet 2023 et la tempête Poly de juillet 2023. Ces analyses fournissent des aperçus précieux sur le contexte climatique de ces occurrences impactantes.

 

Exploration Supplémentaire :

Pour des détails complets sur la méthodologie de ClimaMeter, consultez l’article évalué par les pairs : “Une rétrospective d’attribution du changement climatique de certains phénomènes météorologiques marquants de 2021” de Faranda et al., publié dans Weather and Climate Dynamics (2022, 3, 1311-1340). Cet article décrit les complexités et les découvertes du cadre, offrant une compréhension approfondie de la manière dont ClimaMeter contribue au domaine de l’attribution climatique et de l’analyse des événements extrêmes.

ClimaMeter présente une approche innovante pour attribuer rapidement et précisément les événements météorologiques extrêmes à la variabilité naturelle ou à l’influence anthropique. En comblant le fossé entre la contextualisation immédiate et l’analyse technique, ce cadre offre une nouvelle perspective sur l’interaction complexe entre le climat et les extrêmes météorologiques. ClimaMeter est un cadre expérimental développé par Davide Faranda au Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (Institut Pierre Simon Laplace) à Paris-Saclay, en collaboration avec Erika Coppola (ICTP), Tommaso Alberti (INGV) et Gabriele Messori (Université d’Uppsala).

Illustration produced with the OpenAI DALL·E 2. ©ClimaMeter

ITALIANO

 

ClimaMeter: eventi meteorologici estremi in una prospettiva climatica

 

ClimaMeter offre un approccio dinamico per contestualizzare e analizzare gli estremi meteorologici all’interno di un contesto climatico. Questo quadro fornisce sia una contestualizzazione immediata e facilmente comprensibile degli eventi meteorologici estremi, sia un’analisi tecnica più approfondita subito dopo gli eventi.

 

Metodologia:

Il fondamento della metodologia di ClimaMeter consiste nell’individuare condizioni meteorologiche simili a quelle responsabili dell’evento estremo di interesse. Concentrandosi sul periodo di osservazione satellitare della Terra a partire dal 1979, ClimaMeter analizza due periodi distinti: i primi decenni (1979–2000, “passato”) e i decenni più recenti (2001–2022, “presente”). Utilizzando i dati di MSWX, il quadro valuta come si sono evolute le condizioni meteorologiche selezionate tra questi periodi, distinguendo tra i cambiamenti guidati dalla variabilità climatica naturale e quelli attribuiti al cambiamento climatico di origine antropica.

 

Aspetti chiave:

  1. Rapido e riproducibile: la forza di ClimaMeter deriva dalla sua dipendenza da dati storici piuttosto che da simulazioni di modelli numerici. Ciò rende la metodologia rapida e riproducibile, consentendo una rapida analisi e diffusione dei risultati.

 

  1. Limitazioni e sfide: la dipendenza del quadro normativo dai documenti storici può essere limitante quando eventi estremi derivano da scenari meteorologici senza precedenti. In tali casi, l’analisi di ClimaMeter potrebbe incontrare limiti dovuti all’assenza di analoghi precedenti.

 

  1. Eventi analizzati: ClimaMeter ha già approfondito eventi importanti come l’ondata di caldo francese di fine agosto 2023, l’ondata di caldo mediterranea di luglio 2023 e la tempesta Poly di luglio 2023. Queste analisi forniscono preziose informazioni sul contesto climatico di questi eventi di grande impatto.

 

Ulteriori esplorazioni:

Per dettagli completi sulla metodologia di ClimaMeter, fare riferimento al documento sottoposto a revisione paritaria: “A Climate Change Attribution Retrospective of some Impactful Weather Extremes of 2021” di Faranda et al., pubblicato in Weather and Climate Dynamics (2022, 3, 1311–1340 ). Questo documento delinea le complessità e i risultati del quadro, offrendo una comprensione più profonda di come ClimaMeter contribuisce al campo dell’attribuzione del clima e dell’analisi degli eventi estremi.

 

ClimaMeter presenta un approccio innovativo per attribuire tempestivamente e accuratamente gli eventi meteorologici estremi alla variabilità naturale o all’influenza antropica. Colmando il divario tra contestualizzazione immediata e analisi tecnica, questo quadro offre una nuova prospettiva sulla complessa interazione tra clima e condizioni meteorologiche estreme. Climameter è un quadro sperimentale sviluppato da Davide Faranda presso il Laboratoire des Sciences du Climat et de l’Environnement (Institut Pierre Simon Laplace) di Parigi-Saclay, in collaborazione con Erika Coppola (ICTP), Tommaso Alberti (INGV) e Gabriele Messori ( Università di Uppsala).

Illustration produced with the OpenAI DALL·E 2 (reduced). ©ClimaMeter

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 101003469 (XAIDA) and the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under Marie Skłodowska-Curie grant No. 956396 (EDIPI).